Ludmila Mangelinck's scientific contributions
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Publications (10)
Article dans revue scientifique avec comité de lecture.
Colloque avec actes et comité de lecture. nationale.
Our work concerns an agronomical problem, which is to recognize spatial organizations of landscape on satellite images. It focuses on the representation of qualitative spatial relationship inside object-based representation systems. In such systems, relations can be represented by objects. We propose to define two types of properties: the first one...
Today French farm enterprises are rapidly increasing their area and modifying their farming systems, land use practices, and the environment. Satellite data are useful to follow and forecast these evolutions because of their quantity and frequency. Agronomic researchers use satellite information about land-use categories and their spatial organizat...
Contrat INRA - Région Lorraine * INRA, Centre de Nancy Diffusion du document : INRA, Centre de Nancy
Citations
... R(x, y) and R(y, z) known then R(x, z) is estimated. The conjunctions of eight conditions are equivalent to the eight base relations of RCC-8 [11]. Then, computing a relation on the image is the same operation as verifying a set of conditions. ...
... Il n'est malheureusement plus développé et soutenu. Des comparaisons avec les LD avaient été entreprises alors et avaient permis d'étendre YAFOOL avec de nouveaux opérateurs, donnant à ce langage l'expressivité des systèmes de LD existants [64]. ...
... Le projet ROSA, que présente cet ensemble d'articles, s'inscrit dans une suite de travaux liant agronomie et intelligence artificielle. Partis des organisations spatiales agricoles, d'une problématique de caractérisation et de reconnaissance de ces organisations sur des images satellitaires (Le Ber et Mangelinck, 1998 ;Bachacou et al., 2004), les informaticiens se sont ensuite intéressés à modéliser leurs aspects fonctionnels. Nous avons choisi pour cela d'utiliser le modèle du RàPC, qui permet, à nos yeux, d'interroger en profondeur certaines connaissances des agronomes au travers des études de cas sur lesquelles elles se fondent. ...
... Pour la segmentation et la reconnaissance d'objets, ces relations constituent des connaissances structurelles, par opposition à l'information numérique, telle que le niveau de gris ou la texture, qui est extraite des images. Elles sont un moyen efficace de décrire des scènes structurées [24,42] et sont potentiellement utiles dans de nombreux domaines d'application : imagerie aérienne [24,26], reconnaissance de visages [8], imagerie médicale. . . Pourtant, les relations spatiales ont été relativement peu utilisées en traitement d'images. ...
... Le projet ROSA, que présente cet ensemble d'articles, s'inscrit dans une suite de travaux liant agronomie et intelligence artificielle. Partis des organisations spatiales agricoles, d'une problématique de caractérisation et de reconnaissance de ces organisations sur des images satellitaires (Le Ber et Mangelinck, 1998 ;Bachacou et al., 2004), les informaticiens se sont ensuite intéressés à modéliser leurs aspects fonctionnels. Nous avons choisi pour cela d'utiliser le modèle du RàPC, qui permet, à nos yeux, d'interroger en profondeur certaines connaissances des agronomes au travers des études de cas sur lesquelles elles se fondent. ...
... Cette collaboration a démarré entre l'INRA et le LORIA dans le cadre de la thèse de F. Le Ber [61] qui portait sur l'interprétation d'images satellitaires. Elle s'est poursuivie par la thèse de L. Mangelinck [79,80] qui a développé un système de reconnaissance de structures spatiales des territoires villageois également sur des images satellitaires. ...
... À l'heure actuelle, on définit la fouille ou extraction de connaissances à partir de données comme une activité consistant à analyser un ensemble de données brutes de façon à en extraire des informations qui peuvent être considérées comme des éléments de connaissances et donc devenir exploitables [18, 16, 10, 14] . Un système de fouille de données s'articule généralement autour de quatre composantes principales : ...
