Découverte de motifs d'évolution significatifs dans les séries temporelles d'images satellites

International audienceLes séries temporelles d'images satellites (ou Satellite Image Time Series - SITS) sont d'importantes sources d'informations sur l'évolution du territoire. Étudier ces images permet de comprendre les changements sur des zones précises mais aussi de découvrir des schémas d'évolution à grande échelle. Toutefois, découvrir ces phénomènes impose de répondre à plusieurs défis qui sont liés aux caractéristiques des SITS et à leurs contraintes. Premièrement, chaque pixel d'une image satellite est décrit par plusieurs valeurs (les niveaux radiométriques sur différentes longueurs d'ondes). Deuxièmement, ces motifs d'évolution portent sur des périodes très longues et ne sont pas forcément synchrones selon les régions. Troisièmement, les régions qui ne sont pas concernées par des évolutions signiticatives sont majoritaires et leur domination rend difficile l'extraction des motifs d'évolution. Dans cet article, nous proposons une méthode qui répond à ces difficultés et nous la validons sur une série d'images satellites acquises sur une période de 20 ans

On utilising change over time in data mining

Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2013von Mirko Böttche

Adequate condensed representations of patterns

International audiencePatterns are at the core of the discovery of a lot of knowledge from data but their uses are limited due to their huge number and their mining cost. During the last decade, many works addressed the concept of condensed representation w.r.t. frequency queries. Such representations are several orders of magnitude smaller than the size of the whole collections of patterns, and also enable us to regenerate the frequency information of any pattern. In this paper, we propose a framework for condensed representations w.r.t. a large set of new and various queries named condensable functions based on interestingness measures (e.g., frequency, lift, minimum). Such condensed representations are achieved thanks to new closure operators automatically derived from each condensable function to get adequate condensed representations. We propose a generic algorithm Mic Mac to efficiently mine the adequate condensed representations. Experiments show both the conciseness of the adequate condensed representations and the efficiency of our algorithm