Reconstitutions of environmental changes in lacustrine archives by hyperspectral imaging

Les lacs piègent des particules sédimentaires au fil du temps de manière à former des archives sédimentaires. Tracer l’origine des particules archivées avec une résolution stratigraphique particulièrement détaillée conduit à reconstituer une ou des informations paléoenvironnementales permettant d’identifier les changements environnementaux passés. Afin de décrypter ces informations, les techniques d’analyse des carottes sédimentaires nécessitent d’identifier des marqueurs de leur composition à haute résolution. L’imagerie l’hyperspectrale demeure une des rares techniques capables de représenter ces marqueurs en deux dimensions pour caractériser les variations de la composition du sédiment et les structures stratigraphiques les plus fines. Dans ce mémoire, le potentiel de l’imagerie est mis en valeur à travers l’étude de plusieurs cas. L’objectif est de reconstituer des changements environnementaux à partir de l’origine des matières organiques (MO) sédimentaires à hauterésolution rapidement et sans destruction des archives. Plusieurs marqueurs hyperspectraux permettant de comprendre l’origine des MO sont développés sur deux sites d’étude choisis pour leur potentielle signature organique sédimentaire. Dans un environnement méditerranéen, les apports en MO détritique dans les sédiments du lac Bresson tracent les épisodes d'incendie du couvert forestier alors que les variations de carbone organique total (COT) dans une série d’archives sédimentaires reconstruisent les fluctuations de l’érosion glaciaire dans un lac arctique. Dans ces deux cas, la MO d’origine détritique est tracée pour la première fois par une méthode non-destructive et le traçage de la MO issue de la productivitéprimaire aquatique (plus classique) est amélioré par un nouvel indice spectroscopique. Ces marqueurs sont validés par des méthodes utilisées en routine (HPLC, comptage des particules de charbon, pyrolyse Rock-Eval 6) puis calibrés par ces techniques pour reconstruire des concentrations en COT à haute résolution. L’imagerie hyperspectrale permet donc de tracer lacomposition sédimentaire, voire des variations géochimiques, pour quantifier l'origine des apports organiques. Ces résultats apparaissent comme prometteurs et fournissent les bases essentielles pour développer l'utilisation en routine de cette nouvelle technique afin de reconstituer finement les changements environnementaux passés.Over time, lakes trap sedimentary particles that form sedimentary reserves. Tracing the origin of those particles with a precise stratigraphic resolution, involves reconstituting one or more paleo environmental information thus allowing the identification of past environmental changes. Decrypting that information requires a sedimentary carrot analysis technic to identify their high resolution composition indicators. Hyperspectral imagery remains one of the rare technics capable of showing those indicators in a two dimensional form so as to characterize the variations in the composition of the sediment as well as the finer stratigraphic structures. In comparison to the methods used routinely, hyperspectral imagery is a highresolution (nanometers resolution) technic that does not destroy the core of the sediment and is time efficient (1 hour per meter of sediment). In this thesis, the potential of the high resolution imagery is highlighted through the study of several case studies. The aim is to reconstitute environmental changes based on the origin of high resolution sedimentary organic matter (OM) quickly whilst preserving their history. Several hyperspectral indicators have been developed on two carefully chosen study sites to understand the origins of those OM. Those sites were chosen based on their potential sedimentary organic signature. In a Mediterranean environment, detrital OM inputs in the Bresson lake give a history of the various forest fires whereas the organic carbon variations in a series of reserve sediments, reconstruct the fluctuations of glacier erosion in an artic lake. In both cases, the OM of detrital origin is traced for the first time through a non-destructive method. Tracing OM issued from Primary aquatic production is improved with a new spectroscopic index. These indicators are validated by the methods routinely used (HPLC and RE6) then are calibrated by these technics in order to rebuilt high resolution COT concentrations. Hyperspectral imagery allows to trace the sedimentary composition and to see geo chemical variations in order to quantify the origin of organic inputs. Those results seem promising and bring essential foundations to develop the routine use of this new technic in order to reconstitute accurately past environmental changes

Reconstructions de changements environnementaux dans les archives lacustres par imagerie hyperspectrale

Over time, lakes trap sedimentary particles that form sedimentary reserves. Tracing the origin of those particles with a precise stratigraphic resolution, involves reconstituting one or more paleo environmental information thus allowing the identification of past environmental changes. Decrypting that information requires a sedimentary carrot analysis technic to identify their high resolution composition indicators. Hyperspectral imagery remains one of the rare technics capable of showing those indicators in a two dimensional form so as to characterize the variations in the composition of the sediment as well as the finer stratigraphic structures. In comparison to the methods used routinely, hyperspectral imagery is a highresolution (nanometers resolution) technic that does not destroy the core of the sediment and is time efficient (1 hour per meter of sediment). In this thesis, the potential of the high resolution imagery is highlighted through the study of several case studies. The aim is to reconstitute environmental changes based on the origin of high resolution sedimentary organic matter (OM) quickly whilst preserving their history. Several hyperspectral indicators have been developed on two carefully chosen study sites to understand the origins of those OM. Those sites were chosen based on their potential sedimentary organic signature. In a Mediterranean environment, detrital OM inputs in the Bresson lake give a history of the various forest fires whereas the organic carbon variations in a series of reserve sediments, reconstruct the fluctuations of glacier erosion in an artic lake. In both cases, the OM of detrital origin is traced for the first time through a non-destructive method. Tracing OM issued from Primary aquatic production is improved with a new spectroscopic index. These indicators are validated by the methods routinely used (HPLC and RE6) then are calibrated by these technics in order to rebuilt high resolution COT concentrations. Hyperspectral imagery allows to trace the sedimentary composition and to see geo chemical variations in order to quantify the origin of organic inputs. Those results seem promising and bring essential foundations to develop the routine use of this new technic in order to reconstitute accurately past environmental changes.Les lacs piègent des particules sédimentaires au fil du temps de manière à former des archives sédimentaires. Tracer l’origine des particules archivées avec une résolution stratigraphique particulièrement détaillée conduit à reconstituer une ou des informations paléoenvironnementales permettant d’identifier les changements environnementaux passés. Afin de décrypter ces informations, les techniques d’analyse des carottes sédimentaires nécessitent d’identifier des marqueurs de leur composition à haute résolution. L’imagerie l’hyperspectrale demeure une des rares techniques capables de représenter ces marqueurs en deux dimensions pour caractériser les variations de la composition du sédiment et les structures stratigraphiques les plus fines. Dans ce mémoire, le potentiel de l’imagerie est mis en valeur à travers l’étude de plusieurs cas. L’objectif est de reconstituer des changements environnementaux à partir de l’origine des matières organiques (MO) sédimentaires à hauterésolution rapidement et sans destruction des archives. Plusieurs marqueurs hyperspectraux permettant de comprendre l’origine des MO sont développés sur deux sites d’étude choisis pour leur potentielle signature organique sédimentaire. Dans un environnement méditerranéen, les apports en MO détritique dans les sédiments du lac Bresson tracent les épisodes d'incendie du couvert forestier alors que les variations de carbone organique total (COT) dans une série d’archives sédimentaires reconstruisent les fluctuations de l’érosion glaciaire dans un lac arctique. Dans ces deux cas, la MO d’origine détritique est tracée pour la première fois par une méthode non-destructive et le traçage de la MO issue de la productivitéprimaire aquatique (plus classique) est amélioré par un nouvel indice spectroscopique. Ces marqueurs sont validés par des méthodes utilisées en routine (HPLC, comptage des particules de charbon, pyrolyse Rock-Eval 6) puis calibrés par ces techniques pour reconstruire des concentrations en COT à haute résolution. L’imagerie hyperspectrale permet donc de tracer lacomposition sédimentaire, voire des variations géochimiques, pour quantifier l'origine des apports organiques. Ces résultats apparaissent comme prometteurs et fournissent les bases essentielles pour développer l'utilisation en routine de cette nouvelle technique afin de reconstituer finement les changements environnementaux passés

Unsupervised Domain Adaptation for Regression Using Dictionary Learning

International audienceUnsupervised domain adaptation aims to generalize the knowledge learned on a labeled source domain across an unlabeled target domain. Most of existing unsupervised approaches are feature-based methods that seek to find domain invariant features. Despite their wide applications, these approaches proved to have some limitations especially in regression tasks. In this paper, we study the problem of unsupervised domain adaptation for regression tasks. We highlight the obstacles faced in regression compared to a classification task in terms of sensitivity to the scattering of data in feature space. We take this issue and propose a new unsupervised domain adaptation approach based on dictionary learning. We seek to learn a dictionary on source data and follow an optimal direction trajectory to minimize the residue of the reconstruction of the target data with the same dictionary. For stable training of a neural network, we provide a robust implementation of a projected gradient descent dictionary learning framework, which allows to have a backpropagation friendly end-to-end method. Experimental results show that the proposed method outperforms significantly most of state-of-the-art methods on several well-known benchmark datasets, especially when transferring knowledge from synthetic to real domains

Interpolation spatiale avec un réseau de neurones génératif comme alternative au krigeage

International audienceEn géosciences, les méthodes d'interpolation spatiale peuvent être divisées en géostatistiques, non-géostatistiques ou hybrides. Le krigeage est une méthode couramment utilisée en géostatistique, sous l'hypothèse d'une distribution normale des données. De plus, il peut être très gourmand en ressources lorsqu'il est utilisé pour réaliser une interpolation avec un volume de données conséquent. Les méthodes non-géostatistiques ont bénéficié des avancées récentes des Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN), mais elles exigent une quantité importante de données étiquetées pour produire des résultats performants. Les approches hybrides sont limitées de part leurs dépendances aux contraintes associées aux approches géostatistiques. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode d'interpolation spatiale non-géostatistique par apprentissage profond, en se basant sur une technique de reconstruction d'image sans entraînement au préalable, permettant ainsi de surmonter les limites des GAN. Notre méthode utilise des connexions résiduelles et un sur-échantillonnage bi-cubique dans le but d'adapter la technique de reconstruction d'image à notre application. Elle s'appuie sur un réseau de neurones convolutifs pour produire une carte à partir d'une carte de valeurs aléatoires, en réduisant la différence entre la carte générée et les valeurs observées. L'approche proposée est évaluée sur un jeu de données de modèle numérique de terrain selon deux méthodes d'échantillonnage différentes : régulière et aléatoire. Les résultats montrent des performances supérieures par rapport à l'état de l'art des méthodes l'interpolation

CONTRASTIVE LEARNING FOR REGRESSION ON HYPERSPECTRAL DATA

International audienceContrastive learning has demonstrated great effectiveness in representation learning especially for image classification tasks. However, there is still a shortage in the studies targeting regression tasks, and more specifically applications on hyperspectral data. In this paper, we propose a contrastive learning framework for the regression tasks for hyperspectral data. To this end, we provide a collection of transformations relevant for augmenting hyperspectral data, and investigate contrastive learning for regression. Experiments on synthetic and real hyperspectral datasets show that the proposed framework and transformations significantly improve the performance of regression models, achieving better scores than other state-of-the-art transformations

Hyperspectral characterization of soil matrix effects by coupling physical models and machine learning methods

International audienc

Interpolation spatiale avec un réseau de neurones génératif comme alternative au krigeage

International audienceEn géosciences, les méthodes d'interpolation spatiale peuvent être divisées en géostatistiques, non-géostatistiques ou hybrides. Le krigeage est une méthode couramment utilisée en géostatistique, sous l'hypothèse d'une distribution normale des données. De plus, il peut être très gourmand en ressources lorsqu'il est utilisé pour réaliser une interpolation avec un volume de données conséquent. Les méthodes non-géostatistiques ont bénéficié des avancées récentes des Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN), mais elles exigent une quantité importante de données étiquetées pour produire des résultats performants. Les approches hybrides sont limitées de part leurs dépendances aux contraintes associées aux approches géostatistiques. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode d'interpolation spatiale non-géostatistique par apprentissage profond, en se basant sur une technique de reconstruction d'image sans entraînement au préalable, permettant ainsi de surmonter les limites des GAN. Notre méthode utilise des connexions résiduelles et un sur-échantillonnage bi-cubique dans le but d'adapter la technique de reconstruction d'image à notre application. Elle s'appuie sur un réseau de neurones convolutifs pour produire une carte à partir d'une carte de valeurs aléatoires, en réduisant la différence entre la carte générée et les valeurs observées. L'approche proposée est évaluée sur un jeu de données de modèle numérique de terrain selon deux méthodes d'échantillonnage différentes : régulière et aléatoire. Les résultats montrent des performances supérieures par rapport à l'état de l'art des méthodes l'interpolation

Apprentissage contrastif pour l'adaptation de domaine en régression

-L'adaptation de domaine non supervisée relève le défi d'utiliser des modèles d'apprentissage statistique sur des données de distribution différente de celle des données d'entraînement. Cela impose d'apprendre des représentations efficaces qui peuvent être généralisées à travers les domaines. Dans cet article, nous étudions l'utilisation de l'apprentissage contrastif pour améliorer les approches d'adaptation de domaine. À cette fin, l'apprentissage contrastif est appliqué à l'espace latent d'un réseau de neurones, où l'objectif est d'apprendre une représentation qui maximise la similitude entre des exemples similaires et minimise la similitude entre des exemples dissemblables. En outre, pour minimiser l'écart entre les domaines source et cible, le procédé utilise l'apprentissage par dictionnaire, où les dictionnaires sont extraits à la fois des données source et cible et la trajectoire entre les deux dictionnaires est minimisée. La méthode proposée est évaluée sur le jeu de données dSprites, montrant de meilleures performances que les méthodes de l'état de l'art