Big Earth Data and Machine Learning for Sustainable and Resilient Agriculture

Big streams of Earth images from satellites or other platforms (e.g., drones and mobile phones) are becoming increasingly available at low or no cost and with enhanced spatial and temporal resolution. This thesis recognizes the unprecedented opportunities offered by the high quality and open access Earth observation data of our times and introduces novel machine learning and big data methods to properly exploit them towards developing applications for sustainable and resilient agriculture. The thesis addresses three distinct thematic areas, i.e., the monitoring of the Common Agricultural Policy (CAP), the monitoring of food security and applications for smart and resilient agriculture. The methodological innovations of the developments related to the three thematic areas address the following issues: i) the processing of big Earth Observation (EO) data, ii) the scarcity of annotated data for machine learning model training and iii) the gap between machine learning outputs and actionable advice. This thesis demonstrated how big data technologies such as data cubes, distributed learning, linked open data and semantic enrichment can be used to exploit the data deluge and extract knowledge to address real user needs. Furthermore, this thesis argues for the importance of semi-supervised and unsupervised machine learning models that circumvent the ever-present challenge of scarce annotations and thus allow for model generalization in space and time. Specifically, it is shown how merely few ground truth data are needed to generate high quality crop type maps and crop phenology estimations. Finally, this thesis argues there is considerable distance in value between model inferences and decision making in real-world scenarios and thereby showcases the power of causal and interpretable machine learning in bridging this gap.Comment: Phd thesi

Integration of heterogeneous data sources and automated reasoning in healthcare and domotic IoT systems

In recent years, IoT technology has radically transformed many crucial industrial and service sectors such as healthcare. The multi-facets heterogeneity of the devices and the collected information provides important opportunities to develop innovative systems and services. However, the ubiquitous presence of data silos and the poor semantic interoperability in the IoT landscape constitute a significant obstacle in the pursuit of this goal. Moreover, achieving actionable knowledge from the collected data requires IoT information sources to be analysed using appropriate artificial intelligence techniques such as automated reasoning. In this thesis work, Semantic Web technologies have been investigated as an approach to address both the data integration and reasoning aspect in modern IoT systems. In particular, the contributions presented in this thesis are the following: (1) the IoT Fitness Ontology, an OWL ontology that has been developed in order to overcome the issue of data silos and enable semantic interoperability in the IoT fitness domain; (2) a Linked Open Data web portal for collecting and sharing IoT health datasets with the research community; (3) a novel methodology for embedding knowledge in rule-defined IoT smart home scenarios; and (4) a knowledge-based IoT home automation system that supports a seamless integration of heterogeneous devices and data sources

Eine Modellierungssprache zur Entwicklung effizienter Vorlagen für die klinische Befunddokumentation: Im Fachbereich der Gastroenterologie

Die klinische Dokumentation ist ein zentraler Bestandteil der Patientenversorgung. Sie dient der räumlichen und zeitlichen Überbrückung des Kommunikationsbedarfs zwischen den an der Versorgung beteiligten Akteuren. Die Erstellung einer vollständigen und präzi-sen Dokumentation beansprucht einen erheblichen Teil der ärztlichen Arbeitszeit. Diese Zeit zu reduzieren und dabei die Qualität der erfassten Daten zu verbessern gehört zu den technologischen Aufgaben des klinischen Informationssystems. Ziel dieser Arbeit ist die Konzeption einer Modellierungssprache zur Beschreibung von Befundvorlagen für die strukturierte Dokumentation. Darauf aufbauend werden die Möglichkeiten der Integration in konventionelle Informationssysteme beschrieben. Eine Anforderung dieser Arbeit ist es einer breiteren Autorenbasis die Mitgestaltung der Vorlagen zu ermöglichen. Dieses Ziel wurde insbesondere durch eine visuelle Notation sowie ein Konstrukt für die kollaborative Entwicklung der Vorlagen erreicht. Die Beschreibungssprache wurde zyklisch den Anfor-derungen der Klinikärzte und Autoren angepasst. Eine mit der Beschreibungssprache ver-knüpfbare Ontologie ist die Basis für Automatismen und verbessert als semantisches Be-zugssystem die Qualität der erfassten Daten. Das Artefakt ermöglicht zum einen die zeitef-fiziente Erstellung der Befundberichte durch die strukturierte, leitfadengestützte Doku-mentation und zum anderen wird analog zu dem narrativen Befundbericht automatisch ein formales Modell erstellt, dass die Möglichkeiten der Eingabe, Repräsentation und Auswer-tung der Daten erweitert. Im Rahmen der abschließenden Evaluation wurde das Artefakt in ein klinisches Informationssystem mit relationaler Datenbasis integriert. Es konnte ge-zeigt werden, dass durch das entwickelte Artefakt und insbesondere durch die Möglichkei-ten des formalen Modells, beispielsweise die Automatismen, das initiale Ziel einer zeiteffi-zienten Dokumentation erreicht wurde. Darüber hinaus konnte, vor allem durch erweiterte Möglichkeiten der Datenauswertung, die Qualität der Daten und deren Nutzen verbessert werden. Das Artefakt wurde innerhalb der Gastroenterologie evaluiert und kann auf weite-re Fachbereiche, insbesondere der Inneren Medizin übertragen werden

Stratégies pour le raisonnement sur le contexte dans les environnements d assistance pour les personnes âgées

Tirant parti de notre expérience avec une approche traditionnelle des environnements d'assistance ambiante (AAL) qui repose sur l'utilisation de nombreuses technologies hétérogènes dans les déploiements, cette thèse étudie la possibilité d'une approche simplifiée et complémentaire, ou seul un sous-ensemble hardware réduit est déployé, initiant un transfert de complexité vers le côté logiciel. Axé sur les aspects de raisonnement dans les systèmes AAL, ce travail a permis à la proposition d'un moteur d'inférence sémantique adapté à l'utilisation particulière à ces systèmes, répondant ainsi à un besoin de la communauté scientifique. Prenant en compte la grossière granularité des données situationnelles disponible avec une telle approche, un ensemble de règles dédiées avec des stratégies d'inférence adaptées est proposé, implémenté et validé en utilisant ce moteur. Un mécanisme de raisonnement sémantique novateur est proposé sur la base d'une architecture de raisonnement inspiré du système cognitif. Enfin, le système de raisonnement est intégré dans un framework de provision de services sensible au contexte, se chargeant de l'intelligence vis-à-vis des données contextuelles en effectuant un traitement des événements en direct par des manipulations ontologiques complexes. L ensemble du système est validé par des déploiements in-situ dans une maison de retraite ainsi que dans des maisons privées, ce qui en soi est remarquable dans un domaine de recherche principalement cantonné aux laboratoiresLeveraging our experience with the traditional approach to ambient assisted living (AAL) which relies on a large spread of heterogeneous technologies in deployments, this thesis studies the possibility of a more stripped down and complementary approach, where only a reduced hardware subset is deployed, probing a transfer of complexity towards the software side, and enhancing the large scale deployability of the solution. Focused on the reasoning aspects in AAL systems, this work has allowed the finding of a suitable semantic inference engine for the peculiar use in these systems, responding to a need in this scientific community. Considering the coarse granularity of situational data available, dedicated rule-sets with adapted inference strategies are proposed, implemented, and validated using this engine. A novel semantic reasoning mechanism is proposed based on a cognitively inspired reasoning architecture. Finally, the whole reasoning system is integrated in a fully featured context-aware service framework, powering its context awareness by performing live event processing through complex ontological manipulation. the overall system is validated through in-situ deployments in a nursing home as well as private homes over a few months period, which itself is noticeable in a mainly laboratory-bound research domainEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF