Au cours du traitement, Drone2Map utilise les métadonnées GPS des images, les paramètres de la base de données de caméras et les points de rattachement de l’appariement d’entités automatique pour trianguler les coordonnées 3D d’une scène. Dans l’idéal, les rayons des points de rattachement triangulés doivent converger vers une seule coordonnée 3D. Toutefois, la localisation des points triangulés est souvent incertaine, c’est ce qu’on appelle l’erreur de reprojection.
Une fois les points triangulés, un ajustement de lot optimise la position des coordonnées 3D estimées à l’aide d’une solution de meilleur ajustement qui réduit l’erreur de reprojection tout en respectant les paramètres définis de la caméra. Il en résulte une scène reconstruite avec une précision relative forte et une précision absolue qui dépend de la précision des images géoréférencées.
Il arrive que les projets nécessitent une précision absolue supérieure à celle que les images géoréférencées peuvent offrir. Pour obtenir une plus grande précision, vous pouvez ajouter un contrôle à votre projet. Le contrôle désigne les points dotés de coordonnées au sol x,y,z connues, souvent obtenus à partir d’un arpentage au sol. Il permet d’accroître la précision absolue du projet.
Les points de contrôle apportent des contraintes positionnelles à l’ajustement de lot, ce qui optimise davantage la solution de meilleur ajustement. Il est important de noter que même avec un contrôle haute précision, la solution la mieux adaptée de l’ajustement de lot doit respecter les paramètres de la caméra. Dans certains cas, la localisation en sortie des points de contrôle peut dévier de leur localisation collectée. Une collecte de données et un positionnement du contrôle appropriés permettent de réduire ces différences.
Qualité d’image
Des techniques de collecte d’images de mauvaise qualité peuvent être à l’origine d’une propagation des erreurs qui réduit l’efficacité de votre contrôle. La précision absolue de votre modèle dépend de la précision du contrôle mesuré, et de la façon dont l’ajustement de lot peut réduire l’erreur dans la solution de meilleur ajustement. Parmi les facteurs capables d’introduire une erreur dans l’ajustement de lot se trouvent : chevauchement insuffisant entre les images, images floues, conditions d’éclairage non homogènes ou médiocres, végétation, etc.. Par conséquent, l’optimisation de la précision absolue de votre projet commence par des techniques de collecte d’images de bonne qualité.
Remarque :
- Les meilleures pratiques suggèrent que la précision du contrôle doit être trois fois supérieure à la distance de référence au sol (GSD) du produit final. Toutefois, en raison de la résolution élevée des images de drones commerciaux, cette règle peut être difficile à atteindre, ce qui génère des produits dont la précision est légèrement inférieure à celle du contrôle.
- La précision absolue de votre modèle ne peut pas être supérieure à la précision de votre contrôle. Avec une technique de collecte d’images de bonne qualité et un positionnement du contrôle approprié, la précision absolue du modèle est généralement de
à l’horizontale, et1 – 3 x GSD
à la verticale.1 - 4 x GSD
Distribution des points de contrôle au sol
Outre des techniques de collecte d’images appropriées, le volume et la répartition du contrôle dans votre projet jouent un rôle important dans la précision absolue finale du modèle.
L’ajout d’un contrôle contraint l’ajustement de lot à la localisation mesurée du contrôle. À mesure que vous vous éloignez radialement du centre d’un point de contrôle, la précision commence à se dégrader. Une répartition uniforme du contrôle tout au long du projet dans un réseau triangulaire pour réduire la distance entre les points de contrôle permet de garantir une précision homogène sur l’ensemble de votre modèle. Le placement d’un contrôle sur une seule ligne, par exemple le long du bord d’une route ou le long d’un corridor, génère une déformation géométrique dans les produits finaux.
Plus un point de contrôle apparaît dans différentes images et meilleurs sont les résultats. Il est recommandé d’éviter de placer un contrôle sur le bord du projet, où le chevauchement d’images est réduit. Décalez plutôt le contrôle par rapport au bord vers le centre du projet pour optimiser le chevauchement.
Aucun consensus ne régit le nombre de points de contrôle à utiliser dans un projet. Toutefois, un nombre de contrôles plus important augmente la précision absolue du projet, avec moins de retours à mesure que la précision absolue converge sur ce qui suit :
1 - 3 x GSDRemarque :
- Vous devez inclure au moins trois points de contrôle pour les utiliser pendant le traitement. Un minimum de 5 à 10 points de contrôle est recommandé.
- Placez un contrôle sur terrain plat au niveau du sol, éloigné d’entités susceptibles de masquer la vue de la caméra, par exemple de la végétation ou des structures.
- Utilisez les cibles de contrôle à l’étude pour de meilleurs résultats. Si elles ne sont pas disponibles, vous pouvez utiliser des objets identifiables dans l’imagerie (points de contrôle secondaires) comme point de contrôle.
Paramètres de traitement
Les points de rattachement qui sont issus d’un appariement d’entités automatique au cours du traitement Adjust Images (Ajuster les images) servent à estimer les coordonnées 3D de la scène, qui sont ensuite utilisées dans l’ajustement de lot pour optimiser le modèle. Pour optimiser la précision absolue de vos produits, il est important que chaque point clé qui compose les points de rattachement soient aussi précis que possible. Pour optimiser la précision des points clés, Tie Point Options Image Scale (Échelle d’image des options de points de rattachement) doit être défini sur 1 x (Original image size) (1 x (taille de l’image d’origine).
Remarque :
- L’augmentation du paramètre Initial Image Scale (Échelle d’image initiale) améliore la précision de vos produits tout en augmentant le temps de traitement.
Plus le nombre de points clés composant un point de rattachement est important et plus la coordonnée 3D estimée devient précise. Le paramètre Matching Neighborhood (Voisinage d’appariement) désigne les images à utiliser pour rechercher les points clés appariés. L’option Refine Adjustment (Affiner l'ajustement) peut être activée pour optimiser le nombre de points de rattachement générés.
Liaison de contrôle
Lorsque vous incorporez un contrôle dans votre projet, sa localisation est identifiée manuellement dans chaque image via l’éditeur de liens d’image. La rigueur dans le marquage de la position précise du contrôle sur toutes les images est corrélée à la précision absolue des produits finaux. Même si cette tâche peut sembler fastidieuse sur des projets comportant plusieurs images et points de contrôle, la fonctionnalité Liens créés avec l’assistance de l’ordinateur permet d’accélérer le processus.
Évaluation de la précision de votre modèle
Le processus d'ajustement de groupe de blocs tente d'ajuster le modèle à la localisation du contrôle. En conséquence, la précision du produit est plus élevée aux points de contrôle. À mesure que vous vous éloignez radialement d'un point de contrôle, la précision commence à diminuer, de sorte que l'utilisation des points de contrôle comme mesure de la précision absolue peut donner des résultats superficiels.
Chaque point de contrôle au sol comprend une valeur de précision en mètres pour x (dX), y (dY) et z (dZ) dans la fenêtre Control Manager (Gestionnaire de contrôle). Ces valeurs représentent le décalage des points de contrôle au sol par rapport à leur position initiale et sont générées après l'exécution de l'ajustement de groupe de blocs. Les valeurs proches de zéro sont généralement considérées comme étant plus précises. La précision globale d'un point ajusté est mesurée par la valeur de l'erreur de projection fournie dans le rapport de traitement du projet. Cette valeur fournit une synthèse en pixels de l'écart entre le point initial et le point ajusté.
Une mesure de décalage similaire est calculée après l’ajustement de chaque lien d’image sous la forme d’erreur de reprojection. Cette valeur se trouve dans la fenêtre Liens d’image lorsque vous cliquez sur vos liens d’image. Elle peut servir de mesure pour affiner l’exactitude du positionnement de vos liens d’image. Les valeurs beaucoup plus élevées que zéro indiquent qu’un lien d’image est incorrectement positionné ou qu’il est simplement trop difficile à ajuster dans cette image et qu’il doit être supprimé. Le positionnement d’un nombre élevé de liens est idéal, car vous devrez certainement en supprimer certains une fois l’ajustement exécuté pour parvenir au meilleur ajustement avec vos points de contrôle au sol.
Les points de vérification peuvent servir à authentifier la précision absolue globale du produit. Ils sont collectés de la même manière que les points de contrôle, mais ne sont pas intégrés au processus d’ajustement de bloc. Les points de contrôle sont en revanche utilisés pour évaluer le modèle de façon indépendante une fois le traitement terminé.
Remarque :
- Comme avec les points de contrôle, répartissez les points de vérification sur tout le projet.
- Un trop petit nombre de points de vérification peut générer des résultats incorrects.
Sources
Sanz-Ablanedo, E.; Chandler, J.H.; Rodríguez-Pérez, J.R.; Ordóñez, C. « Accuracy of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and SfM Photogrammetry Survey as a Function of the Number and Location of Ground Control Points Used. » Télédétection. 2018, 10, 1606.
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