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Michel JOSSA PhD
Un peu d’histoire …
•  1984 : Imagerie radar à ouverture synthétique (SAR)
•  1987 : Imagerie satellite d’observation (LAN...
… Un peu d’histoire
•  2009 : Densification : infrarouge vs couleurs naturelles
–  Exploitation d’images multi-spectrales ...
Les « nouvelles » sources d’information
•  L’imagerie (satellitaire) répétitive : Sentinel, …
•  Les acquisitions basse al...
Spécificité des données historiques
•  P.e. : couverture aérienne de la Wallonie (PPNC)
•  (Web)GIS : données matricielles...
Spécificité des nouveaux inputs
•  Campagne multi-temporelle pour un site particulier (Sentinel, …)
•  Recherche d’informa...
Approches alternatives (Satellite)
•  SIG à référentiel flottant : type GoogleEarth vs GoogleMap
•  Ajustement ‘trapézoïda...
Approches alternatives (Satellite)
•  Avantages
•  Inconvénients
–  Pas de possibilité d’analyse (statistique, …)
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Approches alternatives (Satellite)
•  Ré-échantillonnage automatisé
•  Base de travail : mosaïque de même origine
–  Même ...
–  Extension du support SIG aux vues obliques
–  Digitalisation 3D à partir de deux vues
Approche alternative (Aérien proc...
Exploitation de photos géolocalisées (GeosSurveyor)
•  Gsm, tablettes, …
•  Ajout de commentaires, dates, …
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Pour terminer …
•  Pistes de collaboration
•  Environnement de recherche et/ou académique
•  100 % sources disponibles et ...
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Sireal - ict meets wagralim - 20160412

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Sireal - ict meets wagralim - 20160412

  1. 1. 77 Michel JOSSA PhD
  2. 2. Un peu d’histoire … •  1984 : Imagerie radar à ouverture synthétique (SAR) •  1987 : Imagerie satellite d’observation (LANDSAT, SPOT, CORINNE, POS, …) •  1992 : digitalisation cadastrale sur fond scanné géo-référencé : –  SIG image/vecteur •  2004 : resampling haute précision (1/10 pixel) •  1997 : stéréo restitution de façades •  2007 : cartographie oblique
  3. 3. … Un peu d’histoire •  2009 : Densification : infrarouge vs couleurs naturelles –  Exploitation d’images multi-spectrales (SIG) •  2012 : Exploitation du modèle numérique de terrain •  2015 : génération de webServices (GeosWeb) et apps mobiles •  2013 : accès aux webServices (type WalOnMap) •  2016 : gestion des données Lidar
  4. 4. Les « nouvelles » sources d’information •  L’imagerie (satellitaire) répétitive : Sentinel, … •  Les acquisitions basse altitude (Drones, hélicoptère, …) •  Les photos géo-localisées (gsm, tablettes, …) •  MNT, Lidar, … •  Images satellites (classées) •  Cartes scannées, IGN, … Versus
  5. 5. Spécificité des données historiques •  P.e. : couverture aérienne de la Wallonie (PPNC) •  (Web)GIS : données matricielles ortho-rectifiées •  Nécessité d’une chaîne de prétraitement avant l’exploitation –  Délai avant utilisation –  Coût additionnel récurrent •  Perte de netteté intrinsèque
  6. 6. Spécificité des nouveaux inputs •  Campagne multi-temporelle pour un site particulier (Sentinel, …) •  Recherche d’information ponctuelle (arbre malade, nouvelle implantation, …) •  Référencement approximatif (gps embarqué dans un drone, ….) •  Couverture discontinue •  Prise de vue oblique -> Nécessité d’un préprocessing lourd avant toute utilisation ->Ré-échantillonnage (Satellite : UTM ‘sur pointe’ -> Lambert) -> Correction de relief (basse altitude)
  7. 7. Approches alternatives (Satellite) •  SIG à référentiel flottant : type GoogleEarth vs GoogleMap •  Ajustement ‘trapézoïdal’ général sur base de 4 points –  Transformation affine ‘centre / orientation / échelle’ toujours possible •  Visualisation dans le référentiel ‘image’ –  Pas de perte de netteté •  Déplacement du calque de fond en cours de digitalisation ou d’analyse –  Ajustement local
  8. 8. Approches alternatives (Satellite) •  Avantages •  Inconvénients –  Pas de possibilité d’analyse (statistique, …) automatique sur l’ensemble du pavé –  Pas de travail mosaïque (recouvrement latéral) –  Exploitation immédiate des données –  Conservation de la netteté
  9. 9. Approches alternatives (Satellite) •  Ré-échantillonnage automatisé •  Base de travail : mosaïque de même origine –  Même caractéristiques globales •  Radiométriques (Corrélation) •  Géométriques (Orientation) •  Netteté (Résolution) •  Processus de calcul –  Phase 1 : Ajustement primaire de type trapézoïdal ou affin –  Phase 2 : Calcul d’ajustement par corrélation croisée avec le modèle –  Phase 3 : Rééchantillonage dans la grille de destination (p.e. Lambert) •  Temps de calcul ~2 à 5 min / GB
  10. 10. –  Extension du support SIG aux vues obliques –  Digitalisation 3D à partir de deux vues Approche alternative (Aérien proche ou vue oblique) •  Problèmes •  Solutions –  Référentiel sphérique (faisceau) –  Parallaxe due au relief, aux bâtiments, …) –  Base de données vectorielles essentiellement 2D –  Nappage vectoriel sur MNT (2D- 3D)
  11. 11. Exploitation de photos géolocalisées (GeosSurveyor) •  Gsm, tablettes, … •  Ajout de commentaires, dates, … •  Acquisition mobile et transfert d’images vers un serveur web •  Report automatique des images sur le poste de travail SIG •  Possibilité d’exploiter les images (p.e. vue panoramique) en réalité augmentée
  12. 12. Pour terminer … •  Pistes de collaboration •  Environnement de recherche et/ou académique •  100 % sources disponibles et maîtrisées •  Boîte à outils ‘image’, ‘vecteur’ ou mixtes •  Suite SIG : poste de travail -> Web -> Mobile
  13. 13. Merci pour votre attention !

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