situe au niveau 
à ces éléments du 
tatistiques corres- 
lau de perception. 
^ise de vue ou à 
appliquant ces 
ation des frontières 
nages sur une 
5 limites des 
ire des limites, 
)bjectif du type 
2s critères 
les règles de : 
ssemblance, 
ou dans l'espace 
Les connexes 
irables. 
ter la suite de 
finir les trois 
sance conditionne 
sation numérique. 
Fférents critères 
simulations 
; techniques multi- 
RETATION 
1umérique 
ler concerne 
ar la surface 
aires obtenues 
rain (pour la 
tation appliquée 
(tures caracté- 
it significatives 
; d'égal raison- 
ication doit donc 
  
relations suivantes entre les phases A, B et C. 
Selon le schéma général du paragraphe II-1, cette action répond aux 
  
  
  
Phase A Phase B Phase C 
Zonage terrain|—— Stratification” —> 
ou par cartes manuelle de 1'image 
  
  
  
Segmentation 
numérique de 1'image 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
: Bien que cette régle ne représente qu'un cas dans la méthode de photo- 
interprétation analytique, son importance doit étre soulignée, car elle permet 
de limiter les erreurs en cartographie automatique de la végétation. 
La deuxième fonction à simuler concerne la double approche à deux niveaux 
d'observation. Les algorithmes utilisés dans la phase C doivent donc traiter 
l'image en tenant compte d'environnements de taille variable. Les résultats 
obtenus peuvent faire l'objet d'un classement qui les fusionne afin de repré- 
senter la dualité de la compréhension visuelle. 
La troisième fonction est la simulation numérique proprement dite. Elle 
consiste à représenter le mieux possible les critères et les règles d'interpré- 
tation par des opérateurs spécialisés. Cette fonction est la plus importante 
car elle détermine la qualité de la modélisation (passage de la phase B à la 
phase C) dans la procédure générale. 
Si les résultats sont fournis dans une structure identique à l'image 
originelle, il est possible de traiter une image déjà classée pour lui appliquer 
de nouvelles transformations : c'est la notion de classification de 2e ordre. 
11.3.2. Notion de classification de deuxième ordre 
Dans la photointerprétation des règles sont appliquées à des textures qui 
sont considérées comme des objets identifiés pour que le raisonnement d'inter- 
prétation soit plus élaboré. Cette assimilation des phases À et B est fréquente 
dans les cas où des relations évidentes font correspondre 1 texture a 1 objet. 
Par exemple, les propriétés de couleur d'un objet végétal et de sa représentation 
dans l'image sont souvent à l'origine de ces relations. I] y a donc le besoin de 
traiter une information déjà ordonnée en classes thématiques. 
La simulation numérique de cette démarche consiste à appliquer un opérateur 
donné au résultat d'un autre traitement de l'image. C'est cette action qui est 
appelée dans ce papier classification de deuxième ordre. Des procédures d'analyse 
de texture de paysages (VERGER, 1980) ou d'aides automatiques à la stratification 
(FLOUZAT, 1977) correspondent à cette démarche. 
La mise en oeuvre la plus immédiate pour représenter une première inter- 
prétation est un classement spectral. En effet, il est toujours possible d'iden- 
tifier quelques catégories d'objets au sol par leurs propriétés spectrales comme 
le fait un cartographe. Des informations peuvent alors être obtenues par des 
critères d'interprétation de cette première carte. En particulier, la densité de 
présence et l'organisation des points des différentes classes indiquent des 
régions de même apparence. La modélisation de ces critères de densité et de 
position a été réalisée et se trouve décrite au paragraphe III.2 (simulation de 
la deuxième règle d'interprétation dans l'exemple présenté). Cet algorithme 
permet une segmentation (phase C) qui simule la stratification (phase B) définis- 
sant les zones d'égal raisonnement.