Les emprises de bâtiments sont des données précieuses pour de nombreuses applications de l’information géographique, et en particulier pour la reconstruction 3D de bâtiments de niveau de détail LoD2. Les bases de données d’emprises de bâtiments ne font à l’heure actuelle pas la distinction entre

• l’emprise au sol (footprint) qui décrit les pieds de façade

• le bord de toit (roofprint) qui décrit l’extension horizontale de toits

la différence entre les deux s’appelant le débord de toit. Dans la norme CityGML, le débord de toit apparaît entre les LoD2.2 et 2.3 et entre le 3.0 et le 3.1
 
 Avec l’augmentation de la précision des moyens de télédétection actuels (image et Lidar), il devient envisageable de détecter ce débord de toit et donc de produire pour chaque bâtiment non plus une emprise unique mais deux (roof et footprint). En particulier, le projet LidarHD de l’IGN, qui vise à couvrir toute la France métropolitaine (et la Corse) en Lidar à 10 points/m² minimum, semble être une donnée intéressante à envisager pour cette détection. Le stage proposé s’intéressera à faire progresser l’état de l’art sur les problèmes liés à l’estimation des roof/footprint.

• Analyse des méthodes existantes : A partir d’une recherche documentaire guidée, faire une revue des méthodes d’estimation d’emprises, et séparer celles qui traitent du roofprint, du footprint ou des deux. L’état de l’art couvrira aussi le recalage d’emprises existantes sur du Lidar ou de l’image.

• Etudier les bases de données vecteur disponible et leur métadonnées : Les emprises de bâtiments sont présentes dans des bases de données nationales comme le cadastre et la BD Topo en France et le BAG (roof)/BGT (foot) au Pays Bas. Ces bases de données ne sont pour autant pas parfaites ni cohérentes, et une étude s’impose pour déterminer leur qualité géométrique, possiblement en s’appuyant sur les métadonnées documentant leur mode de production.

• Estimation des modifications structurelles : En confrontant le Lidar (sémantisé) à une base de données topographique, on peut aisément constater les apparitions/disparitions de bâtiments. Par contre, les modifications structurelles (ajout ou suppression de parties de bâtiments) sont plus difficiles à détecter. Pourtant, la suite du stage nécessitera que les emprises utilisées en entrée aient une structure similaire aux emprises perçues par le Lidar. Une première tâche sera donc de détecter ces modifications pour lever des alertes dans ces cas qui ne seront pas traités dans le suite du stage.

• Séparation bord de toit vs façade: à partir d’une emprise de structure correcte et du Lidar, l’objectif sera, pour chaque arête de l’emprise, de déterminer la position du mur et du bord de toit correspondant. Le bord de toit pourra être détecté comme une discontinuité verticale, alors que les points de façades pourront être détectés par des critères géométriques ou par une segmentation sémantique adaptée pour être particulièrement précise sur la classe rare des points de façades.

• Intégration d’imagerie optique: image et/ou Lidar

• Validation expérimentale : Tests de la méthode développée sur des données réelles avec vérité terrain saisie manuellement ou simulée.

Ce programme étant ambitieux, les points 2, 3 et 5 sont considérés comme optionnels, à traiter en fonction du rythme d’avancement du stage.
 
Productions attendues : 

• Production d’un code de production de roof/footprint à partir de Lidar et d’emprises de bâtiments

• Accompagnement du transfert de ce code au SIMV

• Article de conférence détaillant la méthode et ses résultats

• Rapport de stage de M2

Etudiant en M2 informatique

Le stage est localisé en île-de-France à Champs-sur-Marne dans les locaux de Géodata Paris sur le Campus Descartes à proximité du RER A (Noisy Champ).