Cet ouvrage traite des avancees en analyse des series chronologiques d’images de teledetection par apprentissages statistique, automatique et/ou profond. Il presente un eventail de modeles mathematiques, de methodes d’extraction d’informations spatio-temporelles et d’applications en observation de la Terre. Detection de changements et analyse des series temporelles d’images 1 est structure selon les strategies d’apprentissage supervise, semisupervise et non supervise sur les series temporelles d’images optiques et radar a synthese d’ouverture. L’ouvrage met en lumieres des contributions sur la detection de changements multidates dans des donnees mono- et multi-modales, sur les classes de transitions et d’entites dynamiques, sur l’analyse des tendances et des fluctuations spatio-temporelles, ou encore sur le suivi et l’analyse predictive d’evolution. De nombreuses applications illustrent les etudes sur l’evolution de la surface terrestre (cartographie d’exploitation des terres, analyse de l’etat des glaciers, dynamique urbaine, evaluation de la neige, etc.) et sur les risques naturels (evaluation des inondations, activites volcaniques, surveillance des avalanches, etc.). Les orientations futures sont egalement exposees.
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