donnée par un expert, tandis que les tests sont réalisés à partir des informations fournies par un se ond expert.

Nous ne onsidérons i i que des imagettes de taille 32×32 pixels ne 
omportant qu'un seul type de sédiment an d'obtenir des matri es de onfusion lassiques. Nous obtenons ainsi une base de 30294 imagettes pour l'expert fournissant l'apprentissage et de 30745 imagettes pour le se ond expert. Cinq types de sédiments sont onsidérés : ro he (10%), 
ailloutis (5%), ride

(13%), sable (27%) et vase (45%).

Le tableau 2 présente les résultats de lassi ation issue de la fusion selon les règles de ombinaison orthogonale, de Dubois et Prade et de la PCRMO , des fon
tions de masse dénies pour haque paramètre par l'équation (31) ou par l'équation (32). Il faut prendre garde à es pour entages qui peuvent paraître faibles. L'évaluation de la lassi ation des images Sonar est déli ate, pour une évaluation plus ne le le teur peut se reporter à [15℄.

| Ro he         | Cailloutis   | Ride    | Sable   | Vase    | Global   |         |       |
|---------------|--------------|---------|---------|---------|----------|---------|-------|
| mConj         | 27.0388      | 18.4974 | 24.4464 | 11.3517 | 20.0870  | 18.78   |       |
| équation (31) | mDP          | 16.1290 | 22.8230 | 20.0174 | 21.8504  | 18.4912 | 19.72 |
| mPCRMO        | 14.0993      | 19.1235 | 16.0226 | 26.5912 | 25.4023  | 22.64   |       |
| mConj         | 23.3323      | 0       | 4.7741  | 79.8283 | 79.7774  | 61.55   |       |
| équation (32) | mDP          | 23.3645 | 0       | 4.7741  | 79.8165  | 79.7774 | 61.55 |
| mPCRMO        | 28.6819      | 0       | 8.1273  | 81.0280 | 77.2168  | 61.66   |       |

Nous onstatons que l'appro he proposée par l'équation (31) donne de faibles pour entages en général mais que les résultats pour les lasses faiblement représentées sont meilleurs que eux donnés par l'équation (32) (par exemple pour les ailloutis ou les rides). La omparaison des trois appro hes de ombinaison montre que la répartition du onit apporte de meilleurs résultats qui sont signi ativement meilleurs même dans le as de l'équation (32) étant donné le grand nombre d'imagettes. Dans une optique d'amélioration des pour entages il est possible de ombiner les masses issues des diérentes méthodes de ombinaison ou bien de ombiner es lassieurs tel que nous l'avons proposé dans [14℄.

## 4.2 Classi Ation De Ibles Radar 5 Con Lusions

Nous avons présenté une nouvelle règle de ombinaison en répartissant les onits partiels sur les éléments le produisant. Les omportements et propriétés de ette règle ont été étudiés en omparaison ave les règles existantes. Cette règle peut être appliquée dans de nombreuses
