Constantin, Alexandre

Fauvel, Mathieu

Girard, Stéphane

Iovleff, Serge

Tanguy, Yannick

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HAL Id: hal-02394120https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02394120Submitted on 4 Dec 2019HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestinée au dépôt et à la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publiés ou non,émanant des établissements d’enseignement et derecherche français ou étrangers, des laboratoirespublics ou privés.Classification de Signaux MultidimensionnelsIrrégulièrement EchantillonnésAlexandre Constantin, Mathieu Fauvel, Stéphane Girard, Serge Iovleff,Yannick TanguyTo cite this version:Alexandre Constantin, Mathieu Fauvel, Stéphane Girard, Serge Iovleff, Yannick Tanguy. Classificationde Signaux Multidimensionnels Irrégulièrement Echantillonnés. 2019 - Journée Jeunes ChercheursMACLEAN du GDR MADICS, Dec 2019, Paris, France. pp.1-2. ￿hal-02394120￿Classification de SignauxMultidimensionnels IrrégulièrementÉchantillonnésA. Constantin1, M. Fauvel2, S. Girard1, S. Iovleff3, Y. Tanguy41Université Grenoble Alpes, Inria, CNRS, Grenoble INP, LJK, 38000 Grenoble, France2CESBIO, Université de Toulouse, CNES/CNRS/IRD/UPS/INRA, Toulouse, France3Laboratoire Paul Painlevé - Université Lille 1, CNRS, Inria, France4CNES, DSO/SI/2A, Toulouse, FranceDans un contexte de changement climatique, la surveillance de l’état et le contrôle del’évolution des surfaces continentales sont des enjeux majeurs pour les années à venir.L’utilisation de séries temporelles de natures diverses (températures, pluviométrie, imagede télédétection optique et radar . . . ) fournit un ensemble de données précieuses pource type de diagnostic. Cependant, le volume des données impose l’utilisation de modèleset d’algorithmes automatiques. On trouve ainsi une vaste littérature scientifique surcette thématique, incluant la modélisation statistique des séries temporelles [1, 2] oul’utilisation de séries temporelles en apprentissage statistique [3].Dans ce travail de thèse1, nous utilisons des séries temporelles denses d’images satelli-taires pour la classification de l’occupation des sols. En raison de l’orbite des satellites etde la présence de nuages lors des acquisitions, les pixels observés ont un échantillonnagetemporel irrégulier sur l’ensemble du territoire. Chaque pixel a alors une dimension vari-able (la dimension étant le nombre d’instants d’acquisition multiplié par le nombre debandes spectrales). En général, une étape de ré-échantillonnage temporel sur une grillecommune est effectuée en pré-traitement [4] pour pouvoir appliquer des algorithmesd’apprentissage sur des données vectorielles de taille fixe.Nous présentons ici une méthode de classification permettant de s’affranchir du re-calage temporel. La méthode proposée est basée sur une modélisation des pixels/signauxpar des processus gaussiens multivariés. Elle permet d’estimer les paramètres des classes,de prédire les probabilités d’appartenance et de reconstruire les signaux sur une grilletemporelle quelconque.Nous présenterons des résultats sur des données simulées [5] ainsi que sur des donnéesréelles issues de Formosat (2011).1Ce travail bénéficie du soutient de l’Agence Nationale de la Recherche par le programme Investisse-ments d’Avenir (ANR-15-IDEX-02) et du Centre National d’Etudes Spatiales (CNES).1Références[1] M. B. Priestley. Spectral analysis and time series. Academic Press London ; New York, 1981.[2] P. J. Brockwell and R. A. Davis. Time Series: Theory and Methods. Springer-Verlag, Berlin,Heidelberg, 1986.[3] J. Ramsay and B.W. Silverman. Functional Data Analysis. Springer Series in Statistics.Springer, 2005.[4] J. Inglada, A. Vincent, M. Arias, B. Tardy, D. Morin, and I. Rodes. Operational highresolution land cover map production at the country scale using satellite image time series.Remote Sensing, 9(1), 2017.[5] A. Constantin, M. Fauvel, S. Girard, and S. Iovleff. Classification de Signaux Multidimension-nels Irrégulièrement Échantillonnés. GRETSI 2019 - 27e Colloque francophone de traitementdu signal et des images, Août 2019.2

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