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Résumé de la communication
La croissance rapide des villes implique la mise à jour fréquente des informations relatives au territoire à des fins de prises de décision : la télédétection et les SIG demeurent à cet égard des outils inégalés. Cependant, l’imagerie optique qui a longtemps joué le rôle de pourvoyeuse de données est tributaire de la météorologie et dans bien des cas, l’acquisition de données de base s'avère inefficace. Si l’imagerie radar quant à elle s’en affranchit, celle-ci souffre encore de l’inexistence d’algorithmes propre à son traitement. Cette recherche vise donc à mettre au point une méthodologie pertinente adaptée aux spécificités des images RSO afin d’améliorer substantiellement la caractérisation des occupations du sol en milieu urbain. A cet effet nous nous sommes basés sur des approches texturales fondées sur les statistiques de deuxième ordre et développées par Haralick (1974). La méthodologie envisagée s'appuie sur la production d'images de texture propres à ces statistiques, pour des tailles de fenêtre de pixels allant de 5 par 5 à 25 par 25. La moyenne, l'écart-type et l'entropie ont été définis comme les paramètres de texture les plus pertinents. La poursuite de ce travail vise désormais à croiser les images générées à des fins d'optimisation des résultats de la classification.
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