Dynamic time warping : apports théoriques pour l'analyse de données temporelles : application à la classification de séries temporelles d'images satellites
Langue Français
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Auteur : Petitjean, François
Date de soutenance : 13-09-2012

Directeur(s) de thèse : Gançarski, Pierre

Président : Schreck, Pascal
Rapporteur(s) : Ritschard, Gilbert - Teisseire, Maguelonne
Membre(s) du jury : Inglada, Jordi - Spigal, Marc

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'image, de l'informatique et de la télédétection (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Sciences de l'ingénieur, Informatique

Mots-clés libres : Séries temporelles, Images satellites, Classification, Dynamic Time Warping, Séquence moyenne
Mots-clés :
  • Imagerie satellitaire - Logiciels
  • Satellites artificiels en télédétection
  • Satellites artificiels dans les sciences de la Terre
  • Séries chronologiques
Résumé : Les séries temporelles d’images satellites (STIS) sont des données cruciales pour l’observation de la terre. Les séries temporelles actuelles sont soit des séries à haute résolution temporelle (Spot-Végétation, MODIS), soit des séries à haute résolution spatiale (Landsat). Dans les années à venir, les séries temporelles d’images satellites à hautes résolutions spatiale et temporelle vont être produites par le programme Sentinel de l’ESA. Afin de traiter efficacement ces immenses quantités de données qui vont être produites (par exemple, Sentinel-2 couvrira la surface de la terre tous les cinq jours, avec des résolutions spatiales allant de 10m à 60m et disposera de 13 bandes spectrales), de nouvelles méthodes ont besoin d’être développées. Cette thèse se focalise sur la comparaison des profils d’évolution radiométrique, et plus précisément la mesure de similarité « Dynamic Time Warping », qui constitue un outil permettant d’exploiter la structuration temporelle des séries d’images satellites.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2012STRAD023
Type de ressource : Thèse