Orthophoto de 1937 pour le SITG

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 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: lacommune 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? • redressées • projetées • géoréférencées Pour être superposables aux couches SITG, les photos doivent être:

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

8. Rectification de photos aériennes? 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.

9. Correction géométrique par fonction de transformation: Rectification de photos aériennes? Localisation de points visibles sur uneimage source + sur uneimage 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.

10. 20 Points de contrôle 15 10 5 0 5 10 15 Fonction polynomiale d’ordre 1: f(x)=-1.33x+20 Rectification de photos aériennes? Correction géométrique par fonction de transformation: Le résultat de la fonction = une approximation!

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" (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 2005. Logiciel utilisé: ERDAS Imagine 9.1

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

14. Description de la méthode utilisée • 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 Choix des images de références:

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

16. Description de la méthode utilisée Vu le niveau de distorsion des photos -> fonctions polynomiales d’ordre 3 et d’étirement élastique. Le processus de rectification 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.

17. => Description de la méthode utilisée • Options utilisées pour améliorer le résultat: • Lissage et homogénéisation des teintes • Rééchantillonage par Cubic convolution • LégerFloutage des jonctions • Affinages esthétiques via Photoshop Mosaïquage:

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

19. Description de la méthode utilisée • Mosaïquecomme image de référence • Ajout points de contrôle, photo par photo, aux jonctions (+ homogénéisation du semis); • Rectification Rubber sheeting; • Création nouvelle mosaïque avec nouvelle image; • Vérification visuelle (superposition vecteurs); • Retour au point 1 (jusqu’à rectification de toutes les photos!) Processus itératif d’amélioration des jointures:

20. Description de la méthode utilisée

21. Difficultés rencontrées Choix points de contrôle=> trouver suffisamment de points pertinents! Calage aux jointures => décalages visibles (routes, limites de champs) Distorsions 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 = régions les moins accidentées, avec semis de points dense. 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. Evaluation du résultat obtenu

25. Evaluation du résultat obtenu Redressement géométrique par approximation de fonction mathématique = précision non homogène. 3 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).

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 l’assemblage crée davantage de jointures -> plus de décalages à affiner manuellement…

27. Tests de solutions alternatives Fonctionalité « Autosync » d’Erdas 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 d’information rentrée, RMS excellente, Rapidité processus. -> Mais Résultat peu satisfaisant!

29. Exploitation en vue d'une classification Généralités 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

30. Exploitation en vue d'une classification Images panchromatiques 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 Intensité (foncé – clair) Texture (lisse, granuleuse, isotrope, orientée, périodique…) Forme (allongé, arrondi, irrégulier, …) Contexte (à côté de, …) Est-ce suffisant?

31. Exploitation en vue d'une classification Classification simplifiée de la couverture du sol entreprise à l’aide du logiciel eCognition Région de Machefer / Versoix 1937_43_02 • 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 l’objet • Smoothness: simplification des limites Les thèmes visuels sont bien séparés

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

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

35. 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 Conclusions

36. Recommandations • 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 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.

38. Pour de plus amples informations: Jean-Philippe Richard, Dr Jean-Michel Jaquet UNEP/DEWA/GRID-Europe 11, ch. des Anémones 1219 Châtelaine Tél. 022 917 86 32 Email: jean-philippe.richard@grid.unep.chjean-michel.jaquet@grid.unep.ch Url: http://ww.grid.unep.ch Merci pour votre attention!