Transcript Résumés des présentations

Journée technique
Acquisition et modélisation 3D
Applications de la photogrammétrie et de la lasergrammétrie
Le mardi 17 juin 2014
Résumés des présentations
Contribution de la photogrammétrie à l’étude de l’évolution des
mouvements de terrain : exemples de Charlaix et Séchilienne
Marie-Aurélie CHANUT, Samuel DAUPHIN, Chloé DUTERME
Cerema - DTer CE – Département Laboratoire de Lyon – Groupe Risques Rocheux et
Mouvements de Sols
25 avenue F. Mitterrand CS 92803 69674 BRON
[email protected]
Au-delà des dispositifs d’auscultation classiques des mouvements de terrain in-situ ou à
distance, les modèles numériques de terrain générés par photogrammétrie ouvrent des
possibilités nouvelles pour l’étude de l’évolution des mouvements de terrain à des coûts
relativement faibles. En superposant les MNT reconstruits à partir d’images prises à
intervalle de temps régulier, il est ainsi possible de :
• visualiser l’évolution du mouvement : direction, extension,
• visualiser les mécanismes du mouvement,
• estimer une vitesse des déplacements,
• quantifier les volumes éboulés.
Sur les exemples de deux mouvements de terrain (glissement de Charlaix et mouvement
de Séchilienne), nous proposons d’illustrer les possibilités offertes par l’étude des MNT
obtenus par photogrammétrie.
Figure 1 : prise de vue et MNT reconstruit par photogrammétrie de l’enrochement stabilisateur du
glissement de Charlaix
Figure 2 : prise de vue et MNT reconstruit par photogrammétrie de la zone frontale du mouvement
de Séchilienne
Sémantisation de modèles 3D pour la ville
simulable
Olivier Tournaire, Samuel Carré, Thierry Guiot, Simon Boddaert, Julien Soula, Nicolas
Flachet
Aujourd’hui, les maquettes numériques 3D de villes sont relativement courantes. Cependant, ce ne sont encore que
de purs objets géométriques, sans information de haut niveau. Typiquement, s’il est facile de reconstruire par
photogrammétrie un maillage représentant l’environnement urbain à partir d’images aériennes, il est difficile
d’identifier les différents objets qui composent le territoire. C’est l’objectif de la sémantisation : enrichir le modèle
géométrique d’informations attributaires de haut niveau.
Cette « augmentation » des modèles est cruciale à bien des égards : sémantiser revient à interpréter, et donc à
comprendre l’environnement. Par ailleurs, la géométrie produite par les reconstructions automatiques – une soupe
de triangles – est souvent trop riche pour être utilisée par les moteurs de simulations et se doit donc d’être
simplifiée. Il n’est pas pertinent de disposer de milliers de triangles pour représenter un bâtiment quand seuls
quelques plans suffisent à en d’écrire l’enveloppe.
Sémantiser, outre l’aspect enrichissement, conduit donc à rendre la ville « simulable ». Il est intéressant de noter
qu’aujourd’hui, le développement du standard de l’OGC CityGML permet de rendre les maquettes de villes
interopérables et d’être utilisées à grande échelle par de nombreux acteurs de la ville. Sa structuration sémantique
et géométrique en fait un élément crucial, tant pour la diffusion de l’information que pour son exploitation.
Figure 1 - Processus de sémantisation d'un maillage photogrammétrique : exemple sur un bâtiment
Pour illustrer notre propos, nous montrons comment, à partir d’un maillage à très haute résolution en milieu urbain,
extraire les bâtiments, en simplifier la géométrie et les sémantiser (reconnaissance des murs et des toits). Cette
information est ensuite structurée, et permet à des moteurs de calculs de sélectionner des surfaces d’intérêt pour
l’évaluation du potentiel photovoltaïque. Les moteurs de calculs utilisent la sémantique et la géométrie de la
maquette numérique, et, réinjectent en sortie les résultats obtenus dans cette maquette pour l’enrichir. Le
processus de sémantisation (Figure 1), ainsi qu’un résultat d’enrichissement d’une maquette numérique de
bâtiments avec des attributs sur le potentiel photovoltaïque illustrent les potentialités de la sémantisation.
Figure 2 - Enrichissement d'une maquette numérique de bâtiment sémantisée avec des attributs sur le potentiel photovoltaïque
Numérisation 3D de la cathédrale d’Amiens : complémentarité des techniques lasergrammétriques et
photogrammétriques
Raphaële Héno1, El Mustapha Mouaddib2
1 : Ecole Nationale des Sciences Géographiques : [email protected]
2 : Laboratoire MIS (Modélisation,
Modélisation, Information & Systèmes)
Systèmes ; Université Picardie Jules Verne : [email protected]
picardie.fr
MOTS CLES : cathédrale d’Amiens, édifice remarquable, numérisation 3D, lasergrammétrie, photogrammétrie
RESUME :
La cathédrale Notre-Dame d’Amiens, bâtie au XIIIème siècle dans un style gothique classique, est la plus vaste de
France en volume. En terme de numérisation, la taille d’un monument représente un défi, mais c’est ici la
complexité du monument qui rend la tâche particulièrement difficile
difficile : l’édifice regorge en effet de sculptures, de
corniches, de galeries, de zones peu accessibles. L’intérêt de procéder au relevé complet de ce monument motive
cependant la proposition de solutions pour cette numérisation : un modèle 3D complet offrirait
offri
en effet aux
historiens une base de données particulièrement riche pour leurs études, aux conservateurs des outils pour en assurer
la sauvegarde et au grand public des possibilités de visites quasi-illimitées.
quasi
Le laboratoire MIS (Modélisation, Information
Information & Systèmes) de l’université Picardie Jules Verne a initié le projet ee
Cathédr@le, dont les objectifs sont la numérisation de l’édifice dans sa totalité et la fourniture d’outils
d’exploitation du modèle. Depuis quatre ans, l’Ecole Nationale des Sciences
Sciences Géographiques y participe via des
relevés sur le terrain effectués par les étudiants du mastère spécialisé PPMD (Photogrammétrie, Positionnement et
Mesure de Déformations) et un traitement des données lors de projets d’élèves au cours de l’année. Les méthodes
déployées sont la lasergrammétrie, qui fournit l’ossature principale, et la photogrammétrie pour les zones moins
accessibles ou particulièrement ornées. Différents moyens de positionnement sont mis en œuvre pour géoréférencer
toutes les données dans le système de coordonnées légal. Cet article montrera notamment pourquoi et comment la
lasergrammétrie et la photogrammétrie sont complémentaires pour la numérisation exhaustive du monument.
Numérisation laser de la façade extérieure sud du transept (cathédrale
(c
d’Amiens) – 2010
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Caméras et points de liaison
Nuage de points vu de face
Nuage de points vu de profil
Numérisation par photogrammétrie du portail de la façade extérieure sud du transept (cathédrale d’Amiens) – 2013
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Système d'inspection de tunnels canaux : Évaluation de la précision de modèles 3D
photogrammétrique et lasergrammétrique
Philippe Foucher et Pierre Charbonnier
Dter Est, Laboratoire Strasbourg
En France, 33 tunnels canaux, construits en majorité durant les 19ème et 20ème siècle sont toujours en
service pour la navigation commerciale et de plaisance. Maintenir ces tunnels dans de bonnes conditions
d’usage est non seulement une nécessité historique et économique mais représente également un enjeu de
sécurité primordial. Dans ce contexte, Voies Navigables de France (opérateur national des voies d’eau), le
Centre d’Etudes des Tunnels (CETU) et le Cerema (DTer Est), en collaboration avec le groupe de
Photogrammétrie Architecturale et Géomatique (INSA, iCube UMR 7357 UDS-CNRS) ont entrepris une
étude pour le développement d’un système d’inspection visuelle (Fig. dédié aux tunnels canaux permettant
l’acquisition, le référencement et l’analyse de données, en grande partie sous forme d’images, d’un tunnel
canal.
Dans cette contribution, nous nous focalisons sur l’utilisation de techniques de stéréovision et de
photogrammétrie, pour dans un premier temps localiser des données, par odométrie visuelle, et dans un
deuxième temps construire un modèle 3D du tunnel. Les résultats de plusieurs campagnes expérimentales
ont permis de montrer que les objets peuvent être localisés, par odométrie visuelle, avec une précision
décimétrique. Par ailleurs, le modèle photogrammétrique 3D (Fig. 1) a été évalué, par comparaison avec un
modèle 3D Laser de référence, acquis en statique (Fig.2). La distance calculée entre ces deux modèles est
inférieure à 5cm.
Figure 1: Modèle photogrammétrique 3D
d'une portion de tunnel-canal. Les
positions des caméras aux différents
instants d'acquisition sont symbolisées en
couleur derrière le modèle texturé.
Figure 2: Rendu du modèle
lasergrammétrique à l'entrée du tunnelcanal de Niderviller ( Moselle)
Première cartographie thermique 3D d’un volcan actif à partir d’une
méthode photogrammétrique avancée
Raphaël Antoine (Cerema DTer NC), David Baratoux (GET), Julien Lacogne, Frédéric Bretar,
Cyrille Fauchard (Cerema DTer NC), Stéphane Jacquemoud (IPGP), Thomas Staudacher (IPGP),
Patrick Bachèlery (OPGC), Marc Pierrot Deseilligny (ENSG)
[email protected]
Résumé
L'énergie rayonnée par un objet dans le thermique infrarouge [7-14 microns] est détectée et convertie
en carte de températures 2D grâce à des instruments appelés caméras thermiques. La température
de surface d'une cible dépend de ses propriétés physiques (inertie thermique), optiques (albedo,
émissivité) et géométriques (orientation des surfaces par rapport au rayonnement incident). L'imagerie
thermique infrarouge possède de nombreuses applications en sciences de la Terre qui ne se
focalisent actuellement que sur des observations 2D. La méthode classique permettant d’obtenir des
cartes de température 3D consiste à plaquer des images thermiques sur un modèle numérique de
terrain (MNT). Cette méthode possède de nombreux inconvénients car il est souvent difficile d’orienter
les images thermiques sur le MNT du fait du manque de points homologues.
Figure 2.a) MNT thermogrammétrique 3D densifié et maillé de Dolomieu généré à partir de 70 images
thermiques. La zone blanche correspond au maillage sans données thermiques; b) MNT Lidar; c)
cartographie des distances entre les 2 MNT calculées grâce au logiciel Cloud Compare; d)
comparaison des profils topographiques extraits du modèle thermogrammétrique (en pointillés) et du
modèle Lidar (en trait plein) dont la localisation est spécifiée sur la figure 1c.
A notre connaissance, cet aspect est encore très peu étudié (Brumana et al. 2013). Nous présentons
ici une méthode photogrammétrique in situ permettant de générer des cartes de température 3D à
partir d'images thermiques orientées différemment. Cette méthode est appliquée au cratère Dolomieu
(Piton de la Fournaise), pour laquelle des images thermiques aéroportées ont été acquises en 2008.
Nous comparons le Modèle Numérique de Terrain (MNT) "thermogrammétrique" obtenu à un MNT
Lidar réalisé en 2009. La comparaison de ces 2 méthodes indépendantes valide le modèle thermique.
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Elle permet d'estimer le volume de laves écoulées dans la cavité en 2008 et 2009, i.e. environ 2*10
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m , un volume similaire à celui estimé par Staudacher (2010) grâce à un laser sol (2.2*10 m ).
Références
Brumana R., Oreni D., Van Hecke L., Barazzetti L., Previtali M., Roncoroni F., Valente R. (2013), XXIV
International CIPA Symposium, Strasbourg, France.
Staudacher T., J. volc. Geoth. Res., 191 (2010), 60-68.