The nature of dark matter is still one of the biggest mysteries of modern cosmology. Unveiling its complexion through indirect observations of gamma-rays requires state of the art observatories, such as the Cherenkov Telescope Array (CTA). The Milky Way satellites constitute a promising target for the search of Weakly Interacting Massive Particles (WIMPs) via indirect searches due to their low astrophysical background. However, the overall census of the dark matter galactic substructures is incomplete. This is owing to the sky coverage and sensitivity limitations of sky-survey experiments. Moreover, N-body simulations indicate that a much higher number of satellites should exist. In this work we present a modelling of the galactic sub-clumps based on statistical estimations of the full Milky Way satellite population. We introduce 10 substructure modellings (SM_i, i ∈ {1, . . . , 10}) with the following varying parameters: the substructure inner dark matter profile, its mass and radial distribution around the Milky Way, the expected number of satellites given by various studies and the mass-concentration relation. We simulate hundreds of skymaps with the CLUMPY code based on the sub-halo modellings. We show that the mass-concentration parametrization and the predicted number of sub-halos handed over the most substantial effects on the source J-factor. The sources are then used to investigate the detectability of sub-halos with the CTA. We assume two cases: if a dark matter signal is seen by the CTA or if there is no detection. For both we calculate the sensitivity curves of sources resolved in the simulations for the τ⁺τ^- and bb channels. In general, the τ⁺τ^- channel maintained the most constrained sensitivity curves. There was no substantial difference on the sensitivity curve for sources placed on the north and south hemisphere. In the case of detection of a signal with the CTA, no model was effective to access the thermal values of {σv}. In case of no signal observation, only the model with the highest median J-factcor could probe the thermal values of {σv}.

A natureza da matéria escura ainda é um dos maiores mistérios da astrofísica moderna. Rev- elar sua compleição através de observações indiretas de raios gama requer observatórios de última geração, como o CTA (Cherenkov Telescope Array). Os satélites da Via Láctea constituem um alvo promissor para a busca de Partículas Massivas que Interagem Fracamente (WIMPs) através de buscas indiretas devido ao seu baixo ruído astrofísico. Entretanto, o censo geral das subestruturas galácticas de matéria escura é incompleto. Isso se deve a incompleta cobertura do céu e às limitações de sensibilidade dos experimentos de busca de objetos extragalácticos. Além disso, as simulações de N-corpos indicam que deveria existir um número muito maior de satélites. Neste trabalho apresentamos uma modelagem dos subgrupos galácticos com base em estimativas estatísticas da população total de satélites da Via Láctea. Introduzimos 10 modelos de subestruturas (SM_i, i ∈ {1, . . . , 10}) com os seguintes parâmetros variáveis: o perfil da subestrutura interna de matéria escura, sua massa e distribuição radial em torno da Via Láctea, o número esperado de satélites dado por differentes estudos e a parametrização entre a massa e concentração de subestruturas. Simulamos centenas de mapas do céu com o código CLUMPY baseando-nos em modelos de subestruturas. Mostramos que a parametrização entre massa e concentração e o número previsto de satélites geram os efeitos mais substanciais sobre o fator J da fonte. As subestruturas são então utilizadas para investigar a detectabilidade de sub-halos com a CTA. Supomos dois casos: se um sinal de matéria escura é visto pela CTA ou se não há detecção. Para ambos, calculamos as curvas de sensibilidade das fontes resolvidas nas simulações para os canais de aniquilação τ⁺τ^- e bb. Em geral, o canal de τ⁺τ^- manteve as curvas de sensibilidade mais restritas. Não houve diferença subestancial na curva de sensibilidade das fontes posicionadas nos hemisférios norte e sul. No caso da detecção de um sinal com a CTA, nenhum modelo foi eficaz em acessar os valores térmicos de {σv}. Em caso de não observação do sinal, somente o modelo com a mediana mais alta do fator J poderia sondar os valores térmicos de {σv}.