Segmentation de données directionnelles

Abstract

Nous proposons dans cette communication un estimateur MAP pour la segmentation et l'estimation simultanées d'un processus aléatoire stationnaire par morceaux, suivant une distribution de Von Mises. L'estimateur MAP se présente sous la forme d'une fonction de contraste pénalisée composée d'un terme d'attache aux données et d'un terme de régularisation. La segmentation est alors réalisée en minimisant la fonction de contraste par un algorithme de recuit simulé. Nous présentons l'implantation numérique de cet estimateur dans le cas de la distribution circulaire de Von Mises, l'évaluation des performances de la détection et son utilisation pour la segmentation de la direction du vent au sens de l'écart type angulaire et de la direction moyenne