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L’objectif de cet événement en distanciel est de permettre aux doctorants de l’UMR TETIS
de présenter leur sujet de recherche de manière synthétique, et d’offrir un temps d’échange et
de discussion avec l’ensemble du personnel et des chercheurs.  


DOCTORIALES TETIS
12-13 AVRIL 2021
 

33 doctorants des équipes thématiques MISCA, USIG et ATTOS ont ainsi pu présenter leurs travaux.
Chaque présentation a également été suivie d'un temps d'échange avec les doctorants. 
         1. Les présentation MISCA et USIG se sont déroulées le lundi 12 avril. (9h-17h)
         2. Les présentation ATTOS se sont déroulées le mardi 13 avril. (9h-17h) 

La direction de l'UMR remercie l'ensemble des participants et
en particulier Marie Soret et Martin Lentschat, tous deux doctorants
au sein de l'UMR et responsables de cette édition 2021 des doctoriales TETIS. 
⇒Téléchargez le programme et les résumés
 Consulter en ligne les contenus des doctoriales
(résumés et enregistrements vidéos quand disponibles)
Mode d’emploi : Cliquer sur l'icône résumé pour accéder au résumé et sur l’icône vidéo pour visualiser



PROGRAMME DES DOCTORIALES 2021

 

Lundi 12 Avril 2021
09h00 - 09h10   Pierre Maurel, Martin Lenschat  
                            Accueil du public, mots d’ouverture
09h10 - 09h15   Mathieu Roche  
                            Présentation MISCA
09h15 - 10h30   Anim Roberto Interdonato  
                              1ère session :
        15 "  Bairouk Anass  - Classification of astronomical image time series using deep learning
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo
Encadrement : Marc Chaumont, Dominique Fouchez, Jérôme Pasquet
        15 "
 Hugo Ruiz  - Amélioration des modèles de détection d'objets rares au sein d'images sonar par l'utilisation de modèles génératifs.
     ⇒ Résumé 
     ⇒ Vidéo
Encadrement :
Marc Chaumont, Jérôme Pasquet
     15 "  Hobiniaina Anthonio Rakotoarison  - Télédétection et modélisaon spatiale : application à la surveillance et au contrôle du paludisme à Madagasca.
Encadrement :
Annelise Tran, Pf. Rakotoniaina Solofoarisoa 
     ⇒ Résumé
     ⇒ Vidéo
     25 "  Florent Rumiano   - L'utilisation combinée de la télédétection et de la modélisation spatiale - Applications à l'étude des contacts entre espèces animales sauvages domestiquées et le risque de transmission de pathogènes.
Encadrement :
Annelise Tran, Alexandre Caro
     ⇒ sumé
     ⇒ Vidéo
     15 "  Camille Schaeffer   - Ingestion de données hétérogènes pour la veille épidémiologique dans un contexte One Health.   
Encadrement : Maguelonne Teisseire, Mathieu Roche, Roberto Interdonato, Renaud Lancelot (ASTRE)    
     ⇒ 
Résumé 
     ⇒ Vidéo
     
10h30 - 11h00  Pause

11h00 - 12h30 
 
Anim Pascal Degenne  
 2ème session :
            15 "  Hélène Bley-Dalouman   - Modélisation dynamique à l'échelle territoriale de la filière bois énergie à la Réunion. Application aux scénarios prospectifs de valorisation de l'Acacia mearnsii à la Réunion.  
Encadrement :
Annelise Tran (TETIS), François Broust (BioWooEB)
     ⇒Résumé 
     ⇒ Vidéo
            25 "  Vivien Kleinpeter   - Modélisation spatialement explicite et évaluation multicritère de scénarios de recyclage de biomasses pour favoriser une économie circulaire à l’échelle de l’île de La Réunion.
Encadrement :
Jonathan Vayssières (SELMET), Danny Lo Seen (TETIS), T. Wassenaar (R&R), Matthieu Lesnoff (SELMET)
     ⇒ Résumé 
     ⇒ Vidéo
            25 "  Valentin Russeil   - Co-construction d’une prospective territoriale pour l’appui aux politiques publiques sur l’autonomie alimentaire et énergétique de l’île de La Réunion.
Encadrement :
Jean-Philippe Praene, Danny Lo Seen
     ⇒ Résumé 
     ⇒ Vidéo
            25 "  Hugo Deleglise   - Mise en relation de données hétérogènes pour le renforcement des systèmes de sécurité alimentaire – Cas de la production agricole en Afrique de l’Ouest.
Encadrement :
 Roberto Interdonato, Mathieu Roche, Agnès Begue, Maguelonne Teisseire, Elodie Maître d’Hotel (MOISA)     
     ⇒ Résumé 
     ⇒ Vidéo
 

12h30 - 13h00  Pause déjeuner

13h30 - 15h00 
 
Anim Lucile Sautot  
 3ème session :
            25 "  Urcel Kalenga Thigomba   - Définition, conception et évaluation d'un système d'aide à la décision pour le pastoralisme.
Encadrement :
Maguelonne Teisseire, Lucile Sautot, Magalie Jouven (SELMET)
     ⇒ Résumé 
     ⇒ Vidéo

            25 "  Rodrigue Kafando   - Intégration et analyse de données hétérogènes massives pour une observation intelligente du territoire.
Encadrement :
Maguelonne Teisseire, Lucile Sautot, Rémy Découpes
     ⇒ Résumé 
     ⇒ Vidéo

            25 "  Martin Lentschat  - ARTEXT4LOD - n-ARy relaTions EXTraction for Linked Open Data Application au domaine des emballages alimentaires : reconnaissance et mise en forme d’informations liées aux données de perméabilités.
Encadrement :
Mathieu Roche, Juliette Dibie (AgroParisTech), Patrice Buche (IATE)
     ⇒ Résumé 
     ⇒ Vidéo

           15 "  Mehtab Alam Syed  - Méthodes génériques de surveillance épidémiologique fondées sur l’intégration de données textuelles hétérogènes.
Encadrement :
Mathieu Roche, Maguelonne Teisseire, Elena Arsevska (ASTRE) 
     ⇒ Résumé 
     ⇒ Vidéo
        

 
15h00 - 15h30  Pause

15h30 - 15h35 
 
Muriel Bonin, Xavier Augusseau 
                                      Présentation USiG 
 
15H35 - 17h00   Anim Xavier Augusseau 
 4ème session :
                   25 "  Quentin Grislain  - Les observatoires fonciers : une analyse multiscalaire de leur rôle dans la production  d’information et la fabrique de l’action publique foncière.
Encadrement : Perrine Burnod, Ward Anseeuw, Jérémy Bourgoin
     ⇒ Résumé 
     ⇒ Vidéo
   

             25 "  Felly Cadeau Rushigira  - Le système d’information dans la gouvernance de la chaîne de valeur du riz dans la Plaine de la Ruzizi en RDC : quelle place pour les nouvelles technologies de l’information et de la communication.
Encadrement : 
Guy Faure, Patricio Mendez Del Villar, Nicolas Paget, Germaine Furaha
     ⇒ Résumé 
     ⇒ Vidéo
   

            25 "  Rachid Amieur  - Impact du couvert végétal sur les ambiances thermiques des villes à climat chaud et aride – Site d’étude : le ville de Ghardaïa.
Encadrement :
Christiane Weber 
     ⇒ Résumé 
     ⇒ Vidéo 
   
    
17h00   Martin Lentschat 
                          Mots de fin pour la 1ère journée  


RÉSUMÉ DES INTERVENTIONS
DOCTORIALES TETIS 2021
Lundi 12 Avril




 
Bairouk Anass

Classification of astronomical image time series using deep learning
Encadrement : Marc Chaumont, Dominique Fouchez, Jérôme Pasquet

Comprendre l'évolution de l'univers comme son expansion ou la formation desgrandes structures est une problématique clef de la cosmologie moderne. Pourcela il est essentiel de reconnaître les différents astres permettant de sonder etmodéliser l'univers lointain. Les Supernovae de type Ia sont particulièrementintéressantes car le mécanisme d'explosion est semblable pour l'ensemble deces étoiles.
Cette caractéristique nous permet notamment de déduire ladistance lumineuse de la supernovae ayant explosée. De plus ces explosionsétant particulièrement lumineuses il est possible de les voir à de très grandesdistances.
Cependant détecter ce type d'étoile n'est pas une tâche facile car denombreux autres astres ont des comportements similaires. Il est alorsnécessaire de mettre en place des méthodes robustes d'apprentissageautomatique pour effectuer cette tâche. L'analyse de ces objets se fait enutilisant uniquement l'information photométrique, c'est à dire la réponse enamplitude d'un objet céleste dans quelques bandes spectrales (par exemple lebleu, le visible, le proche infra-rouge). Les observations sont réalisées sur unepériode de temps donnée. On peut alors construire une série temporelle,appelée « courbe de lumière » qui représente les valeurs de l'amplitude d'unobjet dans une bande spécifique au cours du temps. Actuellement ces courbesde lumière ont fait l'objet de nombreux travaux notamment grâce à leur diffusionlors de challenge comme PlAsTICC 2018.
Cependant les résultats declassification restent insuffisants pour effectuer de la science astrophysique surles résultats de classification. Durant la thèse nous proposons d'étendre cestravaux en utilisant directement les images des astres à différents temps, c'est àdire des séquences d'images centrées sur l'objet d'intérêt. L'objectif est laconstruction d'un modèle basé sur l'apprentissage profond permettant d'extrairede l'information du contexte et donc d'améliorer les performances comparéesaux résultats provenant de l'utilisation de courbes de lumière. La réalisation d'untel modèle est une tâche complexe car les données d'astrophysique sontéloignées des images optiques utilisées dans la littérature en machine learninget en traitement du signal.
Ces images sont notamment très bruitéesintrinsèquement et possède une forte dynamique. De plus, la base de donnéesest soumise au problème de mismatch. En effet, la statistique de la based'apprentissage et de la base de tests est différente. Ce phénomène s'expliquepar le fait que les observations constituant la base d'apprentissage sontessentiellement des objets astrophysiques « proches » de l'observateur ce quiimplique que leur spectre est moins décalé vers le rouge (redshift) que lesobjets lointains.
Ce phénomène de redshift modifie de manière drastiquel'image perçue et donc la forme et la nature des images de la base de tests. Δ

 
Hugo Ruiz 

Amélioration des modèles de détection d'objets rares au sein d'images sonar par l'utilisation de modèles génératifs
Encadrement : Marc Chaumont, Jérôme Pasquet

Le domaine de l'imagerie sonar est assez fermé et les données réelles se fontrares. Pour palier ce problème il est possible d'utiliser des images sonarsimulées mais il reste difficile de reproduire la physique exacte des imagesréelles.
L'utilisation de GAN est intéressant pour essayer d'apprendre sur lesdeux types d'images afin d'avoir un modèle qui aura une vision plus globale etrobuste. La tâche est complexifiée par le fait que les images sont nonappariées, ce qui change l'optique de l'apprentissage sur différents types. Δ

 Hobiniaina Anthonio Rakotoarison

Télédétection et modélisaon spatiale : application à la surveillance et au contrôle du paludisme à Madagascar
Encadrement : Annelise Tran, Pf. Rakotoniaina Solofoarisoa

La propagation spatio-temporelle des maladies à transmission vectorielle (transmises par des insectes hématophages comme par exemple les moustiques vecteurs du paludisme) est fortement influencée par les facteurs environnementaux et climatiques. La structure du paysage et la localisation des populations de vecteurs et d’hôtes en découlant, fortement associées à l’exposition des hôtes à l’infection par un agent pathogène vectorisé, varient dans le temps et l’espace.
Les changements globaux, climatiques et liés à l’anthropisation du milieu, modifient la structure du paysage ainsi que la dynamique de population de vecteurs et impactent en conséquence l’émergence et la diffusion de maladies vectorielles. Cependant, il est difficile de quantifier voire de qualifier cet impact. Une approche intégrative est nécessaire pour considérer conjointement la dynamique de population des insectes vecteurs et la dynamique épidémique, toutes deux variant dans le temps et l’espace. Une approche par modélisation s’avère pertinente pour représenter ce système biologique complexe, permettant de coupler les composantes spatiale et temporelle et donc de prendre en compte leurs interactions.
La télédétection, en particulier l’imagerie à haute ou très haute résolution spatiale, offre le potentiel de caractériser les conditions environnementales qui peuvent être favorables aux vecteurs ou aux hôtes d'un système épidémiologique, mais sont encore sous-utilisées dans des modèles prédictifs de dynamiques épidémiques. L’objectif de cette thèse est donc de développer un modèle spatial qui permettra de simuler, par une approche de télédétection multi-capteurs, la propagation spatio-temporelle d’agents pathogènes vectorisés, avec comme exemple de vecteurs les moustiques Anopheles, vecteurs du paludisme à Madagascar.
Le modèle permettra d’étudier l’impact de modifications anthropiques de l’environnement (ex. changements d’utilisation des sols), d’un changement climatique (ex. augmentation des températures) sur les dynamiques de population du vecteur et d’infection des hôtes. Le modèle sera utilisé pour évaluer différents scénarios de changements globaux, ainsi que de potentielles stratégies de contrôle des épidémies, visant soit les vecteurs, soit les hôtes. Δ

 
Florent Rumiano

L'utilisation combinée de la télédétection et de la modélisation spatiale - Applications à l'étude des contacts entre espèces animales sauvages/domestiquées et le risque de transmission de pathogènes
Encadrement : Annelise Tran, Alexandre Caron

Les contacts entre espèces animales domestiquées et sauvages aux interfaces entre zones communales et espaces naturels protégés en Afrique Australe sont de plus en plus nombreux.
Ce phénomène, favorisé par la croissance de la présence humaine et des activités anthropiques associées, n'est pas sans conséquences sur le plan écologique (i.e érosion de la biodiversité, bouleversements des comportements des espèces animales sauvages, modifications des structures paysagères, ...), sanitaire (i.e. risque élevé de transmission et de circulation d'agents pathogènes, ...) et économique et social (i.e. appauvrissement des populations locales, diminution de la résilience face aux changements, migrations, ...). Dans ce contexte, le projet TEMPO (télédétection et modélisation pour la mobilité animale) vise à développer une approche qui combine la télédétection et la modélisation spatiale afin de simuler, en fonction de l'évolution dans le temps et dans l'espace de variables environnementales (i.e. eau de surface, occupation du sol, ...), les déplacements et les contacts potentiels de deux espèces animales cibles : les buffles (Syncerus caffer caffer) et les vaches (Bos taurus & Bos indicus).
Les objectifs principaux de la thèse sont 1) d'améliorer la compréhension des mécanismes écologiques favorisant les contacts entre espèces animales sauvages et domestiquées à la périphérie d'aires naturelles protégées d'Afrique Australe, 2) permettre à terme de modéliser plus efficacement le risque de transmission de pathogène inter-espèces. Δ 

 
Camille Schaeffer

Ingestion de données hétérogènes pour la veille épidémiologique dans un contexte One Health
Encadrant : Roberto Interdonato, Mathieu Roche, Maguelonne Teisseire, Renaud Lancelot

La thèse s'inscrit dans le cadre du projet MOOD (Monitoring Outbreak events for Disease surveillance in a data science context). Il s'agit d'utiliser des méthodes en fouille de texte et analyse de données pour extraire et mettre en lien des informations épidémiologiques issues de données de réseaux sociaux, comme des transcriptions automatiques de vidéos YouTube et des tweets. Δ 

 
Hélène Bley-Dalouman

Modélisation dynamique à l'échelle territoriale de la filière bois énergie à la Réunion. Application aux scénarios prospectifs de valorisation de l'Acacia mearnsii à la Réunion
Encadrement: Annelise Tran, François Broust

Dans le cadre de sa transition énergétique, la Réunion s'est fixée comme objectif d'atteindre un mix électrique 100% renouvelable à l'horizon 2030. La Programmation pluriannuelle de l'énergie (PPE) prévoit la substitution du charbon fossile, dans les deux centrales thermiques bagasse/charbon existantes, par de la biomasse ligneuse. Une des orientations prioritaires est de développer une filière durable bois-énergie qui représente par ailleurs une opportunité pour valoriser les ressources forestières, en dehors des zones de préservation naturelle. D'après les estimations récentes (CIRAD, ONF), les peuplements d'Acacia Mearnsii constituent le principal gisement potentiel en bois énergie (environ 6000 tMS/an). Cette légumineuse, originaire d'Australie, a été introduite à la Réunion dans les années 1860 et largement utilisée dans le cycle de culture du Géranium. C'est une espèce classée hautement invasive, dont la dynamique et les processus sont connus (J. Tassin, 2006). Il est aujourd'hui envisagé d'exploiter et valoriser les zones colonisées, pour concentrer les efforts de contrôle sur les espaces frontaliers aux zones préservées. Si la ressource est assez bien connue géographiquement, de nombreuses questions restent posées quant aux typologies de peuplements, aux gisements associés, à la dynamique de repousse et aux itinéraires techniques d'exploitation et de mobilisation en bois énergie, en tenant compte notamment des contraintes d'accessibilité. Ces données sont nécessaires pour alimenter de futurs scenarios de valorisation à l'échelle territoriale et en évaluer ex-ante les performances techniques, économique et les bilans environnementaux. Dans cette optique, et pour accompagner les parties prenantes, nous estimons qu'il est nécessaire de se doter d'une représentation dynamique et spatialisée de l'ensemble du système, à l'aide de la modélisation.
Source : www.theses.fr/s259661 9 Δ
 
Vivien Kleinpeter Modélisation spatialement explicite et évaluation multicritère de scénarios de recyclage de biomasses pour favoriser une économie circulaire à l’échelle de l’île de La Réunion. 

Encadrement : Jonathan Vayssières (SELMET), Danny Lo Seen (TETIS), Tom Wassenaar (R&R), Matthieu Lesnoff (SELMET)

La Réunion, comme beaucoup de territoires insulaires, se trouve face à des enjeux forts d’autonomie alimentaire et énergétique, et d’atténuation du changement climatique. Ses sols volcaniques et son climat tropical représentent des atouts importants, avec une disponibilité en biomasses élevée, pouvant alimenter une économie circulaire (se démarquant du modèle linéaire « produire, consommer, jeter »).
Il existe des marges de progrès importantes en termes de recyclage des biomasses locales avec des retombées positives d’un point de vue environnemental, économique et social pour l’île. L’objectif de cette thèse est de conduire une évaluation multicritère de plusieurs scénarios de recyclage visant l’atténuation des émissions de gaz à effets de serre (GES) par la valorisation des ressources locales versus l’import d’intrants. Le cadre conceptuel de cette thèse est l’écologie industrielle. Son originalité scientifique est construite autour d’une analyse intégrée de plusieurs scénarios de recyclage de biomasses entre 4 grands secteurs de l’économie locale : l’agriculture, l’élevage, l’agro-industrie et l’urbain.
La méthodologie retenue s’inscrit dans une démarche participative, mobilisant divers acteurs (agriculteurs et leurs coopératives, entreprises privées, collectivités territoriales, etc.) et un outil informatique de simulation dynamique et spatialement explicite (www.ocelet.fr). Cet outil sera utilisé pour explorer, avec les acteurs, la dynamique des flux de biomasses entre les 4 secteurs et des émissions de GES. Δ
 
Valentin Russeil 

Co-construction d’une prospective territoriale pour l’appui aux politiques publiques sur l’autonomie alimentaire et énergétique de l’île de La Réunion.
Encadrement : Jean-Philippe Praene, Danny Lo Seen

Dans un contexte général de réflexions croissantes autour des notions d’autonomie alimentaire et énergétique, l’action à l’échelle des politiques de planification territoriale apparaît de plus en plus pertinente. Territoire ultramarin français, La Réunion est une île où les enjeux autour de ce sujet sont accrus : isolement géographique, importante hétéronomie en ressources, pression démographique forte et foncier contraint. Une approche par la modélisation systémique semble ici nécessaire pour envisager des trajectoires possibles du territoire au regard de sa capacité propre à faire face à une demande alimentaire et énergétique en augmentation.
En amont, un diagnostic des liens entre autonomie énergétique et alimentaire ainsi qu’une première évaluation de la prise en charge en termes de politiques publiques du sujet permet de définir un état initial de la modélisation. La modélisation est basée sur un logiciel d’analyse spatiale adapté à la prospective territoriale : Ocelet. In fine, la modélisation et les scénarios obtenus offrent une base pour l'évaluation de politiques « ex ante » afin d’identifier des leviers pour l’accompagnement des changements en faveur d’une transition énergétique et alimentaire intégrée.
Tout au long du projet, la méthodologie retenue cherche à co-construire en intégrant l’expertise d’acteurs du territoire à différents niveaux : entretiens lors du diagnostic servant de base conceptuelle à la modélisation, restitution des résultats en parallèle d’ateliers de discussions pour affiner le modèle et pour réaliser de l’évaluation participative de politiques publiques. Δ 
Hugo Deleglise

Mise en relation de données hétérogènes pour le renforcement des systèmes de sécurité alimentaire – Cas de la production agricole en Afrique de l’Ouest.
Encadrement: Mathieu Roche, Agnès Begue

Cette thèse vise au renforcement des systèmes de suivi de la sécurité alimentaire (SSA) par l'utilisation de données hétérogènes. Alors que les données agro-climatiques (imagerie satellitaire, données climatiques, etc.) sont largement utilisées dans les SSA, l'utilisation de données provenant de différents domaines (enquêtes ménages, médias sociaux, presse, analyse de marché) a souvent été négligée.
La télédétection, utilisée en routine pour les suivis en temps réel de la croissance de la végétation, ne suffit pas à expliquer des situations d'insécurité alimentaire. L'objectif de cette thèse est double : (i) définir des techniques originales de fouille de données conçues spécifiquement pour le traitement de données hétérogènes.
Pour cela, trois phases ont été identifiées : l'identification automatique des descripteurs spatiaux à partir des données hétérogènes, la mise en relation des descripteurs (par la définition de nouvelles mesures de similarité) et la fouille de données (nouvelles techniques d'analyse de réseau, de clustering et d'apprentissage profond) ; (ii) montrer comment les données de télédétection peuvent être enrichies en les reliant à des données de domaines différents afin de les rendre plus adaptées à l'analyse de phénomènes complexes de sécurité alimentaire. Pour ce travail, nous nous concentrerons sur des études menées au Burkina Faso, en mobilisant des données agroclimatiques, économiques et textuelles.
Le cadre d'analyse s'appuiera sur une analyse rétrospective, mettant l'accent sur les mauvaises récoltes de 2007 et 2011 au Burkina Faso comme des cas d'étude majeurs. Par ailleurs, d'autres terrains pourront également être étudiés, en mobilisant des données disponibles au Sénégal. Compte tenu du parcours interdisciplinaire envisagé pour ce travail, les résultats de l'analyse et les techniques définies présenteront un intérêt significatif dans les domaines de la socio-économie, la télédétection et la fouille de données.
Pendant la période de thèse, le doctorant participera également à des missions (deux à trois semaines) en Afrique de l'Ouest, en collaboration avec des experts dans le domaine de la télédétection et de la sécurité alimentaire.
Cette thèse est co-financée par le Cirad (https://www.cirad.fr) et par l'Institut de Convergence "Agriculture Numérique" #DigitAg (http://www.hdigitag.fr).
Source : www.theses.fr/s215276  Δ
 
Urcel Kalenga Thigomba

Définition, conception et évaluation d'un système d'aide à la décision pour le pastoralisme
Encadrement: Maguelonne Teisseire, Magalie Jouven, Lucille Sautot

Les systèmes d’élevage pastoraux sont reconnus pour leur valeur sociale, environnementale et culturelle. Ils représentent aussi une forme d’élevage cohérente avec l’agroécologie. Leur durabilité dépend notamment de leur capacité à gérer des variations spatio-temporelles dans la disponibilité des ressources pastorales.
Ainsi, les animaux et les éleveurs doivent continuellement adapter leurs stratégies à un contexte changeant. Les processus décisionnels et de diagnostic dans les systèmes pastoraux s’appuient sur l’analyse de données hétérogènes issues de sources diverses (savoirs locaux et scientifiques, observations directes et références techniques, capteurs embarqués tels que les GPS).
Ces données hétérogènes sont plus ou moins accessibles aux éleveurs et aux techniciens, et leur analyse intégrée est réalisée de manière informelle, et avec un succès variable. Les avancées en système d'information et en analyse de données offrent l’opportunité de relier des données qui ne pouvaient auparavant être corrélées. Face à cette possibilité, quelles sont les solutions méthodologiques en informatique permettant de manipuler et lier l’ensemble de ces données ? Comment évaluer et mesurer l’intérêt et l’impact de ces informations pour les éleveurs et techniciens ?
Ce sont à ces questions que les travaux proposés dans cette thèse souhaitent répondre en (1) définissant un système d’information permettant l'intégration, l’analyse et le croisement de données hétérogènes (prototype offrant de nouveaux services d’analyse de données issues du pastoralisme suivant les dimensions spatiales, temporelles et thématiques) ; et (2) réalisant une analyse de l’apport de ces nouveaux types d’information qui constituent un levier d’innovation pour les systèmes pastoraux, et ceci à plusieurs échelles en élaborant une grille d’évaluation multicritère adaptée. Δ
 
Rodrigue Kafando

Intégration et analyse de données hétérogènes massives pour une observation intelligente du territoire.
Encadrement : Maguelonne Teisseire, Lucile Sautot, Rémy Decoupes

Cette thèse s’inscrit dans le cadre de la Cité intelligente de la métropole de Montpellier afin de developper une démarche « d’observation intelligente du territoire ».L’avènement des nouvelles technologies de la communication et de l’information (NTIC) accélère la croissance des données produites par les services qu’offrent les grandes villes à leur population dans divers domaines.
Cette forte croissance remet en question, les méthodes et techniques jadis utilisées pour le traitement et l’analyse des données et qui trouvent leurs limites. Elles sont principalement liées à la volumétrie des données, mais également à leurs hétérogénéités, etc.
Dans notre étude, nous nous intéressons principalement aux données concernant l’urbanisation, l’agriculture et l’hydrologie de la métropole de Montpellier.
Le programme de recherche vise à développer des méthodes et techniques qui permettront: 1) De stocker ces données massives et hétérogènes afin de les rendre accessible et analysable par tous, sans pour autant les détériorer; 2) D’extraire des indicateurs permettant de mettre en relation les données des différentes thématiques, tant sur le plan spatial, temporel que thématique; 3) Et d’extraire des connaissances afin de montrer l’impact de ces thématiques sur l’évolution du territoire de façon globale. À la fin de notre étude, notre objectif sera de montrer le gain et l'efficacité de la mise en relation de données gérées jusqu'ici en silo, afin d’apporter des outils qui pourront servir d’aide à la décision. Δ
 
Martin Lentschat

ARTEXT4LOD - n-ARy relaTions EXTraction for Linked Open Data.
Encadrement : Mathieu Roche, Patrick Buche

Le but de cette thèse est d'enrichir une base de connaissances de relationsN-aires extraites de documents scientifiques textuels. L'objectif du projet dedoctorat ARTEXT4LOD est de faciliter l'extraction de données expérimentales àpartir de documents scientifiques disponibles en ligne, les donnéesexpérimentales étant représentées comme des relations N-aire où un objetétudié est modélisé comme un argument symbolique et ses caractéristiquescomme arguments quantitatifs associés à leurs attributs, à savoir la valeurnumérique et l'unité de mesure.
Deux directions de recherche principales sontexploitées: (1) l’extraction des entités d'intérêt prenant en compte les variationsprésentes dans les documents ainsi que la pertinence des entités pour lessystèmes experts et (2) la reconstitution des relations n-Aires à partir desinformations disponibles dans les documents.
Ces travaux se basent sur etétendent les premiers résultats du travail de thèse de Soumia Lilia Berrahou(Berrahou et al., 2017). Δ
 
Mehtab Alam Syed

Méthodes génériques de surveillance épidémiologique fondées surl’intégration de données textuelles hétérogènes.
Encadrement : Mathieu Roche, Maguelonne Teisseire

Several surveillance systems were designed to automatize the monitoring ofonline sources regarding a wide range of health threats, e.g. MedISys,HealthMap, GPHIN, ProMED or PADI-web. PADI-web (Platform for Automatedextraction of Disease Information from the web)is an automated systemdedicated to Web monitoring for the detection of animal health infectiousdiseases. The PhD work deals with the development of generic methods inorder to extract new and relevant event in heterogeneous data textual in a OneHealth context ('PADIweb One Health'). Δ
 
Quentin Grislain

Les observatoires fonciers : une analyse multiscalaire de leur rôle dans laproduction d’information et la fabrique de l’action publique foncière
Encadrement : Jérémy Bourgoin

Ces dernières décennies, les projets d'observatoires fonciers se sont multipliésen particulier sur le continent africain (Grislain et al., 2020). Cet engouementrésulte d’un intérêt de long terme pour les observatoires (Tonneau et al., 2017)et d’un focus sur le foncier lié aux grandes acquisitions foncières à grande échelle (Anseeuw et al., 2013). Dans ce contexte d’accroissement du nombred’observatoires fonciers, se pose la question du rôle effectif de ces dispositifs d’observation et d’information dans la gouvernance foncière.
Notre recherche,ancrée dans les champs de la political ecology et de la science politique, pose àcet égard la problématique générale suivante : derrière la récurrence duconcept d’observatoire foncier mis en avant et mobilisé par des acteurs trèsdifférents dans le champ du développement, qu’est-ce que la circulationinternationale de cet instrument de politique publique, nous révèle sur les jeuxinstitutionnels, les stratégies d’acteurs et les rapports de pouvoir au sein del’arène foncière? Δ

 
Felly Cadeau Rushigira

Le système d’information dans la gouvernance de la chaîne de valeur duriz dans la Plaine de la Ruzizi en RDC : quelle place pour les nouvellestechnologies de l’information et de la communication.
Encadrement : Guy Faure, Patricio Mendez Del Villar

Ma thèse est issue d’un projet sur la promotion des services numériquesdestinés à la communication et au partage d’information au sein de la chaîne devaleur rizicole dans la Plaine de la Ruzizi en République Démocratique duCongo, et elle vise à mettre en perspective les conditions de mise en place d’unsystème d'information performant avec un focus sur les services numériques.Inscrit dans une logique filière ou chaîne de valeur, dans laquelle plusieursmodes d’organisation de marchés sont possibles, il est impérieux d’étudier àfond les différents modèles de gouvernance, car ces modèles ont defonctionnement différents les uns des autres.
En effet, une même informationpourrait avoir une utilité ou un impact différent en fonction du modèle degouvernance.
Ainsi, les systèmes d’information doivent être en adéquation avecles modes d’organisation et doivent prendre en compte le fait que plusieurstypes de réseaux de partage d’information peuvent coexister. Face à cela, lescaractéristiques liées au fonctionnement de la chaîne de valeur suivant lesdifférents modèles de gouvernance nous a poussé à orienter notreproblématique sur le lien entre les modèles de gouvernance et la circulation del’information (niveau d’utilisation de l’information) et dans quelle mesure(condition) les services numériques de communication et de partaged’information peuvent être utilisés. Δ


Mardi 13 Avril 2021
09h00 - 09h10   Marie Soret  
                            Accueil du public, mots d’ouverture
09h10 - 09h15   Dino Ienco, Camille Lelong-Richaud  
                            Présentation ATTOS
09h15 - 10h30   Anim Agnès Begué 
                              5ème session :
        25 " Yawogan J.E. Gbodjo  - Amélioration des systèmes de suivi des cultures à l’échelle du paysage à partir de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage automatique.
Encadrement : Dino Ienco, Louise Leroux
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo

        15 "
 Johann Desloires  - Prédiction des performances des variétés de culture Mais en production de semences à partir d'observation satellitaires multi-source.
Encadrement : Dino Ienco
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo

     15 "  Emmanuel Capliez  - Adaptation de domaine et l'apprentissage actif pour la cartographie des sols et la détection d'objets en imagerie satellite.
Encadrement :
 Dino Ienco
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo
     15 "  Azza Abidi  - Approche d’apprentissage profond pour l’analyse des séries temporelles satellitaires multi-source pour la cartographie de l’occupation du sol et la détection de changement.
Encadrement :
Farah Imed Riadh, Dino Ienco   
     ⇒ 
Résumé  
     ⇒ Vidéo 

        
 10h30 - 11h00 → Pause

11h00 - 12h30 
 
Anim Valentine Lebourgeois  
 6ème session :
            25 "  Babacar Ndao  - Évaluation spatialisée de l'apport de la diversité du paysage à la productivité des systèmes agroforestiers dans le bassin arachidier du Sénégal.
Encadrement :
Agnès Begue
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo
            25 "  Frédérique Montfort  - Analyse des dynamiques de dégradation et de restauration des paysages forestiers au Mozambique.
Encadrement :
 Lilian Blanc, Agnès Bégué, Valéry Gond, Clovis Grinand
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo
            15 "  Marie Soret  - Optimisation Quantitative et Fonctionnelle de la séquence Éviter-Réduire-Compenser.
Encadrement :
Sandra Luque, Maxime Lenormand, Sylvain Moulherat (TerrOïko)
    ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo
            15 "  Gladys Yemefack Guimke  - Pratiques de gestion de l’espace et dynamique des territoires dans la région du Nord Cameroun.
Encadrement :
Valentine Lebourgeois, Xavier Augusseau        
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo
 

 12h30 - 13h00  Pause déjeuner

13h30 - 15h00 
 
Anim JB Feret  
 7ème session :
            15 "  Yasmine Scarpetta Ngadi   - De l'image satellite au système d'utilisation des terres : détection et caractérisation des acquisitions de terre à grande échelle à partir de données d'observation de la Terre.
Encadrement :
Agnès Begue, Anne-Elisabeth Laques, Valentine Lebourgeois
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo
            15 "  Enzo Castro  - Vers une meilleure connaissance de l'étendue et de la dynamique des jachères en Afrique de l'Ouest : utilisation des séries pluriannuelles d'images Sentinel à haute résolution.
Encadrement :
Agnès Begue & Raffaele Gaetano
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo
            25 "  Dav Ebengo Mwampongo   Apport de la modélisation physique pour la cartographie de la biodiversité tropicale par télédétection optique.
Encadrement :
Christiane Weber, Jean Baptiste Feret
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo
           15 "  Eric Chraibi  - Potentiel des données satellites multispectrales Sentinel-2 pour la caractérisation de la biodiversité des forêts en milieux tropicaux.
Encadrement :
Sandra Luque, Jean Baptiste Feret 
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo       
  
 
15h00 - 15h30  Pause

15H30 - 17h00 
 
Anim Dino Ienco 
 8ème session :
                   25 "  Hassan Bazzi  - Développement d’une approche pour la cartographie et le suivi des zones irriguées à partir d’images satellitaires.
Encadrement : Nicolas Baghdadi, Hatem Belhouchette, Mehrez Zribi
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo
            15 "  Mohamad Hamze   Intégration de paramètres dérivés de la télédétection dans les modèles de culture : Application au modèle Optirrig.
Encadrement :
Nicolas Baghdadi, Bruno Cheviron 
     ⇒
Résumé  
     ⇒ Vidéo
            15 "  Aboubacrine Biki Dembélé  - Mise en place d’une méthode interdisciplinaire pour la détection des anomalies de croissance du riz dans les bas-fonds et les périmètres irrigués au Mali.
Encadrement : Agnès Begue, Cheick Hamalla Diakita
ment : Nicolas Baghdadi, Bruno Cheviron
     ⇒
Résumé  
     ⇒ Vidéo
            15 "  Anouk Schleich  Apport du lidar spatial pour le développement de méthodes d'inventaire forestier multisource adaptées à la gestion durable des forêts.
Encadrement : Sylvie Durrieu, Cédric Vega
   
     ⇒ Résumé  
     ⇒ Vidéo    
17h00   Marie Soret, Pierre Maurel 
                          Clôture des doctoriales  

 

RÉSUMÉ DES INTERVENTIONS
DOCTORIALES TETIS 2021
Mardi 13 Avril



 
Yawaogan Jean-Eudes Gbodjo

Amélioration des systèmes de suivi des cultures à l’échelle du paysage à partir de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage automatique
Encadrement : Dino Ienco, Louise Leroux

Avec les perspectives d'une population à 9 milliards à l'horizon 2050 et les impacts attendus du changement climatique tant sur les écosystèmes naturels que cultivés, garantir la sécurité alimentaire de tous, tout en favorisant la mise en place d'une agriculture durable, préservant les écosystèmes terrestres et la biodiversité (Objectifs 2 et 15 du Développement Durable des Nations Unies), font parties des enjeux majeurs pour le développement futur de notre société. Dans ce contexte, les systèmes modernes d'observation terrestre offrent de nouvelles opportunités pour suivre et caractériser les systèmes agricoles à l'échelle territoriale ou continentale.
Parmi l'ensemble de mission satellitaires, le programme ESA SENTINEL fourni tous les 5 jours des images à haute résolution spatiale (HSR) (10 mètres), radar (SENTINEL-1) et optique (SENTINEL-2). Ce programme a été lancé en décembre 2015. L'ensemble de ces informations, organisées sous forme de séries temporelles d'images satellitaires (STIS), permet de suivre dans le temps une même zone et d'en comprendre les processus dynamiques sous-jacents. D'autre part, des images de résolution spatiale très élevée (VHSR), avec une résolution spatiale de 0,5 à 5 mètres, sont aujourd'hui disponibles par l'intermédiaire d'infrastructure d'archivage d'images afin d'étudier et d'estimer les surfaces cultivées ainsi que leur rendement. L'EQUIPEX GEOSUD, fondé par l'agence ANR, constitue en exemple d'infrastructures d'archivage de données satellitaires. L'EQUIPEX GEOSUD met à disposition des images SPOT 6/7 et Pléiades à une résolution, respectivement, de 6 et 1,5 mètres en multispectrale. En raison des coûts d'acquisition, les images VHSR ne sont disponibles qu'une ou deux fois par an sur une zone particulière.
Ceci peut limiter leur utilisation pour l'analyse de l'occupation du sol et/ou l'estimation de rendements : deux classes de végétation qui partagent des réponses radiométriques similaires à une estampille donnée peuvent avoir différentes tendances temporelles. C'est pour cela qu'exploiter explicitement les dynamiques temporelles présentes dans les données STIS optiques et radar pourra certainement améliorer le suivi des évolutions des espaces agricoles.
En raison de la complémentarité de ces sources d'information, fusionner des données STIS optiques et radar ensemble et, en même temps, intégrer de l'information fournie par des images VHSR, pourra aider à mieux suivre et caractériser les pratiques agricoles. Comment fusionner toutes ces différentes sources d'information (SITS optique/radar et imagerie VHSR) produites à travers les récents technologies d'observation terrestre, reste un problème ouvert auquel la communauté de télédétection, national et international, commence à être confrontée et pour lequel des solutions efficaces et stables ne sont pas encore proposée.
L'objectif de cette thèse est donc de proposer de nouvelles techniques d'apprentissage automatique pour l'intégration des différentes sources de données (séries temporelles optiques, séries temporelles radar, imagerie à Très Haute Résolution Spatiale - VHSR) dans un but d'améliorer i) la caractérisation des surfaces cultivées et ii) l'estimation des rendements agricoles à partir de données collectées sur le terrain.
Source : www.theses.fr/s209883  Δ

 
Johann Desloires

Prédiction des performances des variétés de culture Mais en production de semences à partir d'observation satellitaires multi-source
Encadrant : DIno Ienco

La thématique de recherche se concentre autour des algorithmes de "Positive Unlabeled Learning", où nous avons très peu de données de la classe Positive annotées ; et une quantité presque infinie "Unlabeled".
L'objectif est d'arriver à construire une classe "Negative" diversifiée (apprentissage non supervisé), avec seulement les informations disponibles de la classe "Positive", pour pouvoir ensuite faire de la classification (apprentissage supervisé). Δ

 
Emmanuel Capliez

Adaptation de domaine et l'apprentissage actif pour la cartographie des sols et la détection d'objets en imagerie. satellite
Encadrant : Dino Ienco

En partant des activités de recherche actuelles sur l'adaptation de domaine et l'apprentissage actif, le fil conducteur de mes travaux sera la réduction, dans les méthodes efficaces d’apprentissage profond, du besoin en vérité terrain, produit qui implique de recourir à une expertise humaine onéreuse et pas toujours disponible. Cette thèse est soutenue financièrement par Airbus Defence and Space au travers d'une convention CIFRE. Δ
 
Azza Abidi

Approche d’apprentissage profond pour l’analyse des séries temporelles satellitaires multi-source pour la cartographie de l’occupation du sol et la détection de changement.
Encadrement : Farah Imed Riadh, Dino Ienco

Le but de cette these est d’attaquer l’analyse de données d’observation de la Terre multi-source à travers les développements de méthodes d’apprentissage automatique spécialement dédiée à l’analyse de ce type de données. Nous allons considérer des applications en lien avec la cartographie de l’occupation du sol et la tâche de détection de changement dans un contexte où la données pour calibrer les modèles d’apprentissage sont inexistantes (unsupervised learning) ou disponibles en faible quantité (semi-supervised or weakly supervised learning).
Notre recherche sera dédiée à la conception, développement et mise en place de solutions méthodologiques pour traiter des séries temporelles d’image satellitaires issue de données Copernicus (Sentinel-1,-2 et -3) en exploitant à la fois l'information au niveau pixel et l’information au niveau objet pour mieux contextualiser/régulariser (en terme spatiale) la prise de décision des algorithmes d’apprentissage.
Au niveau des techniques de machine Learning, nous allons mobiliser des approches d’apprentissage profond (deep Learning) aujourd’hui de plus en plus utilisées pour l’analyse de données d’observation de la Terre pour atteindre l’objectif de fusion et classification de données. Δ
 
Babacar Ndao

Évaluation spatialisée de l'apport de la diversité du paysage à la productivité des systèmes agroforestiers dans le bassin arachidier du Sénégal.
Encadrant : Agnès Begue

Dans le contexte d'une population croissante et des impacts du changement climatique sur les terres agricoles et la sécurité alimentaire, l'amélioration du suivi des systèmes de culture despetits exploitants agricoles est cruciale pour atteindre l'objectif de développement durable(ODD) 2 " Zéro faim " tout en limitant les impacts sur l’environnement (#ODD 15).
Dans ce contexte, il existe un intérêt scientifique croissant pour la compréhension des effets de la biodiversité induite par la diversification des systèmes agroforestiers sur la production agricole et la nutrition humaine. En effet, beaucoup d’études portent sur l’apport des pratiques d’intensification écologiques - tant sur les performances agronomiques que environnementales- à l’échelle parcellaire.
Toutefois, la dimension paysagère est encore peu prise en compte et analysée. Dans cette perspective, la présente thèse se propose de mener des recherches sur l’évaluation spatialisée de la productivité des systèmes agroforestiers (rendements) en prenant en considération la dimension paysagère dans sa diversité (parc arboré et occupation/utilisation du sol).
En d’autres termes, comment et en quoi la diversité notée dans les parcs agroforestiers du bassin arachidier sénégalais, peut-elle améliorer (ou éventuellement défavoriser) la productivité des systèmes de culture des petits exploitants agricoles dans la zone?
L’approche est basée sur une démarche interdisciplinaire à l’interface entre l’écologie du paysage, la modélisation spatiale et la télédétection. Les résultats attendusde cette thèse sont: 1.la cartographie de la diversité paysagère, induite notamment par la diversité des types d’occupation/utilisation du sol et celle des espèces arborées;2.la calibration d’un modèle d'estimation de rendement et la spatialisation des rendements du mil;3.l’analyse et la caractérisation des rapports dialectiques entre la diversité du paysage et laproductivité des systèmes agroforestiers.
In fine, les résultats permettront de formuler des recommandations plus précises sur l’aménagement et la gestion des systèmes agroforestiers, pour l’optimisation de leur productivité dans la zone d’étude. Δ

 
 Frédérique Montfort

Analyse des dynamiques de dégradation et de restauration des paysages forestiers au Mozambique
Encadrement : Lilian Blanc, Agnès Bégué, Valéry Gond, Clovis

Grinand La dégradation des terres liées aux activités humaines constitue un enjeu majeur à l'échelle du globe, notamment, car elle est à l'origine d'insécurité alimentaire et de migrations des populations. Le Mozambique, engagé dans l’initiative du Land Degradation Neutrality, est particulièrement touché avec près d’un quart de ses terres qui seraient déjà dégradées et un rythme de déforestation alarmant.
Malgré ces enjeux, les données quantitatives et spatialisées sur l'état de dégradation des terres manquent, ainsi que des méthodes de suivi, outils pourtant indispensables pour mettre en oeuvre des politiques de réduction de la dégradation des terres. L'objectif de cette thèse est d'analyser les dynamiques de dégradation et restauration des terres et les facteurs sous-jacents au Mozambique.
Plus particulièrement, on cherche à i) estimer les tendances d'évolution de la productivité végétale et comprendre les facteurs sous-jacents à l'échelle nationale, ii) évaluer la capacité de l’écosystème à se restaurer naturellement autour du Parc National de Gilé (PNG province de Zambézie) et iii) comprendre les impacts des modes de gestion sur l’évolution du paysage. Nous avons réalisé des analyses de séries temporelles satellitaires d’indice de végétation et de données climatiques et une analyse quantitative des facteurs de dégradation et régénération des terres. Ensuite, des enquêtes et inventaires (floristiques et pédologiques) ont été réalisés afin de quantifier les dynamiques de régénération et comprendre les impacts des perturbations sur la biodiversité ligneuse et les propriétés du sol.
Les dynamiques paysagères autour du PNG seront ensuite analysées et permettront d’alimenter un modèle de simulation de changement d'usage des terres afin de proposer différents scénarios d’évolution futures du paysage. La finalité de cette thèse est de pouvoir contribuer à une meilleure prise en compte des causes et localisation de la dégradation de terres et de proposer une approche innovante pour l'élaboration de projet de restauration des terres à l'échelle des paysages forestiers du Mozambique. Δ
 
Marie Soret

Optimisation Quantitative et Fonctionnelle de la séquence Éviter-Réduire-Compenser
Encadrement : Sandra Luque, Maxime Lenormand, Sylvain Moulherat

La séquence ERC encadre les projets d'aménagement du territoire vis-à-vis de leurs atteintes à la biodiversité sous toutes ses formes. L'objectif du projet de recherche est de fournir aux différents acteurs un outil pour leur permettre d'établir des stratégies ERC cohérentes scientifiquement tout en prenant en compte les contraintes opérationnelles des aménageurs. Mes travaux sont financés par le bureau d'étude de biodiversité TerrOïko dans le cadre d'une convention CIFRE (financement ANRT). Δ
 
Gladys Yemefack Guimke

Pratiques de gestion de l’espace et dynamique des territoires dans la région du Nord Cameroun
Encadrant : Valentine Lebourgeois

Les changements d’occupation du sol ou d’utilisation de l’espace sont le résultat des processus qui opèrent sur une large plage d’échelles spatiales et temporelles (Quattrochi 1997). Au Nord du Cameroun, sont observées de nombreuses transformations des paysages agraires imposées par une forte pression démographique et une importante mobilité humaine et animale.
Ces dynamiques ont conduit dans plusieurs cas à une saturation foncière, à une compétition plus accrue entre les formes d’utilisation de l’espace et à des conflits entre les acteurs (agriculteurs et éleveurs).
Dans la région du Nord Cameroun, l’élevage, l’agriculture et les aires protégées se partagent le territoire d’une superficie de 65 000 km². On y trouve 3 parcs nationaux et 28 zones d'intérêt cynégétique qui constituent 45% de l'occupation des sols de la région du Nord Cameroun. Dans ce contexte, le défi clé pour le secteur agricole est de s'assurer d'un accès à l’espace qui garantisse une exploitation équilibrée et durable des ressources naturelles.
Plusieurs méthodes et outils de planification spatiale privilégiant la concertation entre acteurs, ont été développés et testés au niveau local au Cameroun. Ces outils ne peuvent être efficaces que s’il y a une bonne maîtrise des facteurs aussi bien endogènes qu’exogènes qui conduisent à la dynamique de cet espace géographique.
L’objectif principal de cette thèse sera d’identifier et caractériser les moteurs de la dynamique des changements d’utilisation et de gestion durable de l’espace au Nord Cameroun en utilisant les SIG.
Cet objectif principal ce décline en objectifs secondaires suivants : 1) caractériser à l’aide de la télédétection multi temporelle les dynamiques du paysage survenues au cours du temps, 2) explorer les facteurs (humains et physiques) et acteurs déterminants potentiels ainsi que leurs relations dans la dynamique des changements de l’utilisation de l’espace 3) cartographier les innovations agro sylvo pastorales qui ont eu lieu au fil du temps;4) simuler les dynamiques nouvelles d’utilisation de l’espace afin d’explorer les trajectoires d’évolutions innovantes vers une production agro sylvo pastorale plus rentable, durable et équitable. L’étude se basera sur la télédétection multispectrale pour la caractérisation de l’espace. Les enquêtes de terrain et des données de littérature secondaire pourront permettre d’établir des facteurs et acteurs influençant la dynamique du paysage.
Les approches de modélisations sur le site permettront de simuler les trajectoires du changement de l’occupation de l’espace.
Mots clés : Territoire, espace, paysage, Nord Cameroun, pratiques de gestion de l’espace, parc national, ZICG (zone d’intérêt cynégétique), occupation/utilisation du sol, pratiques agraires, pastoralisme, innovation. Δ
 
Yasmine Scarpetta Ngadi

De l'image satellite au système d'utilisation des terres: détection et caractérisation des acquisitions de terre à grande échelle à partir de données d'observation de la Terre
Encadrement : Agnès Begue, Anne-Elisabeth Laques, Valentine Lebourgeois

Les acquisitions de terres à grande échelle (ATGE), souvent appelées « accaparement des terres », font référence à l'achat, la location, la concession ou l'occupation de grandes parcelles de terrain par des particuliers, des États ou des entreprises (nationales ou étrangères) à des fins agricoles, d’exploitation forestière, d’exploitation minière ou autres (BaGerbury & Ndi, 2018; Kaag & Zoomers, 2014).
Cette étude porte sur les ATGE agricoles, qui constituent le type le plus courant d’ATGE, principalement en raison de la crise alimentaire et de la demande croissante en biocarburants. Selon Oxfam (2011), 37% du total des ATGE seraient consacrés à la production alimentaire, tandis que 35% seraient consacrés à la production de cultures pour les biocarburants (Kaag & Zoomers, 2014). Compte tenu de la disponibilité de ressources biophysiques favorables et de l'absence de réglementations foncières strictes, ces investissements sont surtout répandus dans les pays en développement, avec près de 75% des ATGE situés en Afrique subsaharienne (soit 50 millions ha) (e.g. BaGerbury & Ndi, 2018 ; Kaag & Zoomers, 2014; Messerli et al., 2014; Osabuohien, 2014; Sparks, 2012).
Parce que ces installations ne sont pas sans effets négatifs sur l'environnement et sur les communautés locales, et parce que les informations sur ces acquisitions sont rares et difficiles à obtenir, des systèmes permettant la détection, la caractérisation et la surveillance automatique des ATGE dans l'espace et dans le temps (installation, abandon, etc.) sont nécessaires pour soutenir les initiatives internationales, telles que Land Matrix (landmatrix.org) dont l'objectif est de fournir un inventaire en libre accès des transactions foncières mondiales.
Ce projet de recherche vise à explorer le potentiel des données de télédétection pour détecter et caractériser à différentes échelles les acquisitions de terres à grande échelle (ATGE) à vocation agricoles. Le défi ici est de relier le signal radiométrique, sensible aux propriétés biophysiques de la surface, au système d'utilisation des terres en place. Pour cela, des indicateurs directs (valeurs radiométriques) et/ou indirects (détection de changements abrupts des états de surface, extension spatiale de ces changements) seront extraits et analysés en fonction des différents types d’ATGE recherchés.
Ces travaux seront menés à l’échelle nationale, au Sénégal, où l’ISRA-BAME (Instut Sénégalais des Recherches Agricoles - Bureau d’Analyses Macro-Economiques) et l’ONGF (Observatoire Naonal de la Gouvernance Foncière) ont développé une base de données sur les ATGE, en lien avec l’initiative Land Matrix. Δ 
Enzo Castro

Vers une meilleure connaissance de l'étendue et de la dynamique des jachères en Afrique de l'Ouest : utilisation des séries pluriannuelles d'images Sentinel à haute résolution
Encadrement : Agnès Begue & Raffaele Gaetano

La jachère est une practique agricole bien connu pour leur avantages en matiere de recuperation de la fertilite des sols, permettant aux agriculteur de maintenir des niveaux de production rentable. De plus, la jachere a été mise en avant comme un moyen de sequestraion du carbone dans le sol et donc de reduction des gaz à effet de serre. Par consequent, l’importance de quantifier les terres en jachere pour estimer la production, et les terres disponibles pour les pour des eventuelles strategies d’attenuation des effet de serre à grande echelle, devient explicite.
Pourtant, les produits de données d'observation de la Terre (OT) actuels ne tiennent compte d'aucune catégorie de jachère dans les terres cultivées. Peu d'études ont tenté de cartographier les terres en jachère où il était rapidement apparu les contraintes en termes de disponibilité des images à haute résolution, de base de données de référence sur le terrain et de la difficulté à distinguer les terres en jachère des autres types de terraines avec couvertures végétales, souvent sembable en terme de response radiometric.
Dans cette thèse, nous explorons le potentiel d'exploitation des images SENTINEL-2 sur plusieurs années , caractérisée par une résolution spatiale élevée et le temps de revisite, en Afrique de l’Ouest pour (i) étudier la relation entre les terres en jachère et les indicateurs de télédétection, et (ii) développer des méthodes robustes pour analyser l'imagerie pluriannuelle pour la classification de l'utilisation des terres en jachère.
Dans cette étude, la conception de méthodes de cartographie automatique de la couverture terrestre sera basée sur des recherches spécifiques sur des sujets d'apprentissage automatique (machine learning) (tels que l'adaptation de domaine et le transfert optimal), ainsi que sur la mise en oeuvre des données de référence disponibles au cours de la période 2013-2020. Δ
 
Dav Ebengo Mwampongo

Apport de la modélisation physique pour la cartographie de la biodiversité tropicale par télédétection optique
Encadrement : Christiane Weber, Jean Baptiste Feret

La préservation de la biodiversité est devenue un enjeu majeur pour le développement durable. Face aux besoins de conservation à l’international, la définition des méthodes opérationnelles qui permettent d’évaluer la diversité biologique est nécessaire pour l’orientation des différentes politiques environnementales. La télédétection optique a montré un potentiel pour étudier la biodiversité et l’imagerie hyperspectrale aéroportée a été largement utilisée avec succès.
Malgré son potentiel, l’imagerie hyperspectrale aéroportée ne permet pas de couvrir des vastes étendues (échelle régionale ou globale) suite à des contraintes logistique et financière. Les missions satellites hyperspectrales actuelles et futures (PRISMA, EnMAP, Biodiversity, CHIME, SBG…) offrent la possibilité d’étudier la biodiversité à grande échelle. Il existe cependant un besoin d’améliorer l’interprétation physique des méthodes existantes pour évaluer leurs potentiels. Les outils de modélisation du transfert radiatif permettent de mieux comprendre l’interaction entre un rayonnement incident et les milieux physiques qu’il traverse et de ce fait d’interpréter le signal.
Ce projet de thèse vise à définir un cadre pour produire des simulations réalistes à l’aide du modèle de transfert radiatif 3D DART (Discrete Anisotropic Radiative Transfer) dans une perspective de soutien au développement méthodologique pour l'évaluation de la biodiversité et la préparation de futures missions satellites à l'aide de la modélisation 3D (adapté aux milieux complexes tels que les forêts tropicales).
L’étude porte sur une parcelle expérimentale située à Paracou en Guyane Française. Δ
 
Eric Chraibi

Potentiel des données satellites multispectrales Sentinel-2 pour la caractérisation de la biodiversité des forêts en milieux tropicaux
Encadrement : Sandra Luque Jean Baptiste Feret

Avec le changement climatique, le déclin de la biodiversité est la crise écologique majeure à gérer au 21ème siècle. Mais les forêts tropicales qui constituent un important réservoir de biodiversité restent un milieu difficile d'accès pour lequel le suivi de la biodiversité est complexe et coûteux. L’objectif principal de cette thèse est de produire uniquement à partir d'images Sentinel-2 des cartes d'indicateurs de biodiversité associés aux milieux de forêts tropicales.
Elle s'appuie sur un ensemble de méthodologies existantes et déjà appliquées à des données hyperspectrales. La transposition de ces méthodes aux images satellites implique des difficultés techniques liées à la stabilité temporelle de l'information spectrale, et nécessitent l'étude de la relation entre les indices de diversités obtenus à partir des images satellites, et les indices de diversités mesurés sur le terrain. Δ
 
Hassan Bazzi

Développement d’une approche pour la cartographie et le suivi des zones irriguées à partir d’images satellitaires
Encadrement : Nicolas Baghdadi, Hatem Belhouchette, Mehrez Zribi

Dans des conditions climatiques changeantes, l'irrigation joue un rôle important dans la production agricole afin de répondre aux besoins alimentaires mondiaux. En fait, une meilleure planification de l'irrigation est nécessaire pour répondre à la forte demande en nourriture avec l'augmentation de la population mondiale. Des informations précises sur l'étendue des zones irriguées aident à gérer les ressources en eau qui affectent la sécurité alimentaire mondiale et à analyser l'impact du changement climatique sur les besoins en eau d'irrigation.
L'objectif principal de cette thèse est d'étudier le potentiel des données de télédétection à haute résolution spatiale et temporelle pour la cartographie et le suivi des zones irriguées. La thèse se concentre d'abord sur l'élaboration d'une méthode opérationnelle basée sur l'utilisation d'images radar et optiques pour localiser les zones irriguées et surveiller les activités d'irrigation (date, fréquence...) à l'échelle de la parcelle. Δ
 
Mohamed Hamze

Intégration de paramètres dérivés de la télédétection dans les modèles de culture : Application au modèle Optirrig
Encadrant: Nicolas Baghdadi

Le premier volet de la thèse vise à évaluer la caractérisation des paramètres du sol (rugosité et humidité) et de la végétation par un couplage de données de télédétection radar en bandes C et L (respectivement Sentinel-1 et ALOS-2/PALSAR) et optique (principalement Sentinel-2).
L’utilisation couplée de données en bandes C et L permettra une meilleure estimation de l’humidité du sol grâce à une meilleure pénétration de l’onde radar en bande L dans des couverts agricoles denses. De plus,nous devrions pouvoir estimer conjointement l’humidité et la rugosité du sol.
La disponibilité actuelle de données en bande L (ALOS2/PALSAR) et le lancement programmé de nouveaux capteurs en bande L (SAOCOM-1A et NISAR) donne à cet objectif une forte légitimité scientifique. Les paramètres de végétation comme le LAI ou le NDVI seront calculés à partir de données optique de type Sentinel-2. Δ
 
Anouk Schleich

Apport du lidar spatial pour le développement de méthodes d'inventaire forestier multisource adaptées à la gestion durable des forêts
Encadrement : Sylvie Durrieu, Cédric Vega

La thèse s’inscrit dans le cadre du projet SLIM (Space Lidar for Improved Multisource Forest). L’objectif est de développer une méthode d’inventaire forestier multisource en s’appuyant en particulier sur le potentiel des données GEDI, lidar spatial lancé en 2018. Δ




Historique des Doctoriales


JOURNEE DES DOCTORANTS 2018
JOURNEE DU 26 Juin 2018 - LES DOCTORIALES ! 

Jeu 26 JUIN

Les Doctoriales à la Maison de la Télédétection
L’objectif de cet événement est de permettre aux doctorants de présenter leur sujet de recherche de manière synthétique, et d’offrir un temps d’échange et de discussion avec l’ensemble du personnel et des chercheurs de la MTD.
Les présentations se dérouleront dans les salles Ager, Silva et Saltus de la MTD.
Des précisions vous seront apportées ultérieurement sur le programme et l’organisation de la journée.
En espérant vous voir nombreux, L’équipe d’organisation des Doctoriales.

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JOURNEE DES DOCTORANTS 2017

JOURNEE DU 11 Mars 2017

Jeu 11 MARS

Titre de la manifestation

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JOURNEE DES DOCTORANTS 2016

JOURNEE DU 18 avril 2016

Jeu 18 AVRIL

Titre de la manifestation

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JOURNEE DES DOCTORANTS 2015

JOURNEE DU 14 mars 2015

Jeu 14 MARS

Titre de la manifestation

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