[OSM-talk-fr] Numerisation des batiments d'une ville

[Emilie Laffray]

krysst wrote:
> Salut,
>
> j'ai également un peu bossé sur le sujet, sans malheureusement atteindre 
> de résultats satisfaisants. Peut-être pourrait-on tous échanger nos 
> méthodologies afin de les améliorer ?
>
> Voici la mienne :
> 1- Extraction du cadastre à très haute résolution avec le seul, 
> l'unique, le magnifique outil que l'on connaît tous (4 zones de 
> 20000x13000 pour un secteur de 2,5km x 2,2 km correspondant à une ville 
> de 20000h)
> 2- import des rasters sous Grass GIS où :
> 3- classification non supervisée en 5 ou 6 classes (revient à une simple 
> réduction de palette)
> 4- isolation d'une classe du bâti (je fais partie de ceux qui conservent 
> les abris)
> 5- application de filtre d'érosion/dilatation afin de débarrasser le 
> raster de l'essentiel des écritures (& limites parcellaires que je ne 
> souhaite pas)
> 6- vectorisation du résultat en area
> 7- généralisation de la couche vecteur avec l'algorithme "douglas 
> reduction" (threshold à 0.15 pour ceux que ça intéresse)
>
> Les soucis se présentent :
> *en 1 : certains extraits semblent mal géocodés lorsque l'on extrait à 
> très haute résolution (cependant corrigible  à la mano)
> *en 7 : angles arrondies ou cassés sont légions malgré d'innombrables 
> essais d'algorithmes et de seuillages différents.
>
> J'obtiens donc le fichier suivant en fin de traitement (en "projection" 
> Mercator débile type Google/Microsoft) :
> http://rapidshare.com/files/294266200/cadastre.tar.gz.html
> L'illusion est certes très bonne sur un rendu raster type mapnik, mais 
> un zoom avant prononcé sur les données brutes révèle vite la 
> supercherie... :-/
>
> Je ne connaissais pas Gdal-polygonize (il y a des choses qu'il ne fait 
> pas ce truc ?!!), tu penses qu'il s'en sortirait mieux que ça pour les 
> angles ?
>   
Je doute fort que tu puisses améliorer ta méthode avec la mienne qui est
d'une très grande simplicité. La seule chose que j'ai faite c'est de
préparer une feuille cadastre a partir de l'outil Python Cadastre-tools.
J'ai ensuite modifie l'image pour la passer en 1 bit (je garde les abris
en les fusionnant avec le reste du bâti).
La principale différence c'est que mon image n'a pas les limites
parcellaires puisque je recupere une image en jouant sur les paramètres
de l'url.
http://www.cadastre.gouv.fr/scpc/wms?version=1.1&request=GetMap&layers=CDIF:LS2&format=image/png&bbox=%s&width=%i&height=%i&styles=LS2_90
L'étape 5 n'est donc pas nécessaire.
Quelque soit l'algorithme que tu vas prendre tu auras quelque chose de
plus approximatifs. Tu corriges cela avec une image plus fine qui doit
en théorie te donner un vecteur plus fin.
L'autre chose c'est que j'ai modifie le programme cadastre tool pour
produire directement un geotiff au lieu d'un fichier PNG avec un fichier
XML avec la projection. Cela permet de faire le traitement directement
dans la bonne projection, ce qui doit etre le cas vu ce que tu as fait.
Le geotiff est donc en théorie meilleur et mieux supporte (mon image
fait environ 10k*10k).
Gdal_polygonize n'a pas beaucoup d'options et il massacre le geotiff en
prenant les 3 bandes et au final en réduisant a une image 1 bit mais
tout ce qui n'est pas noir passe en blanc. Je n'ai pas encore trouve les
options pour analyser le geotiff correctement.
As tu résolu le problème des polygones troués? Personnellement, je
comptais les importer dans la base de donnée afin de faire tous les
calculs dedans.
Mes bâtiments sont actuellement pixellises, ce qui est "normal", mais je
comptais ensuite procéder a des simplifications de la géométrie en
utilisant Postgis et ST_SimplifyPreserveTopology en espérant que ça
lisse les éléments.
Si tu veux, je tiens a ta disposition un Geotiff de Caen (pourquoi Caen?
car c'etait l'exemple de la ligne de commande) que tu pourras analyser
dans Grass. Si tu as la commande pour GRASS, je suis intéressée.
Il faut que je regarde ensuite pour choisir les bons SRID pour les
images. Pour ceux que ça intéresse, le SRID de Lambert 93 est 2154.

Emilie Laffray

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