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Développement d'une méthode axée sur l'automatisation des données brutes et traitées issues de drone

Authors: Poulain, Sylvain; Barde, Julien;

Développement d'une méthode axée sur l'automatisation des données brutes et traitées issues de drone

Abstract

Développement d'une méthode axée sur l'automatisation des données brutes et traitées issues de drone L'acquisition de données drone à but cartographique est éprouvée dans les sphères privées, publiques et scientifiques. Les acquisitions permettent d'obtenir rapidement de la donnée précise, détaillée et de bonne qualité à moindre coût. Si l'achat d'un drone est aujourd'hui abordable, d'autres aspects comme le stockage, le traitement et la diffusion des données requièrent des ressources additionnelles (matériel et connaissance), sans oublier l'adaptation continue aux réglementations. Dans le cadre du projet G2OI (Grand observatoire de l'océan Indien) mis en œuvre par l'IRD et financé par l'Union européenne, nous avons développé un ensemble d'outils et de procédures pour améliorer et rendre accessibles les étapes de stockage, traitement et de diffusion des données obtenues par drone. Cette méthode permet aux utilisateurs d'optimiser et valoriser leurs prises de vues photographiques drone sans connaissance approfondie en photogrammétrie ou informatique. Nous proposons ainsi de présenter cette méthode qui vise à rendre accessibles, lisibles et pérennes les données. Le concept repose, dans un environnement client/serveur, sur des outils abordables et praticables allant de la carte SD issue du support d'acquisition (drone) vers de la donnée traitée ainsi que leurs diffusions sur des infrastructures de données spatiales et un stockage pérenne avec un DOI (Digital Object Identifier) sur 25 ans. Les DOI favorisent la traçabilité des données grâce à un lien pérenne, l'identification des versions tout en solutionnant les soucis de liens cassés. A l'IRD, à travers le projet, cette méthodologie a été mise en oeuvre au niveau régional dans le cadre de missions dans le sud-ouest de l'océan Indien et plus particulièrement aux Seychelles, Madagascar, Mayotte, Comores ainsi que La Réunion. Ainsi, un script a été élaboré, dans un premier temps, à partir de données images drone et un fichier texte minimaliste décrivant quelques métadonnées. Ce script permet d'extraire d'autres métadonnées telles que l'emprise de la zone, la position gps des images incluant les prévisualisations de miniatures, la hauteur de vol, la météo entre autres. Ces informations sont générées en format image (miniature des images) et SIG (Geopackage), un tableur et un fichier de configuration permettent de créer une fiche de métadonnées en format XML ISO19115. Par la suite, ces données et métadonnées dites brutes sont publiées avec un DOI dans Zenodo (plateforme du CERN) grâce à geoflow dans une première version. Les données sont ensuite traitées par opendronemap (pile logicielle de photogrammétrie opensource) grâce à l'API (protocole permettant de discuter sans interface) en y associant la configuration du calcul (dans un concept de science reproductible). Une fois le calcul réalisé, les données peuvent être automatiquement poussées dans openaerialmap (hébergement de données drone utilisée par HOTOSM en cas de situation de crise type cyclone, tremblement de terre, …), permettant d'obtenir un protocole WMS sur la donnée. Nous reprenons également les résultats pour publier dans une deuxième version sur Zenodo mais aussi dans des infrastructures de données spatiales (geonetwork / geoserver / geonode). Cette méthode opensource s'appuie sur des outils opensource. Grâce à cette méthode, un utilisateur peut traiter et diffuser ses données sans être un spécialiste en photogrammétrie.

Keywords

DroneMD, rapport, métadonnées, Grand observatoire de l'océan Indien, metadata, automatisation, drone, pdf, G2OI, génération

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