STAGE - Recalage de modèles 3D pour le service de Multi-MNS H/F

En bref

Le service multi-MNS a pour objectif de produire des séries temporelles de Modèles Numériques de Surface (MNS) à partir d’images stéréoscopiques SPOT, Pléiades HR et CO3D. L’objectif du stage est d’étudier l’apport du logiciel xDEM pour le recalage des MNS produits par le service multi-MNS.

Contexte

Le service multi-MNS a pour objectif de produire des séries temporelles de Modèles Numériques de Surface (MNS) à partir d’images stéréoscopiques : SPOT, Pléiades HR et CO3D. Ces séries peuvent permettre, par exemple, de suivre l’évolution d’un glacier au cours de plusieurs années.

Pour produire ces MNS, les différentes étapes du service multi-MNS sont les suivantes :

• Recaler toute la pile d’images – les images sont alignées entre elles à l’aide du logiciel PANDORA2D ( Welcome to Pandora2D’s documentation! - Pandora2D documentation )
• Produire les MNS pour chaque paire – une fois que toutes les images sont recalées, le logiciel CARS ( CARS, a satellite multi view stereo pipeline - CARS Documentation ) produit un MNS pour chaque paire d’images stéréoscopiques

Dans certains cas, notamment lors de variations saisonnières (neige, végétation), les pixels peuvent être très différents rendant compliqué le recalage d’images par PANDORA2D. Dans ce cas, on peut recaler les MNS après leur génération. Le logiciel xDEM ( Where to start? - xDEM ) propose des outils de coregistration de modèles 3D, permettant de recaler les MNS produits par CARS et de garantir la cohérence des séries temporelles.

Objectifs du stage

Évaluer, selon différents scénarios, l’impact de la coregistration :

• Avant la production des MNS – le recalage intervient sur les images avant de lancer CARS (avec PANDORA2D)
• Après la production des MNS – le recalage s’applique aux modèles 3D déjà générés (avec xDEM)
• Combinaison des deux – les deux phases de recalage sont appliquées successivement (PANDORA2D et xDEM)

L’étude visera à déterminer quelle(s) approche(s) minimise(nt) les imprécisions spatiales tout en garantissant la cohérence des séries temporelles.

Le/La stagiaire devra

• Prendre en main les outils CNES.
• Concevoir et implémenter une chaine de traitement automatique capable d’appliquer les différentes stratégies de recalage.
• Réaliser une analyse comparative de chaque approche en intégrant des cas d’études variés.

Les livrables sont les suivants

• Une chaine automatique fonctionnelle et bien documentée.
• Rapport technique contenant les résultats de l’analyse comparative.

Mots-clés

Modèle Numérique de Surface (MNS), Coregistration, Séries temporelles, Python, Télédétection

Le stage pourrait débuter en Février 2027.

*En tant qu'EPIC, le CNES applique un principe de neutralité (notamment politique et religieux) à l'ensemble de ses collaborateurs