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Update Sciences & technologies
Cette collection publie des ouvrages en français ou en anglais faisant le point sur des avancées récentes dans les domaines des sciences et des technologies. Elle est destinée aux spécialistes du domaine.
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Télédétection et modélisation spatiale
Applications à la surveillance et au contrôle des maladies liées aux moustiques
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B15
01
A2526
Annelise Tran
Tran, Annelise
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<p>Annelise Tran est chercheuse au Cirad, au sein de l’UMR TETIS à Montpellier. Ses recherches portent sur le développement de méthodes en télédétection et modélisation spatiale avec des applications dans le domaine de la santé.<br></p>
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B15
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A2580
Eric Daudé
Daudé, Eric
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<p>Éric Daudé est directeur de recherche au CNRS et directeur adjoint de l’UMR IDEES à Normandie Université. Ses recherches portent sur l’étude de la vulnérabilité des territoires aux risques et le développement de méthodes de modélisation spatiale appliquées à la gestion de crise.<br></p>
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A2527
Thibault Catry
Catry, Thibault
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<p>Thibault Catry est ingénieur de recherche en télédétection à l’IRD, au sein de l’UMR Espace-dev à Montpellier. Il développe des méthodes de traitement de l’imagerie satellite pour la caractérisation des dynamiques environnementales, avec un intérêt particulier pour les relations entre environnement et santé.<br></p>
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Sciences de la vie et de la terre|Ecologie générale
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<p>Les moustiques sont vecteurs de nombreux agents pathogènes responsables de maladies, telles que le paludisme, la dengue, le chikungunya ou la fièvre jaune. Selon l’Organisation mondiale de la santé, ils provoquent plusieurs centaines de milliers de décès chaque année. Ils sont aussi à l’origine de zoonoses, comme la fièvre de la vallée du Rift et la fièvre du Nil occidental.</p><p>Dans ce contexte, les besoins en outils opérationnels permettant d’orienter les actions de surveillance et de contrôle sont importants, à la fois dans les pays du Sud — les zones tropicales et subtropicales sont les plus touchées par les maladies causées par les moustiques —, mais également dans les pays du Nord, où l’installation de nouvelles espèces comme le moustique-tigre augmente le risque d’émergence de maladies. Pour répondre à ces besoins, les images d’observation de la Terre présentent un fort intérêt : la distribution dans l’espace et la dynamique temporelle des moustiques sont influencées par des variables climatiques (températures, précipitations, humidité) et environnementales (disponibilité de zones en eau, végétation), dont les indicateurs peuvent être dérivés d’images satellite.</p><p>De nombreuses études récentes ont permis de développer des méthodes innovantes couplant télédétection et modélisation spatiale pour prédire la dynamique spatiale et temporelle des moustiques vecteurs et des maladies associées. Au-delà de l’étude de faisabilité, certaines de ces méthodes ont abouti à des outils et à des chaînes de traitement aujourd’hui opérationnels, utilisés par les acteurs de santé publique et les opérateurs chargés de la lutte antivectorielle.</p><p>Cet ouvrage, destiné aux étudiants et aux chercheurs comme aux acteurs de santé publique, présente une synthèse de ces travaux de recherche et de ces outils.</p><p><b><a href="http://editions-quae.com/PDF/Preface_teledetection-et-modelisation-spatiale.pdf" target="_blank">Consulter la préface de Didier Fontenille, Entomologiste médical, directeur de recherche IRD, UMR MIVEGEC (université de Montpellier, IRD, CNRS)</a></b></p>
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<p>Les maladies causées par les moustiques constituent un lourd fardeau de santé publique dans de nombreuses régions du monde. Cet ouvrage présente une synthèse des travaux de recherche sur les méthodes couplant télédétection et modélisation spatiale pour prédire la dynamique spatiale et temporelle des moustiques vecteurs de ces maladies.<br></p>
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<p><b>Préface<br>Introduction générale</b><br><i>Thibault Catry, Eric Daudé, Nadine Dessay, Annelise Tran</i><br>Notions de télédétection<br>Introduction aux systèmes d’information géographique<br><br><b>PARTIE 1. INFORMATIONS SPATIALES POUR LA SURVEILLANCE DES MOUSTIQUES VECTEURS ET DES MALADIES ASSOCIEES<br>Chapitre 1. Liens entre moustiques vecteurs et environnement : apport des méthodes de télédétection satellite</b><br><i>Renaud Marti, Claire Teillet, Hobiniaina Anthonio Rakotoarison, Florence Fournet<br></i>Liens entre moustiques vecteurs et environnement<br>Description de l’environnement par des approches de télédétection satellite<br>Références</p><p><br><b>Chapitre 2. Indices spectraux et classifications d’images multispectrales pour la cartographie du risque vectoriel</b><br><i>Annelise Tran, Renaud Marti, Vincent Herbreteau</i><br>Cartographie de l’occupation du sol par télédétection pour modéliser la distribution des moustiques Anopheles en Camargue<br>Indices spectraux dérivés d’images de télédétection, comme facteurs environnementaux des cas humains de fièvre du Nil occidental en Europe<br>Production automatisée d’indices spectraux : exemple de l’outil Sen2Extract<br>Références</p><p><br><b>Chapitre 3. Estimation des températures de l’air à partir d’images satellite et de stations météorologiques</b><br><i>Barbara Boufhal, Alexandre Cebeillac, Eric Daudé</i><br>Des données pour mesurer les températures<br>Estimation des températures de l’air : différentes méthodes<br>Applications à Bangkok<br>Conclusion<br>Références</p><p><br><b>Chapitre 4. Du recensement au bâtiment : génération de populations synthétiques</b><br><i>Alexandre Cebeillac, Olivier Gillet, Eric Daudé</i><br>Désagréger et redistribuer la population<br>Population synthétique, une méthodologie au service d’une analyse spatiale fine des problématiques de santé<br>Conclusion<br>Références<br><br><b>Chapitre 5. Texture des images satellite et caractérisation des milieux urbains favorables aux moustiques vecteurs</b><br><i>Claire Teillet, Ophélie Hoarau, Nausicaa Habchi-Hanriot, Benjamin Pillot, Thibault Catry, Annelise Tran</i><br>Différentes méthodes pour caractériser la texture d’une image<br>Étude des relations entre variables urbaines et distribution des cas de dengue à Brasília par une approche texturale<br>Cartographie de la distribution des gîtes larvaires potentiels du moustique-tigre à La Réunion<br>Conclusion<br>Références<br><br><b>PARTIE 2. ANALYSER ET PREDIRE L’EFFET DE VARIABLES ENVIRONNEMENTALES SUR LA DISTRIBUTION ET LA DYNAMIQUE DES MOUSTIQUES VECTEURS<br>Chapitre 6. Modèles basés sur les données : cartographier la distribution spatiale des vecteurs</b><br><i>Yi Moua, Emmanuel Roux</i><br>Les modèles de distribution d’espèces<br>Le modèle Maxent<br>Biais d’échantillonnage et minimisation de leurs impacts sur la modélisation<br>Application au principal vecteur du paludisme en Guyane française<br>Conclusion<br>Références<br></p><p><b>Chapitre 7. Modèles fondés sur les connaissances : exemple d’un outil d’évaluation multicritère pour la santé publique</b><br><i>Fanjasoa Rakotomanana, Hobiniaina Anthonio Rakotoarison</i><br>L’approche multicritère spatialisée, une approche fondée sur les connaissances<br>Exemple d’application sur le risque de paludisme dans les Hautes Terres centrales de Madagascar<br>Conclusion<br>Références<br><br><b>Chapitre 8. Arbocarto : un modèle mécaniste fondé sur le cycle de vie des moustiques <i>Aedes</i></b><br><i>Renaud Marti, Marie Demarchi, Mathieu Castets, Annelise Tran</i><br>Un modèle générique construit sur le cycle de vie du moustique<br>Adaptation du modèle aux espèces Aedes albopictus et Aedes aegypti et spatialisation<br>Implémentation, initialisation et simulation des abondances de moustiques Aedes<br>Arbocarto : une interface adaptée aux actions de la lutte antivectorielle<br>Références</p><p><br><b>Chapitre 9. Simulation spatiale du risque de propagation de la dengue à partir de modèles comportementaux vecteurs et hôtes</b><br><i>Eric Daudé, Sébastien Rey-Coyrehourcq, Alexandre Cebeillac</i><br>Modèles individus-centrés et spatialisés<br>Application à la dengue à Bangkok : MO3, méthodes et données<br>Simulations du modèle MO3<br>Conclusion<br>Références</p><p><br><b>Conclusion générale et perspectives</b><br><i>Thierry Baldet, Hélène Guis<br></i><b>Références<br>Remerciements<br>Glossaire<br>Liste des sigles</b><br></p>
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Télédétection et modélisation spatiale
Applications à la surveillance et au contrôle des maladies liées aux moustiques
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Annelise Tran
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<p>Annelise Tran est chercheuse au Cirad, au sein de l’UMR TETIS à Montpellier. Ses recherches portent sur le développement de méthodes en télédétection et modélisation spatiale avec des applications dans le domaine de la santé.<br></p>
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<p>Les moustiques sont vecteurs de nombreux agents pathogènes responsables de maladies, telles que le paludisme, la dengue, le chikungunya ou la fièvre jaune. Selon l’Organisation mondiale de la santé, ils provoquent plusieurs centaines de milliers de décès chaque année. Ils sont aussi à l’origine de zoonoses, comme la fièvre de la vallée du Rift et la fièvre du Nil occidental.</p><p>Dans ce contexte, les besoins en outils opérationnels permettant d’orienter les actions de surveillance et de contrôle sont importants, à la fois dans les pays du Sud — les zones tropicales et subtropicales sont les plus touchées par les maladies causées par les moustiques —, mais également dans les pays du Nord, où l’installation de nouvelles espèces comme le moustique-tigre augmente le risque d’émergence de maladies. Pour répondre à ces besoins, les images d’observation de la Terre présentent un fort intérêt : la distribution dans l’espace et la dynamique temporelle des moustiques sont influencées par des variables climatiques (températures, précipitations, humidité) et environnementales (disponibilité de zones en eau, végétation), dont les indicateurs peuvent être dérivés d’images satellite.</p><p>De nombreuses études récentes ont permis de développer des méthodes innovantes couplant télédétection et modélisation spatiale pour prédire la dynamique spatiale et temporelle des moustiques vecteurs et des maladies associées. Au-delà de l’étude de faisabilité, certaines de ces méthodes ont abouti à des outils et à des chaînes de traitement aujourd’hui opérationnels, utilisés par les acteurs de santé publique et les opérateurs chargés de la lutte antivectorielle.</p><p>Cet ouvrage, destiné aux étudiants et aux chercheurs comme aux acteurs de santé publique, présente une synthèse de ces travaux de recherche et de ces outils.</p><p><b><a href="http://editions-quae.com/PDF/Preface_teledetection-et-modelisation-spatiale.pdf" target="_blank">Consulter la préface de Didier Fontenille, Entomologiste médical, directeur de recherche IRD, UMR MIVEGEC (université de Montpellier, IRD, CNRS)</a></b></p>
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<p>Les maladies causées par les moustiques constituent un lourd fardeau de santé publique dans de nombreuses régions du monde. Cet ouvrage présente une synthèse des travaux de recherche sur les méthodes couplant télédétection et modélisation spatiale pour prédire la dynamique spatiale et temporelle des moustiques vecteurs de ces maladies.<br></p>
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<p><b>Préface<br>Introduction générale</b><br><i>Thibault Catry, Eric Daudé, Nadine Dessay, Annelise Tran</i><br>Notions de télédétection<br>Introduction aux systèmes d’information géographique<br><br><b>PARTIE 1. INFORMATIONS SPATIALES POUR LA SURVEILLANCE DES MOUSTIQUES VECTEURS ET DES MALADIES ASSOCIEES<br>Chapitre 1. Liens entre moustiques vecteurs et environnement : apport des méthodes de télédétection satellite</b><br><i>Renaud Marti, Claire Teillet, Hobiniaina Anthonio Rakotoarison, Florence Fournet<br></i>Liens entre moustiques vecteurs et environnement<br>Description de l’environnement par des approches de télédétection satellite<br>Références</p><p><br><b>Chapitre 2. Indices spectraux et classifications d’images multispectrales pour la cartographie du risque vectoriel</b><br><i>Annelise Tran, Renaud Marti, Vincent Herbreteau</i><br>Cartographie de l’occupation du sol par télédétection pour modéliser la distribution des moustiques Anopheles en Camargue<br>Indices spectraux dérivés d’images de télédétection, comme facteurs environnementaux des cas humains de fièvre du Nil occidental en Europe<br>Production automatisée d’indices spectraux : exemple de l’outil Sen2Extract<br>Références</p><p><br><b>Chapitre 3. Estimation des températures de l’air à partir d’images satellite et de stations météorologiques</b><br><i>Barbara Boufhal, Alexandre Cebeillac, Eric Daudé</i><br>Des données pour mesurer les températures<br>Estimation des températures de l’air : différentes méthodes<br>Applications à Bangkok<br>Conclusion<br>Références</p><p><br><b>Chapitre 4. Du recensement au bâtiment : génération de populations synthétiques</b><br><i>Alexandre Cebeillac, Olivier Gillet, Eric Daudé</i><br>Désagréger et redistribuer la population<br>Population synthétique, une méthodologie au service d’une analyse spatiale fine des problématiques de santé<br>Conclusion<br>Références<br><br><b>Chapitre 5. Texture des images satellite et caractérisation des milieux urbains favorables aux moustiques vecteurs</b><br><i>Claire Teillet, Ophélie Hoarau, Nausicaa Habchi-Hanriot, Benjamin Pillot, Thibault Catry, Annelise Tran</i><br>Différentes méthodes pour caractériser la texture d’une image<br>Étude des relations entre variables urbaines et distribution des cas de dengue à Brasília par une approche texturale<br>Cartographie de la distribution des gîtes larvaires potentiels du moustique-tigre à La Réunion<br>Conclusion<br>Références<br><br><b>PARTIE 2. ANALYSER ET PREDIRE L’EFFET DE VARIABLES ENVIRONNEMENTALES SUR LA DISTRIBUTION ET LA DYNAMIQUE DES MOUSTIQUES VECTEURS<br>Chapitre 6. Modèles basés sur les données : cartographier la distribution spatiale des vecteurs</b><br><i>Yi Moua, Emmanuel Roux</i><br>Les modèles de distribution d’espèces<br>Le modèle Maxent<br>Biais d’échantillonnage et minimisation de leurs impacts sur la modélisation<br>Application au principal vecteur du paludisme en Guyane française<br>Conclusion<br>Références<br></p><p><b>Chapitre 7. Modèles fondés sur les connaissances : exemple d’un outil d’évaluation multicritère pour la santé publique</b><br><i>Fanjasoa Rakotomanana, Hobiniaina Anthonio Rakotoarison</i><br>L’approche multicritère spatialisée, une approche fondée sur les connaissances<br>Exemple d’application sur le risque de paludisme dans les Hautes Terres centrales de Madagascar<br>Conclusion<br>Références<br><br><b>Chapitre 8. Arbocarto : un modèle mécaniste fondé sur le cycle de vie des moustiques <i>Aedes</i></b><br><i>Renaud Marti, Marie Demarchi, Mathieu Castets, Annelise Tran</i><br>Un modèle générique construit sur le cycle de vie du moustique<br>Adaptation du modèle aux espèces Aedes albopictus et Aedes aegypti et spatialisation<br>Implémentation, initialisation et simulation des abondances de moustiques Aedes<br>Arbocarto : une interface adaptée aux actions de la lutte antivectorielle<br>Références</p><p><br><b>Chapitre 9. Simulation spatiale du risque de propagation de la dengue à partir de modèles comportementaux vecteurs et hôtes</b><br><i>Eric Daudé, Sébastien Rey-Coyrehourcq, Alexandre Cebeillac</i><br>Modèles individus-centrés et spatialisés<br>Application à la dengue à Bangkok : MO3, méthodes et données<br>Simulations du modèle MO3<br>Conclusion<br>Références</p><p><br><b>Conclusion générale et perspectives</b><br><i>Thierry Baldet, Hélène Guis<br></i><b>Références<br>Remerciements<br>Glossaire<br>Liste des sigles</b><br></p>
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Applications à la surveillance et au contrôle des maladies liées aux moustiques
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Annelise Tran
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<p>Annelise Tran est chercheuse au Cirad, au sein de l’UMR TETIS à Montpellier. Ses recherches portent sur le développement de méthodes en télédétection et modélisation spatiale avec des applications dans le domaine de la santé.<br></p>
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<p>Les moustiques sont vecteurs de nombreux agents pathogènes responsables de maladies, telles que le paludisme, la dengue, le chikungunya ou la fièvre jaune. Selon l’Organisation mondiale de la santé, ils provoquent plusieurs centaines de milliers de décès chaque année. Ils sont aussi à l’origine de zoonoses, comme la fièvre de la vallée du Rift et la fièvre du Nil occidental.</p><p>Dans ce contexte, les besoins en outils opérationnels permettant d’orienter les actions de surveillance et de contrôle sont importants, à la fois dans les pays du Sud — les zones tropicales et subtropicales sont les plus touchées par les maladies causées par les moustiques —, mais également dans les pays du Nord, où l’installation de nouvelles espèces comme le moustique-tigre augmente le risque d’émergence de maladies. Pour répondre à ces besoins, les images d’observation de la Terre présentent un fort intérêt : la distribution dans l’espace et la dynamique temporelle des moustiques sont influencées par des variables climatiques (températures, précipitations, humidité) et environnementales (disponibilité de zones en eau, végétation), dont les indicateurs peuvent être dérivés d’images satellite.</p><p>De nombreuses études récentes ont permis de développer des méthodes innovantes couplant télédétection et modélisation spatiale pour prédire la dynamique spatiale et temporelle des moustiques vecteurs et des maladies associées. Au-delà de l’étude de faisabilité, certaines de ces méthodes ont abouti à des outils et à des chaînes de traitement aujourd’hui opérationnels, utilisés par les acteurs de santé publique et les opérateurs chargés de la lutte antivectorielle.</p><p>Cet ouvrage, destiné aux étudiants et aux chercheurs comme aux acteurs de santé publique, présente une synthèse de ces travaux de recherche et de ces outils.</p><p><b><a href="http://editions-quae.com/PDF/Preface_teledetection-et-modelisation-spatiale.pdf" target="_blank">Consulter la préface de Didier Fontenille, Entomologiste médical, directeur de recherche IRD, UMR MIVEGEC (université de Montpellier, IRD, CNRS)</a></b></p>
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<p><b>Préface<br>Introduction générale</b><br><i>Thibault Catry, Eric Daudé, Nadine Dessay, Annelise Tran</i><br>Notions de télédétection<br>Introduction aux systèmes d’information géographique<br><br><b>PARTIE 1. INFORMATIONS SPATIALES POUR LA SURVEILLANCE DES MOUSTIQUES VECTEURS ET DES MALADIES ASSOCIEES<br>Chapitre 1. Liens entre moustiques vecteurs et environnement : apport des méthodes de télédétection satellite</b><br><i>Renaud Marti, Claire Teillet, Hobiniaina Anthonio Rakotoarison, Florence Fournet<br></i>Liens entre moustiques vecteurs et environnement<br>Description de l’environnement par des approches de télédétection satellite<br>Références</p><p><br><b>Chapitre 2. Indices spectraux et classifications d’images multispectrales pour la cartographie du risque vectoriel</b><br><i>Annelise Tran, Renaud Marti, Vincent Herbreteau</i><br>Cartographie de l’occupation du sol par télédétection pour modéliser la distribution des moustiques Anopheles en Camargue<br>Indices spectraux dérivés d’images de télédétection, comme facteurs environnementaux des cas humains de fièvre du Nil occidental en Europe<br>Production automatisée d’indices spectraux : exemple de l’outil Sen2Extract<br>Références</p><p><br><b>Chapitre 3. Estimation des températures de l’air à partir d’images satellite et de stations météorologiques</b><br><i>Barbara Boufhal, Alexandre Cebeillac, Eric Daudé</i><br>Des données pour mesurer les températures<br>Estimation des températures de l’air : différentes méthodes<br>Applications à Bangkok<br>Conclusion<br>Références</p><p><br><b>Chapitre 4. Du recensement au bâtiment : génération de populations synthétiques</b><br><i>Alexandre Cebeillac, Olivier Gillet, Eric Daudé</i><br>Désagréger et redistribuer la population<br>Population synthétique, une méthodologie au service d’une analyse spatiale fine des problématiques de santé<br>Conclusion<br>Références<br><br><b>Chapitre 5. Texture des images satellite et caractérisation des milieux urbains favorables aux moustiques vecteurs</b><br><i>Claire Teillet, Ophélie Hoarau, Nausicaa Habchi-Hanriot, Benjamin Pillot, Thibault Catry, Annelise Tran</i><br>Différentes méthodes pour caractériser la texture d’une image<br>Étude des relations entre variables urbaines et distribution des cas de dengue à Brasília par une approche texturale<br>Cartographie de la distribution des gîtes larvaires potentiels du moustique-tigre à La Réunion<br>Conclusion<br>Références<br><br><b>PARTIE 2. ANALYSER ET PREDIRE L’EFFET DE VARIABLES ENVIRONNEMENTALES SUR LA DISTRIBUTION ET LA DYNAMIQUE DES MOUSTIQUES VECTEURS<br>Chapitre 6. Modèles basés sur les données : cartographier la distribution spatiale des vecteurs</b><br><i>Yi Moua, Emmanuel Roux</i><br>Les modèles de distribution d’espèces<br>Le modèle Maxent<br>Biais d’échantillonnage et minimisation de leurs impacts sur la modélisation<br>Application au principal vecteur du paludisme en Guyane française<br>Conclusion<br>Références<br></p><p><b>Chapitre 7. Modèles fondés sur les connaissances : exemple d’un outil d’évaluation multicritère pour la santé publique</b><br><i>Fanjasoa Rakotomanana, Hobiniaina Anthonio Rakotoarison</i><br>L’approche multicritère spatialisée, une approche fondée sur les connaissances<br>Exemple d’application sur le risque de paludisme dans les Hautes Terres centrales de Madagascar<br>Conclusion<br>Références<br><br><b>Chapitre 8. Arbocarto : un modèle mécaniste fondé sur le cycle de vie des moustiques <i>Aedes</i></b><br><i>Renaud Marti, Marie Demarchi, Mathieu Castets, Annelise Tran</i><br>Un modèle générique construit sur le cycle de vie du moustique<br>Adaptation du modèle aux espèces Aedes albopictus et Aedes aegypti et spatialisation<br>Implémentation, initialisation et simulation des abondances de moustiques Aedes<br>Arbocarto : une interface adaptée aux actions de la lutte antivectorielle<br>Références</p><p><br><b>Chapitre 9. Simulation spatiale du risque de propagation de la dengue à partir de modèles comportementaux vecteurs et hôtes</b><br><i>Eric Daudé, Sébastien Rey-Coyrehourcq, Alexandre Cebeillac</i><br>Modèles individus-centrés et spatialisés<br>Application à la dengue à Bangkok : MO3, méthodes et données<br>Simulations du modèle MO3<br>Conclusion<br>Références</p><p><br><b>Conclusion générale et perspectives</b><br><i>Thierry Baldet, Hélène Guis<br></i><b>Références<br>Remerciements<br>Glossaire<br>Liste des sigles</b><br></p>
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