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Fouille de données agricoles par modèles de Markov cachés

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Fouille de données agricoles par modèles de Markov cachés

Auteurs : Jean-Francois Mari [France] ; Florence Le Ber [France] ; Marc Benoit [France]

Source :

RBID : Pascal:01-0014582

Descripteurs français

Pascal (Inist)
- Ingénierie connaissances, Extraction information, Espace temps, Modèle stochastique, Modèle Markov, Chaîne Markov, Analyse image, Télédétection spatiale, Agronomie, Culture, Fouille donnée.
Wicri :
- topic : Agronomie, Culture.

English descriptors

KwdEn :
- Agronomy, Culture, Data mining, Image analysis, Information extraction, Knowledge engineering, Markov chain, Markov model, Space remote sensing, Space time, Stochastic model.

Abstract

Nous développons des outils de fouille de données spatio-temporelles à partir de modèles de Markov d'ordre supérieur. Ces modèles permettent de représenter des observations temporelles et spatiales comme des successions d'états où les transitions entre états dépendent, suivant l'ordre du modèle, de l'état courant et des n états précédents. Ils ont été utilisés sur des données Ter Uti, qui sont des données spatio-temporelles d'utilisation du territoire, afin d'extraire les régularités d'utilisation des terres agricoles. Ce travail a été effectué en lien avec des experts agronomes. Dans cet article, nous détaillons les modèles utilisés et la démarche mise en ouvre avec les agronomes. Nous présentons aussi des outils de visualisation que nous avons développés pour faciliter l'appropriation par les experts des résultats de la fouille. Finalement nous montrons l'intérêt de notre approche pour la fouille de données spatio-temporelles.

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Pascal:01-0014582

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Data generation: Mon Jun 10 21:56:28 2019. Site generation: Fri Feb 25 15:29:27 2022

	Serveur d'exploration sur la recherche en informatique en Lorraine
	Attention, ce site est en cours de développement ! Attention, site généré par des moyens informatiques à partir de corpus bruts. Les informations ne sont donc pas validées.

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