Home

Modelling

Contents

1. SIMULATION a Afficher les r sultats Exemple r partition de la densit en poissons SIMULATION m Afficher les r sultats Exemple activit s dans le delta graphique anim COMPARAISON m Choisir le parametre de comparaison ie ae m Fixer les valeurs du parametre de comparaison m Effectuer COMPARAISON Choisir le param tre de comparaison me Fixer les valeurs du param tre de comparaison COMPARAISON Effectuer 1 clic sur Ex cuter une carte de la zone s affiche ns clic sur un des lieux les comparaisons correspondantes ___ s affichent Frs clic n importe o pour r afficher la carte de la zone RO p Analyse de sensibilit m Choisir le param tre de contr le m Fixer les bornes du param tre de contr le m Effectuer gm Analyse de sensibilit m Effectuer 3 Extraction of pertinent information from images using Computer Vision techniques This section describes Computer Vision algorithms and their application to Niger Delta data Extraction automatique d informations pertinentes des images application de techniques de Vision par Ordinateur R dacteur Olivier MONGA INRIA 1 Probl matique Dans le contexte du projet SIMES les images sont des vecteurs d information importants En effet leur analyse permet de localiser les zones d int r t et surtout de suivre leur voluti
2. l heure actuelle cette op ration est r alis e principalement manuellement par les th maticiens de l IRD La reconstruction de mod les num riques de terrains cette tache est bien sur int ressante si le relief est significatif ce qui n est pas trop le cas pour notre op ration pilote Delta Central du Niger Ci dessous quelques images qui illustrent les points pr c dents Ces images sont extraites de la couverture a rienne du Delta Central du Niger r alis e par l IGN Rizi res imagel Zones inond es image2 Paturages secs image 3 Ligneux image 4 Mosaique image 5 3 Classes d algorithmes de Vision par Ordinateur Les taches mentionn es dans le paragraphe ci dessous concernent deux parties de la Vision par ordinateur correspondant a deux grandes classes d algorithmes la Vision Pr coce qui consiste segmenter les images en zones caract ristiques du point de vue de la distribution des niveaux de gris d tection de contours extraction de points caract ristiques partition en r gions segmentation en texture La Vision Tridimensionnelle qui consiste extraire des informations 3D partir d images 2D en particulier les algorithmes les plus performants de mosaiquage d images utilisent des m thodes directement issus de la Vision Tridimensionnelle Il est donc int ressant pour SIMES de disposer des algorithmes les plus r cents de Vision Pr coce et de Vision Tridimensionne
3. LECOM IRD Bamako Mali FRIEND AOC ZTH AAH Yaound 30 novembre 2 d cembre 1999 page 8 A aa Reva beer chi Mice Simudedions Analyte de sereaiilibe Dorribes wissa a Om anit ai Trace emini iui trans ica amia Petar de ta crue PYLE AMT Eee DE TEAVA TOH Ferro ihi pisagor CLEO Dian at prier E Casier Gi Prz en piesen MEF cran Frac the acte che 50 Freee rir 180 F oiai Khaa d crue ppa 1 So erternsaten R Ses dis ponte 60 Paama B ached pin D rijit amido B piiss aana B Poisece peu honda Mod lisation int gr e et syst mes d observation La maquette de mod lisation int gr e participe un plus grand ensemble qu est le syst me d information environnementale l ment structurant d un observatoire environnemental du delta int rieur du Niger Dans l articulation pr conis e des diff rentes activit s de recherche un m canisme it ratif ou feed back permet de r ajuster en permanence les calibrations prises dans chaque composante en fonction des besoins rencontr s dans les autres composantes aller retour permanents entre les donn es issues des syst mes d observation les r sultats des simulations de la mod lisation int gr e et les connaissances des processus acquises par les recherches th matiques fig 5 LECOM IRD Bamako Mali FRIEND AOC ZTH AAH Yaound 30 novembre 2 d cembre 1999
4. bf sf SS gsi LE i Bis 3 n a L Er SPa Er ee A w 4 lt ane es a TE Contours des r gions riz seg L600 r al Approximation polygonale des fronti res des r gions Ainsi une d tection des r gions dont les contours sont parall l pip diques permet aussi la d tection des zones de rizi res Ce traitement venant apr s la segmentation en r gions sera aussi d crit dans le d liverable D13 5 2 Extraction de surfaces inond s et d eaux libres Les surfaces inond s et les eaux libres correspondent des zones homog nes de l image On va donc l aussi utiliser la segmentation par optimisation de fonctionnelle d crite pr c demment Ensuite on s lectionnera les zones homog nes non tiquet s rizi res d aire suffisamment importante formes des fronti res non rectilignes forme de ruban La d termination des crit res sp cifiques permettant de d tecter les r gions correspondant aux surfaces sera aussi d crite dans le d liverable D13 20 R sultat de la segmentation de l image par la m thode de Mumford Shah sur l image 2 21 Zones inond s image 7 22 ar Segmentation de l image 7 par la m thode de Mimford Shah 23 Segmentation de l image 5 par la m thode de Mumford Shah 5 3 Extraction de paturages secs et de ligneux Les p turages secs et les ligneux sont associ s des zones de texture homog nes de l image Afin de les d tecter nous mettons en
5. few restrictions for the use of the p option The result of the segmen tation should just contain regions which have only boundaries made out of one 1 connected component Also should a set of L either be the background or not touch at all the boundary of the image If one of these cases occurs the program will exit the construction of the polygons file image seg AVIega Wavez User s IIOQUIES LIDrary one_levelset DUZ OVersion 1 01 Last Modification date Tue Dec 21 17 09 11 1999 OAuthor Georges Koepfler Copyright C 1993 1999 CMLA ENS Cachan 94235 Cachan cedex France All rights reserved image seg iviega Wavez USET s IVIOQUIES LIDrary segct JUS OName segct Region Growing method using the energy model of Mumford and Shah with piecewise constant approximation function OCommand Synopsis segct S size_of_grid N nb_of_regions L lambda c curves r reconstruction fimage boundary S size_of_grid size of initilization grid int default 1 N nb_of_regions number of desired regions int L lambda value of final scale parameter float of last 2 normal segmentation c curves output boundary set in curves format r reconstruction output piecewise constant reconstruction screen output final number of regions screen output final lambda value fimage original image boundary b w image of boundary set OFunction Summary Cimage segct sgrid nb of_regions lambda curves u f
6. p che agriculture levage Ces m nages prennent des d cisions concernant le choix d activit agriculture p che levage ou autre la dur e de l activit le choix de sites parcelles sites de p che trajet dans l espace et dans le temps pour l levage et l utilisation de leur effectif f La mise au point d un mod le hydraulique est en cours de r alisation partir du logiciel SIC Cemagref 1992 il pr voit la connaissance du d bit hauteur et vitesse d eau aux n uds du mod le hydrographique conceptuel en fonction du d bit dans le haut bassin du Niger Bani 5 Selon les conclusions du projet de recherche P che dans le Delta Central du Niger Quensi re 1994 LECOM IRD Bamako Mali FRIEND AOC ZTH AAH Yaound 30 novembre 2 d cembre 1999 page 7 vers des zones de pature autour du complexe lacustre lacs Walado D bo en saison s che Pr sentation de la maquette MIDIN L interface de la maquette MIDIN est pr sent e en figure 4 Dans l tat actuel de la conception la maquette a trois fonctions diff rentes Simulation et animation graphique de l ensemble des processus mod lis s figure 4 Il est possible d animer un seul processus Analyses de sensibilit en faisant varier certains param tres influents par exemple de 0 120 par tranche de 10 Ex cution de sc narios en accordant des valeurs aux param tres de simulation fertilit du poisson etc
7. uvre un algorithme de segmentation d images textur es 24 reposant sur la segmentation en zones homog nes de transform es de l image Dans un premier temps on calcule des transform es de l image module mschannel et ensuite on segmente en zones homog nes dans ce nouvel espace avec l algorithme mis en uvre pr c demment Une impl mentation de cette m thode correspond au module segtxt de Megawave2 dont la description est dans l extrait du manuel d utilisation inclus ci dessus Image 8 ligneux et paturages secs Sok pu Contours des r gions de texture homog ne de l image 8 25 Contours des r gions homog nes m thode de Mumford Shah les zones textur es ne sont pas d tect es 5 4 Mosaiquage des images Cette partie correspond au d liverable D14 Registration of spatialized data Les algorithmes mis en uvre s appuie sur des modules de Targetjunior d tection de points caract ristiques par la m thode de Harris mise en correspondance par des techniques robustes et calcul de la meilleure homographie mosaiquage Nous pr sentons juste ici un exemple de r sultats pour plus de d tails on se r f rera au d liverable D14 26 Image a rienne de la zone de batamani 27 Image a rienne prise a basse altitude de la mare de Batamani Mosaiquage des deux images 5 5 Reconstruction de mod les num riques de terrain Targetjunior contient les plus r cents algorithmes de vision st r
8. a local information and a regularity constraint curve smoothness The algo rithm has been implemented in C and C at Oxford University It has been tested on Infrared Linescan images The code is available to the SIMES project 5Minimum Description Length 1 4 Edge detection Contours in an image generally correspond to local extrema of the gradient magnitude or to the zero crossing of the Laplacian of the intensity surface The task is made hard because of noise The problem is therefore to estimate accurately the derivatives of the original signal in the presence of noise 1 4 1 Early methods Some of the earliest methods of finding edges in images used small convolution masks to approximate the first derivative of the image brightness function thus enhancing edges Roberts Rob65 used masks of size two pixels by two pixels to find orthogonal derivatives Masks of odd size which are easier to implement have been proposed by Prewitt Pre70 Sobel masks Sob78 are also used for approximating the magnitude of the gradient These methods were then developed in terms of a computational model of human perception by Marr and Hildreth MH80 Mar82 These empirical methods are no longer used as they have severe theoretical and practical limitations 1 4 2 Mathematical morphology In Nob89 Noble uses mathematical morphology to find image structure Sev eral different morphological operations are described these are used to enhance e
9. cologiques Masson Paris 20 Lefebvre J 1976 Introduction aux analyses statistiques multidimensionnelles Masson Paris 219 p 21 Leslie P H 1945 On the use of matrices in certain population mathematics Biometrika 33 183 212 21bis McCullagh P et J A Nedler 1989 Generalized Linear Models Chapman amp Hall London 22 Matheron G 1973 The intrinsic random functions and their applications Advances in Applied Probability 5 439 468 23 Powell T M et Steele J H 1995 Ecological Time Series Chapman amp Hall 491 pp 23bis Ripley B D 1988 Statistical Inference for Spatial Processes Cambridge University Press 24 Salman W P et Solotareff M S 1982 Le filtrage num rique Eyrolles Paris 174 p 25 Santner T J et Duffy D E 1989 The Statistical Analysis of Discrete Data New York 367 pp 26 Scherrer B 1984 Biostatistique Ga tan Morin diteur 850 p Qu bec 27 Tomassone R E Lesquoy et C Millier 1983 La r gression Nouveaux regards sur une ancienne m thode statistique Coll INRA 13 Masson Paris 180 p 17 1 3 Symbolic Representation This section deals with a state of the art of the basic Symbolic Representation techniques A survey of symbolic knowledge representation Aur lien Slodzian VUB Artificial Intelligence Laboratory aurelien slodzian vub ac be September 10 1999 Abstract This document presents a summary survey of the most fundamental technique
10. coming cohesive clusters of related facts rather than simple elementary facts Typically a frame describes a class of objects It consists of a collection of slots that describe aspects of the objects These slots are filled by other frames describing other objects The frames therefore form a network connected through the slots In this sense frame based systems are relatively close to semantic nets and conceptual graphs Note by the way that like for all other representation schemes presented in this document there are many frame systems with many different features and syntax But the syntactic aspect of frames should not hide their initial in tention capture knowledge evolution and refinements Indeed a slot considered as an aspect of an object or a situation is not filled with a single value like in classical attribute value object systems Instead it has itself facets which describes its different aspects Therefore frame systems incorporate two levels of representation representation of the real world facts and information about the representation properties Let s take the marital example of section 2 3 The frame approach would be to first define a class in fact rather a prototype with a number of slots like birthyear age children etc Each slot has different facets For example a facet of children is that when a new child is added is should also be added to the partner In the example below this facet is ide
11. de l emploi en distinguant les activit s halieutiques et agricoles repr sent es par un mod le pulling et les activit s pastorales repr sent es par un mod le pushing les activit s halieutiques et agricoles un mod le pulling Les populations du delta sont repr sent es par des groupes groupes d agriculteurs groupes d agro p cheurs groupes de p cheurs qui migrent vers des zones zones de p che zones agricoles lorsque les ressources exploitables de ces zones sont suffisantes les zones attirent les groupes notion d abondance p che et de fertilit agriculture des zones Dans la figure 2 nous avons pris l exemple de la plaine de Sassalb une zone d environ 700 km avec forte pr sence d agriculteurs d leveurs et p cheurs Apr s la r colte de riz en d cembre les agro p cheurs de cette zone se d placent traditionnellement vers d autres zones de p che telle que le lac D bo les activit s pastorales un mod le pushing Les populations d leveurs ne sont pas repr sent es On a repr sent les groupes de b tail de troupeaux qui se d placent quand il n y a plus d herbe dans la zone pastorale o se trouve le troupeau les zones chassent les groupes notion de capacit d accueil des zones Ainsi les troupeaux de Sassalb se d placent vers le nord Dans le delta il existe environ 200 000 m nages qui participent souvent a plusieurs activit s professionnelles
12. g n ralistes d di s 12 13 15 19 C est pourquoi des solutions ou des savoir faire existent d j dans la plupart des cas Le but de ce document est d en faire un inventaire et de les pr senter bri vement en insistant le cas ch ant sur l int r t sp cifique qu ils peuvent pr senter par rapport une d marche d observatoire ou de syst me d information sur l environnement Ce faisant on cherchera faire appara tre les avantages difficult s et limites d application dans ce m me contexte Pour exposer un ensemble de techniques statistiques il faut bien proc der par ordre en adoptant une entr e logique en d autres termes une cat gorisation Or il est presque impossible de classifier ces techniques de fa on univoque et satisfaisante pour tout le monde C est pourquoi apr s avoir expos un certain nombre de crit res et rep res g n raux nous nous en tiendrons une revue tr s conventionnelle ordonn e par famille d usage 1 Divers crit res de classifications des techniques statistiques 1 1 Crit re contextuel le domaine d application En g n ral la contrainte la plus forte pour tudier ou suivre le d roulement d un processus est celle qui porte sur la m thode d observation et quelquefois m me sur la possibilit pas toujours vidente de r colter de l information un co t non prohibitif La latitude de choix est g n ralement faible sur cette tape Or la m thode de recueil de l informa
13. le qui fournit en tous points une pr diction de Z en fonction des coordonn es x y et en fonction des valeurs de Z observ es dans un voisinage plus ou moins lointain Cela permettra notamment d obtenir une grille r guli re et dense de valeurs Z pr dites et ensuite partir de cette grille d effectuer des estimations de moyennes ou de totaux r gionaux ou bien de tracer des isolignes pour tablir des cartes etc Ce type de probl me peut tre abord avec deux techniques la technique dite des surfaces de tendance elle consiste ajuster un mod le o la variable Z sera d finie comme une fonction polyn miale en x et x incluant des termes d interactions de type xy et des formes quadratiques voire cubiques comme x ou x Les valeurs z observ es servent l identification du mod le et l estimation des param tres du polyn me Il ne reste plus alors qu pr dire Z en tout point x y ce qui permet ensuite de tracer des isolignes La faiblesse de cette m thode est que toutes les valeurs z observ es influencent avec la m me intensit les valeurs z pr dites dans toutes les parties de l espace et ce quelques soient leurs positions II s ensuit g n ralement des pr dictions i e des extrapolations aberrantes dans certaines parties de l espace le krigeage 22 est une technique plus souple les valeurs z sont pr dites en chaque point x y par un mod le lin aire qui utilisent les valeurs voisines avec des
14. matique des techniques statistiques en essayant de traiter les cas fort nombreux o pour diff rentes raisons la convergence vers une distribution limite simple ne se produit pas Quelles sont les distributions que l on peut alors obtenir et comment les d crire en termes math matiques Et comment alors effectuer des estimations des pr dictions des tests C est l le principal moteur de la recherche en statistique 15 R f rences bibliographiques des num ros cit s 1 Benzecri J P et coll 1973 L analyse des donn es Tome 1 la Taxinomie Tome 2 l Analyse des correspondances Dunod Paris 2 Bishop Y M M E Fienberg et P W Holland 1975 Discrete Multivariate Analysis Theory and Practice MIT Press Cambridge Massachusetts 557 p 3 Chr tienne Ph et Faure R 1974 Processus stochastiques leurs graphes leurs usages Coll Programmation Gauthier Villars Paris 132 p 4 Christensen R 1990 Log linear models Springer Verlag 408 pp 5 Cochran W G 1977 Sampling techniques 3eme dition J Wiley and Sons New York 6 Cox D R et Oakes D 1984 Analysis of Survival Data Chapman amp Hall London 7 Cressie N A C 1991 Statistics for spatial data John Wiley amp Sons New York 8 Diggle P J 1990 Time series a biostatistical introduction Oxford University Press Oxford 9 Draper N R et H Smith 1981 Applied Regression Analysis Second Editions John Wiley 1 Sons New York 10 Dr
15. rie C est le probl me du filtrage aujourd hui tr s bien r solu 24 par des approches plus ou moins sophistiqu es les plus performantes comme la d composition en ondelettes proviennent des recherches en mati re de traitement du signal Cependant dans le domaine des donn es environnementales on pourra g n ralement se contenter d une simple moyenne mobile portant sur quelques termes ventuellement pond r e par ex 1 4 1 2 1 4 Comment tester l existence d une tendance monotone comment la repr senter et ventuellement l extraire C est un probl me qui se pose couramment dans le domaine environnemental ex telle s rie s culaire de temp rature permet elle de conclure que la r gion se r chauffe Le test de corr lation de rang de Kendall o l on teste la corr lation entre le rang d occurrence dans le temps et le rang de classement par valeurs 18 est appropri pour d tecter l existence de tendances monotones que celles ci soient lin aires ou non Pr cisons qu il est pr f rable de faire le test sur la s rie brute non filtr e Une fois l existence de la tendance av r e on peut chercher la mat rialiser en ajustant un mod le lin aire de degr un ou deux de type r gression Y f t Les valeurs Y pr dites par le mod le peuvent alors tre t es aux valeurs Y observ es ce qui permet th oriquement de se retrouver avec une s rie stabilis e Comment rechercher et faire appara tre une comp
16. 2 Diagonal Channel Vie abs loa nit Imn abs Im 1 n 1 Im n 2 image seg iviega Wavez Users IVIOQUIES Library mscnannel 4I0 Those three channels correspond to the 3 images of the fmovie associeted with the first local scale e 1 Then we compute the other channels belonging to the upper odd local scale We need odd local scale because now we blur the input fimage This is the multi scale part of the algorithm So we compute for e gt 1 and odd Horizontal Channel HP abs S yen ie dsl ie Vertical Channel VAR abs ESnve Fin ab8 8 n e n 2 Diagonal Channel i abel Te se leat abali ene Te a2 e is the original fimage convolved with splitable blur filter of size e e At least all the channels are smoothed with a type of binomial filter For that reason the user needs to enter the standard deviation S and the weight W of the centered pixel This filter is splitable and iterated 2 W S times OSee Also fsepconvol fsmooth segtxt OVersion 1 2 Last Modification date Tue Dec 28 16 22 14 1999 OAuthor Yann Guyonvarc h Copyright C 1993 1999 CMLA ENS Cachan 94235 Cachan cedex France All rights reserved image seg iviega Wavez USET S IMIOQUIES Library msegct LIE OName msegct Region Growing method using the energy model of Mumford and Shah with piecewise constant approximation function any number of channels OCommand Sy
17. Cette exploitation est d termin e dans le delta par des conventions traditionnelles cf Baumann et al 1994 par exemple des liens de parent principe de connectivit La mod lisation obtenue correspond un mod le de comportements et non de strat gies En effet la dynamique spatiale des groupes est li e l allocation des ressources naturelles dans les zones exploitables et non la strat gie des choix des acteurs Les groupes d exploitants plus de 200 pour l ensemble du delta ainsi que les zones d exploitation une centaine sont d crit d une fa on explicite Groupes d exploitants activit principale effectif localisation connectivit taux de migration Zones d exploitation superficie fertilit altitude forme Ensuite il s agit de 1 Quantifier l impact de la crue le moteur du delta sur la g n ration de la ressource partir du remplissage en eau des objets hydrologiques du mod le hydrographique conceptuel du delta bas sur une lecture des cotes limnim triques observ es sur 3 ann es tests 1993 1994 1995 et int grant une valeur moyenne d vaporation La productivit des milieux est mod lis es partir de relations simples volume d eau abondance de la ressource halieutique agronomique superficie cultivable et pastorale 2 Repr senter les mouvements de population pour l exploitation des ressources naturelles on utilise des mod les de type march
18. Group Dept of Engineering Science Oxford University 2 3 Chapter 1 A survey of image processing techniques 1 1 Introduction Image processing is the field concerned with all the mathematical operations applicable to a digital image in order to extract or facilitate the extraction of information contained in the image In this chapter we review different techniques used by the Computer Vision community which are relevant to the SIMES project Emphasis is put on two major issues i Feature of interest especially contour points detection and ii Image segmentation that is the subdivision of an image in regions Advantages and limitations of the different techniques are analysed in order to ease to choice of one or several algorithms during stage DD 2 1 2 1 2 Sources The main sources of information used for this document are the books of R Gonzalez and R Woods GW93 O Monga Mon93 and O Faugeras Fau93 the bibliography and article servers of Karlsruhe University and South Califor nia University the CVonline server of Edinburgh University and the tutorial site of A D Marshall in Edinburgh 4 1 3 Region segmentation 1 3 1 Split and Merge methods Merging algorithms see HP77 for an early reference use a coarse to fine scheme in which a region is iteratively split until it satisfies a homogeneity Thttp liinwww ira uka de bibliography Techreports index html http iris usc edu Vision Notes bibliogra
19. Poncet 1998 Mod lisation Int gr e du Delta Int rieur du Niger D veloppement d une Maquette du Mod le Int gr IRD Bamako Mali Kuper M 1997 Irrigation management strategies for improved salinity and sodicity control Th se de doctorat Universit Agronomique de Wageningen Pays Bas Marieu B F Bamba J Briquet N Ciss M Gr ard T Henry des Tureaux G Mah A Mahieux J C Olivry D Orange C Picouet M Sidib M Tour 1998 Actualisation des donn es hydrom triques du fleuve Niger au Mali pour EQUANIS ORSTOM DNHE Bamako Mali Olivry J C 1993 Fonctionnement hydrologique de la cuvette lacustre du Niger et essai de mod lisation de l inondation du delta int rieur In Grands bassins fluviaux p riatlantiques Congo Niger Amazone publi par Olivry J C Boul gue J Orstom ditions Quensi re J ed 1994 La p che dans le delta central du Niger Volume 1 et 2 IER Orstom Karthala Paris Strosser P 1997 Analyzing alternative policy instruments for the irrigation sector Th se de doctorat Universit Agronomique de Wageningen Pays Bas LECOM IRD Bamako Mali 2 2 User manual This section is the user manual for the prototype of the integrated model MODELISATION INTEGREE DU DELTA INTERIEUR DU m NIGER IRD M Kuper Y Poncet C Mullon P Morand E Benga Manuel d utilisation MANUEL D UTILISATION INTERFACE uD DONNEES m Afficher m Connexion
20. W K Pratt O D Faugeras and A Gagalowicz Visual discrim ination of stochastic texture field IEEE Trans on Systems Man and Cybernetics SMC 8 796 804 1978 P Perona and J Malik Scale space and edge detection using anisotropic diffusion PAMI 12 7 629 639 July 1990 J M S Prewitt Object enhancement and extraction In Lipkin B S and Rosenfeld A editor Picture Processing and Psychopictorics pages 75 149 New York Academic 1970 12 Rob65 SB94 SB97 SC86 SC88 SC92a SC92b Sob78 Ter87a Ter87b TG92 TG93 Thi93 Tur86 TWK87 L G Roberts Machine perception of three dimensional solids In Tippett J and Berkowitz D and Clapp L and Koester C and Vanderburgh A editor Optical and Electrooptical Information pro cessing pages 159 197 MIT Press 1965 Stephen M Smith and J M Brady Susan a new approach to low level image processing Technical Report TR95SMS1 Defense Research Agency Farnborough Hampshire Uk 1994 S M Smith and J M Brady Susan a new approach to low level im age processing International Journal of Computer Vision 23 1 45 78 May 1997 J Shen and S Castan An optimal linear operator for edge detection In CVPRS6 pages 109 114 1986 J F Silverman and D B Cooper Bayesian clustering for unsu pervised estimation of surface and texture models JEEE PAMI 10 482 495 1988 N Sarkar and B B
21. chaque l ment de l chantillon a une probabilit connue et non nulle d appartenir l chantillon Le plus connu des plans d chantillonnage al atoire est le plan de type e a s chantillonnage al atoire simple qui consiste pr lever au hasard et de fa on ind pendante n l ments d une population de N l ments Chaque l ment de la population poss de la m me probabilit p n N d appartenir l chantillon Une fois constitu l chantillon sera d crit par le calcul de param tres comme la moyenne la quantit somme la proportion ou l cart type cf 2 2 1 pour une variable donn e Puis on utilise des formules estimateurs pour inf rer ces r sultats la population toute enti re Un autre type de plan dit chantillonnage syst matique consiste tablir une liste des l ments de la population puis tirer au hasard un i l ment situ entre le premier et le p l ment de la population puis pr lever syst matiquement les i mp l ments de la liste o m est un entier prenant les valeurs de 1 n et o p est le pas d chantillonnage Ce plan est particuli rement adapt pour s lectionner des l ments r guli rement dispos s sur un axe temporel ou spatial Le plan plusieurs degr s repose sur un syst me ramifi et hi rarchis d unit s Les unit s sup rieures les plus grosses et les moins nombreuses sont appel s unit s primaires Un premier chantillonna
22. corresponding principal direction They have proven of great importance for medical images but have also been applied to road extraction Thin nets MAM97 These methods require a very good understanding of differential geometry and surface geometry The problem of these methods is their tolerance to noise as derivatives of the 3rd order are required Bibliography AY81 BB82 Bea78 BF 77 BL91 Bry79 BRY93 BZ87 Cae88 Can83 Can86 Car72 CBRHS3 CCTG91 T Asano and N Yokoya Image segmentation scheme for low lovel computer vision In International Conference on Pattern Recogni tion pages 267 273 1981 B H Ballard and C M Brown Computer Vision Prentice Hall 1982 P R Beaudet Rotational invariant image operators In Interna tional Conference on Pattern Recognition pages 579 583 1978 C R Brice and C L Fennema Scene analysis using regions In CMetImAly77 pages 79 100 1977 Charles Bouman and B Liu Multiple resolution segmentation of textured images IEFEE PAMTI 13 1991 J Bryant On the clustering of multidimensional pictorial data Pattern Recognition 11 115 125 1979 Y Bonneh D Reisfeld and Y Yeshurun Texture discrimination by local generalized symmetry In Proceeding of Fourth International Conference on Computer Vision pages 461 465 1993 A Blake and A Zisserman Visual Reconstruction MIT Press 1987 T M Caelli An adaptive
23. decomposition of an image OCommand Synopsis mschannel N NES S W W p p in fmovieout N N Number of images per channel involved in the local scale value S S Sigma Standard deviation of the smoothing filter W W Weight of the considered pixel in the smoothing filter p p 1 for ABS 2 for Quadratic difference default 2 in input Fimage fmovieout output Fmovie OFunction Summary void mschannel N S W p in fmovieout int Ng W S float p Fimage in Fmovie fmovieout ODescription This module build a multi scales multi channels representation of an image The aim of the algorithm is to create channels so as they can be used with msegct module in order to find the segmentation We consider three kind of channels Each channel correponds to a direction of a quadratic difference if p is set to 2 default or a simple difference in absolute value if p 1 More over we consider different scale for each channel Let e the local scale and N the number of channels per direction that the user wants to reach So for each local scale we have three channels Let Im the value of the original image s pixel input Fimage From the original image we calculate the channels Fimage associated with the value of the local scale For e 1 we have Horizontal Channel HEP abs Im 1 n Im n abs Im 1 n Imn 2 Vertical Channel ven abs Im n 1 Imn abs Im n 1 Im n
24. e Expression des besoins des utilisateurs pour le traitement et l analyse des images e Identification des classes d algorithmes de Vision par Ordinateur susceptibles d tre utiles e D termination de biblioth ques de logiciels libres r centes et mises jour correspondant ces classes e S lection d algorithmes pertinents par rapport aux besoins des utilisateurs e Test de ces algorithmes sur des donn es du projet couverture a rienne IGN du Delta central du Niger acquise par le projet et mise disposition pour tous les partenaires par un site ftp voir rapport d activit 1998 2 Besoins des utilisateurs Les informations pertinentes pour les th maticiens g ographes halieuthes p dologues dans les images sont principalement Les zones caract ristiques pour la mod lisation de l Ecosyst me voir mod le de gestion int gr du Delta Central par exemple pour l op ration pilote Delta Central du Niger les rizi res identification et mesure des superficies agriculture les surfaces inond es et les eaux libres sans v g tation par dessus localisation et mesure des superficies p che les paturages secs petits arbustes identification et mesure de la superficie levage et agriculture les ligneux arbres buissons v g tations La possibilit de mosaiquer mettre dans un m me rep re des images d une m me zone correspondant un point de vue ou des modalit s diff rentes
25. eau les variables de sorties sont les productions possibles fig 3 des zones de p che des zones agricoles et des zones pastorales Agriculture p che march ravail Module ressources arch de trava halieutiques PEREA one agricole Agriculteurs de Diffusion Sassalb Sassalb D mographief Module de p che Agro p cheurs one de p che E as E le Sassalb Effort de p che _ Sassalb Production Module agronomique Module hydrologique Surface cultivable one de p ch P cheurs de Opportunit de travail Lac D bo sr ane FI semis entretien r colte Hauteurs d eau Production Connectivit Surface inond e Elevage Module g ographique capacit charge D mographie Activit Professionnelle 3 C Zones d activit surface one de p tur localisation altitude forme i TA de Sassalb Module d levage Bovins de Capacit de charge 1 A Sassalb oane PASSES eux sais D mographie son Production j one de patur u Lac Waladoy FRIEND AOC ZTH AAH Yaound 30 novembre 2 d cembre 1999 page 6 Figure 3 Configuration modulaire de la maquette de mod lisation int gr e du delta int rieur du Niger MIDIN La maquette est organis autour des groupes d exploitants p cheurs agriculteurs qui sont rattach es a leur zone d origine mais qui peuvent galement aller dans d autres zones d exploitation principe de mobilit
26. estimateurs est indissociable de la configuration du plan d chantillonnage En conclusion de ce on dira que les techniques de planification d chantillon al atoire et les estimateurs associ s sont particuli rement efficaces dans le cadre d une approche objectif o l on pose au d part un nombre restreint de r sultats bien pr cis produire Par exemple ces techniques montreront toute leur puissance dans le cadre d une tude visant valuer le pourcentage d arbres malades dans une for t ou bien estimer la quantit totale d un certain produit polluant dans les eaux d un lac Par contre ces techniques sont d un int r t moindre pour une tude exploratoire syst mique et ou pluridisciplinaire car le nombre des questions et la multiplicit des variables mesures comptages questions emp chent toute d marche d optimisation formelle de la collecte Mieux vaut alors s en tenir quelques principes de bon sens pour la d finition du plan qui a int r t rester simple Toutefois pour peu que ce plan de collecte soit explicite et respectueux de quelques r gles de base visant notamment pr server le caract re al atoire et non biais de la constitution de l chantillon il sera toujours possible de puiser dans l arsenal de la th orie de l e a les formules adapt es pour calculer les estimations et leurs pr cisions Mais il ne faudra pas s tonner de constater que les intervalles de confiance obtenus sont bien so
27. inequality for the energy holds E B lt E B 4 0 0 Which yields Oi 1051 2 AL O O O7 lt u ul where denotes the surface measure and u u are the mean values of g on O O for example a uj gt 7 10 0 The algorithm proceeds as follows The initial picture is partitioned in squares of side size_of_grid pixels Construct a list of the corresponding symbolic regions containing all the information needed surface sum of gray levels in the square length of boundaries Construct a table in which to each boundary is associated the value of for which this boundary will disappear i e E decreases by merging the two adjacent regions Using and updating this merit table the algorithm proceeds The information on the new region constructed when a merging decision occurred is taken from the two old one s so there is no need to return on pixel level There are two incompatible options either one wants the segmentation to stop at nb_of_regions regions or the final segmentation is at scale lambda If the first option is chosen the program stops when the desired number of regions nb_of_regions is reached To be more precise it stops at the value of A for which this particular number of regions is reached there might be less regions remaining if nb_of_regions doesn t correspond to a 2 normal segmentation for any In case the final is fixed the program stops at lambda or for the value of
28. intervenir des variables externes environnementales connues en parall le sous une forme de s rie temporelle classique cf pr c dent et il s agira alors d valuer si ces variables agissent sur la survenue des v nements d crits plus hauts En input de telles analyses on devra disposer des informations sur la vie ou le parcours de nombreux individus avec pour chacun d entre eux les dates d occurrence des v nements tudi s Ces analyses sont tr s utilis es en d mographie et socio conomie on parle alors d analyse de biographie en pid miologie et en recherche clinique o on les rencontre sous les appellations d analyses de survie d analyses de cohortes R put es difficiles du fait des probl mes d interd pendances entre v nements successifs on ne peut pas divorcer avant de s tre mari ces analyses peuvent tre men es bien l aide de mod les de distribution appliqu s aux processus temporels continus ou bien l aide de diff rentes techniques de la famille du mod le lin aire 2 5 Analyse spatiale observations positionn es dans un espace bi dimensionnel 14 r f rence g n rale 7 2 5 1 Recherche de tendances r gularisation et interpolation On dispose de valeurs d une variable quantitative Z observ e sur un semis de points r gulier ou irr gulier dans un espace bidimensionnel dot de coordonn es orthogonales x y de type latitude longitude On se propose d avoir un mod
29. just lower than lambda For example if lambda 13 45 and the current A 13 09 then if the next boundary in the segmentation will vanish for 4 14 67 the program stops The obtained segmentation is also valid for each strictly lower than the next value If the program is used as module in another program the final values of A and the number of regions are passed to the corresponding variables On command line execution this information is anyway displayed image se Mega VVavez Users IVIOQuIES LIDrar Seget 909 amp 8 E y 8 The program estimates the memory used by the process this mainly depends on the precision of the initial grid for example D 1 is the best possible precision but it needs a lot of memory for the data structure 1 pixel 1 region So the program turns out to be most efficient i e fast on machines with a big amount of central memory Indeed as there is no previous information on the picture available and as regions can grow in any direction the whole structure should be available in central memory The output shows the initial quadratic error the total boundary length and the number of regions the algorithm starts with after reaching nb_of_regions the quadratic error boundary length number of region and the current value of The output is file boundary which represents the boundary set on a white background and is stored under cimage format An optional output is file curves which contains the boundary set un
30. les ressources naturelles et leur mode d exploitation Ainsi la variabilit dans le temps et dans l espace de la disponibilit en eau appara t tre l l ment majeur d explication du comportement de tous les autres param tres du syst me Cette disponibilit en eau d pend la fois de la variabilit climatique de la morphologie du milieu et des am nagements fig 2 Variabilit Morphologie du climatique z milieu Disponibilit en eau Ran ss Product u cs x Exploitation du milieu t comp tition f Productivit du milieu Liens Elements de sc nario Figure 2 Cheminement des r flexions th matiques de la variabilit climatique aux productions du syst me En fonction de cette disponibilit en eau on d finit les productions possibles en ressources naturelles du syst me en suivant parall lement deux cheminements scientifiques diff rents mais convergents un cheminement via les sciences physiques un cheminement via les sciences technotopes fig 2 Le premier passe par la compr hension des processus de mobilisation des mati res chemins de l eau et rosion l ments chimiques utiles l tablissement des cha nes trophiques puis des processus li s la biodiversit et la productivit du milieu Le second d pend des choix et strat gies des producteurs et passe donc par la compr hension de la dynamique de l exploitation du milieu et la comp tition pour les ressources natu
31. les syst mes physiques biologiques et anthropiques et 2 des besoins et des usages des populations Les cosyst mes sont complexes entra nant des crit res et contraintes de d cision multiples C est pourquoi le fait de disposer de nombreuses informations actualis es et synth tiques ne suffit pas forc ment pour mesurer les implications venir moyen ou long terme d une d cision portant par exemple sur un nouvel am nagement physique ou sur un changement de r glementation sur laquelle il sera difficile de revenir Ce type d outils destin explorer et discuter les strat gies de gestion possibles et les sc narios r sultants est donc indispensable il rel ve de la mod lisation par simulation Les phases de conception et d exp rimentation de ce genre d outils sont du ressort de la recherche du fait que la part de l effort d innovation est alors tr s importante alors que les phases d impl mentation d utilisation et d extension des dispositifs concernent davantage les bureaux d tudes et services techniques nationaux et sont alors du ressort d activit s de d veloppement LECOM IRD Bamako Mali FRIEND AOC ZTH AAH Yaound 30 novembre 2 d cembre 1999 page 2 Dans un contexte de d veloppement durable le premier objectif d une mod lisation d un syst me complexe est de repr senter des relations spatiales et temporelles entre les diff rents niveaux d organisation et donc de formaliser d
32. leur pr tention un usage universel et malgr leur tol rance affich e par rapport la nature des inputs il faut reconna tre que les techniques d analyse multivari e ne sont gu re plus agiles que les autres quant il s agit d avaler directement des formats d information complexes fournis par les syst mes d enqu te En effet ces formats se caract risent g n ralement par des structures multi niveaux la visite certaines unit s d observation tant subordonn e la visite pr alable d unit s englobantes par rapport aux pr c dentes par exemple un m nage n est enqu t qu apr s la visite et le recueil d information sur le village o il r side Et l analyse ne peut tre r ussie que si elle parvient prendre en compte conjointement les informations i e les variables issues de diff rents niveaux 10bis Par exemple on ne peut r ussir une bonne ordination ou une bonne typologie du comportement conomique des m nages sans int grer des informations relatives leurs agglom rations de r sidence Pour y parvenir il faut d abord ma triser quelques probl mes informatiques mais ceci ne pose aujourd hui gu re de probl me avec la m thodologie des bases de donn es relationnelles et dans un second temps r soudre des probl mes d analyse statistique et de pr sentation des r sultats Les logiciels commerciaux d analyse statistique multivari e ne traitent pas ces situations de fa on simple et transparente 2 4 L
33. mathematically sound Recently the fractal dimension has been suggested as a texture segmentation criterion CS95 SC92a XB92 XB93 XB95 Xie s PhD thesis Xie94 presents a wavelet based multiscale analysis and studies thor oughly the concepts of fractal dimension morphological analysis The conclu sion is that two major texture descriptors are needed for segmentation purposes local energy and local phase Markov field based methods Those techniques try to model a textures as a multivariate probability distribu tion Given a chosen family of distribution functions each texture class may be described by selecting an appropriate set of parameters which determine pixel mean variance and correlation structure Win91 It is also possible to use autoregressive models BL91 MJ74 a detailed de scription of these methods can be found in HS92 simultaneous autoregressive models SAR PFG78 KB88 Gibbs Markov models Win91 DE87 MC91 1 3 6 Region competition This method is thought to be best in terms of region segmentation The orig inal article by Zhu amp Yuille ZYL95 see also ZY96 et ZY95 for a detailed description of the algorithm proposes a unified theory of segmentation inte grating snakes balloons and region growing methods Once a set of region seeds has been choosen a set of contours evolves under an MDL type criterion com bining a statistical measure controlling the homogeneity of the different regions
34. merely postpone addressing the problem Indeed our goal is not only to represent facts and assertions but to allow computers to derive their logical consequences and since Godel we know that this is not possible in a complete manner However at tempts were made in this direction among which are EPILOG a KIF based inference engine Stanford University Logic Group and COQ a proof assistant INRIA Despite this problem logic representation brings important bene fits 1 Logic is often a natural way to express certain notions The expression of a problem in logic often corresponds to our intuitive understanding of the domain Logical representation is also easier to reformulate thus experimentation is made easier 2 Logic is precise There are standard methods of determining the meaning of an expression is a logical formalism 3 Logic is flexible Since logic makes no commitment to the kinds of process that will actually make deductions a particular fact can be represented in a single way without having to consider its possible use 4 Logic is modular Logical assertions can be entered in a database independently of each other knowledge can grow incrementally as new facts are discovered and added Logic is the mother of all representation techniques in AI It is the one that imposes less structure on the knowledge sticking more to its semantics As we said before this has the consequence to give it more representat
35. mod le lin aire avec crit re les techniques permettant de tester des hypoth ses Toutes ces techniques pourraient tre ventil es plus finement en un certain nombre de familles en fonction des r sultats ou des hypoth ses de la th orie statistique auxquels elles se r f rent C des techniques qui servent contourner les difficult s d application de la th orie statistique Elles tentent de se substituer aux m thodes de classe B lorsque les conditions d applicabilit de celles ci ne sont pas r unies Elles font appel des techniques de randomisation Monte Carlo reproduction et d multiplication de l effet du hasard Parmi les plus connues on citera les techniques de bootstrap et de jacknife 11 D des techniques qui bien que mettant en jeu des calculs num riques ne font pas r f rence la th orie statistique Il s agit alors de simples techniques de traitement de donn es mais pas de techniques statistiques au sens fort du terme dans la mesure o la notion de quantit statistique dot e d une distribution en est absente Par exemple on qualifiera ainsi certains indices utilis s pour comparer des formes ou des profils partir de calculs d inspiration g om trique certaines analyses multivari es ou bien certaines techniques d identification ou de param trage de mod les par essais erreurs et p nalit s Ces techniques ne sont pas d un usage rare Il faut noter que la place occup e un moment donn pa
36. oscopique avec ou sans calibration On peut donc appliquer ces m thodes pour reconstruire des mod les num riques de terrain MNT partir d images a riennes se recouvrant partiellement non calibr s ou calibr s Pour le moment nous nous sommes principalement consacr l op ration pilote Delta Central du Niger pour laquelle l absence de relief ne rend pas tr s utile la reconstruction de MNT Nous conservons donc cette possibilit pour d autres op rations pilotes de SIMES venir ventuellement d ailleurs apr s la fin du contrat 28
37. pond rations li es leur distance et leur orientation par rapport la variable pr dire 2 5 2 Mod lisation de la r partition d objets dans un espace continu bidimensionnel processus de points r f rence 23bis De fa on analogue ce qui est d crit au 2 4 2 on consid re ici un espace continu et l on s int resse la position dans cet espace d objets appartenant une ou plusieurs cat gories ces objets sont ils dispers s au hasard surdispers s ou agr g s quelle allure peut prendre la distribution des distances entre objets voisins y a t il des tendances des co occurrences des voisinages ou au contraire des r pulsions entre les objets appartenant deux cat gories diff rentes Ces questions apparemment simples sont g n ralement complexes traiter sur le plan math matique et font appel aux aspects avanc es de la th orie statistique CONCLUSION Les hypoth ses restrictives qui conditionnent l usage de la plupart des techniques statistiques sont souvent tr s s v res en regard des caract ristiques r elles des lots de donn es disponibles Or ceci n arr te pas les utilisateurs qui lanc s la poursuite de leurs objectifs scientifiques franchissent all grement les limites associ es aux conditions de validit des techniques Plut t que de lutter contre ces infractions en s rigeant en gendarmes nombre de statisticiens pr f rent travailler l largissement de l assise math
38. respectivement carr cube etc Le moment d ordre 2 est plus connu sous le nom de variance d autres param tres ont un int r t pratique vident le mode intervalle de valeurs pour lequel on observe le plus grand nombre de cas et l tendue cart entre la valeur min et la valeur max prises par la variable c est dire la hauteur et la largeur de l histogramme enfin certains param tres sont utilis s parce que consid r es comme robustes vis vis de la pr sence de donn es aberrantes ou erron es Ce sont notamment les percentiles m diane quartile d cile 12 La m diane est la valeur de la variable qui laisse 50 des observations sa gauche et 50 des observations sa droite dans l histogramme Le premier quartile laisse 25 de valeurs sa gauche et 75 sa droite en examinant l histogramme et certains param tres synth tiques on pourra qualifier l allure de la distribution L allure attendue et souhait e est une allure en cloche dite en forme de loi normale ou loi de Gauss Si la distribution est parfaitement normale elle est enti rement d crite par la seule connaissance de sa moyenne et de sa variance Ce n est bien s r jamais tout fait le cas Les moments d ordre 3 et 4 servent construire des indices comme le kurtosis qui mesurent le degr d irr gularit de la distribution par rapport une forme normale exc s d aplatissement asym trie plus ou moins marqu e etc On
39. tion of the knowledge Finally sub symbolic representations will focus on the internal mechanics of the system without considering its goals These notions deserve a few words of explanation The most common practice in computer science is to write pro grams From the above point of view this consists in describing a system by defining functions that operate over symbols which refer to some real world Which symbols refer to what is a convention de cided by the programmer and this relationship is generally not written down excepted maybe as comments This is exactly what is called a symbol level description of the software system When this description the program is compiled and put into operation we end up with a stream of bytes into a computer mem ory This is a sub symbolic representation of the same system It is clear that this representation looses track of any symbolic relationships between computer state and the real world Symbol level techniques were a great progress since they allowed system developers to specify the behavior of a system in symbolic more abstract terms However the symbol level description of a system does neither reflect its rationale nor its semantics In other words the representation rules are not made explicit This lead about two decades ago Newell 10 to introduce a new approach which he called the knowledge level Newell considered sys tems composed of agents in the sense of
40. type refer to different individ uals of that type unless they are marked with a name identifier or coreference link to indicate the same individual e arcs in the net called conceptual relations represent relationships that hold between the concept nodes labels on the arc specify the relation types e some conceptual relations represent linguistic cases such as agent object recipient and instrument others represent spatial tem poral logical or inter sentential connectives e concept types are organized in a hierarchy according to levels of generality such as Entity Living Thing Animal Carni vore Feline Cat e relationships that hold for all concepts of a given type are inher ited through the hierarchy of subtypes Besides these commonalities the various networks diverge on a number of issues philosophical questions of meaning methods for rep resenting all the quantifiers and operators of symbolic logic techniques for manipulating the networks and drawing inferences and notations and terminology that differ from one author to another Despite the differences all the versions are based on some common assumptions network notations are easy for people to read efficient for computers to process and powerful enough to represent the semantics of natural languages Semantic networks can be easily represented graphically which is one of their advantages Figure 1 represents graph
41. 105 where denotes the surface measure and u uf are the mean values of g on Oj Oj for example ut ail g Wee ap ie pect The Done proceeds as follows The initial picture is partitioned in squares of side size_of_grid pixels Construct a list of the corresponding symbolic regions containing all the information needed surface sum of gray levels in the square for each channel length of boundaries Construct a table in which to each boundary is associated the value of for which this boundary will disappear i e decreases by merging the two adjacent regions Using and updating this merit table the algorithm proceeds The information on the new region constructed when a merging decision occurred is taken from the two old one s so there is no need to return on pixel level There are two incompatible options either one wants the segmentation to stop at nb_of_regions regions or the final segmentation is at scale lambda If the first option is chosen the program stops when the desired number of regions nb_of_regions is reached To be more precise it stops at the value of A for which this particular number of regions is reached there might be less regions remaining if nb_of_regions doesn t correspond to a 2 normal segmentation for any In case the final is fixed the program stops at lambda or for the value of just lower than lambda For example if lambda 13 45 and the current 4 13 09 then if the next bounda
42. 15 e 57se R4 R sultat du chainage des contours et de l approximation polygonale sur l image 2 Le r sultat final obtenu est un ensemble de segments de contours La d termination des zones de l image contenant des segments orthogonaux et parall les permet de d tecter les rizi res Ce traitement sera d crit dans le d liverable D13 Parameters extraction Une autre alternative pour effectuer l extraction automatique des rizi res est d utiliser l algorithme de croissance de r gions par optimisation de fonctionnelle de David Mumford M daille Fields en g om trie alg brique et Shah Le principe de cette m thode est de d terminer le partitionnement de l image minimisant un crit re composite comprenant l addition d un terme d finissant l homog n it des r gions somme des carts quadratiques la moyenne et de la somme des longueurs des fronti res multipli par un param tre Lambda Cet algorithme donne des r sultats comparables aux techniques de region growing voir tat de l art 1 3 2 avec une plus grande facilit d utilisation un seul param tre du une formalisation math matique claire de ce qui est calcul 16 Le module de Megawave2 correspondant est segct Ce module appartient a la partie segmentation d images en r gions de Megawave2 dont la description des modules suit 17 image seg iviega Wavez Users IVIOQUIES Library mscnannel LID OName mschannel Build a multi scales multi channels
43. 92 XB92 XB93 XB95 Xie94 Yak76 You85 ZHS83 ZY95 ZY96 F M Vilnrotter R Nevatia and K E Price Structural analysis of natural textures EEE PAMI PAMI 8 1986 S Venkatesh and R A Owens An energy feature detection scheme In Proceedings of 2nd International Conference on Image Processing volume 1 1992 J S Weszka C R Deya and A Rosenfeld A comparative study of texture measures for terrain classification IEEE Trans on Systems Man and Cybernetics SMC 6 269 285 1976 C Philip Winder Markovian Analysis of Texture Serial and Paral lel Paradigms in Low Level Vision PhD thesis University of Oxford 1991 W J Wang and P D McFadden Time frequency domain analysis of vibration signals for machinery diagnostics The present power spectral density Technical Report OUEL 1911 92 University of Ozford 1992 Zhi Yan Xie and Michael Brady Fractal dimension image for texture segmentation In Proceedings of 2nd International Conference on Automation Robotics and Computer Vision volume 1 pages CV 4 3 1 to CV 4 3 5 1992 Zhi Yan Xie and Michael Brady Wavelet multi scale representation and morphological filtering for texture segmentation In IEE Col loquium 98 Morphological and Nonlinear Image Processing Tech niques 1993 Zhi Yan Xie and Michael Brady 2d phase independent local fea tures for texture segmentation In ICIP 95 Inter Conf on Image Processing v
44. Chaudhuri An efficient approach to esti mate fractal dimension of textural images Pattern Recognition 25 9 1035 1041 1992 J Shen and S Castan An optimal linear operator for step edge detection GMIP 54 1 112 133 1992 I Sobel Neighbourhood Coding of Binary Images for Fast Contour Following and General Array Binary Processing Computer Vision Graphics and Image Processing 8 127 135 1978 D Terzopoulos On matching deformable models to images Topi cal meeting on machine vision Technical Digest Series 12 160 163 1987 Optical Society of America D Terzopoulos On matching deformable models to images direct and iterative solutions Topical meeting on machine vision Technical Digest Series 12 164 167 1987 Optical Society of America J P Thirion and A Gourdon The 3d marching lines algorithm and its application to crest lines extraction Technical report 1672 INRIA 1992 J P Thirion and A Gourdon The 3d marching lines algorithm New results and proofs Technical report 1881 INRIA 1993 J P Thirion The extremal mesh and understanding of 3d surfaces Research report 2149 INRIA December 1993 M R Turner Texture discrimination by gabor functions Biol Cybernet 55 71 82 1986 D Terzopoulos A P Witkin and M Kass Symmetry seeking mod els and 3d object reconstruction In International Conference in Computer Vision pages 269 276 1987 13 VNP86 VO92 WDR T6 Win91 WM
45. SIMES 961620 Syst me d Information Multim dia Pour l Environnement Subsaharien Modelling Deliverable number D11 Nature P Contractual Date of Delivery june 9 2000 Task WP2 1 Data modelling Nom du r dacteur Olivier Monga Institut Inria E mail Olivier Monga inria fr Abstract Ce document pr sente l utilisation des m thodes les plus r centes de traitement de l information traitement d images analyse statistique repr sentation symbolique pour l analyse des donn es du projet SIMES voir Workpackage 1 Acquisition de donn es La validation de la m thodologie est r alis e sur les donn es de l op ration pilote Delta central du Niger Un mod le int gr de l cosyst me du Delta Central du Niger au Mali a t con u et impl ment Des algorithmes de vision par ordinateur traitement d images ont t s lectionn es et mis en uvre This document presents the use of the most recent data processing methods image processing statistical analysis symbolic representation to analyse SIMES data see Workpackage 1 data acquisition The validation of our methodology is realised within the pilot operation Niger central Delta An integrated model of the inner Delta ecosystem has been set up and implemented Computer Vision algorithms image processing has been selected and implemented Keyword List Integrated ecosystem model Computer Vision image processing statistical analysi
46. The knowledge level In Artificial Intelligence vol 18 1982 E Rich Artfificial Intelligence Mc Graw Hill 1983 S C Shapiro editor Encyclopedia of Artificial Intelligence L Steels Components of Expertise In AI Magazine 11 2 1990 S L Tanimoto The elements of Artificial Intelligence Computer Science Press 1987 B Wielinga The KADS Knowledge Modeling Approach In Proceedings of the 2nd Japanese Knowledge Acquisition for Knowledge Based Systems Workshop 1992 16 2 Integrated Model for inner Niger Delta in Mali 2 1 Model description This section describes the integrated model for the inner Niger Delta in Mali that has been realised in the SIMES context FRIEND AOC ZTH AAH Yaound 30 novembre 2 d cembre 1999 page Th me Gestion des Ressources en Eau MODELISATION INTEGREE D UN ECOSYSTEME INONDE ET GESTION DES EAUX LE CAS DU DELTAINTERIEUR DU NIGER AU MALI Marcel KUPER Christian MULLON Yveline PONCET Didier ORANGE et Pierre MORAND IRD ex ORSTOM BP 84 Bamako MALI ERMES IRD Universit Orl ans FRANCE Abstract An integrated model of the Niger river inland delta is presented The model represents the hydrological functioning of the delta as well as the natural resources which are largely dependant on the availability of water The management and exploitation of these resources agriculture fisheries livestock is also covered by the model The model is
47. am whose job is to decide what to do next In a production system the interpreter has the special task of deciding which production to fire next The interpreter cycle is summarized in figure 3 fire mat ch fireable rules rule base Figure 3 The interpretation cycle Rules may be used to represent declarative as well as imperative knowledge 11 e Declarative rules in general describe the way things work in the world For example IF a patient has the flu THEN the patient tends to exhibit fever and a runny nose e Imperative rules prescribe the heuristic methods that the knowl edge system should employ in its own operations For example IF you observe a patient with fever and a runny nose THEN you should suspect that the patient has the flu The type of rules is not specifically correlated with the goal of the system and both types of rules may be mixed in a single rule base However declarative rules are better suited for modeling domain knowledge since they keep system designer away from worrying about the knowledge base management Imperative rules are rather used to control explicitly the behavior of the interpreter A lot of work has been done to build sophisticated interpreters that care about this issue They are based on two inference mechanisms namely forward chaining and backward chaining The former derives new facts by recording the THEN part of rules in the context until in
48. analyse de l information observ e le long d une dimension simple par exemple le temps ou bien un axe dans l espace 24 1 Analyse de s ries de donn es d observations successives discr tes acquises selon un pas de temps fixe le long d un axe r f rences g n rales 14 8 On consid re que l on a affaire une s rie longue par le nombre d observations successives concernant une ou plusieurs variables C est par exemple sous un tel format que se pr sentent les donn es des observatoires hydrologiques ou m t orologiques Il existe alors deux formes d tude statistique l une consiste analyser les variations de chaque variable consid r e isol ment approche monovari e l autre tudier les relations qui existent entre les variations de plusieurs variables approche multivari e Les deux d marches ne sont bien s r pas incompatibles la premi re constituant souvent un pr liminaire n cessaire une bonne mise en uvre de la seconde a approche monovari e On consid re comme exemple une s rie temporelle de 3 ans constitu e de 36 observations mensuelles successives d une variable quantitative et ayant l allure suivante fig 2 12 Valeurs de la variable Celui qui veut d crire et analyser une telle s rie va rencontrer plusieurs probl mes et questions Comment liminer le cas ch ant le bruit c est dire les variations al atoires hautes fr quences qui g nent la lisibilit de la s
49. atoire les statisticiens des instituts de sondage pr f rent adopter une d marche moins orthodoxe mais dont l efficacit est empiriquement av r e l chantillonnage raisonn dit encore par quota 10 Il s agit de favoriser avant tout le processus des rencontres successives entre l enqu teur et les individus enqu ter et de v rifier au fur et mesure de l avancement de ce processus que l accumulation des rencontres d j effectu es ne s carte pas trop de quotas de composition fix s au d part pour la composition de l chantillon ces quotas sont d finis pour assurer au sein de l chantillon une certaine repr sentation des modalit s de diff rentes variables sexe ge profession etc Si un cart appara t l enqu teur cherche orienter davantage les rencontres suivantes sur des individus pr sentant les caract ristiques insuffisamment repr sent es dans le d but du parcours d enqu te Seules les derni res rencontres sont parfois difficiles a r aliser puisqu elles doivent correspondre a des modalit s pr cises Mais il existe aussi des techniques de redressement d chantillon 10 qui permettent de corriger dans une certaine mesure d ventuelles carts entre les quotas fix s au d part et la composition de l chantillon effectif issu du travail d enqu te Les faits montrent que les sondages par quota sont particuli rement efficaces pour valuer des param tres tels que des moyennes ou des proportions da
50. autre alors que d autres sont utiles dans le cadre d une question orient e quelle est l intensit de la d pendance de Y par rapport X Quant la pr diction de Y connaissant X c est la probabilit conditionnelle d appartenance une modalit de Y une fois la valeur de X connue Si les variables sont toutes qualitatives et que leur nombre est sup rieur deux le tableau de contingence devient un cube pour 3 variables ou un hypercube 4 variables ou plus La technique pour tester l existence d interd pendance entre les variables prises globalement est le G dit rapport de vraisemblance Au dela de ce test le mod le log lin aire constitue une fa on de structurer les relations simples bi variables ou complexes interactions d ordre 2 ou 3 qui peuvent exister dans un tel tableau en faisant appara tre la part de variabilit associ e chacune cette technique convient donc bien une approche exploratoire Proche du pr c dent par le mode de calcul le mod le logit consiste d signer une modalit de l une des variables du tableau comme une variable d output binaire dont il faut pr dire la probabilit de r alisation partir de la connaissance des valeurs de modalit s prises par les autres variables Les r f rences 2 4 25 d crivent toutes ces techniques Lorsque l on a affaire deux variables de natures diff rentes l une X qualitative l autre Y quantitative alors on se trouve dans une situation d ana
51. based on different thematic research studies and was developed while these thematic studies were on going This permitted the use of the model as a platform for discussion between researchers of different disciplines but also allowed us to engage discussions with policy makers line agencies and experts on on going research The model is used to carry out simulations and display graphic animations allowing a better understanding of the functioning of the delta The model is also used to carry out sensitivity analyses for different parameters such as the availability of water and the fertility of certain areas Finally the model is used to determine the values of parameters that influence the production of the different exploitation systems INTRODUCTION Le Delta Int rieur du Fleuve Niger au Mali est un exemple d cosyst me o r gime hydrologique dynamique de l environnement et de la faune aquatique et activit s humaines p che agriculture levage sont troitement associ s La durabilit des modes d exploitation par l homme d un tel milieu est une question fondamentale ce syst me se trouvant en position interm diaire entre des syst mes quasi naturels Bassin de l Amazone et des syst mes fluviaux fortement modifi s par l homme am nagements sur le S n gal Un enjeu majeur du d veloppement est de passer de l exploitation la gestion des ressources naturelles en tenant compte 1 de la dynamique long terme sur
52. ces multiples ACM est la m thode la plus puissante et la plus g n rale car elle accepte tous types de variables dans le tableau de donn es 1 Elle n cessite la transformation pr alable de chacune des variables en variable qualitative deux trois ou quatre 11 modalit s puis le calcul du tableau de Burt c est a dire le tableau des tableaux de contingences de toutes les variables qualitatives crois es deux deux Les techniques d analyses multivari es que nous venons de voir ainsi que d autres associ es a des usages plus ou moins sp cifiques mutidimensionnal scaling analyse symbolique tendent aujourd hui tre utilis es en batteries plus ou moins automatis es pour permettre l attaque de corpus d informations de plus en plus gros et h t roclites Cette philosophie tr s pragmatique de l extraction de l information par tous les moyens possibles a pris r cemment le nom de data mining 2 3 3 Remarques g n rales sur les techniques d analyse multivari e Nous conclurons le domaine des analyses multivari es en relevant certaines difficult s de perception et d usage qui leur sont associ es Ces difficult s proviennent d une part de la relative complexit math matique des calculs d autre part de l exc s de cr dit qu on a longtemps accord ces techniques quant leur capacit dig rer et synth tiser de fa on correcte de grandes masses d informations h t rog nes voire brutes Or malgr
53. ch of Blake and Zisserman BZ87 involves min imising a global energy function over the image in order to solve for a surface function that fits the image intensity surface The purpose is to preserve dis continuities 1 4 6 Anisotropic diffusion Perona and Malik PM90 use the heat diffusion equation in order to detect edges The idea is to smooth the image iteratively and anisotropically The conduction coefficient is a function of the image gradient it is high meaning a strong smoothing effect when the gradient magnitude is small and vice versa so that edges are preserved and noise is removed Over iterations edges becomes sharper It is to be noted that features positions remain stable over scale but the method is quite dependent on local image contrast 1 4 7 Phase congruency Using phase congruency for detecting edges in an image appears to be one of the recent major breakthroughs in computer vision As opposed to the classical spatial filtering techniques Canny etc the frequential representation of the signal is considered Postulated by Morrone et al MO87 MB87 MB88I features of interest are defined as points of maximum phase congruency The importance of phase for human vision was first demonstrated with psycho visual experiments by Oppenheim and Lim Based on this work Venkatesh and Owens VO92 showed that points of maximum phase congruency could be calculated equivalently by searching for peaks in the local energy
54. computational model for texture seg mentation IEEE trans on Systems Man and Cybernetics 18 9 17 1988 J Canny Finding edges and lines in images In MIT AI TR 1983 J Canny A computational approach to edge detection IEEE PA MI PAMI 8 6 112 130 1986 L Carlucci A formal system for texture languages Pattern Recog nition 4 53 72 1972 T M Caelli H Brettel I Rentschler and R Hilz Discrimination thresholds in the two dimensional spatial frequency domain Vision Research 23 129 133 1983 T F Cootes D H Cooper C J Taylor and J Graham A trainable method of parametric shape description Image Vision Computation 10 289 294 1991 CH80 CHTH93 CJ85 Coh91 CS95 CT93 CTCG95 Dau80 DE87 Der87 DN81 Fau93 GH88 Gra73 GW93 R W Conners and C A Harlow A theoretical comparison of tex ture algorithms IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence PAMI 2 204 222 1980 T F Cootes A Hill C J Taylor and J Haslam The use of active shape models for locating structures in medical images volume 2 pages 33 47 Springer Verlag Berlin New York 1993 J M Coggins and A K Jain A spatial filtering approach to texture analysis Pattern Recognition Letters 3 195 203 1985 L D Cohen On active contour models and balloons CVGIP 53 2 211 218 March 1991 B B Chaudhuri and N Sarkar Texture segmentation using fracta
55. currence matrix Those five descriptors are described in Win9 Also note the use of histograms of absolute grey level differences of pairs of pixels WDR76 CH80 and generalised co occurrence matrices CH80 MFV81 Transform methods The most famous of these methods is the Fourier transform which represents the signal in the frequential domain This technique has been used to segment LANDSAT images Gra73 HS73 Once the Fourier transform of an image has been computed the angular distribution of the power spectrum reflects the directionality of a texture Conversely the radial distribution reflects texture coarseness cf GW93 Problems arising with this method are well understood and have to do with the fact that an image has an intrinsic finite support hence its Fourier transform has an infinite support Also the modulus of the power spectrum does not suffice to describe entirely the signal An accurate phase information is needed Wavelet based methods One solution consists in decompose the signal using a well chosen wavelet ba sis The wavelet representation of a signal is both frequentially and spatially localised which is the main interest of the method Before the introduction of wavelets the Gabor transform was most popular The Gabor transform uses a basis of Gaussians modulated by a function with finite support Dau80 Vou85 Win91 Tur86 Methods using wavelets give better results d tection localisation and are
56. der curve format use c Using curves_cimage the result can be visualized on the original fimage for example To obtain the gray level reconstruction of the piecewise constant approximation use r This will write an fimage in file reconstruction OVersion 1 21 Last Modification date Tue Dec 21 17 09 11 1999 OAuthor Georges Koepfler Copyright C 1993 1999 CMLA ENS Cachan 94235 Cachan cedex France All rights reserved image seg iviegavWavez Users IVIOQUIES Library SEStxt OName segtxt Texture Segmentation using multi scales multi channels representation OCommand Synopsis segtxt N MES S W W Ep p n nr in movieout out N N Number of images per channel involved in the local scale value S S Sigma Standard deviation of the smoothing filter W W Weight of the pixel in the smoothing filter p p 1 for ABS 2 for Quadratic difference n nr Number of desired regions in Input Fimage movieout output Fmovie out Output segmented Cimage OFunction Summary void segtxt N S W p nr in fmovieout out int N W nr 0 float p Fimage in Fmovie fmovieout Cimage out 9U 0 L application de cet algorithme sur l image 1 donne les r sultats suivants Image des r gions obtenues par l utilisation de l algorithme de Mumford Shah sur l image 1 chaque r gion est colori e avec sa moyenne de niveau de gris 18 riz seg L600 z 7 rs T2 4 amp 7 ee Ve Baar
57. dges and find two dimensional features The erode dilate operator is similar to a first order derivative and the open close operator is similar to a second order derivative Good quality edges are found by tracking both sides of each edge and then stitching these half boundaries together Connectivity at junc tions is good although spurious short tails sometimes appear at structures such as T junctions The algorithm including edge tracking is fairly compu tationally expensive and cannot escape the problem of thresholding the feature map 1 4 3 The Canny edge detector and its variations The most popular edge detector introduced by Canny Can83 Can86 is based on the detection of an ideal step edge corrupted by a Gaussian noise process Images are first convolved by a finite Gaussian filter The response is much better than that of a square box Sobel Canny Prewitt Then the gradient magnitude map is computed after which a Non Maximum suppression step is carried out in order to keep only maxima of the gradient magnitude along the gradient direction The nice idea about this approach is that two constraints are taken in account to design the edge detector 1 a model of the kind of edges to be detected 2 a quantitative definition of the performance of the edge detector Deriche Der87 uses Canny s criteria to derive a different optimal operator The filter is assumed to have infinite extent this time a
58. distinguerons donc les techniques qui interviennent comme aide la planification de l acquisition des donn es P les techniques qui sont utilis es pour traiter analyser synth tiser les donn es T Dans ce dernier cas qui est de loin les plus fr quent le r le de la technique statistique peut tre soit d aider explorer des masses de donn es complexes y rechercher et y mettre en vidence des tendances T1 soit d extrapoler d estimer ou de pr dire avec un certain niveau de pr cision une valeur ou un indice T2 soit de tester la validit d une hypoth se pour pouvoir l accepter ou la rejeter avec un certain niveau d assurance T3 Il faut noter d embl e que la poursuite de l une ou l autre de ces trois classes d objectifs doit tre tr s clairement et explicitement annonc e en amont de tout travail statistique En effet choisir un objectif sur le traitement d un lot de donn es peut impliquer de renoncer un autre Le cas exemplaire est celui de l incompatibilit entre les d marches exploratoires T1 et les d marches confirmatoires T3 car on ne peut tester et confirmer une hypoth se sur le lot de donn es qui a permis de la faire na tre Ce point d licat de la d marche statistique n cessite d autant plus de prudence que certaines techniques statistiques peuvent servir la demande diff rents objectifs par exemple on verra plus loin que la r gression lin aire est une techniqu
59. dministratifs II Les enqu tes par chantillonnage sur les opinions ou sur les comportements III Les inventaires ou d nombrements d esp ces biologiques par stations placettes IV Les s ries de dosages ou d enregistrement sur des points de mesures fixes V Le suivi au cours du temps du comportement d individus identifi s tudes longitudinales en d mographie pid miologie VI Les informations en couverture ar ale continue images satellitales photos a riennes VID Par rapport au contexte du projet SIMES a savoir le d veloppement d outils pour les observatoires la premi re forme d acquisition d information ne pr sente qu une tr s faible pertinence Nous ne la traiterons donc pas dans ce document Enfin le dernier domaine fait l objet d un autre document SIMES et nous laisserons galement de c t les outils statistiques qui peuvent lui tre associ es Ce sont donc les techniques statistiques applicables aux domaines ci dessus num rot s 2 6 que nous voquerons ici 1 2 Crit re fonctionnel place dans le processus de recherche Les techniques statistiques peuvent intervenir diff rentes tapes du processus de recherche et leur intervention peut r pondre des objectifs ou des formes de question vari es Ce constat nous am ne d finir une classification selon un crit re fonctionnel Par rapport la place dans le processus de recherche et dans le cycle de l information nous
60. e the symbol John might well refer to a real world entity called John The relationship between the symbol and the real object lies in the mind of the writer and hopefully of the reader also and may by no means be represented formally Then we may represent an assertion about the object called John and for example state that John is a man man John Again the notion of manhood is not represented formally and from a pure theoretical point of view the previous expression only states something like there is a predicate man which may be applied to the object identified as john Logic allows to represent much more complex statements The following one says in substance all men are animals forall x gt man x animal x It is the way computer logicians represent a formal assertion that would otherwise be expressed by mathematicians as V xz man x gt animal x The awful ASCII representation was imposed by limitations of com puters that did not allow at that time to use mathematical symbols These examples show that logic representation relies on a correct interpretation of expressions with respect to the real world they are supposed to model It is important to note that there is not a unique way to represent statements Firstly there might be syntactical vari ants depending on the language inventor Secondly and more impor tantly the interpretation depends o
61. e systems with for example other types of facets etc 2 6 Ontologies An ontology is a description like a formal specification of a program of the concepts and relationships that can exist for an agent or a com munity of agents According to their inventor T Gruber An ontology is a specification of a conceptualization For our purposes it is a for mal and declarative representation which includes the vocabulary or names for referring to the terms in that subject area and the logi cal statements that describe what the terms are how they are related to each other and how they can or cannot be related to each other Ontologies therefore provide a vocabulary for representing and com municating knowledge about some topic and a set of relationships that hold among the terms in that vocabulary Ontological representation systems like Ontolingua 6 allow one to define the concepts he she will work with Dislike the other rep resentation methodologies presented above there is absolutely no in ference mechanism associated with ontologies For example logic is associated with deduction production rules with forward or backward chaining etc But ontologies remain totally at the vocabulary level Let s take the example of the concept of person The following expressions state respectively person is a concept birthyear is a function the birthyear of a person is a number so is its age and finally a relation between the age and
62. e traitement d images Il constitue la fois un outil de d monstration un outil de d veloppement et un outil d enseignement utilis Louvain comme outil d enseignement Il comprend 2000 fonctionnalit s et repr sente 500 m gas compil Une personne Peter Van Roose travaille temps plein pour sa maintenance l Universit de Louvain Les fonctionnalit s 2D et 3D de Targetjunior couvrent tous les domaines du traitement d images Targetjunior est installable sur un portable Linux et sur toute plateforme et compilable sur toutes les architectures Ind pendamment de l aspect g n rique de Targetjunior int ressant pour l exploitation long terme de SIMES et pour le transfert d expertise Informatique Th maticiens et Nord Sud nous avons choisi ce logiciel essentiellement pour ses fonctionnalit s en Vision Pr coce premi re g n ration filtrage lin aire morphologie math matique et en Vision Tridimensionnelle recalage vision st r oscopique Targetjunior inclut en particulier les algorithmes les plus r cents de Vision Tridimensionnelle pour lesquels l INRIA et l Universit d Oxford sont parmi les tous premiers leaders mondiaux Par ailleurs il comprend aussi une biblioth que assez compl te d algorithmes de segmentation d images classiques et n anmoins actuels bas s sur le filtrage auquels s adjoignent les traitements de base de la morphologie math matique Les images suivantes montrent des exemples de r sultats
63. e utilis e tant t pour r pondre des objectifs de type T1 tant t pour r pondre des objectifs de type T2 ou m me T3 1 3 Crit re de qualit de constitution relation avec la th orie statistique R pondant aux demandes et aux besoins tr s vari s des chercheurs de toutes les disciplines les statisticiens d veloppement continuellement de nouvelles techniques Certaines d entre elles s appuient directement sur la th orie statistique et sur ses expressions en forme de lois D autres techniques sont moins orthodoxes mais parviennent s imposer par leurs qualit s de simplicit ou d efficacit empirique Nous pouvons utiliser cette relation plus ou moins troite et solide avec la th orie statistique comme une troisi me entr e de classification des techniques Nous distinguerons donc du centre vers la p riph rie A des techniques qui mettent en uvre ou participent l avancement de la th orie elle m me C est souvent le cas avec la mod lisation des distributions populations processus temporels et spatiaux B des techniques qui sont utilisatrices des r sultats et de la th orie statistique Leur utilisation n cessite g n ralement qu un certain nombre de conditions portant sur la taille des chantillons et ou sur la forme de distribution des variables trait es soient r unies On citera les techniques de l chantillonnage et de l estimation les techniques de mod lisation des relations entre variables
64. elf on the real contour If the inflating force is too strong the model boundary will be pushed beyond the real contour If it is too weak the model boundary will not be attracted to the real contour if the snake is initially positioned far from the image contours As a matter of fact these methods require the user to initialise the contour The problem of automatical positioning is still an open problem 1 3 4 Active shape models Active Shape Models CCTG91 CT93 CHTH93 CTCG95 are statistical mod els of the shapes of objects which iteratively deform to fit to an example of the object in a new image The shapes are constrained by a Point Distribution Model to vary only in ways seen in a training set of labelled examples The purpose is therefore to recognise known objects which seems to be rather unsuitable for segmenting satellite images where shapes tend to be free form 1 3 5 Texture segmentation Texture is a rich source of visual information and has become intensively studied over the last years This is mainly due to increased popularity of wavelets based methods for analysing image content The following methods are particularly adapted to aerial and satellite images Texture modelling Structural texture models consider a texture as the repetition of a 2D pattern grey level arrangements lines etc Car72 VNP86 BRY93 Regular tex tures may be described mathematically by grammars which specify tessellations of the p
65. entities that have a partic ular behavior and interact with their environment He furthermore proposed to assume that these agents would be rational and would behave as if they had some knowledge about the world and used this knowledge rationally to reach their goals From this starting point different methodologies were elaborated to put Newell ideas into prac tice among which are KADS 15 7 and the componential methodol ogy 13 These methodologies have all in common to describe systems in terms of goals tasks abstract methods and knowledge The re sulting descriptions might be considered as very abstract programs that would express the semantics of the system and which require of course much more complex interpreters The knowledge level approach brings a new perspective on symbolic data representation it considers the semantic structure of the knowl edge and adapts its concrete representation accordingly To mark this difference the term knowledge representation is used and the design of systems is called knowledge level modeling While developing new techniques AI researchers invented many knowledge representation techniques Most of them being in a way or an other derivatives of a few fundamental ones which are described in the next section 2 Classical representation techniques A variety of ways of representing knowledge have been exploited in A I programs But before we can talk about them individually we must keep
66. eptibles d tre mis en uvre dans le contexte de SIMES On se focalisera sur l extraction d attributs caract ristiques des images segmentation d images 1 2 Traitements statistiques Cette section est consacr e a un tat de l art des techniques statistiques pertinentes pour les syst mes d information pour l environnement 1 3 Repr sentation symbolique Cette partie est un tat de l art des techniques fondamentales de repr sentation symbolique 2 Mod lisation int gr e du Delta Int rieur du Niger au Mali 2 1 Description du mod le Ce document d crit le mod le int gr de l cosyst me du Delta Int rieur du Niger au Mali qui a t r alis dans le cadre de SIMES 2 2 Manuel d utilisation Ce document est un manuel d utilisation de la maquette du mod le int gr 3 Extraction d informations pertinentes des images par des algorithmes de Vision par Ordinateur Cette partie d crit des algorithmes de vision par ordinateur et leur application aux donn es du Delta Central du Niger 1 State of the art Data Processing 1 1 Computer Vision This section includes a state of the art of Image Processing algorithms relevant within SIMES context We focus on the extraction of characteristic features from images image segmentation Projet SIMES Specification Document SD 2 1 2 State of the art of data processing algorithms S bastien Gilles Aur lien Slodzian Pierre Morand Janvier 1998 Robotics Research
67. er sous forme d axes ou de types Pr cisons que les analyses multivari es font fi de la technique par laquelle les donn es ont t obtenues elles s appliquent indiff remment aux donn es issues de recensements de sondages par quota de sondages al atoires ou de toute autre forme de collecte Cette relative n gligence vis vis de la question de la repr sentativit des donn es les rend peu compatibles avec des objectifs d estimations inf rentielles et moins encore avec des d marches confirmatoires test d hypoth ses Mais l n a jamais t leur ambition Les techniques d analyse multivari e admettent g n ralement pour point de d part une table ou cube de donn es compos de deux ou trois dimensions en ligne verticale on place les multiples r alisations d observations nombreuses individus enqu t s stations observ es placettes visit es etc en colonne deuxi me dimension on inscrit les valeurs des variables observ es au niveau de chaque individu en profondeur troisi me dimension on place les r p titions ventuelles des visites aux m mes objets individus stations au cours du temps Fig 1 rappel notion de table ou cube de d observations x variables r p tition d observations au cours du temps sur les m mes individus 3 dimension nombreuses observations variables individus 2 dimens stations un moment donn 1 dimens En partant des informations con
68. ermes d analyse confirmatoire test d hypoth se 2 2 3 Interd pendances entre les distributions de plusieurs variables observ es sur un m me chantillon d l ments Introduction au mod le lin aire C est le domaine le plus riche des statistiques De multiples techniques sont disponibles pour pouvoir aborder tous les cas de figure possibles ou choisies Toutes les variables impliqu es dans l analyse sont elles quantitatives ou bien qualitatives ou bien de natures diff rentes S agit il de deux variables seulement ou bien d un nombre un peu plus grand 3 4 5 Veut on tester l existence de relations mesurer quantifier leur intensit ou bien encore pr dire une variable en output partir d une ou plusieurs autres connues en input Prenons le cas o deux variables quantitatives sont en cause dont les valeurs sont connues sur un chantillon al atoire Le coefficient de corr lation de Pearson permet la fois de tester l existence d une relation entre les variations de ces deux variables rejet de l hypoth se d ind pendance et d valuer le degr d intensit et le sens de cette relation Si l on veut maintenant faire jouer l une des deux variables le r le de variable X explicative et l autre le r le de variable Y pr dire alors le probl me devient asym trique et l on dispose d une technique dite r gression lin aire 9 27 qui permet d ajuster une fonction lin aire Y aX b ou a
69. es emboitements d chelles multiples C est en outre de permettre d anticiper les dynamiques des syst mes tudi s afin par exemple de contr ler les impacts d une strat gie de gestion C est enfin en derni re tape de permettre l implication des diff rents acteurs et en particulier la conviction des d cideurs le mod le doit donc pouvoir repr senter la dynamique du syst me L objectif du projet GIHREX de l IRD est ainsi la compr hension de la dynamique naturelle du Delta la connaissance des modes d organisation et d exploitation sociale technique et conomique par l homme et l analyse de leur durabilit La mod lisation est dans le programme GIHREX utilis e comme un outil permettant de combiner une approche cologique de la dynamique des ressources et une approche socio conomique des activit s humaines de formaliser des interactions spatiales dans une dynamique temporelle et ainsi de mieux comprendre le fonctionnement d un cosyst me exploit Donc la mod lisation participe trois objectifs scientifiques forts 1 la description de l objet d tude 2 l analyse et la compr hension du fonctionnement de l objet 3 la simulation et l volution de l objet Concept de mod lisation int gr e La mod lisation de syst mes complexes est un domaine de recherche particuli rement actif actuellement impliquant math matique informatique statistique mais toutes les avanc es dans ce domai
70. et b sont des param tres estim s de fa on minimiser la somme des carts quadratiques entre les valeurs y pr dites et les valeurs y observ es De fa on analogue si le nombre de variables est gale 3 4 5 z et que l on veut pr dire l une d entre partir des autres on utilise la r gression lin aire multiple 9 27 qui dans la fonction Y a X aX 871 Xz1 b permet d estimer le vecteur de param tres a a2 27 1 b minimisant la somme des carts quadratiques entre les valeurs y pr dites et les valeurs y observ es Lorsque l on a affaire deux variables qualitatives observ es sur les l ments d un chantillon et que l on veut tester l existence d une relation on parlera alors d association entre les distributions de ces deux variables alors on tablit le tableau crois des effectifs ou tableau de contingence sur lequel on applique le test du _ Chi carr ou bien le test exact de Fisher 19 26 si le tableau de contingence est de format 2_2 et que les effectifs des cellules sont faibles Pour mesurer l intensit de l association entre les deux variables il existe toute une batterie de coefficients 19 dont certains comme le _ sont d riv es du _ alors que d autres sont des mesures purement descriptives sans fondement statistique solide On pr cisera aussi que certains de ces coefficients mesurent l intensit de la relation de fa on sym trique comment X et Y d pendent mutuellement l un de l
71. etric non iterative clustering algorithm with application to image segmenta tion In Proceedings 22nd Asilomar Conference on Signals Systems and Computers pages 305 309 1988 G Koepfler C Lopez and J M Morel A multiscale algorithm for image segmentation by variational method SIAM J Numerical Analysis 31 1 282 299 February 1994 P Kovesi Invariant measures of image features from phase information PhD thesis University of Western Australia http www cs uwa edu au pk 1996 L Kitchen and A Rosenfeld Gray level corner detection Pattern Recognition 1 95 102 1982 M Kass A P Witkin and D Terzopoulos Snakes Active contour models IJCV 1 4 321 331 January 1988 O Monga N Armande and P Montesinos Thin nets and crest lines application to satellite data and medical images Computer Vision and Image Understanding 67 3 285 295 sept 1997 D C Marr Vision A Computational Investigation into the Hu man Representation and Processing of Visual Information W H Freeman 1982 M Morrone and D Burr Feature detection from local energy PRL 6 303 313 1987 11 MB88 MC91 MFVS81 MH80 MJ74 MO87 Mon87 Mon93 Mor77 Mor79 MYP93 NM83 Nob89 PFG78 PM90 Pre70 M Morrone and D Burr Feature detection in human vision A phase dependent energy model RoyalP B 235 221 245 1988 B S Manjunath and R Chellappa Unsupe
72. ficant Results obtained from the Earth Resources Technology Satellite NASA SP 327 1973 R C Gonzalez and R E Woods Digital image processing In Addison Wesley 1993 10 Har84 HKD73 Hou62 HP77 HS73 HS88 HS92 IK 88 K B88 KLM94 Kov96 KRS2 KWTSS MAM97 Mar82 MB87 Robert Haralick Digital step edges from zero crossing of second directional derivatives EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 6 1 58 68 January 1984 Robert M Haralick K Shanmugam and I Dinstein Textural fea tures for image classification IEEE SMC SMC 3 6 610 621 1973 P V C Hough Methods and means for recognising complex pat terns Technical report US patent 3 609 654 1962 S L Horowitz and T Pavlidis Picture segmentation by a directed split and merge procedure In CMetImAly77 pages 101 11 1977 R J Horning and A J Smith Application of fourier analysis in multispectral spatial recognition In presented at the Management and Utilization of Remote Sensing Data ASP Symposium 1973 C Harris and M J Stephens A Combined Corner and Edge Detec tor In Alvey88 pages 147 152 1988 Robert M Haralick and Linda Shapiro Computer and Robot Vision Addison Wesley Publishing Company 1992 J Illingworth and J V Kittler A survey of the hough transform CVGIP 44 1 87 116 October 1988 A Khotanzad and A Bouarfa A parallel non param
73. ge al atoire a lieu leur niveau A l int rieur de chaque unit primaire on reconna t des l ments plus fins unit s secondaires dont on va dresser la liste et sur lequel va porter un autre processus d chantillonnage Il peut exister ainsi jusqu trois ou quatre niveaux Ce genre de plan est utile lorsque l on ne peut pas au d part dresser directement la liste des l ments les plus fins Il a aussi l avantage de pouvoir coller de pr s la structure naturelle des syst mes sociaux ou cologiques ex les villages contiennent des quartiers qui contiennent des m nages qui poss dent des parcelles Ces plans sont tr s courants et peuvent s av rer particuli rement utiles dans le cadre d un observatoire mais ils entra nent tout de m me quelques difficult s dans la manipulation et l analyse de l information collect e cf 2 3 3 Le plan stratifi consiste partitionner pr alablement l univers tudi avant d appliquer dans chaque partie strate l un des plans pr c dents sans forc ment tre oblig de choisir le m me type de plan pour toutes les strates Les formules d estimateurs correspondantes sont toujours lourdes et nombre d analyses statistiques deviennent difficiles ou m me biais es lorsqu on veut les appliquer sur des donn es acquises travers un tel plan Mais le recours ce genre de plan est indispensable si l on a affaire un univers tr s h t rog ne Dans tous les cas la formulation des
74. gence AI a subfield of computer science has focused among others on the problems of knowledge representation Researchers in AI have initially addressed this issue with the aim to provide support for more complex inferences but as time passed their results proved to be of the greatest importance for the organization of large knowledge bases Indeed rather than core techniques they propose logical frameworks to organize the data in a way which is consistent with the conceptual structure of the domain The problem of representing knowledge may not be abstractly sep arated from the further usage of this knowledge Not only the rep resentation must be suited for the particular algorithms that will be applied to it but also the type of knowledge its conceptual organiza tion depend ultimately on the inferences which will be drawn We will therefore place ourselves in the context of a artificial sys tem design and assume we have a number of functionalities to reach We can look on the designed system from three perspectives which form as many description levels The most abstract description level the knowledge level considers this system as a rational agent to which a number of tasks are ascribed and which tries to achieve them by applying rationally some methods to the available knowledge Less abstract is the symbol level at which the system is considered in a mechanistic way as functions that operate over a symbolic representa
75. i et valuer leur impact sur la production de poissons LECOM IRD Bamako Mali FRIEND AOC ZTH AAH Yaound 30 novembre 2 d cembre 1999 page 10 Le d veloppement d un tel mod le int gr du delta int rieur du Niger est donc bien f d rateur et stimulateur des diff rentes disciplines scientifiques De plus il aboutit 4 une repr sentation du fonctionnement d un cosyst me complexe en fonction de son utilisation par l homme et devrait r pondre aux questions des acteurs d sirant le g rer durablement R f rences Baumann E Fay C et Kassibo B 1994 Syst mes de production et d activit trois tudes r gionales In Quensi re J ed La p che dans le delta central du Niger Bl schl G et M Sivapalan 1995 Scale issues in hydrological modeling a review J of Hydrological Processes Vol 9 Issues 3 4 Bousquet F et P Morand 1994 Mod lisation de la ressource relations entre l effort de p che la dynamique du peuplement ichtyologique et le niveau des captures dans un syst me fleuve plaine In Quensi re J ed 1994 La p che dans le delta central du Niger Volume 1 et 2 IER Orstom Karthala Paris Brunet Moret Y Chaperon P Lamagat J P Molinier M 1986 Monographie du Niger Deux tomes Orstom Paris Cemagref 1992 SIC Simulation of Irrigation Canals User s Guide and Theoretical Concepts Cemagref Montpellier France Dzeakou P M Kuper P Morand C Mullon Y
76. ibutions est au coeur de la th orie statistique avec les travaux fondateurs de Bernouilli et de Gauss Nous ne d crirons pas ici le contenu de ce socle th orique solidement ancr dans la th orie des probabilit s qui sert de base ou du moins de rep re au foisonnement de techniques dont nous allons essay es de brosser un panorama dans les paragraphes suivants 2 2 1 Techniques de caract risation d une distribution Ces techniques sont enseign es dans les ouvrages g n raux 12 26 comme statistiques descriptives de base a l usage d une large gamme d utilisateurs Leur parfaite maitrise reste pourtant n cessaire a tout professionnel de la statistique car c est par ces techniques que passe la communication de bons nombres de r sultats que ce soit avec d autres chercheurs ou avec le public La description d une distribution s appuie sur deux formes de langage l expression de param tres synth tiques et la repr sentation graphique Pour aller plus loin sur ce point il faut distinguer deux cas a le cas des variables qualitatives dites encore nominales Une variable qualitative est un caract re qui peut se pr senter sous forme d une liste finie et br ve de valeurs dites modalit s mutuellement exclusives ex la couleur des yeux peut prendre l une des cinq valeur suivantes bleu ou brun ou noir ou vert ou gris Le diagramme en b ton ou chart et le diagramme en camembert presque quivalent sont les repr sentations g
77. ically the sentence A dog is greedily eating a bone A textual representation of the same might be for example eat agent dog manner greed manner Figure 1 A sample semantic network The textual representation is meant for the computer to make in ferences and the graphical one for human eyes only 2 3 Conceptual graphs Conceptual graphs are a derivative of semantic networks Their differ ence is mainly that the nodes are usually reserved for objects and arcs for verbs and properties Conceptual graphs are therefore more oriented towards the repre sentation of knowledge structure and are not suited for representing assertions like general semantic nets do The example in figure 1 above could therefore not be represented as such However since the structure of conceptual graphs is simpler they may be more efficiently used than semantic nets Again we see that simpler structures provide more efficiency at the cost of representation power Figure 2 shows a very simple conceptual graph usual ones have hundreds of nodes We see objects represented inside squares and relations arrows among them What does not appear on the graph is that conceptual graphs systems generally allow to define inheritance rules as well as relation definitions person is a is a birthyear eee 1961 Na 1958 Bill Ann Figure 2 sample conceptual graph Using the KRS 8 repre
78. imum curvature points with gradient perpen dicular to the edge maximum two thresholds are thus needed Corners are detected at different scales as tolerance to noise seems to be a limitating factor The SUSAN edge and corner enhancement method SB94 SB97 has been reviewed in section 1 4 8 Interestingly this method which assumes no edge model can detect junctions no matter how complex they are In Mor77 Mor79 Moravec developed the idea of using points of interest which correspond to locations in the image where a significant change in in tensity is detected in every direction A local autocorrelation is computed and points of interest correspond to a low value However the response is anisotropic as only four directions are used for computing the autocorrelation and the local window is a square The method is also sensitive to strong edges Other methods Bea78 KR82 DN81 ZH83 involve the computation of the Gaussian curvature along the image intensity surface In HS88 Harris and Stephen use the first order derivatives to compute the local auto correlation It turns out that localisation is good for this method but that localisation is quite poor Noble used mathematical morphology in Nob89 to derive a two dimensional feature detector But no results are presented 1 5 2 Thin nets and crest lines Crest lines TG92 TG93 Thi93 are lines where the magnitude maximum curva ture on a surface is a local maximum in the
79. in mind that we are dealing with two different kinds of entities e Facts are the things we want to represent e Representations of facts in some chosen formalism are the things we will actually be able to manipulate The issue in representing knowledge is to find a balance between simpler formalisms and simpler relationship between the facts and their representation Indeed a simpler representation facilitates the manip ulation of the symbols but reduces the expressive power of the chosen formalism to the point that it may introduce important discrepan cies The most often encountered problem with too simple formalisms is that the designer s attention is more focused on the limitations of the representation than on the real problem he has too solve This is the case for example with database systems which impose to think in terms of records and fields while it is seldom a natural way people manipulate knowledge This being said the following subsections will present the most fundamental knowledge representation frameworks e Logic represents knowledge in a predicative way e Semantic networks organize assertions in a network of concepts e Conceptual graphs organize object descriptions in a graph of re lations e Production systems describe rules that allow computers to make inferences e Frames consider the domain as a collection of hierarchically clas sified objects which may be described by a number of thei
80. ional power Other representation schemes are to some extent derivatives of the logic representation and they are each characterized independently of syntactic variations by the structure on the knowledge 2 2 Semantic Networks Semantic networks form a group of representation formalisms that share a common notation consisting of nodes drawn as boxes in the il lustrations and arcs or links drawn as arrows connecting the nodes Both the nodes and the arcs can have labels Nodes usually represent objects concepts or situations in the domain and the arcs represent the relations between them The superficial similarity of this notation is all that most semantic network systems have in common Semantic networks were first de veloped with the aim to represent the meanings of natural language sentences in terms of objects and relationships among them However some researchers in psychology have developed semantic networks as psychological models of human memory and researchers in computer science have been more concerned with developing functional represen tations for the variety of types of knowledge needed in their systems Because of these diverse goals there is no simple set of unifying prin ciples to apply across all semantic network systems Certain themes however are common to most versions such as e nodes in the net represent concepts of entities attributes events and states e different nodes of the same concept
81. is broken in a grid of elementary cells composed of D x D pixel squares D size_of_grid We use a classical region growing algorithm to achieve the partition of the image in homogeneous regions image se IVIEga VVavez USET S IIOQUIES LIDrar msegct 230 amp 8 E y 8 The criterion which measures the resemblance of regions is given by the Mumford and Shah model Call g the picture defined on an open rectangle R C R u a piecewise constant function which approximates g and let B be the boundaries between the regions i e the set of jump points of u remember that g and u are elements of Rare With Mumford and Shah we introduce the following functional which has to be minimized E B i lu gll AB where is the weighted norm we put on g space nb_ch lu g T 5 wi Ui gi i 1 with w w1 Wnb_ch the weights the user puts on the channels Moreover is the 1 dimensional Hausdorff measure and a real scaling coefficient The parameter gives a weight to the length of the boundaries a small value allows a lot of boundaries whereas a big value tends to reduce the boundary length B The property of being 2 normal for a segmentation of R in regions U O has been used by t Pavlidis in the seventies We say that B is 2 normal if given any two regions O 0 having common boundary 0 O O the following inequality for the energy holds E B lt E B 0 0 O Which yields lt 10 1 10 Oil
82. l dimension IEEE PAMI 17 1 72 77 January 1995 T F Cootes and C J Taylor Active shape model search using local grey level models A quantitative evaluation volume 2 pages 639 648 BMVC Press 1993 T F Cootes C J Taylor D H Cooper and J Graham Active Shape Models Their training and Application Computer Vision and Image Understanding 61 1 38 59 January 1995 J G Daugman Two dimensional spectral analysis of cortical re ceptive field profiles Vision Res 20 847 856 1980 H Derin and H Elliot Modeling and segmentation of noisy and textured images using gibbs random fields IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence 9 1 39 55 1987 R Deriche Using canny s criteria to derive a recursively imple mented optimal edge detector IJCV 1 2 167 187 1987 L Dreschler and H H Nagel Volumetric model and 3d trajec tory of a moving car derived from monocular tv frame sequence of a street scene In Computer Vision Graphics and Image Processing volume 20 pages 199 228 1981 O D Faugeras Three dimensional computer vision MIT Press page 65 1993 W Eric L Grimson and David Huttenlocher On the Sensitivity of the Hough Transform for Object Recognition Aim 1044 Artifi cial Intelligence Laboratory Massachusetts Institute of Technology MIT Cambridge Massachusetts May 1988 N Gramenopoulos Terrain type recognition using ests 1 mss images In Record of the Symposium on Signi
83. lane BB82 but texture primitives must be of a regular size and shape and have a precise spatial arrangement for this model to be accurate Bonneh et al BRY93 defined a local generalised symmetry measure which is a continuous quantification of the local spatial relations between edges and they used the measure to discriminate synthetic texture images Compared with hierarchical tessellation descriptions the symmetry measure appears to be useful for texture segmentation because it represents the interactions be tween primitives quantitatively The disadvantage of the method is that it only captures the orientational aspects of a texture Then textures can be defined statistically by means of its first and second order moments First order statistics turn out to be inefficient for description though very easy to compute For the second order statistics note the use of the co occurrence matrix A co occurrence matrix element p i j is defined at a given separation d as the number of pairs of pixels that occur in the image with grey levels i and j respectively That is the location of each component in the matrix gives information about relative grey levels while the value of the component gives the probability of that relative grey level occurring The problem is that a co occurrence can be very heavy to compute for an efficient description Haralick amp al HKD73 suggest to restrict to five texture descriptors inherited from the co oc
84. le caract re est it ratif le mod le int gr va nous permettre de mieux expliciter ou d tailler les questions pertinentes de gestion en utilisant ce mod le comme plate forme de discussion cf Dzeakou et al 1998 Ceci explique l int r t de d velopper d s le d but du projet une maquette du mod le int gr afin d entamer cette discussion et mieux r pondre aux attentes des acteurs Ceci a permis d une part un d veloppement progressif de la maquette mais surtout une prise de conscience par les acteurs de la n cessit d int gration des actions de d veloppement mener La maquette de mod lisation int gr e tient donc une place centrale dans la circulation de l information fig 1 Sc narios Indices de performance Questions de Alimentation des gestion int gr e discussions entre acteurs Figure 1 R le moteur de circulation de l information d une maquette de mod lisation int gr e Le d veloppement et la mise en uvre d une mod lisation int gr e joue galement un r le f d rateur et stimulateur des diff rentes disciplines scientifiques allant des sciences de la nature aux sciences humaines Pour construire leurs mod les les mod lisateurs exigent des informations au fur et mesure de leurs avanc es Ils expriment alors leurs besoins aux chercheurs th matiques ce qui a pour cons quence d orienter leurs recherches Les mod lisateurs peuvent galement leur tour apporter leu
85. lle et de pouvoir les mettre disposition 4 Megawave2 et Targetjunior 4 1 Introduction On a choisi d utiliser pour le projet SIMES et donc d installer chez nos partenaires africains ESP Dakar UDS Dshang ESI Bobo CNTIG Abidjan IER Bamako les logiciels libres sources compris Targetjunior ftp ftp esat kuleuven ac be pub psi visics TargetJr et Megawave2 http www cmla ens cachan fr Cmla Megawave index fr html Les raisons principales de ce choix sont que ces deux plates formes d velopp es par les partenaires du projet SIMES Targetjunior et par des laboratoires proches Megawave2 incluent les outils les plus r cents ainsi que les algorithmes de base de Vision Pr coce et de Vision Tridimensionnelle Elles constituent donc un tat de l art logiciel tr s jour de l existant en Vision par Ordinateur susceptible d tre utilis dans le cadre de SIMES 4 2 Targetjunior Targetjunior r sulte d une initiative toujours active prise dans les ann es 1990 entre des laboratoires de recherche en Vision par Ordinateur de l universit d Oxford de l INRIA de l Universit de Louvain et de General Electric USA Targetjunior est maintenu l Universit d Oxford et l Universit de Louvain et constitue l heure actuel le logiciel libre de Vision le plus complet Ce logiciel a t utilis et d velopp dans le cadre de plusieurs projets europ ens ESPRIT longterm research 23515 INPROOFS aide aux criminologues avec l
86. lyse de variance avec facteur unique non contr l les modalit s de la variable qualitative jouant le r le de niveaux du facteur Le rapport des variances variance r siduelle variance totale au niveau de Y peut servir mesurer le degr de d pendance de Y par rapport X La pr diction de Y par X peut se concevoir comme une moyenne conditionnelle alors que la pr diction de X variable qualitative par Y fait appel la r gression logistique c est dire une r gression munie d une transformation logistique sur la sortie output Dans le cas de figure le plus complexe c est dire lorsque l on a affaire un certain nombre de variables Y X1 Xm de diff rentes natures et que l on veut analyser la r ponse de l une d entre elles Y aux valeurs prises par les autres on aura int r t se replacer dans le cadre du mod le lin aire g n ral 21bis Il ne s agit pas d une technique particuli re mais d un mod le qui englobe relie et g n ralise un certain bon nombre de techniques pr c demment voqu es r gression lin aire analyse de variance r gression multiple mod le logit r gression logistique ainsi que d autres techniques analyse de covariance A toutes il offre d sormais une assise th orique plus solide et non assujettie l hypoth se de distribution gaussienne des erreurs carts entre les valeurs observ es et les valeurs pr dites En effet le crit re d ajustement et d estimation employ pa
87. mple pour calculer la quantit totale de pluie qui tombe dans le bassin ou bien la temp rature moyenne qui y r gne est tout aussi fort dans ce domaine qu en cologie en d mographie ou en socio conomie Mais l inf rence passe ici n cessairement par l utilisation souvent implicite de mod les de continuit postulant que des points voisins ont des valeurs proches Certaines techniques comme le krigeage que nous verrons plus loin 2 5 1 rendent ces hypoth ses explicites et permettent d aboutir des estimations inf rentielles argument es 2 2 L tude fine des distributions de variables observ es et des relations entre ces distributions L tude des distributions ainsi que de multiples questions connexes rattach es ce th me a toujours t le sujet principal d attention des statisticiens et il ne faut donc pas s tonner de trouver ici le plus grand nombre de mod les et de techniques statistiques On rappellera qu une distribution est constitu e par la compilation et la repr sentation par un moyen quelconque de l ensemble des valeurs observ es pour une variable sur les individus d une population donn e ou sur un chantillon d individus de cette population ce dernier cas tant videmment le plus fr quent On parlera par exemple de la distribution de la variable poids dans la population d un pays ou bien dans un chantillon de personnes de cette population De fa on historique la mod lisation des distr
88. n rules or just productions Since many expert systems were built on top of production systems the two terms are often confused A production system consists of three parts a a rule base com posed of a set of production rules b a special data structure which we shall call the context and c an interpreter which controls the system s activity A production rule is a statement cast in the form IF this condition holds THEN this action is appropriate The condition part of a production is also called it s IF part or left hand side It states the conditions that must be present for the production to be applicable The action part also called the THEN part or the right hand side specifies the appropriate action to take During the execution of the production system a production whose condition part is satisfied can fire that is have its action part executed by the interpreter Typical production systems contain hundreds of productions in their rule base The context or working memory is the focus of attention of the production rules The left hand side of each production in the rule base represents a condition that must be present in the context before the condition can fire Reciprocally the actions of the production rules can change the context so that other rules will have their condition parts satisfied Finally there is the interpreter which like the interpreters in all computer systems is a progr
89. n the concepts that are identified as elements of the logic For example one might consider that red is a possible property of cars In which case a red car would be represented as follows red car But one might choose to consider rather a color predicate with two arguments the object and its color The previous expression would then be re formalized as follows color car red For those who prefer a more functional style we might consider that color is a function that may be applied to objects and which value is a symbol that refers to the real color of the real object color car red To cope with those syntactic variations one has to introduce meta rules that describe the relationships between the different representa tions forall x lt gt red x color x red Vx red x amp color x red forall x y lt gt color x y color x y Vx Vy color x red amp color x y This shows how complex may become a logical representation if all syntactical variants are to be allowed But the real drawback appears with the question of the inferences that can be made The major disadvantage of logic comes from the separation of rep resentation and processing The difficulty is to determine how to use the facts stored in the system s data structures rather than in deciding how to store them Thus separating the two aspects and concentrating on epistemological questions
90. nb of regions f lambda image_org int sgrid nb_of_regions f_nb_of_regions float lambda f lambda Fimage image _org u Curves curves ODescription The command segct generates starting from fimage a 2 normal segmentation of this picture as will be described below The initial picture is broken in a grid of elementary cells composed of D x D pixel squares D size_of_grid We use a classical region growing algorithm to achieve the partition of the image in homogeneous regions image se Mega VVavez Users IVIOQuIES LIDrar Seget 9U4 amp 8 E y 8 The criterion which measures the resemblance of regions is given by the Mumford and Shah model Call g the picture defined on an open rectangle R u a piecewise constant function which aim is to approximate g and let B be the boundaries between the regions i e the set of jump points of u With Mumford and Shah we introduce the following functional which has to be minimized E B if u 9 M B where is the 1 dimensional Hausdorff measure and a real scaling coefficient The parameter gives a weight to the length of the boundaries a small value allows a lot of boundaries whereas a big value tends to reduce the boundary length B The property of being 2 normal for a segmentation of R in regions Uo has been used by t Pavlidis in the seventies We say that B is 2 normal if given any two regions O 0 having common boundary 0 O O the following
91. nd is recursively imple mentable Another type of filter with infinite extent is derived by SC86 SC92b The limitation of this method and its variations is due to the poor edge model Most edges in images have complex profiles which differ quite signifi cantly from the ideal step edge The method also tends to perform poorly on T junctions The scale of the initial Gaussian filter is user defined which is an important limitation when information about the scale of objects contained in the image is not known in advance 1 4 4 Hough transform The Hough transform is a method for detecting curves of a particular type in an image which consider global relationships between pixels The original method is by Hough Hou62 and deals with line detection but it has been extented to the case of any parametrisable curve In GH88 the authors analyse the sensitivity of the generalised Hough transform in object recognition and address the main problems with this methods namely the tesselation problem and the sensitivity to occlusions A good survey is available in IK88 1 4 5 Regularisation methods These methods aims at pre representing the image before actually extracting the features Haralick in Har84 proposes to approximate the intensity surface by a smooth function separable Chebychev polynomials Then the derivatives of the original intensity surface are approximated by the derivatives of the smooth function The weak membrane approa
92. ne ont t bas es sur des d veloppements dans des disciplines appliqu es Des outils math matiques informatiques statistiques des architectures informatiques appropri es sont d velopp s qui permettent d envisager de pouvoir bient t r pondre aux objectifs de d veloppement expos s ci dessus Or il s av re que la question de la mod lisation des cosyst mes exploit s compte tenu de la diversit des processus repr senter de la multiplicit des chelles et des niveaux d organisation demande un effort de recherche sp cifique il faut plus qu utiliser ou adapter les outils existants il faut en d velopper des sp cifiques il faut conjointement r fl chir une m thodologie de leur emploi Le questionnement principal est le suivant Comment formaliser les syst mes physiques biologiques et anthropiques de mani re anticiper leur dynamique Ce questionnement scientifique passe par cinq tapes de r flexion structurant notre d marche de recherche Kuper 1997 Strosser 1997 1 d finir les sous syt mes en interaction 2 d finir les relations d chelle temps espace inter et intra e g Bl schl et Sivapalan 1995 3 choix de construction pour chaque sous syst me 4 tester la stabilit num rique de la somme des constructions 5 calage validation robustesse La r alisation de ces cinq tapes permettra de r pondre aux deux sous questions suivantes 1 Peut on repr senter formaliser mod li
93. nopsis msegct w w_of_channels S size_of_grid N nb_of_regions L lambda c curves r recon struction fmovie boundary w w_of_ channels weights of channels MW2 fsignal formated default weights 1 number_of_channels S size_of_grid size of initilization grid int default 1 N nb_of_regions number of desired regions int L lambda value of final scale parameter float of last 2 normal segmentation c curves output boundary set in curves format r reconstruction output piecewise constant reconstruction of each channel screen output final number of regions screen output final lambda value fmovie original multichannel data in fmovie format boundary b w image of boundary set OFunction Summary Cimage msegct weight sgrid nb_of_regions lambda curves u f nb_of regions f lambda orig data Fsignal weight int sgrid nb_of_regions f_nb_of_regions float lambda f lambda Curves curves Fmovie orig data u ODescription The command msegct computes a segmentation of multichannel data Each channel is an fimage which is part of the input fmovie Thus we consider a picture where to each pixel are associated nb_ch float type numbers The number of channels nb_ch is equal to the number of images of is which made fmovie see how an fmovie is loaded in MW2 The algorithm computes 2 normal segmentation of this picture as will be described below The initial picture
94. ns une population Toutefois l inconv nient du sondage par quota est qu il ne permet pas le calcul d estimateurs statistiques formels assortis de niveau de pr cision dans la mesure o l intervention du hasard dans la constitution de l chantillon ne se fait pas de fa on pure Pour cette raison les chercheurs m prisent bien souvent et sans doute tort cette technique alors que les statisticiens des instituts de sondage davantage soumis des contraintes d efficacit en ont fait depuis longtemps leur arme favorite en mati re de suivis des opinions politiques et des modes de consommation tudes de marketing 2 1 3 Les probl mes de l chantillonnage et de l inf rence rel vent ils toujours d une approche statistique en termes de population chantillon Cette question peut sembler surprenante mais elle surgit rapidement lorsque l on se trouve confront des travaux de terrain En effet les notions de population et d chantillon telles que d finies dans les pr c dents conviennent mal aux tudes sur l environnement physico chimique Par exemple il est difficile de consid rer les vingt cercles de bouches de pluviom tres dispos s sur la surface d un bassin versant comme un chantillon de la population des cercles de m me taille contenus dans le territoire de ce bassin Et que dire alors des vingt thermom tres que l on aura plac c t des pluviom tres Pourtant le besoin de r aliser des inf rences par exe
95. ntext 2 2 User manual This section is the user manual for the prototype of the integrated model 3 Extraction of pertinent information from images using Computer Vision techniques This section describes Computer Vision algorithms and their application to Niger Delta data It is organised as follows 3 1 Problematic 3 2 End user requirements 3 3 Computer Vision algorithms classes 3 4 Megawave2 and Targetjunior 3 5 Selection and test of relevant algorithms A Introduction L objectif de ce d liverable D11 est de montrer ce qui peut tre extrait de nos donn es sp cifiques voir Worpackage 1 acquisition de donn es avec les outils les plus r cents de traitement de donn es vision par ordinateur analyse statistique repr sentation symbolique Les donn es utilis es sont les donn es de l op ration pilote Delta Central du Niger dont la vari t et la qualit permettent des tests rev tant une valeur g n rique Le travail effectu comprend un tat de l art des m thodes de traitement de donn es la r alisation d un mod le int gr de l cosyst me du Delta Central du Niger au Mali la mise en ceuvre d algorithmes de vision par ordinateur fournissant des informations pertinentes pour ce mod le B Organisation Ce d liverable est organis comme suit 1 Etat de l art traitement de donn es 1 1 Vision par ordinateur Cette partie pr sente un tat de l art des algorithmes de traitement d images susc
96. ntified by the if added keyword frame name person partner children value default value empty if added push newvalue gt gt children of partner Therefore associated with each slot may be a set properties of that slot Among them are the conditions that must be met by any filler for it a default value so that in the absence of specific information to the contrary things can be assumed to be as they usually are or procedures that are to be executed when such or such event arises like for example the modification of the value of the slot The use of such procedures embedded in an otherwise declarative structure is called procedural attachment From a technical point of view frames are a very powerful gener alization of the object oriented approach Like objects frames have attributes slots But unlike classical objects frame slot are not re 13 stricted to one value Like object classes frames describe typical situa tions which may be inherited However frame systems allow to control the inheritance mechanism itself especially in the case of multiple in heritance Indeed it is possible with specific slots to define from which class the default value of a slot should be inherited or in which order the parent classes should be inspected to find a default value Furthermore frames may behave as classes as well as prototype Last but not least frames systems may be used define new fram
97. observ s on utilisera g n ralement l une des formules qui sert mesurer l association ou la corr lation entre deux variables sur un chantillon coefficient de corr lation coefficient d association cf 2 2 3 bien que le probl me soit ici compl tement diff rent Pour l tape suivante qui consiste r aliser l agglom ration ou le groupement au sens strict des individus il existe une m thode assez g n rale d crite par Lance amp Williams 18bis que l on retrouve impl ment e dans la plupart des logiciels commercialis 2 3 2 Techniques d ordination en espace r duit r f rence g n rale 19 Les techniques d ordination cherchent en premier lieu d gager des tendances de covariabilit entre les variables pr sentes dans un tableau observations _ variables De telles tendances peuvent se concr tiser sous forme de combinaisons lin aires associant des variables pr sentant entre elles de fortes affinit s de co variabilit i e corr lation lato sensu Chacune de ces combinaisons peut tre consid r e comme une nouvelle variable artificielle synth tique dite axe factorielle Le premier de ces axes sera constitu par une combinaison d un grand nombre de variables pr sentant de fortes affinit s Le second sera orthogonal au premier et s appuiera sur d autres co variations impliquant g n ralement d autres variables et ainsi de suite Finalement on retiendra deux cinq axes factoriels d finissan
98. obtenus sur nos donn es avec Targetjunior ution Detection Pyramid at various scales computed 2541 659 val 0 Pyramide de Burt de l image 5 Bras du fleuve Niger image 6 R sultat du d tecteur de coins de Harris sur l image 6 ces points caract ristiques sont utilis s pour le mosaiquage automatique 56se_OpenClos unsaved R sultat d une ouverture fermeture morphologie math matique sur l image 6 R sultat d une d tection de contours par le filtre de Canny sur l image 6 4 2 Megawave2 Megawave2 est d velopp depuis 1993 par l quipe de recherche dirig par Jean Michel Morel CEREMADE puis ENS Cachan et constitue une biblioth que incluant principalement les algorithmes les plus r cents de segmentation d images bas s sur les Equations aux D riv es Partielles EDP Les EDPs ont commenc tre utilis es pour la segmentation d images dans les ann es 1990 Mumford Shah Morel Faugeras Deriche et ont permis l introduction d algorithmes tr s performants assez compl mentaires des approches plus classiques Notamment pour la segmentation en r gions homog nes au sens des niveaux de gris ou des textures les m thodes reposant sur les EDP sont tr s efficaces 10 Ainsi Megawave2 est compl mentaire de Targetjunior pour les applications li es SIMES De plus Megawave2 est maintenu par l ENS Cachan qui collabore de longue date avec les quipes de l INRIA 5 S lection d algo
99. oesbeke J J B Fichet et P Tassi eds 1987 Les sondages Coll ASU Economica 310 pp 10bis Dubois J L et Blaizeau D 1989 Connaitre les conditions de vie des m nages dans les pays en d veloppement Tome 1 Concevoir l enqu te Minist re de la Coop ration et du D veloppement 165 pp 11 Efron B et Tibshirani R J 1993 An introduction to the bootstrap Collec Monographs on Statistics and Applied Probability 57 New York 446 p Chapman amp Hall 12 Frontier 1981 M thode statistique Collec Abr g s Masson 246 p 13 Frontier 1982 Strat gie d chantillonnage en cologie Masson Paris 14 Gourieroux C et Monfort A 1983 Cours de s ries temporelles Economica Paris 380 p 15 Grang D et L Lebart eds sc 1994 Traitement statistique des enqu tes Dunod Paris 255 p 16 Hertz J A Krogh et R G Palmer 1991 Introduction to the Theory of Neural Computation Redwood City CA Addison Wesley 17 Kaufman L et P J Rousseeuw 1990 Findings group data An introduction to cluster analysis John Wiley and Sons New York 18 Kendall M G 1948 Rank correlation methods C Griffin amp Co London 160 p 16 18bis Lance G N et Williams W T 1967 A general theory of classificatory sorting strategies Computer Journal 10 271 277 19 Legendre L et P Legendre 1979 Ecologie num rique Tome I Le traitement multiple des donn es cologiques Tome 2 La structure des donn es
100. olume 3 page 640 to 643 Washington D C Oct 1995 Z Xie Multi scale Analysis and Texture Segmentation PhD thesis University of Oxford 1994 Y Yakimovsky Boundary and object detection in real world images Journal of the ACM 23 599 618 1976 R Young The gaussian derivative theory of spatial vision analysis of cortical cell receptive field line weighting profiles Technical Report GMR 4920 General Motors Research Warren Mich 1985 O A Zuniga and R M Haralick Corner detection using the facet model In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recog nition pages 30 37 1983 S C Zhu and A Yuille Region competition and its analysis A unified theory for image segmentation Technical report Harvard Robotics Lab 1995 No 95 07 S C Zhu and A Yuille Region competition Unifying snakes region growing and bayes mdl for multiband image segmentation PAMI 18 9 884 900 September 1996 14 ZYL95 S C Zhu A Yuille and T S Lee Region competition Unifying snakes region growing and bayes mdl for multi band image seg mentation In ICCV95 pages 416 423 1995 15 1 2 Statistical Analysis This section presents a state of the art of the relevant Statistical Techniques for Environmental Information Systems ETAT DE L ART EN MODELISATION STATISTIQUE Les techniques statistiques et leur utilisation contribution au d livrable n 2 1 2 de la convention SIMES r dacteur Pierre Morand Abs
101. on Similarly the husband relation might be defined as the symmetric of the wife relation so that when in the code above john is declared to have mary as wife then the system may deduce that mary has john as husband and that they are thus partners of each other These examples show a very little of the power of conceptual graphs But they also show their limitation compared to logic and semantic nets conceptual graphs have less expressive power Just imagine how complex it would become to express that the children of the wife are not necessarily the children of the husband or that persons might divorce Reciprocally if one make the effort to express these then he she will get the deductive power of the conceptual graph engine With a logic representation nothing guarantees that the existing in ference engines will be able to cope with the logic representation of the same notions 2 4 Production systems Production systems were first proposed by Post 1943 but have since undergone such theoretical and application oriented development in AI that the current systems have little in common with POST s formula tion In fact just as the term semantic net refers to several different 10 knowledge representation schemes based on the node and link formal ism so the term production system is used to describe several differ ent systems based on the very general underlying idea the notion of condition action pairs called productio
102. on au cours du temps Ces images se caract risent par leur diversit a riennes satellitales radar ainsi que par la masse de donn es parfois consid rable qu elles repr sentent par exemple les images a riennes du Delta Central du Niger voir WP1 repr sentent 50 images de taille 11000 par 11000 La technologie des capteurs se d veloppant de mani re acc l r e ces deux caract ristiques multi modalit et taille des donn es vont encore s amplifier Ainsi si l op rateur humain reste le plus adapt pour l extraction d informations qualitatives et s mantiques il est parfois assez d muni pour l extraction d informations quantitatives mesure de zones caract ristiques et pour le traitement syst matique de ces donn es mosaiquage recalage souvent n cessaires pour une interpr tation plus intelligente Le mod le de gestion int gr du Delta Central voir description r alis dans le cadre du projet SIMES pourrait par exemple tre encore plus d velopp surtout pour son processus de mise jour en disposant de mani re r currente de plus d informations issues des images Il est donc important d investiguer les outils les plus r cents de Vision par Ordinateur qui peuvent permettre d extraire de mani re automatique ou semi automatiques des informations pertinentes des images De mani re r aliser ce transfert de l expertise Vision par Ordinateur vers nos applications nous avons effectu les tapes suivantes
103. osante de variation p riodique typiquement une saisonnalit et le cas ch ant la retirer Il existe plusieurs techniques efficaces condition que la p riodicit T de la variation soit fixe Le corr logramme 19 consiste corr ler la s rie d cal e avec elle m me non d cal e jusqu trouver le d calage qui maximise la corr lation on d tecte ainsi la p riodicit principale De fa on analogue le p riodogramme de contingence d tecte une p riodicit de r currence sur une s rie d tats qualtitatifs La fable de Buys Ballot est une technique qui permet de faire appara tre la forme moyenne de la variation p riodique et donc de la retirer par la suite Le p riodogramme est une extension de la technique pr c dente 19 b approche multivari e En approche multivari e l tude des s ries temporelles conduit g n ralement un probl me de pr diction Mais deux cas peuvent alors se pr senter le cas o il n y qu une seule variable pr dire Concr tement il s agit d identifier et d estimer un mod le lin aire qui r alisent chaque temps t une pr diction de la valeur y prise par la variable Y 13 en fonction des valeurs observ es aux pas de temps pr c dents t 1 t 2 pour cette m me variable Y et ventuellement en fonction des valeurs observ es pour une ou plusieurs autres variables dites explicatives U X Z Plusieurs probl mes surgissent ce niveau et rendent l estima
104. page 9 pm ee we we ee mm ene ee ee ne ee mm ene ee ee ene ee mm ne ee ee ee ee Hydrologie D finition de param tres observer Agronomie Variabilit Systemes de l eau Mod lisation d observation dans le stations int gr e enqu tes etc modulaire 32 Cha ne trophique Information ma tris e l espace Confrontation Validation Ensemble de Recherches Th mati SNS SU SN D SU aN SN US a ee a eae ete a ae ea ta eee a eta aaa eee oe mm mm mn mm ee ee ee eee eee Figure 5 Articulation entre les recherches th matiques la mod lisation int gr e et les syst mes d observation au sein d une structure observatoire CONCLUSION Le premier objectif d une mod lisation d un syst me complexe est de repr senter des relations spatiales et temporelles entre les diff rents niveaux d organisation et donc de formaliser des emboitements d chelles multiples Cette formalisation des liens entre les diff rents compartiments de l cosyst me doit permettre d anticiper les dynamiques des syst mes tudi s afin d une part de v rifier ex ante les impacts d une strat gie de gestion et d autre part de favoriser l implication des diff rents acteurs et en particulier la conviction des d cideurs Dans un contexte de d veloppement durable le mod le s attachera surtout repr senter la dynamique du syst me en fonction des syst mes de
105. peut admettre que tout ce qui a t dit ci dessus concerne les distributions observ es correspondant en g n ral aux donn es d un chantillon ou plus rarement d un recensement Si l on veut maintenant induire partir de ces informations une connaissance sur la distribution m re celle de la population il faut faire appel la th orie de l chantillonnage et de l estimation 2 1 1 Celle ci permet d estimer partir des param tres de la distribution d une variable observ e sur un chantillon les param tres de la distribution de la variable dans la population dont est issu l chantillon 2 2 2 Comparaisons de distributions d une m me variable dans plusieurs chantillons 26 Le probl me est le suivant deux chantillons caract ris es par des valeurs observ es pour une m me variable sont ils suffisamment diff rents pour pouvoir consid rer qu ils proviennent de populations diff rentes c est le test de la diff rence des moyennes test t de Student o l hypoth se nulle rejeter est celle de l absence de diff rence des moyennes entre les deux populations On peut tendre le probl me plus de deux chantillons et l on obtient ainsi l analyse de variance un facteur dite test d homog n it des moyennes On peut aussi tester l homog n it des variances de deux chantillons Nous voyons donc que la comparaison de distributions est un domaine qui se traduit g n ralement par une approche en t
106. phy contents html Shttp www dai ed ac uk CVonline http www dai ed ac uk daidb staff personal_pages rbf CVonline LOCAL_COPIES MARSHALL Vision_lecture_caller html criterion This criterion is generally a statistical parameter Adjacent regions are merged if they have compatible parameters Different termination criteria are possible such as a given number of regions obtained CJ85 or a prede termined threshold CBRH83 Cae88 or some statistical rules SC88 Yak76 Brice and Fennema BF77 first partition the image in sets of of points of the same intensity Then they merge neighbouring regions if a significant fraction of their border have a low contrast The main data structure used in those methods is the quadtree Each par ent region is subdivided into 4 sub images creating a pyramidal structure The problem is that final boundaries still reflect the original grid However a tech nique by Koepfler KLM94 proposes to start merging from a single pixel and to use a local energy measure as a merging criteria In MYP93 a simulated annealing method is used in order to minimise an energy taking in account dif ferent scales Monga Mon87 presents a method where the global segmentation quality is optimised through a local optimisation 1 3 2 Region growing methods Region growing approach is the opposite of the split and merge approach Start ing from a single pixel called a seed a region is grown iteratively by adding neighbou
107. production Dans le cas du delta int rieur du Niger au Mali les d veloppeurs am nageurs d cideurs producteurs ont une question r currente savoir quel est l impact des infrastructures hydrauliques barrage am nagements hydro agricoles tel l Office du Niger sur la production des ressources naturelles et la gestion des syst mes d exploitation La maquette du mod le int gr construite pour le delta int rieur du Niger peut servir faire un diagnostic de la situation actuelle pour des questions pr cises de gestion des eaux et valuer l impact de diff rents v nements ou interventions sur le fonctionnement du delta Dans notre cas un int r t particulier est apport au fonctionnement hydrologique en relation avec les productions agricole halieutique pastorale Enfin ces recherches th matiques ont particip la constitution d une base de connaissance venant nourrir la maquette du mod le int gr pour la r alisation de ses deux fonctions principales 1 la simulation pour reproduire artificiellement un ph nom ne en fixant d autres param tres par exemple simuler l implantation d un barrage et valuer son impact sur le fleuve Niger et sur la production de riz 2 la pr vision pour envisager en avance l volution d un milieu et son exploitation en fonction de certaines hypoth ses par exemple pr voir la hauteur d eau Mopti en fonction des pluies du haut bassin du Niger et du Ban
108. r alis s ce probl me particulier est trait dans la cadre de la fh orie des graphes et des processus stochastiques discrets 3 avec un cas singulier et simple d nomm cha ne de Markov dans laquelle la m moire du syst me est limit une unit de pas de temps i e les tats au temps t ne sont influenc es que par les tats au temps t 1 mais pas par les tats pr c dents L estimation des param tres de probabilit de transition d tats dans une cha ne de Markov est un probl me qui peut galement tre abord dans le cadre du mod le lin aire 24 2 Analyse de la position d v nements pouvant survenir tout instant dans un temps continu v cu par des individus identifi s 6 Contrairement ce qui est d crit au pr c dent 2 4 1 on consid re ici un temps continu Au cours de ce temps peuvent survenir un petit nombre d v nements bien particuliers Le cas le plus typique est celui de la vie d un individu humain partir de t la naissance surviendront des dates t des v nements de types obligatoires ou facultatifs comme le premier emploi le mariage le premier enfant le deuxi me enfant le divorce la survenue d une maladie la mort On peut consid rer ces dates t comme des variables int ressantes a analyser de m me que les carts entre plusieurs dates t par exemple l cart entre le mariage et la naissance du premier enfant ou entre le d but d une maladie et la mort On peut aussi faire
109. r fea tures e Ontologies define the vocabulary of a domain 2 1 Logic Logic was one of the first representation scheme used in AI It has two important and interlocking branches the first is the consideration of the relations and implications one can formalize about the particular domain of knowledge being considered and the second is the deductive structure that determines what can be inferred if certain axioms are taken to be true Logic is concerned with the form or syntar of state ments and with the determination of truth by syntactic manipulation of formulas Most logic representation formalisms are computerized versions of first order logic i e of predicate calculus e A set of symbols is defined that each represent entities of the world These entities may refer to objects e g a car as well as to properties of these objects a g a color e Some special symbols are taken as variables that may represent any object in a range possibly all objects but generally a subset of objects of a given category e Symbols may appear as arguments of predicates which represent statements about entities Predicates are usually represented in a functional style In this document we will use the KIF 5 representation of logic This is a prefixed notation where predicates are represented as lists the first term of which is a symbol identifying the predicate and the remaining ones the arguments of the predicate For exampl
110. r le mod le lin aire g n ral est le crit re du maximum de vraisemblance et ce crit re n est pas aussi contraignant en mati re de qualit des distributions on montre d ailleurs qu il se r duit un simple crit re quadratique lorsque la distribution des erreurs est normale Cependant la difficult d criture et de traitement de la fonction analytique d riv e du crit re de maximum de vraisemblance oblige g n ralement avoir recours un algorithme d optimisation pas a pas de type Gauss Newton ce qui ne constitue toutefois pas une difficult r elle avec les moyens de calculs actuels 2 3 Les techniques d analyse multivari e Les analyses multivari es ou analyse de donn es multidimensionnelle trouvent leur justification dans le fait que les enqu tes ou les campagnes scientifiques men es bien souvent dans une logique exploratoire et de fa on pluridisciplinaire conduisent l accumulation de corpus de donn es massifs c est dire contenant de tr s nombreuses observations et variables Face cette situation et plut t que de r aliser un fastidieux travail d analyse variable par variable ou par couple de variables comme ce que nous avons vu au 2 2 pr c dent on peut d cider de traiter de nombreuses variables d un seul coup en adoptant une d marche exploratoire la recherche de grandes tendances que l on pourra aussi appeler structures principales de la variabilit que l on essaiera de mat rialis
111. r une technique dans ce syst me de classification concentrique n est pas d finitive Par exemple une technique tr s empirique rel gu e au d but de son histoire dans la zone p riph rique D peut du fait de son succ s int resser des statisticiens lesquels vont s attacher en d crire les ressorts en termes probabilistes et vont ensuite d crire les distributions th oriques attendues sous diff rentes hypoth ses des quantit s calcul es par la technique que ce soit en output ou lors des tapes interm diaires A partir de ce moment la dite technique rejoint l orthodoxie statistique C est ainsi que les mod les en r seaux de neurones 16 class s leurs d buts comme de g niaux bricolages d informaticiens sont venus aujourd hui rejoindre et enrichir la th orie du mod le lin aire cf 2 2 3 ci apr s 2 Revue des classes de techniques et mod les statistiques class s de fa on conventionnelle 2 1 L chantillonnage et l estimation Hormis le cas particulier des recensements exhaustifs qui sont le plus souvent d origine administrative les tudes scientifiques de terrain impliquent en g n ral une proc dure d chantillonnage c est dire une proc dure par laquelle on va choisir une fraction d l ments d un syst me ou univers fraction sur laquelle va se concentrer l effort d observation et de description 26 Les informations extraites de l chantillon vont ensuite tre utilis es pour donner
112. raphiques les plus adapt es chaque modalit que peut prendre la variable on associera l effectif ou le pourcentage de cas observ s Il n est pas tr s utile de produire des param tres synth tiques sur ce genre de distribution si ce n est le pourcentage d occurrence de cas dans la modalit la plus repr sent la richesse totale nombre de modalit s pr sentant au moins un cas ou bien encore la diversit qui est d autant plus forte que la richesse est lev e et que les effectifs sont assez quitablement r partis entre les modalit s b le cas des distributions de variables quantitatives Les variables quantitatives pr sentent un domaine de variation continu mesures ou quasi continu comptages avec une possibilit d tablir un ordre de type sup rieur ou inf rieur entre les valeurs observ es La description de leur distribution a donn lieu au d veloppement d un langage tr s riche La repr sentation de base est l histogramme qui est un diagramme en b ton dans lequel les modalit s repr sent es par les classes ou intervalles successifs de valeurs possibles ne sont pas permutables On peut lui associer la fonction de r partition ou histogramme cumul e De nombreux param tres visent d crire l histogramme et son allure certains param tres ont place au c ur de la th orie statistique ce sont la moyenne et les moments d ordre 2 3 ou plus somme des carts la moyenne affect s d un exposant
113. relles On note que les am nagements d une part et les choix strat giques d autre part sont des termes sur lesquels la mod lisation pourra construire des sc narios Le cas du delta int rieur du Niger LECOM IRD Bamako Mali FRIEND AOC ZTH AAH Yaound 30 novembre 2 d cembre 1999 page 5 La configuration de la maquette MIDIN Mod lisation Int gr e du Delta Int rieur du Niger est modulaire avec des modules th matiques L avantage d une telle configuration est d une part qu on peut d velopper et am liorer ces modules ind pendamment et d autre part qu on peut assurer des sorties th matiques qui peuvent tre v rifi es et analys es L ensemble est command par une horloge selon l architecture d crite en figure 3 Les modules th matiques sont la disponibilit en eau d termination des surfaces inond es chaque pas de temps et pour chaque objet hydrologique plaine bief n ud partir des hauteurs d eau observ s dans 18 stations hydrom triques Marieu et al 1998 un module climatique est en projet pour caract riser des param tres climatiques pluie temp rature de Pair n bulosit ET dans leurs dynamiques spatio temporelle les ressources halieutiques ce module est bas sur le travail de Bousquet et Morand 1994 et repr sente la dynamique de r g n ration et de diffusion de la quantit de poisson dans le temps et dans l espace la cha ne t
114. ring pixels which are compatible with the existing region This process is repeated until no more pixels can be added The simplest criteria for adding a new pixel to an existing region is the dif ference in grey level value Bry79 Asano and Yokoya AY81 merge two pixels if the difference of their grey level values is small compared to the biggest differ ence between each of the pixels and its neighbours taken in a square neighbour hood Nagao and Matsuyama NM83 perform segmentation based on colour They use the RVB components of a pixel to decide whether to integrate it to an existing region The problem with these methods is that a pixel does not carry much infor mation no global constraint is used 1 3 3 Snakes and balloons The use of snakes for extracting image characteristics has been introduced by Kass and al BZ87 KWT88 Ter87a Ter87b TWK87 These methods assume that the boundary of a region or an object is smooth The deformable model is subject to internal forces which guarantee smoothness and external forces which push the model towards the boundary of the object Recently Cohen Coh91 has improved the method by refining the external forces and adding a force which inflates the contour This method called balloons ensures that the model is pushed towards the boundary when the external force is not significant enough The main problem is to balance the role of the different forces so that the deformable model locks its
115. rithmes pertinents et r sultats exp rimentaux Nous avons s lectionn des algorithmes de Targetjunior et de Megawave2 pertinents pour les utilisateurs car permettant l extraction automatique des informations d crites dans la section 2 Besoins des utilisateurs 5 1 Extraction des zones de rizi res L extraction automatique des zones de rizi res est r alis e avec la suite d algorithmes suivants calcul du gradient de l image par le filtre de Canny voir tat de l art des algorithmes de traitement d images section 1 4 3 Targetjunior extraction des maxima locaux de la norme du gradient dans la direction du gradient seuillage par hysteresis en fonction de la norme du gradient pour liminer les point de norme de gradient trop faible Targetjunior cha nage des points de contour pour obtenir des ensembles connect s de points de contour Targetjunior approximation polygonale des chaines de contours Targetjunior Les images suivantes montrent des r sultats de traitements 11 rizieres tif gt bok test 4e AE ne KAR ee Ci ha OFS PAS R sultat d une d tection de contours par la m thode de Canny sur l image 1 rizieres tif R sultat du chainage et de l approximation polygonale des contours sur l image 1 13 e 56se R4 R sultat du chainage et de l approximation polygonale des contours sur l image 6 14 R sultat de l extraction des contours sur l image 2
116. rophique ce module est en projet avec comme objectif la compr hension des processus d dification des ressources aquatiques les sources de la productivit et de la biodiversit le r le de la qualit de l eau en int grant sa dynamique spatio temporelle les syst mes de production p che riziculture levage les trois fili res principales de production l exploitation et la comp tition analyse des strat gies d exploitation en fonction de param tres socio cologiques param trisation des choix La maquette de mod lisation int gr e du delta int rieur du Niger est construite partir d une repr sentation g or f renc e d une architecture spatiale hydrologique fond e sur la structure en r seau n uds et flux de l hydrosyst me et sur les fonctionnalit s hydrologiques des objets g ographiques transfert stockage vidange L hydrosyst me est donc repr sent par des traits chenaux rivi res fleuve des c nes lacs plaines et des n uds d fluences confluences Les attributs des objets spatiaux concernent l eau moteur du syst me remplissage vidange et vaporation mais aussi certains champs de l cologie v g tale et planctonique les diff rents biotopes d int r t halieutique agricole et pastorale les lieux de r sidence des groupes humains et leurs strat gies de migration pour l exploitation des ressources naturelles Si donc la variable explicative principale est la quantit d
117. rs connaissances aux th maticiens par exemple en comparant les r sultats obtenus apr s simulation avec les donn es observ es dans la r alit ils peuvent tirer des conclusions qui sont autant d claircissements suppl mentaires Principes de la maquette MIDIN Mod lisation int gr e d un cosyst me inondable Le projet est organis autour du d veloppement d une maquette de mod lisation int gr e du Delta Int rieur du Niger et concerne plus sp cifiquement les sciences suivantes hydrologie hydrochimie hydrobiologie sociologie g ographie agronomie et sciences de l information LECOM IRD Bamako Mali FRIEND AOC ZTH AAH Yaound 30 novembre 2 d cembre 1999 page 4 L eau est l l ment int grateur de toutes les disciplines environnementales concern es dans cette tude sur la dynamique spatio temporelle des ressources naturelles du delta int rieur du Niger Sa disponibilit est l origine de tous les questionnements du milieu physique l homme savoir e Quelle est la variabilit des ressources en eau dans l espace et dans le temps e Comment cette dynamique spatio temporelle de la disponibilit en eau influence la dynamique physique du milieu eaux et flux g ochimiques g n re et entretient la biodiversit et la productivit des ressources naturelles de cet cosyst me e Quelle est son influence sur les d terminants socio conomiques qui contr lent la pression sur
118. rvised texture segmen tation using markov random field models PAMI 13 5 478 482 1991 J W Modestino R W Fries and A L Vickers Texture discrim ination based upon an assumed stochastic texture model IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence PAMI 3 557 580 1981 D Marr and E Hildreth Theory of edge detection Proceedings of the Royal Society of London 207 187 217 1980 B H McCormick and S N Jayaramamurthy Time series model for texture synthesis International Journal of Computer and Informa tion Sciences 3 1411 1420 1974 M Morrone and R A Owens Feature detection from local energy Pattern Recognition 6 303 313 1987 O Monga An optimal region growing algorithm for image segmen tation PRAT 1 4 351 375 December 1987 O Monga Vision par ordinateur outils fondamentaux Hermes 1993 H P Moravec Towards automatic visual obstacle avoidance In International Joint Conference on Artificial Intelligence 1977 H P Moravec Visual mapping by a robot rover In International Joint Conference on Artificial Intelligence 1979 R Muzzolini Y H Yang and R Pierson Multiresolution tex ture segmentation with application to diagnostic ultrasound images IEEE Trans on Medical Imaging 12 1 108 121 March 1993 M Nagao and M Matsuyama Structural Image Analysis Morton Nadler 1983 J Alison Noble Description of Image Surfaces PhD thesis Uni versity of Oxford 1989
119. ry in the segmentation will vanish for 4 14 67 the program stops The obtained segmentation is also valid for each strictly lower than the next value AL O O O lu utl image se IVIEga VVavez USET S IIOQUIES LIDrar msegct LISI amp 8 E y 8 If the program is used as module in another program the final values of and the number of regions are passed to the corresponding variables On command line execution this information is anyway displayed The program estimates the memory used by the process this mainly depends on the precision of the initial grid for example D 1 is the best possible precision but it needs a lot of memory for the data structure 1 pixel 1 region So the program turns out to be most efficient i e fast on machines with a big amount of central memory RAM Indeed as there is no previous information on the picture available and as regions can grow in any direction the whole structure should be available in central memory The output shows the initial quadratic error the total boundary length and the number of regions the algorithm starts with after reaching nb of regions the quadratic error boundary length number of region and the current value of The output is file boundary which represents the boundary set on a white background and is stored under cimage format An optional output is file curves which contains the boundary set under curve format use c Using curves_cimage the re
120. s DONNEES m Afficher les donn es i clic sur afficher une carte de la zone s affiche clic sur un des lieux les donn es correspondantes s affichent clic n importe ou pour r afficher la carte de la zone DONNEES m Connexions Clic sur connexions SIMULATION Choisir les options de trac Modifier la valeur d un param tre m Changer la vitesse de simulation m Simuler m Simuler pas a pas m Choisir les r sultats a repr senter m Repr senter localement les r sultats SIMULATION Choisir les options de trac D rouler le menu D placer le curseur jusqu l option choisie Les options de trac sont tout tracer ne tracer que la crue tracer l activit agricole tracer l activit de p che tracer l activit d levage SIMULATION es Simuler Clic sur Ex cuter SIMULATION m Simuler pas pas Clic sur Ex cuter pas pas Clic n importe o pour avancer d un pas fret beh SIMULATION Repr senter localement les r sultats la fin d une simulation clic sur un des lieux les donn es correspondantes s affichent clic n importe o pour r afficher la carte de la zone SIMULATION Afficher les r sultats D rouler le menu D placer le curseur jusqu l option choisie Rel cher le curseur Clic sur le bouton Afficher
121. s symbolic representation inner Niger Delta A Introduction The goal of the deliverable D11 is to show what can be extracted from our specific data see Workpackage 1 Data acquisition using the most recent data processing techniques Computer Vision Statistical Analysis Symbolic Representation We use data from Niger Delta pilot operation whose diversity and quality allow pertinent testing The work realised within this deliverable include a state of the art of Data Processing methods the realisation and implementation of an integrated model of the Delta Niger Ecosystem the setting up of Computer Vision methods providing relevant information in the context of this model B Organisation This deliverable is organised as follows 1 State of the art Data Processing 1 1 Computer Vision This section includes a state of the art of Image Processing algorithms relevant within SIMES context We focus on the extraction of characteristic features from images image segmentation 1 2 Statistical Analysis This section presents a state of the art of the relevant Statistical Techniques for Environmental Information Systems 1 3 Symbolic Representation This section deals with a state of the art of the basic Symbolic Representation techniques 2 Integrated Model for inner Niger Delta in Mali 2 1 Model description This section describes the integrated model for the inner Niger Delta in Mali that has been realised in the SIMES co
122. s in symbolic representation We will rather focus on modern representation frameworks rather than on recentones which often put new clothes on very old principles Our aim is rather to explain the principles rather than listing all the implementations and syntactic variation of the representation methods Contents 1 Introduction from data to knowledge 2 2 Classical representation techniques 3 251 Logic touch Tee M dt Be 4 soe A AN Bite E 4 2 2 Semantic Networks 7 2 3 Conceptual graphs 8 2 4 Production systems 10 2D cn PTATIES ot is TRS MUR M EE ANS eae aaah toes sca 12 2 6 Ontologies 14 3 Conclusion 15 This paper a deliverable of the SIMES project funded by the EC in the context of the INCO DC Program as project number 961620 1 Introduction from data to knowledge Todays computers have seen their computing power increase exponen tially as well as their storage capacity The conjunction of these very pragmatic factors opened the way towards huger application software that make use of a proportional amount of information In the con text of domain specific applications which is the case of the SIMES project the problem is therefore not anymore to optimize the storage of the information but rather to provide tools to structure and organize great amounts of knowledge it in the most rational way Since the 1950s Artificial Intelli
123. sentation syntax the nodes might be rep resented as follows defconcept JOHN a person sex male wife MARY children list BILL ANN defconcept MARY a person sex female birthyear number 1958 This has to be completed with the definition of the notion of person which the following expression does The object person is declared to have two properties its birthyear which is a number and its age which is also a number The second property may further more be computed by providing its definition defconcept PERSON birthyear a number age a number definition form gt gt current year gt gt birthyear children a list definition form gt gt children of partner For those who are familiar with object oriented programming it is important to note that the concept of person is used as a prototype for john and mary This is a different notion of class and inheritance which we will not discuss here The point is that any object may be used as a prototype for any other one The reader should refer to object oriented literature for more information on this subject Finally an important feature of conceptual graphs is that they also allow the definition of relations In the last example the children of a person are defined to be the same as the children of his her partner The partner relation has then to be defined as either the wife or the husband depending on the sex of the pers
124. ser un tel syst me 2 Avec quelle validit I se trouve que la mod lisation de l cosyst me exploit du Delta Int rieur du Niger constitue un cas d tude exemplaire permettant de contribuer l laboration des outils sp cifiques et l mergence d une m thodologie adapt e Cela s est concr tis dans la d finition des processus retenir des niveaux d organisation consid rer des sc narios de mod lisation mettre en oeuvre Cela est du notre avis e A la bonne connaissance ant rieure de ce syst me e g Brunet Moret et al 1986 Olivry 1993 Quensi re 1994 Gestion Int gr e Hydrologie Ressources et Syst mes d EXploitation LECOM IRD Bamako Mali FRIEND AOC ZTH AAH Yaound 30 novembre 2 d cembre 1999 page 3 e A l chelle large retenue celle de tout le Delta A la perspective de gestion e Aux premiers choix en mati re d architecture informatique bas e sur l imbrication de couches correspondant aux niveaux d organisation On consid re donc le mod le int gr comme un outil qui nourrit les n gociations des acteurs en quantifiant l impact des v nements ou interventions sur le fonctionnement du delta par exemple l effet du d veloppement des petits p rim tres irrigu s sur le fonctionnement hydrologique du delta coulements surface inond e Ainsi le mod le devient un l ment d une approche ou analyse int gr e dont
125. sult can be visulized on the original fimage for example To obtain the gray level reconstruction of the piecewise constant approximation for each channel use r This will write an Fmovie in file reconstruction OSee Also segtxt OVersion 1 31 Last Modification date Tue Dec 21 17 09 11 1999 OAuthor Georges Koepfler Copyright C 1993 1999 CMLA ENS Cachan 94235 Cachan cedex France All rights reserved image seg AVIega Wavez User s IIOQUIES LIDrary one_levelset JUU OName one_levelset Get boundaries of level set using a simplified merging criterion in the well known segmentation algorithm OCommand Synopsis one_levelset 1 level b boundary p polygons G f_levelset B b_levelset fimage l level pixels j level float belong to the level set default 127 b boundary output boundary of levelset file cimage formated p polygons output boundary of levelset file fpolygons formated G flevelset output levelset with gray level file fimage formated B b_levelset output levelset b w file cimage formated fimage original image OFunction Summary void one_levelset level cb pb fu cu image_org float level Cimage cb cu Fpolygons pb Fimage fu Fimage image_org ODescription This function generates a level set out of fimage More precisely the program segments the original image into two classes of regions First the regions which have gray level lo
126. t deux deux des plans sur lesquels on pourra repositionner les l ments observ s du tableau initial Sur ce principe existent plusieurs techniques d ordination qui ont t d velopp es pour r pondre aux diff rentes natures possibles qualitatives quantitatives des variables d origine et donc aux diff rentes fa ons de mesurer les co variabilit s L analyse en composante principale ACP est particuli rement adapt aux tableaux observations x variables dans lesquels les variables sont toutes quantitatives variations continues ou quasi continues mesures comptages d l ments tr s nombreux 20 L ACPVI est un d veloppement particuli rement de l ACP destin traiter les cubes de donn es de type observations x variables x temps Elle permet notamment de bien extraire sur un premier axe les structures g n ralement tr s fortes associ es la saisonnalit ce qui favorise ensuite une analyse claire des autres structures souvent plus t nues effet de l environnement physique variations interannuelles L analyse factorielle des correspondances 1 est adapt e aux tableaux stations _ variables o les variables sont des effectifs par ex des comptages d esp ces biologiques Dans ce cas la meilleure mesure de co variation est de type _ et c est partir de cette mesure que la m thode forme les axes factoriels sur lesquels seront repositionn es les observations stations L analyse des correspondan
127. t fundamental representation systems However we did not address a number of issues which would have led us outside the boundaries of a simple survey among which are the problems of uncertainty non reliable knowledge fuzziness approxi mate knowledge non monotony evolving knowledge and other non standard logics that have sometimes to be represented in computers We strongly advise the reader to refer to 4 for such discussions References 1 A Barr and E A Feigenbaum The Handbook of Artificial Intelli gence Volume 1 Kaufmann 1981 2 M A Boden editor Artificial Intelligence Academic Press 1996 3 A Bonnet L intelligence artificielle promesses et r alit s In terEditions 1984 4 R J Brachman and H J Levesque Readings in Knowledge repre sentation Morgan Kaufmann Publishers 1985 15 5 6 7 8 M R Genesereth and R E Fikes Knowledge Interchange For mat Logic Group Technical Report Logic 92 1 Stanford Univer sity 1992 T R Gruber A Translation Approach to Portable Ontology Spec ifications Knowledge Acquisition 5 2 199 220 1993 R de Hoog et al The Common KADS Model Set U of Amster dam technical report 1994 K Van Marcke The Use and Implementation of the Representa tion Language KRS VUB AI Lab PhD Thesis 88 2 1988 M Minsky A Framework for Representing Knowledge in The Psychology of Computer Vision P Winston Ed McGraw Hill 1975 A Newell
128. tenues dans un tel cube il existe deux modes de traitements possibles respectivement d nomm s groupement et ordination qui dans tous les cas ont pour but de r duire l information en une synth se lisible 2 3 1 Techniques de classification et typologie 17 A partir d un ensemble d l ments observ s objets individus stations etc d crits par les m mes variables la d marche de classification parfois appel groupement consiste faire merger une partition de l ensemble en un petit nombre de classes en faisant en sorte que les l ments affect s une m me classe se ressemblent Chaque classe pourra ensuite tre d crite par le profil descriptif moyen des l ments lui appartenant ce profil devenant un type ou arch type C est pourquoi on 10 parlera aussi de typologie pour qualifier ce genre d approche Du point de vue technique les m thodes couramment employ es pour faire apparaitre ces classes et ces types sont la classification ascendante hi rarchique C A H et les nu es dynamiques Dans tous les cas il faut disposer au d part d une mesure de ressemblance ou de dissemblance entre les l ments compar s deux deux et ensuite d un crit re d agr gation ou d agglom ration qui sert d cider de la fa on dont les l ments ou les groupes d l ments vont se rassembler pour aboutir la constitution des classes de la partition finale Pour mesurer la ressemblance entre individus ou stations
129. teresting facts appear that are notified to the user It is used to look for the consequences of a number of assumptions Reciprocally backward chaining is used to determine the necessary conditions for a fact to be true This is achieved by analyzing the right hand sides of rules and gathering the left hand parts i e the conditions that would produce the expected conclusion When repeated recursively this mechanism will effectively end up with a number of conditions that if taken as assumptions of a forward chaining mechanisms would bring to the expected conclusion Backward chaining is mostly used either for proving assertions i e check if the discovered conditions are effectively met or for advising actions i e the system advises its user to act so as to meet the gathered conditions Rule based systems have been and remain an important part of the research in AI Their main problem is that the system designers have anyway to design many specific rules that control the rule based system itself as soon as it becomes too large to be handled with a single rule base 2 5 Frames The notion of frame was introduced by Minsky 9 in 1975 as a ba sis for understanding visual perception natural languages dialogues and other complex behaviors From a conceptual point of view frames rely on an associationistic perspective on knowledge that is one thing always leads to another the units of knowledge representation be 12
130. the birthyear is established defconcept person deffunction birthyear gt person x number birthyear x gt person x number age x gt person x age x date birthyear x Of course many other such assertions are necessary to cover the 14 domain of husbands and wives And how can an interpreter do some thing with this is yet another problem Like other representation schemes ontologies bring a number of problems logic is not completely computable conceptual graphs re strict the expressive power Ontologies raise an epistemological prob lem on the nature of knowledge ontological representation aims at providing means for reusing and sharing knowledge across heteroge neous systems but this makes the implicit assumption that knowl edge would exist as such independently on any human practice This very Platonist approach is condemned to fail by recent research in the domain of human psychology However this shows how a very recent technique may ultimately rely on much older mental schemes than for example Minksy s frames which 20 years ago already stressed the multiple facets of knowledge Nevertheless rigorous ontological foundation for knowledge repre sentation can improve the quality of the knowledge engineering pro cess making it easier to build at least understandable if not reusable knowledge bases 3 Conclusion This document presented the foundations of the mos
131. the points you will find in the fpolygons structure the coordinates can be read on the axes drawn above and besides the pixels 0 l l ge E i 0 5 e e e eoe z M 541 M S amp cel ZX BS IL e e o e IBA il lil ZN ER ZN e e e 0K N NAO EN EN EN BYN e o o o o Figure 3 6 x 5 pixels image Each fpolygon has two channels of information the first is the level the second is a signed label This label int shows which contours belong to the same set if the label is positive the current contour is the outer boundary of the set thus it is unique if the label is negative the current contour is inside the set it is a hole For example the image of figure 3 will yield one fpolygon labeled 1 with 14 points and one fpolygon labeled 1 made out of 4 points only The contour is oriented the pixels are ordered such that the set is always on the left if you follow the list of points For example lets say that the result in polygons is made out of 5 fpolygon elements with labels 1 1 2 2 2 This means that there are 2 connected sets which compose L one having one hole the other one two There is no information available whether set 1 is in a hole of set 2 or set 2 in the hole of set 1 or if both sets are completely apart Notice that if a set has just negative labeled contours then it is the background as the image boundary is not coded Currently there are a
132. tion une fois adopt e va conditionner dans une large mesure le format d information produit Nous qualifierons ici de domaine d application un certain type de m thode d observation associ au format de donn es qu il engendre habituellement On verra que ces domaines d application sont tr s sp cifiques tant par les hypoth ses qui conditionnent leur valeur d interpr tation que par le format des donn es lui m me Par cons quent la plupart des outils de traitement et d extraction de r sum s statistiques vont tre en pratique d di s un ou deux A l expression un peu pompeuse de mod les statistiques nous avons pr f r celle plus humble de techniques statistiques tant entendu que ces techniques sont presque toujours appuy es sur des mod les Cependant la d finition d une technique tant li e un certaine perspective op rationnelle donc un certain contexte il est clair que le nombre de techniques que l on peut citer est sup rieur celui des mod les auxquels elles font appel domaines d application De ce fait il serait tout fait possible de proposer une premi re classification tr s pragmatique des techniques statistiques en adoptant comme entr e le domaine d application Nous proposons la liste suivante de domaines d application des techniques statistiques Les exp riences planifi es i e contr l es courante en agronomie et en essai clinique I Les registres et les recensements a
133. tion du mod le difficile le premier est constitu par le fait que les valeurs successives d une m me variable ne sont pas en g n ral ind pendantes Le second est constitu par l explosion du nombre de param tres qui r sultent de la combinatoire des effets prendre en compte n variables explicatives _ p retards Ces difficult s sont trait s et largement r solus par la technique ARMA autoregressive and moving average model qui permet d estimer un mod le lin aire la fois efficace par ses capacit s de pr diction parcimonieux et stable 8 le cas o il y a un vecteur de variables pr dire en fonction des observations pass es de ces m mes variables voire m me d autres variables d tes externes ou for antes Ce probl me est celui des mod les quations multiples Il est tr s vaste et largement ouvert sur une autre discipline la mod lisation dynamique En effet les syst mes lin aires dynamiques de type Lotka Volterra pr dateur proie ou de type mod le d mographique de Leslie 21 peuvent s ils sont exprim s en temps discrets c est dire sous la forme d quations aux diff rences finies tre abord s dans le cadre g n ral du mod le lin aire du moins en ce qui concerne l tape de l estimation de leurs param tres Dans le cas particulier o les variables sont qualitatives le vecteur observ est un vecteur d tats qu il faut pouvoir pr dire en fonction des vecteurs d tats pr c demment
134. tract By this text we skim over of the most useful statistical methods according to the prospect of setting up information systems for environment The first part reminds the existence of several possible ways to classify statistical methods The second part describes briefly principles and usage of the main methods At first we tackle sampling and estimation techniques and we approach the distribution description of a quantitative or qualitative variable in a sample then we describe several techniques which aim to measure or to test relationships between variables In a second place we review exploratory multivariates techniques as clustering and ordination as well as temporal data series analysis All over the previous points we have focused on criteria conditionning the choice of techniques without concealing difficulties in the practice of data processing Nombreux et vari s les th mes et objets susceptibles d tre la cible d un observatoire de l environnement ne sont en g n ral pas nouveaux de ce fait ils ont d j t l objet d tudes quantitatives Les statisticiens biom triciens et informaticiens qui ont particip ces tudes ne s inscrivaient pas forc ment dans une logique de mise en place d observatoire mais ils ont compris depuis longtemps que l adaptation des statistiques aux terrains ouverts et non contr l s n cessitait une r flexion et des d veloppements particuliers ce dont t moigne l existence de nombreux manuels
135. une appr ciation sur l ensemble du syst me ou univers tudi Ce double mouvement de resserrement de l effort de description puis d extension des r sultats et conclusions soul ve de nombreuses questions qui ont conduit la construction progressive d une th orie laquelle se rattache tout un ensemble de techniques Ces techniques r pondent deux questions pratiques comment pour un budget de recherche donn choisir au mieux la fraction d l ments qui subira l effort de description C est la question de l optimisation de l chantillonnage comment partir des caract ristiques connues d un chantillon parvenir des r sultats qualifiant l ensemble du syst me C est la question de l estimation inf rentielle souvent appel e extrapolation Ces deux questions sont trait es conjointement par la th orie de l chantillonnage 5 10 2 1 1 Constitution d chantillon et estimation dans le cadre de la th orie de l chantillonnage al atoire Pour que les r sultats obtenus sur un chantillon soient g n ralisables la population l chantillon doit tre repr sentatif de cette derni re c est dire qu il doit refl ter fid lement sa composition et sa complexit La meilleure fa on d assurer la repr sentativit de l chantillon est d employer pour s lectionner les unit s ou l ments chantillonn s un processus de s lection de type al atoire Pour cela le plan de collecte doit tre tel que
136. uvent tr s larges suscitant critiques et incompr hensions de la part d un public non averti 2 1 2 Les techniques d chantillonnage par quota Nous avons vu ci dessus que la th orie de l chantillonnage al atoire ne trouve pas toujours s employer dans toute sa puissance d s lors que les variables collect es sont multiples Mais il est d autres entraves plus graves son utilisation Les plus importantes sont li es sa mise en uvre En effet le principe du tirage al atoire suppose qu tout niveau du plan on dispose d une liste exhaustive dite liste ou base de sondage des l ments du niveau imm diatement inf rieur et que cette liste doit contenir les informations relatives au x crit re s de stratification par exemple s il y a une stratification sur la variable sexe il faut la liste des individus avec la mention de leur sexe Or des listes aussi bien document es et jour ne sont pas forc ment disponibles En supposant m me que cette liste soit acquise les difficult s ne sont pas termin es car il faut maintenant s lectionner les l ments constitutifs de l chantillon par une proc dure de tirage et aller ensuite observer ou visiter les l ments s lectionn s et ceux ci seulement Or dans bien des cas il est difficile et fort co teux de programmer une rencontre avec un individu pr cis surtout s il s agit d un tre humain Pour contourner tous ces probl mes d application de l chantillonnage al
137. wer or equal than level the other regions are those with gray level above level In this application we consider the level set L to be given by L z y g x y lt level where g is the original picture Different possibilities to view the result are given Either one wants the boundary of the level set the b option draws the boundary set in a cimage boundary and p writes the coordinates of the contours into fpolygons polygons Or one wants an image of the level set then with B we obtain a black and white picture the pixels of L being black and with G the pixels of L will be drawn in color sup g z y x y L and the other pixels will be in color sup g z y x y g L For example you want the f_levelset for level 127 of an image which has only gray values 0 20 50 100 200 and 220 Then the set L will be drawn with gray 100 and the other pixels with gray 220 image seg AVIega Wavez User s IIOQUIES LIDrary one_levelset Jul Notice that L is made of disjoined in the 4 neighborhood sense connected sets which thus have closed Jordan curves as boundaries Let us give some more details about the p option The file polygons will be in the MW2 format fpolygons The coordinates of the boundary are floats as they always have a decimal part of 0 5 In figure 3 we represent a image where the pixels are represented by squares white or gray The level set gray squares is bounded by its border the black dots e which are drawn are
138. which is much easier to compute Later on Kovesi Kov96 proposed a new expression for the phase congruency with an extension to 2D features This method gives far better results than the standard Canny edge detector This is because the approach is essentially multiscale and no predefined scale of analysis is specified Also no predefined edge model is considered Different features such as a roof like edge can be picked up by the method Also no predefined global threshold is used to extract features This is a severe limitation for all other types of algorithms Implementation details in Matlab can be found in Kov96 1 4 8 SUSAN edge detector SUSAN stands for Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus Consider a circular mask lying on an edge point Ideally half of the circular area has the same intensity as the circle s center This ratio goes down to one fourth for a square angle corner and even less for sharper angles Features of interest are thus points in the image where this area Univalue Segment Assimilating Nucleus is minimum The SUSAN edge and corner detector SB94 SB97 uses no image derivatives and is non linear technique which explains the good tolerance to noise However it is conditioned by the choice of a fixed threshold of discriminable contrast 1 5 Detection of other features 1 5 1 Corners In WM92 Wang and Brady develop a curvature based method Corner detec tion is equivalent to detecting max

Download Pdf Manuals

Related Search

Modelling modelling modelling or modeling modelling news modeling madness modelling clay modelling agencies modelling fence modelling clay tool modelling meaning modelling paste modelling jobs modelling agencies near me modelling synonym modelling tools modelling spelling modelling kits for adults modelling and simulation modeling software modelling techniques modelling clay ideas modelling 3d modelling data modeling agencies nyc modelling wax modelling aac

Related Contents

Documento Edital  取扱説明書（RC－TV002AL/TV003KL）  User Manual  GT60SQ-62W製品仕様図  別表 特定品目別の判断基準等一覧表(PDF文書)  Stage Par 220  Instruction Manual Manuel D`instructions Manual de  MULTIPLEXED DIGITAL VIDEO RECORDER  User Manual  MANUAL DE UTILIZAÇÃO  

Copyright © All rights reserved. Failed to retrieve file