Bilan sur l’enrichissement sémantique

Cet article présente l’étape d’enrichissement sémantique en expliquant la constitution de la liste des occurrences référencées, des sources mobilisées, de la définition des usages ainsi que de la constitution de la fiche- type. Le projet étant de nature expérimentale, tout était à définir et ce bilan présente les différentes bases posées dans l’étape d’enrichissement sémantique du projet Urbania.
L’enrichissement sémantique concerne pour le projet Urbania toutes les recherches et collectes d’informations permettant d’offrir des contenus adaptés des différents édifices et voies à destination des publics utilisateurs sélectionnés. Il fallut réaliser la collecte, la sélection et la synthèse d’une documentation sur ces édifices. Un support visuel adapté, constitué d’images anciennes (plans, estampes, dessins, etc) devait servir à illustrer les synthèses réalisées sur les occurrences sélectionnées et permettre, quand cela était possible, de comprendre le développement d’un édifice ou d’une voie de façon chronologique.

Constitution de la liste préliminaire des occurrences sélectionnées
Cette liste était la base de tout le travail d’enrichissement sémantique. Elle a permis de cibler les documents utiles à collecter. La liste finale comporte 15 occurrences dont 13 ont été étudiées et saisies.

Quelles sources ont été mobilisées ?
Le service de l’Inventaire n’ayant pas réalisé l’inventaire de la Grande-Île, les travaux émanant de ce service sont parcellaires (étude préliminaire d’une rue lors de fouilles, documentation interne au service) et ne suffirent pas pour un travail de synthèse. Néanmoins l’ample bibliothèque, constituée notamment des dernières publications sur le sujet, d’ouvrages anciens et de revues et bulletins en séries complètes, a été le quotidien de la recherche effectuée (voir bibliographies des fiches).
Certains ouvrages généraux ont été utilisés comme base pour la plupart des fiches. Ces ouvrages, bien que présentant parfois de nombreuses erreurs ou sont désormais anciens, restent des documents irremplaçables alors que la ville ancienne de Strasbourg reste mal connue (manque de fouilles récentes, d’études générales en histoire de l’art ou de l’architecture, peu d’études de cas, etc) :

  • PITON, Frédéric, Strasbourg illustré ou panorama pittoresque et statistique. Promenade dans la ville, Strasbourg, Paris, Leipzig, Bâle, Piton Fr. éditeur, 1855, 377p. (réédition : FNAC, 1987, 377p.)
  • SEYBOTH, Adolphe, Strasbourg historique et pittoresque depuis son origine jusqu’en 1870, Strasbourg, imprimerie Alsacienne, 1894 (réédition, Strabourg, Oberlin, 1984, 704 p.) et sa version allemande de 1890.
  • RECHT, Roland, KLEIN, Jean-Pierre, Foessel, Georges, Connaître Strasbourg. Cathédrale, musées, églises, monuments, palais et maisons, places et rues, Colmar, Alsatia, 1976, 239 p.
  • KLEIN, Jean-Pierre, Strasbourg: urbanisme et architecture, des origines à 1870, Strasbourg, Musées de Strasbourg, 1986, 70 p. Strasbourg: SCHWIEN, Jean-Jacques (dir.), document d’évalua- tion du patrimoine archéologique urbain, 1992, 285 p.
  • BECK, Jean-Pierre, TOURSEL-HARSTER, Dominique, BRONNER, Guy, Dictionnaire des monuments historiques d’Alsace, Strasbourg, éd. La Nuée Bleue, 1995, 662 p.
  • PERTRAZOLLER, François, L’urbanisme à Strasbourg au XVIe siècle. La pierre et l’idée, publications de la société savante d’Alsace, 2002, 311p.
  • BAUDOUX, Julien, FLOTTÉ, Pascal, FUCHS, Matthieu, WATON, Marie-Dominique, PROVOST, Michel (dir.), Strasbourg, carte archéologique, Paris, Académie des Inscriptions et Belles-Lettres, Strasbourg, Conseil Général du Bas-Rhin, Communauté urbaine de Strasbourg, 2002, 586 p.

D’autres institutions ont été sollicitées pour une collecte d’image plus exhaustive et des informations factuelles plus importantes.

  • Bibliothèque nationale universitaire (BNU) : certains numéros de revues anciennes mais essentiellement pour certains ouvrages et manuscrits anciens ainsi que l’importante collection d’estampes et de photographies.
  • Ressources de la DRAC : le service régional d’archéologie a réalisé de nombreux travaux importants qui concernaient certains édifices sélectionnés ou des ensmbles (Cour du Corbeau, enceintes fortifiées, église Saint-Étienne, rue des Veaux, etc.). Le Denkmalarchiv, fonds de plans, d’images et de photographies anciennes qui a été très sollicité en particulier pour la commande d’images au moment de la finalisation.
  • Archives de l’Eurométropole ont en revanche été souvent visitées, que ce soit pour les fonds anciens (avant 1789) que pour les plans et photographies des XIXe et XXe siècles et ont été sollicitées pour la commande d’image finale. Les archives départementales ne possédaient pas de fonds utilisable.
  • Bibliothèque nationale de France : pour la recherche dans le fonds Robert de Cotte.
  • Bibliothèque de l’Institut national d’Histoire de l’art : pour la base de données des collections numérisées d’estampes.

Certains sites internet se sont avérés utiles :

  • Maison de Strasbourg, site de Jean-Michel WENDLING, qui traduit et retranscrit des données notariales, cadastrales, etc des archives de l’Eurométropole notamment. Ce site permet de palier à la difficulté d’accès des documents des archives et d’avoir des informations factuelles précises sur différents édifices (ex: chaque bâtiment de la rue des Veaux a son dossier retranscrit, permettant de retracer un historique précis des propriétaires et des locataires avant la Révolution).

La recherche avait été prévue pour environ trois mois, ce qui permit de réaliser la plupart des fiches de la liste mis à part certaines dont la recherche d’images s’est avérée vaine comme le Schiessrein (champ de tir situé sur l’actuel parc de Contades) et donc supprimées. Le travail de recherche présentait la difficulté de ne pas avoir d’informations claires sur de nombreux édifices (dates incohérentes voire contradictoires, écrits trop anciens voire manque d’écrit sur certains sujets). Il fallut donc réaliser de véritables petites études pour certaines occurrences, ce qui ralenti considérablement le travail. Le travail de relecture pris plus de temps que prévu, augmenté notamment avec les choix supplémentaires émis par le Musée historique et la redéfinition des usages (voir section suivante). Le travail de saisie avec kMaket ne pris qu’une semaine mais il a dû être réédité plusieurs fois suite à des adaptations nécessaires du logiciel.

Comment les usages ont-ils été définis ?
Les trois usages de base : Grand public, public technicien, public scientifique ont été définis à l’origine du projet au cours de plusieurs réunions préparatoires. Il s’est avéré rapidement que l’usage par un public dit « scientifique» (chercheurs, universitaires) ne semblait plus pertinent compte-tenu du contenu des descriptions, il a donc été abandonné pour la suite du projet. Les deux usages restant, technicien et grand public, ont été précisés. Le premier restant difficile à définir (architectes du patrimoine, monument historiques, etc…), son usage s’est pourtant avéré pertinent lors de « mini-sondages » dans une recherche préalable sur l’étude d’un édifice. Le même problème s’est posé pour l’usage «grand public». Une consultation réalisée en 2016 restait le seul document de base pour constituer et définir cet ensemble.

Le choix des images fut d’abord de séparer les deux usages en proposant pour le grand public des illustrations des édifices tandis que l’aspect technique (relevés, plans, coupes) fut privilégié pour l’autre. Ce choix fut finalement abandonné.
Certaines informations contenues dans la fiche n’apparaissent en revanche pas directement pour le grand public, dans le but de faciliter la compréhension.

Organisation de la fiche servant à la saisie dans le logiciel KMaket
L’organisation de la fiche KMaket a été reprise à partir d’une organisation simplifiée de la méthode de l’Inventaire général du Patrimoine. Il y fut introduit une liste de mots-clefs de noms propres et de leur qualité en parenthèse.
Ex: Böcklin de Böcklinsau Philipp Dietrich (commanditaire)

Un résumé grand public de 1000 caractères a été ajout ». Il a été convenu d’essayer autant que possible de faire qu’un seul type de fiche, sans chercher à réaliser un type de fiche par typologie (édifice, rue, quai), pour faciliter la lecture après saisie sur KMaket.

La fiche-type se structure donc ainsi :

  • Dénomination actuelle. Ex: Foyer de l’étudiant catholique dit « FEC »
  • Denomination ancienne 1 (la plus récente). Ex: Directoire de la noblesse de Basse-Alsace
  • Dénomination ancienne 2 (la moins récente). Ex: Hôtel de Boecklin de Boecklinsau
  • Les coordonnées Lambert pour avoir des coordonnées cartographiques précises en France métropolitaine et ne sont visibles que pour les techniciens. Adresse (numéro et nom de la rue) selon la voie actuelle. Ex: 17, place Saint-Étienne
  • Les informations de datation ont été très simplifiées par rapport au système descriptif. Il ne comprend que la période notée en quart ou en moitié (selon les possiblités de precision) chiffres arabes avec mention d’origine des sources. Elle n’est visible que pour les techniciens. Ex: 4e quart du 16e siècle (daté par source)
  • Ainsi que la date de première pierre (et de reconstruction) qui est visible pour tout les publics. Ex: 1598

La liste de noms propres formant des mots-clefs et leur qualité conclue cette première partie.
Le résumé à destination du grand public est un résumé simplifié en 1000 caractères maximum de la synthèse historique et descriptive visible pour le public technicien en 4000 cractères maximum. Cette synthèse, outré un historique permettant une recontextualisation, s’axe sur une description précise des parties (toit, façades, plans).
Une troisième partie, comprise aussi comme un «en savoir plus» s’intéresse aux détails du mobilier et des éléments remarquables mais non structurants. Des éléments disparus (escaliers, mobilier) ont été ajoutés. Comme la synthèse, ces informations sont structurés chronologiquement et offrent des éléments historiques.

Exemple de fiche avant saisie sur KMaket, ici la Pharmacie du Cerf

L’iconographie est limitée à 14 images maximum visibles par tous. Prévu comme un carrousel d’images, une image contemporaine de l’édifice ou de la voie est d’abord proposée, puis des vues anciennes pour terminer avec des documents plus techniques facilement lisibles.
Un contenu complémentaire est proposé en fin de fiche avec une courte sitographie et une bibliographie comprenant articles et ouvrages.

Exemple de fiche saisie sur KMaket, à gauche l’édifice modélisé (ici le palais Episcopal médiéval) et à droite la fiche saisie.

Conclusion

La principale difficulté de cet « enrichissement sémantique » a été le manque de définition préalable des attentes (les différents usages, la confusion dans les occurrences à sélectionner postérieures parfois au plan-relief de 1728). Néanmoins, ces difficultés surmontées, les bases ont été posées dans l’éventualité d’une poursuite du projet. La constitution de la fiche-type capable d’intégrer les besoins pour un grand public et pour un public technicien n’exige qu’une écriture adaptée à chacun des deux usages (par exemple dans l’utilisation de termes d’architecture ou dans une description complexe de l’édifice). Il est ainsi possible d’intégrer des données complexes sans rendre difficile une lecture pour un public non averti en utilisant une structuration graphique dédiée à chacun.

Cet article a été rédigé par Thomas GLUCKIN et mis en forme par G. Halin.

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Bilan sur l’avancement de la modélisation sémantique des zones urbaines

1. Principes

Le processus de modélisation est explicité Figure 1. Les premières tâches (2 et 3) ont  permis la création d’un maillage texturé du plan-relief et l’extraction automatique de données pertinentes (1, Figure 1) qui permettent la modélisation sémantique et paramétrée des éléments du plan-relief, que ce soit les bâtiments ou les éléments de fortifications (2, Figure 1) et ceci à partir d’une bibliothèque de objets paramétrables, bibliothèque créée à partir de l’étude et la structuration des connaissances métiers (3, Figure 1).2. Extraction des éléments pertinents

La modélisation des bâtiments se fait par les pans de toitures comme nous l’avons expliqué dans (Chevrier 2015). C’est pourquoi l’étape de segmentation nous fournit les pans de toitures, les carrés correspondant à la face supérieure des cheminées et les sols correspondant aux cours et rues.

Les premiers essais nous ont permis de constater qu’une bonne partie des pans de toitures étaient détectés sur les ilots de test mais ne permettait pas d’obtenir de de bons résultats sur d’autres ilots. A ce stade, la segmentation automatique ne nous apportait d’aide. Il nous fallait autant de temps pour ajuster et compléter la segmentation que de partir de zéro et de dessiner manuellement les pans de toitures. Cependant, la position des plans support des pans de toitures étaient indéniablement plus fiable. Manuellement, il est difficile et long d’ajuster au mieux le plan support.

Les deuxièmes essais ont permis de nettement améliorer le résultats (Figure 2). Quasiment tous les pans de toiture ont été extraits automatiquement, ainsi que les cheminées. Il reste à accoler les maisons les unes contre les autres, que ce soit par les pignons ou par les façades.

3. Modélisation sémantique et paramétrée des bâtiments

Nous avons développé un prototype logiciel pour l’automatisation de la modélisation. Ce prototype est développé en Objective C sous mac OS X. La visualisation 3D se fait avec ThreeJS.

Les grandes étapes du processus sont les suivantes :

▪        Les pans sont automatiquement regroupés en toiture (pans en vert clair et cube rose sur la Figure 3, 2.

▪        La configuration de la toiture est comparée à celles des éléments de la bibliothèque (Figure 3, 3) afin de déterminer le type d’objet paramétré à utiliser pour modéliser ce bâtiment.

▪        Enfin, les objets peuvent être créés et les paramètres ajustés automatiquement par rapport aux pans de la segmentation (Figure 3, 4).

 

Ajustement manuel

Comme les modèles de la bibliothèque sont parfois théoriques (pans plans, faitage horizontal…), certaines bâtiments ne « collent » pas parfaitement aux pans issus de la segmentation et au maillage 3D. Une vérification visuelle est nécessaire pour chaque ilot.

Les différents ajustements qu’il peut y avoir à faire sont les suivants : pans non plans, faitage non horizontal ou ajustement d’un bâtiment par rapport à ses voisins.

Les éléments sont prêts pour être texturer avec photoscan (logiciel qui a permis la création du maillage texturé).

4. Modélisation manuelle des monuments et ponts

Les monuments sont en général complexes et ont été modélisés manuellement avec un modeleur (Blender). Ce fût le cas de la cathédrale (Figure 4) et de l’église Saint-Etienne (Figure 5). D’autres églises plus simples ont plus être modélisées automatiquement avec notre prototype.

Les ponts (Figure 6), quoique simples, ont été modélisés manuellement car nous n’avons pas eu le temps d’étudier  ces ouvrages afin de réaliser une bibliothèque d’objets paramétrés pour les ponts. Les différentes typologies d’églises ont déjà fait l’objet d’une étude théorique au sein du laboratoire, mais leur implémentation dans une bibliothèque n’a pas encore été réalisée.

5. Préparation des ilots pour l’enrichissement

Tous les éléments de la modélisation sont potentiellement cliquables, mais dans les faits seuls les monuments, rues, ponts et places les plus importantes seront documentés. Pour cela, il est parfois nécessaire de regrouper un ensemble d’éléments (corps de bâtiment) en un seul groupe qui sera une unique entité sur laquelle l’utilisateur pourra cliquer et avoir de l’information. La Figure 7 indique en rouge les éléments cliquables. C’est dans la hiérarchie de la scène 3D que l’on regroupe les éléments.

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Bilan sur l’avancement de la segmentation du nuage de points

A l’issue de l’acquisition et des traitements des données photogrammétriques, nous disposons de nuages de points denses de différentes zones du plan-relief ainsi que de maillages des îlots urbains.

Afin de réaliser la modélisation 3D paramétrique de la ville, il est nécessaire de disposer des polygones décrivant les plans des toits et les emprises des cheminées. Nous avons développé une chaîne de traitements permettant d’extraire automatiquement ces informations des nuages de points. Ces développements ont fait l’objet d’une publication et d’une présentation orale lors de la conférence du CIPA 2017 (http://www.cipaottawa.org).

1. Segmentation des îlots urbains

La première étape consiste à segmenter le nuage de points en îlots urbains. Pour ce faire, le sol est d’abord extrait à l’aide d’un filtre utilisé à l’origine pour l’extraction des sols de nuages de points issus d’acquisitions au LiDAR aérien. Puis, dans un second temps, une analyse en composantes connexes est réalisée afin de séparer les éléments spatialement distincts dans le nuage des points hors sol.

Segmentation du nuage de points en îlots urbains

Cette méthode ne permet pas de segmenter tous les îlots. En effet, certains îlots ne sont pas spatialement séparés et il peut y avoir du bruit dans le nuage de points entre deux îlots très proches. Cependant, la méthode proposée permet déjà d’extraire 60 % des îlots automatiquement.

2. Identification des points appartenant aux toits

A l’échelle du nuage de points d’un îlot et du sol environnant, la deuxième étape de la chaîne de traitements consiste à identifier les points appartenant aux toits. Le sol est d’abord extrait en segmentant un plan horizontal et retiré du nuage de points. L’extraction des plans de façades est ensuite considérée. Une image binaire est générée en considérant la projection des points sur le plan horizontal. Les contours de cette image permettent d’identifier les points appartenant aux façades. Une segmentation en plans est finalement effectuée pour extraire les différents plans de façades. Les points appartenant aux plans de façades sont retirés du nuage et il ne reste donc plus que les points appartenant aux toits.

3. Extraction des cheminées et des arêtes de toits

Afin d’extraire à la fois les cheminées et les arêtes de toits, le nuage de points des toits a été subdivisé en couches selon la hauteur. Le principe est d’étudier chaque couche du haut vers le bas. En ce qui concerne les cheminées, les éléments spatialement séparés sont identifiés dans chaque couche. Un ensemble de critères a été mis en place pour déterminer si ces éléments appartiennent à des cheminées (nombre de points, largeur, longueur, rapport entre longueur et largeur). A partir des éléments respectant les critères imposés, une croissance de région 3D permet d’obtenir un nuage de points par cheminée. La méthode d’extraction des cheminées a été validée à l’aide de 6 îlots différents. Pour un total de 109 cheminées, 98% ont été extraits automatiquement.

Segmentation des cheminées (une couleur par cheminée) – Ilots 5 et 6

Les cheminées sont retirées du nuage de points des toits et les couches sont à nouveau analysées pour extraire les arêtes des toits. La couche du haut est sélectionnée et les éléments linéaires sont détectés dans le nuage de points de celle-ci. Ces éléments sont supposés être des arêtes de toits. Pour le vérifier, plusieurs critères sont pris en compte : le nombre de points de la ligne, l’écart-type des distances points-ligne et la longueur de l’élément linéaire. Pour chaque arête identifiée, deux plans sont ensuite extraits de part et d’autre de l’arête. Chaque couche est analysée afin d’extraire toutes les arêtes se trouvant à des hauteurs différentes.

Extraction des arêtes (une couleur par arête) et segmentation des plans des toits (nuages en jaune et bleu), vue de dessus  – Ilots 5 et 6

4. Exploitation des résultats pour la modélisation 3D paramétrique des îlots urbains

À l’heure actuelle, la chaîne de traitements automatique présentée permet d’extraire les nuages ​​de points des cheminées et les arêtes et plans des toits. La modélisation 3D paramétrique nécessite de disposer en entrée des polygones décrivant les toits et le haut des cheminées. Une méthode de reconstruction est en cours de développement. Celle-ci consiste à ajuster un rectangle pour chaque cheminée et à réaliser des intersections de plans pour les toits.

Les développements de chaînes de traitements automatiques pour l’extraction des éléments des toits et pour la modélisation 3D paramétrique ont été effectués en parallèle. Afin de pouvoir tester et développer l’étape automatique de modélisation paramétrique, une interface graphique a été développée pour dessiner sur le maillage d’un îlot les polygones nécessaires à la modélisation. Pour l’îlot 6, il faut environ 8 heures de travail pour dessiner correctement les polygones. Le dessin manuel est chronophage en raison de la qualité du maillage dans certaines parties telles que de petites cours ou des rues étroites. Les bords arrondis rendent difficile l’estimation de la position correcte des points. Les résultats de la détection automatique des polygones des toits nécessiteront probablement quelques corrections manuelles (ajout, suppression ou modification de polygones) mais l’extraction automatique des polygones des toits permettra d’économiser du temps et sera beaucoup plus précise.

Article rédigé par Hélène Macher, post-doctorante, 
laboratoire iCube.
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Le projet Urbania présenté à la conférence CIPA 2017

L’évolution rapide des nouvelles technologies numériques a révolutionné la pratique d’enregistrement de lieux historiques. Les outils numériques offrent une multitude de nouvelles opportunités pour collecter, analyser et diffuser des informations sur des sites patrimoniaux.

La conférence 26ème conférence internationale du CIPA (Comité International de la Photogrammétrie Architecturale) s’est concentrée sur les processus numériques pour la conservation du patrimoine (Digital Workflows for Heritage Conservation). Elle s’est tenue du 28 août au 1er septembre 2017 à Ottawa au Canada.

Le projet URBANIA s’inscrit pleinement dans le thème de la conférence. L’article rédigé et présenté à cette conférence décrit d’une part le protocole d’acquisition mis en place pour la numérisation du plan-relief de Strasbourg et, d’autre part, la chaîne de traitements mise en place pour l’extraction automatique d’éléments de toits à partir de nuages de points en vue de la modélisation 3D paramétrique des îlots urbains.

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Réalisation de la numérisation du plan-relief de Strasbourg

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La société INGEO a réalisé la campagne du numérisation. Voici les différentes étapes de cette campagne. 1. Préparation de la mission Le plan-relief de Strasbourg a une surface d’environ 72m² (12mx6m). Le plan-relief est ceinturé par de grandes cloisons vitrées … Continuer la lecture

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Programmation de la campagne de numérisation

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