Mining sequential patterns from MODIS time Series for cultivated area mapping

Pitarch Yoann, Vintrou Elodie, Badra Fadi, Bégué Agnès, Teisseire Maguelonne. 2011. Mining sequential patterns from MODIS time Series for cultivated area mapping. In : Advancing geoinformation science for a changing world. Geertman Stan C.M. (ed.), Reinhardt Wolfgang P. (ed.), Toppen Fred J. (ed.). Heidelberg : Springer [Allemagne], 45-62. (Lecture notes in geoinformation and cartography) ISBN 978-3-642-19788-8

https://doi.org/10.1007/978-3-642-19789-5_3

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Résumé : To predict and respond to famine and other forms of food insecurity, different early warning systems are using remote analyses of crop condition and agricultural production, using satellite-based information. To improve these predictions, a reliable estimation of the cultivated area at national scale must be carried out. In this study, we developed a data mining methodology for extracting cultivated domain patterns based on their temporal behavior as captured in time-series of moderate resolution remote sensing MODIS images.

Mots-clés Agrovoc : télédétection, modèle mathématique, cartographie, terre cultivée, utilisation des terres, sol arable, sécurité alimentaire

Mots-clés géographiques Agrovoc : Mali, Afrique au sud du Sahara

Classification Agris : U10 - Informatique, mathématiques et statistiques
U30 - Méthodes de recherche
P31 - Levés et cartographie des sols

Champ stratégique Cirad : Axe 1 (2005-2013) - Intensification écologique

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