En ce qui concerne la méthode de seuillage choisie pour comparaison, les règles d'application
retenues sont les suivantes : la classification des pixels globaux s'effectue sur la base de la prépondérance en surface
d'un des quatre milieux homogènes présents localement. Chaque pixel est donc affecté à la classe k de type "eau/sol".
"conifère" ou "feuillu" la plus représentée (on regroupe ensemble les milieux "eau" et "sol" et on additionne leur
contribution respective, d'après (7)). Cette opération autorise ensuite l'application du modèle LAIk local correspondant
à la classe k. On fait,dans la pratique, l'hypothèse forte que le pourcentage en surface de chaque élément constitutif du
paysage peut être connu avec suffisamment de précision sur chaque pixel satellitaire. Cette procédure, non réalisable
en pratique, favorise ainsi fortement la méthode de seuillage classique. Malgré cela, comme nous allons le voir, les
résultats du modèle spatialisé sont sensiblement meilleurs.
Figure 2 : Scène de référence constituée de 5 x 5 pixels satellitaires comptés de 1 à 25 de gauche à droite et de bas en
haut. Chacun de ces pixels est composés de 10 x 10 pixels locaux.
Résultats
Le tableau 1 synthétise les résultats et donne, pour chaque pixel satellitaire, le LAI de référence, noté LAiréf, le LAI
modèle issu de la méthode de classification, noté LAIcla, les bornes de variation possible du LAI données par la
méthode spatialisée et le LAI spatialisé, noté LAIspa.
A partir des valeurs calculées LAiréf, LAIcla et LAIspa, on étudie les performances du nouveau
modèle spatialisé. Outre la comparaison directe des résultats, pour chaque pixel Q, les performances du modèle
spatialisé sont synthétisées dans le tableau 1 et sont exprimées en termes d'erreur relative (en pourcentage). On
constate que dans 80 % des cas, le modèle spatialisé (ou global) donne de meilleurs résultats que la méthode classique
testée. Les performances du modèle spatialisé sont les meilleures dans le cas des pixels les plus hétérogènes. La figure
3 montre graphiquement la comparaison des résultats obtenus par les deux méthodes pour chacun des 25 pixels
satellitaires. On note que pour les pixels 6, 17 et 24, la méthode classique est inapplicable et ne peut fournir de
résultats. Ceci est dû aux domaines de validité des modèles locaux qui ne sont pas respectés dans le cas de traitement
de pixels hétérogènes. Cet avantage supplémentaire du modèle spatialisé est non négligeable.