@incollection{fdi:010008407,
  title = {{G}{\'e}n{\'e}ralisation d'images satellites class{\'e}es pour leur int{\'e}gration {\`a} un {SIG}},
  author = {{S}imonneaux, {V}incent},
  editor = {},
  language = {{FRE}},
  abstract = {{N}ous pr{\'e}sentons ici deux m{\'e}thodes de g{\'e}n{\'e}ralisation d'une image class{\'e}e, pouvant notamment servir de pr{\'e}alable {\`a} sa vectorisation pour son utilisation dans un {SIG} vectoriel. {C}ela permet de r{\'e}duire le volume des donn{\'e}es {\`a} vectoriser et d'homog{\'e}n{\'e}iser les pr{\'e}cisions des diff{\'e}rentes sources d'informations contenues dans le {SIG} (image de r{\'e}solution 30 m pour une cartographie {\`a} 1/200 000). {L}a g{\'e}n{\'e}ralisation pr{\'e}sent{\'e}e ici consiste {\`a} faire dispara{\^i}tre les petites plages et {\`a} simplifier les contours restants. {L}'exemple trait{\'e} concerne la constitution d'une base de donn{\'e}es sur les sols au {T}ogo, destin{\'e}e notamment {\`a} l'{\'e}valuation des ressources en terre et de leur d{\'e}gradation (projet {R}2{T}, "{R}essources en {T}erres du {T}ogo"). {L}es algorithmes propos{\'e}s sont l'agr{\'e}gation de petites plages dispers{\'e}es en plages "synth{\'e}tiques" plus grandes et la suppression pure et simple des petites plages. {I}ls sont bas{\'e}s sur des op{\'e}rateurs de morphologie math{\'e}matique. {L}a premi{\`e}re approche concerne les classes repr{\'e}sent{\'e}es par des plages de surface faible mais que leur juxtaposition sur de grandes {\'e}tendues rend significatives (ex : cultures dispers{\'e}es dans la savane). {O}n agr{\`e}ge la classe initiale en fonction de sa densit{\'e} (ex : cultures seules, cultures et savane, savane seule). {L}a deuxi{\`e}me approche consiste {\`a} supprimer les plages en dessous d'une certaine {\'e}paisseur, puis {\`a} boucher les lacunes obtenues par la classe la plus proche. {L}'impl{\'e}mentation de ces deux algorithmes est fortement automatis{\'e}e grâce aux possibilit{\'e}s de macroprogrammation des logiciels {PLANETE} et {OSIRIS}, d{\'e}velopp{\'e}s {\`a} l'{O}rstom. {C}es deux m{\'e}thodes ont donc r{\'e}pondu {\`a} quelques-uns des probl{\`e}mes typiquement pos{\'e}s par l'int{\'e}gration t{\'e}l{\'e}d{\'e}tection-{SIG}, en permettant sans intervention manuelle fastidieuse d'incorporer des r{\'e}sultats de t{\'e}l{\'e}d{\'e}tection {\`a} une base de donn{\'e}es vectorielle constitu{\'e}e. ({R}{\'e}sum{\'e} d'auteur)},
  keywords = {{IMAGE} {SATELLITE} ; {ANALYSE} {D}'{IMAGE} ; {TRAITEMENT} {D}'{IMAGE} ; {MORPHOLOGIE} {MATHEMATIQUE} ; {SYSTEME} {D}'{INFORMATION} {GEOGRAPHIQUE} ; {ALGORITHME} ; {LISSAGE} {DE} {DONNEES} ; {METHODOLOGIE} ; {SOL}},
  booktitle = {{S}urveillance des sols dans l'environnement par t{\'e}l{\'e}d{\'e}tection et syst{\`e}mes d'information g{\'e}ographiques = {M}onitoring soils in the environment with remote sensing and {GIS}},
  numero = {},
  pages = {231--246},
  address = {{P}aris},
  publisher = {{ORSTOM}},
  series = {{C}olloques et {S}{\'e}minaires},
  year = {1996},
  ISBN = {2-7099-1331-3},
  ISSN = {0767-2896},
  URL = {https://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010008407},
}