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Orthophoto de 1937 pour le SITG Jean-Philippe Richard Dr Jean-Michel Jaquet UNEP/DEWA/GRID-Europe.

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1 Orthophoto de 1937 pour le SITG Jean-Philippe Richard Dr Jean-Michel Jaquet UNEP/DEWA/GRID-Europe

2 Plan Contexte et mandat Rectification de photos aériennes? Description de la méthode utilisée Difficultés rencontrées Evaluation du résultat obtenu Tests de solutions alternatives Exploitation en vue d'une classification Conclusion & recommandations

3 Contexte et mandat UNEP/DEWA/GRID-Europe a été mandaté par la DCMO pour mener une étude pitlote sur l'utilisation de photos aériennes. Grand nombre de stéréophotographies aériennes panchromatiques dans les archives (dès 1937). Photos scannées à haute résolution (900 dpi). -> Pas des orthophotos ! -> Usage actuel très limité!

4 Contexte et mandat BUT de létude: Elaborer une méthodologie pour redresser et géoréférencer des photos aériennes anciennes afin d'obtenir une mosaïque sur laquelle les couches dinformation du SITG puissent être superposées. Zone d'étude: la commune de Versoix. La couverture aérienne de 1937.

5 Rectification de photo aérienne? Une photo aérienne subit des déformations: Lentilles optiques, Angle de prise de vue, Altitude des objets. Pour corriger ces déformations il faut « redresser » ou « rectifier » la photo.

6 Rectification de photo aérienne? Pour être superposables aux couches SITG, les photos doivent être: redressées redressées projetées projetées géoréférencées géoréférencées

7 Rectification de photos aériennes? Deux grandes options existent: l'orthorectificationl'orthorectification (paramètres des prises de vues + MNA) la correction géométriquela correction géométrique (fonctions mathématiques de transformation)

8 Rectification de photos aériennes? Orthorectification: Utilisation des paramètres de prise de vue: – focale de lobjectif, – calibration de lappareil, – position de la plate-forme (x, y, altitude, tangage, roulis, lacets). Modèle Numérique dAltitude.

9 Rectification de photos aériennes? Localisation de points visibles sur une image source + sur une image de référence projetée et géoréférencée. Points saisis -> fonction de transformation mathématique (affine, polynomiale, rubber sheeting). Affine ou Polynomiale dordre 1: f(x)= a(x) + b Polynomiale dordre 2: f(x)= a(x) 2 +b(x) + c Polynomial dordre 3:f(x )= a(x) 3 + b(x) 2 + c(x) + d Rubber sheeting (étirement élastique): Définition dun réseau de triangles irréguliers. A lintérieur de chaque triangle -> une transformation polynomiale spécifique. Correction géométrique par fonction de transformation:

10 Rectification de photos aériennes? Correction géométrique par fonction de transformation: Le résultat de la fonction = une approximation! Fonction polynomiale dordre 1: f(x)=-1.33x Points de contrôle

11 Rectification de photos aériennes? Correction géométrique par fonction de transformation: Si transformations linéaires pas suffisantes -> transformations polynomiales plus complexes (non-linéaires). Si approximation pas satisfaisante -> essai étirement élastique (ajustement exact de tous les points de contrôle!)

12 Description de la méthode utilisée Matériel en notre possession: 7 "tuiles" 7 "tuiles" (assemblages de photos individuelles) couvrant la commune (division 43, 44, 32, 45, 46, 56, 57) + 6 photos individuelles (division 46). + couches SITG, carte 1:25000, et orthophoto Logiciel utilisé: ERDAS Imagine 9.1

13 Description de la méthode utilisée Condition de départ: Pour 1937, pas dinformations sur les photos… relief peu marqué Morphologie de la région : relief peu marqué (< 100m de dénivelé) méthode empirique basée corrections géométriques Le choix dune méthode empirique basée sur des corrections géométriques par fonctions de transformation; Utilisation des « tuiles ».

14 Description de la méthode utilisée Choix des images de références: plan cadastral 2004 orthophoto 2005 carte topographique 1:25000 batiments hors-sol batiments hors-sol historique parcelles objects cadastrés (murs, piliers, etc.) limite communale domaine routier biens fonciers

15 Description de la méthode utilisée Choix des points de contrôle: Murs, digues, croisement de routes, bâtiments Précautions et questions: modification modification des routes (largeur, tracés); comparaison comparaison cadastre (emprise au sol) et toits des bâtiments; angle angle de prise de vue et ombres.

16 Description de la méthode utilisée 1) Processus de rectification (saisie points, affinement RMS, création image rectifiée); 2) Superposition couches vecteurs (essentiellement routes, objets + bâtiments hors-sol) pour vérification visuelle; 3) Amélioration de la rectification (ajout, suppression, déplacement points); 4) Retour au point 1. Vu le niveau de distorsion des photos -> fonctions polynomiales dordre 3 et détirement élastique. Le processus de rectification

17 Description de la méthode utiliséeMosaïquage: Options utilisées pour améliorer le résultat: homogénéisation des teintes Lissage et homogénéisation des teintes Rééchantillonage Rééchantillonage par Cubic convolution Floutage des jonctions Léger Floutage des jonctions Affinages esthétiques Affinages esthétiques via Photoshop =>

18 Description de la méthode utilisée Amélioration des jointures problématiques… par ajout de points aux jointures.

19 Description de la méthode utilisée Processus itératif damélioration des jointures: comme image de référence 1.Mosaïque comme image de référence 2.Ajout points de contrôle, photo par photo, aux jonctions (+ homogénéisation du semis); 3.Rectification Rubber sheeting; 4.Création nouvelle mosaïque avec nouvelle image; 5.Vérification visuelle (superposition vecteurs); 6.Retour au point 1 (jusquà rectification de toutes les photos!)

20 Description de la méthode utilisée

21 Difficultés rencontrées Choix points de contrôleChoix points de contrôle => trouver suffisamment de points pertinents! Calage aux jointuresCalage aux jointures => décalages visibles (routes, limites de champs) Distorsions dues au rubber sheetingDistorsions dues au rubber sheeting => Artefacts, courbures, trous…

22 Evaluation du résultat obtenu Globalement, précision = ~ 1-2m (meilleures zones), 3-5m (certaines zones), et ponctuellement de 9-10m (zones les plus distordues). Meilleures zones Meilleures zones = régions les moins accidentées, avec semis de points dense. Zones les plus distordues Zones les plus distordues = régions avec variations brusques d'altitude, en bordure de photo, ou difficiles à couvrir de points de contrôle.

23 Evaluation du résultat obtenu

24 7.13m de décalage. 6.20m de décalage.

25 Evaluation du résultat obtenu Redressement géométrique par approximation de fonction mathématique = précision non homogène. 3 facteurs négatifs 3 facteurs négatifs (lorsquils se cumulent => moins bons résultats): gradients daltitude prononcés; régions de champs et forêt difficiles à couvrir de points de contrôle; et bordures d'image (déformation optique maximum).

26 Tests de solutions alternatives Utilisation des photos individuelles: Avantages: rapidemment meilleur résultat (RMS) ->Probablement meilleure précision finale.Désavantages: trouver suffisamment de points de contrôle de qualité lassemblage crée davantage de jointures -> plus de décalages à affiner manuellement…

27 Tests de solutions alternatives Fonctionalité « Autosync » dErdas 9.1 Avantages: Visualisation très pratique, Génération automatique de points de contrôle.Désavantages: Utilisation couches vectorielles impossible, dans notre cas, peu de points proposés, et piètre qualité de ceux-ci. -> résultat inutilisable.

28 Tests de solutions alternatives Orthorectification Paramètres utilisés = MNA à 1 m, + focale 165mm (selon contact avec Swisstopo).Avantages: Malgré peu dinformation rentrée, RMS excellente, Rapidité processus. -> Mais Résultat peu satisfaisant!

29 Généralités Exploitation en vue d'une classification Imagerie aérienne multispectrale satellitaire ou aéroportée = base pour une cartographie thématique de la couverture du sol Imagerie aérienne multispectrale satellitaire ou aéroportée = base pour une cartographie thématique de la couverture du sol Exemple de la couverture du sol haute résolution du Canton de Genève Exemple de la couverture du sol haute résolution du Canton de Genève

30 Photographies aériennes panchromatiques darchives rectifiées et géoréférées = source potentielle dinformations sur la couverture du sol à une époque donnée Elles nont pas linformation multi-spectrale, « dégradée » en niveaux de gris, mais Images panchromatiques Exploitation en vue d'une classification Intensité (foncé – clair) Texture (lisse, granuleuse, isotrope, orientée, périodique…) Forme (allongé, arrondi, irrégulier, …) Contexte (à côté de, …) Est-ce suffisant?

31 Région de Machefer / Versoix 1937_43_02 Région de Machefer / Versoix 1937_43_02 Classification simplifiée de la couverture du sol entreprise à laide du logiciel eCognition Exploitation en vue d'une classification Forêt Arbres isolés Gravière Sols nus, champs labourés ou moissonnés Champs et prés Maisons Routes

32 Exploitation en vue d'une classification Segmentation Paramètres Scale: taille des objets Color: intensité (=niveaux de gris, 0-255) Shape: facteur de forme Compactness: compacité de lobjet Smoothness: simplification des limites Paramètres Scale: taille des objets Color: intensité (=niveaux de gris, 0-255) Shape: facteur de forme Compactness: compacité de lobjet Smoothness: simplification des limites Les thèmes visuels sont bien séparés

33 Exploitation en vue d'une classification Choix et hiérarchisation des thèmes Dichotomie héritage Intensité Forme Taille Forme Taille Texture

34 Exploitation en vue d'une classification Classification provisoire Erreurs Routes incomplètes Verger = forêt Fausses routes Arbres isolés manqués Maisons manquées Erreurs Routes incomplètes Verger = forêt Fausses routes Arbres isolés manqués Maisons manquées

35 Conclusions 1. Procédure empirique de redressement des photos utilisée = sélection de points de contrôle longue et fastidieuse. 2. Résultat obtenu = précision variant de 1 à 10m. 3. Si ce type d'opération doit s'effectuer sur des images plus récentes, plus facile dans la mesure où: photos de meilleure qualité, informations sur les prises de vues disponibles et plus détaillées, et recouvrement plus important (ici en général, moins de 25%). 4. Exploitation possible pour carto de la couverture du sol 1. Procédure empirique de redressement des photos utilisée = sélection de points de contrôle longue et fastidieuse. 2. Résultat obtenu = précision variant de 1 à 10m. 3. Si ce type d'opération doit s'effectuer sur des images plus récentes, plus facile dans la mesure où: photos de meilleure qualité, informations sur les prises de vues disponibles et plus détaillées, et recouvrement plus important (ici en général, moins de 25%). 4. Exploitation possible pour carto de la couverture du sol

36 Recommandations 1.Pour traiter au mieux les images de 1937, travailler sur les images individuelles à la place des assemblages. 2. Dans la mesure du possible, recourir aux informations des prises de vue pour une orthorectification plutôt qu'une correction géométrique de transformation (logiciel idoine) 3. Pour la couverture du sol, approche multi-source sous eCognition: images panchromatiques + carte Siegfried numérisée 1.Pour traiter au mieux les images de 1937, travailler sur les images individuelles à la place des assemblages. 2. Dans la mesure du possible, recourir aux informations des prises de vue pour une orthorectification plutôt qu'une correction géométrique de transformation (logiciel idoine) 3. Pour la couverture du sol, approche multi-source sous eCognition: images panchromatiques + carte Siegfried numérisée

37 Recommandations Si, comme pour 1937, une orthorectification ne donne pas de résultat satisfaisant et quune correction géométrique par fonction de transformation est nécessaire, il faut: Utiliser des images de références précises (orthophoto moderne) pour trouver suffisamment de points de contrôle; Effectuer un semis de points le plus homogène possible en couverture et en densité; Utiliser l'erreur quadratique pour minimiser l'erreur moyenne; Appliquer un processus itératif de vérification visuelle à l'aide de la superposition des vecteurs; Utiliser le rubber sheeting pour améliorer les jointures, en prenant garde aux artefacts. Si, comme pour 1937, une orthorectification ne donne pas de résultat satisfaisant et quune correction géométrique par fonction de transformation est nécessaire, il faut: Utiliser des images de références précises (orthophoto moderne) pour trouver suffisamment de points de contrôle; Effectuer un semis de points le plus homogène possible en couverture et en densité; Utiliser l'erreur quadratique pour minimiser l'erreur moyenne; Appliquer un processus itératif de vérification visuelle à l'aide de la superposition des vecteurs; Utiliser le rubber sheeting pour améliorer les jointures, en prenant garde aux artefacts.

38 Merci pour votre attention! Jean-Philippe Richard, Dr Jean-Michel Jaquet UNEP/DEWA/GRID-Europe 11, ch. des Anémones 1219 Châtelaine Tél Url: Pour de plus amples informations:


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