Génération de classes de transition vectorielles par recouvrement de classes floues

Nous présentons ici une méthode permettant de créer et de représenter sous forme vectorielle des classes de transition à partir d'une classification supervisée basée sur des arbres de décision flous. Cette méthode est particulièrement utile pour la classification stricte de données dont les frontières sont naturellement diffuses ainsi que pour leur représentation au sein d'un System d'Information Géographique. C'est le cas par exemple des formations forestières entre lesquels les transitions sont généralement étalées sur plusieurs centaines de mètres avec des gradients dépendant de condition environnementales locales ne permettant pas de définir une transition identique dans toutes les directions. La méthode présentée permet d'ajouter des classes lorsque les zones de transition sont trop étendues plutôt que de fixer une frontière arbitrairement