Comparer le paradigme spatial au spatio-temporel pour estimer l’évolution d’indicateurs socio-économiques à partir d’images satellites - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Comparer le paradigme spatial au spatio-temporel pour estimer l’évolution d’indicateurs socio-économiques à partir d’images satellites

Résumé

Les méthodes d’apprentissage profond sont très utilisées pour estimer des indicateurs socio-économiques à l’aide d’images satellites. Néanmoins, la littérature néglige souvent l’aspect temporel dans ce domaine applicatif. Nous proposons de comparer une méthode spatial classique, que l’on pourrait trouver dans la littérature, à une méthode spatio-temporelle en utilisant des séries temporelles d’images satellites. Nous avons, pour cela, entrainé et testé deux architectures Transformer, sur un voisinage large autour de l’île de Zanzibar en Tanzanie, à estimer l’évolution de l’intensité lumineuse nocturne. Le modèle spatio-temporel donne des performances nettement supérieures au modèle spatial. Nous projetons d’agrandir notre zone d’étude afin de généraliser ce résultat.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-04637143 , version 1 (05-07-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04637143 , version 1

Citer

Robin Jarry, Marc Chaumont, Laure Berti-Equille, Gérard Subsol. Comparer le paradigme spatial au spatio-temporel pour estimer l’évolution d’indicateurs socio-économiques à partir d’images satellites. CNIA 2024 - 8e Conférence Nationale en Intelligence Artificielle, Plate-Forme Intelligence Artificielle, Jul 2024, La Rochelle (France), France. ⟨hal-04637143⟩
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