PARTIE III LE DRONE COMME OUTIL DE CARACTERISATION A L’ECHELLE LOCALE
7.1 Présentation du logiciel et méthodologie du levé photogrammétrique
En photogrammétrie, le cheminement et l’organisation des prises de vue sont essentiels puisque cela détermine le taux de recouvrement. L’organisation des prises de vues détermine ce qui sera visible ou non sur les modèles produits, qu’il s’agisse d’orthophotographies ou de MNTs. Dans notre cas le levé de terrain a été réalisé à l’aide d’un drone DJI Mavic Pro Platinium de type multi- rotors ou quadcopter (Figure III-4).
Lors du levé terrain et des prises de vue il est essentiel de garder en tête que le logiciel ne verra que ce qui est présent sur les images. Ainsi, prendre toutes les prises de vue à partir du même point géographique même en variant les angles de vue n’est pas exploitable (Figure III-5.A). De la même manière, des prises de vue trop espacées avec trop peu de correspondance et donc un taux de recouvrement trop faible ne sont pas exploitables (Figure III-5.B). Il est donc préférable de privilégier différents positionnements de prises de vue et de s’assurer d’un taux de recouvrement suffisant
Figure III-4: Caractéristiques du drone utilisé pour l’acquisition des images aériennes (Réalisation : Vincent Siccard, UCN, 2020)
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(Figure III-5.C). Cette méthodologie s’applique dans des contextes de photogrammétrie aérienne ou terrestre (Agisoft Photoscan, 2015).
La photogrammétrie peut être terrestre ou aérienne. Dans notre cas il s’agit de photogrammétrie aérienne. La marque de drone « DJI » permet de programmer le plan de vol et d’indiquer la hauteur de vol ainsi que le taux de recouvrement souhaités. Néanmoins, avec l’expérience de l’opérateur il est possible d’effectuer le vol et la prise de photo en mode manuel notamment dans certaines conditions d’accès difficiles.
7.1.2 Un logiciel de photogrammétrie intuitif qui peut donner une impression de « boîte noire » Le logiciel utilisé est la version 1.2.6 d’Agisoft Photoscan Pro. Il s’agit d’un produit de l’entreprise Russe créée en 2006 sous la licence Agisoft LLC. Cette version est parmi les dernières à être gratuite. Ce dernier est devenu un logiciel propriétaire et payant répandu dans le domaine de la photogrammétrie parce qu’il permet une utilisation relativement intuitive.
Néanmoins, il est important de préciser qu’il peut être difficile d’avoir une réelle maîtrise de la chaîne de production globale, le fait d’être guidé pas à pas peut donner une impression de « boîte noire » dans laquelle on peut certes modifier quelques paramètres mais sans avoir une réelle emprise.
Figure III-5 : Méthodologie du cheminement photogrammétrique (Réalisation : Vincent Siccard, UCN, 2020)
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D’autre logiciel semble permettre une plus grande ouverture mais à la prise en main plus complexe (MicMac par exemple). Il existe une grande variété de logiciel de photogrammétrie qu’ils soient payants ou open source (Bémis et al., 2014).
7.1.3 L’utilisation associée des techniques « Structure-from-Motion (SfM) » et « Multi-View- Stereo (MVS) » pour la production de modèles numériques par photogrammétrie
Les techniques Structure-from-Motion et Mutli-View-Stereo (SfM-MVS) sont
complémentaires. Le MVS est basé sur un algorithme de correspondance entre les images qui permet d’en extraire les informations pour construire par exemple le nuage de points denses. Cette étape intervient après l’étape de SfM qui permet d’estimer la localisation des photos et leurs orientations et de dégager ainsi la structure de la scène à partir d’images en « mouvements », c’est- à-dire à partir de plusieurs images et plusieurs points de vue.
La technique SfM permet d’estimer la localisation des photos et leurs orientations. L’origine de cette technique se trouve dans le « computer vision », c’est-à-dire la vision par ordinateur qui consiste pour une machine à analyser un ensemble d’images. Dans notre cas il s’agit de reconstruire une scène en trois dimensions à partir d’images en deux dimensions ce qui s’avère être complexe, cette approche est déconstruite et expliqué dans « The interpretation of structure from motion » de S. Ullman de 1976.
La technique SfM permet de reconstruire la géométrie de la scène, c’est-à-dire sa « structure ». Pour cela, la géométrie des prises de vue soit le « mouvement » de la scène est déterminée par utilisation du « stereo-matching » c’est-à-dire la recherche de correspondances entre les images et des informations présentes dans celles-ci.
L’un des principaux problèmes de la technique « Structure from Motion » concerne l’ambiguïté de l’interprétation de la scène en trois dimensions à partir des images en deux dimensions. En effet, il existe une infinité de « mouvements » des éléments de l’image qui peuvent produire une scène en trois dimensions à partir des images en deux dimensions sans pour autant être exacte (S. Ullman, 1976). C’est pourquoi S. Ullman propose la contrainte de « rigidité » dans « The interpretation of structure from motion » de 1976. Il définit cette contrainte de la manière suivante :
« Any set of éléments undergoing a two dimensional transformation which has a unique interpretation as a rigid body moving in space should be interpreted as such a body in motion. »
Cette contrainte permet de considérer qu’un ensemble d’éléments en deux dimensions en cours d’interprétation en trois dimensions ayant comme unique interprétation celle d’un corps rigide en mouvement dans l’espace devrait être interprété en tant que tel, c’est-à-dire un corps en mouvement. L’objectif est de traquer les mêmes points sur différentes images à partir d’angles de vue différents.
A partir de ces éléments, S. Ullman cite le théorème suivant :
« Given three distinct orthographic views of four non-coplanar points in a rigid configuration, the structure and motion compatible with the three views are uniquely determined. »
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Ainsi, à partir de trois prises de vue (en deux dimensions) différentes il est possible de déterminer et reconstruire l’unique structure de la scène (en trois dimensions) possible.