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29

août

2016

Fusionner un nuage de point avec de l'imagerie

Author: Arthur Sarthou

Une nouvelle fonctionnalité pour ENVI 6.0

“It's difficult to imagine the power that you're going to have when so many different sorts of data are available.” Tim Berners-Lee

La fusion de deux données est une fonctionnalité cruciale pour un logiciel tant elle apporte un plus à la compréhension et à l’analyse des informations géospatiales. Avec ENVI 6.0, Harris Geospatial propose un nouvel outil à la fois simple et efficace permettant de coloriser un nuage de point 3D en utilisant l’information couleur d’une image raster.

L’efficacité de la fusion de données multi-capteurs pour la connaissance et la compréhension d’un environnement n’est plus à démontrer. Récupérer et fusionner les éléments les plus pertinents des diverses sources à disposition permet d’améliorer l’analyse et donc in fine la prise de décision.

Lorsque l’on travaille avec des données géospatiales telles qu’un nuage de points LiDAR d’une part et de l’imagerie haute-résolution d’autre part, une technique relativement simple mais puissante est d’utiliser la métadonnée de géolocalisation pour ajouter à chaque point 3D la valeur du pixel de l’image correspondant en se basant sur les positions géographiques des données. Cela permet une visualisation 3D plus réaliste de la donnée et une meilleure compréhension de cette dernière.

La spécification du format LAS permet justement de stocker une information de couleur RGB pour chaque point enregistré dans un fichier .las. Toutefois, l’acquisition simultanée d’images n’est pas toujours effectuée lors d’une campagne de mesure LiDAR. Ainsi, il peut être nécessaire de procéder à la colorisation du nuage de point à un moment ultérieur en utilisant une donnée « raster » issue de différents capteurs (EO/IR, SAR…). Par exemple, certaines données de l’Elevation Source Data (3DEP) téléchargeables depuis le National Map ne contiennent pas d’information RGB. Il est donc intéressant de récupérer également une orthoimage haute résolution colocalisée avec le nuage de point afin de pouvoir fusionner ces deux types de données.

En gardant tout cela à l’esprit, nous avons tout récemment développé un nouvel outil de colorisation de nuage de points appelé Color Point Cloud (ainsi que sa tâche API correspondante) qui sera intégré à la prochaine version 6.0 de ENVI dont la sortie est prévue avant la fin de l’année. Le nouvel outil/tâche Color Point Cloud permettra à l’utilisateur de traiter des nuages de points 3D conjointement à une orthophotographie superposée géographiquement (même partiellement) afin de générer un nouveau fichier au format LAS 1.2 dont la valeur RGB des points sera issue de l’information multibande des pixels de l’orthophotographie. L’utilisateur pourra également choisir le traitement des points 3D en dehors de l’empreinte de l’image : il pourra soit les retirer du nuage de point final, soit les colorier de la couleur de son choix.


Considérons un nuage de points LiDAR de l’USGS téléchargé depuis le site du National Map. Ce nuage de points représente une zone de San Francisco. Comme la donnée LiDAR ne contient pas d’information RGB, une visualisation de ce nuage de points 3D affectera typiquement aux points une rampe de couleurs simple basée sur la hauteur des points ou éventuellement leur intensité. Une telle visualisation permet d’observer un certain nombre de caractéristiques mais n’est pas toujours suffisante pour une interprétation avancée ou tout simplement aisée du nuage de points.


Fusionner ce nuage de points avec une orthophotographie d’une résolution d’un pied (1 foot) également disponible pour cette région produira une représentation bien plus réaliste.


De plus, rien n’oblige l’utilisateur à se cantonner aux seuls canaux Rouge | Vert | Bleu d’une image. L’outil Color Point Cloud est très flexible et permet de choisir 3 bandes parmi n’importe quelles bandes de la donnée image. L’utilisateur peut par exemple utiliser la bande infrarouge d’une donnée multi ou hyperspectrale afin d’obtenir une colorisation plus complexe du nuage de points tel que dans la représentation CIR suivante :


Dans un avenir proche, nous prévoyons le support d’autres formats de stockage de nuage de points comme le BPF (Binary Point File) et le SPIC (Sensor Independent Point Cloud) qui permettent de stocker encore plus d’attributs auxiliaires en plus des coordonnées 3D de chaque point. Cela permettra non seulement une visualisation encore plus performante mais également la mise en place d’algorithmes spécialisés pour l’analyse automatique de données 3D fusionnées.

Article original en anglais par Adam O’Connor

Formation sur site

Elle réduit le temps d'absence du bureau et les frais de déplacement.

Si vous avez une équipe qui souhaite une formation ENVI ou IDL, faites confiance à Harris pour vous proposer une formule personnalisée.

Appelez-nous au 01 73 02 46 20

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11

févr.

2016

Do you speak formation ?

Author: Cecile Robin

Pour nos utilisateurs anglophones, un nouveau service est disponible sur le site www.harrisgeospatial.com : les formations ENVI et IDL en ligne.

Formez-vous à votre rythme, depuis la maison ou le bureau, en choisissant le module qui convient à votre niveau : maîtriser les bases d’ENVI (Mastering thebasics of ENVI) ou faire une analyse spatio-temporelle de la végétation (Spatio-temporalanalysis of vegetation with ENVI).

Les formations sont gratuites !

Chaque module fournit un glossaire des termes, des informations générales et détaillées sur le sujet et les instructions step by step sur la façon de compléter la formation. C’est une première prise en main facile, sans même avoir besoin d’installer le logiciel.

Pour cela, il suffit de vous enregistrer sur notre site afin d’obtenir un login et un mot de passe.

Faites-nous savoir votre sujet préféré à visfrance@harris.com et le module qui recevra le plus de votes sera traduit et mis en ligne rien que pour vous !

Got it ?

Et pour ceux dont la seule évocation desmots « en anglais » fait peur, notre prochain cours sur la télédétection avec ENVI aura lieu le 14 juin dans nos locaux parisiens – voir la carte.

Créées et dispensées par nos formateurs experts en télédétection et en développement, cette formation payante de 4 jours, s’adapte à vos besoins réels.

A vos agendas :

Développement avec ENVI + IDL – 20 juin

Développement d’applications avec IDL – 20 juin

Traitement des images radar avec SARscape – 24 octobre

Réservez ici ou contactez-nous au 01 73 02 46 20

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14

déc.

2015

Visualiser ses données géospatiales avec une viewer 3D hybride

Author: Arthur Sarthou

"We become what we behold. We shape our tools and then our tools shape us."
Marshall McLuhan

La visualisation des données géospatiales sur un globe interactif est devenue en une dizaine d’années un standard. De nombreux logiciels, web ou « bureautiques », comme Dapple, World Wind, ArcGIs Pro et bien sûr Google Earth permettent ainsi de positionner sa donnée sur une Terre autour de laquelle on peut se déplacer en quelques clics.

Une telle visualisation est parfois très utile pour appréhender et analyser la donnée quand cette dernière s’étend sur une grande zone géographique et ne peut par conséquent pas être correctement appréhendée avec une représentation projetée (les trajectoires des vols internationaux par exemple). C’est également un formidable outil (avec un indéniable effet « paillettes ») pour mettre en valeur des données auprès d’un client ou du grand public.

Connaissant ces besoins qui sont dans la suite directe d'un des cœurs de métier de Harris - l'analyse de données géospatiales -, notre équipe de consulting développe depuis le début de l’année 2015 le logiciel Earthscape, un viewer 3D hybride permettant de visualiser simultanément de nombreux formats de données sur un globe interactif. Cet outil est disponible librement sur demande. Il donc peut déjà vous être utile dans sa version standard pour vous permettre de charger dans un même environnement 3D vos données provenant d'une multitude de sources. Nous pouvons également customiser Earthscape pour vous en développant de nouveaux modules (interactivité, visualisation, simulation...), lecture de formats, ou encore en renforçant sa connectivité avec les autres logiciels Harris.

Formats multiples et visualisation hybride

Earthscape peut lire et afficher de nombreux formats de données raster ou vecteur depuis plusieurs sources (disque dur, WMS, WTS, WFS, arcGIS Image Service, MapInfo…). Le logiciel permet de gérer des données  avec une composante temporelle (Video, FMV, trajectoire) ou encore des données complexes 3D comme des nuages de points Lidar ou des volumes de données scientifiques (champ de température, pression...).

Cas pratique : Drone, KML, et Vidéo

Imaginons ce qu’il est possible de faire avec Earthscape avec un cas de données issues d’une campagne de relevés avec un drone muni de caméras :

  • afficher un drone se déplaçant sur une trajectoire prédéfinie,
  • afficher en temps réel des informations sur l’attitude du drone,
  • charger un environnement urbain avec un modèle numérique de terrain stocké sur disque dur, des images géoréférencées récupérées sur un serveur ESRI, des bâtiments au format KML
  • draper au sol une FMV (vidéo géolocalisée) captée par le drone,
  • afficher dans l’interface d’Earthscape  en HUD une vidéo prise par la seconde caméra du drone.

Et si vous aimez particulièrement les mélanges de formes et de couleurs, vous pourrez aussi ajouter un nuage de points Lidar.

Prochaines évolutions : la connexion à d’autre logiciels Harris

Earthscape, de par les différents formats qu’il peut ingérer permet déjà de visualiser les résultats des analyses effectuées par d’autres logiciels Harris. La prochaine étape consistera à pourvoir requêter depuis Earthscape un traitement ou une analyse et à en observer directement le résultat dans ce même logiciel. ENVI® Services Engine, de par sa fonction de serveur d’analyse est particulièrement adapté à ce couplage.

Earthscape, c’est également une brique de base pour de futurs projets de consulting. Les compétences de notre équipe sont larges, allant de l’imagerie géospatiale à la vision 3D en passant par la géomatique, l’informatique graphique, les mathématiques ou encore la simulation numérique.

Nous pouvons par exemple développer la prise en compte de nouveaux formats, proposer et implémenter des modes de visualisation et de reporting spécifiques à un problème donné ou encore ajouter de l’interactivité ou de la physique.

Vous pouvez demander une version démo d’Earthscape par e-mail à visfrance@harris.com.

Dans un prochaine post, nous reviendrons sur les aspects techniques d’Earthscape. En attendant, vous pouvez consulter notre publication présentée à l’ISPRS Geospatial Week 2015 dans le cadre du workshop GeoVIS :

Earthscape, a Multi-Purpose Interactive 3D Globe Viewer for Hybrid Data Visualization and Analysis in The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XL-3/W3, 2015 ISPRS Geospatial Week 2015, 28 Sep – 03 Oct 2015, La Grande Motte, France

Quelques images issues d'Earthscape :

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19

nov.

2015

Prenez de la hauteur et voyez le monde en 3D, avec ENVI

Author: Ahmed Belaidi

Les historiens des représentations mentales s'amuseront certainement beaucoup, un jour, à essayer de comprendre le fossé qu'il peut y avoir entre nos connaissances théoriques et nos pratiques quotidiennes.

Par exemple, depuis plus d'un siècle la Relativité Restreinte nous dit que nous vivons au minimum dans un espace-temps à 4 dimensions (4D). Mais si nous regardons nos représentations géographiques, nous voyons bien que nous avons déjà de la peine à quitter notre pauvre représentation d'un monde plat en 2D et commençons à peine à aborder l'immense continent du 3D.

Pour vous aider à tirer le meilleur des situations où seule la 3D peut répondre à vos besoins :

La bonne hauteur pour de meilleures décisions, avec une topographie précise (en anglais)

Suivez notre Webinaire du 5 novembre, organisé avec Airbus Defence and Space, pour tout savoir sur l'intérêt d'un Relief (MNT) à l'échelle mondiale - le WorldDEM - et ce que vous pouvez en faire avec ENVI.

Voir la vidéo >

Nos solutions LiDAR pour une prise de décision optimale (en anglais)

Profitez de nos licences d'évaluation gratuites pour visualiser vos données LiDAR, quelle qu'en soit la source et récupérer en quelques étapes les objets qui vous intéressent (bâti, végétation, réseau électrique...). Tous les avantages du LiDAR dans une vidéo de 2 minutes.

Voir la vidéo >

Les nouveautés d'ENVI 5.3 (en anglais)

Si vous ne disposez pas de données LiDAR pour le 3D, voyez comment en obtenir facilement l'équivalent à partir de simples images satellite, grâce à notre nouvelle approche avec le module « ENVI Photogrammetry ».

Voir la vidéo >

Nouveau! Geiger-mode LiDAR (en anglais)

Enfin, pour une acquisition de données LiDAR selon une approche unique et optimale pour couvrir de grandes zones, soyez parmi les premiers en Europe à découvrir le capteur « Geiger-mode LiDAR », en vidéo.*

Voir la vidéo >

 

Profitez de la 3D !

Écrivez à visfrance@harris.com pour recevoir votre licence d'évaluation gratuite ou téléphonez-nous au 01 73 02 46 20

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30

sept.

2015

Yaw, Pitch, Roll et Euler : le cauchemar du développeur ?

Author: Stephane Mas

Leonhard Euler – Source wikipedia

 

Que ce soit pour décrire la trajectoire d'un avion, ou les mouvements de la camera dans une scène 3D, l'orientation d'un mobile est souvent définie par les 3 angles Yaw/Pitch/Roll (Lacet/Tangage/Roulis). Cette représentation est en effet la plus optimale en nombre de variables pour spécifier une orientation (3 valeurs suffisent, contre 4 pour un quaternion, et 9 pour une matrice de rotation).

Mais combien de fois vous êtes-vous arraché les cheveux en tentant d'appliquer ces 3 angles à votre mobile ? Pourquoi aucune API ne propose la fonction yawPitchRoll_to_matrix ?

Tout simplement parce qu'il n'y a pas de formule magique. Votre système a ses propres conventions et il va falloir les identifier. Nous allons voir dans ce post la démarche à suivre pour bien choisir sa formule "Euler to matrix" puis comment s'en servir.

Ayez la bonne attitude et vous passerez un agréable vol !

Enclenchez la mécanique

L'orientation de votre mobile est définie par les valeurs en Yaw/Pitch/Roll, très bien.  La figure suivante représente la façon dont ces 3 angles contrôlent le mobile si l'on considère la séquence Yaw, puis Pitch, puis Roll.

Cet ordre d'application des angles est très classique dans l'aviation. Cependant, votre système se base peut-être sur une chaîne mécanique différente. Prenez le temps de l'identifier et mettez de l'ordre dans vos idées !

Repérez les lieux

Il faut ensuite connaître le repère local lié à votre mobile, et savoir comment sont orientés ses axes. Une fois encore, pas de recette miracle, la convention dépend de votre application et de vos données. Si votre mobile est un modèle 3D, sa convention a été définie par son designer. Ouvrez donc votre modèle sous un éditeur 3D et regardez comment sont positionnés les axes du repère. Immortalisez votre trouvaille dans un beau schéma, il vous sera utile pour les futures vérifications.

Voici pour notre modèle 3D :

Soyez de bonne composition

Ca y est, vous avez correctement identifié la convention de séquencement des angles, vous savez comment est placé le repère sur votre mobile, vous pouvez enfin utiliser Euler (Tait-Bryan en fait) pour construire la matrice de passage de votre mobile au repère global.

Commençons par convertir la séquence d'angles, en séquence de rotations autour des axes du repère.

Dans notre exemple, l'avion tourne :

- d'abord de l'angle Yaw, donc d’abord autour de son axe Z,
- puis de l'angle Pitch, donc dans un deuxième temps autour de son axe X,
- puis de l'angle Roll, donc pour finir, autour de son axe Y.

Nous sommes donc dans la convention ZXY.

La matrice de passage du repère de notre mobile au repère global (i.e. la "localisation" du mobile dans le repère global), se compose donc en enchainant les 3 matrices unitaires de la façon suivante :

Rz x Rx x Ry

Voici l'implémentation en IDL de la fonction souhaitée.

function getEulerZXY, XANGLE=XAngle_rad, YANGLE=YAngle_rad, ZANGLE=ZAngle_rad

  compile_opt idl2

 

  eulerMat = fltarr(4,4)

 

  Cx = cos(XAngle_rad)

  Sx = sin(XAngle_rad)

  Cy = cos(YAngle_rad)

  Sy = sin(YAngle_rad)

  Cz = cos(ZAngle_rad)

  Sz = sin(ZAngle_rad)

 

  eulerMat[0,0] = Cy*Cz - Sx*Sy*Sz

  eulerMat[1,0] = -Cx*Sz

  eulerMat[2,0] = Cz*Sy + Cy*Sx*Sz

 

  eulerMat[0,1] = Cz*Sx*Sy + Cy*Sz

  eulerMat[1,1] = Cx*Cz

  eulerMat[2,1] = -Cy*Cz*Sx + Sy*Sz

 

  eulerMat[0,2] = -Cx*Sy

  eulerMat[1,2] = Sx

  eulerMat[2,2] = Cx*Cy

 

  eulerMat[3,3] = 1.0

 

  return, eulerMat

end

Il sera facile d'implémenter toute autre convention, en s'appuyant par exemple sur cette publication particulièrement exhaustive : http://www.geometrictools.com/Documentation/EulerAngles.pdf.

L’appel suivant vous donnera donc la matrice souhaitée (avec une translation nulle bien sûr) :

mobileToGlobalMatrix = getEulerZXY, $

XANGLE=Pitch_rad, $

YANGLE=Roll_rad, $

ZANGLE=Yaw_rad

Prenez la bonne direction

Il reste une dernière étape pour que notre avion prenne correctement son envol : valider les sens de rotations.

Il faut en effet vérifier que nos valeurs Yaw/Pitch/Roll appliquent bien les rotations dans le bon sens de leurs axes. Utiliser donc la règle du tire-bouchon de Maxwell pour vérifier qu'une valeur positive d'angle visse bien suivant la direction de l'axe.  Si vos valeurs positives doivent dévisser le mobile autour de l'axe, c'est le moment de les multiplier par -1.

Attention cependant, ceci ne devrait arriver que très rarement, car il est très peu probable que vos données se basent sur un repère indirect. Dans la majorité des cas, c'est que vous avez fait une erreur quelque part ! Reprenez calmement les étapes une par une pour la corriger.

Bilan

Vous voilà ainsi fin prêts à utiliser les angles d’Euler en toute quiétude !

La démarche décrite ici n'est pas toujours facile à appliquer car le manque de documentation sur les données d'entrées nous oblige parfois à deviner les conventions utilisées. Le meilleur conseil que je puisse donner est d'insister auprès du fournisseur de données, en explicitant les schémas qui vous intéressent, plutôt que de se perdre dans des tentatives hasardeuses d’utilisation de différentes conventions d'Euler, d'interversion d'axes ou d'ajout aléatoire de -1. Ce sont ces tentatives non fondées qui vous feraient détester Euler !

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