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Méthodes stochastiques
Analyse et prédiction de variables spatio-temporelles
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Nous développons des méthodes permettant d’analyser et de modéliser la manière dont des mesures environnementales sont structurées dans l’espace et le temps, en vue (i) d’appréhender sur une base statistique la compréhension des mécanismes sous-jacents et (ii) de permettre une cartographie dynamique de ces variables sur base d’outils géostatistiques. Cette approche stochastique permet d’identifier les sources importantes de variabilité ainsi que les variables environnementales qui entrent en jeu dans les différents mécanismes d’intérêt, avant même d’aborder une procédure de construction d’un modèle plus mécanistique. La recherche porte d’une part sur la caractérisation de la dépendance spatio-temporelle pour des variables de nature continue/discrète et d’autre part sur des outils performants de prédiction et de cartographie pour des variables entachées d’incertitudes (soft data) ou de nature très diverses (données de terrain, avis d’experts, base de connaissance, etc.).
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Fusion de données
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La fusion de données est une expression générique abondamment utilisée dans la littérature et dont l'idée est d'intégrer, au mieux, l'information provenant de sources diverses afin d'obtenir : une meilleure inférence, une plus grande exactitude et les meilleurs estimateurs d'un phénomène physique. Nos recherches visent de manière plus spécifique à construire des méthodes bayésiennes capables de fusionner des informations redondantes provenant de sources multiples. Notre domaine de recherche se situe principalement dans un contexte de prédiction spatiale; où ce qui est recherché est la prédiction de valeurs (ou distribution de valeurs) d'une variable d'interêt, et ce à partir de valeurs connues de variables identiques ou différentes situées en des endroits proches. Dans un contexte de modélisation, la fusion de données bayésienne est un outil performant pour obtenir des estimateurs d'une grande fiabilité. Cette méthode a jusqu'à présent été appliquée avec succès à divers problèmes tels que : la cartographie des hauteurs de nappes phréatiques, la pollution de l'air ainsi que des problèmes de télédétection.
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