Télédétection optique aérienne

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Eloi Hébert
il y a 6 ans
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1 Télédétection optique aérienne Institut Géographique National / Laboratoire MATIS Didier BOLDO 28 mars /32

2 Présentation générale Aperçu des capteurs Usages Techniques de reconstruction du milieu urbain 28 mars /32

3 Capteurs optiques aériens Passage au numérique en cours Beaucoup plus de constructeurs que par le passé Arrivée de Microsoft Photogrammetry (rachat de Vexcel) 1 seule solution barrette Plus courant : assemblage de matrice 28 mars /32

4 Capteurs optiques aériens Capteurs professionnels : Au moins 100 méga-pixels Bandes spectrales larges : RVB+PIR Résolution : 1m - 2 cm Géo-référencement approché GPS/INS Stéréo systématique le long de la trace 28 mars /32

5 Etat de l art en 2009 Modèle UCD et UCX Vexcel DMC ZI ADS 40 Cam IGN Cam V2 IGN Cam V2 IGN Panchro+XS 11500x7500 (14430x9420) 13824x x x x angle d ouv Suivant focale Suivant focale Suivant focale Image couleur réelle 4008x2672 (4992x3328) 3072x x x x5412 Fauchée avec 1/6 de dévers 3550 (4450) (60mm) 4900 (100mm) 5880 (120mm) 4900 (100mm) 5880 (120mm) Pixel matrice 9 (7.2) µm 12 µm 6.5µm 9µm 6.8µm 6.8µm Pixel sol stéréo mini à 100m/s 2.5 (2.2) cm 6.5 cm 12 cm 19.5 cm 9cm 4.5cm Technologie Juxtaposée Pansharp : 13 (9) Juxtaposée Pansharp : 23 barrette matrice Juxtaposée Pansharp < 4 Juxtaposée Pansharp ~ 4 Compensation de filé Oui jusqu à 50 pixels Oui Sans objet Oui Oui Oui cadence 1 im. / 0.75 s 1 im. / 2 s 1 l / 1.2 ms 1 im. / 3.2s 1 im./2s 1 im./2s Prix $ (?) $ $ Sans objet TBD TBD 28 mars /32

6 Capteurs optiques aériens Mais tout appareil photo numérique sur un porteur volant peut convenir!!! Nombreuses solutions à bases d appareils photo professionnels ou semiprofessionnels sur tous types de porteurs (avions, ULM, hélicoptères, dirigeables, deltaplane ) Solutions sur drones également en plein essor (hors problème légaux) 28 mars /32

7 Capteurs optiques aériens Avantages : Résolution Versatilité Choix des périodes de prises de vues Stéréo le long de la trace Maîtrise de la géométrie Inconvénients : Prix??? Problèmes légaux (DGAC, assurances ) Images à l étranger? 28 mars /32

8 Usages Très divers (même simulation satellite ) Grande importance de l usage visuel (fond de compréhension) Aujourd hui : produit grand public (Microsoft Live, Google Earth, Géoportail) Support de base pour la création de l information géographique Usage environnemental en plein essor Très utilisé en zones urbaines 28 mars /32

9 28 mars /32 Zones urbaines

10 Milieu complexe Milieu urbain Modélisation 3D très intéressante Utilisée (hors visualisation) actuellement pour les débats publics Demain : simulation et études d impact 28 mars /32

11 28 mars /32 Zones urbaines

12 28 mars /32 Zones urbaines

13 Que reconstruire? Milieu urbain Bâtiments Végétation Route 28 mars /32

14 Milieu urbain Comment reconstruire? Notre approche : Mise en géométrie des images (aérotriangulation) Reconstruction automatique de la surface apparente Reconstructions des objets d intérêts 28 mars /32

15 Aérotriangulation Position et orientation approchées par GPS/INS Mesures de points connus sur le terrain (points d appui) Mesures automatique de points communs entre les images (points de liaison) : SIFT Minimisation des erreurs par moindre carrés non linéaires (ajustement par faisceau) Précision finale : meilleure que le 1/3 de pixel en relatif de l ordre du ½ pixel en absolu (attention au B/H) 28 mars /32

16 Reconstruction de MNS Modèle Numérique de Surface : image d altitude de la surface visible à la résolution image Calcul automatique par corrélation Outil : MICMAC (open source sur Basé sur les travaux de Roy&Cox : optimisation bi-dimensionnelle 28 mars /32

17 28 mars /32 Reconstruction de MNS

18 Reconstruction de bâti En europe : disponibilité de bases de données de bâtiments en 2D (cadastre) Bati3D : outil de reconstruction des formes des pans de toits principaux à partir de l emprise cadastrale (issu des travaux de thèses de H. Jibrini et F. Taillandier) Industrialisation en cours : production a commencé sur des lignes pilotes 28 mars /32

19 Principe général : Reconstruction de bâti Détection des primitives Enumération des formes de toits admissibles Choix de la forme de toit : compromis attache aux données - simplicité 28 mars /32

20 28 mars /32 Reconstruction du bâti

21 28 mars /32 Reconstruction du bâti

22 28 mars /32 Reconstruction du bâti

23 28 mars /32 Reconstruction du bâti

24 28 mars /32 Reconstruction du bâti

25 Reconstruction de bâti : superstructures Thèse de M. Brédif Nécessite Bati3D et une résolution meilleure que 20 cm Amélioration du réalisme des bâtiments Amélioration de la précision des pans porteurs Initialisation Reconstruction tout automatique 28 mars /32

26 Reconstruction de bâti : superstructures Modèles de superstructures connus Modèle 3D général du bâtiment connu (Bati3D) Parcours exhaustif des pans de toits et adaptation d un modèle Modèle retenu si : minimum local et compromis attache aux données complexité 28 mars /32

27 Reconstruction de la végétation Thèse de C. Iovan Détection de la végétation : apprentissage sur les canaux RGB+pIR Séparation arbres / autres : variance sur le MNS Individualisation des arbres (partage des eaux inversée) Classification de l espèce (en cours) 28 mars /32

28 28 mars /32 Reconstruction de la végétation

29 Reconstruction des routes Thèse de O. Tournaire Utilité forte de bases de données de routes plus précises (surfaçiques, voies séparée, etc ) En milieu urbain : reconstruction des marquages car : Gabarits connus Présents partout 28 mars /32

30 28 mars /32 Reconstruction des routes

31 Conclusion Optique aérien : domaine très actif, de la recherche à l industrie Zoom sur le milieu urbain Beaucoup d autres problèmes ouverts : Utilisation des drônes Milieu marin Mise à jour / détection de changement Multi-capteurs : lidar, radar, satellite 28 mars /32

32 28 mars /32 Jusqu à la physique du signal

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