Typologies urbaines et tldtection satellitaire.

La notion de zones en milieu urbain

Alain Michel

ONERA, Direction des tudes de synthse

Bernard Lortic

Orstom, LIA, Unit de tldtection, Bondy

RSUM.- L'utilisation de l'imagerie satellitaire pour les tudes urbaines constitue d'ores et dj un outil de plus en plus usit et per- formant. Conjointement, les systmes d'information gographique permettent de manipuler la connaissance diffrents niveaux gogra- phiques. Vues de la cellule carre qu'est le pixel, les typologies usuelles de l'amg?geur paraissent souvent impropres voire inadap- tes. Ce papier plaide donc pour une redfinition des individus considrer et de la nomenclature employer afin que les spcificits des deux outils mis en ceuvre (tldtection et systme d'information gographique) puissent rendre compte d'une reprsentation de I'es- pace exploitable par l'urbaniste.

ABSTRACT.- Urban typologies and remote sensing by satellite. The concept of zone in an urban environment.- Satellite images are in increasingly wide use in urban studies while at the same time GIS have made it possible to handle geographical information at various levels. From the point of view of pixel square cells, the usual classifications of planners appear unsatisfactory or even irrelevant. This paper therefore advocates a redefinition of individuals and of nomenclature so that, owing to their specific capacities, both remote sensing and geographical information may become valid tools of space representation for town planners.

CLASSIFICATION, MILIEU URBAIN, SYSTEME D'INFORMATION GOGRA-

PHIQUE, TL~DTECTION SENSING, URBAN ENVIRONMENT CLASSIFICATION, GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEM, REMOTE

Nombreuses sont les typologies du tissu urbain et, comme le soulignent trs justement P. Antoine et al. (l),

souvent, la caractrisation du bti prend en compte divers Clments danalyse, juridiques, conomiques, morpholo- giques, sociologiques. Les praticiens sont conscients des imperfections prsentes par ces diffrentes typologies qui, par essence, sont rductrices de la ralit, mais per- mettent cependant de rpondre certains objectifs opra- tionnels prcis>>, Le problme peut se rsumer ainsi: quelles sont les typologies dfinissables partir des images de tldtection, en quoi se diffkencient-elles, en existe-t-il une meilleure que les autres? Cest en ces termes quapparaissent les objets de ce dbat.

Le terme typologie est un nologisme datant du xxe sicle signifiant tymologiquement la science du type, et plus particulirement selon P. Panerai et al., (>. Cest aussi (> (2).

Selon le dictionnaire Le Robert, le type se dfinit comme densemble des caractres organiss en un tout, consti- tuant un instrument de connaissance par abstraction rela- tionnelle et permettant de distinguer des catgories dobjets ou de faits>>. Nous retiendrons plus prcisment, ici, les notions dorganisation et de relation.

I. Quel individu ou unit spatiale retenir? Comment dfinir ceiite entitb?

La plupart des tudes ralises en milieu urbain partir de limagerie satellitaire considrent comme individu le pixel, et comme variables ses rflectances dans les diffrentes fentres radiomtriques du spectre visible ou infrarouge. Cest une option parmi dautres, qui a le mrite de la sim- plicit de sa dfinition (Clment de surface fixe au sol), et qui bnficie de lhabitude et des facilits issues des ant- cdents de lanalyse des milieux naturels par tldtection. La rsolution spatiale des capteurs, qui dfinit la reprsen- tativit (au sens de contenance) de ces individus varie de 30*30 mtres (soit 900 m2) pour Thematic Mapper de LANDSAT (sauf pour le canal thermique o elle est gale

(2) PANERAI P., CASTEX J., DEPAULE J.-C. (1975). Principe danalyse urbaine, tome 2. Rapport de recherche, 127 p.

120*1120 mtres), 20*20 mtres (soit 400 m2) pour les HRV de SPOT en mode multispectral et 10*10 mtres (soit 100 m2) en mode panchromatique.

Les premiers espaces analyss par tldtection satellitaire ont t les milieux naturels ou agricoles, qui, sauf excep- tion, peuvent tre considrs comme relativement homo- gnes par rapport aux villes. Les classifications opres sur les milieux (> ont t longtemps fondes sur la notion de signature spectrale, les notions de texture, voire de formes, nintervenant que plus rcemment. Une signa- ture spectrale est lensemble de valeurs radiomtriques que prend un Clment de loccupation du sol dans les diff- rentes fentres du spectre lectromagntique.

1. Les signafures specfrales

Une classification fiable nest envisageable que sil sta- blit une relation bijective entre classes et signatures spec- trales. Lunivocit nest possible que sil existe au moins un canal laide duquel les classes peuvent tre distingues deux deux. Crer une classification intressante nest possible que sil existe une relation forte entre thmatique et signatures spectrales; noublions pas que ces dernires ne peuvent rendre compte, a priori, que dune ralit phy- sique (mesures de luminance).

Par ailleurs, les rsultats sont dautant meilleurs que les dif- frents Clments appartenant une mme classe sont spatin- lement regroups, de telle sorte que la valeur radiomtrique nest due qu ce seul lment connu et repr.

Ces conditions, favorables OLI obligatoires, ne se retrouvent que peu lorsque lon sintresse aux villes. Nous allons ten- ter de comprendre pourquoi les modles de raisonnement en vigueur pour analyser les milieux apparais- sent inadapts en milieu urbain, et cest pourquoi il est ncessaire de mettre nu point une mthodologie danalyse adapte d ce contexte particulier.

Le pixel mixte (((mixel>>) (3) se rencontre avec Thematic Mapper sur lensemble de la ville et avec SPOT multispec-

(3) Voir les crits de S. RIMBERT et de son quipe luniver- sit de Strasbourg.

O LEspace gographique, 1992, no 2

Pixel spot Pixel spot multispectral panchromatique 20 mtres 1 O mtres

quipement scolaire

Pixel spot Pixel spot multispectral panchromatique 20 mtres 1 O mtres

entrepts

Pixel spot Pixel spot multispectral panchromatique 20 mtres 10 mtres

irands ensembles d'ha bitation . " llot 521 A03

Fig. 1 .- Superyositioiz d'un quadrillage LANDSAT Thematic Mapper (30YO in), SPOT Multispectral (20*20 ni) et SPOT Panchromatique sur deux lots aux foiictiorzs distirictes (entrepts industriels et habitations collectives).

Alain Michel, Bernard Lortic

tra1 en milieu pavillonnaire et centre-ville; il est relative- ment rare dans le canal panchromatique. En admettant que lon connaisse avec prcision la signature spectrale de tous les composants de lespace urbain (en tenant compte de sa texture, de son ge, de son exposition, de sa couleur), dsi- rer connatre la composition exacte de loccupation du sol lintrieur dun pixel revient essayer de rsoudre un sys- tme avec plus dinconnues que dquations: c d 1 nest pas possible de dterminer pour un pixel si la valeur nerg- tique enregistrke est la valeur moyenne gnrale du pixel ou la moyenne de rflectance de deux objets trs contras- ts>> (4). Quito, par exemple, plus de 10 types de bti- ments sont recenss en nioyenae par lot, et i1 ne sagit I& que des diffrences dcoulant uniquement des matriaux constituant la toiture. Associer signature spectrale

llot 502808 Centre-ville dense A Pixel thematic

mapper 30 mtres

Pixel spot multispectral 20 mtres

Pixel spot panchromatique 1 O mtres

Pixel thematic

mapper 30 mtres

Fig. 2.- Superposition d'un quadrillage LANDSAT TIzeniatic Mapper (30YO PI), SPOT Multispectral (20*20 in) et SPOT Panchromatique sur deux lots aux fonctions semblables, inais prsentant un agencement spatial distinct

(habitations aligaies et habitations parses).

Alain Michel, Bernard tortic

donc ventuellement possible daboutir une vritable typologie de lespace urbain. On conviendra aisment quune synthse, sous la forme de regroupements faisant intervenir la notion dagencement lintrieur dune zone pow interprter linformation, demeure un moment ou un autre invitable.

Raisonner par pixel. Quelles contraintes ou sous-entendus ? Cest segmenter de faon arbitraire (couper un immeuble en plusieurs parties, traiter dans le mme temps un mor- ceau de gazon et un bout de trottoir) et le plus souvent non matrise lespace urbain, alors que justement, la ville, le quartier, llot ne se conoivent et ne se dfinissent que globalement en (

4

2

,I

df

homognes dun point de vue spatial, ce qui nest vi- demment pas souhaitable pour des raisons de reprsenta- tivit statistique.

Sans un systme dinformation gographique, il est dlicat, voire impossible de localiser prcisment sur le terrain le contour des sites tmoins trac sur une composition colore LANDSAT Thematic Mapper.

Les systmes dinformation gographique localiss appa- raissent de plus en plus comme les outils privilgis de croisement de linformation en milieu urbain. Une liaison avec de tels systmes grant les donnes qui renseignent sur la ville ne peut seffectuer que sur une zone, entit significative pour lamnagement de la ville (lots, quar- tiers, etc.), reconnue et pratique pour la collecte de linformation. Affecter une quelconque partie de cette somme dinformations sociale, juridique, conomique, dmographique, une partie linentaire de liniage ou pixel qui nest pas du mme ordre que son entit de col- lecte apparat incongru, tant au niveau opratoire que thmatique.

Rsultats, quelle validit? Malgr toutes ces questions poses et ces problmes non rsolus, comment expliquer les bons rsultats, gknrale- ment publis (U)? Cela sexplique aisment, lorsque lon observe de quelle manire a t souvent effectu lchan- tillonnage pour linitialisation et la validation des classifi- cations. Gnralement, lchantillon dtermin est constitu de polygones prcautionneusement choisis (chantillonnage raisonn) sur une composition colore. Lapparence identique et homogne des polygones appar- tenant une mme classe assure une classification sans problme (du fait du rapport variance interclasse-intra- classe lev), quel que soit le mode de classification choisi, et une validation sans surprise. Malheureusement, le mode de tirage de lchantillon, tranger une quel- conque loi rgissant les probabilits, interdit une extrapo- lation lensemble de lunivers observ. Ces excellents chiffres ne sont videmment valables que pour et dans cet chantillon particulier.

(1 1) Voir la revue bibliographique en premire partie.

II. Plaidoyer pour une nouvelle approche dans Ilaboration des typologies urbaines

Sur une photographie arienne, sur le tirage grande chelle dune image panchromatique SPOT ou dune com- position colore (SPOT ou TM), seul un regard sur lensemble des Clments constituant la ville (btiment, espace interstitiel, voirie) permet de caractriser les diff- rents tissus urbains. ((La ville est un tout. Cest en effet lassemblage dClments isolables, parfaitement identi- fiables: voiries, parcellaire, btiments, espaces vides, etc. Mais en inme temps, lassemblage de toutes ces parties donne au tout une dimension supplinentaire qui iiest pas perue dans chacune des parties et qui relve justement de lurbain>> (12). Identifier visuellement, coup sr, un type de tissu urbain partir dimages de satellite fait appel tous les aspects de limage, texture, structure, topologie, organi- sation de lespace, autant de notions qui nont une significa- tion que ramenes une zone et non un point. Quel individu choisir lorsque lon sintresse une typologie de lespace bti? Btiment, parcelle, lot et quartiers consti- tuent par ordre croissant les diffrents niveaux de lecture que pratiquent habituellement les urbanistes. Le problme, si problme il y a, rside donc dans le choix du niveau. Dun point de vue de tldtecteur, lindividu doit possder plusieurs qualits, principalement pouvoir tre dtect et individualis sur une image et constituer un ensemble coh- rent. Du point de vue du tldtecteur, on voit que le choix ne peut se faire quentre lot et quartier (au sens de zone homogne et dont lhomognit constitue le principal cri- tre de distinction). Deux orientations sont alors possibles, soit un dcoupage de lespace en fonction de zones homo- gnes (exemple: lissage de limage dans la direction de variance locale minimale, filtres de NAGAO), soit une seg- mentation utilisant la voirie pour dfinir les individus que sont alors les lots dlimits par la voirie. Ces deux concep- tions possdent chacune des avantages et des inconvnients, dont il convient de faire rapidement 1 inventaire.

(12) Extrait de BONNADONNA S. (1985). Forines zdmines. tude mene dans le cadre de IENPC, 280 p. Dans cette tude, lauteur tente de dgager une relation entre forme et fonction en se fondant sur lanalyse du parcellaire urbain pralablement mesur et quantifi.

Alain Michel, Bernard tortic

La mthode des zones homognes propose un dcoupage qui a de fortes probabilits de correspondre effectivement un espace . Lapparence dfinit alors lobjet. On perd ici une dimension de la complexit de la ville, qui veut quun grand ensemble soit constitu dune partie consacre aux btiments, dune autre rserve aux voitures, et quelquefois dun espace vert (ces parties pouvant tre spatialement spares), concourant la dfinition des types reconnus par les praticiens de lespace urbain.

A linverse, la seconde conception sexpose aux inconv- nients dun dcoupage fond sur une limite qui na pas de rapport avec le contenu et qui peut donc inclure lintrieur dun mme individu plusieurs espaces bien distincts dun point de vue urbain (fonctions, usage, culture, etc.). Il sagit alors dun espace ccconiposite B dolit la complexit mme peut tre significative dun type urbain ou d M I Z tissu instable en cours devolution. Les figures 3 et 4, images panchromatiques SPOT, plaident en faveur de cette concep- tion; terrain industriel (zone 105), franges urbaines (zones 104 et lOZ), pavillonnaire dense (zone 264) et centre-ville (zone 259) se diffrencient sans ambiguit lorsque lon porte un regard global (prenant en compte la notion dagen- cement) sur le paysage urbain. Par contre, la prise en compte des seules valeurs de pixels ne peut aboutir au mieux qu une typologie des matriaux de construction, des matriaux recouvrant le sol, et de leurs combinaisons.

Cest cette dernire vision globale de lespace urbain que nous reconnaissons et qui reflte la ralit urbaine telle quelle existe, avec sa complexit et ses contradictions. Cest donc cette dfinition de lindividu qui sera retenue. () (13). Lun des avan- tages immdiats qui dcoule de ce choix rside dans la somme souvent importante des informations collectes OLI regroupables ce niveau et permettant une description trs ouverte (au sens de non dirige vers une problmatique prcise) de cet individu. En particulier, lobjectif dmogra- phique du programme de recherche saccommode volon-

(13) CASTRE J., DEPAULE J.-C., PANERAI P. (1977). Formes urbaines: de llot ii In barre. Paris: Dunod, 230 p.

tiers de ce dcoupage, qui correspond celui des instituts de recensement (14), comme lindividu du premier degr du sondage simul Marseille et ralis Quito.

111. Mthode dlaboration dune typologie

Nous allons maintenant suivre les diffrentes tapes que ncessite llaboration dune typologie, tant bien entendu quil sagit ici dune laboration, aucune nomenclature ntant en principe adapte dcrire des types et leur rela- tion, compte tenu de laspect novateur de linstrument de mesure (donc des variables), et de lindividu (15). Cette laboration ne peut se faire que sur chantillon, le regrou- pement des individus ne pouvant tre contrl et interprt que dans le cas deffectif limit.

1. P roblmatique

La problmatique est trs simple bien qu plusieurs niveaux. Quel type de tissu urbain peut-on dfinir partir des variables que nous retenons? Quelles autres variables (informations) faudrait-il prendre en compte pour aboutir une typologie plus communment utilise par les amna- geurs? Est-il possible dextraire de telles informations dune image de satellite et quel prix (16)?

2. Delimitation et partition de lunivers dtude

En ce qui nous concerne, lunivers est dlimit par la sur- face urbanise couverte par la base de donnes intgre de Marseille, et de fagon automatique partir dimages de satellite Quito. Dans ces deux cas, cet univers inclut tous les types de tissu urbain dchiffrs.

La dlimitation prcise du territoire dtudk conditionne trs fortement les types de variables issus de lanalyse

-..

(14) Le dcoupage INSEE correspond aux lots dans plus de

(15) Cette partie est trs largement inspire de louvrage de

(16) Au sens de dure de dveloppement de programmes

90% des cas.

P. PANERAI, Prirzcipes danalyse urbaine, op. cit.

informatiques appropris ou de temps de calcul.

O LEspace gographique, 1992, no 2

Fig. 3.- Iiiiage SPOTpnricliroiiiatique du 6 juin 1986 Qcrito (quateur): terraiiz industriel (Lotie l05), fianges urbaines (zoiies 104 et 102).

4 b

Fig. 4.- linage SPOT yanchromatique du 6 juin 1986 Quito (quateur): yavilloanaire dense (zoiie 264), centre-ville (zone 259).

Alain Michel, Bernard Lortic

dimages de satellite et aptes dcrire les individus. De mme, il est conseill de rduire le domaine dtude en fonction des spcificits des diffrents types dindividus. Une premire prclassification grossire ne peut que favo- riser une discrimination plus subtile ultrieurement. En effet, ce ne sont pas les mmes paliers ni les mmes canaux qui sont les plus discriminants, suivant que lon sintresse un milieu dominante plutt urbaine ou plutt agricole.

3. chelle de lanalyse

La taiile du pixel (100, 400, 900 m2) fixe un seuil minimal de finesse de la nomenclature en dessous duquel il est illu- soire de travailler, compte tenu de la taille des objets urbains que lon peut distinguer. En f a i t le choix de 1 chelle laquelle on observe les individus influence considrablement le genre de type que lon peut dfinir (il en interdit certains, en favorise dautres). Pratiquement, il est dlicat de travailler une chelle suprieure 1/15 O00 lorsque lon a acquis une image panchromatique SPOT. On notera avec intrt que cette chelle correspond celles des documents graphiques utiliss dans le cadre des schmas directeurs.

4. Outils de mesure et variables

Loutil de mesure est ici le capteur (TM de LANDSAT ou HRV de SPOT) qui mesure la luminance des objets regrou- ps dans un pixel. chaque individu (lot), on peut donc associer un histogramme des valeurs radiomtriques dans les diffrents canaux du spectre. De plus, lagencement spatial des pixels constituant llot doit tre pris en compte. On parle alors de texture.

Certains Clments urbains comme les btiments possdent des formes et se rpartissent dans lespace dune faon sou- vent caractristique et peuvent aider attribuer une fonc- tion la zone qui les inclut. I1 est donc souhaitable de chercher caractriser les lots laide de variables qui dcrivent prcisment morphologie et topologie. Les possi- bilits de vises obliques du satellite SPOT laissent prsa- ger, dans un avenir proche, la disponibilit dune information concernant la hauteur des btiments. Une va- luation de la hauteur du bti en seulement trois postes per- mettrait sans aucun doute de lever lambigut quant la fonction du btiment, et par consquent faciliterait une

dtermination du type de tissu urbain auquel il appartient. De ces trois grands types dinformations (luminance, tex- ture-structure, topologie-volume), certains ne peuvent videmment prendre cohrence quau niveau o ils sont dtectables visuellement, cest--dire au minimum (spatia- lement parlant) au niveau dune zone. Le premier type dinformation est gnralement considr comme le mieux connu, cependant peu de travaux considrent comme individu une zone. Ils nont dom pu rsoudre le problme de sa caractrisation. Pour notre part, nous avons opt pour une caractrisation de la distribution des valeurs radiomtriques dans les diffrents canaux en fai- sant appel aux quantiles qui sont dfinis sur la base dune quipopulation un niveau global (17). Cette caractrisa- tion constitue nos yeux un juste milieu entre une infor- mation trop riche et donc trop lourde manipuler (problmes informatiques) et une information trop floue pour esprer classer nos individus de faon thmatique- ment intressante.

Plusieurs paramtres ont t mis au point pour rendre compte de la texture (matrice de Co-occurrences de niveaux de gris, autocorrlation spatiale, variogramme, transforme de Fourier. ..I; cependant ces variables, qui possdent un fort pouvoir discriminant, font appel des mthodes dlaboration trop lourdes mettre en ceuvre ds lors quil sagit de caractriser autant dindividus (plusieurs milliers), ici les lots. Aucune rponse satisfai- sante na pu tre apporte ce sujet. Nous nous contente- rons donc, pour apprcier la texture dun individu, dindications concernant la distribution (quantiles) de lcart-type local dans le canal panchromatique.

Quant aux informations susceptibles de renseigner sur la forme, lagencement OLI la hauteur dobjets urbains (bti- ments essentiellement), la littrature nen fait notre connaissance aucunement cho. Dans ce domaine, tout reste encore dfinir et dvelopper., ,

(17) Cela signifie que, tous individus confondus, les effectifs de chaque quantile sont gaux. Ce nest certes, pas une dfinition optimale des seuils des quantiles, et il serait prfrable de fixer ces seuils en tenant compte de valeurs radiomtriques significa- tives dun point de vue thmatique, prenant en compte les signa- tures spectrales des matriaux.

O LEspace gographique, 1992, no 2

5. Mthode de classement

Dans utz prenzier tenzps, il serait hasardeux de mettre en uvre une mthode de classification supervise. Ei? effet, une telle dniarclie supposerait quil existe une vision pri- vilgie de lespace urbain, quelles que soient 1 approche ou la mthode suivies, ce qui serait pour le moins rduc- teur, ou faux. Le a o u v e b instrument de mesure que constituent les capteurs HRV ou TM, la dfinition dun individu complexe, permettent denvisager une approche fonde sur des concepts a priori diffrents, mais quil reste justement dfinir. Pour ce faire, il convient de regrouper tous les individus qui se ressemblent le plus suivant des cri- tres au pralable clairement dfinis (une distance par exemple), en opposition avec ceux dont ils se distinguent le plus, ce qui permet de dfinir un certain nombre de critres de diffrenciation (ou proprits). 11 est conseill de mettre de ct les individus qui semblent nappartenir aucune des familles qui apparaissent ou qui, linverse, peuvent appartenir plusieurs de ces familles.

6. laboration des types et thmatique

Aucune nomenclature prcise ne peut tre fixe ds le dpart: dobjet urbain nest pas abstrait, universel, idal, typique, mais concret, localis et spcifique>> (18); seules demeurent les limites imposes la fois par les variables (et donc loutil de mesure) et le type dindividus. Compte tenu du choix que nous avons effectu (individus, variables), cest bien une description du tissu urbain que nous dsirons aboutir.

Dcrire prcisment, puis numrer de faqon la plus exhaustive possible les proprits communes aux individus qui appartiennent un mme groupe, essayer de dfinir un archtype pour chaque classe, telles sont les tapes obliga- toires de la dfinition des types, qui dbouchera alors logi- quement sur la prsentation de la nomenclature retenue. Cette nomenclature orientera les axes thmatiques, quil sera possible dexplorer. Cependant, mme lorsque 1,011 sappuie sur un instrument de mesure prcis, il ne faut pas

(18) MERLIN P., CHOAY E, op. cit. (19) ANTOINE P. et al., Op cit.

oublier que cctoute typologie de lhabitat demeure empreinte de subjectivit et que les frontires entre les dif- frents types dhabitat demeurent trs floues), (19).

Conclusion

Lexploration mthodologique dlots dcrits par des variables caractrisant leurs distributions radiomtriques nest pas contradictoire avec une tude pousse des signa- tures spectrales des matriaux utiliss en milieu urbain. Les deux conceptions qui semblent saffronter (pixel et zone) sont plus complmentaires que contradictoires. En effet, une meilleure connaissance des signatures spectrales des matriaux ne peut que prciser les seuils thmatiquement pertinents dans les diffrentes bandes spectrales; une tude des rapports entre matriaux de construction et usages du sol oriente vers la constitution de typologies, de mme que ltude des distributions spectrales des lots tend amlio- rer la connaissance de lorganisation spatiale dtectable par imagerie satellitaire.

Par contre, il devient urgent de mettre au point des mesures prcises et peu coteuses de texture-structure et dindica- tions topologiques partir dimages de satellite, plus parti- culirement partir dimages panchromatiques SPOT, particulirement bien adaptes la description de zones urbaines.

Manuscrit dpos en inais 1989

Rfrences

Travaux de Iquipe de recherche de IOrstom

DLREAU E (1986). propos du traiteinent irforinatique de doa- nes localises. Une exprience en cours: tldtection et obsenmtion des populations urbaines. Paris: Orstom, numro sur le traitement des donnes localises, coll. (Colloques et sminaires>>, p. 263-286.

DUREAU E (1988). propos de lanalyse des systnzes rsiden- tiels. propos de lenqute migrations ralise Quito (quateur) en dkcernbre 1987. Communication prsente au colloque Migration, changements sociaux et dveloppe- ment,), Orstom, Paris 20-22 septembre 1988, 17 p.

Alain Michel, Bernard tortic

DUREAU E, BARBARY O., LORTIC B., MICHEL A. (1988). Utiliser la tldtection spatiale pour produire rapidenient des don- nes dinographiqiies en ville. Lexeniple de Quito (pa- teur). Communication soumise au colloque ISTED, Lyon, 1988.

DUREAU E, LORTIC B., MICHEL A., SOURIS M. (1987). Tldtec- tion et systnie dinformation gographique. Communication au Forum international de linstrumentation et de linforma- tion gographiques, Lyon , 10-13 juin 1987, 15 p.

MICHEL A., DUREAU F., LORTIC B., SOURIS M. (1987). Mise ail point des %odes danalyse des iniages satellite ci haute rsolution et valuation des informations foiirriies par ces inzages. I : tude statistiqiie du descripteur