Full text: Proceedings of Symposium on Remote Sensing and Photo Interpretation (Volume 2)

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ces relations sous le nom de structure . L'opération de recherche des 
structures "utiles" peut être appelée "STRUCTURATION". On doit pou 
voir "lire" l'image comme un texte : les différents caractères ou 
associations de caractères sont des "formes" du paysage, de même que 
lettres, syllabes, mots, phrases sont des "formes" du langage. Enfin, 
la dernière partie de ce système consiste à faire correspondre un 
thème ou une propriété de l'espace à chaque structure identifiée sur 
l'image (une ville peut être considérée comme un "espace construit" 
ou un "espace non cultivé"...). Ainsi, le passage des formes aux 
objets ne se fait pas par "reconnaissance des formes", mais grâce à 
des modèles. Nous appelerons cette troisième opération la MODELISA 
TION. Certains modèles complexes conduisant à la détermination des 
unités d'une carte géologique par exemple, ont déjà été définis 
d'une manière plus ou moins empirique, mais ne sont généralement pas 
encore automatisés. Par contre, nous verrons que certains modèles 
qui ont pour but par exemple d'extraire les champs cultivés, ou bien 
les routes, les rivières, sont actuellement utilisables. L'avantage 
de cette approche théorique est de pouvoir bâtir un système de carto 
graphie à "tiroirs" dans lequel un certain nombre de sous-programmes 
peuvent être utilisés pour réaliser les trois étapes de la méthode : 
texturation, structuration, modélisation, en fonction du thème précis 
de telle étude particulière. Nous avons seulement réalisé des élé 
ments du système. Certains concernent la texturation, d'autres la 
structuration ; quant à la modélisation, elle n'est encore ébauchée 
que pour des cas simples. 
III - RAPPELS DE QUELQUES METHODES DE TEXTURATION 
La TEXTURE concerne l'ensemble des caractères pris en compte 
qu'ils soient spectraux, spatiaux, mono ou pluri-image. La différence 
de parallaxe par exemple, donc l'altitude, est un élément de la tex 
ture aussi bien que la signature multispectrale. Dans les exemples 
ci-dessous, nous utiliserons tantôt une texture spectrale (cas des 
enregistrements de ERTS I), tantôt une texture spatiale obtenue par 
topologie (recherche des champs cultivés, d'une rivière, ...) ; de 
même, des éléments texturaux de caractère quelconque peuvent être 
introduits "à la main" par un interprète. 
dif f é 
guées 
repré 
pris 
Nous admettons que l'étape de texturation a pour but 
rencier toutes les classes de 1'image qui peuvent être di 
, sans nullement se soucier, au départ, de ce qu'elles pe 
senter (Brun et col., 197^)« Le mot texture est bien ente 
dans le sens général que nous venons de définir. 
de 
s t in- 
uvent 
ndu 
1) Analyse Discriminante 
(méthode "supervisée") 
C'est un procédé 
mensionnelles pour séparer 
une image M, en sous-nuages 
(1) M = U |m /j = 
utilisé en analyse des données 
une population de n individus, 
M. (ou classes d'appartenance 
multidi- 
formant 
, avec 
1
	        
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