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Détection de motifs disruptifs au sein de plantes : une approche de quotientement/classification d'arborescences

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Abstract

Multiple change-point models for path-indexed data are transposed to tree-indexed data. The objective of multiple change-point models is to partition a heterogeneous tree into homogeneous subtrees. Since optimal algorithms for segmenting sequences cannot be transposed to trees, we propose here an efficient heuristic for tree segmentation. Segmented subtrees are grouped together in a post-processing phase since similar disjoint patches are often observed in tree canopy. Application of such models is illustrated on mango tree where subtrees are assimilated to plant patches and clusters of patches to patch types (e.g. vegetative, flowering or resting patch).
Les modèles de détection de ruptures multiples pour séquences sont transposés aux arborescences. L'objectif est de quotienter une arborescence en sous-arborescences homogènes. Comme les algorithmes optimaux de segmentation de séquences ne peuvent être transposés aux arborescences, nous proposons ici une méthode heuristique permettant de segmenter efficacement une arborescence. Les sous-arborescences obtenues sont ensuite groupées dans une phase de post-traitement car des sous-arborescences disjointes relativement similaires sont observées dans les canopées d'arbre. Ces modèles sont illustrés par le cas du manguier où les collections de sous-arborescences permettent d'identifier les motifs disruptifs (juxtaposition de sous-arborescences végétatives, florifères ou en pause) observés dans les canopées.
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Dates and versions

hal-01240305 , version 1 (09-12-2015)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01240305 , version 1

Cite

Pierre Fernique, Jean-Baptiste Durand, Yann Guédon. Détection de motifs disruptifs au sein de plantes : une approche de quotientement/classification d'arborescences. 47èmes Journées de Statistique, Société Française de Statistique, Jun 2015, Lille, France. ⟨hal-01240305⟩
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