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Cartographie dynamique de la topographie de l'océan de surface par assimilation de données altimétriques / Florian Le Guillou (2022)  

Public Titre : Cartographie dynamique de la topographie de l'océan de surface par assimilation de données altimétriques Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Florian Le Guillou, Auteur ; Emmanuel Cosme, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2022 Importance : 217 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, Spécialité : Océan, Atmosphère, Hydrologie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] altimétrie satellitaire par radar [Termes IGN] assimilation des données [Termes IGN] cartographie dynamique [Termes IGN] cartographie hydrographique [Termes IGN] données altimétriques [Termes IGN] image SWOT [Termes IGN] modèle dynamique [Termes IGN] niveau de la mer [Termes IGN] océanographie dynamique [Termes IGN] océanographie spatiale [Termes IGN] relief de la surface de la mer Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Depuis plus de 20 ans, l’altimétrie satellitaire nadir a révolutionné notre compréhension de la dynamique océanique de mésoéchelle en produisant des mesures très précises du niveau de la mer (SSH; pour Sea Surface Heigh). Pour un grand nombre d’applications, les données 1D de SSH doivent être interpolées sur des cartes 2D régulières en temps et en espace. Aujourd’hui, ces cartes sont générées quotidiennement à une résolution de 1/4° par un algorithme d’interpolation optimale implémenté de manière opérationnelle au sein du système DUACS. Cependant, la résolution spatiale de ces cartes, principalement limitée par l’échantillonnage de l’altimétrie nadir, ne permet pas d’observer convenablement les structures de sous-mésoéchelle, que l’ont sait essentielles pour la compréhension, la modélisation et la prévision du système climatique. La nouvelle mission altimétrique à large fauchée SWOT (pour Surface Water Ocean Topography) sera lancée à la fin de l’année 2022. SWOT permettra l’observation de processus à des échelles de 15-30 km. Cependant, l’algorithme d’interpolation linéaire actuellement implémenté dans la chaîne DUACS doit être amélioré pour tenir compte de la dynamique non-linéaire des structures rapides de sous-mésoéchelle. De plus, il faudra distinguer les mouvements autour de l’équilibre géostrophique de ceux des ondes de marée interne pour étudier convenablement les dynamiques associées. Dans cette thèse, nous avons exploré la capacité de la mission SWOT à répondre à ses objectifs scientifiques en développant des outils innovants pour cartographier la SSH à haute résolution tout en séparant les dynamiques équilibrée et ondulatoire. Pour cela, la stratégie a été d’inclure la dynamique de l’océan dans les outils de cartographie de SSH sous forme d’assimilation de données avec des modèles physiques simples et adaptés à chaque dynamique. La première étape de notre travail a été d’appliquer la méthode du Back-and-Forth-Nudging (BFN) appliqué à un modèle Quasi-Géostrophique à une couche et demie (méthode dite du BFN-QG) pour cartographier la dynamique équilibrée de la SSH. Cette technique est testée avec des observations simulées et réelles. Les résultats montrent que le BFN-QG permet de réduire substantiellement les erreurs de cartographie comparé au système DUACS et que cette réduction est amplifiée lorsque SWOT est ajouté à la constellation d’altimètres nadirs. Par contre, les données nadirs se révèlent nécessaires pour contraindre les grandes échelles spatiales lorsque les données SWOT sont polluées par des erreurs spatialement corrélées. De plus, les performances sont réduites lorsque la dynamique équilibrée est faiblement énergétique. Dans un second temps, nous avons traité la problématique de séparation des dynamiques équilibrée et ondulatoire. Pour cela, nous avons développé un 4Dvar assimilant les observations de SSH dans un modèle Shallow-Water linéaire pour estimer la dynamique de marée interne (méthode dite du 4Dvar-SW). Un atout essentiel du 4Dvar-SW est sa capacité à estimer la marée interne non-stationnaire. Deux stratégies de séparation sont présentées. La première implémente un algorithme de minimisation alternée qui combine itérativement le BFN-QG et le 4Dvar-SW. Bien que testée dans un contexte idéalisé, cette technique semble prometteuse pour cartographier et séparer les contributions des deux dynamiques. Les résultats montrent que l’échantillonnage temporel des observations est déterminant pour estimer correctement la dynamique de marée interne, et par extension la dynamique équilibrée. La seconde stratégie repose sur l’implémentation d’un 4Dvar global en bases réduites et une contribution additive des deux modèles réduits. Cette technique est testée dans le cadre réaliste de la phase de calibration et validation au large de la Californie et les performances sont une nouvelles fois prometteuses, en particulier pour estimer la composante non-stationnaire de la marée interne. Note de contenu : 1- Introduction 2- Approche méthodologique et outils numériques 3- Cartographie altimétrique haute résolution de la dynamique équilibrée dans le contexte de la mission SWOT 4- Article 2 : Regional mapping of energetic short mesoscale ocean dynamics from altimetry : performances from real observations 5- Article 3 : Joint Estimation of Balanced Motions and Internal Tides From Future Wide-Swath Altimetry 6- Vers la cartographie simultanée des dynamiques équilibrée et de marée interne à partir des données SWOT 7- Conclusion Numéro de notice : 29013 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océan, Atmosphère, Hydrologie : Grenoble : 2022 Organisme de stage : Institut des Géosciences de l’Environnement DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03775828v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101740

From artificial intelligence to artificial human interaction : understand consumer acceptance of smart objects via mental representations of future interactions / Mohamed Hakimi (2022)  

Public Titre : From artificial intelligence to artificial human interaction : understand consumer acceptance of smart objects via mental representations of future interactions Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mohamed Hakimi, Auteur ; Pierre Valette-Florence, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2022 Importance : 397 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, spécialité Science de gestion Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes IGN] comportement [Termes IGN] consommation [Termes IGN] interaction homme-machine [Termes IGN] internet des objets [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] représentation mentale Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) While we are promised a booming for IoT markets and artificial intelligence, consumers still seem affected by ambivalence and concern regarding their acceptance (Ardelet et al. 2017). These negative attitudes toward smart objects represent a real barrier to adoption (Mani and Chouk 2018). Prior studies have tried to investigate the mechanisms of acceptance and resistance toward smart objects. Yet, they often relied upon a human-oriented perspective to assess this complex phenomenon and didn’t consider the interpersonal nature of consumer-smart object interactions (Novak and Hoffman 2019, Monsurro et al. 2020). The aim of this research is to assess the consumer-smart object anticipated interaction from an object-oriented ontology. The main goal is to explore the mental representations that smart object’s capacities can trigger. We posit that consumers can mentally simulate future interpersonal interactions with the smart object, based on its perceived capacities to affect and to be affected (Hoffman and Novak 2015). To do so, this research has adopted a mixed-method approach. First, we relied upon a projective qualitative technique called Album-OnLine (AOL) to explore the mental representations elicited by a smart object before purchase. Then, two quantitative studies examine the potential influence of smart object’s perceived capacities (Agency) over the emergence of negative attitudes and anxiety toward it, prior to any real-life interaction. Our results suggest that passive resistance toward smart objects and anxiety toward them emerge due to the innovative and agentic capacities expressed by the smart object. A detailed explanation of the phenomenon and avenues for future research are provided for researchers and managers to reduce this state of anticipated anxiety and to promote smart objects’ adoption. Note de contenu : Introduction 1- A theoretical approach of consumer-smart object interaction 2- Studying the simulated relational outcomes of consumer-smart objects anticipated relationships: Conceptual framework and methodology General discussion Numéro de notice : 24070 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Science de gestion : Grenoble : 2022 Organisme de stage : CERAG DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03790489 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102125

Regeneration of spruce - fir - beech mixed forests under climate and ungulate pressure / Mithila Unkule (2022)  

Public Titre : Regeneration of spruce - fir - beech mixed forests under climate and ungulate pressure Titre original : Régénération des forêts mixtes épicéa - sapin - hêtre sous la pression du climat et des ongulés Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mithila Unkule, Auteur ; Benoît Courbaud, Directeur de thèse ; Philippe Balandier, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2022 Importance : pp 207 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, Spécialité Biodiversité, Ecologie, Environnement Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] Abies alba [Termes IGN] Alpes (France) [Termes IGN] altitude [Termes IGN] aménagement forestier [Termes IGN] Cervidae [Termes IGN] dynamique de la végétation [Termes IGN] écologie forestière [Termes IGN] Fagus sylvatica [Termes IGN] forêt inéquienne [Termes IGN] gestion forestière durable [Termes IGN] jeune arbre [Termes IGN] Jura, massif du [Termes IGN] pente [Termes IGN] Picea abies [Termes IGN] régénération (sylviculture) [Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatique Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Global environmental changes are affecting tree population demography with potentially significant impacts on forest biodiversity and wood industry. Forest regeneration processes include seed production, growth and survival of saplings to the recruitment sizes at which trees are considered in forest inventories. Changes in regeneration dynamics directly affect forest composition and structure and can jeopardize the sustainability of forest management. This is especially the case in mountain forests where environmental gradients are strong and where forests are often uneven-aged, i.e. combining trees of all ages in a single stand. Regeneration processes are difficult to monitor. Large data sets often give only fixed pictures of sapling densities with little information on demographic processes. In this thesis, we quantified the effects of different biotic and abiotic factors on regeneration dynamics of Picea abies (spruce), Abies alba (fir) and Fagus sylvatica (beech) in the French Alps and Jura mountains. We also predicted changes in tree recruitment fluxes in these forests, for potential climate change situations. We recorded sapling height increment and density of spruce, fir and beech in 152 plots across the French Alps and Jura mountains. We then analysed how biotic and abiotic factors known to affect regeneration, namely altitude, slope, aspect, light availability, soil characteristics, ungulate browsing, temperature, precipitation and evapotranspiration, affected sapling density and growth using non-linear mixed models. We showed that temperature has a positive non-linear effect on sapling height growth and water resource availability has a positive effect on sapling density. Terminal shoot browsing, which prevents sapling height growth, is especially frequent on fir. In a second analysis, we built a more comprehensive model of regeneration dynamics, representing explicitly the process of new seedling production, sapling growth, browsing and survival, and finally their recruitment into adult trees. We predicted parameters for these processes in combination, using Approximate Bayesian Computation (ABC), based on the field data collected earlier. The results imply that more frequent and intense heat and drought events could negatively influence sapling growth and survival of the three species, with probable reduction of forest renewal fluxes. An increase of ungulate populations leading to increased browsing could be especially detrimental to fir and possibly also to beech saplings. We also predicted the potential tree recruitment fluxes for different IPCC climate projection scenarios for the year 2100, and showed that a reduction in tree recruitments is highly likely. This study shows that the ABC method can be efficiently used to estimate regeneration dynamic processes, based on sapling density, height increment and browsing data. It highlights the vulnerability of future forest regeneration to water availability and ungulate presence, urging researchers and forest managers alike to anticipate future potential important changes in mountain forest dynamics. Note de contenu : 1- Introduction 2- Theoretical framework 3- Spruce-fir-beech regeneration in French Alps 4- Estimating regeneration processes and tree recruitment rates 5- Discussion and perspectives 6- Conclusions Numéro de notice : 15288 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Biodiversité, Ecologie, Environnement : Grenoble : 2022 Organisme de stage : Laboratoire des EcoSystèmes et des Sociétés en Montagne DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03722811 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101511

Cartographie dense et compacte par vision RGB-D pour la navigation d’un robot mobile / Bruce Canovas (2021)  

Public Titre : Cartographie dense et compacte par vision RGB-D pour la navigation d’un robot mobile Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Bruce Canovas, Auteur ; Michèle Rombaut, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2021 Importance : 148 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse pour obtenir le titre de Docteur en Sciences de l'Université Grenoble Alpes, spécialité Signal, Image, Parole, Télécoms Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique [Termes IGN] algorithme ICP [Termes IGN] cartographie et localisation simultanées [Termes IGN] image 3D [Termes IGN] image RVB [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] navigation autonome [Termes IGN] Ransac (algorithme) [Termes IGN] robot mobile [Termes IGN] vision par ordinateur Résumé : (auteur) Les capacités de perception et de localisation sont des enjeux majeurs de la robotique mobile, nécessaires dans la réalisation de missions impliquant des processus décisionnels autonomes. Elles s'appuient sur les mesures d'un ou plusieurs capteurs embarqués sur la plateforme robotique mobile en question. Dans cette thèse, on s'intéresse à des techniques de perception visuelle basées sur une caméra RGB-D pour permettre la navigation d'un robot compagnon dans un milieu intérieur inconnu. Afin de pouvoir se déplacer de façon autonome, ce robot doit avoir accès à une carte représentative de la structure de son environnement et être capable de s'y repérer.Bien que de nombreuses méthodes de localisation et cartographie simultanées (SLAM - Simultaneous Localization And Mapping) RGB-D capables de résultats impressionnants aient été développées, elles sont bien souvent trop coûteuses en termes de ressources informatiques pour être exécutées sur les cartes embarquées de robots mobiles d'intérieur. Elles font aussi la plupart du temps l'hypothèse que la scène observée par la caméra est statique, ce qui limite leur utilisation dans de nombreuses situations où des personnes sont présentes. De plus, les cartes qu'elles produisent sont souvent inadéquates pour la planification de trajectoires et ne peuvent pas être utilisées directement pour de tâches de navigation.Dans le but de répondre à ces problèmes, nous proposons une nouvelle forme de représentation 3D pour la reconstruction basse résolution, mais compacte rapide et légère d'environnements, au contraire des approches conventionnelles qui se focalisent sur la production de modèles 3D complexes avec un haut niveau détails. Un système de SLAM RGB-D dense complet, robuste aux éléments dynamiques, est conçu autour de cette représentation, puis porté sur une plateforme robotique mobile à conduite différentielle. En outre, une stratégie de navigation efficace est proposée en couplant l'algorithme de SLAM développé à un planificateur de trajectoires. Les différentes solutions proposées sont évaluées et comparées avec les méthodes de l'état de l'art, pour les valider et montrer leurs forces et faiblesses. Note de contenu : 1- Introduction générale 2- Prérequis 3- Modélisation 3D compacte à partir de caméra RGB-D 4- SLAM RGB-D dense, rapide et léger en milieu dynamique 5- Application de SupersurfelFusion à la navigation autonome d’un robot mobile 6- Conclusion et perspectives Numéro de notice : 15283 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Image, Parole, Télécoms : Grenoble : 2021 Organisme de stage : Laboratoire Grenoble Images Parole Signal Automatique DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03647103 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101409

Initialization methods of convolutional neural networks for detection of image manipulations / Ivan Castillo Camacho (2021)  

Public Titre : Initialization methods of convolutional neural networks for detection of image manipulations Titre original : Méthodes d'initialisation des réseaux de neurones convolutifs pour la détection des manipulations d'images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ivan Castillo Camacho, Auteur ; Kai Wang, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2021 Importance : 145 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble, spécialité : signal, image, paroles, télécoms Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] altération [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] covariance [Termes IGN] détection d'anomalie [Termes IGN] estompage [Termes IGN] filtre passe-haut [Termes IGN] flux de données [Termes IGN] infraction [Termes IGN] manipulation de données [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] retouche [Termes IGN] variance Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Fake images and videos have engulfed mass communication media. This is not something recent, manipulations and forgeries have occurred since the advent of photography itself. These alterations can go from innocent retouches in an attempt to make an image visually attractive to the spread of misleading information or even the use of false media in legal instances. Accordingly, the creation of methods that can help us assure the authenticity of an image presented as non-modified is of paramount importance. In this thesis, we aim at detecting image manipulation operations using deep learning techniques. We present three methods showing the progression of our work under one common objective, i.e, the design and test of Convolutional Neural Network (CNN) initialization methods for image forensic problems with a variance stability focus for the output of a CNN layer.First, we carry out an extensive review of the state of the art in deep-learning-based methods for image forensics. From this review we can confirm that the first layer of a CNN has big impact on the final performance. Specifically, the initialization used on the first-layer filters plays an important role that should be in line with the image forensic task in hand.As our first attempt to address this research problem, we propose a low-complexity initialization method for CNNs. Taking advantage of previous methods designed for the computer vision field, we extend the popular Xavier method to design a filter that would provide variance stability after a convolution operation. This method generates a set of random high-pass filters for the initialization of a CNN's first layer. These filters allow us to better identify forensic traces which usually lie towards the high-frequency part of the image.This first approach constitutes a good staring point of our work. However, a wrong assumption, largely utilized in the research community, was made. This is corrected in our second method where we follow a different data-dependent approach and take into consideration the real statistical properties of natural images. Accordingly, we propose a scaling method for first-layer filters which can cope well with different CNN initialization algorithms. The objective remains in keeping the stability of the variance of data flow in a CNN. We also present theoretical and experimental studies on the output variance for convolutional filter, which are the basis of our proposed data-dependent scaling.Next we describe a revisited version of our first proposal now with a corrected assumption on the statistics of natural images. More precisely, we propose an improved random high-pass initialization method which does not explicitly compute the statistics of input data. We believe that such a ``data-independent'' approach has higher flexibility and broader application range than our second method in situations where the computation of input statistics is not possible.Our proposed methods are tested over several image forensic problems and different CNN architectures.Finally, during all this thesis work we took part in a challenge competition of image forgery detection organized by the French National Research Agency and the French Directorate General of Armaments. We explain in the Appendix the objectives of the challenge along with a brief description of our work conducted for the competition. Note de contenu : 1- Introduction 2- Background knowledge and state of the art 3- Random high-pass initialization 4- Data-dependent initialization 5- Revisiting the random high-pass initialization 6- Conclusions and perspectives Numéro de notice : 28437 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : signal, image, paroles, télécoms : Grenoble : 2021 DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03346063/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98833

Méthodes et outils pour l’analyse spatiale exploratoire en géolinguistique : contributions aux humanités numériques spatialisées / Clément Chagnaud (2021)  

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Model based signal processing techniques for nonconventional optical imaging systems / Daniele Picone (2021)  

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Modélisation et simulation de comportements piétons réalistes en espace partagé avec un véhicule autonome / manon Prédhumeau (2021)  

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Seasonal flow variability of Greenlandic glaciers : satellite observations and numerical modeling to study driving processes / Anna Derkacheva (2021)  

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Study of an integrated pre-processing architecture for smart-imaging-systems, in the context of lowpower computer vision and embedded object detection / Luis Cubero Montealegre (2021)  

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Time-series analysis of massive satellite images : Application to earth observation / Alexandre Constantin (2021)  

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

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Convolutional Neural Networks for embedded vision / Lucas Fernandez Brillet (2020)  

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Past and future evolution of French Alpine glaciers in a changing climate: a deep learning glacio-hydrological modelling approach / Jordi Bolibar Navarro (2020)  

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Rockfalls multi-methods detection and characterization / Gaëlle Le Roy (2020)  

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