InforLorV4, PascalFrancis, Corpus, bibRecord, 000A06

Fouille de données agricoles par modèles de Markov cachés

Identifieur interne : 000A06 ( PascalFrancis/Corpus ); précédent : 000A05; suivant : 000A07

Fouille de données agricoles par modèles de Markov cachés

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

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.

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.

Notice en format standard (ISO 2709)

Pour connaître la documentation sur le format Inist Standard.

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Format Inist (serveur)

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AU :	MARI (Jean-Francois); LE BER (Florence); BENOIT (Marc)
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LA :	Français
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Pascal:01-0014582

Le document en format XML

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<AF>UMR 7503 LORIA, B.P. 239/54506 Vandoeuvre-lès-Nancy/France (1 aut., 2 aut.); INRA LIAB/54280 Champenoux/France (2 aut.); INRA SAD, Domaine du Joly/88400 Mirecourt/France (3 aut.)</AF>
<DT>Congrès; Niveau analytique</DT>
<SO>Journées francophones d'ingénierie des connaissances/2000-05-10/Toulouse FRA; France; Da. 2000; Pp. 197-205</SO>
<LA>Français</LA>
<FA>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.</FA>
<CC>001D02C03</CC>
<FD>Ingénierie connaissances; Extraction information; Espace temps; Modèle stochastique; Modèle Markov; Chaîne Markov; Analyse image; Télédétection spatiale; Agronomie; Culture; Fouille donnée</FD>
<ED>Knowledge engineering; Information extraction; Space time; Stochastic model; Markov model; Markov chain; Image analysis; Space remote sensing; Agronomy; Culture; Data mining</ED>
<SD>Extractión información; Espacio tiempo; Modelo estocástico; Modelo Markov; Cadena Markov; Análisis imagen; Teledetección espacial; Agronomía; Cultivo</SD>
<LO>INIST-Y 32895.354000092013450180</LO>
<ID>01-0014582</ID>
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Fouille de données agricoles par modèles de Markov cachés

Fouille de données agricoles par modèles de Markov cachés

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