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CLASSTFICATION MULTITEXTURALE APPLIQUEE 
A DES IMAGES DE SATELLITES 
by 
D. GAMBART 
CESR 
9 avenue du Colonel Roche 
31400 Toulouse 
FRANCE 
Les méthodes de classification utilisées en traitement d'image 
de télédétection (visible et proche infrarouge) sont principalement 
multispectrales. L'évolution du pàysage apporte également des indications 
utiles à l'identification des objets : la variation temporelle de l'infor- 
mation spectrale peut étre donc prise en compte. Les classifications 
multispectrales et multitemporelles ont permis d'obtenir d'excellents 
résültats. Dans certains cas, toutefois, des échecs ont été constatés : 
il a été impossible de séparer des classes. Les méthodes citées ne tiennent 
pas compte de toute l'information de l'image. Elles considérent le point 
à l'état isolé sans faire intervenir l'information spatiale contenue dans 
le voisinage d'un point. C'est pourtant ce que fait le photointerpréte en 
traitement analogique. Il reconnait une zone, une classe gráce à sa texture. 
La communication proposée ici utilise des méthodes de classifi- 
cation supervisée non paramétriques, dans lesquelles interviennent des 
indices de texture lorsque les données multispectrales seules ne suffisent 
pas. Un ou plusieurs indices de texture apportent des dimensions supplé- 
mentaires à l'image multispectrale originale à classer. Une amélioration 
de la classification de diverses régions a été obtenue, ces régions sont 
citées en exemple : une région tropicale (Sumatra), deux régions forestières 
tempérées (la forêt landaise, la forêt de la grésigne). 
Une comparaison de divers types d'indices texturaux a été 
effectuée, ce qui a permis de tester leur efficacité sur ces zones.