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Les drones pour obtenir des modèles stéréoscopiques 3D de qualité

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L’explosion de l’utilisation de capteurs installés dans des appareils sans pilote, ou drones, pour l’acquisition d’images aériennes a donné un nouveau souffle aux applications photogrammétriques. Il n’y a pas si longtemps, ces dernières étaient réservées à des spécialistes maîtrisant les principes mathématiques de la modélisation de caméra, de l’aérotriangulation de bloc d’images et de la correction géométrique. En effet, il existe aujourd’hui une panoplie d’outils dont bon nombre sont issus du domaine de la reconstruction automatique d’objets ou de scènes en 3D à partir de multiples clichés. Ce domaine connaît aussi un essor en profitant des avancées de l’intelligence artificielle et de la reconnaissance des formes et de la profusion d’images numériques du monde dans lequel nous vivons. Il suffit de consulter la page Wikipedia « Comparison of photogrammetry software » pour constater le nombre impressionnant de logiciels qui existent, la plupart de ceux-ci offrant des capacités de modélisation automatique de plusieurs images.

En regardant cette liste de plus près, on constate toutefois deux éléments révélateurs. D’abord, l’auteur de la page Wikipedia* n’a pas inclus dans ses critères de comparaison la possibilité de visualiser des images en stéréoscopie (à l’aide d’un système de type NVIDIA 3D avec lunettes à obturateurs) permettant la photo-interprétation ou l’extraction manuelle de mesures précises. Sont également absents de cette liste plusieurs logiciels professionnels de photogrammétrie comme Socet GXP (anciennement Socet Set), Imagine Photogrammetry (anciennement LPS) ou encore Summit Evolution (Dat/EM). Ces produits sont très spécialisés et coûteux, et se présentent sous forme de suites photogrammétriques, souvent intégrées à un logiciel de SIG. Ils permettent entre autres des opérations de visualisation stéréoscopique interactives en plus de diverses fonctionnalités automatisées.

Cette liste révèle en quelque sorte une tendance dans le domaine de la photogrammétrie qui fait l’objet d’un intérêt généralisé de la part d’une multitude d’utilisateurs et de développeurs pour le traitement d’images ou de vidéos 2D appliqué à la reconstruction 3D. C’est un domaine dynamique et très innovateur (exemple : https://grail.cs.washington.edu/rome) dont l’expertise est nourrie par l’intelligence artificielle et la vision par ordinateur. Il n’est donc pas étonnant que les premières applications à offrir des fonctionnalités pour traiter les images provenant de drones soient d’abord apparues dans des logiciels dédiés à ce domaine. Le traitement d’images de drones peut sembler une extension naturelle de la reconstruction 3D, d’abord par la quantité d’images à traiter et la capacité de traiter des images dans des conditions d’acquisition variables.

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Toutefois, une certaine incertitude quant aux résultats et la difficulté d’obtenir des mesures précises dans un système cartographique donné pourraient décevoir ceux pour qui l’exactitude cartographique de l’information géographique compte, et qui considèrent l’utilisation de drones pour l’acquisition d’images comme une extension de la photographie aérienne ou de l’imagerie satellite dans un contexte de géomatique.

Il existe néanmoins des logiciels que l’on pourrait qualifier d’« hybrides », comme Correlator 3D et Pix4D, qui ont su tirer profit des avancées de la vision par ordinateur, notamment pour le traitement efficace de nombreuses images et par des approches hautement automatisées et intuitives. Ces logiciels apparaissent d’une part plus rigoureux quant aux principes géométriques et à l’exactitude cartographique des produits générés, et d’autre part plus intégrés dans une chaîne de traitement SIG. Cependant, la plupart de ceux-ci n’offrent pas la possibilité de visualiser en stéréo.

Du côté des solutions plus traditionnelles, la plupart des fournisseurs, faisant face à un marché proposant de plus en plus de niches et avares de solutions hautement automatisées, offrent maintenant un module de traitement d’images de drones (Summit UAS, Imagine UAV) avec des solutions intégrées à des suites d’applications SIG plus coûteuses. Toutefois, ils demeurent presque les seuls à offrir la possibilité de visualiser interactivement en stéréoscopie des images de drones, ou encore les produits qui en sont dérivés, et d’en faire l’interprétation ou d’extraire des informations précises manuellement.

La visualisation en stéréoscopie est d’ailleurs un des aspects qui a suscité notre intérêt lors de nos premières expériences avec des images provenant d’un drone. Bien que la possibilité de traiter automatiquement et efficacement ces lots d’images et d’en tirer des produits rapidement corresponde aujourd’hui à un besoin essentiel, qu’en est-il de la possibilité de visualiser les images en stéréoscopie et d’en extraire de l’information thématique, ou encore la possibilité de corriger et d’améliorer les produits générés automatiquement (par exemple, le raffinement du nettoyage d’un modèle de surface pour en faire un modèle de terrain) ? Ou encore simplement le fait de pouvoir mesurer des points de contrôle en stéréoscopie pour améliorer l’aérotriangulation d’un bloc en précision absolue ?

Nous avons donc tenté de tirer profit des capacités de traitement et de triangulation d’un logiciel comme Correlator 3D, pour obtenir des paramètres de caméra et d’orientation extérieure ajustés avec une précision suffisante. Puis, nous avons importé des couples stéréo avec ces mêmes paramètres dans un logiciel permettant la visualisation 3D comme Summit. Nous avions la chance d’avoir un bloc d’images possédant un recouvrement adéquat et suffisamment de lignes de vol, des conditions essentielles à la réussite pour la modélisation photogrammétrique d’un bloc d’images. Également, puisque la caméra n’était pas calibrée, il était possible de se servir d’une fonctionnalité très pratique qui utilise la redondance des clichés pour déterminer par autocalibration les paramètres intérieurs de la caméra. On pense par exemple aux coefficients de distorsion de la lentille, lesquels sont non négligeables pour certains types de caméras, comme la D800e utilisée pour nos tests. Le raffinement de ces paramètres, souvent inconnus au départ, s’avère plus tard d’une grande utilité, car il permet d’obtenir une vision stéréoscopique claire sans parallaxe verticale sur une plus grande partie du recouvrement stéréo. À l’opposé, l’utilisation de quelques paramètres approximatifs offre une vision stéréoscopique adéquate seulement sur une faible portion radiale au centre du modèle.

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L’exercice fut concluant et intéressant : il est impressionnant de voir le niveau de détail offert par les images de drones en stéréoscopie. On pourrait pratiquement différencier du gravier ¼ et ¾, cela laisse rêveur ! Toutefois, les solutions qui permettent d’obtenir ce genre de configuration avec rigueur demeurent peu nombreuses et spécialisées. La possibilité d’acquérir des images par drone n’a pas changé certains principes photogrammétriques de base. Il faut être en mesure de résoudre avec suffisamment de précision les paramètres d’orientation intérieure (caméra) et extérieure (position du drone dans l’espace). Pour y arriver, il faut entre autres planifier un survol selon un bloc d’images possédant suffisamment de lignes de vol et un recouvrement adéquat entre les clichés. Une fois les images intégrées dans un système de visualisation stéréoscopique, il est alors possible de réaliser des opérations de photo-interprétation pour extraire de l’information, ou encore d’améliorer interactivement des produits générés automatiquement tels qu’un modèle numérique de terrain.

*Note de l’auteur : au moment d’écrire cet article, les logiciels Socet Set, Summit Evolution, Summit UAS et Imagine LPS ne faisaient pas partie de la liste. Ils ont récemment été ajoutés.

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