ROOF BOUNDARY EXTRACTION USING MULTIPLE IMAGES

L'extraction des bâtiments en zone urbaine reste l'un des problemes les plus epineux en photogrammetrie. Et pourtant une extraction correcte de ces bâtiments est necessaire pour toutes sortes d'applications comme la cartographie, la constitution de bases de donnees SIG en ville et l'urbanisme. On decrit dans cet article une nouvelle methode pour extraire les contours filde-fer en 3D des bâtiments, a l'aide d'un algorithme d'appariement des lignes traitant des images multiples. S'il est certes suffisant d'avoir un seul couple d'images pour determiner la position 3D de details visiblement homologues sur les images, ce ne l'est pas pour resoudre le probleme plus general d'extraction des bâtiments en presence d'elements sombres ou occultes sur ces bâtiments. C'est pourquoi on utilise quatre images dans cette recherche. On commence par segmenter les images en regions. Puis on classe ces regions selon qu'il s'agit de regions contenant des toits ou sans toits en se basant sur les formes, les dimensions et les valeurs de densite. On identifie la position des pixels qui delimitent les regions pourvues de toits, ce qui en definit les pourtours. On etablit la correspondance entre regions homologues en operant par couples associant toutes les images, en se basant sur les valeurs de densite, la forme et les dimensions des regions et la contrainte d'epipolarite. On apparie les segments de droites-images dans les regions homologues par un traitement simultane de toutes les images et en identifiant des plans qui contiennent tous ces segments. On intersecte ensuite tous ces plans simultanement et l'on ne retient que les solutions compatibles geometriquement. On fournit les resultats obtenus a partir d'images aeriennes a forts recouvrements longitudinal et lateral et on les evalue. Ces resultats montrent la precision et l'exhaustivite que permet cette methode dans l'extraction de bâtiments complexes en zone urbaine. La precision moyenne sur les coordonnees est d'environ 0.80 metre pour des photographies aeriennes au 1:4000 scannees a 30 μm. Sur six bâtiments etudies, le taux de reussite dans la detection des segments est de 98%.