1. Ranking evolution maps for Satellite Image Time Series exploration: application to crustal deformation and environmental monitoring
- Author
-
Mihai Datcu, Catherine Pothier, Christophe Rigotti, Felicity Lodge, Nicolas Méger, Marie-Pierre Doin, Tuan Nguyen, Lionel Gueguen, Remi Andreoli, Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry]), Polytech Annecy-Chambéry (EPU [Ecole Polytechnique Universitaire de l'Université de Savoie]), Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance (LISTIC), Data Mining and Machine Learning (DM2L), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Artificial Evolution and Computational Biology (BEAGLE), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Extraction de Caractéristiques et Identification (imagine), Uber Technologies, Bluecham SAS [Nouméa], Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Institut des Sciences de la Terre (ISTerre), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR219-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), German Aerospace Center (DLR), Funding for this Project was provided by a Grant from la Région Auvergne-Rhône-Alpes (Tuan Nguyen’s Grant)., ANR-15-CE23-0012,PHOENIX,Parcimonie, observations non-stationnaires de grandes dimensions, modélisation des séries chronologiques d'images et télédétection(2015), ANR-10-LABX-0088,IMU,Urban Worlds Intelligences(2010), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Centrale de Lyon (ECL)
- Subjects
Exploit ,Computer Networks and Communications ,Computer science ,02 engineering and technology ,Reuse ,Crustal deformation ,computer.software_genre ,law.invention ,Swap randomization ,[INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG] ,law ,Satellite Image Time Series ,020204 information systems ,mutual Information ,0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering ,Entropy (information theory) ,Environment Monitoring ,Radar ,Summarization ,SITS ,Environmental monitoring ,Mutual information ,Automatic summarization ,Toolbox ,Computer Science Applications ,13. Climate action ,020201 artificial intelligence & image processing ,Data mining ,computer ,Information Systems - Abstract
International audience; Satellite Image Time Series (SITS) are large datasets containing spatiotemporal information about the surface of the Earth. In order to exploit the potential of such series, SITS analysis techniques have been designed for various applications such as earthquake monitoring, urban expansion assessment or glacier dynamic analysis. In this paper, we present an unsupervised technique for browsing SITS in preliminary explorations, before deciding whether to start deeper and more time consuming analyses. Such methods are lacking in today’s analyst toolbox, especially when it comes to stimulating the reuse of the ever growing list of available SITS. The method presented in this paper builds a summary of a SITS in the form of a set of maps depicting spatiotemporal phenomena. These maps are selected using an entropy-based ranking and a swap randomization technique. The approach is general and can handle either optical or radar SITS. As illustrated on both kinds of SITS, meaningful summaries capturing crustal deformation and environmental phenomena are produced. They can be computed on demand or precomputed once and stored together with the SITS for further usage.
- Published
- 2018
- Full Text
- View/download PDF