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La page de garde

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1. 47 R sultat de l extraction autour de l axe de la route 47 Figure 3 15 Correspondance des coordonn es de l image haute r solution image Cdi oi 48 Figure 3 16 2 Mage KONOS 00d ideada 49 Figure 3 17 Image treduite easan RME le 50 Figure 3 18 R sultat de la phase du suivi VV 51 Figure 3 19 Co ts initiaux pour l algorithme F dans la fen tre de recherche 52 Figure 3 20 Tableau P des co ts de chemin 52 Figure 3 21 Meilleur chemin optimal obtenu 53 Figure 3 22 R sultat de l extraction du bord du r seau routier 55 Figure T Logo du Framework Oia 62 Figure A 2 Diff rentes entreprises qui utilisent QT 62 Figure A 3 Interface de l application 65 Figure A 4 Palette liste de bandes 66 Figure A 5 Image B l inverse de l image A 66 Figure A 6 Image avant A et apres B la normalisation 67 Figure A 7 Image avant A et apres B l galisation 67 Figure A8 Fenetre d extracto essccssurseuvsravswavssanssasredoeyecnsiuaenesduanseensvanseandeats 68 Figure A 9 Boite de dialogue contenant les informations de recherche 69 71 Liste des tableaux Tableau 1 1 R solutions spatiale et spectrale du satellite IKONOS 20 Tableau 1 2 Resolutions spatiale et spectrale du satellite LANDSAT 7 21 Tableau 1 3 R solutions spatiale et spectr
2. 10 Figure 1 9 Deux types de transmission des donn es 11 Figure 1 10 A absorption B diffusion C transmission 12 Figure 1 11 Image satellitaire num rique avant a et apres b l application des corrections atmosph riques cccccceeecceeeeceeecececeueeceucecsusessusessueessaees 13 Figure 1 12 Distorsion g om trique occcccoccccccccnccncnncnnononanononannnonacnnnnncnnnnos 13 Figure 1 13 Transformation d une image en ortho image 14 Figure 1 14 A image B image corriger ortho image 14 Figure 1 15 Valeurs num riques d une grille de pixels 17 Figure 1 16 Voisinage V P d un pixel PS 18 Figure 1 17 Signatures spectrales de milieux diff rents 19 Figure 2 1 Image IKONOS montre un r seau de type toit 24 Figure 2 2 Variation radiom trique d un profil de type toit 25 Figure 2 3 Image QuickBird montre un r seau de type vall e 25 Figure 2 4 Variation radiom trique d un profil de type vall e 25 Figure 2 5 Variation radiom trique de deux profils de type marche 26 Figure 2 6 Diff rents profils et leurs d riv es premieres est secondes 26 Figure 2 7 Masques de DUDA wi dde 27 Figure 2 8 Probleme pouvant survenir pendant le groupage de lineaments 28 Figure 2 9
3. Lorsqu un satellite est en orbite autour de la terre le capteur observe une certaine partie de la surface Cette surface porte le nom de couloir couvert ou fauch e SCRE ICCT Figure 1 7 Couloir couvert fauch e d une plate forme Chapitre 1 La t l d tection 1 2 Phases de la t l d tection Figure 1 8 Diff rentes phases de la t l d tection 1 2 1 Acquisition des illuminations L hors de cette phase on fait souvent appel a des instruments tels que appareils photographiques lasers radars sonars sismographes ou gravimetres Le soleil met de l nergie sous la forme d un rayonnement lectromagn tique Ce dernier est reflechi par les corps qui composent la surface de la terre Or selon leur nature ou leur tat temporaire tous les corps n mettent et ne r fl chissent pas des rayons de m me longueur d onde De ce fait il est possible en mesurant le rayonnement de la surface du globe de faire apparaitre des ph nom nes difficilement d tectables au sol ou de d crire rapidement de grandes surfaces de terrain Une fois l nergie r fl chie ou mise par la cible elle peut tre per ue de fa on photographique ou de fa on lectronique 1 2 2 Transmission Les donn es acquises par un satellite doivent tre transmises lectroniquement une station de r ception sur terre car le satellite demeure en orbite pour plusieurs ann es Les m thodes de transmission d velopp es pour les
4. suivi de notre formule de calcul de ces poids 3 1 2 1 Caract ristiques respecter Une homog n it relative de radiom trie le long de l l ment Un certain contraste avec l environnement ce qui correspond un profil de type toit ou bien de type vall e L homog n it radiom trique peut tre test e directement a partir de l image de t l d tection en revanche nous devons construire une image dite de d tection pour trouver les profils correspondant un l ment lin ique 3 1 2 2 Construction de l image de detection Nous pouvons calculer l image de d tection mettant en vidence les profils de type 11 4 11 r 3 14 d I d I toit et de type vall e donn es respectivement par les formules max ERAS x y dildi et max EEE y dx dy Appelons ces deux images TOIT et VALLEE L image de mise en vidence des points de profil de type toit ou de type vall e peut tre obtenue en appliquant la formule max VALLEE TOIT Or les images VALLEE et TOIT sont galement l g rement sensibles aux profils de type marche Nous pouvons donc calculer galement l image MARCHE d finie par 39 Chapitre 3 Extraction des r seaux routiers par une approche multi resolution 2 2 l quation A E et en effectuant la difference entre max VALLEE TOIT et X yY MARCHE nous att nuons la mise en vidence profils de type marche Nous souhaitons garder uni
5. Key words Extraction of road networks satellite image with high resolution geographic information systems multi resolution approach
6. les d veloppements instrumentaux et technologiques surtout depuis le d but du xxe si cle li aux besoins militaires reli s la premi re guerre mondiale qui ont favoris la r alisation de nombreuses photographies a riennes des fins d identification strat gique ont permit l mergence de a t l d tection Lorsque les scientifiques parlent de t l d tection l objet observe est la terre En g n ral pour eux la t l d tection est un moyen pour observer la terre sa surface ses oc ans son atmosphere et sa dynamique depuis l espace en vue de comprendre et de guider les changements futurs pour r aliser cela l image de t l d tection tant a rienne que satellitaire est sans doute le mod le visuel le plus fid le et le plus riche de l espace g ographique Depuis une dizaine d ann es les satellite fournissent aux tematiciens de la t l d tection des images de plus en plus nombreuses et de plus en plus riches ce qui rend l extraction des informations contenue dans ces images de plus en plus difficile et complexe cela conduit lutilisation des techniques relevant de domaines m thodologiques tr s divers traitement d images reconnaissance des formes et intelligence artificielle Malgr son raffinement technique la t l d tection a encore besoin de donn es auxiliaires donn es additionnelles qui peuvent aider l analyse ou l interpr tation des images qui sont en g n rale des mesure prise sur le ter
7. BENZIANE Yaghmoracen et Mme LABRAOUI Nabila d avoir accept de faire partie du jury Et enfin on remercie tous nos professeurs amis et collegues pour l ambiance amicale et fraternelle qui a r gn entre nous durant toutes nos tudes et tous ceux qui ont contribu de pr s ou de loin l aboutissement de ce travail Table de matieres REMCO MEM Coens eee ean mnt ae eve a eer er lil able OC Matleres Sashes da ane dance ee aaa IV WU OCIS CHO MM RE Ea DES 1 ATE CC OTC ClO Ns 4 151 T l d l CliONs RER A 4 ET Dei asadas 4 1 1 2 Rayonnement lectromagn tique et Spectre 4 l3 0 Genres arene eee a obesa enor eee eee eee 6 teladili GAapleura clado 6 1159225 COPIE ASSIS cette idos ads us 6 LAA lt IPIAIESAIONMES ClONONCS si ddr 7 1 1 4 1 L orbite g ostationnaire Vs 7 1 1 4 2 L orbite quasi polaire ooccoccoccocicccccnccnconconconconoanconennonnos 7 1 1 4 3 L orbite h liosynchrone ccc c eee eeceeeeeeseeeaeeseeseeeaeeees 8 1 1 4 4 Les orbites ascendante et descendante 8 1 2 Phases de la t l d tection 10 121 Acquisition GES INUMINAUONS is sie aie ae M tis dites 10 W225 Ma LS IANS SIO nn 10 La e a te 11 1 2 3 1 Correction atmosph riques 11 1 2 3 2 Correction g om trique cooccccccccncccccncocncnccnncnononnnononenenonenosns 13 129 A nn den 14 1 3 1 R solution spatiale ere eee nr 14 t2 o E EES 15 33 IRESOMMMON radio
8. hyperfrequences Chapitre 1 La t l d tection 1 1 3 Capteur En g n ral les capteurs employ s pour des fins de t l d tection se subdivisent en deux cat gories les capteurs actifs et les capteurs passifs 1 1 3 1 Capteur actif Produit sa propre nergie pour illuminer la cible il d gage un rayonnement lectromagn tique qui est dirig vers la cible Le rayonnement r fl chi par la cible est alors per u et mesur par le capteur Le capteur actif a l avantage de pouvoir prendre des mesures n importe quel moment de la journ e ou de la saison Les capteurs actifs utilisent les longueurs d onde qui ne sont pas produites en quantit suffisante par le soleil telles que les hyperfr quences ou pour mieux contr ler la fa on dont une cible est illumin e CCT Les capteurs actifs se d finissent comme tant des instruments qui mettent artificiellement de l nergie sous forme d impulsion fr quence temporelle r gulier est qui ont la capacit d enregistrer le signal r trodifus par les objets qui ont tait en contact avec cette nergie Desjardins 2000 Ces capteurs sont utilises dans les radars les lidars etc HENE CCC Figure 1 3 Capteur actif 1 1 3 2 Capteur passif Mesure l nergie disponible naturellement Le capteur passif peut seulement percevoir l nergie r fl chie lorsque le soleil illumine la terre Il n y a donc pas d nergie solaire r fl chie le soir tandis que l nergie
9. 49 Chapitre 3 Extraction des r seaux routiers par une approche multi resolution 3 3 2 1 Premiere phase Dans cette phase on applique la m thode du suivie utilisant l algorithme F sur limage r sultante de la r duction de l image IKONOS Figure 3 17 Image r duite a R sultats Les lignes en rouge repr sentent le r sultat de l extraction dans la premiere phase La premi re constatation qu on peut faire le suivi s arr te au bord de l image pour toutes les routes sauf pour la route 6 o l arr t est du une petite occultation a son extr mit gauche Nous pouvons galement remarquer l existence de deux carrefours bien g r s par le suivi le premier en X entre les deux routes 1 et 3 et le deuxi me en T entre les routes 4 et 1 De plus le r sultat montre parfaitement la capacit du suivie bien g rer les virages dus la possibilit de corriger la direction de la fen tre de recherche 90 Chapitre 3 Extraction des r seaux routiers par une approche multi resolution s Figure 3 18 Resultat de la phase du suivi b Les poids initiaux Le tableau C contenant les poids initiaux de la fen tre de recherche est construit de la somme des deux tableaux qui proviennent de l image r duite et l image de d tection 91 Chapitre 3 Extraction des r seaux routiers par une approche multi resolution L image de d tection L image r duite Le tableau C Figure 3 19 Co t
10. Corr lation de profil 30 Figure 2 10 Calcul des co ts optimaux de chemin pour l algorithme F 32 Figure 2 11 Exemple de coordonn es d un contour actif coocccoco 33 Figure 2 12 A le r sultat de l extraction de l axe central de la route B l extraction des bords de la route C le r sultat final de l extraction 35 Figure 2 13 Exemple d un ruban par un snakes 35 70 Liste des figures Figure 2 14 Figure 3 1 Figure 3 2 Figure 3 3 Figure 3 4 Figure 3 5 Figure 3 6 Figure 3 7 Figure 3 8 Figure 3 9 Figure 3 10 Figure 3 11 Figure 3 12 Figure 3 13 Figure 3 14 Parcours de la zone de recherche cccsccceeecceeeceeeceeeeeeeeneees 36 Principe du suivi utilisant l algorithme F oooccccccccncocnconiconononos 38 Calcul de l image de d tection 40 Masques de Roberts2 40 Lissage en ligne du d rivateur horizontal 41 Correspondance des deux syst mes de coordonn es 41 Coordonn es r elles et coordonn es enti res 42 Angles de correction de la direction de la fen tre de recherche 44 Carretour en T Den g r es 44 Carrefours en T mal g r s 45 Carrefours en X bien g r s 45 Carrefours en X mal g r s 45 CATOIOUFS ENV nr ananas 46 Extraction par segments parall les
11. d abord traverser une certaine distance dans l atmosph re avant d tre d tect par les capteurs d observation de la terre L atmosph re transmet absorbe et diffuse l nergie lectromagn tique 11 Chapitre 1 La t l d tection AA Figure 1 10 A absorption B diffusion C transmission L absorption et la diffusion atmospheriques r duisent dans les deux sens l nergie transmise du soleil vers la cible et de la cible vers les capteurs L absorption atmospherique represente la perte d energie au profit des constituants de l atmosph re La diffusion atmosph rique est la dispersion al atoire de l nergie lectromagn tique par les particules suspendues dans l atmosph re ou par de grandes mol cules des gaz atmosph riques C est la diffusion atmosph rique qui fait para tre le ciel bleu pendant la journ e plut t que noir car la diffusion des courtes longueurs d onde de la bande bleue du rayonnement solaire est plus importante que pour les plus grandes longueurs d onde telles que les bandes verte et rouge Non seulement la diffusion disperse une partie du rayonnement en dehors de la direction de propagation elle disperse galement l nergie en dehors du champ de vis e du capteur Puisque les sources de ce rayonnement ne proviennent pas de la cible elles agissent comme un masque de brillance uniforme Les images num riques peuvent tre corrig es pour les effets atmosph riques en appliquant des al
12. est rapide car l algorithme F est un algorithme r alisant des calculs tres simples il converge au bout de peu d it rations et la taille de la fen tre sur laquelle il est execute est faible L approche appliqu e nous permet d obtenir g n ralement des bons r sultats En revanche cette m thode ne permet pas une gestion correcte des carrefours et n est pas enti rement automatique car elle n cessite un point de d part 96 Conclusion generale L interpr tation des images constitue pour les cartographes un outil tres important pour optimiser le temps passe sur le terrain tout en am liorant d une fa on tr s sensible la precision du document cartographique final Dans ce m moire nous avons abord une m thode pour l extraction des r seaux routiers a partir des images de t l d tection dans le but d ventuellement s en servir pour la cr ation et la mise jour des SIG Sur le plan personnel ce travail tait une occasion pour explorer une nouvelle discipline du traitement d image et pour am liorer nos connaissances sur le domaine de la t l d tection Les principales contributions de notre travail concernent l exploitation des propri t s radiom triques des images et les caract ristiques g om triques des r seaux routiers Le fait que nous avons utilis des images haute r solution pour l extraction nous a oblig choisir une approche multi resolution qui utilise elle m me les m thodes d e
13. g ographique est un travail tr s long et fastidieux ce qui implique un co t de main d uvre assez important L objectif de ce m moire est de d velopper une application capable d extraire de mani re semi automatique les r seaux routiers urbains partir des images satellitaires haute r solution spatiale Nous visant ainsi r duire le co t de la main d uvre de fabrication des SIG en vue de d mocratis leurs utilisation Le choix de ce th me a t motiv par son utilit et la diversit de ses applications cartographie urbaine navigation automatique recalage des images etc L extraction des r seaux routiers par son importance suscite de puis plus de vingt ans l int r t des chercheurs du fait que les images satellitaire taient de faible resolution spatiale le r seau routier apparaissait comme un r seau lin ique mais si les m thodes d velopp es par les chercheurs permettent de d tecter les l ments lin iques elles ne peuvent quasiment pas permettre d identifier leur nature rivi re voie ferr route etc Depuis le lancement des premiers satellites la r solution spatiale des images ne cesse d augmenter et on arrive maintenant des r solutions tel que le r seau routier appara t comme un r seau surfacique ce qui a fait na tre un int r t grandissant pour l extraction pr cise des routes En contrepartie cette pr cision rend le probl me d extraction beaucoup plus complexe En effet dan
14. les routes de profil toit Pour les routes de profil vall e nous pourrons par exemple inverser l image Le r sultat d pend galement de la diff rence entre deux valeurs Si ces valeurs sont loign es alors le r sultat doit tre faible Inversement le r sultat doit tre lev si les deux valeurs sont proches Tous ces op rateurs comme pour celui de DUDA ne permettent pas d extraire les routes utilis es seules et ils servent g n ralement en tant qu information pour les m thodes d crites par la suite 2 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers 2 2 2 M thodes d extraction 2 2 2 1 Le seuillage multispectral Si on dispose de plusieurs bandes spectrales il est galement possible d appliquer des seuillages conjointement dans chacune des bandes spectrales seuillage multispectral cela a t propos par T Lianghu Lianghu 1992 qui a essay de d tecter les routes l aide d images multispectrales Haala Haala 1992 propose de construire un canal H partir des autres canaux sur lesquelles les routes apparaissent en surbrillance Dans le cas des travaux de Lianghu ce dernier utilise galement des attributs de forme longueur et troitesse Les routes pouvant tre extraites partir des images satellitaire sont g n ralement fragment es ces fragments ne forment pas le r seau routier complet Cette incompl tude est caus e par l eff
15. metal osas ata 15 134 Resolution temporclla ssh ici de ed 15 1 4 Caract ristiques de l image 16 TAs KESDI enen Er 16 Wee AIMade NUM QUe rs e 16 AS LEONA aaa da a a nt cn 17 NS SP CITAI nr scie 18 Table de mati res 1 6 Les syst mes differents de t l d tection 19 ok KONOS SR a en na ra 19 oz LANDS Ra a reais aie 20 OR PO Tar nana AAA 21 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers 22 2 1 Caract ristiques des r seaux routiers 22 2 1 1 Les caract ristiques g om triques coooccccoocncconcnnonncncnnncncnnnnnnnnos 22 2 1 2 Les caract ristiques topologiques 22 2 1 3 Les caract ristiques radiom trique cccccocccccccncococncoconnconacnnnnos 23 a EA sia 23 2 2 1 Les op rateurs sp cifiques 24 2 2 1 1 Les d tecteurs de profilS occcooocccccococococnceconncenannnss 24 2 2 1 2 L op rateur de DUDA vivir cc 27 ere Wemodes d extraccion iia 28 2 2 2 1 Le seuillage multispectral ooocccoccoconcconccocnocanocanonnon 28 Zee e SUV SUCE tddi id 29 a Suivi structurel par analyse de la variance longitudinale 29 b Suivi structurel par analyse du profil tranversal 30 2 2 2 3 La programmation dynamique cccccceceeeeseeeeeeeeeneeeenees 30 a JAIGOMINMES A CUF TR a ne aetna 30 A sn dee 32 2 2 2 4 R seaux de neurones coocccccccccccnononnonnnnonnnnonn
16. peuvent tre observ es plus fr quemment puisqu il y a chevauchement entre les couloirs couverts adjacents et que ces zones de chevauchement deviennent de plus en plus grandes en s approchant des p les Certains satellites ont aussi la possibilit de pointer leurs capteurs en direction du m me point pour diff rents passages du satellite La r solution temporelle effective du satellite d pend donc d une vari t de facteurs dont la grandeur de la zone de chevauchement entre les couloirs couverts adjacents la capacit du satellite et de ses capteurs et galement la latitude 15 Chapitre 1 La t l d tection 1 4 Caract ristiques de l image 1 4 1 Les pixels Le plus petit l ment constitutif d une image de t l vision de moniteur ou de photographie LAROUSSE Son nom provient de la locution anglaise picture element 1 4 2 L image num rique Une scene peut tre pr sent e et affich e en format num rique en divisant l image en petits morceaux de taille et de forme gales que nous nommons pixels La luminosit de chaque pixel est repr sent e par une valeur num rique Et il est dot d une valeur repr sentant les differents niveaux de luminosit L ordinateur affiche chaque valeur num rique comme un niveau de luminosit Les capteurs enregistrent alors lectroniquement l nergie en format num rique 16 Chapitre 1 La t l d tection pounne CODO re fs sr eff ar CODDOn Figure 1 1
17. pour contenir une route et quelques pixels voisins correspondant au fond de l image 2 2 2 5 Approche multi r solutions Les images haute r solution permettent la d tection d l ments qui taient jusqu o present difficiles a extraire Cependant cette precision rend la tache d extraction complexe Notamment un bruit g om trique inherent a la scene observ e par exemple du a la pr sence d arbres a proximit des routes vient s ajouter au bruit du 34 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers capteur Afin de r duire cette sensibilit au bruit certains auteurs proposent d utiliser des techniques multi chelles Heipke 1995 propose de fusionner le r sultat de l extraction de l axe central de la route basse r solution Figure 2 12 A moins sensible au bruit g om trique avec le r sultat de l extraction des bordures de route Figure 2 12 B a haute r solution fournissant une meilleure localisation du r seau Figure 2 12 C a Figure 2 12 A le r sultat de l extraction de l axe central de la route B l extraction des bords de la route C le r sultat final de l extraction Laptev 2000 proposent d utiliser l extraction de l axe central basse r solution pour initialiser une extraction haute r solution par contours actifs Chaque segment de l axe est utilis pour initialiser un ruban avec une largeur gale a zero une optimisation du
18. type toit veut dire qu elle a une radiom trie claire par rapport son entourage Figure 2 1 Image IKONOS montre un r seau de type toit 24 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers radiom trie point i j Figure 2 2 Variation radiom trique d un profil de type toit On peut avoir aussi un profil de type vall e o la radiom trie de la route est sombre par rapport son environnement Figure 2 3 Le ne montre un r seau de type vall e radiom trie point i j Figure 2 4 Variation radiometrique d un profil de type vall e Un profil de type marche veut dire que la radiometrie soit elle passe du claire au sombre soit du sombre au claire 25 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers radiom trie point i j Figure 2 5 Variation radiometrique de deux profils de type marche Les trois types de profil peuvent tre mis en vidence par le calcul des d riv es de l image marche toit vall e SN 1 d riv es MO S 2 d riv es Figure 2 6 Diff rents profils et leurs d riv es premi res est secondes Pour extraire les profils de type toit nous calculerons donc l image aE ad ere P 4 max pour ceux de type vall e nous utiliserons l image dont la d dy
19. 2 M route n 1 os 4 route n 3 route n 4 route n 2 route n 2 route n 3 gt Figure 3 11 Carrefours en X mal g r s 3 1 6 3 Les carrefours en Y Pour terminer les carrefours en Y ont de fortes probabilit s d tre mal g r s La Figure 3 12 montre les diff rentes dispositions de routes formant un carrefour en Y Dans le cas de droite deux routes seront probablement regroup es et la troisi me sera trait e individuellement Dans le cas de gauche si la route n 1 est trait e en premiere il n y aura alors aucun probl me sinon le suivi de la route n 2 se poursuivra sur la route n 1 45 Chapitre 3 Extraction des r seaux routiers par une approche multi resolution 7 gt o nue n 2 route n 1 route n 2 7 route n 1 route n 3 Figure 3 12 Carrefours en Y Une fois tous les l ments lin iques d tect s sur l image par la m thode de suivi nous pouvons s parer tous les l ments au niveau des carrefours puis appliquer un traitement permettant de relier certains d entre eux a l aide de certains crit res 3 1 7 D termination du premier point de d part Toutes les m thodes de suivi n cessitent un point de d part Nous avons d cid que ce point de d part serait fourni par l utilisateur rendant cette m thode semi automatique Les raisons sont un manque de temps consacrer ce probl me d une part et d autre part nous sommes certain ain
20. 5 Valeurs num riques d une grille de pixels L information d une gamme troite de longueur d onde est capt e et emmagasin e sous forme num rique dans un fichier repr sentant la bande de longueurs d onde Il est ensuite possible de combiner et d afficher de ces bandes d information num rique en utilisant les trois couleurs primaires rouge vert bleu Les donn es de chaque bande sont repr sent es comme une couleur primaire et selon la luminosit relative valeur num rique de chaque pixel dans chaque bande les couleurs se combineront en proportions diff rentes pour produire des couleurs distinctes 1 4 3 Le voisinage Le traitement d image s appuie fondamentalement sur des traitements l aide de voisinages Cela signifie que les traitements effectu s en un endroit donn correspondant un pixel d pendent non seulement de ce pixel mais aussi de pixels appartenant son voisinage Consid rons un pixel P dont la position dans limage est donn e par les coordonn es i j Son affixe est donc p i j Un voisinage de P not V P se d finit comme un ensemble de pixels connect s a P Le pixel P cercl dans la figure appartient a son propre voisinage V P 17 Chapitre 1 La t l d tection Figure 1 16 Voisinage V P d un pixel P 1 5 Signature spectrale Signature spectrale est la distribution en fr quence du rayonnement r fl chi ou mis par un objet CCT Autrement dit la signature s
21. Multispectral ES 0 78 0 89 um proche infrarouge 1 58 1 75 moyen infrarouge Tableau 1 3 R solutions spatiale et spectrale du satellite SPOT 5 21 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des reseaux routiers Ce chapitre nous donne un panorama sur les m thodes d extraction des r seaux routiers a partir des images satellitaires nous pr sentons les caract ristiques des r seaux routiers puis sans tre exhaustif un tat de l art citant les principaux travaux et m thodes d extraction des r seaux lin ique et surfacique 2 1 Caract ristiques des r seaux routiers Dans tout probl me de reconnaissance de forme il est essentiel de bien d finir l objet ou les objets que l on cherche extraire de l image Un r seau routier se d finit g n ralement pour un syst me de reconnaissance de formes comme un ensemble de lignes qui s entrecroisent plus ou moins r guli rement Ainsi avant de proc der une extraction de ce type de r seau il convient de citer les principales caract ristiques des routes 2 1 1 Les caract ristiques g om triques e La courbure du r seau routier est faible e La forme des routes est allong e et de longueur importante e L paisseur des routes varie peu 2 1 2 Les caract ristiques topologiques e Le r seau routier pr sente peu d extr mit s libres non connect es e Le r seau routier peut pr senter des intersections e ll est peu redondant
22. R publique Alg rienne D mocratique et Populaire Minist re de l Enseignement Sup rieur et de la Recherche Scientifique se Universit Abou Bekr Belkaid a Facult des sciences D partement d informatique M moire de fin d tude pour l obtention du dipl me d ing nieur d tat en informatique Option Intelligence artificielle Th me Extraction des r seaux routiers partir des images satellitaires haute r solution IKONOS en utilisant l approche multi resolution R alis par SEMMOUD Abderrazak ZENNAKI Othman Encadr par Mme CHAOUCHE RAMDANE Lamia Co encadre par Mr HADJILA Fethallah Soutenu le 08 juillet 2010 devant le jury compos de Mr CHIKH Mohammed Amine Mr BENZIANE Yaghmoracen Mme LABRAOUI Nabila Pr sident Examinateur Examinatrice A nos parents A nos familles A nos amis Remerciements Avant tout nous remercions DIEU tout puissant pour l accomplissement de ce travail car sans DIEU rien n aura lieu Nous tenons remercier tout d abord nos chers parents pour leur soutient et leurs encouragements durant toutes les ann es d tudes Nous tenons remercier aussi notre encadreur Mme CHAOUCHE RAMDANE Lamia pour son aide ses conseils et pour les orientations qu elle nous a fourni durant tout le travail Nous remercions galement notre co encadreur Mr HADJILA Fethallah pour son aide Nos remerciements vont galement Mr CHIKH Mohammed Amine Mr
23. SC en e 50 Gs TCS UNAS oe ae NS de dd ne 50 D MSS DOS WAU ER needs 2 51 c Le tableau P correspondant 52 IEC Ch MINIODUMAIE Sn cena 52 3 3 2 2 Deuxi me Phase deeded Ei 53 Resta AAA AAA 54 34 A detain teacindetnasintetnantetetnacandes 55 Conclusion GCC aC snnnacioci a beba Debod 57 R f rences bibliographiques 59 Annexe Interface et manuel d utilisation 62 1 Environnement de traval sisien iia 62 2 Pr sentation de l interface Homme Machine IHM 63 2 LATENCIES DFINCID AIC Es ss ee nn 63 2 2 Chargement d une image occcoccccccccncocncocnconiconocanonanonnnnnnnnanonanenono 65 2 3 Choix de la bande spectrale 66 2 4 Traitements sur l image Vs 66 2 4 1 NVerser WING MAS airada 66 2 4 2 Normaliser une image tvisccsscusnccsncvasecssdeayecondvarecesdaanseensvanevanduats 67 243 Egalse rune Made san are en anne 67 20 EXxtlactlomoaul FeSeau POUM arar 68 vi Table de mati res Liste de figures Liste des tableaux 2 0 cece cceccccccceccccececccccececceceauecceceacecegueesueceeuesuecesueatsneseeaeanes VII Introduction La documentation historique montre que l humanit a toujours eu besoin de se situer dans l espace de s approprier le territoire de le conna tre de le g rer et d apprivoiser ses paysages de ce fait elle s est aff r e la cr ation d outils et techniques en vue de satisfaire ses besoins l volution de ces outils s est faite de paire avec l volution de l humanit
24. ale du satellite SPOT 5 21 72 asl Eyasi y GIA Alba dl ld ge lia LY jus e 3 all Su 1 il ARE lets Alu pl oda Al ral ile geall ahi ga a Su A la Ja de ai bl AG use Su Y olill bdd ia is yb ali ai Ga all Cal ya 21 ai Y ele hasil ia alada a 7 pute oll ij 3 pall y 33 hll 428 all ils pleal ahi 4 43 Gla ie ln il AY gue a Aai ol Sul iad GLals olid aura R sum Le pr sent m moire aborde la probl matique de l extraction des r seaux routiers a partir des images satellitaires haute r solution afin de cr er et de mettre jour des syst mes d information g ographique SIG A travers une approche multi r solutions pour arriver extraire un r seau routier il faudra passer par deux tapes La premi re consiste en l extraction de l axe de la route a partir d une image basse resolution pour ensuite l utiliser pour d finir les bords de la route Mots cl s Extraction des r seaux routiers image satellitaire haute r solution syst mes d information g ographique approche multi r solutions Abstract This thesis trait the problematic of road network extraction from high definition satellite images in order to create and update geographic information systems GIS Through a multi resolution approach and so as to extract a road network we have to follow two steps The first consists of extraction of the road axis from a low resolution image and then use it to define the roadsides
25. alement d cevante et peux fiable L utilisation des r sultats de l extraction a basse resolution comme connaissance a priori facilite l extraction de ces r seaux Ainsi la majeure partie des travaux est bas e sur l approche multi resolution Dans ce chapitre nous proposons une m thode multi chelle qui consiste dans un premier temps r duire la r solution de l image et extraire l axe central de la route avec la m thode de suivi en utilisant l algorithme F le r sultat sera utilis dans un second temps comme entr e pour extraire les bords de la route en se basant sur homog n it radiometrique 3 1 Premi re phase suivi utilisant l algorithme F Dans la premi re phase et en connaissant la r solution de l image nous pouvons d terminer le ou les facteurs de r duction d image correspondant aux diff rentes largeurs de routes afin que ces derni res soient consid r es comme des elements lin iques d tectables par notre m thode de suivi utilisant l algorithme F deux trois pixels d paisseur La r solution des images utilis es tant de 1m par pixel nous pouvons donc appliquer une r duction d image d un facteur 1 8 pour la d tection la plupart des routes autoroutes voies rapides nationales boulevards et avenues tandis que celle ayant le facteur 1 4 permettra la d tection des voies ferr es et des petites rues 3 1 1 Principe Nous consid rons un point de d part et une direction initiale Nous
26. cipale est constitu e de e Une zone centrale utilis e pour l affichage des images e Une barre de menus qui regroupe les fonctionnalit s de l application e Une barre d outils qui contient les outils les plus utilis s 63 Annexe e Une barre d tat qui affiche les informations de l image e Les palettes cette partie contient un navigateur en vue de modifier le zoom de l image l histogramme correspond cette derni re et la liste de ses diff rentes bandes spectrales 64 Annexe D prog test debug MS IKONOS 1M img RFinder Barre de menus ay oa um Barre d outils Fr 04 te de 4 a aa Fa ar 7 Ss fone centrale aa a RE e Barre d tat Figure A 3 Interface de l application 2 2 Chargement d une image Nous avons plusieurs fa ons pour charger une image en utilisant e La barre de menus Fichier gt Ouvrir e La barre d outils cliquer sur l ic ne de e Raccourcie clavier appuyer Ctrl O Ensuite on choisi l image a charger 65 Annexe Une boite de dialogue appara t pour saisir les information de l image largeur hauteur nombre de bandes normalisation 2 3 Choix de la bande spectrale La palette liste de bandes nous permet de choisir la bande a utiliser pour l extraction ou bien de combiner trois bandes pour avoir une image RGB Liste de bandes O Gris RGB Figure A 4 Palette liste de bandes 2 4 Traitements
27. d gag e naturellement l infrarouge thermique peut tre per ue le jour ou la nuit CCT Ces capteurs sont utilis s par exemple dans les satellites optiques Chapitre 1 La t l d tection BRU ENEE Figure 1 4 Capteur passif 1 1 4 Plates formes et orbites Les plates formes sont tous objets mobiles contenant des instruments servant enregistrer les informations spatiales et spectrales provenant d objets divers les satellites les avions les ballons captifs ou dirigeable h licopt re Desjardins 2000 La trajectoire effectu e par un satellite autour de la terre est appel e orbite L orbite d un satellite est choisie en fonction de la capacit des capteurs qu il transporte et des objectifs de sa mission Le choix d une orbite est d termin par l altitude la hauteur du satellite au dessus de la surface de la terre l orientation et la rotation du satellite par rapport la terre CCT Parmi ces satellites on peut citer MeteoSat France Geostationary Operational Environmental Satellites GOES USA Geostationary Meteorological Satellite GMS Japon et INSAT Inde 1 1 4 1 L orbite g ostationnaire Certains satellites ont une altitude tres lev e et regardent toujours la m me r gion de la surface de la terre ils ont une orbite g ostationnaire Ces satellites g ostationnaires ont une altitude d environ 36 000 kilometres et se d placent a une vitesse qui correspond celle de la terre donnant ainsi
28. dial formule est max ee et pour les profils de type marche on a la formule x QY 2 2 ak dI E COL ab Aid x o repr sente limage trait e sont les d riv es premi res dx dy dx dy de par rapport x et y 26 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers 2 2 1 2 L op rateur de DUDA L op rateur de DUDA Fischler 1981 attribue pour chaque pixel de l image un score dependant d une homog n it dans une certaine direction et d un contraste avec le voisinage Pour cela on utilise les quatre masques suivants b bo bo Jalala lalele Figure 2 7 Masques de DUDA Chaque pixel trait se situe au niveau de la case az Les valeurs sur les cases a as et az doivent tre homog nes tandis qu il doit y avoir un contraste avec les cases by Do b3 C1 Co et C3 Le score attribu pour chaque masque est donc gal a Gla xG la a l Drle z b Fla c Le maximum des quatre scores est ensuite attribu au pixel Score G mesure l homog n it en fonction de la diff rence de deux valeurs Si ces valeurs sont proches alors la difference est faible et le resultat de la fonction doit tre lev Inversement si la difference est importante alors le r sultat de la fonction doit tre faible F quant a elle mesure le contraste cette fonction n tant pas sym trique c est a dire qu elle fonctionne pour
29. e I I chemin optimal point i j voisin a i j point i j P i j Cli gt ir gt P i j P i 7 Figure 2 10 Calcul des co ts optimaux de chemin pour l algorithme F Pour calculer le cout optimal d un point i j on a la formule suivante Pla Pli 1 j 1 C i 5 P i 1 j c id P i 1 j 1 c ij P ij min P ij 1 C ij Plij 1 C 1 5 P i 1 j 1 C i j P i 1 5 C 1 Pli 1 5 1 C ij Lorsque P ne varie plus alors la case correspondant au point d arriv e indique la valeur du co t optimal du chemin rejoignant le point de d part a celui d arriv e Pour retrouver ce chemin optimal il suffit alors de parcourir le tableau P en partant du point d arriv e jusqu au point de d part en passant par les cases voisines ayant les valeurs les plus faibles b Snakes 32 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers Cette m thode a t introduite en 1987 par Kass Witkin et Terzopoulos Kass 1987 Un Snake est une courbe param trique continue ferm es ou non des extr mit s fixes ou non capables de se d former de mani re it rative et qu on souhaite faire converge vers une zone d int r t de l image de fa on ce quelle minimise une fonction d nergie Le snake est d fini par la repr sentation param trique suivante vis o y 1 gt R Soit C une courbe d formable spatialement et temporellement Le domaine de d finition de la courbe est normal
30. e et de la colin arit bas e sur les directions des extr mit s 2 2 2 2 Le suivi structurel Le principe du suivi structurel consiste connecter les pixels entre eux partir d une amorce en consid rant les caract ristiques des l ments lin iques La plupart de ces m thodes se divisent en deux celles utilisant la variance longitudinale et celles utilisant le profil transversal Le principe est toujours de consid rer diff rents segments d une certaine longueur partant dans diff rentes directions et de garder celui qui correspond le plus au type d l ment recherche Le processus se poursuit alors a partir de l extr mit du segment retenu L inconv nient majeur de ces m thodes sont les occultations ponts tunnels etc qui perturbent les r sultats Les routes sont alors d tect es par fragments qu il faut ensuite relier entre eux a Suivi structurel par analyse de la variance longitudinale Airault et Jamet Airault 1994 Gu rin Gu rin 1993 ainsi que Ruskon Ruskone 1996 tentent d optimiser des crit res d homog n it directionnelle et de distance parcourue en d veloppant un arbre partir de l amorce chaque branche correspondant un tron on rectiligne d une certaine longueur et dans une certaine direction o est calcul e la variance longitudinale Une fois l arbre d velopp jusqu une certaine profondeur le chemin optimal est recherche ll doit minimiser la variance longitudinale ma
31. e understanding Vol 57 Issue 2 pp 243 260 Mars 1998 61 Annexe Interface et manuel d utilisation 1 Environnement de travail Notre application s applique au tour des images satellitaires ce qui n cessite un langage plus au moins efficace pour le calcul matriciel et la gestion de m moire ce qui nous a conduit vers le langage C Nous avons utilis un framework orient objet gratuit et open source d velopp en C par Qt Development Frameworks filiale de Nokia Elle offre des composants d interface graphique widgets d acc s aux donn es de connexions r seaux d analyse XML etc Figure A 1 Logo du Framework QT Qt permet la portabilite des applications qui n utilisent que ses composants par simple recompilation du code source Les environnements support s sont les Unix dont Linux Windows et Mac OS X Le fait d tre une biblioth que logicielle multiplate forme attire un grand nombre de personnes qui ont donc l occasion de diffuser leurs programmes sur les principaux syst mes d exploitation existants Qt est utilis e par plusieurs entreprises telles que ANI BOEING Q Google Skype Adobe Figure A 2 Differentes entreprises qui utilisent QT 62 Annexe Qt est utilis e pour r aliser de nombreux GUI comme celui d Adobe Photoshop Elements de Google Earth ou encore de Skype 2 Presentation de l Interface Homme Machine IHM 2 1 La fen tre principale La fen tre prin
32. eger 1997 Tabari 1999 Teague 1980 Zlotnik 1993 donn es cartographiques These de doctorat Universit de Marne La Vall e Octobre 1996 J Shen S Castan An optimal Linear Operator for Step Edge Detection Computer Vision Graphics and Image Processing Graphical Models and Image Processing Vol 54 Issue 2 pp 112 133 Mars 1992 J Shen S Castan Noisy Roof Edge Detection CAIP 93 5th Computer analysis of images and patterns International Conference Budapest Hungary Num 719 pp 171 174 September 1993 C Steger C Glock W Eckstein H Mayer B Radig Model based road extraction from images Automatic Extraction of Man Made Objects from Aerial and Space Images Gruen Baltsavias and Henricsson Editors pp 275 284 1995 C Steger H Mayer B Radig The Role of Grouping for Road Extraction Automatic Extraction of Man Made Objects from Aerial and Space Images II Gruen Baltsavias and Henricsson Editors pp 245 256 1997 E Tabari Detection automatique d l ments lin iques sur images multispectrales SPOT Rapport de stage DEA 2IL Universit Paul Sabatier Toulouse III Juin 1999 M Teague Image analysis via the general theory of moments Journal of the Optical Society of America vol 70 Issue 8 pp 920 930 Aout 1980 A Zlotnik P Carnine Finding road seeds in aerial images Computer Vision Graphics and Image Processing Imag
33. elle Cet algorithme cr e donc une arborescence o un noeud repr sente un point La fonction de cout f pour un noeud n successeur d un noeud n est donc gale ne nal hn fin fn dn n a gt J chemimptimajusgah transitden an estimatiweurista A a a SY valeuconnues Lorsque l arbre a t d velopp le chemin optimal est retrouv en parcourant l arbre des feuilles repr sentant le point d arriv e vers la racine repr sentant le point de d part en partant de la feuille correspondant au point d arriv e ayant le co t le plus faible L algorithme F a t introduit en 1981 par Fischler Fischler 1981 et permet de mettre en place simplement une m thode ressemblant l algorithme A mais sans approche heuristique tant difficile d finir Il donne obligatoirement un chemin optimal entre deux points m me s il y a une occultation entre les deux Cela est un avantage par rapport aux m thodes pr sent es de suivi structurel Cet algorithme n cessite deux tableaux o chaque case repr sente un pixel Les points de d part et d arriv e doivent bien s r tre repr sent s dans ces deux tableaux Le tableau C repr sente le cout de chaque pixel Si un pixel repr sent par les coordonn es et dans le tableau a une forte probabilit d appartenir au chemin recherche alors C i doit tre faible Par consequent les cases correspondant au point de d part et celui d arriv es do
34. ement des objets vers leur vraie position ces zones seront remplies en utilisant l information provenant d autres images Figure 1 14 image B image corriger ortho image Pour plusieurs capteurs il est possible de fournir rapidement des images aux clients qui en ont un urgent besoin Des syst mes de traitement en temps r el permettent de produire des images faible r solution sur papier ou num rique au cours des quelques heures suivant l acquisition Les images faible r solution quick look sont utilis es pour v rifier les images archiv es avant de les acheter Bien que la qualit spatiale et radiom trique de ce type de produits soit inf rieure 1 3 R solution 1 3 1 R solution spatiale Pour certains instruments de t l d tection la distance entre la cible observ e et la plate forme joue un r le important puisqu elle d termine la grandeur de la r gion observ e et le d tail qu il sera possible d obtenir Un capteur plac sur une plate forme loign de la cible pourra observer une plus grande r gion mais ne sera pas en mesure de fournir beaucoup de d tails 14 Chapitre 1 La t l d tection Le d tail qu il est possible de discerner sur une image d pend de la r solution spatiale du capteur utilis La r solution spatiale est fonction de la dimension du plus petit l ment qu il est possible de d tecter Les images de t l d tection sont compos es d une matrice d l
35. et des objets situ s au bord de la route comme les immeubles ou les for ts D autres objets peuvent avoir les m mes caract ristiques que les routes tels que les toits des maisons Par cons quent un segment peut tre un faux fragment du r seau routier La construction du r seau routier entier n cessite de regrouper les fragments obtenus Alquier Alquier 1996 propose une m thode de groupage en utilisant la programmation dynamique voir la section 2 2 2 3 Deux extr mit s proches sont alors group es par la recherche d un chemin les reliant qui respecte au mieux les caract ristiques des l ments lin iques Cependant ce type de m thode risque de poser certains probl mes comme illustr sur la Figure 2 8 ci dessous a lin aments d tect s groupage retenu repens groupage rejet Figure 2 8 Probl me pouvant survenir pendant le groupage de lin aments 28 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers Steger Steger 1997 propose une m thode de connexion permettant d viter le cas repr sent ci dessus Pour cela un graphe permet d tablir toutes les liaisons possibles entre les extr mit s Pour chacune d entre elles une valuation est calcul e d pendant de la distance absolue distance du segment reliant les deux extr mit s de la distance relative rapport de la distance du chemin trouv reliant les extr mit s avec la distance absolu
36. eure a la r elle la route n 1 a une largeur minimal car l algorithme n a pas d tect la largeur r elle sur plusieurs segments par ce que le r sultat de la phase de suivi ne se situe pas exactement au centre de la route ce qui a influ sur le r sultat final 54 Chapitre 3 Extraction des reseaux routiers par une approche multi resolution Figure 3 22 R sultat de l extraction du bord du r seau routier 3 4 Conclusion Nous avons utilis une m thode d extraction des routes par une approche multi r solution en r alisant une phase de d tection a partir d une information de basse resolution puis une deuxieme pour trouver les bords de la route utilisant une information de haute r solution La premi re phase de d tection est fond e sur les caract ristiques de profil radiometrique des elements lin iques fins d velopp e au depart pour les images SPOT les images Ikonos n existaient pas Cette m thode part d un point de d part et trouve les autres points appartenant a l l ment recherche l aide d un algorithme de programmation dynamique adapt pour fonctionner comme une m thode de suivi 99 Chapitre 3 Extraction des reseaux routiers par une approche multi resolution La d tection des elements lin iques par la m thode de suivi a l avantage en plus d tre rapide et de n cessiter peu de m moire de consid rer et d analyser tous les points formant la cha ne de l l ment Cette m thode
37. expression est alors E i 5 Hpoin tled par a j F 255 De tedti 5 O l est l image originale et Detect est l image de d tection 3 1 2 4 Probleme de la rotation d image Les coordonn es ij sont celles correspondant la fen tre de recherche ou l origine correspond au point de d part l axe des ordonn es est le sens de la longueur de la fen tre de recherche et l axe des abscisses est celui de la largeur Nous devons donc trouver les coordonn es 1 j dans les images et Detect quivalentes a i j comme repr sent es dans la figure ci dessous IMAGE fen tre de recherche point de d part ancien point de d part Figure 3 5 Correspondance des deux syst mes de coordonn es Nous avons donc 41 Chapitre 3 Extraction des r seaux routiers par une approche multi resolution ES i cosanglpx jJ sifangl x 1 E j sifengi x J cofang1 x i Les coordonn es 1 j sont des coordonn es r elles Nous pouvons donc soit choisir de consid rer les coordonn es enti res les plus proches pour r cup rer les valeurs dans les images soit effectuer une moyenne pond r e des quatre valeurs autour des coordonn es r elles en prenant l inverse des distances comme poids comme repr sent sur la Figure 3 5 Figure 3 6 Coordonn es r elles et coordonn es enti res L expression i j est alors gale E de 0 dde EE Hid k i 1 1 1 aa a Si l un des d est
38. g n ral du travail accompli Une annexe est pr sent e en fin de m moire d crivant l environnement de programmation avec un manuel d utilisation via une description fondamentale du logiciel Chapitre 1 La teledetection Les premi res vues de la terre depuis l espace datent des ann es 40 Dans les dessines qui ont suivi les photographies couleur de la terre prises par les premier vols habit s ont montr les avantages immenses qu offrait l espace pour l observation de notre plan te La mise en orbite du premier satellite d observation de la terre LANDSAT 1 en 1972 par la NAZA n a pas tard suivre ses premi res images de la terre ont suscit l int r t des scientifiques g ologues oc anographes climatologues m t orologues etc un nouvel axe de recherche vient de na tre c est la t l d tection Dans ce chapitre on abordera la notion de t l d tection en la d finissant et en citant ses composants les plat formes avec leurs diff rentes orbites capteurs et caract ristiques et les images avec leurs r solutions et les diff rentes corrections apport es ces images puis nous citerons les phases de la t l d tection de l acquisition jusqu au traitement des images 1 1 T l d tection 1 1 1 D finition C est l ensemble des techniques qui permettent par l acquisition d images d obtenir de l information sur la surface de la terre sans contact direct avec celle ci Elle englobe tout le processu
39. gorithmes bas s sur des mod les math matiques des processus atmosph riques et en s lectionnant des cibles dans la sc ne qui ont des caract ristiques de r flectance connues telles qu une surface d eau claire ou une v g tation dense pour talonner les corrections 12 Chapitre 1 La t l d tection I lt 4 D yF O D aay Figure 1 11 Image satellitaire num rique avant a et apr s b l application des corrections atmosph riques 1 2 3 2 Correction g om trique Toutes les images obtenues par t l d tection affichent au d part une ou plusieurs formes de distorsion g om trique Les formes de distorsion g om trique dont peut souffrir une image d pendent de la fa on dont les donn es ont t acquises Les images provenant d un syst me balayage perpendiculaire la trajectoire sont sujettes aux d placements du relief au fur et mesure que le balayage s effectue perpendiculairement la trajectoire le sommet et le c t des objets d tect s semblent s allonger en s loignant Figure 1 12 Distorsion g om trique La correction des distorsions g om trique consiste a modifier l image de telle sorte que le centre de prise de vue soit la verticale de chaque point de l image l image obtenue est appel e ortho image Chapitre 1 La t l d tection Figure 1 13 Transformation d une image en ortho image Cette ortho image comporte des zones non renseigner due au d plac
40. image r duite qui appartient au r sultat du suivi les coordonn es de l image originale correspondantes devra tre situ es dans la zone d int gration pr c dente Nous devons d terminer la bonne coordonn e de mani re ce que ce r sultat se trouve le plus possible au centre de la route La coordonn souvent choisie est celle du centre de la zone d int gration 48 Chapitre 3 Extraction des r seaux routiers par une approche multi resolution 3 3 Applications 3 3 1 Choix des param tres Apr s plusieurs tests nous avons fix le nombre de lignes de la fen tre de recherche 7 et celui de colonnes 9 Le nombre de lignes est impair de mani re ce qu autant de points candidats de part et d autre de la direction de recherche soient consid r s Ces dimensions donnent une grande probabilit au fait que l l ment recherch passe par la derni re colonne de la fen tre de recherche L ecart Type du meilleur chemin optimal doit tre inf rieur a 0 12 pour qu il soit jug satisfaisant Cette valeur a t tablie apr s tude des diff rents r sultats obtenus suite diff rents tests 3 3 2 Etude d taill e d un exemple Suivant l approche multi resolution adopt pour la r alisation de notre projet l tude de l exemple se fera en deux phases sur une image d un quartier r sidentiel de la r gion de l Estrie en CANADA prise par le satellite IKONOS le 25 juin 2001 Figure 3 16 Image IKONOS
41. initiale be Bane fen tre de recherche Figure 3 1 Principe du suivi utilisant l algorithme F Nous devons d finir la taille de la fen tre de recherche et la fa on dont sont choisis les points candidats La fen tre de recherche est un rectangle d un certain nombre de lignes et d un certain nombre de colonnes Le point de d part est situ au milieu de la premi re colonne Nous d cidons que les points candidats sont tous les points situ s sur la derni re colonne ce qui implique que nous devons choisir une taille nous 38 Chapitre 3 Extraction des reseaux routiers par une approche multi resolution permettant de poser l hypoth se que l l ment lin ique passe par cette derni re colonne Une taille trop faible ne permettra pas l algorithme F de donner des r sultats pertinents car le chemin optimal sera calcule sur une distance trop courte en consid rant trop peu de points pour tre certain qu il correspond bien un l ment lin ique surtout en milieu urbain A l inverse une taille trop importante m me si elle permet de bien g rer les occultations risque de ne pas satisfaire l hypoth se que l l ment recherch traverse la derni re colonne La taille choisie sera donn e et justifi e ult rieurement 3 1 2 Les poids initiaux image de d tection Les poids initiaux de l algorithme F doivent tenir compte des caract ristiques des l ments lin iques Un rappel de ces caract ristiques est donn
42. is a 0 1 et le param tre est l abscisse curviligne Avec s le param tre de position spatial le long de la courbe dans l image et ft l volution temporelle de la courbe dans l image La courbe se presente comme suite s 1 n M i Ji l int s 1 2 n s Vo o io jo Yon EAN La Vol EN les Figure 2 11 Exemple de coordonn es d un contour actif Soit v s t la position d un point de la courbe un instant t et ij les coordonn es caract ristique d un point de l image sH 54 54 Uds Helo 1k 0 00 La fonction d nergie attach e au snake est compos e de deux nergies D v V gt E neo Ny E seror Y Energie interne elle g re la coh rence de la courbe Elle maintient la coh sion des points et la raideur de la courbe rigidit et lasticit E pelt Er Lito jas Le terme du 1 ordre correspond la tension il prend une valeur importante quand la courbe se distend Lorsque amp 0 la courbe peut pr senter des discontinuit s 33 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers Le terme du 2 ordre correspond la courbure il prend une valeur importante lorsque la courbe s incurve rapidement c est dire pour l obtention de coins Lorsque p 0 la courbe peut prendre une forte convexit par contre si P grand la courbe tend vers un cercle si elle est ferme ou une droite si elle est ouverte Energie externe c est l ne
43. ivent avoir des valeurs faibles Si nous souhaitons trouver un chemin de radiom trie homog ne alors la valeur de C ij peut tre gale a la valeur absolue de la diff rence entre la radiom trie du point de d part et celle du point i j Le tableau P repr sente pour chaque point de coordonn es i j le cout optimal du chemin reliant le point de d part ce point c est dire la somme minimale de toutes les valeurs de C parmi toutes les chaines possibles de pixels reliant ces deux points Ce tableau est initialis pour toutes ses cases avec une valeur infinie sauf pour celle correspondant au point de d part o P est initialis avec la valeur de C du point de d part en effet le co t du chemin reliant le point de d part lui m me est gal au 31 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers cout de ce point de d part Des iterations sont alors ex cut es jusqu ce que P ne varie plus pour toutes ses cases Pour un point i j le cout optimal du chemin le reliant au point de d part est la valeur actuelle de P i j ou bien si elle est inf rieure la somme entre le cout optimal du chemin reliant un point voisin a i j au point de depart et le cout du point i j c est dire C i j Ceci correspond bien l quation de l algorithme A sans l estimation heuristique avec f tant le tableau P et n et n sont deux points voisins point de d part sof pee a O e
44. l 1m 4 m 4 m 4 m m Chapitre 1 La t l d tection Tableau 1 1 R solutions spatiale et spectrale du satellite IKONOS 1 6 2 LANDSAT Le programme LANDSAT est une s rie de satellites d velopp e par la NASA et g r e par l institut des tudes g ologique des Etats Unis USGS pour l observation de la Terre Le premier satellite LANDSAT 1 a t lance le 23 juillet 1972 par la suite une s rie de satellites a t mise en uvre jusqu la derni re version LANDSAT 7 lanc e le 15 avril 1999 R solution Bande spectrale spatiale 0 45 0 90 um vis et proche 15m infrarouge panchromatique 0 76 0 90 um proche infrarouge 1 55 1 75 um moyen infrarouge 10 40 12 50 um infrarouge 28 9 M termique 2 08 2 35 um moyen infrarouge 28 9 m Multispectral Qui 20 Chapitre 1 La t l d tection Tableau 1 2 R solutions spatiale et spectrale du satellite LANDSAT 7 1 6 3 SPOT Le programme SPOT est une s rie de satellites initier par la France en 1978 d velopp e par la CNES Centre national d tudes spatiales en collaboration avec la Belgique et la Suede Le premier satellite SPOT 1 a t lanc le 22 f vrier 1986 par la suite une s rie de satellites a t mise en uvre jusqu la derni re version SPOT 5 lanc e le 03 mai 2002 R solution Bande spectrale spatiale super mode 0 48 0 71 um 2 5 m panchromatique panchromatique m 0 48 0 71 um
45. l impression qu ils sont stationnaires Cette configuration orbitale permet au satellite d observer et d amasser continuellement de l information sur une region sp cifique Les satellites de communication et d observation des conditions m t orologiques sont situ s sur de telles orbites CCT 1 1 4 2 L orbite quasi polaire D autres plates formes spatiales suivent une orbite allant pratiquement du nord au sud ou vice versa Cette configuration combin e la rotation de la terre ouest est fait qu au cours d une certaine p riode les satellites ont observ la presque totalit de la surface de la terre Ce type d orbite est appel orbite quasi polaire cause de Chapitre 1 La t l d tection l inclinaison de l orbite par rapport une ligne passant par les p les Nord et Sud de la terre CCRS CCT Figure 1 5 Rotation d une plate forme dans une orbite quasi polaire 1 1 4 3 L orbite h liosynchrone La plupart des satellites sur orbite quasi polaires ont aussi une orbite heliosynchrone de cette fa on ils observent toujours chaque region du globe la m me heure locale solaire Pour une latitude donn e la position du soleil dans le ciel au moment o le satellite survole une certaine r gion au cours d une saison donn e sera donc toujours la m me Cette caract ristique orbitale assure des conditions d illumination solaire similaires lorsqu on recueille des donn es pour une saison particuli re su
46. m aerial imagery Integrating Photogrammetric Techniques with Scene Analysis and Machine Vision Il Vol 2486 pp 222 231 Orlando Florida Avril 1995 M Kass A Witkin D Terzopoulos Snakes Active contour models International Journal on Computer Vision vol 1 pp 321 331 Janvier 1988 Laptev T Lindeberg W Eckstein C Steger et A Baumgartner Automatic extraction of roads from aerial images based on scale space and snakes Machine Vision and Applications Vol 12 Issue 1 pp 23 31 Juillet 2000 R Laurini D Thompson Fundamentals of Spatial Information Systems APIC The Academic Press series Num 37 Fevrier 1992 T Lianghu Road Extraction in Urban and Suburban Area Using a Contextual Method XVII International Society for Photogrammetry and Remote Sensing Congress Washington D C Commission Ill Vol 29 part B3 pp 434 438 Ao t 1992 R P teri Couloigner et T Ranchin A multiresolution modelling approach for semi automatic extraction of streets application to high resolution images from the Ikonos satellite Proceedings of the EARSeL SFPT Symposium Observing our environment from space new solutions for a new millenium Paris France Mai 2001 R Ruskon Extraction automatique du r seau routier par interpr tation locale du contexte application la production de 60 References bibliographiques Shen 1992 Shen 1993 Steger 1995 St
47. meilleur chemin optimal est jug insatisfaisant ou si une route d tect e est rencontr e ll est pr f rable de r valuer le cout du chemin optimal connaissant d sormais l ensemble des points qui le composent pour juger s il est insatisfaisant De plus homog n it de radiom trie peut tre valu e par les valeurs de radiom trie de l image le long du chemin optimal trait Pour cela il suffit de calculer l cart type effectif des radiom tries Plus celle ci est lev plus la radiom trie du chemin est h t rog ne et donc insatisfaisante cela peut tre due au mal positionnement de la fen tre de recherche Pour g rer ce probl me on effectue une correction de la direction de la fen tre de recherche 3 1 5 Correction de la direction de la fen tre de recherche La correction de la direction de la fen tre de recherche consiste donner des nouvelles directions adjacentes celle de la fen tre actuelle et valuer le chemin optimal trouv dans chaque une d elles 43 Chapitre 3 Extraction des r seaux routiers par une approche multi resolution ordre du choix de la nouvelle direction pla fen tre de recherche y une nouvelle direction Figure 3 7 Angles de correction de la direction de la fen tre de recherche La direction choisie s loigne chaque it ration d un cot de la direction d origine 3 1 6 Gestion des carrefours ll existe trois types de carrefours qui sont ceux e
48. ments appel s pixels Le pixel est le plus petit l ment d une image ll est normalement carr et repr sente une partie de l image Une image a une r solution spatiale de 20 m tres veut dire que chaque pixel de l image repr sente une superficie correspondant 20 m sur 20 m au sol CCT 1 3 2 R solution spectrale La r solution spectrale est repr sent e par le nombre des diff rentes plages de langueur d onde du spectre lectromagn tique canaux chaque canal apporte sa propre information sur les objets observ s 1 3 3 R solution radiometrique La r solution radiom trique d un syst me de t l d tection d crit sa capacit de reconna tre de petites differences dans l nergie lectromagn tique Plus la r solution radiom trique d un capteur est fine plus le capteur est sensible de petites diff rences dans l intensit de l nergie re ue La gamme de longueurs d onde l int rieur de laquelle un capteur est sensible se nomme plage dynamique 1 3 4 R solution temporelle En plus de la r solution spatiale spectrale et radiom trique l autre concept important en t l d tection est celui de la r solution temporelle Il faut quelques jours un tel satellite pour qu il puisse observer de nouveau exactement la m me sc ne partir du m me point dans l espace La r solution temporelle absolue du syst me de t l d tection est donc gale cette p riode Toutefois certaines r gions de la surface
49. mi automatic extraction of streets Photogrammetric Engineering and Remote Sensing Vol 66 Issue 7 pp 867 874 Juillet 2000 R Desjardins La t l d tection perspective analytique EDITIONS ESTEM 2000 M A Fischler J M Tenenbaum H C Wolf Detection of Roads and Linear Structures in Low Resolution Aerial Imagery Using a Multisource Knowledge Integration Technique Computer Graphics and Image Processing vol 15 Issue 3 pp 201 223 Mars 1981 P Guerin H Maitre S Airault Recalage de donn es vecteur sur une image a rienne en vue d une extraction automatique du 99 References bibliographiques Gunst 1991 Haala 1992 Heipke 1995 Kass 1988 Laptev 2000 Laurini 1992 Lianghu 1992 P teri 2001 Ruskone 1996 r seau routier EGIS MARI 94 European Conference on Geographical Information Systems vol 2 pp 1122 1130 Paris France Avril 1994 M E de Gunst Automatic Extraction of Roads from SPOT images These de doctorat Delft University of Technology Faculty of Geodesy Delft Netherlands Juillet 1991 N Haala G Vosselman Recognition of Roads and River Pattern by Relational Matching XVII International Society for Photogrammetry and Remote Sensing Congress Washington D C Commission Ill vol 29 part B3 pp 969 975 Ao t 1992 C Heipke C Steger et R Multhammer A hierarchical approach to automatic road extraction fro
50. n T ceux en X et ceux en Y Pour chacun d eux nous allons tudier les diff rents cas possibles et le comportement de notre m thode de suivi Nous ne consid rons pas ici les carrefours situ s l intersection de plus de quatre routes 3 1 6 1 Les carrefours en T La Figure 3 8 repr sente un carrefour en T bien g r par le suivi mais ce nest pas toujours le cas Comme montre la Figure 3 9 dans sa disposition de gauche le suivi de la route n 1 en partant du nord se poursuivra probablement sur la route n 2 ce qui nous donnera un l ment contenant une partie des deux routes Dans le cas de la disposition de droite les routes n 1 et n 2 seront regroup es tandis que la n 3 sera trait e individuellement route n 1 tee route n 2 Figure 3 8 Carrefour en T bien g r 44 Chapitre 3 Extraction des r seaux routiers par une approche multi resolution route n 1 route n 1 ees D route n 3 A Or oute n 2 route n route n 2 Figure 3 9 Carrefours en T mal g r s 3 1 6 2 Les carrefours en X Les carrefours en X pr sentent les deux m mes cas que les carrefours en T La disposition des routes peut tre celle de la Figure 3 10 bien g r par cet algorithme de suivi Mais il peut aussi exister les dispositions de la Figure 3 11 qui poseront probl me a route n 1 a route n 2 Figure 3 10 Carrefours en X bien g r s a o route n 1 route n l route n
51. nnonannnnnnnnnannnnos 34 2 2 2 5 Approche multi r solutiONS occcooococococococococononnnnnnnnnss 34 20 CONCE aa o oia 36 Extraction des r seaux routier par une approche multi resolution 37 3 1 Premiere phase suivi utilisant l algorithme F ccooccccccccncccncccnno 3 Salle ARMADO aaea ne D ne 37 3 1 2 Les poids initiaux image de d tection 39 3 1 2 1 Caract ristiques respecter 39 3 1 2 2 Construction de l image de d tection 39 123 Ghax des palas MINAU RER Ru hi etal tase 41 3 1 2 4 Probleme de la rotation d image 41 3 1 3 Determination du meilleur chemin optimal 42 3 1 4 Conditions Gialrel GW SUIVI pesar 43 Table de mati res 3 1 5 Correction de la direction de la fen tre de recherche 43 3 1 6 Gestion des carrefours eirinn AEAEE ESNEA 44 3 1 6 1 Les carrefours en T ccccceccceccceecceeeeceeeceeeceeeesseesaeeseeeenaees 44 3 1 6 2 LOS CarrefOurs en Asnicar ais 45 3 1 6 3 Les carrefours en Y cccceccceecceecceececeeeceeceeeesseeseeeeeaeensess 45 3 1 7 D termination du premier point de d part ccoocnccccnccccnconcncnnos 46 32 DOUXICIM PAS nine nn ed ete 46 Seals PINCODE ni a aa en On te 46 3 2 2 Probleme de distorsion du r seau 47 3 2 3 Correspondance des coordonn es 48 3 3 ADDIICAIONS ini ANR ia ist 49 33 1 ASNODCUES parameltes nn nn tt 49 3 3 2 Etude d taill e d un exemple 49 392l Premere ON A
52. non nul sinon i j i i j Cette expression a pour cons quence de r cup rer une valeur qui correspond a un lissage des valeurs d origine perdant ainsi le contraste de radiom trie dans l image de t l d tection ainsi que le contraste des valeurs de l image de d tection Nous pr f rerons donc d utiliser la solution des coordonn es enti res les plus proches et ainsi conserver les valeurs d origine c est dire I 1 j Iarron di Jarrondy 3 1 3 Determination du meilleur chemin optimal Comme nous l avons d j expliqu un element lin ique est caract ris par une homog n it de radiom trie un certain contraste avec l environnement plus ou moins 42 Chapitre 3 Extraction des reseaux routiers par une approche multi resolution important suivant le milieu qui peut tre urbain ou rural et un certain profil transversal g n ralement de type toit ou de type vall e Ces deux caract ristiques taient valu es point par point pour les co ts initiaux de l algorithme F Le chemin optimal ayant le co t total donn par le tableau P le plus faible pourrait donc tre choisi comme le meilleur 3 1 4 Conditions d arr t du suivi L algorithme du suivi s arr te lorsqu il n y a plus de place dans l image de t l d tection pour construire une nouvelle fen tre de recherche c est dire lorsque le point de d part est trop proche d un des bords de l image ou bien lorsque le
53. pas de superposition mise part au niveau des intersections 22 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers 2 1 3 Les caract ristiques radiom trique e Le niveau de gris du r seau est localement homog ne e Le r seau contraste fortement avec son environnement Certaines m thodes d extraction utilisent galement des informations issues du contexte comme le fait que plusieurs types d objets peuvent se trouver proximit des routes et des informations fonctionnelles comme le fait que les routes relient plusieurs agglom rations ou que les routes sont des voies carrossables 2 2 Etat de l art Les premiers travaux Fischler 1981 Shen 1992 et Shen 1993 consacr s la d tection de routes essayaient de r soudre le probl me de l extraction l aide d op rateurs sp cifiques mesurant pour chaque pixel son degr plus au moins important d appartenance a une route par des calculs sur son voisinage Lianghu 1992 tente d extraire les routes en partie a l aide d un seuillage en utilisant divers canaux Cette m thode donne des r sultats pr cis mais avec des discontinuit s Haala 1992 construit de nouveaux canaux permettant de mettre les routes en vidence Par la suite Gu rin 1993 Airault 1994 ainsi que Ruskon 1996 ont essay de d tecter les routes par un suivi structurel A partir d un point de d part diff rents 23 Chapitre 2 E
54. pectrale est l mission lectromagn tique caract ristique d un objet en fonction de la longueur d onde On dira que tout milieu naturel expos l clairement solaire dont le spectre est assez large r fl chit celui ci de fa on diff renci e selon la longueur d onde L analyse fine de la r flectance spectrale du milieu permet d acc der a la repr sentation graphique caract ristique nomm e signature spectrale 18 Chapitre 1 La t l d tection R flectance E Feuillus En R sineux MA Sol nu sec Langueur d onde ym 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 1 0 1 1 Figure 1 17 Signatures spectrales de milieux diff rents Remarquer l allure caract ristique des v g taux avec un pic dans l intervalle de longueur d ondes caract risant la couleur verte 0 5 um 0 6 um une absorption nette vers 0 68 um puis une forte r flectance dans l infrarouge proche 1 6 Les syst mes diff rents de t l d tection 1 6 1 IKONOS IKONOS d riv du mot grec eik n signifiant image est le premier satellite commercial qui fournit des images haute r solution Il a t d velopp par Lockheed Martin l une des principales entreprises am ricaines de d fense et de s curit ll a commenc sa mission le 24 septembre 1999 R solution Bande spectrale spatiale Panchromatiqu 0 45 0 90 um vis et proche e infrarouge on ame e 0 45 0 53 um bleu ES CE es ae D eme 19 Multispectra
55. pouvons alors construire une fen tre de recherche rectangulaire incluant ce point de d part et orient e dans le sens de la direction initiale dans laquelle nous cherchons le chemin 37 Chapitre 3 Extraction des r seaux routiers par une approche multi resolution optimal correspondant aux caract ristiques d un l ment lin ique laide de l algorithme F Fischler 1981 Nous avons vu dans la section 2 2 2 3 a que l algorithme F n cessite un point de d part et un point d arriv e Dans notre travail nous connaissons uniquement le point de d part nous devons donc trouver le point d arriv e parmi differents points candidats en appliquant l algorithme F pour chaque point candidat et en valuant le meilleur chemin optimal trouve Bonnefon 1999 Nous devrons alors choisir le nouveau point de depart le long du meilleur chemin optimal eventuellement le point d arrivee et la nouvelle direction correspondra au vecteur forme par le point de depart pr c dent et le nouveau point de depart La m thode de suivi peut alors se poursuivre jusqu ce que le bord de l image soit atteint ou bien lorsque aucun des chemins optimaux correspondants aux diff rents points candidats ne soient satisfaisant La Figure 3 1 illustre le principe de cette m thode le nouveau point de d part le meilleur chemin optimal la nouvelle fen tre de recherche un point condidat point de d part Pha eee un chemin optimal direction
56. profil est celle donn e par la somme minimale des diff rences comme repr sent ci dessous profil de r f rence P somme des diff rences be profil tudi r _ diff rence i 1 Figure 2 9 Corr lation de profil Ce type de m thode donne de meilleurs r sultats que par tude de la variance longitudinale car le profil transversal est beaucoup plus constant le long de la route except en milieu urbain ou il n est pas du tout constant a cause d un environnement tr s textur 2 2 2 3 La programmation dynamique Les m thodes par programmation dynamique telles que A et F n cessitent un point initial et un autre final suite un traitement it ratif l l ment recherch est trouv en satisfaisant une fonction de co t minimal Si nous souhaitons automatiser au maximum l extraction de routes nous devons alors appliquer les m thodes de programmation dynamique la suite d un pr traitement donnant les points n cessaires leur application a Algorithmes A et F 30 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers L algorithme A permet de trouver le chemin optimal entre deux points par une approche heuristique Le cout d un chemin est alors gal au co t du chemin parcouru ajout au cout heuristique du chemin restant parcourir L algorithme est dit A si l estimation heuristique est optimiste c est dire inf rieure ou gale a la valeur r
57. quement les valeurs caract ristiques dans notre image de d tection nous supprimerons donc les valeurs n gatives La formule de notre image de d tection illustr e par la Figure 3 2 est donn e par l expression max max VALLEE TOIT MARCHE 0 MARCHE DETECT IMAGE VALLEE l ment lin ique max TOIT Figure 3 2 Calcul de l image de d tection Nous devons donc calculer les d riv es premieres et secondes de l image La d rivation est souvent approxim e par une simple diff rence locale Cette approche donne naissance a des masques de petite dimension tres utilises dans les applications courantes ou le bruit sur l image est faible Cette approximation donne les masques de convolution dite de Roberts2 Figure 3 3 Masques de Roberts2 Pour limiter les effets du bruit il est souhaitable de lisser le r sultat par un filtre du type moyenneur 40 Chapitre 3 Extraction des r seaux routiers par une approche multi resolution lisseur ia 1 d rivateur ijoja d rivateur liss 7 1 1 0 1 1 Figure 3 4 Lissage en ligne du d rivateur horizontal 3 1 2 3 Choix des poids initiaux Nous pouvons d sormais d finir les poids initiaux pour l algorithme F Pour chaque point i j dans la fen tre de recherche le poids initial C i j sera la somme de la valeur dans l image de d tection invers e en i j et de la difference de radiom trie avec le point de d part et le point i j L
58. r plusieurs ann es ou pour une r gion particuli re sur plusieurs jours Ceci est un facteur important lorsqu on compare deux images successives ou lorsqu on produit une mosa que avec des images adjacentes puisque les images n ont pas tre corrig es pour tenir compte de l illumination solaire CCT 1 1 4 4 Les orbites ascendante et descendante De nos jours la plupart des plates formes satellitaires sont plac es sur orbite quasi polaire Elles se d placent donc vers le nord d un c t de la terre et vers le sud dans l autre moiti de leur orbite Ces deux types de passage du satellite se nomment respectivement orbite ascendante et orbite descendante Si l orbite est aussi h liosynchrone l orbite ascendante du satellite se fait du c t ombrag de la terre tandis que l orbite descendante se fait du c t clair par le soleil Les capteurs qui enregistrent l nergie solaire r fl chie par la terre ne recueillent donc de l information Chapitre 1 La t l d tection qu au cours de leur orbite descendante lorsque le soleil illumine la terre Les capteurs actifs qui poss dent leur propre source d illumination ou les capteurs passifs qui enregistrent l nergie mise par la plan te l nergie infrarouge thermique par exemple peuvent amasser des donn es autant lors des orbites ascendantes que descendantes de leurs satellites CCT Et CCRS f CCT Figure 1 6 Rotation ascendante et descendante d une plate forme
59. rain telle que l humidit relative vitesse du veni valeur de luminance et irradiation solaire paisseur de la neige etc ces donn es serviront la planification d une mission ou d un achat d information acquise par t l d tection s lectionner des zones tests En effet on cherche d tecter des objets ou des arrangements d objet disposition d un ensemble d objets tellement complexes que la t l d tection elle seule ne peut toujours suffire c est la que son int gration dans les syst mes d information g ographique SIG prend tout son sens Les SIG sont de plus en plus consid r s En effet avec l arriv e notamment des Syst mes embarqu s pour les voitures les t l phones portables et les arr ts de bus les industriels et les particuliers se rendent compte de leur utilit Ils ont l avantage par rapport aux cartes papiers de ne pas avoir d chelle fixe et par cons quent d tre visualis s a diff rentes r solutions de plus par le fait que les donn es sont num ris es il est facile de les mettre jour ou d effectuer des requ tes Laurini 1992 En revanche leur utilisation reste encore tres limit e cela est du principalement a leur co t tr s lev surtout si la localisation des l ments est tr s pr cise et si la zone g ographique couverte est vaste Les donn es n cessaires leur fabrication sont ch res cadastre images de t l d tection etc et la num risation de l information
60. rence de la route comme le montre la Figure 3 14 Cette distorsion dans le r seau est due la superposition des r sultats d extraction dans l image r duite sur l image originale r sultat de l extraction r f rence Figure 3 14 R sultat de l extraction autour de l axe de la route Pour gerer ce probleme il faut trouver le chemin qui passe a cote de la plupart des poins du r seau c est dire trouver le segment qui minimise les distances entre lui m me et les points de l l ment trouve 47 Chapitre 3 Extraction des r seaux routiers par une approche multi resolution 3 2 3 Correspondance des coordonnees De fa on a r duire l image et surtout reporter le r sultat de l image r duite sur l image originale nous devons tablir une correspondance des coordonn es des deux images La Figure 3 15 illustre cette correspondance Si l image a NbrL lignes et NbrC colonnes et que le rapport de r duction est N alors la taille de l image r duite est NbrL N lignes et NbrC N colonnes et la valeur en i j de l image r duite correspond aux valeurs de l image originale situ es entre les lignes i x N incluse et i 1 x N exclue et entre les colonnes j x N incluse et j 1 x N exclue pt tt EE pt tt ER pt ett IEEE pp Gt N image originale image r duite Figure 3 15 Correspondance des coordonn es de l image haute r solution image r duite Lorsque nous souhaitons reporter un point i j de l
61. rgie ext rieur au snake elle correspond l ad quation aux donn es comme on recherche les zones de fort contraste dans l image on a f VI vs y as O V 1 vs repr sente le gradient de l image en v s Si on cherche a extraire les zones sombres ou claires on utilise la formule suivante pour Externe Exons El ls 4 Y as Ou introduit un certain seuillage 2 2 2 4 R seaux de neurones Bhattacharya 1997 proposent d utiliser un r seau de neurones multicouches pour la d tection de routes Les entr es du r seau sont des fen tres de taille nxn centr es sur chaque pixel de l image Ce r seau est entra n par un algorithme de type r tro propagation partir de quelques chantillons de type fond et route s lectionn s par un op rateur humain partir d une image provenant d un certain type de capteur Le r seau entrain est ensuite utilis pour l extraction de routes dans d autres images provenant du m me capteur par une classification de chaque pixel de l image comme fond ou route Les auteurs insistent sur le fait que chaque sous classe de route autoroute route urbaine etc et de fond champs lac etc doit tre repr sent e dans les chantillons utilis s dans la phase d apprentissage pour que le r seau puisse classifier correctement tout type de route dans la phase de reconnaissance La taille des fen tres est galement cruciale elle doit tre juste assez large
62. ruban par un snakes est mise en place pour d terminer la largeur de la route s 1 1 n Le om Jez w s 1 n Y i Ji w T s 0 a g l Ma gt Em Jo w Yai Car Ju w Figure 2 13 Exemple d un ruban par un snakes Couloigner 2000 et P teri 2001 pr sentent une m thode d extraction des routes a l aide de mod les de profil plusieurs r solutions L utilisateur doit donner quatre points qui sont les deux points du bord de la route au d part de celle ci et les deux de fin Une analyse du profil transversal a differents intervalles est alors r alis e de mani re a trouver les diff rents axes de la route en s aidant du mod le qui correspond a l l ment trait La Figure 2 14 illustre ce parcours 35 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers bord de route points de d part CLS zone de recherche ea points d arriv e Figure 2 14 Parcours de la zone de recherche 2 3 Conclusion Les m thodes d extraction des r seaux routiers sont riches et vari es Parmi toutes les m thodes bri vement voqu es dans ce chapitre nous nous int ressons une approche multi resolution et semi automatique qui sera utilis le long de ce travail 36 Chapitre 3 Extraction des reseaux routier par une approche multi resolution L extraction des r seaux routiers surfacique directement a partir des images haute r solution et g n r
63. s initiaux pour l algorithme F dans la fen tre de recherche c Le tableau P correspondant Le tableau P repr sentant les co ts des chemins reliant chaque point au point de d part peut alors tre calcul par les r gles de lalgorithme F la Figure 3 20 repr sente le contenu de ce tableau partir duquel sera trouv le chemin optimal Figure 3 20 Tableau P des co ts de chemin d Le chemin optimal Pour trouver le chemin optimal il suffit de parcourir le tableau du meilleur point candidat au point de d part en choisissant les points voisins ayant les poids le plus faibles 52 Chapitre 3 Extraction des reseaux routiers par une approche multi resolution Figure 3 21 Meilleur chemin optimal obtenu 3 3 2 2 Deuxi me phase Dans cette phase on va tendre le r sultat de l tape precedente qui repr sente l axe central du r seau routier en vue de d terminer le bord de la route Cette op ration sera effectu e par le calcul de la moyenne des diff rentes largeurs obtenues de chaque segment du r sultat de la premi re phase 93 Chapitre 3 Extraction des reseaux routiers par une approche multi resolution Resultats Les lignes en vert sont le r sultat final de l extraction les zones en rouge repr sentent les rectangles de test d homog n it radiom trique sur chaque segment du reseau Nous remarquons que les routes 2 4 5 et 6 sont bien detectees par contre la route n 3 a une largeur inf ri
64. s les images haute r solution un bruit g om trique du la pr sence d objets perturbant l apparence de la route les v hicules et les arbres sont clairement visibles les v hicules peuvent nuire la bonne d tection des rues et les arbres engendrent des occlusions de portions de route Donc ce qui s impose naturellement c est de faire une hybridation entre les m thodes d extraction a basse et haute r solution pour avoir une extraction compl te et fiable du r seau routier Du point de vue m thodologique notre travail adopte une approche multi r solution qui consiste dans un premier temps r duire la r solution de l image satellitaire IKONOS pour extraire l axe central de la route avec la m thode de suivi en utilisant l algorithme F le r sultat sera utilis dans un second temps comme entr e pour extraire les bords de la route en se basant sur l homog n it radiometrique La structure du pr sent m moire s articule autour de trois chapitres Le premier chapitre est consacr aux notions de base de la t l d tection Le deuxi me chapitre quand lui pr sente un panorama des diff rentes m thodes d extraction de r seaux routiers partir d images satellitaires Le troisi me chapitre est au c ur de tout notre travail il d crit en d tail l introduction l application et la validation de l approche multi r solution Le m moire se termine par une conclusion et perspectives Elle donne un apercu
65. s qui consiste capter et enregistrer l nergie d un rayonnement lectromagn tique mis ou r fl chi traiter et analyser l information qu il repr sente pour ensuite mettre en application cette information CCT 1 1 2 Rayonnement lectromagn tique et Spectre Le rayonnement lectromagn tique est compose d un champ lectrique E et d un champ magn tique M Le champ magn tique est orient de fa on perpendiculaire au champ lectrique Les deux champs se d placent la vitesse de la lumi re C CCT Chapitre 1 La t l d tection E Figure 1 1 Rayon lectromagn tique Le spectre lectromagn tique s tend des courtes longueurs d onde dont font partie les rayons gamma et les rayons X aux grandes longueurs d onde micro ondes et ondes radio CCT Un spectre lectromagn tique est la d composition d un rayonnement lectromagn tique en fonction de sa longueur d onde ou de mani re quivalente de sa fr quence 300 000 Km 1 Hz 30 000 Km 10 Hz 3 000 Km 100 Hz 300 Km 1 KHz Audio 30 Km 10 KHz 3 Km 100 KHz 300 m 1 MHz Radio 30 m 10 MHz 3 m 100 MHz 30 cm GHz 3 cm 10 GHz Hyperfr quences 0 3 cm LOO GHz 300 ym 1012 Hz 0 7 pm 30 pm Infrarouge 3 pm 10 Hz 0 3 pun Ultraviolet 300 nm 10 Hz 30 nm Ryon X 0 4 pm 3 nm 10 Hz Nes Rayon Gamma 0 03 nm 10 Hz Figure 1 2 Spectre lectromagn tique La partie du spectre utilis e dans la t l d tection s tend de l ultraviolet aux
66. satellites peuvent aussi tre utilis es dans le cas d un avion s il y a un besoin urgent des donn es au sol 10 Chapitre 1 La t l d tection Figure 1 9 Deux types de transmission des donn es On utilise trois m thodes de transmission des donn es Les donn es peuvent tre transmises directement une station de r ception sur terre si le satellite se situe dans le cercle de r ception de la station B Si le satellite n est pas dans le cercle de r ception d une station les donn es peuvent tre stock es par un enregistreur bord du satellite C Les donn es peuvent tre aussi retransmises la station de r ception par des satellites de communication qui sont en orbite g ostationnaire autour de la terre Les donn es sont transmises de satellite satellite jusqu ce qu on puisse les retransmettre la station 1 2 3 Traitement Les donn es brutes parviennent la station de r ception sous forme num rique Elles sont alors trait es pour corriger les distorsions atmosph riques et g om triques lorsque c est n cessaire Elles sont ensuite converties dans un format standard et sauvegard es La plupart des stations de r ception et de traitement conservent aussi en archives les donn es qu elles acqui rent Les agences gouvernementales et les entreprises priv es prennent en charge des archives de leurs capteurs respectifs 1 2 3 1 Correction atmosph riques Le rayonnement doit
67. si qu il s agit bien d un l ment cartographique r pertorier dans un SIG Cependant il existe des travaux tentant de fournir des points de d part pour les m thodes de suivi Zlotnik 1993 ainsi que leur direction principale Tabari 1999 par la th orie des moments Teague 1980 3 2 Deuxi me phase 3 2 1 Principe La deuxi me phase se fait en testant une homog n it de radiom trie sur chaque segment parall le un vecteur d finissant l l ment obtenu de la premi re phase cela l int rieur d un rectangle Steger 1995 comme illustr sur la Figure 3 13 La largeur des rectangles correspondant chaque vecteur est augment e jusqu ce que le rectangle atteigne les contours de la route Cette phase terminera apr s un regroupement des rectangles obtenus 46 Chapitre 3 Extraction des reseaux routiers par une approche multi resolution contour de la route l ment trouv exemple de segment test Figure 3 13 Extraction par segments paralleles Pour tester l homog n it des points du rectangle nous calculons l cart type relatif des niveaux radiometriques Le teste d homog n it radiom trique sur chaque partie du r seau nous donne plusieurs largeurs sur la m me route nous allons choisir la largeur qui apparait le plus de fois 3 2 2 Probl me de distorsion du r seau Dans certains cas les r sultats de l extraction peuvent tre situ s autour de l axe de r f
68. sultat de l extraction du r seau lin ique sera affich dans cette zone e Deux autres zones pour afficher l image r duite et l image filtr e e Un combobox pour choisir le facteur de r duction de l image e Un combobox pour choisir le filtre utilis Le filtre est choisi soit automatiquement ou bien par l utilisateur Apr s le choix du point de d part et la direction de recherche cliquer sur l ic ne Pa Une boite de dialogue appara t contient les information de la recherche les dimension de la fen tre de recherche et le seuil d arr t de recherche 68 Annexe renRech info Fenetre de recherche Largeur h2 Annuler Hauteur 7 Seuil 0 12 Figure A 9 Boite de dialogue contenant les informations de recherche z yr A Une fois le chemin est trouv nous pouvons le valider en cliquant sur l ic ne ou bien refaire la recherche 69 Liste de figures Figure 1 1 Rayon lectromagn tique assists 5 Figure 1 2 Spectre lectromagn tique cccccceececceeceeeeeeeeeeeesseeeesseeeesaeeees 5 Figure 1 9 Capteur aclaran is 6 Figure 14 2 Capteur Da dba 7 Figure 1 5 Rotation d une plate forme dans une orbite quasi polaire 8 Figure 1 6 Rotation ascendante et descendante d une plate forme 9 Figure 1 7 Couloir couvert fauch e d une plate forme 9 Figure 1 8 Diff rentes phases de la t l d tection
69. sur l image 2 4 1 Inverser une image Nous pouvons utiliser le menu Image gt Ajustements gt Normaliser pour inverser les niveaux de gris des pixels a hy Figure A 5 Image B l inverse de l image A 66 Annexe 2 4 2 Normaliser une image La normalisation d image est une transformation affine du niveau de gris des pixels de telle sorte que l image utilise toute la dynamique de representation c est a dire elle occupe toutes les valeurs possibles des niveaux de gris Figure A 6 Image avant A et apres B la normalisation Pour normaliser une image le menu Image gt Ajustements gt Normaliser 2 4 3 Egaliser une image L galisation d histogramme est une transformation des niveaux de gris dont le principe est d quilibrer le mieux possible la distribution des niveaux de gris des pixels A BA die MS Figure A 7 Image avant A et apres B legalisation Pour egaliser une image le menu Image gt Ajustements gt Egaliser 67 Annexe 2 5 Extraction du r seau routier Une fois l image charg e nous pouvons faire l extraction en cliquant sur le menu Traitement gt Extraction du r seau Config Dialog Filtre automatique v Figure A 8 Fen tre d extraction La fen tre pr sent ci dessus pr sente la fen tre d extraction elle est compos e de e Une zone pour afficher l image zoom e et pour choisir le point de d part et la direction de recherche Le r
70. tat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers segments dans diff rentes directions sont consid r s et celui qui correspond le plus aux caract ristiques d une route est gard Fischler 1981 utilise diff rentes m thodes de programmation dynamiques pour d tecter les routes Mais celles ci n cessitent plusieurs points proches de l l ment recherch Bhattacharya 1997 consid re le probl me de l extraction comme un probl me de classification et utilise un r seau de neurones deux classes qui assigne chaque pixel soit un label fond ou item cartographique Le probl me d extraction se complexifie lorsque l on cherche extraire des r seaux surfaciques partir d images haute r solution Dans ce contexte Heipke 1995 Laptev 2000 Couloigner 2000 et P teri 2001 proposent des approches multi r solutions pour r duire l effet du bruit tout en fournissant une extraction pr cise les r sultats obtenus sont plus fiables par apport aux r sultats des m thodes mono r solution 2 2 1 Les op rateurs sp cifiques L op rateur sp cifique le plus connu pour la d tection des routes est celui de DUDA Des d tecteurs de profil peuvent galement tre utilis s 2 2 1 1 Les d tecteurs de profils Chaque route dans une image satellitaire peut avoir un profil de type toit ou bien un profil de type vall e et un profil de type marche Une route de
71. vellement extraite et celle d j r pertori e 98 References bibliographiques Airault 1994 Alquier 1996 Bhattacharya 1997 Bonnefon 1999 CCT Couloigner 2000 Desjardins 2000 Fischler 1981 Gu rin 1994 S Airault O Jamet Detection et restitution automatiques du r seau routier sur des images a riennes Conference en Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle Vol 1 pp 519 531 Paris France Janvier 1994 L Alquier P Montesinos Perceptual Grouping and Active Contour functions for the extraction of roads in satellite pictures Society of Photographic Instrumentation Engineers Image and Signal Processing for Remote Sensing Ill Vol 2955 pp 153 163 Taormina Italie Septembre 1996 U Bhattacharya et S K Parui An improved backpropagation neural network for detection of road like features in satellite imagery International Journal of Remote Sensing Vol 18 Issue 16 pp 3379 3394 Avril 1997 R Bonnefon P Dherete J Desachy Automatic tracking of linear features on SPOT images using dynamic programming Society of Photographic Instrumentation Engineers Image and Signal Processing for Remote Sensing V Vol 3871 pp 116 124 Florence Italie Septembre 1999 Centre Canadien de la T l d tection http ccrs nrcan gc ca Couloigner et T Ranchin Mapping of urban areas A multiresolution modeling approach for se
72. ximiser la rectitude et minimiser la distance parcourue Un bon compromis doit tre trouv par un syst me de poids des trois crit res de s lection du chemin optimal afin d viter par exemple que la ligne droite soit choisie syst matiquement de mani re minimiser la distance parcourue Ce type de m thode fonctionne si la route poss de une radiom trie homog ne et a un bon contraste avec l environnement Or la radiom trie des routes n est pas tout le 29 Chapitre 2 Etat de l art sur les m thodes d extraction des r seaux routiers temps tr s homog ne contrairement des parcelles agricoles voisines ce qui peut donc donner de mauvais r sultats b Suivi structurel par analyse du profil tranversal De Gunst Gunst 1991 utilise une correlation de profil Le profil transversal a la route est calcul pour l amorce c est dire le vecteur de radiom tries du segment perpendiculaire la route centre sur l amorce Pour chaque extr mit de segment partant de l amorce dans une certaine direction est calcul le profil transversal L extr mit gard e est celle donnant la meilleure correlation de profil par rapport a l amorce Par exemple si nous avons un profil de type toit pour l amorce nous garderons le segment dont l extr mit a le profil toit qui se rapproche le plus possible de celui de lamorce Le processus se poursuit alors partir de cette extremite La meilleure corr lation de
73. xtraction des r seaux sur les images basse r solution En pratique l utilisation du langage C n tait pas une t che facile surtout dans le cas de la gestion de la m moire Nous pouvons dire que les r sultats obtenus sont fiables dans la majorit des cas et ils peuvent tre am lior s surtout pour l extraction de l axe central des routes et son superposition sur les images haute r solution Le travail pr sent dans ce m moire peut avoir un impacte sur la suite des travaux de recherche entreprendre dans l avenir On peut citer notamment e Au niveau de la m thode de suivi nous pouvons dans un premier temps la rendre automatique en trouvant les points de d part Cela implique de trouver au moins un point de d part sur chaque l ment cartographique lin ique et de 57 savoir liminer ensuite les r sultats de suivi ne correspondant pas a des objets cartographiques Le test et la validation de cette approche sur d autres types d images optiques afin d tudier par exemple l effet du changement de resolution sur les caract ristiques des voies ferr es de mani re mieux les dissocier des routes Dans l optique de consid rer les aspects de la mise jour de SIG nos m thodes d extraction doivent tre capables de s auto valuer mais galement d valuer les objets r pertori s de mani re prendre les d cisions de correction ou non en jugeant de l information la plus fiable entre celle nou

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