Extraction of street networks in urban areas from very high spatial resolution satellite images
Extraction de réseaux de rues en milieu urbain à partir d'images satellites à très haute résolution spatiale
Résumé
This report proposes a method for extracting urban street networks from new very high spatial resolution satellite images. Its goal is to meet the need for an automatized building of maps.the proposed method uses digital image as only input data. It is semi-automatic at the detection step, and takes advantage of cooperation between linear representation of streets and their representation as surface elements. A topological graph of the street network is first extracted, and used for initializing the surface reconstruction step. The extraction result can then be used in order to precisely register the street centerline. This method favors strong geometrical constraints in order to avoid a radiometric profile model of the street, too variable in urban areas. To that aim, a model of active contour associated with the wavelet transform, called doublesnake, has been developed. Its evolution in a multi-scale framework enables the extraction of parallel street sides in a noisy environment. Then, final positions of doublessnakes permit the extraction of intersections.the method has been applied on images from different sensors and with different urban types. An innovative protocol for a quantitative assessment of the results compared to human interpretation has shown its generic aspect, as well as its robustness with respect to noise.this method is a step toward a fully automatized cartography of the street network.
La disponibilité d'images satellites à très haute résolution spatiale au dessus de zones urbaines est récente. Elle constitue potentiellement un très grand apport pour la cartographie des villes à des échelles de l'ordre du 1:10 000. La très haute résolution spatiale permet une représentation réelle des rues sue une carte, mais engendre une augmentation significative du bruit. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'extraction des réseaux de rues en milieu urbain à partir des images à très haute résolution spatiale. Son objectif est de répondre à une forte demande dans la création automatisée de cartes. La méthode proposée n'utilise que l'image numérique comme source d'information. Elle est semi-automatique au niveau de la détection et exploite la coopération entre la représentation linéique de la rue et sa représentation surfacique. Le graphe topologique du réseau est d'abord extrait et est utilisé pour initialiser l'étape de reconstruction surfacique. Le résultat d'extraction peut alors servir à recaler le graphe précisément sur l'axe des rues. La méthode utilise des contraintes géométriques fortes afin de ne pas dépendre d'un modèle de profil radiométrique de la rue, trop variable en milieu urbain. Dans cette optique, un modèle de contours actif associé à la transformée en ondelettes, le DoubleSnake, a été développé. Son évolution dans un cadre multi-échelle permet d'extraire les sections de rues à bords parallèles dans un environnement bruité. Les positions finales des DoubleSnakes permettent ensuite l'extraction des intersections. La méthode a été appliquée à des images de différents capteurs et avec différents types d'urbanisation. Un protocole innovant d'évaluation quantitative des résultats par comparaison à l'interprétation humaine a permis de montrer le caractère générique de la méthode, ainsi que sa bonne robustesse vis-à-vis du bruit. Cette méthode constitue un pas vers une cartographie automatisée du réseau de rues urbain.