estimé à environ 50% du temps de saisie initiale
(avec largement moins de 30% d’objets à corriger
ou à rajouter), mais ce chiffre n’a pas encore été
vérifié expérimentalement. L'hypothèse de gain de
temps faite pour la méthode automatique peut donc
être sous-évaluée.
A l’opposé, nombre de facteurs n’ont pas été pris
en compte. L'augmentation du nombre d'images
manipulées est importante (d'un facteur presque
20). Méme si le coüt de stockage n'est plus
aujourd'hui un facteur déterminant, la manipulation
de trés gros volumes de données (un chantier IGN-F
représenterait 200 gigabytes) peut avoir des
conséquences sur l'organisation du travail. Nous
n'avons actuellement pas d'outil pour évaluer cet
impact. La faible surface des images traitées peut
également constituer un facteur de diminution de la
productivité. Sous les hypothéses de temps de
saisie effectuées, et compte tenu du changement
d'échelle, un opérateur devrait changer de couple
environ toutes les 4 heures. Méme avec des
procédures automatisées de préparation des
données, le temps d'archivage du couple terminé et
de chargement du nouveau couple peut étre non
négligeable devant le temps de saisie.
Sur un autre plan, en admettant que les gains de
productivité soient démontrés, il n'en reste pas
moins que les produits de la saisie automatique et
de la saisie manuelle ne sont pas les mémes (en
particulier au niveau de la représentation en Z). En
ce sens, la méthode de Gabet et al. ne réponds pas à
une demande d'automatisation d'un processus
existant, avec ses spécifications de produit, mais
propose un nouveau produit — à moindre coüt. Ce
type de solution aura donc du mal à convenir aux
gros producteurs, dont la réactivité à l'évolution
des produits est faible.
3.2. Interactivité
La mise au point d'outils semi-automatiques peut
étre vue comme la recherche du meilleur équilibre
entre la complexité de l'interface opérateur
(facteur de perte de productivité) et la robustesse
des méthodes employées (facteur de gain de
productivité). Schématiquement (figure 3), plus le
processus automatique est simple, plus son temps
de mise en oeuvre est court (temps de saisie
faible), mais plus le temps de reprise sur erreur
est élevé (temps de correction). Inversement, on
peut rendre le processus automatique plus robuste
au prix d'une augmentation de l'interaction (entrée
de paramétres, saisie d'amorces complexes, choix
de modéle, etc...).
On peut donner plusieurs exemples à ce type de
démarche. L'utilisation du corrélateur ATE est
International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. XXXI, Part B3. Vienna 1996
contrôlée par 3 modèles de terrain (terrain plat,
terrain vallonné et terrain montagneux), qui
correspondent à des jeux de paramètres de
contrôle de l'algorithme. L'ajustement individuel de
chaque paramétre conduirait probablement à de
meilleurs résultats, mais demanderait un temps
opérateur prohibitif. De méme, dans les méthodes
de restitution des bâtiments, l’emploi de modèles
génériques permet la mise en oeuvre de méthodes
entièrement automatiques (Dissard and Jamet,
1995) au prix d’un taux d’erreurs trop élevé pour
une utilisation opérationnelle de la méthode, tandis
qu’une méthode à base de modèles paramétriques,
plus robuste, (e.g. Weidner and Fórstner, 1995) ne
sera rentable que si l'on impose pas à l'opérateur
de choisir interactivement entre un nombre trop
important de modéles.
5 A
Temps de saisie
A = Temps de correction
Temps opérateu
Robustesse de l’algorithme
Figure 3 : La mise au point d’un processus semi-
automatique est un compromis entre la complexité de
l'interface (temps de saisie initiale) et le taux d'erreur
admis (temps de correction).
L'IGN-F est actuellement en train d'évaluer deux
approches semi-automatiques, concernant la resti-
tution des courbes de niveau et la saisie du réseau
routier sur photographies à moyenne échelle
(résolution au sol de 40 à 60 cm). Cette expérience
met en évidence plusieurs difficultés dans l'esti-
mation des gains de productivité réels apportés par
les méthodes proposée.
Le choix de sites de tests représentatifs
constitue le premier probléme. Lors des évalua-
tions des méthodes de corrélation automatique pour
la production de courbes de niveau, conduites par
A.Duperet (IGN-F), une dizaine de couples ont été
sélectionnés pour assurer un échantillonnage mini-
mal des paysages possibles (terrain plat, vallonné,
montagneux ; variations dans la densité du couvert
végétal ...). S'agissant de comparer les perfor-
mances de plusieurs algorithmes de corrélation et
de post traitement (élimination du sursol, lissage,
corrections interactives), le coüt d'une telle
expérience s'avére élevé, et les délais de réalisa-
tion importants (la mise en oeuvre de l'ensemble
des tests s'est étalée sur neufs mois). Pour autant,
sa représentativité reste assez faible. Dix couples
372
de phol
du terr
paysag
comme
conduit
ment u
algorith
avons
etait Su
végétal
couvert
à l'utili:
simple,
.du tern
surface
d’annor
de proc
L'évalu
réseau
posera
conditic
rithme
(chaus
absenc
images
concert
L'inflt
facteur
d'évalu
est no
quantite
— du s
observ
lors de
saisie
dans |
expérie
site se
méthoc
ler pli
manue
cace).
De mé
détern
.d'opér:
de col
solutic
quelqu
Le fac
qui cc
Lorsqu
produc
sur Ve
tantes,
de lon
sera
