Fusion de données lidar et photographiques pour le géoréférencement direct d'un levé topographique par micro-drone aérien

par Boris Leroux

Projet de thèse en Géomatique

Sous la direction de Laurent Morel et de José Cali.

Thèses en préparation à Paris, CNAM , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur, Géosciences, Architecture (Nantes) , en partenariat avec GeF - Laboratoire Géomatique et Foncier (laboratoire) et de Géomatique (equipe de recherche) depuis le 01-02-2016 .


  • Résumé

    La société Hélicéo développe actuellement des drones pour le domaine de la topographie qui permettent la modélisation numérique du terrain à partir d'une chaîne de traitement numérique d'images acquises par un capteur photographique. Comme toute instrumentation de levés dynamiques, cette solution nécessite de géoréférencer la donnée spatiale acquise dans un système de référence de coordonnées comme par exemple le RGF93 en France métropolitaine. Le géoréférencement se fait généralement par couplage de techniques spatiales de positionnement GNSS et techniques inertielles (centrales inertielles et/ou d'attitude). Bien que ces techniques soient bien maîtrisées et opérationnelles pour des levés dynamiques terrestres (mobile mapping) et aéroportés, elles sont difficilement transposables aux porteurs plus légers comme les micro-drones qui imposent par construction de faibles charges utiles. Cela nécessite alors l'utilisation de capteurs plus légers, essentiellement des capteurs MEMS issus de la micro technologie. La précision de ces derniers n'est cependant pas comparable à celle que l'on peut trouver dans une centrale inertielle de type tactique embarquée sur gros porteurs. Ce qui justifie que la précision du géoréférencement s'en trouve très dégradée au point d'être incompatible avec les précisions recherchées dans des applications topographiques. Pour contourner cet obstacle le géoréférencement de la donnée spatiale issue de capteurs photographiques nécessite de mettre en place une aérotriangulation, opération qui consiste à lever les coordonnées de points de calage au sol. Connaissant les coordonnées terrain et image de ces points de calage il est alors possible de géoréférencer le nuage de points obtenu par corrélation dense d'images avec cette fois-ci les précisions escomptées (q.q cm en planimétrie, un peu plus en altimétrie). Cependant cette opération d'aérotriangulation doit être planifiée et exécutée bien avant le lever et de plus elle est très consommatrice en temps d'acquisition. Elle ne permet pas également la réactivité que demande un levé d'urgence sur zone sinistrée, sans possibilité de mise en place de points d'appui. Pour pallier ces inconvénients la société Hélicéo cherche donc à développer une technique de géoréférencement direct sans points de calage. L'objectif de la thèse est d'étudier l'apport de la fusion des données issues de capteurs LiDAR et photographiques au géoréférencement direct de la donnée spatiale issue d'un micro-drone, d'étudier en quoi ce couplage permettrait de palier les imprécisions des différents capteurs inertiels et de positionnement GNSS et donc d'améliorer les techniques actuelles de géoréférencement direct. La complémentarité de ces deux techniques a déjà fait l'objet de travaux de recherche [3] pour l'analyse spatiale de modèles numériques de terrain issus de levés aéroportés mais n'a pas été, à notre connaissance, étudiée pour le géoréfencement direct de la donnée spatiale.

  • Titre traduit

    Lidar and photographic data fusion for direct geo-referencing of UAV topographic survey


  • Résumé

    Hélicéo develops Unmanned Aerial Vehicles (UAV) for topography and terrain modeling, thanks to aerial photogrammetry. The solution geolocalises accurately the output modellings by direct georeferencing. The georeferencing is generally performed by GNSS receptor coupled with an Inertial Measurement Unit. This technical is already well-known for airborne and terrestrial dynamic surveys but complicated to transpose for UAV with low payloads. Drones require light sensors, essentially MicroElectroMechanical Systems (MEMS) from micro-technology. However, these low cost sensors don't provide a high precision such tactical inertial unit which can be found on airborne platforms. Consequently, the direct georeferencing is significantly degraded and not compatible for topographic applications. Another way to georeferenced spatial data created by photographic sensors, is to use aerotriangulation which is performed thanks to Ground Control Points (GCPs). Knowing coordinates of these points in both systems (image and terrain), the point clouds generated by image dense correlation can be georeferenced with topographic precision (3 cm in planimetry and 5 cm in altimetry). Nevertheless, GCPs have to be placed and measured before the aerial survey. This preparation takes an important amount of time and doesn't correspond to emergency applications which implicate a high reactivity or difficult environments with tough access. To overcome these inconvenients, Hélicéo develops a direct georeferencing method without the need of GCPs. The thesis purpose is to study the contribution of LiDAR and photography fusion, for direct georeferencing of UAV mapping data. Specially how this fusion can relieve micro-sensors imprecision and improve spatial location. The complementarity of this two kind of data (lidar/photogrammetry) was already studied for digital terrain model analysis from airborne surveys but wasn't uses for georeferencing.