Data Mining in Serii Temporale de Imagini Satelitare folosind Extrageri de Motive Secventiale sub Constrangeri (COSEPE)

Rezumat

Observatiile Terestre (EO) au devenit deosebit de folositoare in serviciile de monitorizare zonala, permitand generarea de informatii precise, consistente, complete si punctuale. Dezvoltarea tehnologica de ultima ora a dus la cresterea rezolutiei spatiale, spectrale si temporale si a complexitatii datelor furnizate. Cantitatea uriasa de date astfel furnizate a condus la formarea unor baze de date foarte mari. Informatia relevanta trebuie extrasa din aceste baze de date prin determinarea motivelor potential folositoare cu ajutorul unor procese automate, bazate pe principiile Knowledge Discovery in Databases. Astfel, procesul de Data Mining extrage automat motive de interes din bazele de date uriase mentionate mai sus.

Seriile temporale de imagini satelitare (SITS), insemnand serii de imagini ale aceleiasi zone terestre, achizitionate la timpi diferiti, sunt foarte promitatoare din punctul de vedere al monitorizarii evolutiei acoperirii si utilizarii zonale (LC&LU). Bazandu-ne pe date SITS putem extrage informatiile necesare intelegerii impactului activitatilor umane in evolutia LC&LU, dar si mitigarea unor politici si actiuni regionale necesare protejarii mediului.
SITS permit obtinerea de date la nivel de pixel, fiecaruia fiindu-i asociate trei dimensiuni: valoarea radiometrica, localizarea spatiala si ordinea temporala. Evolutia pixelului poate fi folosita pentru caracterizarea, discriminarea si identificarea entitatilor LC & LU. Datorita caracterului dependentei exponentiale a numarului de secvente odata cu cresterea nivelului de specializare, suntem nevoiti sa apelam la tehnici de tip Data Mining Secvential (SDM).

In acest context, COSEPE tinteste catre dezvoltarea unui sistem de monitorizare zonal robust si inovativ, folosindu-se de tehnica extragerii de motive secventiale sub constrangeri, o metoda de Data Mining secvential dezvoltata de Andreea Julea. Metoda mentionata este independenta, nesupervizata si actioneaza la nivel de pixel, profitand de distributia spatiala a datelor prin constrangerile de conectivitate. Cresterea eficientei de extractie este rezultatul conjunctiei tehnicii bazata pe suport anti-monoton si a constrangerilor de conectivitate. Noi tehnici de post-procesare vor fi implementate cu scopul localizarii, alinierii motivelor si a recunoasterii geometriei simple.

Scopurile proiectului

  1. Dezvoltarea unui sistem de monitorizare terestru inovator si robust , folosindu-ne de extragerea de motive secventiale sub constrangeri (CoSP), o metoda de Data Mining Secvential.
  2. Trecerea de la cecetare stiintifica la serviciu operational.

Obiective

Echipa de cercetare

Planul de executie al proiectului (faze)

  1. Analiza cerintelor utilizatorilor si studiul tendintelor de analiza SITS
  2. Dezvoltarea unui sistem de caracterizare al LC&LU extrase din SITS
  3. Testarea capacitatilor operationale ale sistemului dezvoltat si studiul influentei datelor de intrare si a variatiei parametrilor
  4. Testarea sistemului pe SITS si evaluarea rezultatelor

Stadiu de implementare

Faza a doua este in curs de implementare si partial testata pe 21 de SITS - imagini interferometrice ale Bucurestiului. S-au folosit metodele descrise mai jos, cu specificatiile mentionate:

Figure 1 and 2: localizarea motivului pe SITS si cladirea corespunzatoare.

Publicatii si activitate de diseminare