DALLA MURA , Mauro

The classification of an annual time series by using data from past years is investigated in this letter. Several classification schemes based on data fusion, sparse learning, and semisupervised learning are proposed to address the problem. Numerical experiments are performed on a Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer image time series...

In this work, we propose a novel linear classification scheme for non-stationary periodic data. We express the classifier in a temporal basis while regularizing its temporal complexity leading to a convex optimization problem. Numerical experiments show very good results on a simulated example and on real life remote sensing image...

This article proposes a supervised tensor-based learning framework for classifying volcano-seismic events from signals recorded at the Ubinas volcano, in Peru, during a period of great activity in 2009. The proposed method is fully tensorial, as it integrates the three main steps of the automatic classification system (feature extraction,...

L'imagerie hyperspectrale (IH) est à l'heure actuelle encore trop peu considérée, pourtant ses spécificités en font un auxiliaire de poids pour le suivi des éléments du milieu urbain. Le projet HYEP a pour objectif de proposer un panel de méthodes et de traitements appliqués à l'imagerie hyperspectrale tout en comparant à celles d'autres...

L'imagerie hyperspectrale (IH) est à l'heure actuelle encore trop peu considérée, pourtant ses spécificités en font un auxiliaire de poids pour le suivi des éléments du milieu urbain. Le projet HYEP a pour objectif de proposer un panel de méthodes et de traitements appliqués à l'imagerie hyperspectrale tout en comparant à celles d'autres...

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La biodiversité est un capital naturel agissant sur les fonctions des écosystèmes et qui fournit des services et des avantages importants, allant des besoins alimentaires au patrimoine culturel. Cependant, les espèces disparaissent actuellement à un rythme 100 à 1000 fois supérieur au rythme naturel.Bénéficiant du label SCO (Space Climate...