Numérisation 3D géoréférencée et cartographie automatique de réseaux enterrés
Langue Français
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Auteur : Haenel, Raphaël
Date de soutenance : 16-12-2024

Directeur(s) de thèse : Grussenmeyer, Pierre - Tabbone, Salvatore-Antoine

Président : Weber, Jonathan
Rapporteur(s) : Drap, Pierre - Simon, Gilles
Membre(s) du jury : Landes, Tania

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Image et Vision
Classification : Astronomie, cartographie, géodésie

Mots-clés libres : Réseaux enterrés, Photogrammétrie, Apprentissage profond, Segmentation d’instance, Vectorisation
Mots-clés :
  • Cartographie -- Informatique
  • Apprentissage profond
  • Géoparsing
Résumé : L’urbanisation a densifié les infrastructures souterraines, complexifiant leur configuration pour répondre aux besoins croissants en services (eau, gaz, électricité, etc.). En France, la réglementation de 2012 impose une meilleure cartographie des réseaux, avec des exigences de précision accrues. Dans ce cadre, la photogrammétrie se présente comme une solution innovante pour le récolement des réseaux enterrés. Plus rapide et facilement actualisable que les méthodes traditionnelles, elle permet d’intégrer les données dans un SIG pour une meilleure analyse du sous-sol. Cette thèse vise à exploiter pleinement la photogrammétrie pour certifier la localisation des ouvrages en développant une vectorisation automatisée des linéaires. Une approche par apprentissage profond est mise en place pour identifier les réseaux sur les images et les segmenter en 3D via une croissance de régions contrainte par la géométrie. Un logiciel pilote l’ensemble du processus jusqu’à l’établissement du plan de récolement.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2024STRAD063
Type de ressource : Thèse