Le problème de guidage autonome est un domaine de recherche en constante évolution. La popularisation des drones a étendu ce domaine de recherche au cours des dernières années. La nature de ce type ...d’engins amène plusieurs nouveaux défis à surmonter, notamment en lien avec la variété d’environnements auxquels ils peuvent être confrontés. Contrairement aux voitures autonomes, les drones se retrouvent souvent dans des milieux inconnus non cartographiés et dépourvus de signal GPS. De nouvelles méthodes ont donc été développées pour mitiger ces défis. Les solutions au problème de guidage autonome dans la littérature peuvent dans ce mémoire de maîtrise être classées dans deux catégories : le guidage réactif localement à des fins d’exploration et le guidage orienté. La première catégorie regroupe les solutions de guidage local d’engins naviguant sans destination précise alors que la seconde regroupe celles de guidage tentant d’atteindre une destination. Les deux catégories de guidage en milieu inconnu utilisent majoritairement des approches incluant l’apprentissage par renforcement ainsi que l’apprentissage par imitation. Cependant, peu d’études abordent le problème de guidage orienté dans des environnements complexes de grandeur nature. L’objectif de ce projet de recherche est donc de concevoir un agent intelligent capable d’imiter la logique de guidage d’un humain dans un environnement inconnu complexe en se basant sur la vision de profondeur et une estimation de sa destination. Une approche utilisant l’apprentissage par imitation est employée pour minimiser les coûts et les temps de calcul. Un environnement de simulation sophistiqué est donc mis sur place afin de créer un ensemble de données pour l’entraînement par imitation. L’ensemble de données qui a été créé comporte 624 trajectoires parmi 9 environnements différents effectuées par un expert suboptimal pour un total de 296 466 paires d’entraînement. L’attributif suboptimal est employé pour qualifier l’humain à imiter puisque ce dernier devra dresser les trajets au meilleur de ses capacités sans avoir recours à des algorithmes de planification de trajectoire optimale. Un modèle de classification capable de prédire la prochaine commande de guidage à effectuer compte tenu des observations actuelles et précédentes a été implémenté. Le modèle est entraîné à encoder une représentation de l’image de profondeur obtenue à partir de l’image RGB ainsi qu’une représentation des coordonnées relative à sa destination. Ces représentations sont traitées par un réseau récurrent à mémoire court et long terme («Long Short-Term Memory» ou LSTM) ainsi qu’un perceptron multicouches («Multilayer Perceptron» ou MLP) afin de prédire la direction à emprunter. Une fonction coût adaptée au problème ainsi que des techniques d’augmentation de l’ensemble de données sont incorporées lors de l’entraînement afin d’améliorer la précision du modèle en validation et en test. Une recherche d’hyperparamètres de type grid search a été effectuée afin de sélectionner le meilleur modèle selon la précision obtenue sur l’ensemble de données de test. Des précisions entre 77.10% et 82.59% ont été atteintes indiquant un impact significatif des méthodes d’augmentation de l’ensemble de données.
Grâce aux progrès de miniaturisation des systèmes embarqués, les mini-drones qu'on appelle en anglais Small Unmanned Aerial Vehicle (UAVs) sont apparus et permettent de réaliser des applications ...civiles à moindres coûts. Pour améliorer leurs performances sur des missions complexes (par exemple, pour contourner un obstacle), il est possible de déployer une flotte de drones coopératifs afin de partager les tâches entre les drones. Ce type d'opération exige un niveau élevé de coopération entre les drones et la station de contrôle. La communication entre les drones de la flotte est donc un enjeu important dans la réalisation des opérations d'une flotte de drones. Parmi les différentes architectures de communication qui existent, le réseau ad hoc s'avère être une solution efficace et prometteuse pour l'opération d'une flotte de drones. Un réseau ad hoc de drones ou UAV Ad hoc Network (UAANET) est un système autonome constitué d'une flotte de mini-drones et d'une ou plusieurs station(s) sol. Ce réseau peut être considéré comme une sous-catégorie d'un réseau ad hoc mobile (MANET) avec des caractéristiques spécifiques (vitesse importante des nœuds, modèle de mobilité spécifique, etc.) qui peuvent engendrer des baisses de performance du protocole de routage utilisé. Par ailleurs, la nature partagée du support de transmission et l'absence d'une infrastructure fixe pour vérifier l'authenticité des nœuds et des messages posent un problème de sécurité des communications. Compte tenu du caractère critique des données de charge utile échangées (en effet, un attaquant peut capturer un drone et l'utiliser à des fins malveillantes), il est important que les messages échangés soient authentifiés et qu'ils n'ont pas été modifiés ou retardés par un attaquant. L'authentification des messages est donc un des objectifs à atteindre pour garantir la sécurité du système Unmanned Aerial System (UAS) final. Diverses solutions de sécurité ont été conçues pour les réseaux sans fil, puis ont ensuite été adaptées aux réseaux MANET. Ces solutions peuvent s'étendre à des applications pour les réseaux UAANET, c'est pourquoi nous proposons dans cette thèse une architecture de communication fiable et sécurisée pour les flottes des drones. Dans ce travail, nous avons étudié en premier lieu l'application d'un réseau ad hoc mobile pour les flottes de drones. Nous examinons en particulier le comportement des protocoles de routage ad hoc existants dans un environnement UAANET. Ces solutions sont ainsi évaluées pour permettre d'identifier le protocole adéquat pour l'échange des données. Cela nous amène dans un deuxième temps, à proposer un protocole de routage intitulé Secure UAV Ad hoc routing Protocol (SUAP) qui garantit l'authentification des messages et détecte l'attaque wormhole. Cette attaque peut être définie comme un scénario dans lequel un attaquant enregistre les paquets en un point, et les rejoue à un autre point distant. L'attaque wormhole est particulièrement dangereuse lorsqu'un protocole de routage réactif (qui utilise le nombre de sauts comme métrique d'une route) est utilisé. Pour contrer cette attaque, le protocole SUAP permet d'une part d'assurer des services de livraison de donnés (une vidéo de télésurveillance) entre un drone distant et une station sol. D'autre part, le protocole SUAP possède également des partitions de sécurisation qui se basent sur une signature et une fonction de hachage pour assurer l'authentification et l'intégrité des messages. En ce qui concerne l'attaque wormhole, une technique qui consiste à corréler le nombre de sauts et la distance relative entre deux nœuds voisins est utilisée. Ce mécanisme permet de déduire la présence ou non d'un tunnel wormhole dans le réseau. En outre, cette architecture de communication est conçue avec une méthodologie de prototypage rapide avec l'utilisation d'une méthode orientée modèle pour tenir compte du besoin de validation du système UAS final.
Advances in miniaturization of embedded systems have helped to produce small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) with highly effective capacity. In order to improve their capability in civilian complex missions (for instance, to bypass an obstruction), it is now possible to deploy UAV swarms, in which cooperative UAVs share different tasks. This type of operations needs a high level of coordination between UAVs and Ground Control Station (GCS) through a frequent exchange of information. The communication capabilities are therefore an important objective to achieve for effective UAV swarm operations. Several communication architectures can be used to allow communication between UAVs and GCS. Ad hoc network is one of them and is an effective and promising solution for multi-UAV systems. Such a network is called UAANET (UAV Ad hoc Network) and is an autonomous system made of a UAV swarm and one or several GCS (Ground Control Station). This network can also be considered as a sub category of the well-known MANET (Mobile Ad hoc network). However, it has some specific features (such as node velocity, specific mobility model) that can impact performance of routing protocols. Furthermore, the nature of the wireless medium, along with the lack of fixed infrastructure, which is necessary to verify node and message authentication, create security breaches. Specifically, given the critical characteristic of the real-time data traffic, message authentication proves to be an important step to guarantee the security of the final UAS (composed of UAV swarm). Security of routing protocols has been widely investigated in wired networks and MANETs, but as far as we are aware, there is no previous research dealing with the security features of UAANET routing protocols. Those existing solutions can be adapted to meet UAANET requirements. With that in mind, in this thesis, we propose a secure and reliable communication architecture for a UAV swarm. In this work, the creation of UAANET has first been concieved. In order to do this, we studied the impact of existing MANET routing protocols into UAANET to assess their performance and to select the best performer as the core of our proposed secure routing protocol. Accordingly, we evaluated those existing routing protocols based on a realistic mobility model and realistic UAANET environment. Based on this first study, we created a secure routing protocol for UAANET called SUAP (Secure UAV Ad hoc routing Protocol). On the one hand, SUAP ensures routing services by finding routing paths between nodes to exchange real time traffic (remote monitoring video traffic). On the other hand, SUAP ensures message authentication and provides detection to avoid wormhole attack. The SUAP routing protocol is a reactive routing protocol using public key cryptography and hash chains. In order to detect wormhole attack, a geographical leash-based algorithm is used to estimate the correlation between the packet traveled distance and the hop count value. We also contribute to the certification of the secure communication system software through a Model-Driven Development (MDD) approach. This certification is needed to validate the operation of the UAV swarm, especially in cases where it is used to exchange control and command traffic. We used Simulink and Stateflow tools and formal verification tools of Matlab Software to design SUAP routing protocol. The evaluation of the effectiveness of SUAP has been executed both through emulation and real experiment studies. Our results show that SUAP ensures authentication and integrity security services and protects against a wormhole attack. It also provides an acceptable quality of service for real-time data exchanges.
La musique de Charlemagne Palestine semble transcender les approches musicales américaines comme européennes des vingtième et vingt-et-unième siècles. Si sa pratique de la musique drone prend ses ...racines dans ses années passées enfant à chanter des lamentations dans les synagogues en tant que choriste, puis jeune adulte dans son expérience de carillonneur à l'église Saint-Thomas de Manhattan, et plus tard dans les approches expérimentales post-cagiennes et son étude vocale de la musique hindoustanie, son oeuvre, qui à de nombreux égards évoque également certaines esthétiques musicales de l'avant-garde européenne, oscille entre musique, installation et performance. C'est au travers de l'étude de la pièce "Schlingen-Blängen" pour orgue, sous le prisme de l'heuristique musicale, que cette thèse tente d'appréhender la quête du "son d'or" du musicien contemporain new-yorkais d'origine, bruxellois d'adoption.
The music of Charlemagne Palestine seems to transcend both american and european musical mouvements of the twentieth and twentieth-first centuries. His approach of drone music finds its origins in his early years when he would participate in synanogue choirs, singing lamentations, as well as in his young adult years when he would work as a bell ringer in the church of Saint-Thomas in Manhattan. Later on, his experimental post-Cage music approach and his vocal studies of Hindustani music, all gave birth to a body of work that oscillates between music, installation and performance, not without recalling in various ways certain european avant-garde musical esthetics. The present doctoral thesis aims to study the piece "Schlingen-Blängen" for organ, via a musical heuristics approach, in order to apprehend the pursuit of the "golden sound" in the oeuvre of the New-York contemporary artist, based in Brussels.
La logistique urbaine représente aujourd'hui un enjeu majeur dans la gestion de la chaîne logistique. La croissance de la population au sein des villes instaure une augmentation des échanges de ...marchandises. En cela, dès aujourd'hui, la logistique urbaine doit penser et pratiquer durabilité. Le présent article s'inscrit dans cette perspective et présente et réfléchit aux initiatives aptes à répondre à la délivrance et au retour éventuel des biens livrés en ville. Dans un premier temps, l'article propose un Modèle de Maturité qui permet d'appréhender la progression de la logistique urbaine, dans son acception macro-économique. Dans un deuxième temps, parce que les moyens de livraison doivent être durables (économique, écologique et social/sociétal), l'article effectue un panorama des possibilités actuelles et futures de livraison, ceci à travers l'image de la tortue (approche de la slowness logistics), du pigeon voyageur (livraison par voie aérienne) et de la téléportation (transmission quantique de l'information).
Le Doryphore de la pomme de terre (Leptinotarsa decemlineata) pose une menace d’importance pour la culture de la pomme de terre. Le contrôle de l’insecte ravageur se fait principalement en combinant ...les rotations de cultures et l’utilisation d’insecticide chimique. Malgré que les populations du ravageur sont très agrégées naturellement à cause de leur mode de reproduction, les interventions phytosanitaires sont souvent peu ciblées. Les méthodes de dépistage conventionnelles sont souvent très laborieuses et coûteuses en ressources humaines et sont donc souvent négligées. L’utilisation de drone se voit comme une alternative rapide au dépistage conventionnel afin de localiser avec précision les foyers d’infestation et de calculer les seuils d’intervention phytosanitaire.Ce projet en partenariat avec le producteur de pommes de terre Patates Dolbec a pour but de développer une méthode de dépistage du doryphore de la pomme de terre en utilisant l’imagerie d’ultra-haute résolution acquise par drone afin de permettre le décompte des grosses larves et adultes au sommet de la canopée. L’étude consiste à 1) déterminer les paramètres optimaux d’acquisition des images par drone, 2) concevoir un algorithme de détection basé sur les réseaux de neurones convolutifs permettant de dénombrer les individus (grosses larves et adultes) et 3) optimiser l’algorithme afin de réduire le temps de calcul afin que celle-ci puisse être utilisable opérationnellement. Une parcelle agricole densément infestée a été survolée a deux reprises lors de l’été 2018 et un dépistage conventionnel a été fait dans ce champ afin d’être comparé au dépistage par drone et afin de valider les observations.L’algorithme développé se décompose en deux phases de détection :1) Une détection des zones potentielles par caractéristiques définies par un expert,2) Une classification des zones potentielles à l’aide de l’apprentissage profond afin de déterminer une classe d’appartenance (doryphore ou non).Comme il peut y avoir plusieurs centaines de zones potentielles pour quelques doryphores dans une image, il s'agit d'un problème de classification non balancée. Pour pallier ce déséquilibre des classes, différentes stratégies d’entraînement de réseaux de neurones convolutifs ont été comparées. Le suréchantillonnage par augmentation de données et l’apprentissage sensible au coût ont démontré être les stratégies les plus efficaces. Une validation a été effectuée à l’échelle des individus ainsi qu’à l’échelle des foyers d’infestations. À l’échelle des individus de doryphores, le meilleur modèle présente un f1-score de 77% avec une précision de 82% et un rappel de 72%. Au niveau des foyers d’infestation, le meilleur modèle présente un f1-score de 87% avec une précision de 82% et un rappel de 93%. Le meilleur modèle a présenté un coefficient de détermination de 70% entre le nombre de détections et le nombre de grosses larves et adultes au sommet de la canopée pour les parcelles de dépistage conventionnel.Le temps de traitement demeure un enjeu important du projet et les résultats démontrent que la phase de détection préliminaire est l’étape la plus coûteuse en temps de calcul. Par l’utilisation de processeurs graphiques, il est possible de traiter des images couvrant une superficie de 1 ha en environ 8 heures.
Les applications de détection modernes peuvent être décomposées en phases de détection et de calcul, où les données sont généralement collectées par un système local dédié de l’internet des objets ...dans la phase de détection pour être traitées dans la phase de calcul. Compte tenu de la quantité massive de données présentes dans ces applications, l’étape de calcul peut nécessiter des ressources de stockage et de calcul robustes dans le nuage. Cependant, les infrastructures communes de l’informatique en nuage présentent des problèmes (par exemple, une latence élevée) qui sont inadmissibles pour les applications limitées dans le temps comme les interventions d’urgence et les opérations de secours en cas de catastrophe. Les paradigmes de l’informatique en périphérie de réseau et du nuage ad-hoc traitent ces problèmes en fournissant des ressources de stockage et de calcul à proximité de leurs utilisateurs, permettant ainsi aux applications de conserver leurs phases de calcul locales. Par conséquent, ces paradigmes ont été largement utilisés dans des applications avec des restrictions de temps et de réseau. Par exemple, un essaim de drones collectant des photos et des vidéos d’une zone post-catastrophe peut créer une infrastructure de nuage ad-hoc sans fil pour traiter les données collectées indépendamment de la connexion Internet. Par conséquent, l’optimisation de la charge de travail supportée par un nuage ad-hoc local est cruciale pour stimuler le succès des applications limitées dans le temps. Cette thèse étudie l’utilisation optimale des nuages ad-hoc créé par un essaim de drones tout en respectant les contraintes de groupement et de mise en réseau. Afin d’illustrer l’applicabilité des contributions de cette thèse, nous adoptons une mission de cartographie 3D propulsée par des essaims pour des opérations d’intervention d’urgence réelles comme cas d’utilisation.La première contribution propose un nouveau problème d’optimisation, nommé CoveringAssignment Problem for swarm-powered ad-hoc clouds (CAPsac), pour la génération et l’exécution ecaces de charges de travail de calcul multi-nœuds soumises à des contraintes de géolocalisation et de groupement. Le CAPsac vise à minimiser le temps d’achèvement global des tâches déchargées sur le nuage ad-hoc tout en tenant compte des délais de transmission entre les drones. En plus de prouver que le problème est NP-dicile, nous présentons deux formulations combinatoires pour le résoudre. Les résultats sur la solution des formulations montrent que l’une d’entre elles peut être utilisée pour résoudre, dans la limite de temps configurée, plus de 50% des instances réalistes considérées impliquant jusqu’à 200 images et 6 drones.L’obtention rapide de charges de travail quasi-optimales est cruciale pour le cas d’utilisation adopté de la mission de cartographie 3D propulsée par essaim. Par conséquent, la deuxième contribution présente une heuristique de programmation mathématique basée sur la décomposition et une heuristique de recherche en voisinage variable pour résoudre le CAPsac. L’analyse expérimentale montre que les méthodes quasi-optimales proposées atteignent rapidement l’optimalité ou améliorent les meilleures solutions connues pour presque toutes les instances réalistes testées comprenant jusqu’à 1000 images et 15 drones.Enfin, concernant notre troisième contribution, nous décrivons et évaluons le swarm-powered Optimized 3D Mapping Pipeline (OptiMaP) pour les missions de cartographie 3D d’intervention d’urgence.
Dans une situation critique, de nombreux humains risquent leur vie pour en sauver d’autres. Les technologies innovantes pourraient grandement améliorer la conscience de la situation des acteurs de ...l’urgence, réduire le risque humain ainsi qu’augmenter la facilité de résolution des missions. Nous avons étudié cette idée en concevant une interface en réalité augmentée (RA) pour contrôler un essaim de drones durant une situation d’urgence.Durant ce travail, nous avons conçu cette interface pour gérer plusieurs drones et accroître la connaissance de la situation dans les situations critiques. L’essaim était composé de drones autonomes qui fournissaient un flux important d’informations. Le projet consistait à com-prendre les besoins humains dans les situations d’urgence et concevoir une application AR pour un visiocasque.Nous nous sommes concentrés sur la situation et les besoins du SIM (Service de sécurité incen-die de Montréal). Nous avons développé une solution qui conjointement avec un planificateur de mission dirige l’essaim fonctionnant sous l’infrastructure développée par le partenaire in-dustriel. Nous avons ensuite mis en place une simulation d’urgence avec un bâtiment de grande hauteur en feu où les participants devaient comprendre la situation en utilisant le visiocasque AR.Pour tester notre technologie et valider nos hypothèses, nous avons conçu une une simulation stressante et difficile pour être testée avec des gens de Polytechnique Montréal. Nous comparons l’efficacité d’un ordinateur basique et d’un visiocasque de réalité augmentée afin d’établir une comparaison et de mesurer l’efficacité de la RA. Nous terminons en expliquant que le casque de RA était moins efficace qu’un ordinateur dû notamment à la toute première utilisation de cet outil. Cependant, le visiocasque montre des résultats proches de l’ordinateur et la technologie a été appréciée par tous les participants. Nous avons constaté une amélioration avec le casque presque similaire à celle de l’ordinateur concluant que la réalité augmentée pourrait, avec plus de formation et de pratique, améliorer les conditions des situations d’urgence.La contribution des technologies innovantes dans les situations critiques est vraiment émergente de nos jours. Leur intégration permettra d’améliorer les conditions des sauveteurs, d’accélérer la prise de décision et ainsi réduire les risques humains dans le milieu de l’urgence pour l’avenir.
Au cours des dernières années, les drones civils sont devenus un outil intéressant dans la photographie aérienne et dans les travaux de photogrammétrie. Cela a poussé le LOEMI (Laboratoire ...d’Opto-Electronique, Métrologie et Instrumentation) de l'IGN (Institut National de l'Information Géographique et Forestière) de mettre au point une nouvelle caméra aérienne mieux adaptée pour l'exploitation photogrammétrique et métrologiques des images que les caméras grand public. Cette caméra est composée essentiellement d'un capteur CMOS ``global-shutter'', d'une centrale inertielle IMU, et d'un système sur puce (FPGA + 2 CPUs) pour la gestion de l'acquisition des images. Ce SoC/FPGA ouvre la porte à l'implémentation temps-réel des algorithmes de traitement d'image. Parmi les travaux futurs de l'IGN, on peut distinguer certaines applications qui nécessitent l'acquisition des images aériennes avec un temps d'exposition long, comme par exemple les prises de vue aériennes en bande spectrale étroite et les prises de vue aériennes de nuit. Ce type de prises de vue manifeste un flou de bougé dans les images dû aux mouvements erratiques du drone. Cette thèse consiste en l'implémentation dans la caméra légère de l'IGN d'un algorithme qui permet de remédier ce problème de flou de bougé. La première partie de ce travail a été consacrée au développement de la méthode qui consiste à acquérir plusieurs images avec un temps de pose court, puis utiliser un algorithme de traitement d'image afin de générer une image empilée finale avec l'équivalent d'un temps de pose long. Les paramètres des orientations correctes pour le ré-échantillonnage des images sont obtenus par l'estimation de la transformation géométrique entre la première image et la nième image à partir des points d'intérêts détectés par FAST dans la première image et les points homologues obtenus par corrélation dans les autres images accélérées par les capteurs inertiels intégrés à la caméra. Afin d'accélérer le traitement de calcul de notre algorithme, certaines phases sont accélérées en les implémentant dans le matériel (SoC/FPGA).Les résultats obtenus sur des jeux de tests acquis avec un drone type Copter 1B UAV et la caméra ultra-légère de l'IGN montrent que l'image finale empilée ne présente pas un flou de bougé. Les résultats de temps des différentes phases de l'algorithme montrent aussi que l'exécution de notre algorithme a un temps quasi-nulle. Un des sous-produits intéressants de ces travaux est la ré-étalonnage des capteurs IMU
In the recent years, the civilian UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) have become an interesting tool in aerial photography and in photogrammetry. This led the LOEMI (Laboratoire d'Opto-électronique, de Métrologie et d'Instrumentation) team of IGN (Institut National de l'Information Géographique) to design an light-weight digital camera better adapted for exploiting photogrammetry and metrology applications than consumer cameras. This camera consists essentially of a CMOS ``global shutter'' sensor, an inertial measurement unit IMU, and a system on chip (FPGA + 2 CPUs) used originally to acquire image data from the sensor. This SoC/FPGA-based camera opens the door to implement in hardware some real-time image processing algorithms. Night-time surveys and narrow spectral band with imagery are one of the next applications targeted by IGN, this type of applications needs a long-exposure time imagery that usually exhibits a motion blur due to erratic movements of the UAV. This thesis consists in the implementation on the light-weight IGN camera of an alogirithm which makes it possible to remedy this problem of motion blur. The first part of this work was devoted to the development of the method which consists in acquiring several images with a short exposure time and then using an image processing algorithm in order to generate a stacked image with the equivalent of a long-exposure time. To obtain the correct parameters for the resampling of images, the presented method accurately estimates the geometrical relation between the first and the nth image, taking into account the internal parameters and thedistortion of the camera. Features are detected in the first image by the FAST detector, than homologous points on other images are obtained by template matching aided by the IMU sensors. In order to speed up the processing of our algorithm, some phases are accelerated by implementing them in the hardware (SoC / FPGA).The results obtained on real surveys show that the final stacked image does not present a motion blur. The time results of the different phases of the algorithm also show that the execution of the algorithm has a quasi-zero time. One of the interesting byproducts of this work is the recalibration of the IMU sensors
Pendant la période de reproduction, les mâles et les reines d’abeilles du genre Apis se regroupent au sein de congrégations. Ces congrégations qui ont lieu haut dans le ciel sont particulièrement ...difficiles à étudier sur le terrain. Nous avons donc développé un simulateur de marche permettant de tester l’attractivité de signaux olfactifs chez l’abeille domestique, A. mellifera. Avec ce dispositif, notre travail montre qu’une odeur dégagée par un groupe de mâles en âge de se reproduire attire les autres mâles et les reines vierges. Cette interattraction des mâles est dépendante de l’âge et apparaît uniquement chez les mâles matures sexuellement (12-15 jours). En parallèle, des extraits chimiques de mâles ont été effectués et permettent de proposer des molécules candidates possiblement impliquées dans l’attraction des mâles et des reines vierges. Ce travail conforte l’hypothèse d’une phéromone sexuelle/d’agrégation émise par les mâles sexuellement matures et qui jouerait un rôle dans la formation et le maintien des congrégations. Nous nous sommes ensuite intéressés à l’évolution de la communication sexuelle phéromonale chez 5 espèces du genre Apis. Nous avons ainsi analysé l’organisation neuroanatomique du lobe antennaire (premier centre olfactif) des mâles. Les données montrent des différences marquées dans le nombre et la position des macroglomérules, structures spécialisées dans la détection des phéromones sexuelles. Les espèces d’abeilles naines (A. florea) et d’abeilles géantes (A. dorsata) possèdent 2 macroglomérules et les abeilles de cavités (A. cerana, A. koshevnikovi et A. mellifera) entre 3 et 4 macroglomérules, suggérant une complexification des échanges sexuels phéromonaux dans ce groupe. Cependant, toutes les espèces du genre Apis présentent un même macroglomérule, connu pour détecter le composé majeur de la phéromone de reine, le 9-ODA, chez Apis mellifera. Ce travail établit l’existence d’une phéromone de mâles chez les abeilles du genre Apis et suggère une influence des signaux olfactifs dans l’isolement reproducteur et la spéciation de ces abeilles.
During the mating season, honey bee males (drones) and queens gather at congregation areas high up in the air, which make their onsite study arduous. We developed a walking simulator to test the attractiveness of olfactory signals under controlled laboratory conditions in honey bees A. mellifera. Our results show that mature drones and virgin queens are both attracted by groups of sexually mature drones. This attraction between drones is influenced by sexual maturity, as only sexually mature drones (12-15 days old) display an inter-attraction. In parallel, we performed analyses of drones’ chemical profiles and proposed a number of candidates molecules possibly involved in olfactory attraction of virgin males and queens. This study supports the existence of a sexual/aggregation pheromone emitted by sexually mature drones, which may play a pivotal role in the formation and maintenance of congregations. We were then interested in the evolution of pheromonal sex communication in 5 species of the genus Apis. We thus analyzed the neuroanatomical organization of the drone antennal lobe (primary olfactory center). Our data revealed marked differences in the number and position of macroglomeruli, insects’ functional units dedicated to sex pheromone processing. Dwarf (A. florea) and giant (A. dorsata) honey bee species possess 2 macroglomeruli while cavity nesting bees (A. cerana, A. koshevnikovi and A. mellifera) present 3 or 4 macroglomeruli, suggesting an increase in the complexity of sexual communication in the genus Apis. Interestingly, one macroglomerulus, which is dedicated to the detection of the queen pheromone, 9-ODA in A. mellifera, was conserved in all species. This work establishes the existence of a male pheromone in Apis species and suggests an influence of olfactory signals in the reproductive isolation and speciation of these bees.
Les cours d’eau font l’objet de prescriptions législatives encourageant leur restauration, et l’arasement de barrages est une des solutions utilisées actuellement en France pour y parvenir. La ...végétation riparienne participe à l’intégrité et à la stabilité des systèmes fluviaux, Elle est donc une composante majeure à évaluer dans le cadre des actions de restauration .Les objectifs de la thèse sont d'analyser la dynamique de colonisation des berges exondées à court terme dans le contexte de l’arasement des barrages de la Sélune (Normandie) et de développer des indicateurs de suivi à long terme des zones ripariennes. Dans un premier temps, une analyse des dynamiques de colonisation aux échelles intra et interannuelles réalisée à l’aide d’images drone et de relevés terrain a révélé la pertinence de l’utilisation d’images drones pour cartographier la végétation, ainsi que des dynamiques successionnelles rapides, avec un potentiel de restauration passive et de stabilisation des sédiments. Dans un second temps, l’analyse de nuages de points LiDAR en trois dimensions acquis en hiver et en été a montré la complémentarité des deux dates d’acquisition pour cartographier des indicateurs de statut des ripisylves à large échelle tels que les essences principales, l’ombrage ou la densité de strates herbacées et arbustives. Ces résultats permettent de discuter les dimensions méthodologiques et opérationnelles de l’utilisation des approches par télédétection pour le suivi des ripisylves.
Rivers are the object of legislation encouraging their restoration, and dam removal operations represent one of the solution to achieve it in France. Riparian vegetation plays a fundamental role in stabilizing and maintaining fluvial systems, being at the interface between terrestrial and aquatic environments. It is therefore a very important component which has to be evaluated in river restoration operations. One of the consequences of dam removal on riparian vegetation is the colonization of the dewatered sediments in the reservoir. The objective of the thesis are to define short term colonization dynamics of vegetation in context of dam removal (Sélune River, Normandy), and to develop long term indicators for the monitoring of riparian vegetation. First, an analysis of intra and interannual colonization dynamics revealed the potential of using drone images to map riparian vegetation, and fast successional dynamics with high passive restoration and sediment stabilization potential. Secondly, the analysis of 3D point clouds extracted from LiDAR data acquired in winter and summer highlighted the complementarity of the two acquisition dates to map indicators of riparian status at large scale, such as main riparian species, shading or density of herbaceous and shrubby strata. These results make it possible to discuss the methodological and operational dimensions of the use of remote sensing approaches for the monitoring of riparian vegetation
