FoDoMuST
Fouille de données multi-stratégie pour extraire et qualifier la végétation urbaine à partir de bases de données images
Description du projet
La profusion des informations géographiques (photographies aériennes, images satellites, etc) permet un suivi et une gestion durable des territoires (végétation urbaine). L'augmentation des sources de données, leur hétérogénéité et leur complexité rendent leur utilisation difficile par des utilisateurs non spécialistes de l'interprétation et du traitement d'image.
Les objectifs du projet, associés à l'imagerie spatiale, sont : d'une part, de proposer une méthode d'aide à l'interprétation à partir d'une masse de données images et d'autre part, de définir un processus complet de fouilles de données (structuration, construction des « objets », classification et interprétation de l'information) permettant une utilisation conjointe et complémentaire des différentes sources. Ce dernier aspect est rarement pris en compte dans les méthodes actuelles d'extraction. Le verrou principal réside dans la nécessité d'utiliser une multi-formalisation à plusieurs niveaux d'abstraction. La solution que nous envisageons consiste en une approche multi-stratégie dans le processus de fouille de données
Coordinateur du projet
GANÇARSKI Pierre - Laboratoire des sciences de l'image, de l'informatique et de la télédétection (LSIIT), UMR 7005, CNRS, Université Strasbourg 1
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