Automatic processing of stereoscopic time-lapses of natural environments : application to the monitoring of alpine glaciers
Traitement automatique de time-lapses stéréoscopiques de milieux naturels : application à la sureveillance de glaciers alpins
Résumé
Over the past decade, multiview photogrammetry and object tracking techniques based on proximal imaging data have made it possible to generate, at relatively low cost, various types of data describing directly or indirectly the three-dimensional shape and dynamics of indoor, urban and natural environments.In natural environments, technological and methodological developments are still needed to prove the potential of such tools for precise, metric and automatic geomorphological applications. Most of the existing techniques are not particularly designed andthought out in order to process data of high spatial and temporal definition, marred by important photometric and atmospheric artifacts and characterized by variable visibility and a dense and semi-rigid displacement.In this thesis, we try to solve these problems by proposing an automatic processing chain of stereoscopic time-lapse images for the observation of landslides such as the flow of alpine glaciers. We first study the different possible strategies for processing stereoscopic time-lapses of natural environments according to a multi-level taxonomy of the available data : monoscopic and stereoscopic, monodate and bidate, temporal and multi-temporal. We then propose a complementary suite of robust automatic processings based on a justified choice of geometric and temporal representations and models governing the link between these different types of data.In particular, we evaluate the uncertainty via a geometric approach and maximize the coherence of the metric velocity estimates derived from the fundamental bricks of the processing chain via the optimization of a functional taking into account spatio-temporal descriptors, a temporal closure constraint of intra-timelapse displacement fields and finally the direction and stationarity of the flow of alpine glaciers.This work is motivated by the current context of global warming and its impact on the cryosphere.The continuous proximal monitoring of alpine glaciers via a dedicated observation system opens up new perspectives for the quantification of metric indicators correlated to the evolution of temperature and precipitation.We apply the proposed methods to data acquired on the Argentière glacier site in the Mont-Blanc Massif. Tracking time series of the geo-referenced metric velocity of part of this glacier are thus generated with an estimate of their uncertainties on the data set acquired in 2018.The results show that it is possible to develop robust geo-photogrammetric proximal monitoring applications in extreme and uncontrolled climatic environments, provided that the characteristics of the measurand and a-priori knowledge of the observed scene are taken into account.
Au cours de la dernière décennie, la photogrammétrie multi-vues et les techniques de suivi d’objets basées sur des données d’imagerie proximale ont permis de générer, avec un coût relativement faible, divers types de données décrivant directement ou indirectement la forme et la dynamique tridimensionnelles de milieux intérieurs, urbains et naturels. En milieux naturels, des évolutions technologiques et méthodologiques restent nécessaires afin de prouver le potentiel de tels outils pour des applications géo-morphologiques précises, métriques et automatiques.En effet, la plupart des techniques existantes ne sont pas particulièrement conçues et pensées afin de traiter des données de hautes définitions spatiale et temporelle, entachées d’aléas photométriques et atmosphériques importants et caractérisées par une visibilité variable et un déplacement dense et semi-rigide.Nous essayons dans cette thèse de résoudre ces problématiques en proposant une chaîne de traitements automatique de séries temporelles d’images (time-lapses) stéréoscopiques pour l’observation de mouvements gravitaires tels que le déplacement de glaciers alpins.Nous étudions tout d’abord les différentes stratégies de traitement possibles selon une taxonomie à plusieurs niveaux des données à disposition : monoscopiques et stéréoscopiques, monodates et bidates, temporelles et multi-temporelles. Nous proposons ensuite une suite complémentaire de traitements automatiques robustes qui repose sur un choix justifié de représentations et de modèles géométriques et temporels régissant le lien entre ces différents types de données.En particulier, nous évaluons l’incertitude via une approche géométrique et maximisons la cohérence des estimations de vélocité métrique issues des briques fondamentales de la chaîne de traitements via l’optimisation d’une fonctionnelle tenant compte de descripteurs spatio-temporels, d’une contrainte de fermeture temporelle des champs de déplacements intra time-lapse et enfin du sens et de la stationnarité de l’écoulement de glaciers alpins.Ces travaux s’inscrivent dans le contexte du réchauffement climatique et son impact sur la cryosphère.La surveillance proximale continue de glaciers alpins via un système d’observation dédié ouvre en effet de nouvelles perspectives quant à une quantification d’indicateurs métriques corrélés à l’évolution des températures et des précipitations. Nous appliquons les méthodes proposées sur des données acquises sur le site du glacier d’Argentière dans le massif du Mont-Blanc.Les séries temporelles de suivi métrique géoréférencé de la vélocité d’une partie de ce glacier sont ainsi générées avec une estimation de leurs incertitudes sur l’ensemble des données acquises en 2018.Les résultats montrent qu’il est possible de développer des applications robustes de surveillanceproximale géo-photogrammétrique en milieux climatiques extrêmes et non-contrôléssous réserve de prise en compte des caractéristiques de la mesurande et des connaissances apriori sur la scène observée.
Origine : Version validée par le jury (STAR)