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Transactions on Machine Learning and Data Mining 5, 1 (2012) 23-44
Efficient Spatiotemporal Mining of Satellite Image Time Series for Agricultural Monitoring
Andreea Julea 1, 2, Nicolas Méger 1, Christophe Rigotti 3, 4, Emmanuel Trouvé 1, Romain Jolivet 5, Philippe Bolon 1
(01/07/2012)

In this paper, we present a technique for helping experts in agricultural monitoring, by mining Satellite Image Time Series over cultivated areas. We use frequent sequential patterns extended to this spatiotemporal context in order to extract sets of connected pixels sharing a similar temporal evolution. We show that a pixel connectivity constraint can be partially pushed to prune the search space, in conjunction with a support threshold. Together with a simple maximality constraint, the method reveals meaningful patterns in real datasets.
1 :  Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance (LISTIC)
Université de Savoie : EA3703
2 :  Laboratoire d'Analyse et Traitement d'Images (LAPI)
Université "Politehnica" de Bucarest
3 :  Laboratoire d'InfoRmatique en Images et Systèmes d'Information (LIRIS)
CNRS : UMR5205 – Université Claude Bernard - Lyon I – Université Lumière - Lyon II – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Lyon – Ecole Centrale de Lyon
4 :  BEAGLE (Insa Lyon / INRIA Grenoble Rhône-Alpes / UCBL)
INRIA – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Lyon – Université Claude Bernard - Lyon I
5 :  Institut des sciences de la Terre (ISTerre)
CNRS : UMR5275 – IFSTTAR – Université de Savoie – Université Joseph Fourier - Grenoble I – INSU – OSUG – Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR219
Cycle sismique et déformations transitoires
Informatique/Apprentissage