Interpolation spatiale avec un réseau de neurones génératif comme alternative au krigeage - Normandie Université Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Interpolation spatiale avec un réseau de neurones génératif comme alternative au krigeage

Herbert Rakotonirina
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1279897
Paul Honeine
Olivier Atteia
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1345316
  • IdRef : 078590272
Antonin van Exem
  • Fonction : Auteur

Résumé

En géosciences, les méthodes d'interpolation spatiale peuvent être divisées en géostatistiques, non-géostatistiques ou hybrides. Le krigeage est une méthode couramment utilisée en géostatistique, sous l'hypothèse d'une distribution normale des données. De plus, il peut être très gourmand en ressources lorsqu'il est utilisé pour réaliser une interpolation avec un volume de données conséquent. Les méthodes non-géostatistiques ont bénéficié des avancées récentes des Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN), mais elles exigent une quantité importante de données étiquetées pour produire des résultats performants. Les approches hybrides sont limitées de part leurs dépendances aux contraintes associées aux approches géostatistiques. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode d'interpolation spatiale non-géostatistique par apprentissage profond, en se basant sur une technique de reconstruction d'image sans entraînement au préalable, permettant ainsi de surmonter les limites des GAN. Notre méthode utilise des connexions résiduelles et un sur-échantillonnage bi-cubique dans le but d'adapter la technique de reconstruction d'image à notre application. Elle s'appuie sur un réseau de neurones convolutifs pour produire une carte à partir d'une carte de valeurs aléatoires, en réduisant la différence entre la carte générée et les valeurs observées. L'approche proposée est évaluée sur un jeu de données de modèle numérique de terrain selon deux méthodes d'échantillonnage différentes : régulière et aléatoire. Les résultats montrent des performances supérieures par rapport à l'état de l'art des méthodes l'interpolation.
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23.gretsi.krigeage.pdf (545.23 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04194187 , version 1 (02-09-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04194187 , version 1

Citer

Herbert Rakotonirina, Paul Honeine, Olivier Atteia, Antonin van Exem. Interpolation spatiale avec un réseau de neurones génératif comme alternative au krigeage. Actes du 29-ème Colloque GRETSI sur le Traitement du Signal et des Images, Aug 2023, Grenoble, France. ⟨hal-04194187⟩
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