Cartographie extensive d'attributs forestiers en milieu boréal à partir d'images satellitaires et de photographies aériennes

Les forêts boréales nordiques sont peu habitées et le réseau de transport dans ces régions est peu étendu, ce qui rend difficile l'accès en forêt pour sonder l'état de la ressource forestière. Ces milieux nordiques représentent néanmoins un très grand potentiel au niveau des ressources et de leur biodiversité. Leur homogénéité en terme de composition d'essences d'arbres favorisent l'utilisation des outils de télédétection pour leur cartographie ou monitoring sur de grands territoires. Le présent projet de recherche vise d'abord à développer une méthode de cartographie des attributs forestiers à échelle locale à partir d'images à très haute résolution spatiale (QuickBird ou WorldView) et de photographies aériennes acquises à une résolution spatiale de 30 cm. Une carte matricielle d'attributs forestiers (hauteur de peuplement, densité, surface terrière et volume marchand) à échelle locale est calculée à partir d'images à très haute résolution spatiale et basée sur une méthode de fraction d'ombre. Ensuite, la méthode de fraction d'ombre est étendue pour s'appliquer à des photographies aériennes dans le but de calculer des cartes d'attributs forestiers. Ces cartes locales d'attributs forestiers servent à enrichir la base de données des placettes d'inventaire. Enfin ces données locales sont spatialement généralisées à l'aide des méthodes de kNN (k Nearest Neighbor) et KMSN (k Most Similar Neighbors) pour cartographier les attributs forestiers à une échelle régionale. Les résultats obtenus de la cartographie locale et régionale démontrent le fort potentiel de l'approche développée avec des coefficients de régressions de 36 à 92% pour le modèle (local) de fraction d'ombre ainsi que des erreurs quadratiques moyennes de 18 à 58% pour la carte régionale d'attributs forestiers. Le couplage de ces méthodes permet donc de cartographier de grandes superficies du paysage forestier québécois avec très peu de ressources financière, humaine et technique

Méthode de calcul de la biomasse aérienne des arbres de peuplements d'épinette noire (Picea mariana) en forêt subarctique à l'aide de la fraction d'ombre sur les images Quickbird et Ikonos

Les besoins de gestion et les obligations internationales (tel que le protocole de Kyoto) exigent d'améliorer nos méthodes de cartographie de la biomasse forestière aérienne (BFA) pour tout le territoire canadien.Les contraintes en ressources sont très grandes pour les régions boréales et subarctiques, ce qui résulte en un faible nombre de placette d'échantillonnage terrain (PET). Nous avons donc développé et testé une méthode pour la cartographie de la BFA des peuplements constitués majoritairement d'épinette noire ( Picea mariana ) (i) en établissant des placettes satellites (PS), substituts des traditionnelles et coûteuses PET et (ii) en établissant des cartes de BFA à toute la surface des images satellites à très haute résolution spatiale (ISTHRS). 112 PET de 400 m[indice suérieur 2 ont été établies sur trois régions pilotes (chacune couverte par une images Quickbird) dans le but de développer et de tester la méthode. Ces PET fournissent les mesures requises pour calculer la BFA des arbres de chaque PET à partir d'équations allométriques de la littérature scientifique. La BFA au niveau de la PET est ensuite calculée en additionnant la contribution de tous les arbres d'une PET.--Résumé abrégé par UMI

Introduction à l’apprentissage automatique en pharmacométrie : concepts et applications

L’apprentissage automatique propose des outils pour faire face aux problématiques d’aujourd’hui et de demain. Les récentes percées en sciences computationnelles et l’émergence du phénomène des mégadonnées ont permis à l’apprentissage automatique d’être mis à l’avant plan tant dans le monde académique que dans la société. Les récentes réalisations de l’apprentissage automatique dans le domaine du langage naturel, de la vision et en médecine parlent d’eux-mêmes. La liste des sciences et domaines qui bénéficient des techniques de l’apprentissage automatique est longue. Cependant, les tentatives de coopération avec la pharmacométrie et les sciences connexes sont timides et peu nombreuses. L’objectif de ce projet de maitrise est d’explorer le potentiel de l’apprentissage automatique en sciences pharmaceutiques. Cela a été réalisé par l’application de techniques et des méthodes d’apprentissage automatique à des situations de pharmacologie clinique et de pharmacométrie. Le projet a été divisé en trois parties. La première partie propose un algorithme pour renforcer la fiabilité de l’étape de présélection des covariables d’un modèle de pharmacocinétique de population. Une forêt aléatoire et l’XGBoost ont été utilisés pour soutenir la présélection des covariables. Les indicateurs d’importance relative des variables pour la forêt aléatoire et pour l’XGBoost ont bien identifié l’importance de toutes les covariables qui avaient un effet sur les différents paramètres du modèle PK de référence. La seconde partie confirme qu’il est possible d’estimer des concentrations plasmatiques avec des méthodes différentes de celles actuellement utilisés en pharmacocinétique. Les mêmes algorithmes ont été sélectionnés et leur ajustement pour la tâche était appréciable. La troisième partie confirme la possibilité de faire usage des méthodes d'apprentissage automatique pour la prédiction de relations complexes et typiques à la pharmacologie clinique. Encore une fois, la forêt aléatoire et l’XGBoost ont donné lieu à un ajustement appréciable.Machine learning offers tools to deal with current problematics. Recent breakthroughs in computational sciences and the emergence of the big data phenomenon have brought machine learning to the forefront in both academia and society. The recent achievements of machine learning in natural language, computational vision and medicine speak for themselves. The list of sciences and fields that benefit from machine learning techniques is long. However, attempts to cooperate with pharmacometrics and related sciences are timid and limited. The aim of this Master thesis is to explore the potential of machine learning in pharmaceutical sciences. This has been done through the application of machine learning techniques and methods to situations of clinical pharmacology and pharmacometrics. The project was divided into three parts. The first part proposes an algorithm to enhance the reliability of the covariate pre-selection step of a population pharmacokinetic model. Random forest and XGBoost were used to support the screening of covariates. The indicators of the relative importance of the variables for the random forest and for XGBoost recognized the importance of all the covariates that influenced the various parameters of the PK model of reference. The second part exemplifies the estimation of plasma concentrations using machine learning methods. The same algorithms were selected and their fit for the task was appreciable. The third part confirms the possibility to apply machine learning methods in the prediction of complex relationships, as some typical clinical pharmacology relationships. Again, random forest and XGBoost got a nice adjustment

Can compassion-focused imagery be used as an attention bias modification treatment?

Compassion focused-imagery (CFI), one of the psychological interventions of compassion-focused therapy, is receiving increasing attention. It is a therapeutic tool that targets the process of self-criticism by prompting individuals to imagine themselves as compassionate or to imagine receiving compassion from an ideal compassionate other. This research examines the role of self-criticism in the attentional processing of emotional stimuli, namely, critical and compassionate facial expressions. It is hypothesized that the activation of positive social emotions through CFI plays a role in broadening attention in the processing of emotional stimuli. The McEwan Faces stimulus set, which includes critical, neutral and compassionate faces, was used to create an attentional bias task called the dot probe task. The processing of emotional faces was assessed before and after exposure to either CFI or neutral imagery, controlling for the process of sensory integration (n = 80). A between-subject analysis was used to test the hypothesis. Before the imagery task, participants tended to look away from critical faces, and their level of self-criticism played a role. Both types of imagery significantly reduced the bias away from critical faces when the stimuli were presented for 1200 ms. This effect was reversed in the neutral condition for participants with high levels of self-criticism but not in the CFI condition. Interestingly, self-criticism impacts the attentional treatment of critical faces and the effect of imagery entailing sensory integration on this treatment. CFI seems to preserve this effect for participants with high levels of self-criticism, possibly due to the activation of positive social emotions.N/

sgsR: a structurally guided sampling toolbox for LiDAR-based forest inventories

Establishing field inventories can be labor intensive, logistically challenging and expensive. Optimizing a sample to derive accurate forest attribute predictions is a key management-level inventory objective. Traditional sampling designs involving pre-defined, interpreted strata could result in poor selection of within-strata sampling intensities, leading to inaccurate estimates of forest structural variables. The use of airborne laser scanning (ALS) data as an applied forest inventory tool continues to improve understanding of the composition and spatial distribution of vegetation structure across forested landscapes. The increased availability of wall-to-wall ALS data is promoting the concept of structurally guided sampling (SGS), where ALS metrics are used as an auxiliary data source driving stratification and sampling within management-level forest inventories. In this manuscript, we present an open-source R package named sgsR that provides a robust toolbox for implementing various SGS approaches. The goal of this package is to provide a toolkit to facilitate better optimized allocation of sample units and sample size, as well as to assess and augment existing plot networks by accounting for current forest structural conditions. Here, we first provide justification for SGS approaches and the creation of the sgsR toolbox. We then briefly describe key functions and workflows the package offers and provide two reproducible examples. Avenues to implement SGS protocols according to auxiliary data needs are presented

Bone Marrow Transplant

Mucopolysaccharidosis type I-H (MPS I-H) is a rare lysosomal storage disorder caused by α-L-Iduronidase deficiency. Early haematopoietic stem cell transplantation (HSCT) is the sole available therapeutic option to preserve neurocognitive functions. We report long-term follow-up (median 9 years, interquartile range 8-16.5) for 51 MPS I-H patients who underwent HSCT between 1986 and 2018 in France. 4 patients died from complications of HSCT and one from disease progression. Complete chimerism and normal α-L-Iduronidase activity were obtained in 84% and 71% of patients respectively. No difference of outcomes was observed between bone marrow and cord blood stem cell sources. All patients acquired independent walking and 91% and 78% acquired intelligible language or reading and writing. Intelligence Quotient evaluation (n = 23) showed that 69% had IQ ≥ 70 at last follow-up. 58% of patients had normal or remedial schooling and 62% of the 13 adults had good socio-professional insertion. Skeletal dysplasia as well as vision and hearing impairments progressed despite HSCT, with significant disability. These results provide a long-term assessment of HSCT efficacy in MPS I-H and could be useful in the evaluation of novel promising treatments such as gene therapy

Cartographie extensive d'attributs forestiers en milieu boréal à partir d'images satellitaires et de photographies aériennes

Les forêts boréales nordiques sont peu habitées et le réseau de transport dans ces régions est peu étendu, ce qui rend difficile l'accès en forêt pour sonder l'état de la ressource forestière. Ces milieux nordiques représentent néanmoins un très grand potentiel au niveau des ressources et de leur biodiversité. Leur homogénéité en terme de composition d'essences d'arbres favorisent l'utilisation des outils de télédétection pour leur cartographie ou monitoring sur de grands territoires. Le présent projet de recherche vise d'abord à développer une méthode de cartographie des attributs forestiers à échelle locale à partir d'images à très haute résolution spatiale (QuickBird ou WorldView) et de photographies aériennes acquises à une résolution spatiale de 30 cm. Une carte matricielle d'attributs forestiers (hauteur de peuplement, densité, surface terrière et volume marchand) à échelle locale est calculée à partir d'images à très haute résolution spatiale et basée sur une méthode de fraction d'ombre. Ensuite, la méthode de fraction d'ombre est étendue pour s'appliquer à des photographies aériennes dans le but de calculer des cartes d'attributs forestiers. Ces cartes locales d'attributs forestiers servent à enrichir la base de données des placettes d'inventaire. Enfin ces données locales sont spatialement généralisées à l'aide des méthodes de kNN (k Nearest Neighbor) et KMSN (k Most Similar Neighbors) pour cartographier les attributs forestiers à une échelle régionale. Les résultats obtenus de la cartographie locale et régionale démontrent le fort potentiel de l'approche développée avec des coefficients de régressions de 36 à 92% pour le modèle (local) de fraction d'ombre ainsi que des erreurs quadratiques moyennes de 18 à 58% pour la carte régionale d'attributs forestiers. Le couplage de ces méthodes permet donc de cartographier de grandes superficies du paysage forestier québécois avec très peu de ressources financière, humaine et technique

Méthode de calcul de la biomasse aérienne des arbres de peuplements d'épinette noire (Picea mariana) en forêt subarctique à l'aide de la fraction d'ombre sur les images Quickbird et Ikonos

Les besoins de gestion et les obligations internationales (tel que le protocole de Kyoto) exigent d'améliorer nos méthodes de cartographie de la biomasse forestière aérienne (BFA) pour tout le territoire canadien.Les contraintes en ressources sont très grandes pour les régions boréales et subarctiques, ce qui résulte en un faible nombre de placette d'échantillonnage terrain (PET). Nous avons donc développé et testé une méthode pour la cartographie de la BFA des peuplements constitués majoritairement d'épinette noire ( Picea mariana ) (i) en établissant des placettes satellites (PS), substituts des traditionnelles et coûteuses PET et (ii) en établissant des cartes de BFA à toute la surface des images satellites à très haute résolution spatiale (ISTHRS). 112 PET de 400 m[indice suérieur 2 ont été établies sur trois régions pilotes (chacune couverte par une images Quickbird) dans le but de développer et de tester la méthode. Ces PET fournissent les mesures requises pour calculer la BFA des arbres de chaque PET à partir d'équations allométriques de la littérature scientifique. La BFA au niveau de la PET est ensuite calculée en additionnant la contribution de tous les arbres d'une PET.--Résumé abrégé par UMI

Etude numérique et expérimentale d'un compresseur aspiré

Afin d alléger les moteurs d avions et diminuer la consommation de carburant, les industriels tendent à rendre plus compact le système de compression de leurs moteurs, qui représente environ 40% de la masse totale. Or, à taux de compression global égal, la réduction du nombre d étages implique une charge aérodynamique plus élevée par étage. Cela augmente d autant les risques de décollements sur les aubes et la dégradation des performances. L aspiration de la couche limite sur les aubages s est révélée très prometteuse pour supprimer ces décollements néfastes et satisfaire aux besoins de charge aérodynamique élevée. Cependant, l aspiration modifie fortement la distribution de pression statique à la paroi des aubes, rendant les approches de conception traditionnelles inadaptées. L objectif de ce travail de thèse est donc de proposer une nouvelle méthode et de nouveaux critères de conception d aubages fortement chargés, intégrant l aspiration de la couche limite. Cette méthode repose sur une stratégie d aspiration en deux étapes. Dans un premier temps, un contrôle passif, par courbure et diffusion, de la position du point de décollement est effectué dans le but de la rendre insensible aux conditions de fonctionnement. Dans un second temps, un contrôle actif par aspiration vise à placer la fente d aspiration par rapport au point de décollement de manière à minimiser le taux d aspiration nécessaire au recollement de la couche limite. Afin de mettre en pratique cette stratégie, une technique de dessin d aubages par prescription de la distribution de courbure de l extrados et de la variation de section du canal inter-aubes, est ainsi développée. Associée à un outil de pré-dimensionnement rapide ainsi qu une évaluation des pertes de pression totale incluant la présence d aspiration, cette méthode permet ainsi de concevoir une grille de stator aspirée subsonique réalisant une déflexion fluide de 60 degrés, pour un nombre de Mach amont de 0,5, correspondant à un facteur de diffusion de 0,73. Cette performance au point nominal est obtenue avec un coefficient de pertes de pression totale de 2,5%, en aspirant 1,1% du débit entrant dans la grille. Ces valeurs peuvent néanmoins être réduites respectivement à 2,1% et 0,8% par l emploi d une fente d aspiration à bords arrondis. Cette étude numérique bidimensionnelle est effectuée à l aide du code de calcul elsA de l ONERA. Afin de valider expérimentalement cette méthode de conception ainsi que les outils numériques associés, une grille d aubes plane est construite et testée à basse vitesse au laboratoire de Mécanique de Fluides et d Acoustique de l Ecole Centrale de Lyon. A mi-envergure, les résultats issus de l expérience et de simulations numériques 3D confirment la pertinence de la stratégie d aspiration et la démarche de conception adoptée. Cette confrontation met alors en évidence l impact de la distribution du taux d aspiration suivant l envergure sur l efficacité de l aspiration. Etant donné l importance des écoulements tridimensionnels rencontrés, une généralisation en trois dimensions de la stratégie d aspiration est proposée et est appliquée numériquement sur cette même grille d aubes. En contrôlant simultanément les couches limites se développant sur l aube et sur les parois latérales du canal de compression, il est alors possible de supprimer presque totalement les décollements de coins présents dans celui-ci. En contrepartie, le taux d aspiration voit sa valeur augmenter très fortement, tempérant ce bénéfice. L épaisseur des couches limites entrantes se révèle alors également être un facteur déterminant pour le succès du contrôle des couches limites par aspiration, dans un cadre tridimensionnel.In order to reduce the mass of aircraft jet engines as well as their fuel consumption, manufacturers tend to make the compression system of their engines more compact, since this component represents approximately 40% of the total mass. However, for a given overall pressure ratio, decreasing the number of stages implies increasing the aerodynamic load per stage. This all the more increases the risk of flow separation on the blades ultimately resulting in a decrease in performance. Boundary layer suction on the blade has proven to be very promising to suppress this deleterious flow separation and meet the needs of high aerodynamic loads. Nevertheless, boundary layer suction significantly modifies the static pressure distribution on the blades, making traditional design approaches unsuitable. Therefore, the objective of this Ph.D. work is to develop a new method and new criteria for the design of highly loaded compressor blades, integrating boundary layer suction into the design process. This design method relies on a two-step aspiration strategy. First, passive control of the separation point location is applied via curvature and diffusion in order to make it insensitive to operating conditions. Second, active control through boundary layer suction aims at placing the suction slot with respect to the separation point location, in order to minimize the necessary suction mass flow rate required to reattach the flow. To put this strategy into practice, a blading technique that consists of prescribing the curvature distribution on the suction side of the blade and the cross-section distribution of the blade passage is developed. In association with a fast pre-design tool, as well as an overall total pressure loss coefficient including aspiration, this method allows the design of a subsonic aspirated stator cascade with flow turning of 60 degrees, for an inlet Mach number of 0.5,giving a Diffusion Factor of 0.73. This performance at the design point is obtained for an overall total pressure loss coefficient of 2.5%, aspirating 1.1% of the inlet mass flow rate. Nevertheless, these two values can be respectively reduced to 2.1% and 0.8% by rounding the edges of the suction slot. This bi-dimensional numerical study has been carried out with the elsA solver from ONERA. To experimentally validate this design method and the associated numerical tools, a planar cascade is built and tested at low speed at the Laboratoire de Mécanique de Fluides et d Acoustique at the Ecole Centrale de Lyon. At mid-span, results from the experiment and from tri-dimensional numerical simulations confirm the relevance of the design approach. This comparison then discloses the impact of the suction mass flow rate distribution along the span, on the efficiency of aspiration. Given the importance of tri-dimensional flows encountered in the experiment and simulations, a generalization in three dimensions of the aspiration strategy is proposed and numerically applied on the same cascade. By simultaneously controlling the boundary layers developing on the blades and on the endwalls,it is possible to almost entirely suppress the corner separations present in the blade passage. However, one disadvantage is that the suction mass flow rate undergoes a strong increase, moderating this benefit. The thickness of the inlet boundary layers appears to be also a key factor in the success of boundary layer control by aspiration, in a tri-dimensional context.LYON-Ecole Centrale (690812301) / SudocSudocFranceF