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APPORT. DES IMAGES COMPOSITES SEASAT -LANDSAT 
. POUR. L' INTERPRETATION THEMATIQUE 
COMPOSITE SEASAT-LANDSAT DIGITAL IMAGES 
FOR THEMATIC MAPPING 
par 
M. GUY, C. LALLEMAND, G. LEGENDRE, A. MARIE 
( I.F.P. - RUEIL-MALMAISON ) 
J. RIOM 
( I.N.R.A. - BORDEAUX ) 
RESUME 
Le but.de cette étude est d'examiner l'amélioration apportée par les 
données du SAR de Seasat pour l'interprétation d'une image enregistrée par 
Landsat dans la région des Charentes (France). Le mixage des données Seasat et 
Landsat est réalisé numériquement après rectification géométrique des deux 
types d'images. Afin d'améliorer l'interprétation des images Seasat une méthode 
de filtrage du speckle est proposée. D'autre part l'étude des données multi- 
spectrales du Seasat et du Landsat est réalisée grâce à une analyse en composan - 
tes principales dont on examine les résultats. Enfin on évalue l'apport de 
chaque type d'image pour l'interprétation thématique dans les deux domaines 
suivants : 
- ]a géologie ; 
- ]a foresterie . 
ABSTRACT 
This paper discuss the improvement obtained by merging SAR data 
registered by Seasat with Landsat data in the Charentes region (France). The 
merged image is obtained digitally after geometrical registration of the two 
scenes. In order to improve the interpretation of Seasat images an attempt of 
speckle noise removal is experimented. On the other hand multispectral data 
processing on the coregistered data, such as principal component analysis, will 
be discussed. Finally each kind of image is considered from a-thematic point of 
view in the two following applications : 
==: geology ; 
- forestry. 
INTRODUCTION 
Le satellite Seasat dont les paramétres ont été plus spécialement 
choisis pour l'étude des océans, se révéle étre d'un grand intérét à terre sur 
des zones à faible relief pour lesquelles ne se posent donc pas les problèmes 
d'ombre radar et de recouvrement. 
Nous avons donc choisi d'étudier une image enregistrée par le SAR de 
Seasat et dont les données corrélées numériquement étaient disponibles. Nous 
avons combiné ces données à celles de Landsat afin d'évaluer l'apport d'une 
telle image composite d'un point de vue thématique. 
  
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