Modélisation automatique de géo-environnements naturels et multi-urbains

Modeling natural terrains and urban environments

• Auteur / Autrice : Farès Belhadj
• Direction : Patrick Greussay
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Paris 8
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cognition, langage, interaction (Saint-Denis, Seine-Saint-Denis)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Stéphane Mérillou, Vincent Boyer
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Didier Arquès, Eric Galin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Urbanisme

Simulation par ordinateur

Environnement

Fractales

Infographie

Modélisation tridimensionnelle

Résumé

Nous présentons de nouveaux modèles de génération de terrains naturels et urbains que nous nommons géo-environnements. Ces modèles ont tous été développés, testés et optimisés sur les ordinateurs du département d'Informatique de l'Université de Paris 8 à Saint-Denis. Nos modèles statistiques ont permis d'obtenir des gains de temps allant jusqu'à 17000% en comparaison avec la meilleure méthode connue dans un problème de reconstruction de données satellites à partir d'échantillons. Au delà de l'efficacité, nos algorithmes donnent les résultats suivants : un bon degré de variabilité des données initiales traitées et la capacité de générer intégralement des modèles réalistes de paysages érodés ; à partir d'une méthode inédite, la méthode des écoulements, nous engendrons des modèles-squelette décrivant des lignes de crêtes et des bassins versants sous la forme de contraintes locales. Pour les environnements urbains, nous proposons un processus générant un plan d'occupation des sols à partir d'un modèle de terrain. Nous générons successivement la carte de densité de population, les emplacements et les dimensions des sites d'agglomération et enfin le réseau routier les reliant en considérant les données du relief. Nous proposons enfin des extensions essentielles pour les champs d'application des domaines connexes : notre algorithme fractal peut s'appliquer à la reconstruction d'un modèle de terrain à partir de données partielles, ces données sont soit sous-échantillonnées, soit squelettisées puis amplifiées via notre modèle fractal ; nous proposons également des applications dans le domaine de la reconstruction de photographies et en rendu non-photoréaliste.

We present new models for generating natural terrains and urban environments. Our fractal algorithm manages local or global constraints: we can impose elevations and modify the global aspect of the generated models. We also generate fully realistic models of eroded landscapes: we propose a new method that generates skeleton models describing ridge lines and river networks. These models are used as input constraints of our fractal algorithm. This method is also used in data reconstruction from scattered elevation datasets. Our method is up to 17000% faster than the best known one. For urban environments, we propose a urbanization process that generates development plans by using only terrain models as input data. We successively generate population density maps, compute dimensions and locations of city sites according to a given distribution and then generate road networks that connect city sites according to the terrain relief. Finally, We present applications of our fractal model to surface reconstruction either from downsampled data or contour lines data. This application is extended to photograph reconstruction giving non-photo-realistic renderings. We also combine our fractal model and our urbanization process to entirely generate natural and urban environments.