les MNT et les MNE issus d images optiques à l IGN Sylvain AIRAULT IGN/DT/SR/MATIS
Introduction : limites de l exposé État de l art limité à l expérience IGN : mais l imagerie Radar est exclue (cf. présentation d Henri MAITRE) l exposé des techniques ne prétend pas être exhaustif pas toujours des nouvelles fraîches (notamment sur les MNT) l éventail des techniques utilisées à l IGN est assez vaste bonne expérience des résolutions métriques et sub-métriques expérience de la production
Introduction : MNT & MNE Le MNT restitue les formes du terrain naturel
Introduction : MNT & MNE MNE = MNT + sursol (bâti, végétation, )
Introduction : MNT & MNE avec le risque de restituer plutôt cela
Introduction : MNT & MNE Trois problèmes se posent : le choix d une méthode de mesure (appariement stéréoscopique de détails homologues) la modélisation a priori de la surface recherchée (filtrage des fautes + respect de spécifications sur le produit final) le choix d une stratégie d exploitation des mesures et des contraintes (méthodes «guidées par le but» vs méthodes «guidées par les données»)
Méthode de mesure : appariement de pixels P 1 cov(vp1,vp2) / σ(vp1)σ(vp2) Coefficient de corrélation P 2 V P1 ou autre mesure V P2 meilleur appariement Surface de corrélation
Méthode de mesure : appariement de pixels Avantages : Carte de disparités assez dense Inconvénients : Mesure très locale en échec sur les zones homogènes et les zones de réflexion spéculaire Risque de faux appariements sur les zones de textures périodiques Ambiguïté pour des détails linéaires parallèles à la direction épipolaire Taille de la vignette : compromis difficile à régler entre fiabilité et précision Raffinements possibles : Vignette de corrélation de forme et de taille adaptatives Multi-stéréoscopie
Méthode de mesure : appariement multi-images Véhicules mobiles Parties cachées Ambiguïté le long des épipolaires?
Méthode de mesure : appariement multi-images Points 3D obtenus en stéréoscopie multiple : bonne robustesse mais délimitation imprécise des bords de bâtiments
Méthode de mesure : appariement de contours C 1 C 2 C 3 Π 1 Π 2 Π 3 en stéréoscopie «simple» : hypothèse de segment 3D mais aucune redondance permettant un filtrage en stéréoscopie «multiple» : filtrage possible et grande robustesse
Méthode de mesure : appariement de contours Segments 3D obtenus en stéréoscopie multiple : bonne robustesse mais nécessite une densification pour pouvoir reconstruire la surface
Méthode de mesure : appariement de surfaces imagettes brutes Ortho-imagettes grande robustesse due à la taille de la zone traitée et à la rectification géométrique
Modélisation des surfaces à restituer Pour le terrain naturel : surface de faible courbure discontinuités au voisinage d éléments topographiques linéaires (talwegs, crêtes, ) Pour le milieu urbain : séparation sol / sursol modélisation du sursol par facettes planes connexes + éventuellement modèles de bâtiments
Trois exemples de stratégies pour les MNT Corrélateur «Dauphin» [Patrick Julien] Corrélateur «par facettes» [Patrick Julien] Interpolation de MNT en milieu urbain [Hervé Le Men]
1. Corrélateur Dauphin Appariement ponctuel avec stratégie de remise en cause itérative des appariements sur un critère de pente maximale (carte assez dense et assez fiable d altitudes mais restituant certains objets du sursol) Extraction de lignes caractéristiques extraction automatique des talwegs par simulation d écoulement suivant la plus grande pente et seuillage sur la courbure locale Lissage adaptatif minimisation globale de la courbure avec annulation des contraintes perpendiculairement aux talwegs («grille élastique»)
1. Corrélateur «Dauphin» avant (jaune) et après (bleu) lissage
2. Corrélateur «par facettes» cf. «appariement de surfaces» Stratégie radicalement différente méthode guidée par le but : on part du modèle auquel on veut aboutir en recherchant le meilleur «calage» sur les données. Limites actuelles de la méthode Découpage arbitraire en dalles carrées de taille fixe. Pour préserver les lignes caractéristiques du terrain, il serait nécessaire de s appuyer sur un découpage adaptatif.
3. le MNT urbain : produit dérivé du MNE Calcul du MNE Séparation sol / sursol segmentation du MNE en facettes planes initialisation de la classification sol / sursol avec les minima locaux processus de relaxation probabiliste utilisant les discontinuités entre facettes connexes Interpolation du MNT l interpolation réalisée minimise la courbure du MNT tout en maximisant l attache aux données («grille élastique»)
3. le MNT urbain : produit dérivé du MNE MNE Masque du sol MNT
Deux exemples de stratégies pour les MNE Corrélateur «Baillard / dissard» [Caroline Baillard, Olivier Dissard] Multi-corrélation depuis l espace objet [Nicolas Paparoditis, Franck Taillandier]
1. Corrélateur «Baillard / Dissard» Mise en correspondance de contours Extraction de contours sur les deux images Optimisation globale utilisant les mesures et les contraintes du modèle (contrainte d épipolarité, contrainte d ordre, faces verticales, ) Densification des mesures Mesures par corrélation ponctuelle entre deux contours appariés Nouvelle optimisation globale utilisant les mesures denses Séparation sol / sursol et bâti / végétation de manière à pouvoir lisser le sol et raser éventuellement la végétation
1. Corrélateur «Baillard / Dissard» Amiens 20 cm
1. Corrélateur «Baillard / Dissard» Apport de la stéréo multiple : fusion des MNE issus de stéréo simple 63_40 16_40 40_41 FUSION
2. Multi-corrélation depuis l espace objet Extraction de segments 3D et de points 3D cf. méthodes de mesure Interpolation de la surface par triangulation contrainte 3D appuyée sur les points et les segments
2. Multi-corrélation depuis l espace objet
Perspectives et réflexion sur la résolution Pour les MNT : les méthodes présentées utilisent des résolutions métriques ou légèrement sub-métriques qui peuvent être considérées comme optimales pour la restitution du terrain naturel. Pour les MNE : il est difficile de délimiter finement les toits sur des images métriques les méthodes présentées ici utilisent plutôt des résolutions de 25cm plusieurs solutions pour améliorer cependant les résultats : augmenter la redondance avec de la stéréo multiple introduire des données externes (ou du semi-automatique) rendre les algorithmes plus «intelligents» (interprétation de scène)