Puls Noli cU n 
Es Yh 
AU.» A MEF 
CARTOGRAPHIE PAR ANALYSE SPECTRALE 
Une première approche cartographique a été 
effectuée par l'analyse des réponses spectrales 
de différentes formes. Mais on observe une 
remarquable corrélation entre les canaux 
1,2,3,4,5,7 de la scène Thematic.Mapper. Seul le 
canal 6 n'a pas été retenu, ses caractéristiques 
radiométriques et de taille de pixels le 
différenciant nettement des autres canaux. La 
cause de cette corrélation importante est la très 
grande homogénéité du substrat, exclusivement 
sableux dans tous les types de formes. La 
radiométrie rend compte alors essentiellement des 
variations de l'éclairement dues au relief sur un 
même "état de surface" (Escadafal, 1981). 
Suivant un procédé déjà courant pour effectuer la 
segmentation automatique d'une scène dans une 
perspective de cartographie, nous avons effectué 
une classification automatique par la méthode des 
Nuées Dynamiques (Diday, 1971) à partir des 
canaux 1,3,5,7 et de la première composante d'une 
Analyse de Karunhene-Loeve des canaux 1,2,3,4,5,7 
d'un extrait de la scene Thematic Mapper centré 
sur l'Erg. Les classes ainsi crées ont des 
réponses spectrales moyennes trés corrélées dans 
tous les canaux: on constate que l'ordre des 
valeurs moyennes par classe pour un canal donné 
est identique pour tous les canaux. Cette 
corrélation a été vérifée pour les 
classifications à 7,9, 11, 13 et 15 classes (cf 
fig.2). Dans un tel- cas, le résultat d'une 
classification automatique multispectrale peut 
étre assimilé à une compression optimale des 
informations multispectrales. 
Ee: 
         
    
NE 
  
Fig. 3 
—r—  classel 
——e classe? 
—BH—— classe3 
——$9—— classed 
-———1.——- Classe5S 
—--< classes 
——6—— classe? 
  
  
—p— classe] 
  
———  elasse2 
—HB——  classe3 
——o——  classe4 
——.——  classe5 
——UD——  classe6 
—a— classe? 
—t——  classe8 
—@— classed 
—+—  Clssel0 
—Hü—— classe (1 
  
  
  
classe 12 
  
—3J— classe 13 
—H—- olasse 14 
  
classe 15 
Fig. 2: Classification automatique des pixels de 
l'image TM par la méthode des Nuées Dynamiques en 
7 et 15 classes: ordonnancement des classes selon 
les valeurs moyennes des canaux 
Extrait d'une image résultant d'une classification multispectrale à quinze classes de 
l'image Thematic Mapper. 
109