Extraction de réseaux de rues en milieu urbain à partir d' images satéllites à très haute résolution spatiale

Extraction of street networks in urban areas from very high spatial resolution satellite images

• Auteur / Autrice : Renaud Péteri
• Direction : Thierry Ranchin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique. Télédétection et traitement d' images et du signal
• Date : Soutenance en 2003
• Etablissement(s) : Paris, ENMP

Mots clés

Mots clés libres

Télédétection

Réseaux de rues

Extraction de formes

Ondelettes

Cartographie urbaine

Haute résolution

Contours actifs

Evaluation

Traitement d' images

Résumé

Dans cette these, nous proposons une methode d'extraction des reseaux de rues en milieu urbain a partir des nouvelles images satellites a tres haute resolution spatiale. Son objectif est de repondre a la forte demande dans la creation automatisee de cartes. La methode proposee n'utilise que l'image numerique comme source d'information. Elle est semi-automatique au niveau de la detection et exploite la cooperation entre la representation lineique de la rue et sa representation surfacique. Le graphe topologique du reseau est d'abord extrait et est utilise pour initialiser l'etape de reconstruction surfacique. Le resultat d'extraction peut alors servir a recaler le graphe precisement sur l'axe des rues. La methode utilise des contraintes geometriques fortes afin de ne pas dependre d'un modele de profil radiometrique de la rue, trop variable en milieu urbain. Dans cette optique, un modele de contour actif associe a la transformee en ondelettes, le doublesnake, a ete developpe. Son evolution dans un cadre multi-echelle permet d'extraire les sections de rues a bords paralleles dans un environnement bruite. Les positions finales des doublesnakes permettent ensuite l'extraction des intersections. La methode a ete appliquee a des images de differents capteurs et avec differents types d'urbanisation. Un protocole innovant d'evaluation quantitative des resultats par comparaison a l'interpretation humaine a permis de montrer le caractere generique de la methode, ainsi que sa bonne robustesse vis-a-vis du bruit. Cette methode constitue un pas vers une cartographie automatisee du reseau de rues urbain.

This report proposes a method for extracting urban street networks from new very high spatial resolution satellite images. Its goal is to meet the need for an automatized building of maps. The proposed method uses digital image as only input data. It is semi-automatic at the detection step, and takes advantage of cooperation between linear representation of streets and their representation as surface elements. A topological graph of the street network is first extracted, and used for initializing the surface reconstruction step. The extraction result can then be used in order to precisely register the street centerline. This method favors strong geometrical constraints in order to avoid a radiometric profile model of the street, too variable in urban areas. To that aim, a model of active contour associated with the wavelet transform, called doublesnake, has been developed. Its evolution in a multi-scale framework enables the extraction of parallel street sides in a noisy environment. Then, final positions of doublessnakes permit the extraction of intersections. The method has been applied on images from different sensors and with different urban types. An innovative protocol for a quantitative assessment of the results compared to human interpretation has shown its generic aspect, as well as its robustness with respect to noise. This method is a step toward a fully automatized cartography of the street network