Constrained Distance Based Clustering for Satellite Image Time-Series

International audienceThe advent of high-resolution instruments for time-series sampling poses added complexity for the formal definition of thematic classes in the remote sensing domain-required by supervised methods-while unsupervised methods ignore expert knowledge and intuition. Constrained clustering is becoming an increasingly popular approach in data mining because it offers a solution to these problems, however, its application in remote sensing is relatively unknown. This article addresses this divide by adapting publicly available constrained clustering implementations to use the dynamic time warping (DTW) dissimilarity measure, which is sometimes used for time-series analysis. A comparative study is presented, in which their performance is evaluated (using both DTW and Euclidean distances). It is found that adding constraints to the clustering problem results in an increase in accuracy when compared to unconstrained clustering. The output of such algorithms are homogeneous in spatially defined regions. Declarative approaches and k-Means based algorithms are simple to apply, requiring little or no choice of parameter values. Spectral methods, however, require careful tuning, which is unrealistic in a semi-supervised setting, although they offer the highest accuracy. These conclusions were drawn from two applications: crop clustering using 11 multi-spectral Landsat images non-uniformly sampled over a period of eight months in 2007; and tree-cut detection using 10 NDVI Sentinel-2 images non-uniformly sampled between 2016 and 2018

Uma Revisão Sobre Combinação de Agrupamentos

Vários algoritmos de agrupamentos foram propostos na literatura. O uso de diferentes algoritmos de agrupamento,  ou até mesmo de um único algoritmo,  pode obter diferentes resultados quando aplicados em um mesmo conjunto de dados.  A combinação de resultados, obtidos de uma técnica de classificação ou de técnicas distintas, é utilizada com sucesso para melhorar a estabilidade ou desempenho dessas técnicas. Por isto, nos últimos anos houve um aumento crescente no interesse do uso de combinação de agrupamentos de dados. Neste trabalho, é feita uma revisão sobre os principais métodos de combinação de agrupamentos encontrados na literatura.  Para isso, a revisão começa com uma descrição do problema de combinação e uma análise dos objetivos comumente adotados por métodos de combinação.  Em seguida, discorre-se sobre a necessidade da diversidade nos agrupamentos a serem combinados e métodos para medi-la. Também é definido um critério para medir a informação mútua entre agrupamentos e são apresentados exemplos de seu uso. O desempenho dos métodos foi comparado por vários autores na literatura e uma análise dessas comparações é realizada neste trabalho