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De même une étude d'occupation du sol verra son nombre de classes 
croitre pour atteindre la précision de l'ilot, voire même mieux dans certains 
cas. Ainsi à Dakar, la Zone Industrielle est nettement différentiable du reste 
de la ville. De plus, certains sous-quartiers de zones d'HLM sont individua- 
lisables. À Niamey, les quartiers nouveaux construits ont pu être séparés de 
ceux en construction. On peut aussi étudier et cartographier certains para- 
métres d'environnement comme la quantité de biomasse, paramétre indispensable 
tant pour l'analyse urbaine instantanée, que pour des prévisions futures. 
Les études d'évolutions bénéficieront de l'aspect multi-temporel 
de l'imagerie spatiale, avec bien sur un degré de précision plus grand. L'évo- 
lution du schéma urbain pourra étre apprécié tant sur le plan du contenu des 
ilots ou quartiers, que sur celui de l'extension spatiale proprement dite. 
L'un des domaines ou l'image SPOT sera la plus utile est celui des 
études projectives. En effet, la visualisation de la ville et de son environ- 
nement proche permettra à l'aménageur de voir l'impact de différentes réalisa- 
tions sur certains paramétres écologiques ou économiques (comme justement le 
degré de verdurisation). Il sera possible de visualiser l'évolution urbaine 
= 
future, donc d'assurer une meilleure planification à moyen et long terme. 
4, Traitements 
Les algorithmes de traitement actuellement existants, et utilisés 
pour les images LANDSAT, se révëlent malheureusement pour la plupart ineffi- 
caces pour le traitement des images SPOT. En effet, l'image LANDSAT, comme 
nous l'avions dit, permet une séparation en peu de classes ; Cependant elle 
offre l'avantage d'effectuer dès la saisie des données une généralisation 
cartographique, ce qui est ce que l'on cherche dans la plupart des cas à obtenir; 
En revanche les images SPOT, qui sont beaucoup plus précises, perdent cette 
généralisation. C'est ainsi, par exemple, qu'une usine et sa cour peuvent appa- 
raitre comme quelques pixels ne se rattachant à aucun centre de classe forte- 
ment représenté, mais dont l'information demande quand même à être traitée. 
Nous pourrions multiplier de tels exemples à l'infini, il suffit de regarder 
une simulation SPOT pour s'en convaincre. 
C'est ainsi que les critères d'identification et de classification 
devront être basés sur l'étude des textures de l'image autant que sur l'étude 
purement radiométrique. Ou, en d'autres termes, l'image devra être photo- 
interprêtée afin de dégager toute l'information qu'elle contient. Ceci se 
fera éventuellement sans l'aide d'un ordinateur, lorsque les algorithmes ne 
sont pas encore implantés, mais lorsqu'on désirera un traitement automatique, 
il faudra reprogrammer une grande partie des mécanismes du photo-interprété 
pour obtenir des résultats satisfaisants. 
Cependant, il faut bien se garder de désirer un automatisme intégral. 
Ainsi certains traitements sont plus rapides visuellement qu'à la machine 
(bien que le progrès technologique en informatique risque de rendre cette 
affirmation vite périmée). I1 faut alors concevoir le traitement dans le sens 
d'une plus grande interactivité entre l'interpréte et la machine, qui sera là 
comme élément de calcul et d'aide à l'interprétation. Par exemple un découpage 
en quartiers homogènes, qui est actuellement rapide visuellement, ne l'est 
pas encore automatiquement. On pourrait alors concevoir un traitement interactif 
ou le découpage initial serait rentré par l'interprête, chargé à la machine 
d'effectuer le calcul des paramëtres à l'intérieur de la zone ainsi crée. On 
ferait alors de la "photo-interprétation assistée par ordinateur".