Classification d’images : Cas de la télédétection - Application à l’analyse urbaine

Mardi 9 avril 2013, LIRMM

Pierre Gancarski, Université de Strasbourg

Title : Classification d’images : Cas de la télédétection - Application à l’analyse urbaine

Abstract:

1) Apres une présentation du contexte, je préciserai ce que l'on entend par "Analyse d’images de télédétection" et en particulier quelles sont les caractéristiques des images de télédétection. Je présenterai aussi les deux approches de classification habituellement utilisées : par pixels et basée régions

2) Je présenterai ensuite les avancées récentes dans le domaine de la classification non supervisée de telles données. En particulier, je détaillerai les méthodes multi-stratégies et multi-résolutions et multi-temporelles.

3) J’aborderai ensuite le problème de l'intégration e connaissances dans le processus d'interprétation.

4) Enfin, je donnerai quelques pistes de recherche et des perspectives.
Une des originalités forte de nos travaux réside dans le fait que plutôt que de nous focaliser sur une méthode particulière dédiée à un seul type de données, nous proposons une approche collaborative multistratégie, multi-représentation et multitemporelle pour la fouille de données guidée par des connaissances du domaine. Cette approche originale, concrétisée par la méthode Samarah permet ainsi de tirer partie de toutes les stratégies existantes d'extraction de connaissances et d'utiliser simultanément toutes les données disponibles au moment de l'analyse et récemment, grâce à nos travaux sur la distance DTW d'intégrer l'aspect temporel des données. Une deuxième originalité est que nous cherchons à améliorer l'ensemble du processus d'extraction en développant des compétences sur toutes les étapes (mise en forme de données, fouille de données, visualisation et interprétation thématique des résultats et connaissances extraites) afin de proposer d'y apporter des solutions innovantes. En particulier, nous nous intéressons aux moyens de guider cette extraction par des connaissances du domaine. Par ailleurs, l'interprétation thématique des résultats et connaissances extraites nécessite de comprendre et fournir des connaissances du domaine d'application. De fait, nous nous sommes focalisés sur les GéoSciences. Une particularité forte est d'être arrivé à faire collaborer les experts de ces domaines et les experts informaticiens et ce à toutes les phases d'étude, conception et développement de la méthode Samarah et de ses interfaces (Mustic et FoDoMuSt).

Biographie : Pierre Gancarski est Professeur dans l'équipe FDBT (Fouille de Données et Bioinformatique Théorique) du Laboratoire des Sciences de l'Image, de l'Informatique et de la Télédétection de l'Université de Strasbourg. Ses thèmes de recherche concernent la Fouille de données complexes par apprentissage hybride multi-classifieurs et plus particulièrement s'intéresse à la classification non supervisée centré utilisateur. Ses travaux. Depuis de nombreuses années, il s'intéresse à l'utilisation de méthodes de classification sur des imagres de télédétection. En effet, avec l'apparition de la très haute résolution spatiale (THR) en imagerie satellitaire et d'autre part la disponibilité croissante de séries temporelles de telles images, il s'est intéressé à proposer de nouvelles approches pour l'analyse multi-résolution d'images de télédétection en milieu urbain et pour l'analyse temporelle des comportements des objets dans des séries d'images. Il est actuellement impliqué dans différents projets ANR (e.g. Foster) sur l'application de techniques de fouilles de données sur des données de télédétection. 

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Dernière mise à jour le 18/06/2013