JOURNÉES DE LA RECHERCHE 2017

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JOURNÉES DE LA RECHERCHE 2017

RECALAGE DE DONNÉES DE CARTOGRAPHIE MOBILE

PAR APPARIEMENT D'ORTHOIMAGES LIDAR

Jean-Pierre Papelard, Arnaud Le Bris, Bruno Vallet LaSTIG/MATIS

ENSG - Cité Descartes - Champs-sur-Marne 23 mars 2017

PLAN DE LA PRÉSENTATION

JR 2017 / RECALAGE DE DONNÉES DE CARTOGRAPHIE MOBILE PAR APPARIEMENT D'ORTHOIMAGES LIDAR

CARTOGRAPHIE MOBILE TERRESTRE

RECALAGE DE TRAJECTOIRE POUR LE GÉORÉFÉRENCEMENT

ANALYSE DU GAIN EN PRÉCISION

AUTOMATISATION

CONCLUSION-PERSPECTIVES


BESOIN EN MAQUETTES NUMÉRIQUES 3D


Plan de Mérian 1615

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BESOIN EN MAQUETTES NUMÉRIQUES 3D


1615 + 4 siècles

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LE BESOIN DE MAQUETTES NUMÉRIQUES

SIG3D pour l’aménagement urbain iTowns

JR 2017 / RECALAGE DE DONNÉES DE CARTOGRAPHIE MOBILE PAR APPARIEMENT D'ORTHOIMAGES LIDAR 5


LE BESOIN DE MAQUETTES NUMÉRIQUES


Géoréférencement des réseaux (normes DT-DICT)


Acquisitions Stéréopolis

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BESOIN EN MAQUETTES NUMÉRIQUES



Cartographie pour la navigation autonome


Here Maps HD

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BESOIN EN MAQUETTES NUMÉRIQUES



Cartographie pour la navigation autonome

…..


Numérisation très haute résolution au niveau du sol

Besoin de précision < ~10 cm

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LES SYSTÈMES DE NUMÉRISATION


Produire des données géoréférencées

Stéréopolis II



Les capteurs de données image


Images orientées : exploitation photogrammétrique ou immersive



Les capteurs de données lidar


Riegl VQ-250 / 450

Géométrie 3D de l’environnement



Les capteurs de géoréférencement


GNSS + Centrale Inertielle + Odomètre

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Post-traitement de la trajectoire


Trajectoire différentielle GNSS

Combinaison des différentes sources de données.

Station fixe GNSS

Orientations et trajectoire inertielle

Données odométriques

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Positionnement GNSS

Inertiel

Odométrie

Post-Traitement

Trajectographie Positions et Orientations

100Hz

Ecart-type 1Hz



La calibration extrinsèque


E

N h

(E,N,h) inertiel

(dx,dy,dz,rx,ry,rz)

(E,N,h) centre laser

(E,N,h) Point terrain

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La calibration extrinsèque


Mesures topométriques de détermination des orientations relatives


GÉORÉFÉRENCEMENT DES DONNÉES


Quelle est la précision du géoréférencement obtenu ?


EXEMPLE DU CHANTIER D’AURILLAC

150 km de linéaire à acquérir

4 jours d’acquisition

347 km de trajectographie

312 km d’acquisition lidar


Selon les zones d’acquisition, des problèmes plus ou moins importants de réception GNSS - Masques - Multi-trajets Comment assurer 10cm de précision ?

RECALAGE DE TRAJECTOIRE POUR LE GÉORÉFÉRENCEMENT - MÉTHODOLOGIE


RECALAGE DE TRAJECTOIRE - MÉTHODOLOGIE

CONSTITUTION DES ORTHO-IMAGES LIDAR

+ Forte densité sur la trace du véhicule




Caractéristiques des scanners

Riegl VQ-250 100 lignes/s 300 000 mesures/s (Stéréopolis II)

Riegl VQ-450 200 lignes/s 550 000 mesures/s (Stéréopolis III)

--> résolution angulaire 0.12°





Elimination du sursol

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dZmin

Dist max Dist max

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On ne conserve que les points de la chaussée à portée du véhicule




cartographie chronologique continue de la chaussée

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Caractéristiques des scanners

Riegl VQ-250 100 lignes/s 300 000 mesures/s (Stéréopolis II)

Riegl VQ-450 200 lignes/s 550 000 mesures/s (Stéréopolis III)

résolution angulaire 0.12° sur une ligne : 4 cm à 19m

Vitesse max du véhicule ~30 km/h soit 8m/s

Riegl VQ-250 espacement des lignes 8 cm (Stéréopolis II)

Riegl VQ-450 espacement des lignes 4 cm (Stéréopolis III)


Résolution des ortho-images lidar Riegl VQ-250 4 cm (Stéréopolis II)

Riegl VQ-450 2 cm (Stéréopolis III)

Découpage en dalles régulières de 40 à 50 m de côté




Meilleure résolution sur les lignes. Possibilité de rebouchage des orthoimages lidar.




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27

Les passages successifs constituent des piles d’orthoimages.



Orthoimages Aurillac :

- Résolution 4cm

- Dalles 50x50 m

10035 dalles

4211 piles




Un nombre de passage important sur les nœuds principaux du réseau


20 dalles

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Moyenne par pile : 2,4 dalles



MESURE DES TRANSLATIONS

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T T Z Z




(dX, dY, dZ) t1

t2

Ecart relatif

Mesure d’un point de calage relatif (point de liaison inter-dalles)

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T T Z Z




Contrainte absolue

Mesure d’un point 3D connu en coordonnées terrain (par mesures topo ou PVA)

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X Y Z

X Y Z

t1 t2

(tX, tY, tZ) (tX, tY, tZ)

P1 . P2


PVA: MESURES SIMULTANÉES DANS LES IMAGES AÉRIENNES


On propose les images présentant le meilleur B/H pour favoriser la détermination altimétrique


MESURES SIMULTANÉES DANS LES IMAGES AÉRIENNES

Export des mesures clichés

Calcul d’aérotriangulation

Import des coordonnées appui 3D



TRANSFERT DE CONTRAINTES ET COMPENSATION


Trajectoire 2 Trajectoire 1

L1 ect1

L2 ect2

L3 ect3

L2 ect2

L1 ect1

Contrainte absolue

Contrainte relative

L = longueur du segment Ect = ecart type max observé le long du segment

Compensation vectorielle 3D Module R : CompTranslate Xavier Collilieux IGN/SGN/Travaux-Spéciaux

tX tY tZ

tX tY tZ

dX dY dZ

L3 ect3

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TRANSFERT DE CONTRAINTES ET COMPENSATION


Trajectoire 2 Trajectoire 1

L1 ect1

L2 ect2

L3 ect3

L2 ect2

L1 ect1

Contrainte absolue

Contrainte relative

L = longueur du segment Ect = écart type max observé le long du segment

tX tY tZ

tX tY tZ

tX tY tZ

tX tY tZ

L3 ect3

Compensation vectorielle 3D Module R : CompTranslate Xavier Collilieux IGN/SGN/Travaux-Spéciaux

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MESURES DES TRANSLATIONS


Chantier Aurillac :

Création de 670 points de calage

2000 mesures sur dalles et

segments de trajectographie à

compenser

Mesure du calage absolu sur

PVA orientée résolution 5 cm .


ITÉRATIONS CORRECTIONS / COMPENSATION


Validation


RÉESTIMATION DES TRAJECTOIRES

Répartition de la correction imposée par les contraintes sur les composantes

intermédiaires de chaque segment .

GÉORÉFÉRENCEMENT FINAL DES DONNÉES IMAGE ET LIDAR

UTILISANT LES TRAJECTOIRES RECALÉES

Régénérer une nouvelle version des dalles d’orthoimages lidar pour validation.


Résolution native des trajectoires : 100Hz ou 200Hz


VALIDATION VISUELLE SUPERVISÉE


Composition colorée générée par l’ajout successif d’une couche R,V ou B par passage.


FUSION DES ORTHOS D’UNE PILE (DIFFÉRENTS PASSAGES)





COMPARAISON RECALAGE/ POSITIONNEMENT INITIAL


Parcours péri-urbain Parcours urbain

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De combien de points de calage besoin? Peut-on se fier aux incertitudes fournies par la trajectographie ?


PARCOURS PÉRI-URBAIN


Parcours péri-urbain : 61 km en 24 sections / temps d'acquisition 4,8h

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nombre de satellites


PARCOURS URBAIN


Parcours urbain : 24 km en 19 sections / temps d'acquisition 4,5h

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PARCOURS URBAIN



49


PARCOURS URBAIN



50

nombre de satellites nombre de satellites


PARCOURS URBAIN



51

nombre de satellites



PARCOURS URBAIN TRÈS DENSE

Chantier EMS (Stereopolis III)

1169 mesures de contrôle

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PARCOURS URBAIN TRES DENSE

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On peut se référer à la forme de la courbe mais précision annoncée largement surévaluée.

AUTOMATISATION


AUTOMATISATION

PLUSIEURS STRATÉGIES D’APPARIEMENT

1 - Corrélation d’images

Géométrie ortho Corrélation directe possible sur toute l’image

2 – Utilisation de points d’intérêts

Géométrie ortho détecteur Harris


Résultats de projets recherche et développement de l’ENSG : Gauthier Duponchel / Mamady Samassa / Jean-François Villeforceix Utilisation de modules de traitements externes Arnaud Le Bris LaSTIG/MATIS

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AUTOMATISATION

CORRÉLATION IMAGE ENTIÈRE

Pour chaque couple de dalles : recherche de la translation

relative maximisant le score de corrélation.


AUTOMATISATION


On essaye de corréler toutes les combinaisons possibles


Chantier Aurillac : 14233 combinaisons inter-dalles. Rayon de recherche : 0.80 m 10447 corrélation valides Comparaison CIE/Mesures manuelles Sur 3515 mesures communes : Erreur moyenne : 1,4 pixel

écart-type : 2,8 pixel

Pixels (4cm)

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Résultat insuffisant pour la précision recherchée

AUTOMATISATION


Mise en évidence de dérives


(-3,-10)

(-2,-5) (0,-2)

Translations en pixels (4cm)

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AUTOMATISATION


Mise en évidence de cisaillements


Arrêt 50s

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AUTOMATISATION



Une bonne solution approchée pour le filtrage des points d'intérêts.

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Méthode insuffisante pour la précision recherchée.

? 12 23

13 validation par compensation vectorielle des translations internes à chaque pile Module R : CompTranslate Xavier Collilieux

AUTOMATISATION

HARRIS : 1ER FILTRAGE PAR MASQUE


On évite la détection de points à proximité des zones sans information.

Création d’un masque de filtrage

On conserve les points d’intérêts situés dans les zones favorables

AUTOMATISATION

HARRIS : FILTRAGE PAR LA VALEUR DE CORRÉLATION


(-3,-10)

(-2,-5) (0,-2)

pixels (4cm)

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Tx Ty Corrélation Image Entière

AUTOMATISATION

HARRIS : MODÉLISATION D’UNE DÉRIVE TEMPORELLE


Sectorisation temporelle des points d’intérêts.

Filtrage de chaque région et sélection d’un appariement médian.

AUTOMATISATION

HARRIS : MODÉLISATION D’UNE DÉRIVE TEMPORELLE


Sectorisation temporelle des points d’intérêts.

Filtrage de chaque région et sélection d’un appariement médian.

Utilisation selon le même procédé que les contraintes relatives saisies manuellement.

CONCLUSION ET PERSPECTIVES



PROCESSUS « TRANSLAT_EXPRESS »

Un outil opérationnel pour le recalage manuel d’un chantier de mobile mapping.

Une estimation objective de la qualité du géoréférencement initial.

L’utilisation simultanée d’une PVA permet d’assurer une cohérence globale sur le géoréférencement des données.

Une méthodologie qui permet a priori de traiter de très gros chantiers.

Un environnement qui permet d’intégrer d’autres algorithmes d’analyse ou de recalage des données.

Des méthodes automatiques à finaliser.

Possibilité d’itérer le processus automatique pour valider la superposition des dalles.



PERSPECTIVES

Utiliser la subdivision en dalles pour accéder localement aux données brutes

et développer des traitements adaptés aux différents problèmes rencontrés.

Automatisation des appariements orthoimages lidar / images aériennes pour

la création des points de calage absolus.


Tmin-Tmax Trajectoire A

Tmin-Tmax Trajectoire B Tmin-Tmax Trajectoire C

. Tester des algorithmes de recalage par ICP (Iterative Closest Point) . Corrélation d’orthoimages localisée via des fenêtres glissantes temporelles sur les trajectoires. . Réestimation locale non rigide des trajectoires [Monnier 2013]

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Xmls : Un système de stockage optimisé des données brutes


Merci de votre attention

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