Le mercredi 10 octobre 2018, Hoang Viet Tuan NGUYEN, doctorant en sciences et technologies de l’information et de la communication (STIC) Informatique au Laboratoire d’Informatique, Systèmes, Traitements de l’Information et de la Connaissance (LISTIC), soutiendra sa thèse « Prise en compte de la qualité des données lors de l’extraction et de la sélection d’évolution dans les séries temporelles de champs de déplacements en imagerie satellitaire ».
La soutenance se tiendra à 11h, dans l’amphithéâtre 052, à l’IAE Savoie Mont Blanc, au 4 chemin de Bellevue – Annecy-le-Vieux 74944 Annecy.
Résumé de la thèse
Ce travail de thèse traite de la découverte de connaissances à partir de Séries Temporelles de Champs de Déplacements (STCD) obtenues par imagerie satellitaire. De telles séries occupent aujourd’hui une place centrale dans l’étude et la surveillance de phénomènes naturels tels que les tremblements de terre, les éruptions volcaniques ou bien encore le déplacement des glaciers. En effet, ces séries sont riches d’informations à la fois spatiales et temporelles et peuvent aujourd’hui être produites régulièrement à moindre coût grâce à des programmes spatiaux tels que le programme européen Copernicus et ses satellites phares Sentine!. Nos propositions s’appuient sur l’extraction de motifs Séquentiels Fréquents Groupés (SFG). Ces motifs, à l’origine définis pour l’extraction de connaissances à partir des Séries Temporelles d’images Satelhtaires (STIS), ont montré leur potentiel dans de premiers travaux visant à dépouiller une STCD. Néanmoins, ils ne permettent pas d’utiliser les indices de confiance intrinsèques aux STCD et la méthode de swap randomisation employée pour sélectionner les motifs les plus prometteurs ne tient pas compte de leurs complémentarités spatiotemporelles, chaque motif étant évalué individuellement. Notre contribution est ainsi double. Une première proposition vise tout d’abord à associer une mesure de fiabilité à chaque motif en utilisant les indices de confiance. Cette mesure permet de sélectionner les motifs portés par des données qui sont en moyenne suffisamment fiables. Nous proposons un algorithme correspondant pour réaliser les extractions sous contrainte de fiabilité. Celui-ci s’appuie notamment sur une recherche efficace des occurrences les plus fiables par programmation dynamique et sur un élagage de l’espace de recherche grêce à une stratégie de push partiel, ce qui permet de considérer des STCD conséquentes. Cette nouvelle méthode a été implémentée sur la base du prototype existant SITS-P2miner, développé au sein du LISTIC et du LIRIS pour extraire et classer des motifs SFG. Une deuxième contribution visant à sélectionner les motifs les plus prometteurs est également présentée. Celle-ci, basée sur un critère informationnel, permet de prendre en compte à la fois les indices de confiance et la façon dont les motifs se complètent spatialement et temporellement. Pour ce faire, les indices de confiance sont interprétés comme des probabilités, et les STCD comme des bases de données probabilistes dont les distributions ne sont que partielles. Le gain informationnel associé à un motif est alors défini en fonction de la capacité de ses occurrences à compléter/affiner les distributions caractérisant les données. Sur cette base, une heuristique est proposée afin de sélectionner des motifs informatifs et complémentaires. Celte méthode permet de fournir un ensemble de motifs faiblement redondants et donc plus faciles à interpréter que ceux fournis par swap randomisation. Elle a été implémentée au sein d’un prototype dédié. Les deux propositions sont évaluées à la fois quantitativement et qualitativement en utilisant une STCD de référence couvrant des glaciers du Groenland construite à partir de données optiques Landsat. Une autre STCD que nous avons construite à partir de données radar TerraSAR-X couvrant le massif du Mont-Blanc est également utilisée. Outre le fait d’être construites à partir de données et de techniques de télédétection différentes, ces séries se différencient drastiquement en termes d’indices de confiance, la série couvrant le massif du Mont-Blanc se situant à des niveaux de confiance très faibles Pour les deux STCD, les méthodes proposées ont été mises en œuvre dans des conditions standards au niveau consommation de ressources (temps, espace), et les connaissances des experts sur les zones étudiées ont été confirmées et complétées.