Synthèse des résultats

III.2.3.1 Tests pour les orientations interne et externe

Les vecteurs légers ne permettent pas d’utiliser des appareils photo professionnels, certes plus précis mais trop lourds pour être placé sur des drones. Les prises de vue par appareil « grand public » permettent une grande souplesse d’utilisation. Notre objectif était de préciser les points où la méthode devient particulière, et de vérifier jusqu’où les incertitudes citées sont surmontables et à quel compromis « qualité-souplesse d’utilisation » on peut arriver.

L’application de la méthode IGN (Poivilliers E) pour le calcul des paramètres d’orientation interne - dont ceux de déformation de lentille- a été traduite par une amélioration très significative dans la précision du MNT, en passant d’une EQM totale de 1,09 à 0,31 mètre. Ces tests mettent en évidence l’importance des travaux de corrections d’image et de réajustement des paramètres pour obtenir un bon MNT dans nos conditions de prise de vue. La correction de déformation de lentille est apparue comme un élément majeur de l’amélioration des résultats, ce qui traduit la nécessité d’effectuer cette manipulation avant tout travail de qualité.

A ce stade, il reste toujours des erreurs systématiques résiduelles. Elles sont probablement dues à plusieurs effets : instabilité de vol et disposition non régulière des mires dans les images ; déformations de lentille non parfaitement corrigées liées au modèle (polynomial) de correction utilisé. L’approche par auto calibrage (Ebner, 1976) compense en partie ces erreurs systématiques. La moyenne finale de l’erreur est de 8 cm, proche de la taille du pixel de l’image drone (6 cm). L’EQM totale obtenue est alors de 22 cm, soit trois fois et demi la taille de pixel initial de l’image.

Par rapport à la spatialisation de l’analyse de qualité (ou distribution d’erreurs par rapport à la position dans le paysage), il faut remarquer que les observations sur les crêtes atteignent une précision significativement meilleure que sur les fonds des ravines. Ceci est dû au contraste entre les images et les effets d’ombres portées, toujours plus présentes au fond des ravines très profondes.

III.2.3.2 Tests pour la corrélation d’images

Les clefs de la qualité dans la restitution du relief par corrélation d’image sont le nombre et la disposition des pixels effectivement corrélés et des fausses corrélations. La densité et l’homogénéité des pixels contrôlent la résolution d’un MNT. Tandis que la minimisation de fausses corrélations a une influence déterminante sur la précision.

La stratégie de corrélation d’images par l’approche multi-résolution (MicMac) permet d’exploiter tout le potentiel d’un stéréo couple, même sur des photos à faible contraste. On peut remarquer en effet l’importance du contraste des images dans la qualité de corrélation.

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Si l’on compare les essais à partir d’ERDAS-LPS, on a pu noter une qualité altimétrique variable d’entre les images : par exemple pour la mission 2005 la EQM est de 22 cm sur marnes bien contrastées ; et cette valeur se dégrade avec la mission 2007 : 40 cm pour un sol plus sec et donc moins contrasté, et ceci malgré une taille de pixel plus petite. Ce problème semble moins crucial avec le corrélateur MicMac, qui donne une EQM très proche de la taille du pixel et ceci dans toutes les conditions de contraste que nous avons testé.

Le corrélateur MicMac réduit fortement le problème des fausses corrélations grâce à ses stratégies de multi résolution et de régularisation du relief pendant la corrélation d’image. Ceci améliore la qualité et la cohérence du MNT drone. De plus, il permet d’exploiter tout le potentiel d’un stéréo couple, même sur des photos à faible contraste. Le corrélateur en une dimension (ERDAS-LPS) utilise une fonction de corrélation qui traduit la ressemblance radiométrique entre fenêtres, ce qui le rend plus sensible à la qualité du contraste entre photos.

Le MNT-drone 2007 MicMac a une qualité significativement supérieure, avec une dispersion de l’erreur (5 cm) qui s’approche de la qualité atteignable par l’appareillage et le mode de mesure des coordonnées géographiques des repères utilisés (DGPS-RTK, vers 3 cm en altimétrie).

III.2.3.3 Evaluation de la qualité « hydrographique » des MNT

Les MNT drone MicMac (mission 2005) et le MNT LiDAR terrestre (mission 2007) montrent une bonne proximité planimétrique pour la totalité du réseau de thalwegs évalué, tandis que le MNT drone ERDAS (mission 2005) est le moins précis. Cependant, cette performance de la proximité planimétrique générale ne se manifeste pas de la même manière quand on considère les différents niveaux hiérarchiques du réseau de thalwegs. En ce qui concerne le thalweg principal, la proximité planimétrique est nettement meilleure que celle de la totalité du réseau, pour les MNT drone MicMac (mission 2005) et le MNT LiDAR terrestre (mission 2007), mais le pourcentage de proximité se dégrade fortement, et de façon progressive, quand on analyse les réseaux de tributaires.

La largeur du fond du thalweg principal (près de la tête de la ravine) mesure 10 cm (figure III.38), ce qui correspond approximativement à 2 fois la taille du pixel des photos aérienne drone utilisées. Les largeurs correspondantes du fond des thalwegs tributaires de la ravine observée sont au maximum d’une taille équivalente au pixel des images. Ceci limite la possibilité d’observer ces types de manifestations de l’érosion sur les photos aériennes drone analysées (rapport résolution R des données et taille de l’objet O étudié).

En outre, le thalweg principal ne paraît pas être affecté par les ombres portées (figure III.46), tandis que les tributaires ont été nettement plus affectés (figure III.47). Le MNT LiDAR terrestre 2007 a été très performant dans la restitution du thalweg principal, mais il a été très affecté par l’effet de zones cachées pour reconstituer le réseau de tributaires, depuis le point de perspective utilisé pour le scan LiDAR.

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En général, les résultats montrent que le MNT drone MicMac a une meilleure qualité dans la restitution du réseau de thalwegs permanents à partir de l’analyse numérique du flux superficiel, d’après les critères utilisés ici pour la définition du réseau de référence.

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QUATRIÈME PARTIE