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QUALITE DES MODELES NUMERIQUES DE TERRAIN
DERVIES PAR CORRELATION AUTOMATIQUE
M. Ettarid', H. Hadfat!, À. Zazal, A. Khaldi'
l arte E ^ ar pe 1c ^ 4 : 1 * vae. :
Département de Cartographie et de Photogrammétrie- Institut Agronomique et Vétérinaire Hassan II
(m.ettarid@iav.ac.ma)
Commission III, WG III/8
KEY WORDS: Photogrammtry, image matching, correlation, DEM/DTM, accuracy
ABSTRACT:
Digital Terrain Models are plying an important role as information |
systems, since they describe the topographic surface of the terrain and hence it constitutes a valuable support for the study of variety
of geographical and environmental events. With the advent of digital techniques and the advantages they are
automation and precision, users are adopting image matching techniques to derive automatic
ofthese DTM are determined by different factors (photo scale, scanning resolution and software parameterization).
This paper is a contribution to evaluate the influence of some of some factors on the final accuracy of DTM derived by correlation.
In this respect, different tests were carried out on two photo scales (1/7500 an 1/20000) flown on varying topography. The photos
were scanned to 20, 25, 32 and 42 microns pixel sizes and digital terrain models were derived using ViruoZo software from
Supresoft. The assessment of the derived DTMs quality was based on qualitative (visual comparisons of contours) and quantitative (
RMS computed from residuals on ground check points) criteria.
Results showed that, in rugged terrain, DTM derived from 1/20000 photos are
with 1 m interval. The introduction of break lines prior to the correlation seems to have less influence on the accuracy of derived
DTM when the generated grid is very dense, but contributes to reduce the editing burden.
The high accuracy of automatically derived DTM may contribute to make less tight the m
mapping at 1/5000 from 1/20000 photos can preserve the height accur
1/5000 map scale is preserved usually for mapping from 1/12000.
ayer, mainly with the development of geographic information
offering in terms of
ally Digital Terrain Models. The quality
accurate to 32cm, which may enable deriving contours
ap to photo scale ratio. For instance
acy, while with conventional methods, height accuracy at
ES
I. INTRODUCTION
La représentation des formes du terrain consiste à traduire, dans
un plan bidimensionnel, la surface topographique
tridimensionnelle. Plusieurs formes de représentations du relief
sont utilisées: les points cotés, les courbes de niveau,
l'etompage ou les vues en perspective. Avec le développement
de la cartographie numérique et les systémes d'information
géographique, l’information altimétrique sous forme numérique
offre une souplesse et une flexibilité considérables. Cette forme
humérique du relief s’appelle Modèle numérique du Terrain
(MNT).
Les MNT permettent une description de la topographie du
photogrammétrie digitale et notamment la correspondance
d'images communément appelée corrélation.
2. LA CORRESPONDANCE D’IMAGE
L'opération de la génération automatique d’un MNT passe par
trois opérations (Dupéret, 1996): La modélisation géométrique
de la prise de vues (étalonnage et orientation) - La mise en
lerrain et constituent une base de données altimétriques à partir
de laquelle on peut dériver une multitude de produits : les
Courbes de niveau, les cartes de pentes, d’exposition ou d’inter
Visibilité, les volumes, les vues en perspective...
Les techniques qui permettent d'acquérir les données de base
Pour la génération de modèles numériques de terrain sont très
variées et incluent entre autres le levé topographique direct, la
photogrammétrie, l’interférométrie radar, le laser altimètre et la
numérisation de courbes sur des cartes existantes.
Quoique qu'ils existent depuis prés de 40 ans, les MNT n'ont
&gné autant en popularité, rapidité de génération et précision
qu'avec l'automatisation qu'a permis le développement de la
Photogrammétrie digitale et notamment la correspondance
d'images communément appelée corrélation.
correspondance des images et La reconstruction 3-D de l’espace
objet (calcule des altitudes à partir des disparités).
Généralement, une densification est nécessaires, car souvent les
altitudes générées par la correspondance ne sont pas assez
denses pour répondre à l’objectif visé (zones occultées, échec
local de la correspondance.)
La correspondance se fait sur la base de la mesure de la
similarité entre deux ensembles de primitives issus des images
de gauche et de droite. Ces primitives peuvent être soit le niveau
de gris de zones centrées sur le pixel en question (corrélation
zonale) ou un élément caractéristique de l’image et dont la
description permet de le discriminer (corrélation structurale).
Fondamentelement, les méthodes de corrélation comparent les
niveaux de gris par le biais de deux fenétres centrées, la
première sur le pixel courant pl de la première image prise
comme référence, et sur le candidat p2 pour la correspondance à
pl dans la deuxième image. La recherche est faite avec diverses
tailles de fenêtres.
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