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  • Rural Digital Europe
  • 2013-2022
  • Doctoral thesis
  • French National Research Agency (ANR)

10
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  • Authors: Devaurs, Didier;

    Planning a path for a robot in a complex environment is a crucial issue in robotics. So-called probabilistic algorithms for path planning are very successful at solving dicult problems and are applied in various domains, such as aerospace, computer animation, and structural biology. However, these methods have traditionally focused on nding paths avoiding collisions, without considering the quality of these paths. In recent years, new approaches have been developed to generate high-quality paths: in robotics, this can mean nding paths maximizing safety or control; in biology, this means nding motions minimizing the energy variation of a molecule. In this thesis, we propose several extensions of these methods to improve their performance and allow them to solve ever more dicult problems. The applications we present stem from robotics (industrial inspection and aerial manipulation) and structural biology (simulation of molecular motions and exploration of energy landscapes).; Planifier le chemin d'un robot dans un environnement complexe est un problème crucial en robotique. Les méthodes de planification probabilistes peuvent résoudre des problèmes complexes aussi bien en robotique, qu'en animation graphique, ou en biologie structurale. En général, ces méthodes produisent un chemin évitant les collisions, sans considérer sa qualité. Récemment, de nouvelles approches ont été créées pour générer des chemins de bonne qualité : en robotique, cela peut être le chemin le plus court ou qui maximise la sécurité ; en biologie, il s'agit du mouvement minimisant la variation énergétique moléculaire. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs extensions de ces méthodes, pour améliorer leurs performances et leur permettre de résoudre des problèmes toujours plus dificiles. Les applications que nous présentons viennent de la robotique (inspection industrielle et manipulation aérienne) et de la biologie structurale (mouvement moléculaire et conformations stables).

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  • image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
    Authors: Beeching, Edward;

    Autonomous robotic agents have begun to impact many aspects of our society, with application in automated logistics, autonomous hospital porters, manufacturing and household assistants. The objective of this thesis is to explore Deep Reinforcement Learning approaches to planning and navigation in large and unknown 3D environments. In particular, we focus on tasks that require exploration and memory in simulated environments. An additional requirement is that learned policies should generalize to unseen map instances. Our long-term objective is the transfer of a learned autonomous robotic agents have begun to impact many aspects of our society, with application in automated logistics, autonomous hospital porters, manufacturing and household assistants. The objective of this thesis is to explore Deep Reinforcement Learning approaches to planning and navigation in large and unknown 3D environments. In particular, we focus on tasks that require exploration and memory in simulated environments. Our long-term objective is the transfer of a learned objective of accumulating a task-based reward, an Embodied AI agent must learn to discover relevant semantic cues such as object recognition and obstacle avoidance, if these skills are pertinent to the task at hand. This thesis introduces the field of Structured Deep Reinforcement Learning and then describes 5 contributions that were published during the PhD. We start by creating a set of challenging memory-based tasks whose performance is benchmarked with an unstructured memory-based agent. We then demonstrate how the incorporation of structure in the form of a learned metric map, differentiable inverse projective geometry and self-attention mechanisms; augments the unstructured agent, improving its performance and allowing us to interpret the agent’s reasoning process. We then move from complex tasks in visually simple environments, to more challenging environments with photo-realistic observations, extracted from scans of real-world buildings. In this work we demonstrate that augmenting such an agent with a topological map can improve its navigation performance. We achieve this by learning a neural approximation of a classical path planning algorithm, which can be utilized on graphs with uncertain connectivity. From work undertaken over the course of a 4-month internship at the R & D department of Ubisoft, we demonstrate that structured methods can also be used for navigation and planning in challenging video game environments. Where we couple a lower level neural policy with a classical planning algorithm to improve long-distance planning and navigation performance in vast environments of 1km×1km. Finally, we develop an open-source Deep Reinforcement Learning interface for the Godot Game Engine. Allowing for the construction of complex virtual worlds and the learning of agent behaviors with a suite of state-of-the-art algorithms. Les robots autonomes ont commencé à impacter de nombreux aspects de notre société avec, par exemple des applications dans la logistique automatisée, les robots hospitaliers autonomes, l’industrie ou encore les aides ménagères. L’objectif de cette thèse est d’explorer les approches d’apprentissage par renforcement profond pour la planification et la navigation dans des environnements 3D vastes et inconnus. Nous nous concentrons en particulier sur les tâches qui nécessitent d’explorer et mémoriser les environnements simulés. Une contrainte supplémentaire est que les stratégies apprises doivent se généraliser à des cartes inconnues. Notre objectif à long terme est le transfert d’une technique d’apprentissage vers un système robotique dans le monde réel. Les algorithmes d’apprentissage par renforcement apprennent des interactions. En agissant avec l’objectif d’accumuler des récompenses liées à une tâche, une IA incarnée doit apprendre à découvrir des informations sémantiques telles que la reconnaissance d’objets et l’évitement d’obstacles, si ces compétences sont pertinentes pour l’accomplissement de la tâche. Cette thèse introduit le domaine de l’Apprentissage par Renforcement Profond Structuré et décrit ensuite cinq contributions qui ont été publiées au cours de la thèse. Nous commençons par créer un ensemble de tâches complexes nécessitant de la mémoire pour comparer les performances avec un agent à la mémoire non structurée. Nous démontrons ensuite comment l’incorporation d’une structure telle qu’une carte métrique apprise, une géométrie projective inverse différentiable et des mécanismes d’autoattention améliorent les performances de l’agent, ce qui nous permet d’analyser son processus de raisonnement. Nous passons ensuite d’environnements visuellement simples à des environnements plus difficiles avec des observations photoréalistes extraites de scans de bâtiments du monde réel. Dans ce travail, nous démontrons qu’améliorer un agent avec une carte topologique peut améliorer ses performances de navigation. Nous y parvenons en lui apprenant une approximation neuronale d’un algorithme de planification de chemin classique, qui peut être utilisé sur des graphes avec une connectivité incertaine. Ensuite, à partir des travaux menés lors d’un stage de quatre mois au sein du département recherche et développement d’Ubisoft, nous démontrons que les méthodes structurées peuvent également être utilisées pour la navigation et la planification dans des environnements de jeux vidéo complexes. Nous combinons une politique neuronale de bas niveau avec un algorithme de planification classique pour améliorer la planification à longue distance et les performances de navigation dans de vastes environnements de 1km×1km.

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  • Authors: Souissi, Roiya;

    In a global context of climate change and water insecurity, soil moisture is an important land parameter for applications strongly dependent on water resources such as agriculture. Given its role in the soil-vegetation-atmosphere interactions, it is recognized as an essential climate variable (ECV). Root-Zone Soil Moisture (RZSM) is of particular interest since plants extract water and nutrients from the root zone. Over the past decades, remote sensing techniques have been employed to observe surface soil moisture (SSM). However, they do not allow the retrieval of RZSM due to the shallow penetration depth of the current sensors. In addition to direct measurements and indirect in-situ measurements, RZSM can be estimated via physically-based models, data assimilation techniques or data-driven methods. This thesis is structured in three axes and is centered on the prediction of RZSM at large scales and subkilometric resolutions using Artificial Neural Networks (ANNs). The first part focuses on the prediction of RZSM at different locations around the world using an ANN model based on only in-situ SSM information. A transferability study of the approach as well as the contribution of each soil moisture network were conducted. Overall, the model proved to be reliable in areas of strong seasonal dynamics but less efficient in areas where the link between surface and the root zone is weak, namely in regions of high evaporation rates. The second axis aims at complexifying the method in order to improve the performances there where the first approach was lacking. A hybridization of the method was conducted by feeding physical process-related variables to the ANN model, namely the soil moisture index (SWI), evaporation efficiency and the normalized difference vegetation index (NDVI). The results demonstrated that the ANN model composed of SSM features and all process-related variables was reliable in predicting RZSM. The individual impact of each variable on the quality of predictions was also highlighted via a climate analysis. The last axis concerns RZSM spatial mapping over continental Europe at a subkilometric resolution using the locally-trained ANN model of the second axis. RZSM 1 km maps were produced based on SSM 1 km data provided by the Copernicus SSM1km product and process-related variables. For validation purposes, 9 km and 36 km RZSM maps were also produced based on other SSM products. The 1 km RZSM product was consistent with the validation data over some areas but constrained by the C-band limitations (product SSM1km) over complex sceneries. The 9 km and 36 km RZSM maps which were generated by the same ANN model highlight the impact of data quality on the quality of the predictions. Overall, we demonstrated the feasibility of spatializing RZSM at large scales and subkilometric resolution from a locally-trained ANN model. More qualitative SSM data are expected from future missions and are promising for the enhancement of the prediction product.; Dans un contexte global de changement climatique et de défis liés à l'insécurité hydrique, l'humidité du sol est bel et bien une variable de fort intérêt pour des applications dépendant des ressources en eau telle que l'agriculture. Vu son rôle majeur dans les interactions sol-végétation-atmosphère, elle est reconnue comme une variable climatique essentielle (ECV). L'humidité du sol de la zone racinaire (RZSM) est particulièrement intéressante car les plantes extraient l'eau et les nutriments de la zone racinaire. Au cours des dernières décennies, les techniques de télédétection ont permis d'observer l'humidité du sol de surface (SSM) mais ne permettent pas l'acquisition de la RZSM vu la profondeur de pénétration limitée des capteurs actuels. Outre les mesures directes et les mesures indirectes in-situ, la RZSM peut être estimée via des méthodes basées sur la modélisation physique, techniques d'assimilation de données ou des méthodes basées sur les données. Cette thèse est structurée en trois axes et se focalise sur la prédiction de la RZSM à large échelle et à résolution subkilométrique en utilisant les réseaux de neurones artificiels (ANN). La première partie est centrée autour de la prédiction de la RZSM à différents endroits du monde à l'aide d'un modèle ANN qui se base uniquement sur des données in-situ de la SSM. Une étude de transférabilité de l'approche ainsi que de la contribution de chaque réseau d'humidité a été conduite. Dans l'ensemble, le modèle s'est avéré fiable dans les zones à fortes dynamiques saisonnières mais moins performant dans les zones où le lien entre surface et zone racinaire s'affaiblit telles que les zones à forts taux d'évaporation. Le deuxième axe vise à complexifier la méthode pour améliorer les performances là où la première approche est insuffisante. Une hybridation de la méthode est effectuée en alimentant le ANN par des variables liées aux processus physiques, à savoir l'indice d'humidité des sols (SWI), une efficacité d'évaporation et l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI). Les résultats ont montré que le modèle ANN composé des entrées SSM et de toutes les variables liées aux processus était plus fiable pour prédire la RZSM. L'impact individuel de chaque variable sur la qualité des prédictions a été également mis en évidence via une analyse climatique. Le dernier axe concerne la cartographie de la RZSM à l'échelle de l'Europe continentale et à résolution subkilométrique en utilisant le modèle ANN localement entraîné du deuxième axe. Des cartes de la RZSM à 1 km ont été produites à partir de données SSM à 1 km fournies par le produit Copernicus SSM1km et à partir des variables liées aux processus. En guise de validation, des cartes RZSM à 9 km et 36 km ont été aussi produites à partir d'autres produits SSM. Le produit RZSM à 1 km était en accord avec les données de validation sur certaines régions mais contrarié par les limitations de la bande C (produit SSM1km) sur les scènes complexes. Les cartes RZSM à 9 km et 36 km, générées par le même modèle ANN, soulignent l'impact de la qualité des données sur les prédictions. Dans l'ensemble, on a démontré la faisabilité de spatialiser la RZSM à large échelle et à résolution subkilométrique à partir d'un modèle ANN localement entraîné. Des données plus qualitatives de la SSM sont attendues de prochaines missions satellitaires et constituent une piste d'amélioration de l'approche.

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    Doctoral thesis . 2022
    Data sources: HAL-IRD
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  • Authors: Amazirh, Abdelhakim;

    Optimizing water management in agriculture is essential over semi-arid areas in order to preserve water resources which are already low and erratic due to human actions and climate change. This thesis aims to use the synergy of multispectral remote sensing observations (radar, optical and thermal data) for high spatio-temporal resolution monitoring of crops water needs. In this context, different approaches using various sensors (Landsat-7/8, Sentinel-1 and MODIS) have been developed to provide information on the crop Soil Moisture (SM) and water stress at a spatio-temporal scale relevant to irrigation management. This work fits well the REC "Root zone soil moisture Estimates at the daily and agricultural parcel scales for Crop irrigation management and water use impact: a multi-sensor remote sensing approach" (http://rec.isardsat.com/) project objectives, which aim to estimate the Root Zone Soil Moisture (RZSM) for optimizing the management of irrigation water. Innovative and promising approaches are set up to estimate evapotranspiration (ET), RZSM, land surface temperature (LST) and vegetation water stress through SM indices derived from multispectral observations with high spatio-temporal resolution. The proposed methodologies rely on image-based methods, radiative transfer modelling and water and energy balance modelling and are applied in a semi-arid climate region (central Morocco). In the frame of my PhD thesis, three axes have been investigated. In the first axis, a Landsat LST-derived RZSM index is used to estimate the ET over wheat parcels and bare soil. The ET modelling estimation is explored using a modified Penman-Monteith equation obtained by introducing a simple empirical relationship between surface resistance (rc) and a RZSM index. The later is estimated from Landsat-derived land surface temperature (LST) combined with the LST endmembers (in wet and dry conditions) simulated by a surface energy balance model driven by meteorological forcing and Landsat-derived fractional vegetation cover. The investigated method is calibrated and validated over two wheat parcels located in the same area near Marrakech City in Morocco. In the next axis, a method to retrieve near surface (0-5 cm) SM at high spatial and temporal resolution is developed from a synergy between radar (Sentinel-1) and thermal (Landsat) data and by using a soil energy balance model. The developed approach is validated over bare soil agricultural fields and gives an accurate estimates of near surface SM with a root mean square difference compared to in situ SM equal to 0.03 m3 m-3. In the final axis a new method is developed to disaggregate the 1 km resolution MODIS LST at 100 m resolution by integrating the near surface SM derived from Sentinel-1 radar data and the optical-vegetation index derived from Landsat observations. The new algorithm including the S-1 backscatter as input to the disaggregation, produces more stable and robust results during the selected year. Where, 3.35 °C and 0.75 were the lowest RMSE and the highest correlation coefficient assessed using the new algorithm.; L'optimisation de la gestion de l'eau en agriculture est essentielle dans les zones semi-arides afin de préserver les ressources en eau qui sont déjà faibles et erratiques dues à des actions humaines et au changement climatique. Cette thèse vise à utiliser la synergie des observations de télédétection multispectrales (données radar, optiques et thermiques) pour un suivi à haute résolution spatio-temporelle des besoins en eau des cultures. Dans ce contexte, différentes approches utilisant divers capteurs (Landsat-7/8, Sentinel-1 et MODIS) ont été developpées pour apporter une information sur l'humidité du sol (SM) et le stress hydrique des cultures à une échelle spatio-temporelle pertinente pour la gestion de l'irrigation. Ce travail va parfaitement dans le sens des objectifs du projet REC "Root zone soil moisture Estimates at the daily and agricultural parcel scales for Crop irrigation management and water use impact: a multi-sensor remote sensing approach" (http://rec.isardsat.com/) qui visent à estimer l'humidité du sol dans la zone racinaire (RZSM) afin d'optimiser la gestion de l'eau d'irrigation. Des approches innovantes et prometteuses sont mises en place pour estimer l'évapotranspiration (ET), RZSM, la température de surface du sol (LST) et le stress hydrique de la végétation à travers des indices de SM dérivés des observations multispectrales à haute résolution spatio-temporelle. Les méthodologies proposées reposent sur des méthodes basées sur l'imagerie, la modélisation du transfert radiatif et la modélisation du bilan hydrique et d'énergie et sont appliquées dans une région à climat semi-aride (centre du Maroc). Dans le cadre de ma thèse, trois axes ont été explorés. Dans le premier axe, un indice de RZSM dérivé de LST-Landsat est utilisé pour estimer l'ET sur des parcelles de blé et des sols nus. L'estimation par modélisation de ET a été explorée en utilisant l'équation de Penman-monteith modifiée obtenue en introduisant une relation empirique simple entre la résistance de surface (rc) et l'indice de RZSM. Ce dernier est estimé à partir de la température de surface (LST) dérivée de Landsat, combinée avec les températures extrêmes (en conditions humides et sèches) simulée par un modèle de bilan d'énergie de surface piloté par le forçage météorologique et la fraction de couverture végétale dérivée de Landsat. La méthode utilisée est calibrée et validée sur deux parcelles de blé situées dans la même zone près de Marrakech au Maroc. Dans l'axe suivant, une méthode permettant de récupérer la SM de la surface (0-5 cm) à une résolution spatiale et temporelle élevée est développée à partir d'une synergie entre données radar (Sentinel-1) et thermique (Landsat) et en utilisant un modèle de bilan d'énergie du sol. L'approche développée a été validée sur des parcelles agricoles en sol nu et elle donne une estimation précise de la SM avec une différence quadratique moyenne en comparant à la SM in situ, égale à 0,03 m3 m-3. Dans le dernier axe, une nouvelle méthode est développée pour désagréger la MODIS LST de 1 km à 100 m de résolution en intégrant le SM proche de la surface dérivée des données radar Sentinel-1 et l'indice de végétation optique dérivé des observations Landsat. Le nouvel algorithme, qui inclut la rétrodiffusion S-1 en tant qu'entrée dans la désagrégation, produit des résultats plus stables et robustes au cours de l'année sélectionnée. Dont, 3,35 °C était le RMSE le plus bas et 0,75 le coefficient de corrélation le plus élevé évalués en utilisant le nouvel algorithme.

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  • Authors: Hadhri, Héla;

    Today, automatic digital cameras installed on the ground (ground based cameras) are used to observe natural phenomena such as glaciers, rivers, landslides, etc. The simultaneous use of two cameras in a stereo configuration allows one to have a time sequence of images (2 * 2D + T) that can be exploited to characterize a natural movement. My work consists of developing and optimizing this approach in three steps: first, the data preprocessing by extraction of control points, their characterization (stable / in movement) and matching images (temporal registration and / or stereo registration) with the given geometrical information extracted from the image data. In the second step it is possible, after the registration of the image sequence, to calculate the dense 2D displacement field between each pair of images by intercorrelation techniques. Subject to sufficient optimization calculations, it is interesting to not be limited to the displacement fields between pairs of consecutive images, but to build a network of pairs in which the fields are consistent. Such an approach is exploited in radar imaging by SBAS type methods (Small Baseline Subset) [LMMMPS2004] in interferometry (InSAR) or for displacements measured by offset tracking [CMPL2011] to overcome the perturbations. This strategy allows one to obtain a regularized displacement profile for each pixel and estimate a finer displacement field than those given by the initial image resolution and the residual errors. We will test this approach initially on PCS to characterize the measurement errors on the fixed part, and the PCM to punctually observe the reduction of uncertainty. We will then extend this approach to the collection of images to measure all the displacements present in the scene. And lastly, a parametric analysis of displacement fields performed by the identification of families of deterministic and stochastic spatiotemporal multidimensional models allowing us to describe the different trajectories of particles (regular / irregular). Concerning the areas with regular paths, we will focus on the exploitation of the differential Euler-Lagrange model [TYGP2013] to describe the deformation of blocks in the compression and acceleration zones of a glacier. Concerning the irregular trajectories, one is interested in the 2D + T and 3D + T extension of models with fractional integration/differentiation and fractional Brownian models to describe them. The relevance of these families of stochastic processes was showed in the study of the rectilinear movement of different particles (1D series, [APM2010]) or spatial (2D field [ABB2013]). Their extension in 2D + T and 3D + T is very promising but in practice it raises the problems of computational complexity (induced by the dimensionality) and the non-trivial problem of model parameters estimation. For each of these steps, the work will initially consist of conducting a thorough literature review of which the synthesis will permit the selection of the most appropriate techniques in the context of time series of stereo pairs and propose novel methods to overcome the remaining obstacles.; Aujourd'hui, les appareils photo numériques automatiques installés au sol (groundbased camera) sont employés pour observer des phénomènes naturels tels que glaciers, rivières, glissements de terrain, etc. L'utilisation simultanée de deux appareil-photos en configuration stéréoscopique permet de disposer de jeux de séries temporelles d'images (2 * 2D + T) qui peuvent être exploités pour caractériser un mouvement naturel. Mon travail consistera à développer et optimiser cette approche selon trois étapes. Premièrement, le pré-traitement (détéction de brume, etc) puis le prétraitement des données par extraction de points de contrôle, leurs caractérisations (stable / en mouvement) et l'appariement des images (recalage temporel et / ou recalage stéréo) avec comme donnée l'information géométrique et photométrique extraite des données images. Dans un second temps, il est possible, de calculer des champs de déplacement 2D denses entre chaque paire d'images par des techniques d'inter-corrélation. Sous réserve d'une optimisation suffisante des calculs, il est intéressant de ne pas se limiter aux champs entre paires d'images consécutives, mais de construire un réseau de couples au sein desquels les déplacements doivent être cohérents. Cette approche est exploitée en imagerie radar par les méthodes de type SBAS (Small BAselineSubset) [LMMMPS2004] en interférométrie (DInSAR) ou pour des déplacements mesurés par offset tracking [CMPL2011] afin de s'affranchir des perturbations. Cette stratégie permet d'obtenir en chaque pixel un profil de déplacement régularisé et d'estimer des déplacements plus fins que ceux autorisés par la résolution initiale des images et les erreurs résiduelles. On testera cette approche dans un premier temps sur les PCS afin de caractériser les erreurs de mesures sur les parties fixes, et sur les PCM afin d'observer ponctuellement la réduction d'incertitude. On étendra ensuite cette approche à l'ensemble de l'image afin de mesurer l'ensemble des déplacements présents dans la scène. Une analyse paramétrique des champs de déplacement calculés par identification de familles de modèles déterministes et stochastiques multidimensionnels spatio-temporels, permettra de décrire les différentes trajectoires de particules (régulière / non régulière). En dernier lieu, la disposition stéréoscopique des caméras nous permet d'étudier l'évolution dans le temps et en 3 dimensions de la scène observée. Cela nous permettra de convertir les déplacements images calculés précédemment en mètres et de raffiner les déplacements vus par les caméras gauches et droites. Pour chacune de ces étapes, le travail consistera dans un premier temps à effectuer une étude bibliographique approfondie dont la synthèse permettra de sélectionner les techniques les plus appropriées au contexte des séries temporelles de couples stéréo et de proposer des méthodes originales pour franchir les obstacles subsistants.

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    Doctoral thesis . 2020
    Data sources: Hal-Diderot
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  • Authors: Troya-Galvis, Andrès;

    Automatic interpretation of very high spatial resolution remotely sensed images is a complex but necessary task. Object-based image analysis approaches are commonly used to deal with this kind of images. They consist in applying an image segmentation algorithm in order to construct the abjects of interest, and then classifying them using data-mining methods. Most of the existing work in this domain consider the segmentation and the classification independently. However, these two crucial steps are closely related. ln this thesis, we propose two different approaches which are based on data and knowledge quality in order to initialize, guide, and evaluate a segmentation and classification collaborative process. 1. The first approach is based on a mono-class extraction strategy allowing us to focus on the particular properties of a given thematic class in order to accurately label the abjects of this class. 2. The second approach deals with multi-class extraction and offers two strategies to aggregate several mono-class extractors to get a final and completely labelled image.; L'interprétation automatique d'images de télédétection à très haute résolution spatiale est une tâche complexe mais nécessaire. Les méthodes basées objet sont couramment employées pour traiter ce type d'images. Elles consistent à construire les objets d'intérêt au moyen d'une étape de segmentation puis à les classifier en utilisant des méthodes de fouille de données. La majorité des travaux entrepris dans ce domaine considèrent la segmentation et la classification de manière indépendante. Or, ces deux étapes cruciales du processus sont fortement liées. Dans cette thèse, nous proposons deux approches différentes basées sur la qualité des données et des connaissances, pour initialiser, guider et évaluer un processus collaboratif de manière objective: 1. Une première approche basée sur une stratégie d'extraction mono-classe qui permet de se focaliser sur les propriétés particulières d'une classe donnée afin de mieux labelliser les objets de cette classe par rapport au reste. 2. Une deuxième approche multi-classe offrant deux stratégies différentes d'agrégation d'extracteurs mono-classes qui permet l'obtention d'une image entièrement labellisée de manière automatique.

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    Authors: Devaurs, Didier;

    Planning a path for a robot in a complex environment is a crucial issue in robotics. So-called probabilistic algorithms for path planning are very successful at solving difficult problems and are applied in various domains, such as aerospace, computer animation, and structural biology. However, these methods have traditionally focused on finding paths avoiding collisions, without considering the quality of these paths. In recent years, new approaches have been developed to generate high-quality paths: in robotics, this can mean finding paths maximizing safety or control; in biology, this means finding motions minimizing the energy variation of a molecule. In this thesis, we propose several extensions of these methods to improve their performance and allow them to solve ever more difficult problems. The applications we present stem from robotics (industrial inspection and aerial manipulation) and structural biology (simulation of molecular motions and exploration of energy landscapes).; Planifier le chemin d’un robot dans un environnement complexe est un problème crucial en robotique. Les méthodes de planification probabilistes peuvent résoudre des problèmes complexes aussi bien en robotique, qu’en animation graphique, ou en biologie structurale. En général, ces méthodes produisent un chemin évitant les collisions, sans considérer sa qualité. Récemment, de nouvelles approches ont été créées pour générer des chemins de bonne qualité : en robotique, cela peut être le chemin le plus court ou qui maximise la sécurité ; en biologie, il s’agit du mouvement minimisant la variation énergétique moléculaire. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs extensions de ces méthodes, pour améliorer leurs performances et leur permettre de résoudre des problèmes toujours plus difficiles. Les applications que nous présentons viennent de la robotique (inspection industrielle et manipulation aérienne) et de la biologie structurale (mouvement moléculaire et conformations stables).

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    Authors: Langlois, Barbara;

    Les agroécosystèmes font face à un déclin des services écosystémiques (SE) de régulation, non-marchands. Nous l’interprétons via deux concepts économiques : les biens publics qui appellent une régulation, et la production jointe qui souligne les conséquences des interactions entre SE dans leur régulation. Cette thèse étudie comment accroître la fourniture de SE non-marchands par des incitations économiques, en prenant en compte la multiplicité des SE et les interactions entre eux. Nous étudions d’abord la régulation des biens publics joints à l’aide de microéconomie théorique. Ensuite, nous menons une analyse appliquée avec des données agroécologiques simulées et des méthodes numériques pour définir les solutions coût-efficientes et les incitations pour leur mise en oeuvre. Nous comparons plus particulièrement les incitations basées sur les actions et sur les résultats. Nous montrons théoriquement que les interactions entre SE rendent leur régulation plus complexe, notamment avec des incitations basées sur les résultats, et quand le coût varie selon les bouquets de SE. Dans l’analyse appliquée, nous montrons que prendre en compte le coût de la fourniture des SE est crucial pour maximiser leur fourniture avec un budget limité. Nous montrons que les incitations basées sur les résultats sélectionnent les solutions coût-efficientes mais induisent un budget plus élevé que les incitations basées sur les actions, à cause des interactions entre SE. Enfin, nous montrons que l’analyse à l’échelle du paysage et l’hétérogénéité modifient les solutions qui maximisent les SE, mais pas les propriétés des deux types d’incitations. Nos résultats soulignent que les politiques agroenvironnementales doivent cibler les services écosystémiques de manière intégrée, si possible à l’échelle de la ferme ou du paysage et considérer le coût de leur fourniture. Les incitations basées sur les résultats ne sont pas la solution à tous les problèmes des politiques agroenvironnementales. Agroecosystems show a decline in regulating, non-marketed ecosystem services (ES). We interpret this decline through two economic concepts: public goods, which call for regulation, and joint production, which underlines the role of interactions among ecosystem services in their regulation. This thesis studies how to increase the provision of non-marketed ES through the implementation of economic incentives, while accounting for their multiplicity and the complex interactions among them. We first study the regulation of joint public goods with microeconomic theory. We then carry an applied analysis with simulated agroecological data and numerical methods to define cost-efficient solutions and simulate the implementation these solutions with economic incentives. We especially compare result-based and action-based incentives. We show theoretically that interactions among ES make their regulation more complex, especially with result-based incentives and when the production cost varies among bundles of ES. In the applied analysis, we show that accounting for the cost is crucial to maximise ES with a limited budget. We show that result-based incentives select cost-efficient bundles of ES but lead to higher policy budgets than action-based ones, due to interactions among ES. Eventually, we show that considering the landscape scale and heterogeneity plays on the solutions maximising ES, but not on the comparison between result-based and actionbased incentives. Our results underline that agri-environmental policies need to target ES in a integrative way, at the farm or landscape scale, and consider the cost of providing non-marketed ES. Result-based incentives don’t solve all issues of agrienvironmental policies.

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    ProdInra
    Thesis . 2018
    License: CC BY SA
    Data sources: ProdInra
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  • Authors: Guinet, Maé;

    In the context of agroecological transition, the reintroduction of legume crops should play a key role in cropping system sustainability by allowing a reduction of nitrogen (N) inputs. But few references are available concerning the agronomical and ecological services provided by a wide range of legume crops, particularly within crops succession scale. Thus, the main objective of our study is to quantify the N fluxes during and after the legume crops taking into account 10 legume crops (peas, lupin, faba bean, soybean...). Our experiment consists in i) quantifying symbiotic N fixation depending on the amount of soil inorganic N, the mineralisation of N present in legume crop residues after soil incorporation and N losses outside of the soil-plant system (leaching, emission of nitrous oxide), ii) identifying plant biological traits associated to N fluxes. Thus, different N fluxes were quantified during a two-year field experiment, i.e. the first year (2014) legume crops were implanted and followed by wheat the second year (14-15) after incorportation of legume residues. This experiment was repeated in 2016-2017.In parallel, plant root traits were characterised during greenhouse hydroponic experiments; Dans le contexte de la transition agroécologique en faveur de systèmes de culture plus économes en intrants azotés, la réintroduction des légumineuses a un rôle majeur à jouer pour atteindre la durabilité de ces systèmes. Peu de références sont actuellement disponibles sur les intérêts agronomiques et écologiques des différentes espèces, notamment à l’échelle de la rotation. Dans ce cadre, notre objectif principal consiste à mieux quantifier les flux d’azote impliqués au cours et après culture de légumineuses, et ce pour une gamme élargie d’espèces. Notre travail expérimental porte donc sur la caractérisation des flux d’azote induits dans le sol et dans les cultures de légumineuses aux caractéristiques morphologiques contrastées en parallèle de la mesure des déterminants de ces flux. Les objectifs spécifiques consistent à : i) quantifier la fixation symbiotique en fonction du niveau du stock d’azote minéral du sol, la minéralisation de l’azote des résidus de légumineuses après enfouissement et les pertes d’azote en dehors du système sol-plante (lixiviation, émission de protoxyde d’azote), ii) identifier les « traits de plantes » explicatifs des fonctions liées à ces flux d’azote. Pour atteindre ces objectifs, les différents flux d’azote ont été quantifiés au cours d’une expérimentation au champ avec implantation d’une culture de légumineuses en première année suivie par une culture de blé en année 2 qui a été menée en 2014-2015 et reconduite sur la campagne 2016-2017. En parallèle, les traits des plantes, notamment racinaires, ont été caractérisés plus finement au cours d’expérimentations conduites en conditions contrôlées

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    Authors: Guinet, Maé;

    Dans le contexte de la transition agroécologique en faveur de systèmes de culture plus économes en intrants azotés, la réintroduction des légumineuses a un rôle majeur à jouer pour atteindre la durabilité de ces systèmes. Peu de références sont actuellement disponibles sur les intérêts agronomiques et écologiques des différentes espèces, notamment à l’échelle de la rotation. Dans ce cadre, notre objectif principal consiste à mieux quantifier les flux d’azote impliqués au cours et après culture de légumineuses, et ce pour une gamme élargie d’espèces. Notre travail expérimental porte donc sur la caractérisation des flux d’azote induits dans le sol et dans les cultures de légumineuses aux caractéristiques morphologiques contrastées en parallèle de la mesure des déterminants de ces flux. Les objectifs spécifiques consistent à : i) quantifier la fixation symbiotique en fonction du niveau du stock d’azote minéral du sol, la minéralisation de l’azote des résidus de légumineuses après enfouissement et les pertes d’azote en dehors du système sol-plante (lixiviation, émission de protoxyde d’azote), ii) identifier les « traits de plantes » explicatifs des fonctions liées à ces flux d’azote. Pour atteindre ces objectifs, les différents flux d’azote ont été quantifiés au cours d’une expérimentation au champ avec implantation d’une culture de légumineuses en première année suivie par une culture de blé en année 2 qui a été menée en 2014-2015 et reconduite sur la campagne 2016-2017. En parallèle, les traits des plantes, notamment racinaires, ont été caractérisés plus finement au cours d’expérimentations conduites en conditions contrôlées In the context of agroecological transition, the reintroduction of legume crops should play a key role in cropping system sustainability by allowing a reduction of nitrogen (N) inputs. But few references are available concerning the agronomical and ecological services provided by a wide range of legume crops, particularly within crops succession scale. Thus, the main objective of our study is to quantify the N fluxes during and after the legume crops taking into account 10 legume crops (peas, lupin, faba bean, soybean...). Our experiment consists in i) quantifying symbiotic N fixation depending on the amount of soil inorganic N, the mineralisation of N present in legume crop residues after soil incorporation and N losses outside of the soil-plant system (leaching, emission of nitrous oxide), ii) identifying plant biological traits associated to N fluxes. Thus, different N fluxes were quantified during a two-year field experiment, i.e. the first year (2014) legume crops were implanted and followed by wheat the second year (14-15) after incorportation of legume residues. This experiment was repeated in 2016-2017.In parallel, plant root traits were characterised during greenhouse hydroponic experiments

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  • Authors: Devaurs, Didier;

    Planning a path for a robot in a complex environment is a crucial issue in robotics. So-called probabilistic algorithms for path planning are very successful at solving dicult problems and are applied in various domains, such as aerospace, computer animation, and structural biology. However, these methods have traditionally focused on nding paths avoiding collisions, without considering the quality of these paths. In recent years, new approaches have been developed to generate high-quality paths: in robotics, this can mean nding paths maximizing safety or control; in biology, this means nding motions minimizing the energy variation of a molecule. In this thesis, we propose several extensions of these methods to improve their performance and allow them to solve ever more dicult problems. The applications we present stem from robotics (industrial inspection and aerial manipulation) and structural biology (simulation of molecular motions and exploration of energy landscapes).; Planifier le chemin d'un robot dans un environnement complexe est un problème crucial en robotique. Les méthodes de planification probabilistes peuvent résoudre des problèmes complexes aussi bien en robotique, qu'en animation graphique, ou en biologie structurale. En général, ces méthodes produisent un chemin évitant les collisions, sans considérer sa qualité. Récemment, de nouvelles approches ont été créées pour générer des chemins de bonne qualité : en robotique, cela peut être le chemin le plus court ou qui maximise la sécurité ; en biologie, il s'agit du mouvement minimisant la variation énergétique moléculaire. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs extensions de ces méthodes, pour améliorer leurs performances et leur permettre de résoudre des problèmes toujours plus dificiles. Les applications que nous présentons viennent de la robotique (inspection industrielle et manipulation aérienne) et de la biologie structurale (mouvement moléculaire et conformations stables).

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    Authors: Beeching, Edward;

    Autonomous robotic agents have begun to impact many aspects of our society, with application in automated logistics, autonomous hospital porters, manufacturing and household assistants. The objective of this thesis is to explore Deep Reinforcement Learning approaches to planning and navigation in large and unknown 3D environments. In particular, we focus on tasks that require exploration and memory in simulated environments. An additional requirement is that learned policies should generalize to unseen map instances. Our long-term objective is the transfer of a learned autonomous robotic agents have begun to impact many aspects of our society, with application in automated logistics, autonomous hospital porters, manufacturing and household assistants. The objective of this thesis is to explore Deep Reinforcement Learning approaches to planning and navigation in large and unknown 3D environments. In particular, we focus on tasks that require exploration and memory in simulated environments. Our long-term objective is the transfer of a learned objective of accumulating a task-based reward, an Embodied AI agent must learn to discover relevant semantic cues such as object recognition and obstacle avoidance, if these skills are pertinent to the task at hand. This thesis introduces the field of Structured Deep Reinforcement Learning and then describes 5 contributions that were published during the PhD. We start by creating a set of challenging memory-based tasks whose performance is benchmarked with an unstructured memory-based agent. We then demonstrate how the incorporation of structure in the form of a learned metric map, differentiable inverse projective geometry and self-attention mechanisms; augments the unstructured agent, improving its performance and allowing us to interpret the agent’s reasoning process. We then move from complex tasks in visually simple environments, to more challenging environments with photo-realistic observations, extracted from scans of real-world buildings. In this work we demonstrate that augmenting such an agent with a topological map can improve its navigation performance. We achieve this by learning a neural approximation of a classical path planning algorithm, which can be utilized on graphs with uncertain connectivity. From work undertaken over the course of a 4-month internship at the R & D department of Ubisoft, we demonstrate that structured methods can also be used for navigation and planning in challenging video game environments. Where we couple a lower level neural policy with a classical planning algorithm to improve long-distance planning and navigation performance in vast environments of 1km×1km. Finally, we develop an open-source Deep Reinforcement Learning interface for the Godot Game Engine. Allowing for the construction of complex virtual worlds and the learning of agent behaviors with a suite of state-of-the-art algorithms. Les robots autonomes ont commencé à impacter de nombreux aspects de notre société avec, par exemple des applications dans la logistique automatisée, les robots hospitaliers autonomes, l’industrie ou encore les aides ménagères. L’objectif de cette thèse est d’explorer les approches d’apprentissage par renforcement profond pour la planification et la navigation dans des environnements 3D vastes et inconnus. Nous nous concentrons en particulier sur les tâches qui nécessitent d’explorer et mémoriser les environnements simulés. Une contrainte supplémentaire est que les stratégies apprises doivent se généraliser à des cartes inconnues. Notre objectif à long terme est le transfert d’une technique d’apprentissage vers un système robotique dans le monde réel. Les algorithmes d’apprentissage par renforcement apprennent des interactions. En agissant avec l’objectif d’accumuler des récompenses liées à une tâche, une IA incarnée doit apprendre à découvrir des informations sémantiques telles que la reconnaissance d’objets et l’évitement d’obstacles, si ces compétences sont pertinentes pour l’accomplissement de la tâche. Cette thèse introduit le domaine de l’Apprentissage par Renforcement Profond Structuré et décrit ensuite cinq contributions qui ont été publiées au cours de la thèse. Nous commençons par créer un ensemble de tâches complexes nécessitant de la mémoire pour comparer les performances avec un agent à la mémoire non structurée. Nous démontrons ensuite comment l’incorporation d’une structure telle qu’une carte métrique apprise, une géométrie projective inverse différentiable et des mécanismes d’autoattention améliorent les performances de l’agent, ce qui nous permet d’analyser son processus de raisonnement. Nous passons ensuite d’environnements visuellement simples à des environnements plus difficiles avec des observations photoréalistes extraites de scans de bâtiments du monde réel. Dans ce travail, nous démontrons qu’améliorer un agent avec une carte topologique peut améliorer ses performances de navigation. Nous y parvenons en lui apprenant une approximation neuronale d’un algorithme de planification de chemin classique, qui peut être utilisé sur des graphes avec une connectivité incertaine. Ensuite, à partir des travaux menés lors d’un stage de quatre mois au sein du département recherche et développement d’Ubisoft, nous démontrons que les méthodes structurées peuvent également être utilisées pour la navigation et la planification dans des environnements de jeux vidéo complexes. Nous combinons une politique neuronale de bas niveau avec un algorithme de planification classique pour améliorer la planification à longue distance et les performances de navigation dans de vastes environnements de 1km×1km.

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  • Authors: Souissi, Roiya;

    In a global context of climate change and water insecurity, soil moisture is an important land parameter for applications strongly dependent on water resources such as agriculture. Given its role in the soil-vegetation-atmosphere interactions, it is recognized as an essential climate variable (ECV). Root-Zone Soil Moisture (RZSM) is of particular interest since plants extract water and nutrients from the root zone. Over the past decades, remote sensing techniques have been employed to observe surface soil moisture (SSM). However, they do not allow the retrieval of RZSM due to the shallow penetration depth of the current sensors. In addition to direct measurements and indirect in-situ measurements, RZSM can be estimated via physically-based models, data assimilation techniques or data-driven methods. This thesis is structured in three axes and is centered on the prediction of RZSM at large scales and subkilometric resolutions using Artificial Neural Networks (ANNs). The first part focuses on the prediction of RZSM at different locations around the world using an ANN model based on only in-situ SSM information. A transferability study of the approach as well as the contribution of each soil moisture network were conducted. Overall, the model proved to be reliable in areas of strong seasonal dynamics but less efficient in areas where the link between surface and the root zone is weak, namely in regions of high evaporation rates. The second axis aims at complexifying the method in order to improve the performances there where the first approach was lacking. A hybridization of the method was conducted by feeding physical process-related variables to the ANN model, namely the soil moisture index (SWI), evaporation efficiency and the normalized difference vegetation index (NDVI). The results demonstrated that the ANN model composed of SSM features and all process-related variables was reliable in predicting RZSM. The individual impact of each variable on the quality of predictions was also highlighted via a climate analysis. The last axis concerns RZSM spatial mapping over continental Europe at a subkilometric resolution using the locally-trained ANN model of the second axis. RZSM 1 km maps were produced based on SSM 1 km data provided by the Copernicus SSM1km product and process-related variables. For validation purposes, 9 km and 36 km RZSM maps were also produced based on other SSM products. The 1 km RZSM product was consistent with the validation data over some areas but constrained by the C-band limitations (product SSM1km) over complex sceneries. The 9 km and 36 km RZSM maps which were generated by the same ANN model highlight the impact of data quality on the quality of the predictions. Overall, we demonstrated the feasibility of spatializing RZSM at large scales and subkilometric resolution from a locally-trained ANN model. More qualitative SSM data are expected from future missions and are promising for the enhancement of the prediction product.; Dans un contexte global de changement climatique et de défis liés à l'insécurité hydrique, l'humidité du sol est bel et bien une variable de fort intérêt pour des applications dépendant des ressources en eau telle que l'agriculture. Vu son rôle majeur dans les interactions sol-végétation-atmosphère, elle est reconnue comme une variable climatique essentielle (ECV). L'humidité du sol de la zone racinaire (RZSM) est particulièrement intéressante car les plantes extraient l'eau et les nutriments de la zone racinaire. Au cours des dernières décennies, les techniques de télédétection ont permis d'observer l'humidité du sol de surface (SSM) mais ne permettent pas l'acquisition de la RZSM vu la profondeur de pénétration limitée des capteurs actuels. Outre les mesures directes et les mesures indirectes in-situ, la RZSM peut être estimée via des méthodes basées sur la modélisation physique, techniques d'assimilation de données ou des méthodes basées sur les données. Cette thèse est structurée en trois axes et se focalise sur la prédiction de la RZSM à large échelle et à résolution subkilométrique en utilisant les réseaux de neurones artificiels (ANN). La première partie est centrée autour de la prédiction de la RZSM à différents endroits du monde à l'aide d'un modèle ANN qui se base uniquement sur des données in-situ de la SSM. Une étude de transférabilité de l'approche ainsi que de la contribution de chaque réseau d'humidité a été conduite. Dans l'ensemble, le modèle s'est avéré fiable dans les zones à fortes dynamiques saisonnières mais moins performant dans les zones où le lien entre surface et zone racinaire s'affaiblit telles que les zones à forts taux d'évaporation. Le deuxième axe vise à complexifier la méthode pour améliorer les performances là où la première approche est insuffisante. Une hybridation de la méthode est effectuée en alimentant le ANN par des variables liées aux processus physiques, à savoir l'indice d'humidité des sols (SWI), une efficacité d'évaporation et l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI). Les résultats ont montré que le modèle ANN composé des entrées SSM et de toutes les variables liées aux processus était plus fiable pour prédire la RZSM. L'impact individuel de chaque variable sur la qualité des prédictions a été également mis en évidence via une analyse climatique. Le dernier axe concerne la cartographie de la RZSM à l'échelle de l'Europe continentale et à résolution subkilométrique en utilisant le modèle ANN localement entraîné du deuxième axe. Des cartes de la RZSM à 1 km ont été produites à partir de données SSM à 1 km fournies par le produit Copernicus SSM1km et à partir des variables liées aux processus. En guise de validation, des cartes RZSM à 9 km et 36 km ont été aussi produites à partir d'autres produits SSM. Le produit RZSM à 1 km était en accord avec les données de validation sur certaines régions mais contrarié par les limitations de la bande C (produit SSM1km) sur les scènes complexes. Les cartes RZSM à 9 km et 36 km, générées par le même modèle ANN, soulignent l'impact de la qualité des données sur les prédictions. Dans l'ensemble, on a démontré la faisabilité de spatialiser la RZSM à large échelle et à résolution subkilométrique à partir d'un modèle ANN localement entraîné. Des données plus qualitatives de la SSM sont attendues de prochaines missions satellitaires et constituent une piste d'amélioration de l'approche.

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    Doctoral thesis . 2022
    Data sources: HAL-IRD
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      Doctoral thesis . 2022
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  • Authors: Amazirh, Abdelhakim;

    Optimizing water management in agriculture is essential over semi-arid areas in order to preserve water resources which are already low and erratic due to human actions and climate change. This thesis aims to use the synergy of multispectral remote sensing observations (radar, optical and thermal data) for high spatio-temporal resolution monitoring of crops water needs. In this context, different approaches using various sensors (Landsat-7/8, Sentinel-1 and MODIS) have been developed to provide information on the crop Soil Moisture (SM) and water stress at a spatio-temporal scale relevant to irrigation management. This work fits well the REC "Root zone soil moisture Estimates at the daily and agricultural parcel scales for Crop irrigation management and water use impact: a multi-sensor remote sensing approach" (http://rec.isardsat.com/) project objectives, which aim to estimate the Root Zone Soil Moisture (RZSM) for optimizing the management of irrigation water. Innovative and promising approaches are set up to estimate evapotranspiration (ET), RZSM, land surface temperature (LST) and vegetation water stress through SM indices derived from multispectral observations with high spatio-temporal resolution. The proposed methodologies rely on image-based methods, radiative transfer modelling and water and energy balance modelling and are applied in a semi-arid climate region (central Morocco). In the frame of my PhD thesis, three axes have been investigated. In the first axis, a Landsat LST-derived RZSM index is used to estimate the ET over wheat parcels and bare soil. The ET modelling estimation is explored using a modified Penman-Monteith equation obtained by introducing a simple empirical relationship between surface resistance (rc) and a RZSM index. The later is estimated from Landsat-derived land surface temperature (LST) combined with the LST endmembers (in wet and dry conditions) simulated by a surface energy balance model driven by meteorological forcing and Landsat-derived fractional vegetation cover. The investigated method is calibrated and validated over two wheat parcels located in the same area near Marrakech City in Morocco. In the next axis, a method to retrieve near surface (0-5 cm) SM at high spatial and temporal resolution is developed from a synergy between radar (Sentinel-1) and thermal (Landsat) data and by using a soil energy balance model. The developed approach is validated over bare soil agricultural fields and gives an accurate estimates of near surface SM with a root mean square difference compared to in situ SM equal to 0.03 m3 m-3. In the final axis a new method is developed to disaggregate the 1 km resolution MODIS LST at 100 m resolution by integrating the near surface SM derived from Sentinel-1 radar data and the optical-vegetation index derived from Landsat observations. The new algorithm including the S-1 backscatter as input to the disaggregation, produces more stable and robust results during the selected year. Where, 3.35 °C and 0.75 were the lowest RMSE and the highest correlation coefficient assessed using the new algorithm.; L'optimisation de la gestion de l'eau en agriculture est essentielle dans les zones semi-arides afin de préserver les ressources en eau qui sont déjà faibles et erratiques dues à des actions humaines et au changement climatique. Cette thèse vise à utiliser la synergie des observations de télédétection multispectrales (données radar, optiques et thermiques) pour un suivi à haute résolution spatio-temporelle des besoins en eau des cultures. Dans ce contexte, différentes approches utilisant divers capteurs (Landsat-7/8, Sentinel-1 et MODIS) ont été developpées pour apporter une information sur l'humidité du sol (SM) et le stress hydrique des cultures à une échelle spatio-temporelle pertinente pour la gestion de l'irrigation. Ce travail va parfaitement dans le sens des objectifs du projet REC "Root zone soil moisture Estimates at the daily and agricultural parcel scales for Crop irrigation management and water use impact: a multi-sensor remote sensing approach" (http://rec.isardsat.com/) qui visent à estimer l'humidité du sol dans la zone racinaire (RZSM) afin d'optimiser la gestion de l'eau d'irrigation. Des approches innovantes et prometteuses sont mises en place pour estimer l'évapotranspiration (ET), RZSM, la température de surface du sol (LST) et le stress hydrique de la végétation à travers des indices de SM dérivés des observations multispectrales à haute résolution spatio-temporelle. Les méthodologies proposées reposent sur des méthodes basées sur l'imagerie, la modélisation du transfert radiatif et la modélisation du bilan hydrique et d'énergie et sont appliquées dans une région à climat semi-aride (centre du Maroc). Dans le cadre de ma thèse, trois axes ont été explorés. Dans le premier axe, un indice de RZSM dérivé de LST-Landsat est utilisé pour estimer l'ET sur des parcelles de blé et des sols nus. L'estimation par modélisation de ET a été explorée en utilisant l'équation de Penman-monteith modifiée obtenue en introduisant une relation empirique simple entre la résistance de surface (rc) et l'indice de RZSM. Ce dernier est estimé à partir de la température de surface (LST) dérivée de Landsat, combinée avec les températures extrêmes (en conditions humides et sèches) simulée par un modèle de bilan d'énergie de surface piloté par le forçage météorologique et la fraction de couverture végétale dérivée de Landsat. La méthode utilisée est calibrée et validée sur deux parcelles de blé situées dans la même zone près de Marrakech au Maroc. Dans l'axe suivant, une méthode permettant de récupérer la SM de la surface (0-5 cm) à une résolution spatiale et temporelle élevée est développée à partir d'une synergie entre données radar (Sentinel-1) et thermique (Landsat) et en utilisant un modèle de bilan d'énergie du sol. L'approche développée a été validée sur des parcelles agricoles en sol nu et elle donne une estimation précise de la SM avec une différence quadratique moyenne en comparant à la SM in situ, égale à 0,03 m3 m-3. Dans le dernier axe, une nouvelle méthode est développée pour désagréger la MODIS LST de 1 km à 100 m de résolution en intégrant le SM proche de la surface dérivée des données radar Sentinel-1 et l'indice de végétation optique dérivé des observations Landsat. Le nouvel algorithme, qui inclut la rétrodiffusion S-1 en tant qu'entrée dans la désagrégation, produit des résultats plus stables et robustes au cours de l'année sélectionnée. Dont, 3,35 °C était le RMSE le plus bas et 0,75 le coefficient de corrélation le plus élevé évalués en utilisant le nouvel algorithme.

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  • Authors: Hadhri, Héla;

    Today, automatic digital cameras installed on the ground (ground based cameras) are used to observe natural phenomena such as glaciers, rivers, landslides, etc. The simultaneous use of two cameras in a stereo configuration allows one to have a time sequence of images (2 * 2D + T) that can be exploited to characterize a natural movement. My work consists of developing and optimizing this approach in three steps: first, the data preprocessing by extraction of control points, their characterization (stable / in movement) and matching images (temporal registration and / or stereo registration) with the given geometrical information extracted from the image data. In the second step it is possible, after the registration of the image sequence, to calculate the dense 2D displacement field between each pair of images by intercorrelation techniques. Subject to sufficient optimization calculations, it is interesting to not be limited to the displacement fields between pairs of consecutive images, but to build a network of pairs in which the fields are consistent. Such an approach is exploited in radar imaging by SBAS type methods (Small Baseline Subset) [LMMMPS2004] in interferometry (InSAR) or for displacements measured by offset tracking [CMPL2011] to overcome the perturbations. This strategy allows one to obtain a regularized displacement profile for each pixel and estimate a finer displacement field than those given by the initial image resolution and the residual errors. We will test this approach initially on PCS to characterize the measurement errors on the fixed part, and the PCM to punctually observe the reduction of uncertainty. We will then extend this approach to the collection of images to measure all the displacements present in the scene. And lastly, a parametric analysis of displacement fields performed by the identification of families of deterministic and stochastic spatiotemporal multidimensional models allowing us to describe the different trajectories of particles (regular / irregular). Concerning the areas with regular paths, we will focus on the exploitation of the differential Euler-Lagrange model [TYGP2013] to describe the deformation of blocks in the compression and acceleration zones of a glacier. Concerning the irregular trajectories, one is interested in the 2D + T and 3D + T extension of models with fractional integration/differentiation and fractional Brownian models to describe them. The relevance of these families of stochastic processes was showed in the study of the rectilinear movement of different particles (1D series, [APM2010]) or spatial (2D field [ABB2013]). Their extension in 2D + T and 3D + T is very promising but in practice it raises the problems of computational complexity (induced by the dimensionality) and the non-trivial problem of model parameters estimation. For each of these steps, the work will initially consist of conducting a thorough literature review of which the synthesis will permit the selection of the most appropriate techniques in the context of time series of stereo pairs and propose novel methods to overcome the remaining obstacles.; Aujourd'hui, les appareils photo numériques automatiques installés au sol (groundbased camera) sont employés pour observer des phénomènes naturels tels que glaciers, rivières, glissements de terrain, etc. L'utilisation simultanée de deux appareil-photos en configuration stéréoscopique permet de disposer de jeux de séries temporelles d'images (2 * 2D + T) qui peuvent être exploités pour caractériser un mouvement naturel. Mon travail consistera à développer et optimiser cette approche selon trois étapes. Premièrement, le pré-traitement (détéction de brume, etc) puis le prétraitement des données par extraction de points de contrôle, leurs caractérisations (stable / en mouvement) et l'appariement des images (recalage temporel et / ou recalage stéréo) avec comme donnée l'information géométrique et photométrique extraite des données images. Dans un second temps, il est possible, de calculer des champs de déplacement 2D denses entre chaque paire d'images par des techniques d'inter-corrélation. Sous réserve d'une optimisation suffisante des calculs, il est intéressant de ne pas se limiter aux champs entre paires d'images consécutives, mais de construire un réseau de couples au sein desquels les déplacements doivent être cohérents. Cette approche est exploitée en imagerie radar par les méthodes de type SBAS (Small BAselineSubset) [LMMMPS2004] en interférométrie (DInSAR) ou pour des déplacements mesurés par offset tracking [CMPL2011] afin de s'affranchir des perturbations. Cette stratégie permet d'obtenir en chaque pixel un profil de déplacement régularisé et d'estimer des déplacements plus fins que ceux autorisés par la résolution initiale des images et les erreurs résiduelles. On testera cette approche dans un premier temps sur les PCS afin de caractériser les erreurs de mesures sur les parties fixes, et sur les PCM afin d'observer ponctuellement la réduction d'incertitude. On étendra ensuite cette approche à l'ensemble de l'image afin de mesurer l'ensemble des déplacements présents dans la scène. Une analyse paramétrique des champs de déplacement calculés par identification de familles de modèles déterministes et stochastiques multidimensionnels spatio-temporels, permettra de décrire les différentes trajectoires de particules (régulière / non régulière). En dernier lieu, la disposition stéréoscopique des caméras nous permet d'étudier l'évolution dans le temps et en 3 dimensions de la scène observée. Cela nous permettra de convertir les déplacements images calculés précédemment en mètres et de raffiner les déplacements vus par les caméras gauches et droites. Pour chacune de ces étapes, le travail consistera dans un premier temps à effectuer une étude bibliographique approfondie dont la synthèse permettra de sélectionner les techniques les plus appropriées au contexte des séries temporelles de couples stéréo et de proposer des méthodes originales pour franchir les obstacles subsistants.

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    Hal-Diderot
    Doctoral thesis . 2020
    Data sources: Hal-Diderot
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      Doctoral thesis . 2020
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  • Authors: Troya-Galvis, Andrès;

    Automatic interpretation of very high spatial resolution remotely sensed images is a complex but necessary task. Object-based image analysis approaches are commonly used to deal with this kind of images. They consist in applying an image segmentation algorithm in order to construct the abjects of interest, and then classifying them using data-mining methods. Most of the existing work in this domain consider the segmentation and the classification independently. However, these two crucial steps are closely related. ln this thesis, we propose two different approaches which are based on data and knowledge quality in order to initialize, guide, and evaluate a segmentation and classification collaborative process. 1. The first approach is based on a mono-class extraction strategy allowing us to focus on the particular properties of a given thematic class in order to accurately label the abjects of this class. 2. The second approach deals with multi-class extraction and offers two strategies to aggregate several mono-class extractors to get a final and completely labelled image.; L'interprétation automatique d'images de télédétection à très haute résolution spatiale est une tâche complexe mais nécessaire. Les méthodes basées objet sont couramment employées pour traiter ce type d'images. Elles consistent à construire les objets d'intérêt au moyen d'une étape de segmentation puis à les classifier en utilisant des méthodes de fouille de données. La majorité des travaux entrepris dans ce domaine considèrent la segmentation et la classification de manière indépendante. Or, ces deux étapes cruciales du processus sont fortement liées. Dans cette thèse, nous proposons deux approches différentes basées sur la qualité des données et des connaissances, pour initialiser, guider et évaluer un processus collaboratif de manière objective: 1. Une première approche basée sur une stratégie d'extraction mono-classe qui permet de se focaliser sur les propriétés particulières d'une classe donnée afin de mieux labelliser les objets de cette classe par rapport au reste. 2. Une deuxième approche multi-classe offrant deux stratégies différentes d'agrégation d'extracteurs mono-classes qui permet l'obtention d'une image entièrement labellisée de manière automatique.

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    Authors: Devaurs, Didier;

    Planning a path for a robot in a complex environment is a crucial issue in robotics. So-called probabilistic algorithms for path planning are very successful at solving difficult problems and are applied in various domains, such as aerospace, computer animation, and structural biology. However, these methods have traditionally focused on finding paths avoiding collisions, without considering the quality of these paths. In recent years, new approaches have been developed to generate high-quality paths: in robotics, this can mean finding paths maximizing safety or control; in biology, this means finding motions minimizing the energy variation of a molecule. In this thesis, we propose several extensions of these methods to improve their performance and allow them to solve ever more difficult problems. The applications we present stem from robotics (industrial inspection and aerial manipulation) and structural biology (simulation of molecular motions and exploration of energy landscapes).; Planifier le chemin d’un robot dans un environnement complexe est un problème crucial en robotique. Les méthodes de planification probabilistes peuvent résoudre des problèmes complexes aussi bien en robotique, qu’en animation graphique, ou en biologie structurale. En général, ces méthodes produisent un chemin évitant les collisions, sans considérer sa qualité. Récemment, de nouvelles approches ont été créées pour générer des chemins de bonne qualité : en robotique, cela peut être le chemin le plus court ou qui maximise la sécurité ; en biologie, il s’agit du mouvement minimisant la variation énergétique moléculaire. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs extensions de ces méthodes, pour améliorer leurs performances et leur permettre de résoudre des problèmes toujours plus difficiles. Les applications que nous présentons viennent de la robotique (inspection industrielle et manipulation aérienne) et de la biologie structurale (mouvement moléculaire et conformations stables).

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    Authors: Langlois, Barbara;

    Les agroécosystèmes font face à un déclin des services écosystémiques (SE) de régulation, non-marchands. Nous l’interprétons via deux concepts économiques : les biens publics qui appellent une régulation, et la production jointe qui souligne les conséquences des interactions entre SE dans leur régulation. Cette thèse étudie comment accroître la fourniture de SE non-marchands par des incitations économiques, en prenant en compte la multiplicité des SE et les interactions entre eux. Nous étudions d’abord la régulation des biens publics joints à l’aide de microéconomie théorique. Ensuite, nous menons une analyse appliquée avec des données agroécologiques simulées et des méthodes numériques pour définir les solutions coût-efficientes et les incitations pour leur mise en oeuvre. Nous comparons plus particulièrement les incitations basées sur les actions et sur les résultats. Nous montrons théoriquement que les interactions entre SE rendent leur régulation plus complexe, notamment avec des incitations basées sur les résultats, et quand le coût varie selon les bouquets de SE. Dans l’analyse appliquée, nous montrons que prendre en compte le coût de la fourniture des SE est crucial pour maximiser leur fourniture avec un budget limité. Nous montrons que les incitations basées sur les résultats sélectionnent les solutions coût-efficientes mais induisent un budget plus élevé que les incitations basées sur les actions, à cause des interactions entre SE. Enfin, nous montrons que l’analyse à l’échelle du paysage et l’hétérogénéité modifient les solutions qui maximisent les SE, mais pas les propriétés des deux types d’incitations. Nos résultats soulignent que les politiques agroenvironnementales doivent cibler les services écosystémiques de manière intégrée, si possible à l’échelle de la ferme ou du paysage et considérer le coût de leur fourniture. Les incitations basées sur les résultats ne sont pas la solution à tous les problèmes des politiques agroenvironnementales. Agroecosystems show a decline in regulating, non-marketed ecosystem services (ES). We interpret this decline through two economic concepts: public goods, which call for regulation, and joint production, which underlines the role of interactions among ecosystem services in their regulation. This thesis studies how to increase the provision of non-marketed ES through the implementation of economic incentives, while accounting for their multiplicity and the complex interactions among them. We first study the regulation of joint public goods with microeconomic theory. We then carry an applied analysis with simulated agroecological data and numerical methods to define cost-efficient solutions and simulate the implementation these solutions with economic incentives. We especially compare result-based and action-based incentives. We show theoretically that interactions among ES make their regulation more complex, especially with result-based incentives and when the production cost varies among bundles of ES. In the applied analysis, we show that accounting for the cost is crucial to maximise ES with a limited budget. We show that result-based incentives select cost-efficient bundles of ES but lead to higher policy budgets than action-based ones, due to interactions among ES. Eventually, we show that considering the landscape scale and heterogeneity plays on the solutions maximising ES, but not on the comparison between result-based and actionbased incentives. Our results underline that agri-environmental policies need to target ES in a integrative way, at the farm or landscape scale, and consider the cost of providing non-marketed ES. Result-based incentives don’t solve all issues of agrienvironmental policies.

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    ProdInra
    Thesis . 2018
    License: CC BY SA
    Data sources: ProdInra
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  • Authors: Guinet, Maé;