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#1 Mon 08 July 2019 21:31

Julien Perret
Invité

[THESE] Vectorisation et géoréférencement semi-automatiques - IdF

Sujet de thèse :

Vectorisation et géoréférencement semi-automatiques de cartes anciennes

Laboratoire LaSTIG / Institut National de l’Information Géographique et Forestière (IGN)

Disciplines : Informatique
Spécialité : Sciences de l'Information Géographique
Structure de Recherche : LaSTIG / IGN, LRDE / EPITA

Lieu de travail principal : LaSTIG / IGN
Contacts : Thierry Géraud (thierry.geraud@texte-a-enlever.lrde.epita.fr), Julien Perret (IGN), Clément Mallet (IGN)

Le sujet en PDF :

https://www.lrde.epita.fr/~theo/public/ … -epita.pdf

Contexte général et contexte IGN :

De nombreux établissement publics tels que l’IGN, la BnF ou les Archives Nationales disposent d’un patrimoine important de cartes anciennes. Dans le cadre de leurs missions de service public, une grande partie de ces cartes sont déjà numérisées (et, à terme, elles le seront probablement toutes) pour des raisons de conservation et de
diffusion au grand public (à travers, notamment des portails web tels que le géoportail). Néanmoins, pour être pleinement utilisable, co-visualisé et interrogé, ce patrimoine doit être géoréférencé et vectorisé, c’est à dire que l’ensemble des informations contenues doivent être extraites et positionnées dans l’espace géographique.

Ces dernières années, plusieurs projets de recherche ont travaillé au géoréférencement et à la vectorisation manuels de cartes et plans
anciens : Alpage sur le cadastre Vasserot en particulier, GeoHistoricalData sur la carte de Cassini et les plans de Paris, etc. Le Building-Inspector de NYPL s’appuie quant à lui sur un géoréférencement collaboratif et sur une segmentation automatique des bâtiments de cartes d’assurance de la ville de New-York qui sont enfin
validées et enrichies de façon collaborative par le grand public. Nous pensons que les approches manuelles, automatiques et collaboratives
peuvent et doivent être combinées. De telles approches sont généralement regroupées sous le terme de méthode semi-automatique.

Verrous à lever et applications potentielles :
- Géoréférencement et Vectorisation semi-automatiques de cartes anciennes (application possible aux cartes et cadastres anciens et récents) de façon robuste et générique (adaptation à la diversité des sources)
- Identification semi-automatique de transformations spatiales

Programme de travail :

Le sujet de la thèse proposée concerne la mise en place d’une approche semi-automatique pour l’extraction d’objets d’intérêts et de leurs transformations à partir de cartes anciennes et de données de référence. L’objectif de cette approche est, à terme, une meilleure utilisation des données de référence pour améliorer et simplifier le géoréférencement, la vectorisation et l’exploitation de cartes anciennes. En particulier, l’extraction d’informations à partir de cartes anciennes peut tirer bénéfice de la fiabilité et de la performance de méthodes récentes (opérateurs connexes en morphologie mathématique et réseaux de neurones convolutifs profonds). L’utilisation d’approches collaboratives pour la validation et la correction des différentes étapes du travail permettent d’assurer une meilleure robustesse des outils mis en place mais aussi une meilleure
fiabilité des données produites à l’aide de tels processus. Scientifiquement, les principaux verrous concernent la robustesse de l’extraction des objets d’intérêts à partir de cartes anciennes, l’estimation semi-automatique des paramètres de la transformation entre la carte ancienne et les données de référence et
l’identification des correspondances (appariement) entre les objets de la carte ancienne et les données de référence. L’originalité de l’approche proposée pour cette dernière étape est de s’appuyer sur des méthodes procédurales (réécriture de graphe, édition de graphe, etc.) pour identifier les transformations temporelles (création,
suppression, découpage, fusion, etc.) des objets étudiés en même temps que les transformations géométriques de la carte (polynomiales, Thin Plate Spline, etc.)

Profil attendu :

Ingénieur / M2 en Informatique ou Géomatique
Connaissances en Géomatique et/ou traitement d'image préférées

Encadrement de la thèse :

Co-Direction : Julien Perret (Julien.Perret@texte-a-enlever.ign.fr), Thierry Géraud (thierry.geraud@texte-a-enlever.lrde.epita.fr), Clément Mallet (Clement.Mallet@texte-a-enlever.ign.fr)

 

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