Tableau 1. 
Valeur et vecteurs propres d'une transformation en composantes 
principales (TCP) issue d'un échantillonnage général du couvert 
forestier sur une scène TM. La matrice suggère le choix des bandes 
spectrales 4, 5 et 3 (ou 1). 
Composante 
principale 
Valeur 
propre 
Bande spectrale 
1 
2 
3 
4 
5 
7 
Vecteurs propres 
1 
1163,2 
0,09 
0,10 
0,09 
0,75 
0,62 
0,10 
2 
268,6 
0,20 
0,12 
0,24 
-0.64 
0,57 
0,39 
3 
10,1 
0,54 
0,42 
0,57 
0,13 
-0,42 
0,07 
Les images SPOT ont été peu utilisées jusqu'à 
maintenant. Des études récentes ont démontré 
que, malgré une plus forte résolution, 20 m en 
mode multispectral et 10 m en panchromatique, 
leur résolution spectrale n'offre pas le 
potentiel de discrimination auquel l'imagerie TM 
nous a habitués, particulièrement pour le couvert 
forestier. L'absence d'une bande spectrale 
située dans la zone du MIR limite certaines 
applications, comme l'appréciation du niveau de 
défoliaison en forêt ou l'évaluation de la 
régénération. En effet, les images multispec- 
trales SPOT ne couvrent que trois zones de 
spectre : V, R et PLR. Par contre, l'image 
panchromatique apporte plus de finesse dans les 
détails planimétriques. 
LES MÉTHODOLOGIES D'ACCENTUATION 
L'accentuation a pour but d'augmenter les 
contrastes entre les réflectances des divers 
objets apparaissant sur une image pour faciliter 
leur identification dans un processus 
d'interprétation analogique. Les systèmes de 
traitement numérique, quoique d'abord utilisés 
pour l'analyse statistique, la correction et la 
classification des données, sont d'excellents 
outils d'accentuation. 
Les compositions colorées 
Les accentuations les plus communes proviennent 
de la superposition de trois bandes spectrales 
sur les canaux rouge, vert et bleu d'un écran 
cathodique ou d'un synthétiseur d'images. Les 
données numériques sont habituellement étalées 
pour une meilleure exploitation des coloris 
disponibles. La superposition des bandes R, V et 
B donne une image aux couleurs normales, celle 
des bandes PIR, R et V une image fausses-couleurs 
TR. Cependant les bandes TM PLR, MTR et R 
adéquatement étalées produisent des compositions 
colorées particulièrement riches en informations 
sur le milieu végétal. Entre autres, on y 
distingue bien le résineux du feuillu, le 
résineux mûr du résineux plus jeune, de même que 
la défoliaison qui apparait d'un verdâtre 
caractéristique. Cette composition sert souvent 
d'image de départ pour guider les traitements 
numériques subséquents ou l'échantillonnage au 
sol. 
Les composantes principales 
La transformation en composantes principales 
(TCP) est reconnue comme étant une technique 
particulièrement efficace pour accentuer des 
images multispectrales. Par analyse multivariée 
les données sont décorrélées pour produire de 
nouvelles composantes-image apportant plus de 
contraste entre les objets au sol. 
Une première méthodologie d'utilisation fut 
développée pour l'imagerie Landsat MSS (Beaubien, 
1984a, 1986a). Les principales étapes 
consistaient à fabriquer une image de base pour 
faciliter l'échantillonnage de l'image, à 
échantillonner les principaux types de couvert et 
à calculer les deux premières composantes 
principales sur la base des statistiques issues 
de l'échantillonnage. Ces composantes étaient 
visionnées par le biais de la structure de 
couleurs "Taylor" (Taylor, 1974), la première 
occupant les axes "brillance" et "bleu-jaune", la 
deuxième l'axe "rouge-vert". Un étalement 
sélectif des données réparties sur les trois axes 
permettait de modifier l'image pour l'adapter au 
type d'interprétation souhaitée. Pour obtenir 
une image aux couleurs mieux définies, donc plus 
facile à interpréter, les composantes-image 
étaient couramment affichées en 3, 2 et 2 bits 
seulement. Les 128 couleurs résultantes 
simulaient une classification pouvant être 
modifiée par étalement d'histogrammes. 
Avec l'avènement de Landsat 4, TM, transmettant 
une imagerie d'une résolution spatiale et surtout 
spectrale accrue, cette méthodologie a dû être 
repensée (Beaubien, 1987). L'addition des bandes 
couvrant le MLR ajoute une troisième dimension 
significative aux données TM, comparativement à 
celles de MSS qui formaient essentiellement une 
structure à deux dimensions (Kauth et Thomas, 
1976). La troisième composante principale 
devient ainsi plus informative même si sa 
variance totale demeure relativement faible par 
rapport aux deux premières. 
Les deux principales modifications par rapport à 
la précédente méthodologie-MSS résident dans 
l'exploitation d'une troisième composante 
principale et l'élaboration d'un processus plus 
systématique d'échantillonnage de l'image pour la 
TCP. La composition colorée issue de la 
superposition des bandes spectrales 4 (PLR), 5 
(MLR) et 3 (R) étalées sur les canaux rouge, vert 
et bleu sert généralement d'image de base pour 
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