Caractérisation spatio-temporelle de la dynamique des trouées et de la réponse de la forêt boréale à l'aide de données lidar multi-temporelles

La forêt boréale est un écosystème hétérogène et dynamique façonné par les perturbations naturelles comme les feux, les épidémies d'insectes, le vent et la régénération. La dynamique des trouées joue un rôle important dans la dynamique forestière parce qu'elle influence le recrutement de nouveaux individus au sein de la canopée et la croissance de la végétation avoisinante par une augmentation des ressources. Bien que l'importance des trouées en forêt boréale fut reconnue, les connaissances nécessaires à la compréhension des relations entre le régime de trouées et la dynamique forestière, en particulier sur la croissance, sont souvent manquantes. Il est difficile d'observer et de mesurer extensivement la dynamique des trouées ou les changements de la canopée simultanément dans le temps et l'espace avec des données terrain ou des images bidimensionnelles (photos aériennes,...) et ce particulièrement dans des systèmes complexes comme les forêts ouvertes ou morcelées. De plus, la plupart des recherches furent menées en s'appuyant sur seulement quelques trouées représentatives bien que les interactions entre les trouées et la structure forestière furent rarement étudiées de manière conjointe. Le lidar est un système qui balaye la surface terrestre avec des faisceaux laser permettant d'obtenir une image dense de points en trois dimensions montrant les aspects structuraux de la végétation et de la topographie sous-jacente d'une grande superficie. Nous avons formulé l'hypothèse que lorsque les retours lidar de tirs quasi-verticaux sont denses et précis, ils permettent une interprétation de la géométrie des trouées et la comparaison de celles-ci dans le temps, ce qui nous informe à propos de leur influence sur la dynamique forestière. De plus, les mesures linéaires prises à différents moments dans le temps permettraient de donner une estimation fiable de la croissance. Ainsi, l'objectif de cette recherche doctorale était de développer des méthodes et d'accroître nos connaissances sur le régime de trouées et sa dynamique, et de déterminer comment la forêt boréale mixte répond à ces perturbations en termes de croissance et de mortalité à l'échelle locale. Un autre objectif était aussi de comprendre le rôle à court terme des ouvertures de la canopée dans un peuplement et la dynamique successionelle. Ces processus écologiques furent étudiés en reconstituant la hauteur de la surface de la canopée de la forêt boréale par l'utilisation de données lidar prises. en 1998, 2003 (et 2007), mais sans spécifications d'études similaires. L'aire d'étude de 6 km² dans la Forêt d'Enseignement et de Recherche du Lac Duparquet, Québec, Canada, était suffisamment grande pour capter la variabilité de la structure de la canopée et de la réponse de la forêt à travers une gamme de peuplements à différents stades de développement. Les recherches menées lors de cette étude ont révélé que les données lidar multi-temporelles peuvent être utilisées a priori dans toute étude de télédétection des changements, dont l'optimisation de la résolution des matrices et le choix de l'interpolation des algorithmes sont essentiels (pour les surfaces végétales et terrestres) afin d'obtenir des limites précises des trouées. Nous avons trouvé qu'une technique basée sur la croissance de régions appliquée à une surface lidar peut être utilisée pour délimiter les trouées avec une géométrie précise et pour éliminer les espaces entre les arbres représentant de fausses trouées. La comparaison de trouées avec leur délimitation Iidar le long de transects linéaires de 980 mètres montre une forte correspondance de 96,5%. Le lidar a été utilisé avec succès pour délimiter des trouées simples (un seul arbre) ou multiples (plus de 5 m²). En utilisant la combinaison de séries temporelles de trouées dérivées du lidar, nous avons développé des méthodes afin de délimiter les divers types d'évènements de dynamique des trouées: l'occurrence aléatoire de trouées, l'expansion de trouées et la fermeture de trouées, tant par la croissance latérale que la régénération. La technique proposée pour identifier les hauteurs variées arbre/gaulis sur une image lidar d'un Modèle de Hauteur de Couvert (MHC) a montré près de 75 % de correspondance avec les localisations photogrammétriques. Les taux de croissance libre suggérés basés sur les donnés lidar brutes après l'élimination des sources possibles d'erreur furent utilisés subséquemment pour des techniques statistiques afin de quantifier les réponses de croissance en hauteur qui ont été trouvées afin de faire varier la localisation spatiale en respect de la bordure de la trouée. À partir de la combinaison de donnés de plusieurs groupes d'espèces (de conifères et décidues) interprétée à partir d'images à haute résolution avec des données structurales lidar nous avons estimé les patrons de croissance en hauteur des différents groupes arbres/gaulis pour plusieurs contextes de voisinage. Les résultats on montré que la forêt boréale mixte autour du lac Duparquet est un système hautement dynamique, où la perturbation de la canopée joue un rôle important même pour une courte période de temps. La nouvelle estimation du taux de formation des trouées était de 0,6 %, ce qui correspond à une rotation de 182 ans pour cette forêt. Les résultats ont montré aussi que les arbres en périphérie des trouées étaient plus vulnérables à la mortalité que ceux à l'intérieur du couvert, résultant en un élargissement de la trouée. Nos résultats confirment que tant la croissance latérale que la croissance en hauteur de la régénération contribuent à la fermeture de la canopée à un taux annuel de 1,2 %. Des évidences ont aussi montré que les trouées de conifères et de feuillus ont des croissances latérales (moyenne de 22 cm/an) et verticales similaires sans tenir compte de leur localisation et leur hauteur initiale. La croissance en hauteur de tous les gaulis était fortement positive selon le type d'évènement et la superficie de la trouée. Les résultats suggèrent que la croissance des gaulis de conifères et de feuillus atteint son taux de croissance maximal à des distances respectives se situant entre 0,5 et 2 m et 1,5 et 4 m à partir de la bordure d'une trouée et pour des ouvertures de moins de 800 m² et 250 m² respectivement. Les effets des trouées sur la croissance en hauteur d'une forêt intacte se faisaient sentir à des distance allant jusqu'à à 30 m et 20 m des trouées, respectivement pour les feuillus et les conifères. Des analyses fines de l'ouverture de la canopée montrent que les peuplements à différents stades de développement sont hautement dynamiques et ne peuvent systématiquement suivre les mêmes patrons successionels. Globalement, la forêt est presqu'à l'équilibre compositionnel avec une faible augmentation de feuillus, principalement dû à la régénération de type infilling plutôt qu'une transition successionelle de conifères tolérants à l'ombre. Les trouées sont importantes pour le maintien des feuillus puisque le remplacement en sous-couvert est vital pour certains résineux. L'étude à démontré également que la dernière épidémie de tordeuse des bourgeons de l'épinette qui s'est terminée il y a 16 ans continue d'affecter de vieux peuplements résineux qui présentent toujours un haut taux de mortalité. Les résultats obtenus démontrent que lidar est un excellent outil pour acquérir des détails rapidement sur les dynamiques spatialement extensives et à court terme des trouées de structures complexes en forêt boréale. Les évidences de cette recherche peuvent servir tant à l'écologie, la sylviculture, l'aménagement forestier et aux spécialistes lidar. Ces idées ajoutent une nouvelle dimension à notre compréhension du rôle des petites perturbations et auront une implication directe pour les aménagistes forestiers en quête d'un aménagement forestier écologique et du maintien des forêts mixtes. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Perturbation naturelle, Dynamique forestière, Dynamique des trouées, Croissances latérales, Régénération, Succession, Lidar à retours discrets, Grande superficie, Localisation des arbres individuels, Croissance en hauteur

NoPeek: Information leakage reduction to share activations in distributed deep learning

For distributed machine learning with sensitive data, we demonstrate how minimizing distance correlation between raw data and intermediary representations reduces leakage of sensitive raw data patterns across client communications while maintaining model accuracy. Leakage (measured using distance correlation between input and intermediate representations) is the risk associated with the invertibility of raw data from intermediary representations. This can prevent client entities that hold sensitive data from using distributed deep learning services. We demonstrate that our method is resilient to such reconstruction attacks and is based on reduction of distance correlation between raw data and learned representations during training and inference with image datasets. We prevent such reconstruction of raw data while maintaining information required to sustain good classification accuracies

Iterative Embedding with Robust Correction using Feedback of Error Observed

Abstract Nonlinear dimensionality reduction techniques of today are highly sensitive to outliers. Almost all of them are spectral methods and differ from each other over their treatment of the notion of neighborhood similarities computed amongst the high-dimensional input data points. These techniques aim to preserve the notion of this similarity structure in the low-dimensional output. The presence of unwanted outliers in the data directly influences the preservation of these neighborhood similarities amongst the majority of the non-outlier data, as these points ocuring in majority need to simultaneously satisfy their neighborhood similarities they form with the outliers while also satisfying the similarity structure they form with the non-outlier data. This issue disrupts the intrinsic structure of the manifold on which the majority of the non-outlier data lies when preserved via a homeomorphism on a lowdimensional manifold. In this paper we come up with an iterative algorithm that analytically solves for a non-linear embedding with monotonic improvements after each iteration. As an application of this iterative manifold learning algorithm, we come up with a framework that decomposes the pair-wise error observed between all pairs of points and update the neighborhood similarity matrix dynamically to downplay the effect of the outliers, over the majority of the non-outlier data being embedded into a lower dimension. Preliminary work. Under review by MLIS 2015. Do not distribute