Classification de successions culturales par modèles de Markov

Jean-François Mari 1 Florence Le Ber Marc Benoît
1 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Nous avons développé des outils de fouille de données temporelles à partir de modèles de Markov d'ordre supérieur. Ces modèles permettent de représenter des observations temporelles 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 \teruti, qui sont des données 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 ce papier, nous détaillons les modèles utilisés et la démarche mise en oeuvre 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 temporelles.
Type de document :
Communication dans un congrès
Florence Le ber, Jean-Francois Mari, Amedeo Napoli, Arnaud Simon. Septième journées de la Société Francophone de Classification - SFC'99, 1999, Nancy, France, Unité de recherche INRIA Lorraine, pp.177 -- 184, 1999
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Contributeur : Publications Loria <>
Soumis le : mardi 26 septembre 2006 - 08:34:24
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:55
Document(s) archivé(s) le : mercredi 29 mars 2017 - 12:38:01

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  • HAL Id : inria-00098767, version 1

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Jean-François Mari, Florence Le Ber, Marc Benoît. Classification de successions culturales par modèles de Markov. Florence Le ber, Jean-Francois Mari, Amedeo Napoli, Arnaud Simon. Septième journées de la Société Francophone de Classification - SFC'99, 1999, Nancy, France, Unité de recherche INRIA Lorraine, pp.177 -- 184, 1999. 〈inria-00098767〉

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