la structure de 
classiques" ä 
ansformée 
de nature 
ocale d'apparte- 
la segmentation 
information 
sont les fréquences 
ttribué l'infor- 
d'une sorte de 
is thématiques 
l'origine, chaque 
asses de départ 
jixels répondant 
iantillonnage. 
ie signification 
constante (4A). 
\ 
Met Yéde la 
somme de valeurs 
Ces informations 
S pixels dans les 
tion. Aussi, 
es de -1, les zones 
e sur l'un d'entre 
éfinit le complément. 
egmentation zonale" 
t donc une bonne 
   
III.3 SIMULATION DE LA TROISIEME REGLE : 
SIGNIFICATIVES. 
COMPOSANTES CONNEXES 
Le résultat de la classification de deuxième ordre sur l'image trans- 
formée est formé de zones compactes qui sont les entités intéressantes. Ce 
caractère morphologique fait que ce ne sont plus les pixels qui sont traités 
mais les composantes connexes. 
Pour que les composantes connexes significatives soient retenues, la 
règle B3 indique qu'elles doivent être voisines de la Garonne. Ce voisinage est 
détecté par la méthode suivante. Une image bidimensionnelle est formée : 
- de la classe des zones à grande fréquence locale de forêt et à 
faible fréquence locale de terres agricoles, 
- de la classe des zones à grande fréquence locale de surfaces en 
eau obtenue par la transformation dans l'espace des classes. 
Ces deux classes sont considérées comme des canaux auxquels est 
appliqué un classement mettant en évidence les points communs et voisins entre 
les deux ensembles. Sont alors extraites les composantes connexes du premier 
canal de cette image si elles ont des points communs ou voisins avec la classe 
u Eau" 2 
Le résultat peut contenir des éléments sans intérêt qui introduisent 
des données finales fausses. En effet, les composantes connexes "Eau" qui sont 
compactes et de petites surfaces ne représentent pas la Garonne. Elles peuvent 
ainsi provoquer la rétention d'entités non significatives. Un filtrage sur ces 
critéres de forme s'imposerait alors sur la canal "Eau" de cette image bidimen- 
sionnelle. Cependant, cette opération a paru inutile puisqu'elle n'affecte pas 
le développement de la méthode. Le résultat final (IV-2) montre que le nombre 
de pixels ainsi retenus peut être négligé. 
III.4 QUATRIEME REGLE : DETERMINATION DES PIXELS RECHERCHES 
La quatrième règle (B4) de détermination des pixels “peupliers” étant 
la somme des règles précédentes (B1 + B2 + B3), sa simulation est effectuée par 
la somme (CI + C2 + C3) des simulations précédentes. 
Or, la règle B3 représente une sélection des données obtenues en B2. 
La simulation numérique C4 de la règle B4 peut donc se ramener à l'opération : 
C4 = C1 + C3 
L'algorithme de simulation est donc simple puisqu'il s'agit de 
réaliser l'intersection de deux ensembles définis par : 
- la classe forét de la simulation de la première règle 
- les composantes connexes significatives de la simulation 
de la troisième règle. 
Le résultat est donc immédiat et contient les pixels déterminés par 
la définition des points de peupliers. 
Les pixels de chêne pédonculé forment l'ensemble complémentaire du 
peuplier dans les pixels de forêt (règle B'4). 
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