L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Société Francophone de Classification (SFC) Actes des 26èmes Rencontres

National audienceLes actes des rencontres de la Société Francophone de Classification (SFC, http://www.sfc-classification.net/) contiennent l'ensemble des contributions,présentés lors des rencontres entre les 3 et 5 septembre 2019 au Centre de Recherche Inria Nancy Grand Est/LORIA Nancy. La classification sous toutes ces formes, mathématiques, informatique (apprentissage, fouille de données et découverte de connaissances ...), et statistiques, est la thématique étudiée lors de ces journées. L'idée est d'illustrer les différentes facettes de la classification qui reflètent les intérêts des chercheurs dans la matière, provenant des mathématiques et de l'informatique

Comparaison des chemins de Hilbert adaptatif et des graphes de voisinage pour la caractérisation d'un parcellaire agricole

National audienceThis article focuses on the comparison of approaches for spatial patterns mining. It deals with agricultural fields, which are mined in two ways, 1) by a fractal linearization method of space which provides a sequence of fields and 2) by the construction of a neighborhood graph. These representations are then used by enumeration algorithms to extract "bags of nodes" (BoN). The results suggest that the linearization of space captures most of the information - except some rare elements - about the organization of agricultural fields.Cet article compare deux représentations de données spatiales, les graphes de voisinages et les chemins de Hilbert-Peano, utilisées par des algorithmes de fouille. Cette comparaison s'appuie sur la mise en œuvre d'une méthode d'énumération de " sacs de nœuds ", qui permet d'obtenir des caractérisations homogènes à partir des deux représentations. La méthode est appliquée à la caractérisation de parcellaires agricoles et les résultats tendent à montrer que la linéarisation de l'espace capte la majorité de l'information, à l'exception des éléments rares, sur cet exemple particulier

Comparaison des chemins de Hilbert adaptatif et des graphes de voisinage pour la caractérisation d'un parcellaire agricole

National audienceThis article focuses on the comparison of approaches for spatial patterns mining. It deals with agricultural fields, which are mined in two ways, 1) by a fractal linearization method of space which provides a sequence of fields and 2) by the construction of a neighborhood graph. These representations are then used by enumeration algorithms to extract "bags of nodes" (BoN). The results suggest that the linearization of space captures most of the information - except some rare elements - about the organization of agricultural fields.Cet article compare deux représentations de données spatiales, les graphes de voisinages et les chemins de Hilbert-Peano, utilisées par des algorithmes de fouille. Cette comparaison s'appuie sur la mise en œuvre d'une méthode d'énumération de " sacs de nœuds ", qui permet d'obtenir des caractérisations homogènes à partir des deux représentations. La méthode est appliquée à la caractérisation de parcellaires agricoles et les résultats tendent à montrer que la linéarisation de l'espace capte la majorité de l'information, à l'exception des éléments rares, sur cet exemple particulier

Comparaison des chemins de Hilbert adaptatif et des graphes de voisinage pour la caractérisation d'un parcellaire agricole

National audienceThis article focuses on the comparison of approaches for spatial patterns mining. It deals with agricultural fields, which are mined in two ways, 1) by a fractal linearization method of space which provides a sequence of fields and 2) by the construction of a neighborhood graph. These representations are then used by enumeration algorithms to extract "bags of nodes" (BoN). The results suggest that the linearization of space captures most of the information - except some rare elements - about the organization of agricultural fields.Cet article compare deux représentations de données spatiales, les graphes de voisinages et les chemins de Hilbert-Peano, utilisées par des algorithmes de fouille. Cette comparaison s'appuie sur la mise en œuvre d'une méthode d'énumération de " sacs de nœuds ", qui permet d'obtenir des caractérisations homogènes à partir des deux représentations. La méthode est appliquée à la caractérisation de parcellaires agricoles et les résultats tendent à montrer que la linéarisation de l'espace capte la majorité de l'information, à l'exception des éléments rares, sur cet exemple particulier