Idéalement, l'analyse du paysage, devrait tenir compte de la répartition 
spatiale des objets entre eux, à l'intérieur de la zone d'étude locale. Ceci 
est éminemment compliqué, et bien qu'il existe des méthodes utilisant ces cri- 
téres, elles sont encore aujourd'hui d'un coüt informatique prohibitif pour 
des grandes images ce qui est notre probléme puisqu'on veut appliquer une géné- 
ralisation sur une image de la taille d'une scène Landsat complète avec un 
temps d'ordinateur qui doit rester assez notablement inférieur au temps qu'il 
faudrait pour faire la généralisation à la main. On va donc se limiter à la 
définition d'un paysage en terme de proportion locale des différents thèmes 
d'occupation du sol. 
Il faut maintenant se fixer une taille de zone à généraliser sur laquelle 
on va pouvoir se définir un paysage local. Cette taille dépend évidemment d'une 
part du type de zone sur laquelle on travaille, d'autre part de l'échelle ä 
laquelle on souhaite fournir le document. 
Il faut encore définir ce qu'on entend par local, c'est-à-dire se définir 
les zones d'étude pour chaque point. Il existe deux méthodes principales : 
. Soit par extension d'un petit voisinage, la zone étant considérée 
comme homogène, tant que l'adjonction d'un nouveau pixel ne modifie 
pas trop sa composition. L'analyse se fait donc sans recouvrement et 
avec une taille variable. 
. soit on se fixe une fenêtre dont la forme importe assez peu, pourvu 
qu'elle ne comporte que des dissynétries adaptées au paysage (donc en 
pratique symétrique), mais dont la taille a une importance considérable 
quant au résultat puisque cette taille fixe le niveau de généralisation, 
aux extrémes : 
a 
taille égale a 1 = on ne généralise pas 
taille égale à celle de l'image : on obtient un seul paysage entre 
les deux on peut avoir une infinité (ou presque) de niveaux de généra- 
lisation. 
Nous avons opté pour la fenétre glissante de taille fixe qui est la mé- 
thode la plus simple, trop simple sans doute, mais suffisamment performante. 
Il serait préférable afin d'avoir une fenêtre symétrique, de la prendre 
de forme circulaire, mais le voisinage circulaire, s'il a des propriétés topo- 
logiques qui le rendent attrayant, est malheureusement assez peu adapté à la 
description en lignes et colonnes d'une image maillée classique:. On a donc 
- 
choisi une fenétre carrée centrée sur le pixel à étudier. 
b/ Pour chaque pixel on calcule donc l'histogramme local sur la fenétre ainsi 
définie et on forme une image ayant n canaux, oü n est le nombre de thèmes 
d'occupation du sol. On a donc à classer une image dans IR" ce qui est un pro- 
blème théoriquement connu. D'un point de vue informatique, il ne faut pas ou- 
blier que : 
. l'image se situe dans l'hyperplan de R"perpendiculaire 3.15.15 bissec- 
trice, donc est en fait une image dans : 
. la variation d'un pixel à son voisin est lente puisqu'ils ont t(t-2)/2 
pixels communs (t est le côté de la fenêtre). 
La distance à utiliser sur cet espace sera la distance la plus naturelle 
compte tenu de la signification des vecteurs soit d( X,Y) =X |X:-Y:| = 
somme des écarts. 
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