Orthophoto de 1937 pour le SITG
Jean-Philippe Richard
Dr Jean-Michel Jaquet
UNEP/DEWA/GRID-Europe
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
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!
Contexte et mandat
BUT de l’étude:
Elaborer une méthodologie pour redresser et géoréférencer des photos aériennes anciennes afin d'obtenir une mosaïque sur laquelle les couches d’information du SITG puissent être superposées.
• Zone d'étude: la commune de Versoix.
• La couverture aérienne de 1937.
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.
Rectification de photo aérienne?
Pour être superposables aux couches SITG, les photos doivent être:
• redresséesredressées
• projetéesprojetées
• géoréférencéesgéoréférencées
Rectification de photos aériennes?
Deux grandes options existent:
• l'orthorectificationl'orthorectification(paramètres des prises de vues + MNA)
• la la correction géométriquecorrection géométrique (fonctions mathématiques de transformation)
Rectification de photos aériennes?
Orthorectification:Orthorectification:•Utilisation des paramètres de prise de vue:
– focale de l’objectif,– calibration de l’appareil,– position de la plate-forme (x, y, altitude, tangage, roulis, lacets).
• Modèle Numérique d’Altitude.
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 d’ordre 1: f(x)= a(x) + b
Polynomiale d’ordre 2: f(x)= a(x)2 +b(x) + c
Polynomial d’ordre 3: f(x )= a(x)3 + b(x)2 + c(x) + d
Rubber sheeting (étirement élastique): Définition d’un réseau de triangles irréguliers. A l’intérieur de chaque triangle -> une
transformation polynomiale spécifique.
Correction géométrique par fonction de transformation:Correction géométrique par fonction de transformation:
Rectification de photos aériennes?Correction géométrique par fonction de transformation:Correction géométrique par fonction de transformation:
Le résultat de la fonction = une approximation!
Fonction polynomiale d’ordre 1: f(x)=-1.33x+20
20
15
10
5
5 10 150
Points de contrôle
Rectification de photos aériennes?Correction géométrique par fonction de transformation: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!)
Description de la méthode utiliséeMatériel en notre possession: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, + couches SITG, carte 1:25000, et orthophoto 2005.et orthophoto 2005.
Logiciel utilisé:
ERDAS Imagine 9.1
Description de la méthode utilisée
Condition de départ:Condition de départ:
Pour 1937, pas d’informations sur les photos…Pour 1937, pas d’informations sur les photos…
Morphologie de la région : relief peu marquérelief peu marqué (< 100m de dénivelé)
• Le choix d’une méthode empirique baséeméthode empirique basée sur des corrections géométriquescorrections géométriques par fonctions de transformation;
• Utilisation des « tuiles ».Utilisation des « tuiles ».
Description de la méthode utiliséeChoix des images de références: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
Description de la méthode utiliséeChoix des points de contrôle:Choix des points de contrôle:• Murs, digues, croisement de routes, bâtiments
Précautions et questions:Précautions et questions:
• modificationmodification des routes (largeur, tracés);• comparaisoncomparaison cadastre (emprise au sol) et toits des bâtiments;• angleangle de prise de vue et ombres.
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 d’ordre 3 et d’étirement élastique.
Le processus de rectificationLe processus de rectification
Description de la méthode utiliséeMosaïquage:Mosaïquage:Options utilisées pour améliorer le résultat:
• Lissage et homogénéisation des teinteshomogénéisation des teintes
• RééchantillonageRééchantillonage par Cubic convolution
• Léger Floutage des jonctionsFloutage des jonctions
• Affinages esthétiquesAffinages esthétiques via Photoshop
=>
Description de la méthode utiliséeAmélioration des jointures problématiques…Amélioration des jointures problématiques…
par ajout de points aux jointures.par ajout de points aux jointures.
Description de la méthode utiliséeProcessus itératif d’amélioration des jointures:Processus itératif d’amélioration des jointures:
1. Mosaïque comme image de référencecomme 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 (jusqu’à rectification de toutes les photos!)
Description de la méthode utilisée
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 Distorsions dues au rubber sheetingrubber sheeting
=> Artefacts, courbures, trous…
Evaluation du résultat obtenu
• Globalement, précision = ~ 1-2m (meilleures zones),• 3-5m (certaines zones), et • ponctuellement de 9-10m (zones les plus distordues).
Meilleures zonesMeilleures zones = régions les moins accidentées, avec semis de points dense.
Zones les plus distorduesZones les plus distordues = régions avec variations brusques d'altitude, en bordure de photo, ou difficiles à couvrir de points de contrôle.
Evaluation du résultat obtenu
Evaluation du résultat obtenu
7.13m de décalage.
6.20m de décalage.
Evaluation du résultat obtenu
Redressement géométrique par approximation de fonction mathématique = précision non homogène.
3 facteurs négatifs3 facteurs négatifs (lorsqu’ils se cumulent => moins bons résultats):• gradients d’altitude prononcés;• régions de champs et forêt difficiles à couvrir de points de contrôle; et• bordures d'image (déformation optique maximum).
Tests de solutions alternatives
Utilisation des photos individuelles:Utilisation des photos individuelles:
Avantages:Avantages:• rapidemment meilleur résultat (RMS)
->Probablement meilleure précision finale.
Désavantages:Désavantages:• trouver suffisamment de points de contrôle de qualité• l’assemblage crée davantage de jointures
-> plus de décalages à affiner manuellement…
Tests de solutions alternatives
Fonctionalité « Autosync » d’Erdas 9.1Fonctionalité « Autosync » d’Erdas 9.1Avantages:Avantages:• Visualisation très pratique,• Génération automatique de points de contrôle.
Désavantages:Désavantages:• Utilisation couches vectorielles impossible,• dans notre cas, peu de points proposés, et• piètre qualité de ceux-ci.
-> résultat inutilisable.
Tests de solutions alternatives
OrthorectificationOrthorectificationParamètres utilisés = MNA à 1 m, + focale 165mm (selon contact avec Swisstopo).
Avantages:Avantages:• Malgré peu d’information rentrée, RMS excellente,• Rapidité processus.
-> Mais Résultat peu satisfaisant!
GénéralitésGénéralités
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 résolutiondu Canton de Genève
Exemple de la couverture du sol haute résolutiondu Canton de Genève
Photographies aériennes panchromatiques d’archives rectifiées et géoréférées = source potentielle d’informations sur la couverture du sol à une époque donnée
Elles n’ont pas l’information multi-spectrale,« dégradée » en niveaux de gris, mais
Images panchromatiquesImages 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?Est-ce suffisant?
Région de Machefer / Versoix1937_43_02
Région de Machefer / Versoix1937_43_02
Classification simplifiée de la couverture du sol entreprise à l’aide du logiciel eCognition
Exploitation en vue d'une classification
• Forêt• Arbres isolés• Gravière• Sols nus, champs labourés ou moissonnés• Champs et prés• Maisons• Routes
Exploitation en vue d'une classificationSegmentation
Paramètres
• Scale: taille des objets• Color: intensité (=niveaux de gris, 0-255)• Shape: facteur de forme• Compactness: compacité de l’objet• Smoothness: simplification des limites
Paramètres
• Scale: taille des objets• Color: intensité (=niveaux de gris, 0-255)• Shape: facteur de forme• Compactness: compacité de l’objet• Smoothness: simplification des limites Les thèmes visuels sont bien séparésLes thèmes visuels sont bien séparés
Exploitation en vue d'une classificationChoix et hiérarchisation des thèmes
DichotomieDichotomie
héritagehéritageIntensitéIntensité
FormeTaille
FormeTaille
TextureTexture
Exploitation en vue d'une classificationClassification provisoireClassification 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
Conclusions1. 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
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
Recommandations
Si, comme pour 1937, une orthorectification ne donne pas de résultat satisfaisant et qu’une 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 qu’une 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.
Merci pour votre attention!
Jean-Philippe Richard, Dr Jean-Michel Jaquet
UNEP/DEWA/GRID-Europe11, ch. des Anémones1219 ChâtelaineTél. 022 917 86 32
Email: [email protected]@grid.unep.ch
Url: http://ww.grid.unep.ch
Pour de plus amples informations:Pour de plus amples informations:
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