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CDPS: Constrained DTW-Preserving Shapelets / Hussein El Amouri (2023)  

Public Titre : CDPS: Constrained DTW-Preserving Shapelets Type de document : Article/Communication Auteurs : Hussein El Amouri, Auteur ; Thomas Lampert, Auteur ; Pierre Gançarski, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2023 Collection : Lecture notes in Computer Science Sous-collection : Lecture Notes in Artificial Intelligence num. 13713 Projets : HIATUS / Giordano, Sébastien Conférence : ECML PKDD 2022, European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 19/09/2022 23/09/2022 Grenoble France Proceedings Springer Projets : HERELLES / Gançarski, Pierre Importance : pp 21 - 37 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] analyse de données [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] classification [Termes IGN] déformation temporelle dynamique (algorithme) [Termes IGN] distance euclidienne [Termes IGN] jeu de données localisées [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] traitement de données localisées [Termes IGN] transformation Résumé : (auteur) The analysis of time series for clustering and classification is becoming ever more popular because of the increasingly ubiquitous nature of IoT, satellite constellations, and handheld and smart-wearable devices, etc. The presence of phase shift, differences in sample duration, and/or compression and dilation of a signal means that Euclidean distance is unsuitable in many cases. As such, several similarity measures specific to time-series have been proposed, Dynamic Time Warping (DTW) being the most popular. Nevertheless, DTW does not respect the axioms of a metric and therefore Learning DTW-Preserving Shapelets (LDPS) have been developed to regain these properties by using the concept of shapelet transform. LDPS learns an unsupervised representation that models DTW distances using Euclidean distance in shapelet space. This article proposes constrained DTW-preserving shapelets (CDPS), in which a limited amount of user knowledge is available in the form of must link and cannot link constraints, to guide the representation such that it better captures the user’s interpretation of the data rather than the algorithm’s bias. Subsequently, any unconstrained algorithm can be applied, e.g. K-means clustering, k-NN classification, etc, to obtain a result that fulfils the constraints (without explicit knowledge of them). Furthermore, this representation is generalisable to out-of-sample data, overcoming the limitations of standard transductive constrained-clustering algorithms. CLDPS is shown to outperform the state-of-the-art constrained-clustering algorithms on multiple time-series datasets. Numéro de notice : C2022-052 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/978-3-031-26387-3_2 Date de publication en ligne : 17/03/2023 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-031-26387-3_2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103157

Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles : Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection / Baptiste Lafabregue (2021)  

Public Titre : Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l’analyse de séries temporelles : Application à l’analyse temporelle incrémentale en télédétection Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Baptiste Lafabregue, Auteur ; Germain Forestier, Directeur de thèse ; Pierre Gançarski, Directeur de thèse Editeur : Mulhouse : Université de Haute Alsace Année de publication : 2021 Importance : 167 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Haute-Alsace, Discipline Informatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] analyse spatio-temporelle [Termes IGN] apprentissage non-dirigé [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] jeu de données [Termes IGN] programmation par contraintes [Termes IGN] segmentation sémantique [Termes IGN] série temporelle Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Depuis quelques années, les satellites réalisent des captures d'images de la Terre avec une haute fréquence de revisite et une haute disponibilité, qu'on peut représenter sous forme de séries temporelles. Cela permet d'effectuer une observation continue de la Terre avec des applications dans le suivi agricole, la gestion de catastrophes naturelles, etc. Cependant, ce phénomène ne se limite pas au domaine de la télédétection. On peut en effet observer une croissance similaire dans de nombreux domaines, tel que la médecine ou la finance. Or, dans tous ces domaines, l'analyse de ces données fait face aux mêmes problématiques. Une grande quantité de données n'est pas toujours accompagnée d'un étiquetage suffisant, ce qui empêche généralement une bonne application des méthodes supervisées. En effet, l'étiquetage reste une tâche très chronophage et complexe, car nécessitant une expertise sur les données analysées. A l'opposé, les méthodes non supervisées ne nécessitent pas de connaissances de l'expert mais donnent parfois des résultats médiocres. Dans ce contexte, le clustering sous contraintes est une alternative qui offre un bon compromis en termes d'investissement pour l'expert. Toutefois, les méthodes de clustering sous contraintes sont sujettes à des limitations importantes. Nous montrons dans cette thèse que deux facteurs limites fortement l'impact des contraintes, la consistance, qui est la quantité d'information dans l'ensemble des contraintes que l'algorithme peut déterminer par ses propres biais, et la cohérence, qui est le degré d'accord entre les contraintes elles-mêmes. Afin de répondre au problème de consistance, nous proposons une nouvelle méthode, I-SAMARAH, basée sur le clustering collaboratif et l'intégration des contraintes de manière incrémentale. Cependant, nous montrons également que le problème de cohérence reste important que nous proposons d'aborder de manière plus prospective avec des méthodes basées sur l'apprentissage profond. Note de contenu : Introduction 1- Contexte 2- Guider le clustering avec des contraintes 3- Analyse de séries temporelles en télédétection 4- Apprentissage de représentation contraint 5- Apprentissage profond non-supervisé et séries temporelles Conclusion Numéro de notice : 15276 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Haute Alsace : 2021 Organisme de stage : IRIMAS DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03630122 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101099

Approches multi-hiérarchiques pour l'analyse d'images de télédétection / Camille Kurtz in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 205 (Janvier 2014)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 205 (Janvier 2014) . - pp 19 - 35 Titre : Approches multi-hiérarchiques pour l'analyse d'images de télédétection Type de document : Article/Communication Auteurs : Camille Kurtz, Auteur ; Pierre Gançarski, Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Nicolas Passat, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 19 - 35 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] classification automatique [Termes IGN] image satellite [Termes IGN] morphologie mathématique [Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique [Termes IGN] segmentation hiérarchique Résumé : (Auteur) Au cours de la dernière décennie, la télédétection par imagerie satellitaire a connu plusieurs révolutions, liées d’une part à l’augmentation spectaculaire du nombre de dispositifs d’acquisition, et d’autre part aux progrès des capteurs tant en termes de résolutions spatiale et temporelle que spectrale. Dans ce contexte, de nouvelles problématiques sont apparues, notamment en traitement et analyse d’images. L’un des axes de recherche les plus prometteurs pour traiter ces problématiques s’appuie sur la notion de hiérarchie, qui peut se décliner sous plusieurs formes et ainsi permettre de traiter plusieurs types de tâches, du traitement de bas-niveau jusqu’à l’analyse de haut niveau. Dans cet article, nous décrivons certaines tendances récentes liées à ces approches hiérarchiques. Numéro de notice : A2014-547 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2014.10 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2014.10 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74174 [article]

Hierarchical extraction of landslides from multiresolution remotely sensed optical images / Camille Kurtz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 87 (January 2014) . - pp 122 - 136 Titre : Hierarchical extraction of landslides from multiresolution remotely sensed optical images Type de document : Article/Communication Auteurs : Camille Kurtz, Auteur ; André Stumpf, Auteur ; Jean-Philippe Malet, Auteur ; Pierre Gançarski, Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Nicolas Passat, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 122 - 136 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] Barcelonnette [Termes IGN] corrélation par régions de niveaux de gris [Termes IGN] effondrement de terrain [Termes IGN] image à résolution submétrique [Termes IGN] image à ultra haute résolution [Termes IGN] image Landsat-TM [Termes IGN] image optique [Termes IGN] image RapidEye [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] niveau de détail [Termes IGN] segmentation d'image Résumé : (Auteur) The automated detection and mapping of landslides from Very High Resolution (VHR) images present several challenges related to the heterogeneity of landslide sizes, shapes and soil surface characteristics. However, a common geomorphological characteristic of landslides is to be organized with a series of embedded and scaled features. These properties motivated the use of a multiresolution image analysis approach for their detection. In this work, we propose a hybrid segmentation/classification region-based method, devoted to this specific issue. The method, which uses images of the same area at various spatial resolutions (Medium to Very High Resolution), relies on a recently introduced top-down hierarchical framework. In the specific context of landslide analysis, two main novelties are introduced to enrich this framework. The first novelty consists of using non-spectral information, obtained from Digital Terrain Model (DTM), as a priori knowledge for the guidance of the segmentation/classification process. The second novelty consists of using a new domain adaptation strategy, that allows to reduce the expert’s interaction when handling large image datasets. Experiments performed on satellite images acquired over terrains affected by landslides demonstrate the efficiency of the proposed method with different hierarchical levels of detail addressing various operational needs. Numéro de notice : A2014-016 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.11.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.11.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32921 [article]

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081-2014011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Satellite image time series analysis under time warping / F. Petitjean in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 8 (August 2012)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 50 n° 8 (August 2012) . - pp 3081 - 3095 Titre : Satellite image time series analysis under time warping Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Petitjean, Auteur ; Jordi Inglada, Auteur ; Pierre Gançarski, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 3081 - 3095 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] déformation temporelle dynamique (algorithme) [Termes IGN] échantillon [Termes IGN] image optique [Termes IGN] série temporelle Résumé : (Auteur) Satellite Image Time Series are becoming increasingly available and will continue to do so in the coming years thanks to the launch of space missions which aim at providing a coverage of the Earth every few days with high spatial resolution. In the case of optical imagery, it will be possible to produce land use and cover change maps with detailed nomenclatures. However, due to meteorological phenomena, such as clouds, these time series will become irregular in terms of temporal sampling, and one will need to compare time series with different lengths. In this paper, we present an approach to image time series analysis which is able to deal with irregularly sampled series and which also allows the comparison of pairs of time series where each element of the pair has a different number of samples. We present the dynamic time warping from a theoretical point of view and illustrate its capabilities with two applications to real-time series. Numéro de notice : A2012-382 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2011.2179050 Date de publication en ligne : 31/01/2012 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2011.2179050 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31828 [article]

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065-2012081	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Conception of a GIS-platform to simulate urban densification based on the analysis of topographic data / Anne Ruas (01/07/2011)  

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vol 17 n° 3-4 - septembre 2007 – février 2008 - Informations géographiques : structuration, extraction et utilisation [sélection de contributions du colloque international de géomatique et d'analyse spatiale, Strasbourg, 11-13 septembre 2006] (Bulletin de Revue internationale de géomatique) / Christiane Weber  

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