Analyse de cartes scannées : interprétation de la planche de vert : contribution à l'analyse d'images en cartographie

par Vannary Meas-Yedid

Thèse de doctorat en Mathématiques et informatique

Sous la direction de Georges Stamon.

Soutenue en 1998

à Paris 5 .


  • Résumé

    Dans le cadre d'un projet de lecture automatique des cartes scannées de l'institut géographique national (IGN), notre étude consiste à analyser et à interpréter la planche de vert représentant la végétation sur une carte topographique. Il s'agit donc d'extraire et de reconnaitre les objets de cette planche constitués de surfaces (zones de végétation), de lignes (haies ou limites) et de points (arbres et groupes d'arbres isoles) pour alimenter un système d'information géographique (SIG). Une méthode de traitement générique a du être déterminée afin de prendre en compte les deux types de conventions de rédaction de l’IGN (1922 et 1972) qui génèrent des images de textures très différentes pour la représentation des zones de végétation. Une première approche statistique de texture reposant sur des paramètres visuels et sur un arbre dichotomique n'ayant pas donné de résultats satisfaisants, nous avons adopté, dans le cadre d'une approche structurelle de texture, une méthode mixte. Apres pré-traitement de l'image, la méthode est fondée sur trois principales phases : apprentissage pour caractériser la texture, extraction des régions et validation des résultats obtenus. La première phase utilise des règles heuristiques, établies à partir des règles de rédaction cartographique et repose sur la caractérisation des textures (primitives et règles de placement) formant les objets surfaciques. Les deux premières étapes ont du être respectivement adaptées aux zones de hachures et aux zones de poncifs. La troisième phase (extraction des régions) a été elle-même divisée en trois sous-étapes, correspondant à l'extraction des primitives de texture, à leur regroupement, et au calcul du contour des régions. La caractérisation des paramètres de texture permet à notre méthode d'être générique et robuste. L'approche mixte permet de bien gérer les problèmes dus aux bruits de l'image. Enfin, l'analyse des limites des zones a été affinée par l'étude conjointe avec les autres planches-mères, la planche de noir tout particulièrement. Cette méthodologie a permis une interprétation tout à fait satisfaisante de la planche et l'évaluation prouve que le système est fiable et robuste : pas d'erreurs de classification et de faibles erreurs d'omission. Les résultats obtenus montrent qu'il n'est pas nécessaire d'apporter de corrections manuelles.


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