Towards the use of sequential patterns for detection and characterization of natural and agricultural areas | Vers l'utilisation de motifs séquentiels pour la détection et la caractérisation des espaces naturels et agricoles
2014
Güttler, Fabio, N. | Ienco, Dino | Teisseire, Maguelonne | Nin, Jordi | Poncelet, Pascal | Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) | Universitat Politècnica de Catalunya [Barcelona] (UPC) | ADVanced Analytics for data SciencE (ADVANSE) ; Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) ; Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) | Anne Laurent | Olivier Strauss | Bernadette Bouchon-Meunier | Ronald R. Yager
[Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]SYNERGIE [Axe_IRSTEA]TETIS-SISO
显示更多 [+] 显示较少 [-]International audience
显示更多 [+] 显示较少 [-]英语. Nowadays, a huge amount of high resolution satellite images are freely available. Such images allow researchers in environmental sciences to study the di↵erent natural habitats and farming practices in a remote way. However, satellite images content strongly depends on the season of the acquisition. Due to the periodicity of natural and agricultural dynamics throughout seasons, sequential patterns arise as a new opportunity to model the behaviour of these environments. In this paper, we describe some preliminary results obtained with a new framework for studying spatiotemporal evolutions over natural and agricultural areas using k-partite graphs and sequential patterns extracted from segmented Landsat images.
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