[ca] Aquesta tesi doctoral està centrada en la mesura del desplaçament al vermell (redshift) fotomètric en cartografiats de galàxies fotogràfiques i en les seves aplicacions per a extreure informació cosmològica. En la primera part d'aquesta tesi fem un pronòstic amb la tècnica de matrius de Fisher per a un cartografiat de galàxies que tingui mesures molt precises del redshift fotomètric - que poden venir tant d'espectroscòpia com de múltiples fotografies amb filtre estret. Fem servir correlacions angulars de galàxies, és a dir, com es distribueixen espacialment les galàxies, dividint una mostra en dues submostres fent servir altres paràmetres observables. Fer servir dues mostres que es superposen redueix la variancia mostral en els observables, cosa que millora la precisió amb la qual es poden mesurar la història d'expansió i de creixement d'estructures en l'univers. En la segona part d'aquesta tesi mesurem redshifts fotomètrics de manera molt precisa fent servir dades d'un cartografiat de galàxies innovador anomenat PAUS que conté un conjunt únic de 40 filtres estrets. Desenvolupem dos algoritmes que fan servir estadística de màxima versemblança o d'integral Bayesiana per a deduir la probabilitat en redshift de cada galàxia, cosa que requereix modelar tant el flux del continu com el flux de les línies d'emissió de la galàxia. L'algoritme conté diverses correccions que tenen en compte els efectes sistemàtics que es troben en la calibració de les dades. Aquestes correccions s'examinen en simulacions que s'han desenvolupat per aquest motiu. Les mesures de redshifts fotomètrics a PAUS fan possible la ciència que es vol dur a terme i també es poden fer servir per a calibrar la distribució de redshifts de cartografiats de galàxies que mesuren l'efecte de lent dèbil. La darrera part d'aquesta tesi implementa per primer cop un model bayesià jeràrquic en una simulació de N cossos per a mesurar la distribució en redshift fotomètric d'un mapa de galàxies de lent dèbil fent servir tant informació de fotometria com de densitat. L'efecte de lent dèbil és un mètode molt poderós per extreure informació cosmològica, però és molt sensible a qualsevol esbiaix en la mitjana del redshift fotomètric d'una mostra de galàxies. Aquest mètode combina de manera consistent totes les fonts d'informació i fusiona les tècniques més típiques que es fan servir a la literatura per a estimar les distribucions en redshift.

[en] This PhD thesis is focused on the measurement of photometric redshifts in imaging galaxy surveys and its applications to extract cosmological information. In the first part of this thesis we forecast a galaxy survey with very precise redshift information, which can come either from spectroscopy or many narrow band images, using the Fisher matrix formalism. We use galaxy clustering, how galaxies group together in space, dividing a sample into two subsamples using other observable parameters. Using two overlapping subsamples reduces the sample variance in the observables, which improves the precision with which one can measure the expansion and growth history of the universe. In the second part of this thesis we measure highly precise photometric redshifts using the data from a novel imaging galaxy survey PAUS that contains a unique set of 40 narrow band filters. We develop two algorithms which use maximum likelihood or Bayesian evidence statistics to infer the redshift probability of each galaxy, which requires modeling both the continuum and emission line galaxy flux. The algorithm contains several corrections to account for systematic effects present in the data calibration which are tested in simulations developed for this purpose. The measurement of PAUS redshifts enables the science of the galaxy survey and can also be used to calibrate the redshift distribution of lensing surveys. The last part of this thesis implements for the first time a hierarchical Bayesian model in an N-body simulation to measure the redshift distribution of a lensing survey using both photometric and density information. Weak lensing is a very powerful tool to extract cosmological information, but it is very sensitive to any bias in the mean redshift of a sample of source galaxies. This method consistently combines all sources of information and merges the main techniques used in the literature to estimate redshift distributions.