About: Extraction de motifs spatio-temporels dans des séries d'images de télédétection, application à des données optiques et radar   Goto Sponge  NotDistinct  Permalink

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type
Thesis advisor
Praeses
Author
alternative label
  • Spatio-temporal pattern extraction from remote sensing image series, application on optical and radar data
dc:subject
  • Fouille de données
  • Exploration de données
  • Thèses et écrits académiques
  • Séries chronologiques
  • Télédétection
  • Imagerie satellitaire
  • Contraintes de connexité
  • Images satellitaires optiques et radar
  • Motifs séquentiels fréquents groupés
  • Séries temporelles d'images satellitaires
preferred label
  • Extraction de motifs spatio-temporels dans des séries d'images de télédétection, application à des données optiques et radar
Language
Subject
dc:title
  • Extraction de motifs spatio-temporels dans des séries d'images de télédétection, application à des données optiques et radar
Degree granting institution
Opponent
note
  • Les Séries Temporelles d'Images Satellitaires (STIS), visant la même scène en évolution, sont très intéressantes parce qu'elles acquièrent conjointement des informations temporelles et spatiales. L'extraction de ces informations pour aider les experts dans l'interprétation des données satellitaires devient une nécessité impérieuse. Dans ce mémoire, nous exposons comment on peut adapter l'extraction de motifs séquentiels fréquents à ce contexte spatio-temporel dans le but d'identifier des ensembles de pixels connexes qui partagent la même évolution temporelle. La démarche originale est basée sur la conjonction de la contrainte de support avec différentes contraintes de connexité qui peuvent filtrer ou élaguer l'espace de recherche pour obtenir efficacement des motifs séquentiels fréquents groupés (MSFG) avec signification pour l'utilisateur. La méthode d'extraction proposée est non supervisée et basée sur le niveau pixel. Pour vérifier la généricité du concept de MSFG et la capacité de la méthode proposée d'offrir des résultats intéressants à partir des SITS, sont réalisées des expérimentations sur des données réelles optiques et radar.
  • The Satellite Image Time Series (SITS), aiming the same scene in evolution, are of high interest as they capture both spatial and temporal information. The extraction of this infor- mation to help the experts interpreting the satellite data becomes a stringent necessity. In this work, we expound how to adapt frequent sequential patterns extraction to this spatiotemporal context in order to identify sets of connected pixels sharing a same temporal evolution. The original approach is based on the conjunction of support constraint with different constraints based on pixel connectivity that can filter or prune the search space in order to efficiently ob- tain Grouped Frequent Sequential (GFS) patterns that are meaningful to the end user. The proposed extraction method is unsupervised and pixel level based. To verify the generality of GFS-pattern concept and the proposed method capability to offer interesting results from SITS, real data experiments on optical and radar data are presented.
dc:type
  • Text
http://iflastandar...bd/elements/P1001
rdaw:P10219
  • 2011
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is rdam:P30135 of
Faceted Search & Find service v1.13.91 as of Aug 16 2018


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