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3.3. Analyse statistique par régressions multiples 
Afin de tirer parti de l'ensemble des canaux disponibles, nous avons calculé toutes les régressions multiples 
possibles entre les taux de matière organique et les réponses dans les différentes bandes, et en particulier celles 
correspondant aux configurations de SPOT 3, de LANDSAT TM S et du futur SPOT 4. Cette analyse a été 
réalisée sur un premier lot de 45 points tirés selon une grille systématique comprenant un point sur deux du 
plan de sondage initial (Tab. 3). 
MO / TM 2,3, 4 r* = 0.20 
MO / TM 2, 3, 4, 5 r* « 0.32 
MO / TM 2, 3, 4, 7 r 2 = 0.39 
MO / TM 1, 2,3, 4, 5, 7 r 2 = 0.55 
Combinaisons linéaire de bandes spectrales 
On constate que la configuration SPOT 3 est la moins satisfaisante et que l'utilisation 
conjointe de ses trois canaux n'est pas plus performante que celle de la seule bande PIR (Cf. Tab. 2). 
L'adjonction d'une seule des bandes MIR permet un gain significatif de la régression sans 
pour autant permettre d'expliquer suffisamment de variance pour en tirer un modèle opérationnel. 
Enfin, la configuration utilisant toutes les bandes spectrales à bonne résolution spatiale 
permet d'établir une régression expliquent 55% de la variance des taux de matière organique (Fig. 5). On peut 
envisager de l'utiliser comme modèle prédictif sous réserve d'en vérifier la validité. 
MODELE DE PREDICTION VALIDATION DU MODELE DE PREDICTION 
DES TAUX DE MATIERE ORGANIQUE DES TAUX DE MATIERE ORGANIQUE 
Figure 5 Figure 6 
3.4. Validation 
Sur le lot de points complémentaire, cette dernière régression est appliquée unilatéralement de façon à 
proposer une prédiction du taux de matière organique à partir des seules réponses spectrales. Cette prédiction 
est comparée aux valeurs mesurées (Fig. 6). La corrélation entre valeurs prédites et valeurs réelles atteint un 
coefficient r 2 de 0,57, ce qui est une performance tout à fait comparable au modèle proposé.