Objectif
To support the ongoing effort to develop indicators for environmentally sustainable development, there is a real need for research to enhance the development of technologies, which contribute to the maintenance of environmental quality (water, air, soil). The first step of such a research program consists in collecting and analysing data to provide useful tools for environmental monitoring and forecasting. Such tools would be also helpful for pollution prevention and compliance with environmental laws. Furthermore, if properly managed, they can be applied in environmental protection, for public information and lower operational costs in industry.
To build these needed tools, thanks to low cost sensor and to the new generation of SCADA (supervision, control and data acquisition) systems widely used for environmental monitoring, a lot of raw environmental data is now available in large databases. A usual approach to use this data consists in building physical models and to fit them with available data. But due to the nature of environmental phenomena (noise, non linearity, non stationarity, missing data) the data often does not fulfil the underlying hypothesis of these physical models. An alternative approach consists in relying on the data to build models following the statistical learning theory (SLT) principle. Based on such a principle our research project aims at providing tools for the analysis of these databases to retrieve models, which is called "environmental data mining". It has to be noticed that one important particularity of environmental data regarding usual data mining techniques lies in its spatio-temporal structure. The proposal objective is to develop adaptive methodology and tools to tackle this specific problem, starting from previous work in the fields of artificial intelligence learning theory, statistics, geostatistics and time series analysis.
In such cases solution of prediction and modelling problems requires innovative technology and multi disciplinary approach, which are realised in data mining and knowledge discovery. Knowledge discovery in databases is the process of identifying valid, novel, potentially useful, and ultimately understandable structure in data. The global problems to be solved by data mining are to explain the data, to make predictions about data, to summarise a large database to facilitate decision-making. The main objectives of the proposal are to develop environmental data mining methodology for structuring and building a framework of environmental data processing; to develop new function estimation and classification algorithms (identification and prediction); to develop and adapt methods for detection, analysis, modelling and predictions of extreme events in spatio-temporal processes; to develop tools for image and shape analysis of descriptive input data and data interpolation and simulation.
The scientific method used in this project consists in starting by solving real environmental problems (case studies in water pollution analysis, air quality forecasting and risk assessment) and then to compare results and methodology to generalise. The following research activities will be carried out within the project: analysis and modelling of long and short term time events, identification and monitoring of extreme events. The following tools would be used: support vector machines for monoclass and multiclass problems, support vector regression, artificial neural networks, multi-scale kernel approach, geostatistics and stochastic simulation. The central question in SLT of model selection will be addressed for this specific data using the Bayesian framework.
The first expected results are the case studies demonstrating how to solve particular problems. Based on these case studies, further results will be a demonstration of a new guideline and methodology for environmental data mining, plus free software. So development of new data based theoretical models for environmental analysis, prediction, and extreme event detection are also expected. At the end of this project educational tools (methodology + case studies + new algorithms + software) would be also provided to illustrate the proposed approach for environmental data mining.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Données non disponibles
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Données non disponibles
Coordinateur
76131 Mont Saint Aignan
France
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.