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Aventures en Côte d’Ivoire

Comme mentionné dans un précédent article, R-Pod s’est aventuré en Côte d’Ivoire du 21 au 31 octobre. Les trois objectifs principaux de la mission étaient les suivants :

  1. Evaluer la faisabilité de cartographier de la forêt dense sempervirente
  2. Déterminer les limites d’utilisation sur le terrain, les contraintes environnementales et techniques liées au climat
  3. Montrer les applications en milieux non-forestiers (savanes, cultures, plantations, villages)

Réflexion sur le Parc National de Tai :

Initialement, il était prévu de se rendre au Parc National (PN) de Tai pour des tests sur une forêt dense. Ce PN ne comporte actuellement que peu de zones couvertes par les images satellitaires, car des nuages y sont présents quasiment en permanence. La cartographie (pour les botanistes par exemple) est ainsi très limitée. Le chalenge résidait dans la capacité du système à assembler des images ne comportant que de la forêt, mais aussi de voler plusieurs jours dans des conditions d’autosuffisance. Ceci avec tous les problèmes pratiques que cela comporte.

Après réflexion avec les différents partenaires du projet in situ, il s’est avéré qu’il était risqué de se rendre à Tai, étant donné la distance à parcourir  et le peu de temps à disposition. Si la météo n’était pas clémente sur place, le risque de ne pas pouvoir effectuer tous les tests nécessaires était trop élevé. De plus, les partenaires étaient également intéressés de connaître la potentiel d’R-Pod dans d’autres milieux (savane, forêt marécageuse, zone urbaine…). Le PN du Banco, situé en plein cœur d’Abidjan a ainsi été choisi comme substitut à Tai. La végétation du Banco est également dense, et est située à moins de 30 minutes du CSRS (Centre Suisse de Recherches Scientifiques), le « QG » d’R-Pod pour cette mission.

Sites étudiés et chronologie des recherches:

Centre National de Floristique à Cocody

Lors d’un premier vol au Nord du Parc du Banco, l’évaluation de l’état d’avancement de l’occupation humaine dans une bande de terrain (env. 100m de large) a pu être visualisée. Cette zone, déboisée pour le passage de lignes haute tension, est occupée (illégalement?) principalement par des garagistes réparant les taxis d’Abidjan. Dans la foulée, et dans le but de réaliser un inventaire cartographique du jardin botanique, le Centre National de Floristique, à Cocody (Abidjan), était survolé en quelques minutes. La Parc National d’Azagny fut le premier test en forêt dense. Ce vol remis les pieds sur terre à toute l’équipe quant aux espoirs de cartographier de la forêt, puisque le décollage et l’atterrissage étaient de vrais slaloms pour l’aile. En effet, le décollage eu lieu depuis une petite clairière entre les arbres de 30m de haut… Pour couronner le tout, les images, pourtant acquises à moins de 300 m s/sol étaient à moitié couvertes de nuages !

Occupation humaine sous les lignes HT, au Nord-Est du Parc du Banco

La forêt de la Tanoé située vers Nouamou (Sud-Est du pays, à 50km du Ghana) a par la suite servit de zone test en ce qui concerne la forêt de type marécageuse. L’assemblage, en particulier pour les cultures de palmiers à huile n’a pas posé de problème particulier. La forêt non-plus, étant donné qu’elle n’était pas spécifiquement dense.

Cultures de palmiers à huile et forêt marécageuse à proximité de Nouamou (fausses couleurs)

Pour la zone de savane, la réserve de Lamto a été retenue. Lors de ce vol, R-Pod est revenu avec le moteur arraché et l’aile abimée. Après avoir réparé à Abidjan, une série de vols selon différents paramètres (hauteur, recouvrement latéral/longitudinal) au-dessus du Banco a été réalisée. Le but était dans un premier temps d’effectuer si possible un assemblage automatique via le logiciel Pix4D. Pour terminer en beauté le séjour, le village d’Adiopodoumé à proximité d’Abidjan était survolé afin de fournir des images de zones urbaines.

Échantillon de la Réserve de Lamto, avec le Centre Français de Recherches

Premiers résultats :

Pour les botanistes qui vont travailler par la suite sur les clichés, la qualité des images brutes en forêt dense est suffisamment détaillée pour identifier les objets à cartographier (types d’arbres, couronnes et ouvertures). L’interprétation automatisée serait même envisageable pour certaines espèces.

Assemblage images fausses couleurs, 75% recouvrement latéral, PN Banco

Bien entendu, vu le couvert végétal, il est impossible d’utiliser ni des points de contrôle, ni des points d’appui pour le bloc. La confiance en l’assemblage automatique, via la recherche automatisée de points d’intérêts sur les images, est ainsi contrainte à 100%. Le tout en augmentant significativement la hauteur de vol et le recouvrement latéral par rapport aux « standards » des zones non-forestières (80% longitudinal et 50% latéral). Au final, il a été constaté que l’assemblage pouvait fonctionner avec par exemple 90% de longitudinal et 80% de latéral à 270 m s/sol (taille de pixel au sol de 10cm). Latéralement, il est possible de diminuer le pourcentage à 75%, pour autant d’augmenter significativement la hauteur (400m s/sol).

Concernant les limites du système en forêt, la surface couverte est trop réduite dans la plupart des cas. En effet, il est souvent difficile d’accéder à une zone de forêt et le rayon d’action utilisé (1-2 km) est souvent insuffisant. Ensuite, malgré que l’assemblage automatique soit envisageable dans certains cas, le calcul du MNS est difficile. Ainsi, les images subissent des déformations inadéquates et l’orthomosaïque (théoriquement une « true orthophoto ») en subit directement les conséquences. Le décollage et l’atterrissage est évidement déconseillé depuis le cœur de la forêt, même si ce fût une expérience fructueuse à Asagny. Un autre constat est que la couverture nuageuse est souvent présente déjà à 200-250 m s/sol. La période de l’année n’était pas non-plus optimale concernant les nuages.

Les rapaces sont particulièrement agressifs dans ce pays, et le problème survenu dans la savane n’est pas un cas isolé. R-Pod a parfois donc été rapatrié promptement car des milans allaient directement au contact de l’aile. Par contre, de manière générale, la technologie était toujours robuste. Même avec le moteur arraché et un morceau d’aile découpé, l’aile a pu revenir sur son point de décollage et atterrir. Après avoir réparé avec les moyens du bord, plus de 10 vols dans des conditions difficiles (vent) ont été effectués sans aucun problème.

Concernant l’application dans les milieux non-forestiers, le système était comme prévu excellent. Aucun problème n’a été constaté par rapport à notre expérience en Suisse, hormis le vent quasi permanent et les arbres d’une autre dimension! R-Pod a pu démontrer l’utilité et l’efficacité du concept dans toutes les situations.

Un grand merci à toutes les personnes ayant initiées et collaborées avant et pendant la mission hors du commun, tout particulièrement: Cyrille Chatelain (Jardin botanique Ville de Genève), Adama Bakayoko, Jean Kouamé Kan (Universités Adjamé, Cocody) et tous ceux qui ont accompagnés R-Pod durant 10 jours…

Note : Financement Projet CSRS-PNUD2/ Projet de Renforcement du partenariat Scientifique Ivoiro-Suisse

DTM Extraction – premiers résultats

Les premiers résultats de l’extraction automatique de MNT (ATE) sont très concluants.

A partir d’un bloc photogrammétrique épuré et prêt pour la production (aérotriangulation + GCP), l’extraction d’un nuage de point à densité prédéfinie est un jeu d’enfant.

CESSNOV - Aperçu du nuage de points (maille 50cm)

Les nuages sont encore relativement bruités dans les secteurs à forte végétation (buissons, arbres, forêts). Ci-dessous deux coupes au travers du nuage de points. On constate que le nuage est de bonne qualité dans les secteurs dégagés. Les bâtiments sont bien visibles et la surface du sol est facilement identifiable.

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TagExtractor – Extraction de Géotags

Les tags sont des informations intégrées à un fichier (ex : mp3). Dans notre cas, l’intérêt se porte sur les métadonnées liées au géoréférencement des photographies (appelés communément géotags). Elles sont essentielles pour la mise en place du bloc et son traitement.

Dans les premiers jeux de données obtenus avec le drone, les images (format JPEG) contenaient une multitude de tags. Mis à part les tags classiques (dimensions, résolution), les images contiennent des tags beaucoup plus détaillés. Ces derniers sont des données Exif (Exchangeable image file format) qui intègrent des métadonnées telles que :

  • Heure exacte de prise de vue
  • Position géographique issue du GPS, en WGS84 (dms)
  • Une multitude d’informations liées à l’appareil numérique (modèle, focale, ISO, etc.)

EXIF d'une image JPEG

Evidemment, il est impensable d’extraire ces informations à la main lorsque nous sommes face à des centaines d’images. Et c’est à ce moment là qu’intervient TagExtractor.

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