Interpolation et rééchantillonnage de données spatiales et application à la cartographie urbaine et à la détermination du fond cosmique primordial

Interpolation and resamplnig of spatial data and its application to urban cartography and to the determination of cosmic microwave background

• Auteur / Autrice : Svitlana Zinger
• Direction : Henri Maître
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal et images
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Paris, ENST

Mots clés

Mots clés libres

Analyse donnée spatiale

Interpolation

Zone urbaine

Cartographie

Rayonnement cosmique

Résumé

Dans cette thèse nous étudions des méthodes d'interpolation de données irrégulièrement distribuées dans l'espace. Nous considérons le problème du rééchantillonnage de mesures altimétriques de données obtenues sur une grille irrégulière par laser aéroporté. Ce type de données est irrégulièrement distribué et un rééchantillonnage sur une grille régulière est nécessaire pour la génération de modèles numériques d'élévation (MNE). Quelques méthodes bien connues sont considérées : interpolation linéaire à partir de triangulations, interpolation au plus proche voisin à partir de triangulations et krigeage. Nous proposons une approche par minimisation d'énergie qui permet d'éviter les inconvénients inhérents à ces méthodes. Cette approche impose un modèle de surface correspondant aux zones urbaines. La fonction d'énergie est adaptée pour les données irrégulièrement distribuées. Les méthodes sont testées sur deux ensembles des points 3D irrégulièrement distribués acquis par un capteur laser sur Bruxelles et sur Amiens. Nous avons appliqué ces méthodes aussi pour la détermination du fond cosmologique primordial.

In this thesis we study interpolation methods for irregularly distributed spatial data. We consider the resampling problem applied to the altimetry measures on an irregular grid obtained by airborne laser scanning. This type of data is irregularly spaced and a resampling on a regular grid is necessary in order to generate a digital elevation model (DEM). Some well-known methods are considered: linear triangle-based interpolation, nearest neighbor interpolation, and kriging. We propose an energy minimization approach which allows to avoid the drawbacks of the methods mentioned above. This approach imposes a model of a surface that corresponds to urban areas. The energy function is adapted for irregularly distributed data. The methods are tested on two sets of irregularly distributed spatial points acquired by a laser scanner on Brussels and Amiens. We also applied these methods for determination of cosmic microwave background.