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UMR EGC Environnement et Grandes Cultures 11e Journées d'étude des sols 2012 Versaille s-Grignon
Jean-Marc GilliotJoël Michelin
Emmanuelle Vaudour
UMR AgroParisTech INRA Environnement et Grandes CulturesGrignon
Une chaîne de traitement automatique pour l'estimation de la rugosité des sols agricoles par photogrammétrie 3D
à partir de photographies prises sans contraintespour le suivi radiométrique des sols
11e Journées d'étude des sols 2012 Versailles-Gr ignon
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PLAN
INTRODUCTION
MATERIEL ET METHODES
RESULTATS
CONCLUSION
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INTRODUCTION
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Estimation de la teneur en carbone organique de l'horizon de surface des sols agricoles par des mesures spectroradiométriques au champ
SOL
Prédiction CO
Régression PLSR
Sol + sombre
Images satellites
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Placette de mesure 90cm x 90cm
Surface mesurée Ø ~ 35 cm
Réflectance du sol = f( facteurs intrinsèques, facteurs extrinsèques)
Intrinsèques = composition physico-chimique du sol (CO …)Extrinsèques = humidité, rugosité.
Mars 2012 PVPA
6 répétition par placette
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Effet de la rugosité sur la mesure radiométrique : les ombres portées
Photo à l’ombrePhoto au soleil
Mesurer la rugosité du sol pour interpréter et corrigerles mesures spectrales
Rugosité sol plus sombre (ombres portées)
CO sol plus sombre
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OBJECTIF:
Estimer la rugosité sur la zone de mesure radiométrique
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MATERIELS ET METHODES
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Région d’étude
• Constituée de 25 communes
• A 30 km à l’ouest de Paris,
• Environ 22000 ha, dont 10500 ha agricoles.
• Intense activité agricole
Plaine de Versailles et Plateau des Alluets (PVPA)
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Estimation de la rugosité des sols par un profilomètre laser campagne de mesures 2010
Prototype de profilomètre laser développé en 2010 :
à partir d’un distance mètre laser (précision 2 mm)
Rayon laser
Inconvénients : - limite de la précision = parties mécaniques- temps de mesure long- seulement un profil = faible représentativité spatiale
Pocket PC
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Méthode rugosimètre laser trop longue sur le terrain ne permettait pas de mesurer tt les placettes.
Recherche d’une méthode de mesure de la rugosité plus rapide sur le terrain : Photogrammétrie 3D
Méthode déjà ancienne : STEREO-PHOTOGRAPHIE
Programme National de Télédétection Spatial(1996-1997)INRA-Grignon (Paul Boissard) / l’ENSEA (Ecole Nationale Supérieure d’Electronique et ses Applications)
[Rabin, 1997] B. Rabin, M. Zribi, V. Ciarletti, P. Boissard , O. Taconet and M. Chapron,
Characterisation of the Soil Structure and Microwave Backscattering Based on Numerical Three Dimensional Surface Representation, Physical Measurements and Signatures in Remote Sensing, Courchevel, 7-10 Avril 1997, France.
Mire de calibration
2 appareils photos
placette Couple stéréophoto. IGN
Conditions géométriques contrôlées
Photographies aériennes
Scanner laser 3DTrop onéreux
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Il existe aujourd'hui des logiciels de photogrammétrie presque sans contrainte géométrique pour les prises de vue :
- Photosynth de Microsoft
- Bundler
- MicMac de l’IGN (Marc Pierrot Desseilligny)
On a choisit bunder -> plus facile a utiliser dans des scripts pour automatiser
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La photogrammétrie est une technique qui consiste à effectuer des mesures dans une scène à partir d’images, en utilisant la parallaxe obtenue entre des photographies acquises selon des points de vue différents
Point de vue 1
Point de vue 2
objet
fond
Photo1 depuis pt de vue 1
Photo2 depuis pt de vue 2
Décalageparallaxe
Méthode photogrammétrique campagne 2011/2012
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Appariement de positions entre 2 images d’après couleur et forme des « objets »
Il faut éviter de changer les conditions (luminosité , ombres) entre les 2 prises de vue
On met la placette à l’ombre d’un parasolPendant la série de prise de vues
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Sol placette mesurée
Cadre = repère 3D
Positions et dimensions connuesdes plots de référence
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Une série de photos prises sous différents angles
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+ 5 dans le plan vue de dessus
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La chaine de traitements logiciels
13 photos.
Traitement photogrammétrique
Nuage de points 3D (x,y,z) + couleur
Recalage géométrique par rapport au cadreposition et échelle : régression linéaire
Nuage de points 3D à l’échelle
Projection et interpolation sur une grille 2D
Micro MNA sous SIG
Calcul des indices de rugosité
Base de données
Windows 7 64 bitspour disposer de plus de RAM
Résolution limitée à 2560x1920Temps de calcul
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Nuage de points 3D sous le logiciel MESHLAB
Point x,y,z + couleur
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Une chaine de traitementSemi-automatique
campagne 2011
La prise des points d’amerest manuelle
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Une chaine de traitementEntièrement automatique
campagne 2012
Automatisation de la prise des points d’amer
Détection automatique des plots par la couleur
Le centroïde des points rouges (par ex) => x=517, y=417, z=34
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1 répertoire par placette= 13 images
Les scripts : python, R, ArcGis
Itération sur les répertoires
Sortie globale : table des indices de rugosité
Sorties pour chaque placette
26a-6-1.ply nuage 3D
Micro M.N.A.
Graphiques JPG
Temps de calcul ~ 20 min / placette
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Les indices de rugosité calculés :
IC% = (1 – L1/L2)*100
Pourcentage de raccourcissement de la chaineValeur élevée = sol rugueux
L1
L2
� Indice de tortuosité la chaine
� Zmin, Zmax, Zmoyen, Zsd
� Fonction de corrélation -> Longueur de corrélation
� Ombrage = proportion de la placette couverte par des ombres portées
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RESULTATS
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Modèle numérique 3D des mottesRésolution 1 à 2 mm en X,Y et en Z
mm
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…
1 répertoire par placette = 13 images
180 placettes
2340 photo.
Campagne 2011 Campagne 2012
En cours
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Validation de la précision des mesures avec des maquettes 3D :hémisphères en polystyrène de taille et de position connue
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photos
Modèles numériques 3D
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Transect de contrôle
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5 hémisphères de 10 cm de diamètre
46,3 cm36,3cm
Surface théorique :
S = 46,3 x 36,3 – 5 x (PI x 52)+ 5 x ((4 x PI x 52) / 2 )
= 2073.4 cm 2
Calcul de la pente: a
Modèle photogrammétrique
S : Pixel = 1 mm à plat
Cos(a) = S / Sp
Sp = S / cos(a) = 1 / cos(a)
Surface totale mesurée = Σ Sp2077.4 cm 2
a
Estimation de la précision de mesure de la surface
Erreur de 4 cm2
0.19% d’erreur
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SOL
Conclusion perspective de la méthode
Prise en compte des effets de la rugosité sur les mesures radiométriquesModèle de correction ?
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Surface plus grande
mat
Télécommande« live view »
Toute une parcellepar drone (stéréo-photo)Collaboration AirInov
Cf travaux CEMAGREF / IGN
Utilisation d’imagerieSatellite radarGénéraliser spatialement la rugositéPrise de vue le 13/03/2012Nicolas BaghdadiCEMAGREF UMR TETISMaison de la Télédétection
Conclusion perspective de la méthode