Analyse d'images aériennes haute résolution : détection et modélisation du bâti en zone urbaine

par Matthieu Cord

Thèse de doctorat en Traitement du signal et de l'image

Sous la direction de Sylvie Philipp-Foliguet et de Jean-Pierre Cocquerez.


  • Résumé

    Notre travail porte sur l'analyse d'images aériennes de résolution décimétrique (images IGN) en vue de détecter et de modéliser les bâtiments. Les scènes urbaines traitées étant très complexes, nous avons retenu une approche hiérarchique, reposant sur une analyse globale de la scène, suivie d'une modélisation locale dédiée au bâti. Nous avons basé notre analyse globale sur l'information de profondeur, très pertinente pour ce genre de scènes. C'est pourquoi nous avons tout d'abord élaboré un schéma de mise en correspondance répondant aux exigences de densité et de fiabilité des cartes altimétriques. La méthode basée sur une corrélation des gradients utilise des masques adaptatifs, une pondération géodésique, et s'intègre dans un processus multirésolution contrôlé par une validation croisée. Nous montrons ensuite comment une telle information de profondeur permet de détecter et de classer les différents objets de la scène selon trois thèmes génériques : bâti, végétation (du sursol), et sol. Après une segmentation altimétrique par agrégation locale, nous avons effectué une classification séparant le sursol du sol, à l'aide de règles propagées dans un graphe d'adjacence de régions 3D. Au sein de la classe sursol, nous avons séparé le bâti de la végétation en analysant localement les orientations des normales aux surfaces 3D. A l'issue de cette étape globale, nous avons modélisé les régions bâti selon deux approches complémentaires : vectorisation des limites des bâtiments et reconstruction 3D des toits. La vectorisation utilise conjointement informations radiométrique et altimétrique pour détecter et fusionner les segments d'une des vues. Le groupement final est contraint par la frontière 3D et vectorisé en minimisant les déformations géométriques. Pour modéliser les toits, nous avons suivi une approche statistique. A cette fin, nous avons introduit un modèle paramétrique multi-plans des données et nous avons développé un algorithme stochastique permettant de séparer et d'identifier simultanément les différents pans du toit.


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Informations

  • Détails : 168 p.
  • Annexes : 137 ref.

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