Motifs séquentiels pour la description de séries temporelles d'images satellitaires et la prévision d'événements

Les travaux présentés concernent l’extraction de connaissances dans les données à des fins de description et d’inférence. Comment décrire des Séries Temporelles d’Images Satellitaire (STIS) en mode non supervisé ? Comment prévoir des événements tels que des pannes dans des systèmes complexes ? Des réponses originales s’appuyant sur des techniques de fouille de données extrayant des motifs locaux, les motifs séquentiels, sont développées. Ainsi, de nouveaux motifs, les motifs Séquentiels Fréquents Groupés (motifs SFG), sont-ils proposés afin d’extraire d’une STIS des groupes de pixels faisant sens spatialement et temporellement. Une technique originale permettant de pousser les contraintes associées à ces motifs au sein du processus d’extraction est également détaillée. Des expériences sur des données optiques et radar, à des résolutions différentes, confirment leur potentiel. Un classement de ces motifs basé sur l’information mutuelle et la swap-randomization est par ailleurs proposé afin de mettre en avant les motifs ayant peu de chances d’apparaître dans un jeu de données aléatoires où les fréquences sont conservées, exprimant des changements et progressant dans l’espace. Quant à la prévision d’événements, une approche de type leave-one-out est proposée pour sélectionner des motifs séquentiels, les FLM-règles, génériques et déclenchant le moins possible de fausses alarmes. Une méthode de prévision au plus tôt tirant parti de ces motifs est également avancée et validée sur des données réelles provenant de systèmes mécaniques complexes. Les expériences menées montrent qu’il est possible de prévoir des défaillances pour lesquelles l’expertise technique est insuffisante. Cette méthode de prévision est aujourd’hui brevetée

Monitoring of Tectonic Deformation by Mining Satellite Image Time Series

National audienceCet article présente une nouvelle approche pour l'analyse de séries d'images satellite InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) et son application au monitoring de fluage le long d'une faille sismique active majeure. Les données InSAR permettent de mesurer les déformations du sol entre deux dates sur de grandes zones géographiques, mais la précision des mesures reste limitée par le bruit du aux variations en temps et en espace des conditions atmosphériques. L'approche proposée combine des techniques d'analyse d'images satellite et des techniques de fouille de données. Elle permet de traiter des séries d'images satellite InSAR de façon non supervisée, même avec des conditions atmosphériques variables, et fournit aux experts des cartes d'évolutions décrivant les déformations du sol. Des résultats expérimentaux sur une série d'images ENVISAT de la faille de Haiyuan (zone Nord-Est du plateau tibétain) sont présentés. Les cartes obtenues montrent un glissement asismique continu superficiel le long d'une portion de la faille, ce qui est consistant avec les modèles géophysiques actuels

A pattern-based mining system for exploring Displacement Field Time Series

International audienceThis paper presents the first available system for mining patterns from Displacement Field Time Series (DFTS) along with the confidence measures inherent to these series. It consists of four main modules for data preprocessing, pattern extraction, pattern ranking and pattern visualization. It is based on an efficient extraction of reliable grouped frequent sequential patterns and on swap randomization. It can be for example used to assess climate change impacts on glacier dynamics

Recherche automatique des fenêtres optimales des motifs séquentiels

Ce mémoire concerne l\u27extraction sous contraintes de motifs dans une séquence d\u27événements. Les motifs extraits sont des règles d\u27épisodes. L\u27apport principal réside dans la détermination automatique de la fenêtre temporelle optimale de chaque règle d\u27épisodes. Nous proposons de n\u27extraire que les règles pour lesquelles il existe une telle fenêtre. Ces règles sont appelées FLM-règles. Nous présentons un algorithme, WinMiner, pour extraire les FLM-règles, sous les contraintes de support minimum, de confiance minimum, et de gap maximum. Les preuves de la correction de cet algorithme sont fournies. Nous proposons également une mesure d\u27intérêt dédiée qui permet de sélectionner les FLM-règles pour lesquelles il existe une forte dépendance entre corps et tête de règle. Deux applications de cet algorithme sont décrites. L\u27une concerne des données médicales tandis que l\u27autre a été réalisée sur des données sismiques

Editorial

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Editorial

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Episode Rule-Based Prognosis Applied to Complex Vacuum Pumping Systems Using Vibratory Data

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Connectivity constraint-based sequential pattern extraction from Satellite Image Time Series

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Sequential patterns extraction in multitemporal satellite images

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Forecasting Failures in a Data Stream Context - Application to Vacuum Pumping System Prognosis

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