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Les progrès de l'instrumentation, des systèmes électroniques embarqués et de l'imagerie satellite génèrent de très grandes quantités de données, géolocalisées et répétées dans le temps. Un grand nombre de variables, parfois assez fortement dépendantes, sont disponibles. Les défis posés par ces données spatio-temporelles sont multiples :ils concernent à la fois la visualisation de ces données, la définition de modèles pertinents, les méthodes d'estimation pour ceux-ci et la mise en œuvre de ces méthodes pour des ensembles de données de (très) grande taille.

Le réseau RESSTE (RESeau Statistiques pour données Spatio-TEmporelles) propose une animation scientifique autour des modèles, méthodes et algorithmes pour les données spatio-temporelles, en fédérant des statisticiens de différents horizons et des modélisateurs des autres disciplines ayant à traiter de ce type de données, en confrontant les approches et points de vue des différents domaines des statistiques. Il a pour ambition de contribuer à une plus large diffusion des méthodes en statistiques spatio-temporelles, auprès des statisticiens et des modélisateurs. A moyen terme, il s'agit d'initier de nouveaux fronts de recherche en statistiques spatio-temporelles répondant aux enjeux rencontrés par les scientifiques, et de favoriser les collaborations entre équipes de recherche.

RESSTE est financé depuis 2014 par le département MIA de l'INRA. Il compte à ce jour 63 membres dans 19 équipes (voir la liste complète ici) et est animé par un bureau de six personne:

Denis Allard, BioSP, MIA

Liliane Bel, UMR MIA, AgroParisTech

Edith Gabriel, Université d'Avignon

Cécile Hardouin, Université Paris Ouest

Thomas Opitz, BioSP

Eric Parent, UMR MIA, AgroParisTech

 

La communauté statistiques pour l'environnement du portail math info de l'INRA: