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Évaluation de l'évapotranspiration des zones irriguées en piémont du Haut Atlas, Maroc / Jamal Elfarkh (2021)  

Public Titre : Évaluation de l'évapotranspiration des zones irriguées en piémont du Haut Atlas, Maroc : modélisation, mesures micro-météorologiques et télédétection spatiale Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jamal Elfarkh, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2021 Importance : 107 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir le doctorat de l'Université de Toulouse, Spécialité Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Atlas marocain [Termes IGN] bilan hydrique [Termes IGN] cultures irriguées [Termes IGN] évapotranspiration [Termes IGN] flux de rayonnement [Termes IGN] image Landsat [Termes IGN] image Landsat-8 [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Terra-MODIS [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Une évaluation précise de l'évapotranspiration (ET) est indispensable à l'échelle du bassin pour étudier les processus hydrologiques et le bilan hydrique, en particulier de l'amont vers l'aval. Dans les montagnes, ce terme est mal connu en raison de divers défis, notamment la diversité de la végétation, la variabilité topographique, le manque de données disponibles et la difficulté d'effectuer des mesures sur ces terrain complexe. Dans ce contexte, l'objectif principal de cette thèse est d'étudier le potentiel de différents modèles basés sur la télédétection, à savoir TSEB (Two-Source-Energy-Balance model), SPARSE (Soil Plant Atmosphere and Remote Sensing Evapotranspiration), Shuttleworth-Wallace (SW) and SAMIR (SAtellite Monitoring of IRrigation), pour estimer l'ET sur une région du piémont du montagne. Premièrement, les modèles ont été testés à l'échelle locale en comparant avec les mesures de deux systèmes d'Eddy covariance (EC). Deuxièmement, la performance des modèles à l'échelle de la zone d'étude a été évaluée en pondérant les estimations par le footprint d'un scintillomètre à grande ouverture (LAS) et en les comparant aux mesures. D'abord TSEB basé sur les données de télédétection, MODIS et Landsat, a été testé à l'échelle locale en comparant ses estimations aux mesures EC. Quant à l'échelle locale, les résultats de comparaison des flux de chaleur latente simulés par TSEB basé sur les données Landsat sont très encourageants en comparant aux mesurés LAS, tandis qu'une dispersion plus importante a été observée lors de l'utilisation des produits MODIS. Ensuite, SW a été testé à l'échelle locale et de bons accords avec la mesure ont été démontrés. Cependant, ce modèle a besoin de nombreuses variables d'entrée pour calculer les résistances du sol (rss) et de la végétation (rsv), qui sont souvent difficiles à estimer à grande échelle, en particulier l'humidité du sol. Pour ce fait, une nouvelle approche pour spatialiser rss et rsv basée sur deux proxys de variables thermiques a été proposée. La comparaison entre les valeurs ET estimées par la nouvelle approche et mesurées confirme la capacité de l'approche proposée à fournir des cartes ET satisfaisantes. SPARSE a montré des performances acceptables pour l'estimation des flux de chaleur latente et sensible. Cependant, il est limité par plusieurs hypothèses et incertitudes. Notamment, la fiabilité des données de température de surface. De plus, le fait de prendre des paramètres calibrés constants sur toute l'année dans différentes conditions de végétation et d'environnement n'est pas représentatif d'une surface aussi complexe, en particulier la résistance stomatique minimale (rstmin). Le modèle SAMIR (Satellite Monitoring of Irrigation), est utilisé pour effectuer un suivi journalier du bilan hydrique de la zone étudiée. SAMIR a montré une très bonne performance pour la prévision de l'ET.[...] Note de contenu : Introduction générale Chapitre I : Etat de l’art sur la mesure et la modélisation des transferts sol-végétation-atmosphère, notions et définitions 1.1 Introduction 1.2 Les échanges énergétiques au niveau de l’interface Sol-Végétation-Atmosphère (SVA) 1.3 Bilan hydrique à l’interface SVA 1.4 Utilisation de la télédétection pour la caractérisation des propriétés radiatives de surface 1.5 Présentation des différentes approches de modélisation de l’ET 1.6 Conclusion Chapitre 2 : Site d’étude, données expérimentales et algorithmes des modèles 2.1 Introduction 2.2 Présentation du site 2.3 Matériels : description et bases physiques 2.4 Données satellitaires 2.5 Description et implémentation des modèles étudiés 2.6 Extrapolation des valeurs instantanées aux journalières 2.7 Conclusion Chapitre 3 : Mesure et estimation des flux turbulents à l’échelle de la parcelle 3.1. Introduction 3.2. Traitement et analyse des mesures 3.3. Evaluation des données satellitaires 3.4. Validation des estimations des modèles à l’échelle locale par les mesures d’Eddy covariance 3.5. Conclusion Chapitre 4 : Spatialisation de l’évapotranspiration et inter-comparaison des modèles 4.1. Introduction 4.2. Validation des estimations des modèles à l’échelle régionale par les mesures du scintillomètre 4.3. Comparaison des performances des modèles Conclusion Numéro de notice : 26532 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie : Toulouse : 2021 Organisme de stage : Centre d'Etudes Spatiales de la BIOsphère CESBIO nature-HAL : Thèse date de publication en ligne : 27/04/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03208563/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97626

GNSS/5G Hybridization for Urban Navigation / Anne-Marie Tobie (2021)  

Public Titre : GNSS/5G Hybridization for Urban Navigation Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Anne-Marie Tobie, Auteur ; Axel Javier Garcia Pena, Directeur de thèse ; Paul Thevenon, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées Année de publication : 2021 Importance : 287 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir le doctorat de l'Université de Toulouse, Spécialité Informatique et Télécommunications Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal [Termes IGN] 4G [Termes IGN] 5G [Termes IGN] bruit blanc [Termes IGN] GNSS assisté pour la navigation [Termes IGN] milieu urbain [Termes IGN] modèle mathématique [Termes IGN] positionnement en intérieur [Termes IGN] positionnement par GNSS [Termes IGN] signal Galileo [Termes IGN] signal GPS [Termes IGN] simulation de signal [Termes IGN] temps de propagation [Termes IGN] trajet multiple Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Over the past few years, the need for positioning, and thus the number of positioning services in general, has been in constant growth. This need for positioning has been increasingly focused on constrained environments, such as urban or indoor environments, where GNSS (Global Navigation Satellite System) is known to have significant limitations: multipath as well as the lack of Line-of-Sight (LOS) satellite visibility degrades the GNSS positioning solution and makes it unsuitable for some urban or indoor applications. In order to improve the GNSS positioning performance in constrained environments, many solutions are already available: hybridization with additional sensors, [1], [2] or the use of signals of opportunity (SoO) for example, [3], [4], [5], [6], [7], [8]. Concerning SoO, mobile communication signals, such as the 4G Long Term Evolution (LTE) or 5G, are naturally envisioned for positioning, [3], [9], [10]. Indeed, a significant number of users are expected to be “connected-users” and 5G systems offers promising opportunities. 5G technology is being standardized at 3GPP [11]; the first complete release of 5G specifications, Release-15, was provided to the community in March 2018. 5G is an emerging technology and its positioning performance, as well as a potential generic receiver scheme to conduct positioning operations, is still under analysis. In order to study the potential capabilities provided by 5G systems and to develop a 5G-based generic positioning module scheme, the first fundamental step is to develop mathematical models of the processed 5G signals at each stage of the receiver for realistic propagation channel models: the mathematical expression of the useful received 5G signal as well as the AWG (Additive White Gaussian) noise statistics. In the Ph.D., the focus is given to the correlation operation which is the basic function implemented by typical ranging modules for 4G LTE signals [12], DVB signals [7], [8], and GNSS [13]. In fact, the knowledge of the correlation output mathematical model could allow for the development of optimal 5G signal processing techniques for ranging positioning. Previous efforts were made to provide mathematical models of received signals at the different receiver signal processing stages for signals with similar structures to 5G signals – Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) signals as defined in 3GPP standard, [14]. OFDM signal-type correlator output mathematical model and acquisition techniques were derived in [7], [15]. Moreover, in [8], [15], tracking techniques were proposed, analyzed and tested based on the correlator output mathematical model of [7]. However, these models were derived by assuming a constant propagation channel over the duration of the correlation. Unfortunately, when the Channel Impulse Response (CIR) provided by a realistic propagation channel is not considered to be constant over the duration of the correlation, the correlator output mathematical models are slightly different from the mathematical models proposed in [7], [8]. Therefore, the first main point considered in the Ph.D. consists in the development of mathematical models and statistics of processed 5G signals for positioning. In order to derive accurate mathematical models, the time evolution impact of the 5G standard compliant propagation channel is of the utmost importance. Note that, in the Ph.D., the continuous CIR will be approximated by a discretized CIR, and the continuous time-evolution will be replaced by the propagation channel generation sampling rate notion. This approximation makes sense since, in a real transmission/reception chain, the received time-continuous signal is, at the output of the Radio-Frequency (RF) front-end, sampled. Therefore, a preliminary step, prior to derive accurate mathematical models of processed 5G signals, consists in determining the most suitable CIR-generation sampling interval for a selected 5G standard compliant propagation channel, QuaDRiGa: trade-off between having a realistic characterization and its complexity. Complexity is especially important for 5G compliant channels with multiple emitter and receiver antennas, and high number of multipath. Then, the impact of a time-evolving propagation channel inside an OFDM symbol duration is studied. A method to select the most appropriate CIR sampling interval for accurate modelling of symbol demodulation, correlator outputs and delay tracking will also be proposed. Based on the correlator output mathematical models developed for realistic multipath environments for both GNSS and 5G systems, ranging modules are then developed. These ranging modules outputs the pseudo ranging measurements required to develop navigation solution. In order to improve the positioning availability and GNSS positioning performance in urban environment through the exploitation of 5G signals, both systems, GNSS and 5G communication systems, must be optimally combined. In fact, in order to achieve this optimal combination, both types of signals must be optimally processed, and the mathematical model of their generated pseudo range measurements must be accurately characterized. The second main objective of the Ph.D. aims thus at realistically characterizing GNSS and 5G pseudo range measurement mathematical models and at developing hybrid navigation modules exploiting/adapted to the derived pseudo range measurements mathematical models. In order to validate, the mathematical models developed in the Ph.D., a simulator is designed. The pseudo range measurements mathematical models are derived from a realistic simulator which integrates a typical GNSS receiver processing module and a typical 5G signal processing module proposition; moreover, in order to achieve a realistic characterization, the simulator implements highly realistic propagation channels for GNSS, SCHUN [16], and for 5G, QuaDRiGa [17] is developed. The hybrid navigation modules to be implemented and compared in this work are an Extended Kalman Filter (EKF) and an Unscented Kalman Filter (UKF). The performances of these hybrid navigation modules are then studied to quantify the improvements bringing by 5G TOA measurements. Note de contenu : 1- Introduction 2- GNSS signals, measurement model and positioning 3- 5G systems 4- Mathematical models and statistics of processed 5G signals for ranging based positioning for a realistic propagation channel 5- Synchronization module of a 5G signal 6- Characterization of pseudo range measurement errors due to propagation channels 7- Positioning in urban environment using 5G and GNSS measurements 8- Conclusion Numéro de notice : 26526 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT/URBANISME Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique et Télécommunications : Toulouse : 2021 Organisme de stage : Laboratoire de recherche ENAC nature-HAL : Thèse date de publication en ligne : 09/04/2021 En ligne : https://hal-enac.archives-ouvertes.fr/tel-03189527/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97534

Approche bayésienne pour la sélection de modèles / Benjamin Harroué (2020)  

Public Titre : Approche bayésienne pour la sélection de modèles : Application à la restauration d’image Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Benjamin Harroué, Auteur ; Jean-François Giovannelli, Directeur de thèse ; Marcela Pereyra, Directeur de thèse Editeur : Bordeaux : Université de Bordeaux Année de publication : 2020 Importance : 102 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur en Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie cognitique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] algorithme de Gibbs [Termes IGN] déconvolution [Termes IGN] estimation bayesienne [Termes IGN] fonction harmonique [Termes IGN] matrice de covariance [Termes IGN] problème inverse [Termes IGN] processus gaussien [Termes IGN] reconstruction d'image [Termes IGN] restauration d'image Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’inversion consiste à reconstruire des objets d’intérêt à partir de données acquises au travers d’un système d’observation. Dans ces travaux, nous nous penchons sur la déconvolution d’image. Les données observées constituent une version dégradée de l’objet, altéré par le système (flou et bruit). A cause de la perte d’informations engendrée, le problème devient alors mal conditionné. Une solution est de régulariser dans un cadre bayésien : en se basant sur des modèles, on introduit de l’information a priori sur les inconnues. Se posent alors les questions suivantes : comment comparer les modèles candidats et choisir le meilleur ? Sur quel critère faut-il s’appuyer ? A quelles caractéristiques ou quantités doit-on se fier ? Ces travaux présentent une méthode de comparaison et de sélection automatique de modèles, fondée sur la théorie de la décision bayésienne. La démarche consiste à sélectionner le modèle qui maximise la probabilité a posteriori. Pour calculer ces dernières, on a besoin de connaître une quantité primordiale : l’évidence. Elle s’obtient en marginalisant la loi jointe par rapport aux inconnus : l’image et les hyperparamètres. Les dépendances complexes entre les variables et la grande dimension de l’image rendent le calcul analytique de l’intégrale impossible. On a donc recours à des méthodes numériques. Dans cette première étude, on s’intéresse au cas gaussien circulant. Cela permet, d’une part, d’avoir une expression analytique de l’intégrale sur l’image, et d’autre part, de faciliter la manipulation des matrices de covariances. Plusieurs méthodes sont mises en œuvre comme l’algorithme du Chib couplé à une chaîne de Gibbs, les power posteriors, ou encore la moyenne harmonique. Les méthodes sont ensuite comparées pour déterminer lesquelles sont les plus adéquates au problème de la restauration d’image. Note de contenu : 1- Introduction 2- Sélection de modèles et calcul de l’évidence : état de l’art 3- Sélection de modèles sur observation directe 4- Sélection de modèles sur observation indirecte 5- Sélection de modèles sur données réelles 6- Conclusion : bilan et perspectives Numéro de notice : 28558 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de Doctorat : Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie cognitique : Bordeaux : 2020 nature-HAL : Thèse En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03065948/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97587

Asymptotically exact data augmentation : models and Monte Carlo sampling with applications to Bayesian inference / Maxime Vono (2020)  

Public Titre : Asymptotically exact data augmentation : models and Monte Carlo sampling with applications to Bayesian inference Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Maxime Vono, Auteur ; Nicolas Dobigeon, Directeur de thèse ; Pierre Chainais, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2020 Importance : 200 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Signal, Image, Acoustique et Optimisation Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal [Termes IGN] algorithme de Gibbs [Termes IGN] échantillonnage [Termes IGN] estimation bayesienne [Termes IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov [Termes IGN] optimisation (mathématiques) [Termes IGN] processus gaussien [Termes IGN] régression linéaire Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Numerous machine learning and signal/image processing tasks can be formulated as statistical inference problems. As an archetypal example, recommendation systems rely on the completion of partially observed user/item matrix, which can be conducted via the joint estimation of latent factors and activation coefficients. More formally, the object to be inferred is usually defined as the solution of a variational or stochastic optimization problem. In particular, within a Bayesian framework, this solution is defined as the minimizer of a cost function, referred to as the posterior loss. In the simple case when this function is chosen as quadratic, the Bayesian estimator is known to be the posterior mean which minimizes the mean square error and defined as an integral according to the posterior distribution. In most real-world applicative contexts, computing such integrals is not straightforward. One alternative lies in making use of Monte Carlo integration, which consists in approximating any expectation according to the posterior distribution by an empirical average involving samples from the posterior. This so-called Monte Carlo integration requires the availability of efficient algorithmic schemes able to generate samples from a desired posterior distribution. A huge literature dedicated to random variable generation has proposed various Monte Carlo algorithms. For instance, Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods, whose particular instances are the famous Gibbs sampler and Metropolis-Hastings algorithm, define a wide class of algorithms which allow a Markov chain to be generated with the desired stationary distribution. Despite their seemingly simplicity and genericity, conventional MCMC algorithms may be computationally inefficient for large-scale, distributed and/or highly structured problems. The main objective of this thesis consists in introducing new models and related MCMC approaches to alleviate these issues. The intractability of the posterior distribution is tackled by proposing a class of approximate but asymptotically exact augmented (AXDA) models. Then, two Gibbs samplers targetting approximate posterior distributions based on the AXDA framework, are proposed and their benefits are illustrated on challenging signal processing, image processing and machine learning problems. A detailed theoretical study of the convergence rates associated to one of these two Gibbs samplers is also conducted and reveals explicit dependences with respect to the dimension, condition number of the negative log-posterior and prescribed precision. In this work, we also pay attention to the feasibility of the sampling steps involved in the proposed Gibbs samplers. Since one of this step requires to sample from a possibly high-dimensional Gaussian distribution, we review and unify existing approaches by introducing a framework which stands for the stochastic counterpart of the celebrated proximal point algorithm. This strong connection between simulation and optimization is not isolated in this thesis. Indeed, we also show that the derived Gibbs samplers share tight links with quadratic penalty methods and that the AXDA framework yields a class of envelope functions related to the Moreau one. Note de contenu : Introduction 1- Asymptotically exact data augmentation 2- Monte Carlo sampling from AXDA 3- 3A non-asymptotic convergence analysis of the Split Gibbs sampler 4- High-dimensional Gaussian sampling: A unifying approach based on a stochastic proximal point algorithm 5- Back to optimization: The tempered AXDA envelope Conclusion Numéro de notice : 28575 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de Doctorat : Signal, Image, Acoustique et Optimisation : Toulouse : 2020 Organisme de stage : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03143936/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97833

Caractérisation du manteau neigeux arctique, suivi climatique et télédétection micro-onde / Céline Vargel (2020)  

Public Titre : Caractérisation du manteau neigeux arctique, suivi climatique et télédétection micro-onde Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Céline Vargel, Auteur ; Ghislain Picard, Directeur de thèse ; Alain Royer, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2020 Autre Editeur : Sherbrooke : Université de Sherbrooke Importance : 156 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir les grades de : docteur de l'Université de Sherbrooke, Spécialité : Physique de la Télédétection docteur de l'Université Grenoble Alpes, Spécialité : Sciences de la Terre et Univers, Environnement Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Arctique [Termes IGN] caractérisation [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] couvert végétal [Termes IGN] manteau neigeux [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] modèle de transfert radiatif [Termes IGN] télédétection en hyperfréquence [Termes IGN] température au sol [Termes IGN] température de luminance [Termes IGN] transfert radiatif Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les régions de hautes latitudes nord se réchauffent de façon plus intense que sur le reste du globe. Ce phénomène, appelé amplification arctique, est dû en partie à la diminution de l'étendue de glace de mer et de la couverture de neige. Par ses changements de pouvoirs réfléchissant et isolant, la neige, présente 9 mois de l'année, pourrait avoir un effet important sur l'augmentation des températures du sol. Le dégel du pergélisol à travers le carbone ainsi libéré serait susceptible d'avoir un impact important sur le climat futur de l'Arctique. Ce projet de recherche a pour objectif d'améliorer le suivi du couvert nival arctique et des températures du sol. À l'heure actuelle, les modèles détaillés d'évolution du manteau neigeux tels que le modèle Crocus ne parviennent pas à reproduire la physique particulière de la neige arctique ce qui conduit à des incertitudes importantes dans la modélisation des températures du sol. De nouvelles paramétrisations physiques ont été implémentées au sein du modèle Crocus pour améliorer la stratification verticale du manteau neigeux en introduisant les effets de la végétation (neige moins dense en profondeur) et les effets du vent (neige plus dense en surface), ainsi que pour modifier la conductivité thermique de la neige. Ces nouvelles paramétrisations permettent une meilleure représentation des températures du sol sous la neige, validée avec un large jeu de données en Alaska, dans l'Arctique canadien et en Sibérie. Les simulations ainsi réalisées à l'aide du modèle Crocus modifié, piloté par la réanalyse météorologique ERA-Interim sur les 39 dernières années (1979-2018), à l'échelle panarctique, montrent une augmentation significative de la densité de la neige au printemps ainsi que de l'humidité de la neige principalement au printemps et en automne, accompagnée d'une diminution significative de la durée d'enneigement. Ces effets cumulés à l'augmentation des températures de l'air entraînent une augmentation des températures du sol allant jusqu'à +0.89 K par décade pour le mois de juin. De façon à pouvoir améliorer le suivi de l'évolution spatiale et temporelle du couvert nival, l'utilisation de données d'observations satellitaires micro-onde est proposée. À partir de l'analyse d'un jeu de données unique de mesures radiométriques en surface associées à la caractérisation in-situ du manteau neigeux (119 snowpits avec des observations simultanées) en zone arctique et subarctique, une paramétrisation optimale du modèle de transfert radiatif SMRT a été définie. En utilisant une longueur de corrélation exponentielle ajustée comme paramètre de microstructure de la neige dans le modèle électromagnétique Improved Born Approximation (IBA), l'étude montre, par rapport aux autres configurations de modèles testées, de meilleurs résultats avec une erreur moyenne (RMSE) inférieure à 30% des observations pour la neige subarctique et 24% pour la neige arctique. Couplées à Crocus, les températures de brillance simulées sur l'ensemble de l'Arctique sont significativement meilleures avec Crocus modifié qu'avec Crocus standard (38 K d'amélioration de l'erreur en moyenne). Ces résultats ouvrent la voie à l'utilisation de l'assimilation des observations micro-onde satellitaires dans le modèle Crocus à grande échelle afin d'améliorer les simulations de densité de la neige arctique, paramètre clef du manteau neigeux influant sur l'évolution des températures du sol sous la neige. Note de contenu : 1. Introduction générale 1.1 La cryosphère dans le système climatique 1.2 L’Arctique dans le contexte du changement climatique 1.3 Problématique 1.4 Objectifs du doctorat 1.5 Organisation du manuscrit de thèse 2. Matériel et Méthode 2.1 Modélisation du manteau neigeux 2.2 Modélisation des températures de brillance de la neige 3. Article 1 : Amélioration des simulations de la climatologie des propriétés de la neige arctique et de la température du sol sur la période 1979-2018 dans la taïga circumpolaire et les zones arctiques 3.1 Résumé de l’article 3.2 Article : Improved simulations of Arctic snow properties and soil temperature climatology over the 1979-2018 period in circumpolar taiga and Arctic areas 3.3 Complément d’analyse à l’article 3.4 Analyse des tendances d’évolution de la température du sol 3.5 Stockage de carbone organique dans le sol 4. Article 2 : Analyse de la microstructure de la neige arctique et subarctique pour des simulations de températures de brillance micro-onde 4.1 Résumé de l’article 4.2 Article : Arctic and Subarctic snow microstructure analysis for microwave brightness temperature simulations 4.3 Complément d’analyse à l’article 2 5. Modélisation micro-onde panarctique 5.1 Introduction 5.2 Méthode 5.3 Résultats 5.4 Discussion 5.5 Conclusion 6. Conclusion et perspectives 6.1 Conclusion 6.2 Contributions originales de la thèse 6.3 Perspectives du projet de recherche Annexes Numéro de notice : 26531 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Physique de la Télédétection : Sherbrooke : 2020 Thèse de Doctorat : Sciences de la Terre et Univers, Environnement : Grenoble : 2020 Organisme de stage : Centre d’Application et de Recherche en Télédétection (CARTEL) et de L’Institut des Geosciences de l’Environnement (IGE) nature-HAL : Thèse date de publication en ligne : 31/03/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03185802/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97562

Contribution à la segmentation et à la modélisation 3D du milieu urbain à partir de nuages de points / Tania Landes (2020)  

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Convolutional neural networks for change analysis in earth observation images with noisy labels and domain shifts / Rodrigo Caye Daudt (2020)  

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Deep learning for semantic feature extraction in aerial imagery / Ananya Gupta (2020)  

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Développement de la photogrammétrie et d'analyses d'images pour l'étude et le suivi d'habitats marins / Guilhem Marre (2020)  

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État sanitaire et croissance radiale des arbres / Clara Tallieu (2020)  

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Étude de la vapeur d’eau atmosphérique à partir de données GNSS dans le bassin sud-ouest de l’océan Indien et applications à l’étude du climat et des cyclones tropicaux / Edouard Lees (2020)  

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Extraction de caractéristiques sur des images acquises en contexte mobile / Yannick Faula (2020)  

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Global investigation of marine atmospheric boundary layer rolls using Sentinel-1 SAR data / Chen Wang (2020)  

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De l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond / Lionel Matteo (2020)  

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Imaging and diagnostic of sub-wavelength micro-structures, from closed-form algorithms to deep learning / Peipei Ran (2020)  

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