L’ « ortho-rectification » est une correction géométrique des images qui a pour but de les présenter comme si elles avaient été acquises depuis la verticale (en télédétection, on dit « au nadir »). En pratique, il s’agit de rendre l’image acquise par le satellite superposable à une carte.Nous disposons de beaucoup d’informations pour réaliser cette opération :
on sait où il se trouve au moment de la prise de vue
on sait comment il est orienté
on sait comment l’instrument est orienté dans le satellite.
Sur les satellites récents (Pleiades), la précision de ces informations permet de positionner les pixels à mieux que 10 mètres près. Ce n’est pas le cas pour SPOT4, dont l’écart-type de la précision de localisation est de l’ordre de 400 mètres.
Image SPOT4 de niveau 1A en géométrie brute (en Angola)
Image de Niveau 1C, ortho-rectifiée
Dans le cas de SPOT4, il faut donc « recaler les images », en utilisant des points d’appuis. Prendre un point d’appui consiste à lier un pixel de l’image à un point sur la carte. On peut créer des points d’appuis manuellement en identifiant, par exemple, un même croisement de routes sur la carte et sur l’image. On peut aussi heureusement le faire automatiquement en utilisant une technique appelée « corrélation automatique » que je ne décrirai pas ici. Pour cela, on utilise une image de référence bien localisée et un bon modèle numérique de terrain (une carte du relief). La méthode que nous utilisons est la suivante :
A partir de l’image de référence et des informations fournies par le satellite (les « données auxiliaires »), on simule l’image observée par SPOT4,
on utilise la corrélation automatique (il existe d’autres méthodes) pour observer les décalages entre l’image simulée et l’image réelle.
On en déduit une correction des données auxiliaires pour supprimer les décalages
On peut donc trouver pour chaque point de la carte son correspondant dans l’image
Il ne reste plus qu’à créer la carte par interpolation.
Dans nos chaînes, toutes ces opérations sont réalisées à partir d’un logiciel du CNES appelé SIGMA. Ce logiciel n’est pas distribué, mais des fonctions équivalentes existent dans l’OTB (Cf ci-dessous) Pour l’expérience Take5, sur les sites situés en France, nous utilisons une image de référence réalisée par le projet GEOSUD (composante du PTSC), sur la France entière, obtenue à partir de données des satellites RapidEye. Le travail géométrique de correction de ces données RapidEye a été réalisé par l’IGN, les performances de localisation sont très bonnes. Hors de France, nous ne disposons pas d’une telle référence, et nous avons décidé d’utiliser des données issues des satellites LANDSAT, dont la qualité de positionnement est honorable quoique d’un niveau inférieur à celui de GEOSUD (de l’ordre de 30 mètres), mais qui sont disponibles sur le monde entier. Mais nous ne pouvons pas nous permettre de rechercher, pays par pays les meilleures cartographies disponibles. Cette opération demande une dizaine de minutes par image sur nos machines. Pour en savoir plus :
Baillarin, S., P. Gigord, et O. Hagolle. 2008. « Automatic Registration of Optical Images, a Stake for Future Missions: Application to Ortho-Rectification, Time Series and Mosaic Products ». In Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2008, 2:II‑1112‑II‑1115. doi:10.1109/IGARSS.2008.4779194.
Nous utilisons des cookies pour vous garantir la meilleure expérience sur notre site web. Si vous continuez à utiliser ce site, nous supposerons que vous en êtes satisfait.
L’ortho-rectification, comment ça marche ?
Olivier Hagolle, 26 février 2013
L’ « ortho-rectification » est une correction géométrique des images qui a pour but de les présenter comme si elles avaient été acquises depuis la verticale (en télédétection, on dit « au nadir »). En pratique, il s’agit de rendre l’image acquise par le satellite superposable à une carte.Nous disposons de beaucoup d’informations pour réaliser cette opération :
Sur les satellites récents (Pleiades), la précision de ces informations permet de positionner les pixels à mieux que 10 mètres près. Ce n’est pas le cas pour SPOT4, dont l’écart-type de la précision de localisation est de l’ordre de 400 mètres.
Dans le cas de SPOT4, il faut donc « recaler les images », en utilisant des points d’appuis. Prendre un point d’appui consiste à lier un pixel de l’image à un point sur la carte. On peut créer des points d’appuis manuellement en identifiant, par exemple, un même croisement de routes sur la carte et sur l’image. On peut aussi heureusement le faire automatiquement en utilisant une technique appelée « corrélation automatique » que je ne décrirai pas ici. Pour cela, on utilise une image de référence bien localisée et un bon modèle numérique de terrain (une carte du relief). La méthode que nous utilisons est la suivante :
Dans nos chaînes, toutes ces opérations sont réalisées à partir d’un logiciel du CNES appelé SIGMA. Ce logiciel n’est pas distribué, mais des fonctions équivalentes existent dans l’OTB (Cf ci-dessous) Pour l’expérience Take5, sur les sites situés en France, nous utilisons une image de référence réalisée par le projet GEOSUD (composante du PTSC), sur la France entière, obtenue à partir de données des satellites RapidEye. Le travail géométrique de correction de ces données RapidEye a été réalisé par l’IGN, les performances de localisation sont très bonnes. Hors de France, nous ne disposons pas d’une telle référence, et nous avons décidé d’utiliser des données issues des satellites LANDSAT, dont la qualité de positionnement est honorable quoique d’un niveau inférieur à celui de GEOSUD (de l’ordre de 30 mètres), mais qui sont disponibles sur le monde entier. Mais nous ne pouvons pas nous permettre de rechercher, pays par pays les meilleures cartographies disponibles. Cette opération demande une dizaine de minutes par image sur nos machines. Pour en savoir plus :
Baillarin, S., P. Gigord, et O. Hagolle. 2008. « Automatic Registration of Optical Images, a Stake for Future Missions: Application to Ortho-Rectification, Time Series and Mosaic Products ». In Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2008, 2:II‑1112‑II‑1115. doi:10.1109/IGARSS.2008.4779194.
The orthorectification : how it works
First Level 2A time series of SPOT4 (Take5) images