Gestion d’Informations Spatialisees : outils libres pourl’exploitation de donnees geolocalisees – au-dela des aspects

geographiques

J.-M Friedt1, E. Bernard2, F. Tolle2, D. Laffly3

jmfriedt@femto-st.fr, http://jmfriedt.free.fr1 FEMTO-ST, UMR CNRS 6174, Univ. Franche-Comte, Besancon, France

2 TheMA, UMR CNRS 6049, Univ. Franche-Comte, Besancon, France3 GEODE, UMR CNRS 5602, Univ. Toulouse le Mirail, Toulouse, France

RESUME : parmi les informations acquises par un systeme embarque, la position de l’acquisition est deplus en plus facile a obtenir. Ainsi, ces donnees s’integrent naturellement dans leur contexte geographiqueet la fusion des informations devient possible en tenant compte de l’environnement du capteur au momentde la mesure. Nous proposons des outils permettant de s’approprier ces methodes de traitement surdes donnees scalaires ou matricielles, en integrant d’une part des photographies numeriques prises ausol dans leur contexte topographique pour une exploitation quantitative, et d’autre part en exploitantdes sequences d’images d’un meme objet observe de differents points de vue pour une reconstructiontridimensionnelle. L’utilisation des logiciels libres a ces fins favorise la maıtrise des methodes de traitementpar l’experience, aucun materiel specifique n’etant necessaire et les bases de donnees topographiquesaccessibles gratuitement.Mots cles : logiciel libre, information spatialisee, reconstruction 3D, QGis, GDAL, GRASS, MICMAC

1 Introduction

Parmi les informations acquises par dessystemes embarques, la geolocalisation des donneesdevient de plus en plus simple avec le deploiementdes flottes de satellites pour le positionnement(GNSS – Global Navigation Satellite Systems) et ladisponibilite de recepteurs a faible cout 1 integresdans de nombreux peripheriques mobiles commer-cialises au grand public. Par ailleurs, une vastesource de donnees georeferencees est desormais dis-ponible au travers des globes virtuels [1]. Dans cecontexte, nous allons proposer quelques outils librespermettant a chacun de s’approprier certaines tech-niques de gestion d’informations spatialisees (GIS),visant en particulier a exploiter quantitativementdes donnees deja disponibles et souvent archiveessans utilite apparente (notamment les photogra-phies numeriques et les flux de webcams). En parti-culier, nous nous proposons d’illustrer la pertinencede l’interaction possible des enseignements lies auxsciences pour l’ingenieur avec d’autres disciplines ens’en appropriant les problematiques et methodes detravail.

Ainsi, le systeme numerique autonome d’enre-gistrement de donnees n’est plus considere commeune œuvre complexe a vocation de demontrerla dexterite de son auteur, mais devient un ou-til potentiellement utile aux autres disciplinesspecialisees dans la gestion de donnees spatialisees(geographie, geophysique). En particulier, des dis-

positifs tres simples d’un point de vue electronique(un microcontroleur equipe de ports sychrone etasynchrone pour faire le lien entre le flux RS232d’un recepteur GPS et une carte memoire commu-niquant par SPI [2]) peuvent repondre a un reel be-soin. Sans entrer dans les details de developpementsmateriels, nombreux sont les peripheriques destelephones portables ou appareils photographiquesnumeriques qui repondent aux besoins de sourcesde donnees exploitables dans le contexte qui nousinteresse ici.

Un point fascinant est la coherence (ou la re-dondance) des problematiques entre disciplines. Ades echelles certes differentes, les problemes deresolution spatiale se retrouvent entre la micro-scopie a sonde locale et le positionnement desinformations georeferencees. Dans les deux cas,des mesures ponctuelles sont acquises par unesonde imparfaite pour etre ensuite interpolees. Leselements classiques de traitement d’image pourla velocimetrie en mecanique des fluides se re-trouvent dans les mesures d’ecoulements de gla-ciers ou de glissements de terrains. De nombreusesmethodes de mesures geophysiques se contententde sortir du laboratoire des methodes d’analyseconnues de la chimie analytique ou de la physiquea des echelles nanometriques ou centimetriques(impedance electrique, resistivite, magnetisme).

Nous nous proposons dans cette presentationd’aborder deux problemes de traitement d’image :dans un premier temps l’exploitation quantitative

1. par exemple http://www.lextronic.fr/P1399-recepteur-gps-oem-et-316.html

1

d’images prises au sol, en particulier en restituantles informations de relief qui sont perdues lors dela projection sur le capteur de l’appareil photogra-phique. Dans un second temps, nous nous efforce-rons de nous liberer de la contrainte d’exploiter unmodele numerique d’elevation – sources disponiblesgratuitement mais avec une resolution mediocre –pour generer soi-meme des modeles tridimension-nels a partir d’une multitude de prises de vuesd’un meme site ou objet selon des points de vuedifferents.

2 Generalites

2.1 Outils logiciels

Deux raisons justifient de s’approprier quelquesbases de logiciels de traitements dedies aux infor-mations spatialisees : la masse de donnees devientrapidement consequente, et des outils specialisesdans la manipulation et la representation de cettemasse d’information sont disponibles par soucisd’efficacite ; et le passage d’un format de coor-donnees spheriques tel que fourni par un recepteurGPS vers une information projetee sur un planlocalement tangent a la sphere est un problemecomplexe lorsque la resolution recherchee ne doitpas etre degradee par l’etape de projection. Lacoherence des divers modes de representations desdonnees, et leur fusion dans un environnementcapable de les representer dans une coordonneegeographique commune, est un probleme que seulsdes logiciels specialises savent fournir. Parmi les ou-tils libres disponibles a chacun, et en particulieraux etudiants en accord avec les preceptes d’uneformation Cursus de Master en Ingenierie (CMI),pour s’approprier les concepts dont nous discute-rons ci-dessous, deux logiciels ont ete selectionnesque sont GRASS 2 et QGis 3. Le premier est un ou-til dedie au traitement de l’information spatialiseeextremement puissant mais quelque peu difficile aaborder dans un premier temps, malgre une do-cumentation tres fournie [3] et une communauted’utilisateurs active. QGis est une interface gra-phique donnant acces a un certain nombre d’outilsde traitements mais surtout, sous forme de gref-fons, a des outils aussi puissants que GRASS etGDAL 4 – une bibliotheque donnant acces a di-verses fonctionnalites de traitement de donnees spa-tialisees – qui ainsi s’integrent dans un environ-nement de travail homogene. Apres avoir illustrequelques concepts au moyen de ces outils, nousaborderons le probleme de la fusion de donnees bi-

dimensionnelles pour former des nuages de pointstridimensionnels representant l’objet ou le site pho-tographie : pour cette demonstration, nous avonsselectionne l’ensemble de programmes regroupessous le nom de MICMAC developpe par l’IGN etdisponible comme logiciel libre.

2.2 Sources de donnees

Au-dela des informations acquises par l’utili-sateur specifiquement pour son application, unemasse de donnees circule sur internet et ne de-mandent qu’a etre enregistrees et fusionnees pouridentifier de nouvelles relations : il s’agit du do-maine general du data mining [4]. L’altitude d’unsite fait partie des caracteristiques geographiquesfondamentales – en plus de ses coordonnees de lati-tude et de longitude – et un modele de distributiondes altitudes autour du site considere est souventutile.

Figure 1 – Fusion de donnees matricielles (modelesnumeriques de terrain) et vectorielles (trace GPSsur le parcours de la ligne TGV Besancon-Paris enrouge, et position de la gare de Besancon-TGV,point vert) georeferencees. La moitie droite dumodele de terrain indique la difference d’altitudeentre SRTM et le modele europeen sur une echellede +30 m (rouge) a -30 m (bleu). Les zones demoins de ±1 m d’ecart entre les deux modeles sontcodees en magenta. La moitie gauche du modelede terrain indique l’altitude de SRTM encodee entons de gris, de 200 m (noir) a 400 m (blanc).

Ces donnees sont disponibles sous la nomen-clature de Modele Numerique d’Elevation (MNE– ou DEM pour l’acronyme anglais de DigitalElevation Model). Parmi les sources de donneesgratuitement disponibles couvrant la majorite duglobe, la base de donnees SRTM 5 (projet USA)

2. grass.osgeo.org

3. www.qgis.org

4. http://www.gdal.org/

5. http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp

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est la solution la plus prudente, largement corrigeed’artefacts et validee. ASTER GDEM 6 (projet Ja-pon + USA) est devenu recemment disponible maissouffre de certaines deficiences qui necessitent debien valider la qualite des informations fournies.Dans le cas particulier de la France, l’IGN four-nit gratuitement un MNE de resolution degradeea 75 m couvrant le territoire 7. Finalement, unMNE europeen EU-DEM a ete mis a dispositiona http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/

data/eu-dem avec une resolution de 30 m/pixel,mais reste loin des donnees danoises a 1,6 m deresolution (download.kortforsyningen.dk). Cessources de donnees seront notre point d’entree poursupporter diverses investigations sur le positionne-ment de donnees acquises avec georeferencement(Fig. 1).

2.3 Instrumentation

Deux classes de donnees sont exploitables :matricielles (raster) et vectorielles. La premiereclasse comprend par exemple les photographiesnumeriques que nous voudrons draper sur un MNEen vue de considerer le contexte geographique (alti-tude, orientation) de chaque pixel. Une donnee vec-torielle est par exemple une mesure de temperaturerepetee en divers points de l’espace. L’approcheexperimentales que nous avons appliquee consistea developper un circuit dedie a l’enregistrementdes trames GPS et exploiter la date des tramesbrutes NMEA issues d’un recepteur GPS pour iden-tifier la position lors de la prise d’une mesure oud’une photographie [2]. Ce circuit est cadence parun oscillateur a quartz, de meme que les horlogeslocales des divers instruments d’acquisition dontnous voulons geolocaliser les informations. Memeun tres mauvais oscillateur a quartz presentant unbiais de 10 ppm induit une variation de 1 s toutesles 24 h sur l’horloge locale : un etalonnage quo-tidien de l’ecart de temps entre un appareil pho-tographique numerique et le recepteur GPS per-met donc de compenser les derives des oscillateurslocaux de chaque instrument, et ainsi positionnerles photographies avec une excellente resolution,nettement meilleure que l’information stockee parles recepteurs GPS embarques qui sont probable-ment handicapes par l’antenne excessivement pe-tite pour tenir dans le boıtier. Un tel enregistreurGPS consomme typiquement dans les 50 mA –le recepteur GPS doit fonctionner continuellementpour maintenir l’information de configuration de laconstellation de satellites, et sa consommation do-mine le bilan energetique du circuit embarque – et

4 batteries NiMH de 2600 mA.h en serie alimententle circuit pendant plus de 48 h sans prendre de soinparticulier a la regulation de tension. La sequenced’analyses a ete decrite en detail dans [5].

3 Traitements d’images dansle contexte de GIS

Une analyse quantitative de photographiesnumeriques prises depuis le sol necessite de lesplacer dans le contexte de la topographie de lascene pour en corriger les distorsions, et ce no-tamment pour placer toutes les images dans unreferentiel commun tel que la vue azimuthale com-patible avec les photographies aeriennes ou sa-tellitaires accessibles par ailleurs (par exemple,https://browse.digitalglobe.com).

+ =

Figure 2 – De gauche a droite : image obtenuesur une webcam de la compagnie du Mont Blanc– http://www.compagniedumontblanc.fr/fr/webcams –et corrigee geometriquement pour tenir comptede la topographie ; image satellite georeferenceepar des points de controle au sol ; fusion des deuxinformations au moyen de gdalwarp.

La theorie voudrait qu’en connaissant la posi-tion de la prise de vue, l’orientation de l’appareilphoto, les caracteristiques optiques et le modelenumerique de terrain, il soit possible de corrigerdes deformations observees sur l’image. En pra-tique, cette approche n’est appliquable que pourdes prises de vues proches de la verticale, et siles deformations induites par le relief sont mo-destes. Dans le cas que nous avons exploite [6], l’ap-proche pragmatique consiste a baser la deformationde l’image sur des points de controle acquis ausol, sans tenir compte d’un modele physique duterrain. Diverses interpolations permettent d’ajus-ter les deformations entre les points de referenceet de tenir compte des incertitudes sur les posi-tions des points de controle. Une fois ces correc-tions geometriques effectuees, un drapage sur lemodele numerique de terrain permet de remettreles structures observees sur la photographie dans

6. http://asterweb.jpl.nasa.gov/gdem.asp

7. http://professionnels.ign.fr/bdalti

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leur contexte (Fig. 2). La continuite des structuresvisibles sur les deux images atteste de la qualite dela deformation et de la validite de l’approche, bienque le relief prononce de la region selectionnee au-tour de la vallee de Chamonix rende le traitementcomplexe avec un nombre important de points decontrole necessaire.

Afin de permettre au plus grand nombred’apprehender ces methodes de traitement, l’outillibre QGis a ete exploite dans [6] pour appliquer cesanalyses. QGis fait alors office d’interface graphiquea divers modules accessibles par ailleurs en ligne decommande (GRASS et GDAL en particulier), unpoint fondamental pour automatiser par la suite letraitement sur un volume important de photogra-phies. En effet, l’ajout de la 4eme dimension qu’estle temps est possible si des sequences de photogra-phies sont acquises a intervalles de temps regulier,par exemple en capturant le flux de donnees de web-cams. Dans ce cas, un traitement manuel au tra-vers d’une interface graphique devient rapidementfastidieuse : QGis fournit les commandes GRASSet GDAL qui pourront ensuite etre inserees dansun script pour appliquer automatiquement la memesequence de traitement a toutes les photographiesdisponibles.

4 Generation de modelesnumeriques d’elevations

SfM – Structure from Motion – est unemethode d’analyse d’une serie de photographies(numeriques) d’un meme objet vu selon diversangles de prises de vues. Un nuage de point tri-dimensionnel est genere a partir des diverses pho-tographies apres identification des proprietes op-tiques du dispositif de prise de vue et de la po-sition de l’observateur au moment de l’acquisitiondes donnees. La methode de travail, qui ne necessiteaucun investissement autre qu’un appareil de prisede vue (nous avons effectue nos tests avec des appa-reils photographiques grand public, telephone mo-bile ou webcam), permet dans le contexte de la ges-tion spatiale d’informations de generer ses propresmodeles numeriques d’elevation. Dans le domainedes sciences de l’ingenieur, les modeles tridimen-sionnels des objets analyses, susceptibles apres trai-tement d’etre realises physiquement, permettentune analyse fine auquelle la photographie bidimen-sionnelle ne donne pas acces. Les trois exemplesqui suivent concernent la prise de vue en exterieur,en interieur depuis un drone commercialise comme

jouet, et d’une analyse quantitative de la resolutionde mesure sur un objet connu.

4.1 Prises de vues en exterieur

Les sequences de prises de vues numeriques per-mettent un traitement plus subtile qu’une simpleanalyse des intensites ou couleurs des pixels.

Figure 3 – Haut : extrait de sequences de pho-tographies numeriques en prise oblique pour unereconstruction de modele numerique d’elevations.Bas : modele resultant, incluant l’estimation de laposition des prises de vues (croix vertes).

Diverses prises selon des orientations differentesd’un meme objet permettent de reconstruire lastructure tridimensionnelle de l’objet – operationrealisee naturellement par un cerveau mais quinecessite des ressources de calcul consequentes pourune version numerique du traitement.

Divers outils permettant ce type de traitementsont disponibles : nous avons selectionne un outillibre et en ligne de commande, par soucis d’effica-cite, qu’est la suite logicielle MICMAC de l’IGN 8.Cet outil extremement puissant est tres bien docu-mente, illustre par de nombreux exemples. La prin-cipale difficulte pour sa prise en main ne tient pasdans les sequences de commandes liees aux etapessuccessives du traitement mais dans le respect decertaines conditions de prises de vues, en particulierde ne pas faire varier la focale de l’objectif au coursdes diverses prises de vues, et d’eviter la presenced’objets ne presentant pas des structures reproduc-

8. http://www.tapenade.gamsau.archi.fr/TAPEnADe/Tools.html et http://logiciels.ign.fr/?-Micmac,3-

9. Le lecteur desireux d’abreger la lecture de la documentation de MICMAC peut se referer ahttp://combiencaporte.blogspot.fr/2013/10/micmac-tutoriel-de-photogrammetrie-sous.html.

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tibles (surfaces reflechissantes, eau).Une fois ces conditions respectees, le resultat du

traitement 9 genere un nuage de point exploitabledans Meshlab ou CloudCompare (Fig. 3). La capa-cite de MICMAC a identifier les proprietes optiquesde l’appareil photographique et de positionner lesite des prises de vues est impressionnant (Fig. 4),et sera l’objet de l’etude de la prochaine section.

Figure 4 – En haut, droite : positionnementsur Google Earth des sites de prises de vuesenregistrees par GPS. Gauche : positionnementissu du traitement photogrammetrique n’incluantaucune information a priori sur la position desappareils photographiques. Bas : recouvrementqualitatif des deux ensembles d’informations.

4.2 Prises de vues en interieur

La mode des drones et leur disponibilite a faiblecout rend ce vecteur de prise de vue incontournable.

Nous avons en ce sens experimente avec undrone commercialise comme jouet – le quadri-coptere Space Q4 de RC System, fourni avec sonoption de camera embarquee. Le capteur, de qua-lite mediocre, repond parfaitement aux exigencesde prises de vues en focale fixe.

Nous enregistrons des films au cours duvol du drone, extrayons les images individuellespour un traitement (commande mplayer -vo

jpeg:quality=100), ajoutons manuellement unentete EXIF pour satisfaire aux exigences de MIC-MAC, et traitons les donnees pour une reconstruc-tion du nuage de points. Les parametres de prisesde vues renseignees dans l’entete EXIF n’ont pas

d’importance, ils ne sont que necessaires pour per-mettre le traitement par MICMAC (Fig. 5).

Figure 5 – Deux points de vue d’un modelenumerique de laboratoire, incluant les points deprise de vue du drone.

Ainsi, la reconstruction 3D de la scene estcompletee des donnees de navigation du vecteur deprise de vue. Les ressources de calcul necessairespour atteindre ce resulat rendent l’utilisation entemps reel difficilement envisageable pour le mo-ment.

4.3 Resolution du modele

Au-dela des considerations qualitatives, lemodele tridiemensionnel genere lors de la construc-tion du nuage de point doit permettre de mesurerdes grandeurs de l’objet considere si un referentielabsolu est founi. Une methode, coherente avec

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l’utilisation des points de controle dans la sectionprecedente, consiste a fournir les positions absoluesen 3 dimensions (XYZ) de points de controle vi-sibles sur chaque image.

Figure 6 – Haut : objet place sur une dalle de car-relage de 20 cm de cote. Les points de referencesfournis sont les coordonnees des 4 coins de la dalle,consideres dans le meme plan. A droite, une mesureindependante de hauteur du jouet, qui n’est pas in-cluse dans la sequence de traitement, mais servirade validation des dimensions fournies par le nuagede points. Bas : reconstruction du modele 3D : l’al-titude de la face superieure du modele genere estexacte a 2 % pres.

MICMAC se contente de ne voir qu’un sous en-semble des points de controle sur chaque image :nous selectionnons ainsi quelques points aux co-ordonnees connues (au moins 3), puis associonsles positions bidimensionnelles des coordonnees surchaque image pour ces points. De cette facon, lescoordonnees relatives du nuage de point reconstituedevient un referentiel absolu. Ces etapes de calculont ete mises en œuvre sur un modele d’un jouetbien connu et fournissant de multiples points demesure (Fig. 6).

Nous constatons sur cette analyse que l’ecartd’altitude entre le sol et le sommet du jouetest de 8,4-2,8=5,6 cm. La mesure indique quechaque face est de 57±1 mm. L’ecart peut etre at-tribue a la mediocrite de l’instrument de prises devues, un telephone portable Samsung S3, dont lesproprietes optiques sont inconnues et renseigneesaleatoirement dans l’entete EXIF (focale de 21 ou22 mm).

5 Conclusion

Les donnees acquises par les systemes em-barques sont facilement geolocalisables en incluantun recepteur de systeme de navigation par satellitedans la chaıne de mesure, si ce n’est deja fait telque propose par exemple dans les telephones mo-biles. La mise en contexte geographique de ces in-formations permet une fusion et une analyse des in-teractions de diverses grandeurs, voir l’exploitationquantitative de donnees : ces methodes de travailsont accessibles a tous sans investissement materielau travers des logiciels libres QGis, GRASS etGDAL, en particulier pour une analyse quantita-tive des photographies numeriques prises en vuesobliques. Le traitement d’images en vue d’extraire,d’une multitude de photographies visant un memeobjet selon des points de vue differents, est pro-pose au travers des outils MICMAC de l’IGN. Cesmethodes de travail sont exploitables, au-dela dessystemes d’information geographiques, dans toutdomaine manipulant des donnees spatialisees, et enparticulier la microscopie a sonde locale.

Les references bibliographiques concer-nant les auteurs sont disponibles ahttp://jmfriedt.free.fr

References

[1] V. Kaufmann, Measurement of surface flowvelocity of active rock glaciers using ortho-photos of virual globes, Geographia Technica,Special Issue, 2010, pp. 68–81, disponiblea http://www.mountaincartography.org/

publications/papers/papers_borsa_10/11_

kaufmann.pdf

[2] J.-M Friedt, E. Carry, Acquisition etdissemination de trames GPS a des finsde cartographie libre, GNU/Linux MagazineFrance, Hors Serie 27 (2006)

[3] M. Neteler & H. Mitasova, Open Source GIS :A GRASS GIS Approach. 3rd Edition, Springer,New York (2008)

[4] T. Segaran & J. Hammerbacher, Beautiful Data– The Stories Behind Elegant Data Solutions,O’Reilly Media (2009)

[5] J.-M. Friedt, Geolocalistion de photographiesnumeriques, GNU/Linux Magazine France 96(2007)

[6] J.-M Friedt, Correction geometrique d’imagesprises en vue oblique – projection sur modelenumerique d’elevation pour exploitationquantitative de photographies numeriques,GNU/Linux Magazine France 167 (2014),pp.42-57

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