Vingt-cinq ans de recherche tous azimuts

Catégorie: 3D, Données, Environnement, Imagerie, Matériel/GPS, Recherche, Reportages

Les dernières journées de la recherche de l’IGN qui se sont tenues fin mars ont montré la variété des domaines étudiés par les cinq laboratoires de l’institut. De la mesure de la plus petite déformation terrestre à l’évolution sur le long terme de la forêt en passant la reconstruction de plus en plus automatisée de modèles urbains en 3D, toutes sortes de connaissances et de techniques sont mobilisées. Zoom sur quelques projets en cours.

Premiers essais de classification des matériaux en milieu urbain en associant un nombre minimum de longueurs d’ondes (simulation) présentés par Arnaud Le Bris. Il reste des confusions (végétations haute et basse, végétation et voies ferrées, mauvais classement des ardoises) mais la méthode mérite d’être creusée.

Voilà vingt-cinq ans que l’IGN a créé son propre service de la recherche. Une initiative originale pour un institut national de cartographie qui lui a permis d’alimenter ses services de production et de devenir un acteur reconnu dans la communauté scientifique internationale. Ce sont aujourd’hui plus de cinquante chercheurs, thésards et autres post-docs spécialisés en informatique, électronique, géodésie, analyse d’image, cartographie… qui travaillent dans les cinq laboratoires de l’institut.

De la mesure en toute chose

La première matinée, qui accueillait essentiellement des chercheurs extérieurs, était cette année consacrée à la mesure des déformations à la surface de la terre ainsi que dans le champ gravitationnel, des domaines qui héritent directement du nouveau repère ITRF calculé par l’institut en 2015. Le laboratoire de géodésie (LAREG) a poursuivi les présentations avec notamment des estimations des dates de rentrée des débris spatiaux dans l’atmosphère et des mesures de l’écoulement glaciaire grâce aux capteurs in situ GEOCUBE.

Le Lidar de plus en plus exploité

Même le LIF, le laboratoire dédié à l’information forestière, s’intéresse de très près au Lidar. Les nuages de points, qui viennent compléter l’imagerie aérienne et satellitaire, permettent d’améliorer les modèles de prédiction des paramètres forestiers à l’échelle très précise des placettes, mais également de mieux comprendre les évolutions à long terme et sur des échelles plus grossières.

Le Lidar est également au cœur de nombreux travaux menés par le laboratoire MATIS. Comment gérer, voire réduire la quantité de données générées afin de faciliter leur exploitation ? Loïc Landrieu propose de s’appuyer sur des méthodes de clustering pour limiter la taille des fichiers tandis que Mathieu Brédif stocke les données dans une infrastructure distribuée s’appuyant sur le framework Spark. Pour coupler au mieux les données images et Lidar, souvent acquises simultanément, Cédric Vallet a exposé une méthode garantissant un meilleur alignement des deux types de données, dont les capteurs sont jusqu’à présents calibrés indépendamment. Les journées furent également l’occasion de présenter la nouvelle version d’iTowns, l’interface de visualisation et de navigation dans toutes sortes de données 3D, désormais développée en open source en partenariat avec Oslandia et Atol Conseils & Développements.

Des images mieux comprises

Mais développer des modèles urbains de plus en plus détaillés et précis ne doit pas uniquement servir à la navigation immersive. Pour mener certaines analyses, la nature même des matériaux est importante : micro-météo, potentiel photovoltaïque, suivi de pollution ou de l’imperméabilisation des sols, etc. Comment récolter ce type d’information ? Les capteurs hyperspectraux et multispectraux ont ici toute leur importance car ils apportent une information supplémentaire par rapport aux images acquises classiquement en rouge, vert, bleu et proche infrarouge. Malheureusement les missions sont rares et chères, et il n’est pas simple de retrouver « ses petits » parmi une centaine de canaux d’acquisition. Aussi, Arnaud Le Bris a-t-il présenté une démarche intéressante d’optimisation du mix de canaux (nombre, largeur et position des bandes dans le spectre lumineux et infrarouge) à utiliser pour classer des matériaux urbains tels qu’ardoise, shingle, tuiles, métal, ciment, gravier, pavés… Une approche d’autant plus intéressante qu’une fois réduit à quatre ou cinq capteurs bien spécifiques, le dispositif peut être embarqué facilement sur un avion ou un drone, grâce à la miniaturisation des caméras.