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d'imagerie : visible (0,4 - 1,1 um) ; infrarouge "fenétre" (10,5 - 12,5 um); 
vapeur d'eau (6,7 - 7,1 um). Un carré d'image peut donc être représenté dans le 
domaine spectral par un "histogramme tridimensionnel". On sait, d'aprés l'étude 
de ce genre d'histogramme en bidimensionnel (en général visible infrarouge que 
les différents types de nuages se regroupent sur ces diagrammes, par exemple 
nuages froids et brillants, chauds et brillants ... (Fig. 1). 
Certains de ces "clusters" peuvent être identifiés visuellement sur 
les histogrammes, mais d'autres sont moins distincts. 
C'est pourquoi nous avons choisi d'utiliser une méthode de regroupe- 
ment en classes automatique, la méthode des nuées dynamiques de Diday et Simon, 
aux histogrammes tridimensionnels des segments d'image METEOSAT. 
On a d'abord travaillé sur des segments de 200 sur 200 éléments d'ima- 
ges, en prenant un échantillonnage (ensemble d'apprentissage) de 8000 points. Le 
Processus itératif part de 15 noyaux de classes choisis au hasard, et converge 
généralement sur 5 à 7 classes finales. Chaque élément de l'image originale est 
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alors attribué à la classe dont il est le plus proche. 
  
  
  
  
  
  
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Figure 3 Classes obtenues par la méthode des nuées dynamiques sur la 
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zone B5, représentées sur l'histogramme bidimensionnel IR-VIS. 
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