Semantic Remote Sensing Scenes Interpretation and Change Interpretation

A fundamental objective of remote sensing imagery is to spread out the knowledge about our environment and to facilitate the interpretation of different phenomena affecting the Earth’s surface. The main goal of this chapter is to understand and interpret possible changes in order to define subsequently strategies and adequate decision-making for a better soil management and protection. Consequently, the semantic interpretation of remote sensing data, which consists of extracting useful information from image date for attaching semantics to the observed phenomenon, allows easy understanding and interpretation of such occurring changes. However, performing change interpretation task is not only based on the perceptual information derived from data but also based on additional knowledge sources such as a prior and contextual. This knowledge needs to be encoded in an appropriate way for being used as a guide in the interpretation process. On the other hand, interpretation may take place at several levels of complexity from the simple recognition of objects on the analyzed scene to the inference of site conditions and to change interpretation. For each level, information elements such as data, information and knowledge need to be represented and characterized. This chapter highlights the importance of ontologies exploiting for encoding the domain knowledge and for using it as a guide in the semantic scene interpretation task

Infected pancreatic necrosis: outcomes and clinical predictors of mortality. A post hoc analysis of the MANCTRA-1 international study

: The identification of high-risk patients in the early stages of infected pancreatic necrosis (IPN) is critical, because it could help the clinicians to adopt more effective management strategies. We conducted a post hoc analysis of the MANCTRA-1 international study to assess the association between clinical risk factors and mortality among adult patients with IPN. Univariable and multivariable logistic regression models were used to identify prognostic factors of mortality. We identified 247 consecutive patients with IPN hospitalised between January 2019 and December 2020. History of uncontrolled arterial hypertension (p = 0.032; 95% CI 1.135-15.882; aOR 4.245), qSOFA (p = 0.005; 95% CI 1.359-5.879; aOR 2.828), renal failure (p = 0.022; 95% CI 1.138-5.442; aOR 2.489), and haemodynamic failure (p = 0.018; 95% CI 1.184-5.978; aOR 2.661), were identified as independent predictors of mortality in IPN patients. Cholangitis (p = 0.003; 95% CI 1.598-9.930; aOR 3.983), abdominal compartment syndrome (p = 0.032; 95% CI 1.090-6.967; aOR 2.735), and gastrointestinal/intra-abdominal bleeding (p = 0.009; 95% CI 1.286-5.712; aOR 2.710) were independently associated with the risk of mortality. Upfront open surgical necrosectomy was strongly associated with the risk of mortality (p < 0.001; 95% CI 1.912-7.442; aOR 3.772), whereas endoscopic drainage of pancreatic necrosis (p = 0.018; 95% CI 0.138-0.834; aOR 0.339) and enteral nutrition (p = 0.003; 95% CI 0.143-0.716; aOR 0.320) were found as protective factors. Organ failure, acute cholangitis, and upfront open surgical necrosectomy were the most significant predictors of mortality. Our study confirmed that, even in a subgroup of particularly ill patients such as those with IPN, upfront open surgery should be avoided as much as possible. Study protocol registered in ClinicalTrials.Gov (I.D. Number NCT04747990)

Modélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire

Modeling the dynamics of spatio-temporal objects is part of the research subjects for monitoring and interpretation of the changes affecting the Earth. Satellite images are an effective way for studying the dynamics of spatio-temporal phenomena, including urbanization, deforestation, flooding, desertification, and so on, that can occur on the surface of the Earth. Various models and approaches have been proposed to model the evolution of the spatio-temporal objects. However, each of these models has a limited ability to capture the evolution of the different characteristics of the environment, and the representation structure used by each model does not fully capture the semantics of the evolution of a spatio-temporal object. The works of our thesis interested in modeling the dynamics of spatio-temporal objects for changes interpretation in satellite imagery. Therefore, we proposed initially a multi-level ontological architecture for representation and modeling the dynamic of spatio-temporal objects and process. Also, we have presented a new semantic scene interpretation strategy for change interpretation in remote sensing imagery. The application Framework concerns the semantic interpretation of a satellite images scenes for change interpretation of phenomena, such as urbanization and deforestation. The result is a change map that can guide better management of the land use/cover.La modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels fait partie des sujets de recherche pour le suivi et l'interprétation des changements affectant le globe terrestre. Pour cela, l'exploitation des images satellitaires se présente comme un moyen efficace qui aide à l'étude de la dynamique des phénomènes spatio-temporels qui peuvent se produire sur la surface de la Terre notamment l'urbanisation, la déforestation, la désertification, etc. Divers modèles et approches ont été proposés pour modéliser les évolutions des objets spatio-temporels. Toutes fois, chaque modèle présente une capacité limitée pour capturer l'évolution des différentes caractéristiques de l'environnement, en plus la structure de représentation utilisée par chaque modèle ne permet pas de saisir complètement la sémantique de l'évolution d'un objet spatio-temporel. Les travaux de notre thèse s'intéressent à la modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels pour l'interprétation des changements en imagerie satellitaire. En conséquence, nous avons proposé dans un premier temps une architecture ontologiques multi-niveaux pour la représentation et la modélisation des objets et des processus spatio-temporels dynamiques. Également, nous avons présenté une nouvelle stratégie d'interprétation sémantique de scènes d'images satellites pour l'interprétation de changements. Le cadre applicatif concerne l'interprétation sémantique d'une scène d'images satellites pour l'interprétation des phénomènes de changements, tels que l'urbanisation et la déforestation. Le résultat obtenu est une carte de changements qui pourra guider une meilleure gestion de l'utilisation/couverture des sols

Ontology-based multi-level spatio-temporal modeling for monitoring dynamics in satellite imagery

La modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels fait partie des sujets de recherche pour le suivi et l'interprétation des changements affectant le globe terrestre. Pour cela, l'exploitation des images satellitaires se présente comme un moyen efficace qui aide à l'étude de la dynamique des phénomènes spatio-temporels qui peuvent se produire sur la surface de la Terre notamment l'urbanisation, la déforestation, la désertification, etc. Divers modèles et approches ont été proposés pour modéliser les évolutions des objets spatio-temporels. Toutes fois, chaque modèle présente une capacité limitée pour capturer l'évolution des différentes caractéristiques de l'environnement, en plus la structure de représentation utilisée par chaque modèle ne permet pas de saisir complètement la sémantique de l'évolution d'un objet spatio-temporel. Les travaux de notre thèse s'intéressent à la modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels pour l'interprétation des changements en imagerie satellitaire. En conséquence, nous avons proposé dans un premier temps une architecture ontologiques multi-niveaux pour la représentation et la modélisation des objets et des processus spatio-temporels dynamiques. Également, nous avons présenté une nouvelle stratégie d'interprétation sémantique de scènes d'images satellites pour l'interprétation de changements. Le cadre applicatif concerne l'interprétation sémantique d'une scène d'images satellites pour l'interprétation des phénomènes de changements, tels que l'urbanisation et la déforestation. Le résultat obtenu est une carte de changements qui pourra guider une meilleure gestion de l'utilisation/couverture des sols.Modeling the dynamics of spatio-temporal objects is part of the research subjects for monitoring and interpretation of the changes affecting the Earth. Satellite images are an effective way for studying the dynamics of spatio-temporal phenomena, including urbanization, deforestation, flooding, desertification, and so on, that can occur on the surface of the Earth. Various models and approaches have been proposed to model the evolution of the spatio-temporal objects. However, each of these models has a limited ability to capture the evolution of the different characteristics of the environment, and the representation structure used by each model does not fully capture the semantics of the evolution of a spatio-temporal object. The works of our thesis interested in modeling the dynamics of spatio-temporal objects for changes interpretation in satellite imagery. Therefore, we proposed initially a multi-level ontological architecture for representation and modeling the dynamic of spatio-temporal objects and process. Also, we have presented a new semantic scene interpretation strategy for change interpretation in remote sensing imagery. The application Framework concerns the semantic interpretation of a satellite images scenes for change interpretation of phenomena, such as urbanization and deforestation. The result is a change map that can guide better management of the land use/cover

Few shot learning for brain tumor segmentation

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