[en] The conception of geomatic simulation models applied to environmental dynamics aims to carry out past and present dynamics, to reveal the characteristic spatiotemporal behaviour and, through a rule base, to anticipate future changes, or at least, to build foreseeable scenarios in the short to medium term. Modelling environmental dynamics contributes to understanding and anticipating future developments, forecasting and simulation tools provides a decision support for environmental management.The geomatic simulations are based on spatiotemporal databases (mainly land use maps). In order to build these databases aerial and satellite remote sensing, but also any other tool providing both, analogue and digital, classification has an inescable role. In the framework of several research projects focused on the analysis and the implementation of simulation models applied to environmental dynamics, the usefulness of classification procedures recently implemented in the IDRISI Taïga GIS such as segmentation to obtain chronological land use maps supporting these models has be shown. In practical terms, the segmentation classification approach is being applied to aerial orthophotographs as an alternative to the classic manual photo interpretation. This paper shows the results of the construction of a time series of land use maps in the Eastern French Pyrenees. A purely spectral segmentation has been applied to the BD Ortho 2004 (Institut géographique National, France), a digital aerial photography with three visible RGB bands, and to an older one which had to be scanned and subsequently orthorectified (1980, panchromatic). In the next step, the main class drawn from a supervised classification is assigned to the segments. This paper explains the implementation and discusses the results. The principal conclusion is that the automation made by the presented method allows important savings in time and work during the detection stage of homogeneous spatial units and the allocation of attributes. This represents an effective help for configuring series of chronological databases.

[es] El desarrollo de modelos para la simulación de dinámicas ambientales o simulaciones geomáticas, persigue trazar las evoluciones del pasado y actuales, extraer los comportamientos espacio-temporales más característicos y, mediante una base de reglas, prever los cambios futuros o, al menos, construir los escenarios previsibles a corto y medio plazo. Modelizar dinámicas ambientales contribuye a comprender y prever la evolución futura, y la simulación prospectiva proporciona una herramienta de ayuda a la decisión para la gestión ambiental. Las simulaciones geomáticas se apoyan en bases de datos espacio-temporales (principalmente en cartografías de usos del suelo), en cuyo proceso de elaboración tienen un papel fundamental la Teledetección aérea y de satélite, y todas aquellas herramientas de clasificación tanto analógicas como digitales. En el marco de varios proyectos de investigación centrados en el análisis y puesta en funcionamiento de modelos de simulación de dinámicas ambientales, se está potenciando la utilización de procedimientos de clasificación recientemente implementados en el SIG IDRISI Taïga para obtener la cartografía cronológica de usos del suelo en la que se apoyan dichos modelos. En concreto, el método de clasificación por segmentación se está aplicando a ortofotografías aéreas, como método alternativo al clásico de fotointerpretación manual. En este trabajo se muestran los resultados de la construcción de una serie cronológica de usos del suelo en los Pirineos Orientales franceses. Una segmentación puramente espectral ha sido aplicada a la BD Ortho del Institut Géographique National (Francia) de 2004 (fotografía aérea digital con tres bandas RGB del visible), y a la fotografía aérea escaneada y posteriormente ortorectificada más antigua (1980, pancromática). Los segmentos sirven a continuación como entidades espaciales a los que se les atribuye la clase dominante extraída de una clasificación supervisada. En el trabajo se explica su puesta en práctica y se discuten los resultados obtenidos. Como principal conclusión, se puede indicar que la automatización del método permite agilizar, en tiempo y trabajo, la etapa de detección de unidades espaciales homogéneas y su asignación de atributos, lo que constituye una eficaz ayuda para la configuración de las bases de datos de series cronológicas.