Brevet FR2978276A1 — publié le 20130125

PROCEDE DE MODELISATION DE BATIMENTS A PARTIR D'UNE IMAGE GEOREFERENCEE La présente invention concerne un procédé de modélisation d'objets réels, en particulier de bâtiments, à partir d'une image référencée géographiquement. Elle s'applique notamment à la télédétection, la géographie numérique, à la constitution de bases de données 3D urbaines ou leur mise à jour. L'élaboration d'une base de données 3D pour modéliser une zone urbaine implique généralement une phase d'extraction manuelle ou automatique du bâti à partir d'une ou de plusieurs images aériennes ou spatiales de la zone à modéliser. Les images utilisées pour cette modélisation peuvent être issues de divers capteurs d'observation : un appareil photographique classique, un capteur d'image embarqué sur un aéronef ou un satellite d'observation. En outre, le domaine spectral de prise de vue peut varier : domaine de la lumière visible, infrarouge, multispectral ou hyperspectral, radar, lidar, par exemple. De plus, les images sont référencées géographiquement, autrement dit géoréférencées, c'est-à-dire qu'elles sont associées à des métadonnées comprenant une fonction de correspondance entre la surface terrestre observée, espace désigné par l'expression « espace terrain » et les pixels de l'image, espace désigné par l'expression « espace image ». Cette fonction, notée fe1,...,on(X,Y,Z), est une traduction des caractéristiques physiques du capteur utilisé pour la prise de vue ; elle fait ainsi correspondre aux coordonnées géographiques de tout point de la zone observée, un pixel de l'image. En d'autres termes, c'est un modèle paramétrique dont les paramètres e1,...,An comprennent au moins les caractéristiques physiques du capteur (taille de matrices réceptrices, distance focale si pertinente, ...) et la position et l'orientation du capteur au moment de la prise de vue : on appelle alors cette fonction un modèle physique de la prise de vue. Ces types de modèle sont par exemple : le modèle conique représentant la prise de vue classique d'un appareil photo à plan focal : il correspond à une matrice de récepteurs (CCD pour Charge-Coupled Device, ou CMOS pour Complementary metal oxide semi-conductor) ; ^ le modèle « pushbroom » où les récepteurs sont organisés le long d'une barrette unidimensionnelle ; ^ le modèle « Whiskbroom » où le récepteur est réduit à une cellule dont le mouvement rapide permet de former une image ; ^ le modèle « SAR » (Synthetic Aperture Radar) issu d'un post-traitement mathématique par le processeur SAR des réflexions électromagnétiques d'un signal radar incident dans une bande de fréquence donnée. Dans d'autres cas, cette fonction peut se résumer à une fonction mathématique très générale ayant la plupart du temps des propriétés d'approximateur universel dont les paramètres n'ont pas de signification physique particulière. On parle alors de modèle de remplacement. Des exemples répandus de ces types de modèle sont : ^ Les modèles polynôme, ^ Les modèles RPCs qui sont des quotients de polynômes (Rational Polynom Coefficients) ^ Les modèles « grille » où la fonction est linéaire par morceaux par interpolation des valeurs aux noeuds d'une grille. On peut séparer les méthodes d'extraction des bâtiments en deux grandes catégories : la technique de stéréoscopie, dans laquelle plusieurs images géoréférencées issues de points de vue différents sont utilisées conjointement pour extraire le relief, et la technique de monoscopie, qui s'appuie, d'une part, sur une seule image affectée d'un angle de parallaxe permettant de reconstituer la hauteur des objets représentés, et d'autre part sur la donnée d'altitude de l'objet considéré, généralement fournie par un modèle M de la surface terrestre qui contient, pour tout point P du terrain, la coordonnée altimétrique Z en fonction des coordonnées planimétriques X et Y. II s'exprime de la manière suivante : Z = M(X,Y) , où Z est la coordonnée altimétrique d'un point P du terrain ; et X et Y sont les coordonnées planimétriques de ce point P. Le modèle M de la surface terrestre est par exemple un modèle numérique de surface (MNS) ou un modèle numérique d'élévation (MNE), ces deux modèles donnant des informations de relief relatives au sursol. En variante, il s'agit d'un modèle numérique de terrain (MNT) qui donne des informations de relief relatives au sol nu. L'extraction en monoscopie peut être réalisée manuellement, automatiquement ou selon une combinaison d'actions manuelles et de procédés automatisés. Lorsque l'extraction est manuelle, des moyens d'affichage, par exemple un écran, sont utilisés pour permettre à un opérateur de saisir directement sur ces moyens d'affichage les bâtiments à l'aide d'une souris ou de moyens similaires. En règle générale, cette saisie permet d'obtenir des modèles de bonne qualité sur des images optiques, mais elle s'avère fastidieuse et coûteuse. De plus, certains types d'images comme les images de type SAR (acronyme anglo-saxon pour « Synthetic Aperture Radar» ou radar à synthèse d'ouverture) sont très difficiles à interpréter pour un opérateur humain, ce qui complique la saisie des bâtiments, nécessite des opérateurs formés spécifiquement à ce type d'image, et augmente en conséquence les coûts de modélisation. Certaines techniques automatiques ont été proposées pour accélérer l'extraction. On peut citer notamment la méthode décrite dans le brevet américain publié sous le numéro US7733342. Cette méthode exploite les ombres portées des bâtiments pour en déduire leur hauteur. Toutefois, cette méthode comporte plusieurs limites. D'une part, elle permet de ne déterminer que la hauteur d'un bâtiment, et ne résout donc pas le problème de la détermination de son emprise au sol. D'autre part, cette méthode est tributaire des conditions de prise de vue et notamment de la présence d'un éclairement suffisant pour créer des ombres. De plus, elle ne fonctionne qu'avec des images optiques, et ne permet donc pas d'extraction à partir des images de type SAR. D'autres techniques sont basées sur l'extraction préalable de primitives élémentaires telles que des segments. Une fois qu'un ensemble de segments a été constitué, des algorithmes de reconstitution des objets sont exécutés pour associer les segments entre eux et ainsi former les bâtiments. Cependant, ces techniques sont sujettes à de nombreuses erreurs, notamment à cause des imperfections dans les détections de contours. Elles nécessitent un paramétrage complexe impliquant de nombreux seuils à fixer préalablement à l'exécution de l'algorithme. En outre, un jeu de paramètres aboutissant à des résultats satisfaisant pour une image donnée peut s'avérer totalement inadapté à d'autres images ; ce problème est encore accru pour les images de type SAR. Par conséquent, ces algorithmes à base de segmentation manquent de robustesse. Un but de l'invention est de proposer une méthode robuste et au moins partiellement automatisée d'extraction monoscopique d'un ou de plusieurs objets présents sur la surface terrestre et compris dans une image issue d'une prise de vue par un capteur aérien ou spatial. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de modélisation d'un objet réel représenté dans une image de la surface terrestre, l'image étant référencée géographiquement et produite par un capteur aérien ou spatial associé à un modèle physique de prise de vue, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend au moins les étapes suivantes : ^ choisir un modèle paramétrique de la surface externe dudit objet réel; ^ pour plusieurs jeux de paramètres dudit modèle : o projeter le modèle paramétré dans l'image en appliquant le 15 modèle physique de prise de vue; o évaluer l'adéquation entre le modèle projeté et les caractéristiques radiométriques de l'image ; ^ déterminer les paramètres du modèle pour lesquels l'adéquation est la meilleure, ledit objet étant modélisé avec ces paramètres. 20 Contrairement aux méthodes classiques qui tentent de reconstituer des objets, par exemple des bâtiments, à partir de l'extraction de primitives de bas niveau telles que des segments par exemple, le procédé selon l'invention procède selon un mode hypothèse-réfutation en partant de primitives de haut niveau, c'est-à-dire de modèles représentant des objets 25 réels tels que des bâtiments. Le procédé selon l'invention permet ainsi de limiter les erreurs souvent rencontrées dans les méthodes classiques, sujettes au bruit, à la nature de l'image, aux caractéristiques radiométriques de l'image elle-même, et au paramétrage de la méthode. Le procédé selon l'invention ne requiert pas la définition d'une multitude de seuils, 30 particulièrement difficile à ajuster, et dont les valeurs optimales dépendent généralement de l'image à traiter. Selon une mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention, tant que les paramètres correspondant à la meilleure adéquation entre le modèle projeté et l'image n'ont pas été déterminés, on modifie les 35 paramètres, on projette le modèle paramétré dans l'espace image, et on réévalue l'adéquation entre le modèle projeté et les caractéristiques radiométriques de l'image. Le premier jeu de paramètres testé peut être tiré aléatoirement. Selon une mise en oeuvre du procédé de modélisation selon 5 l'invention, chacun des paramètres est tiré aléatoirement selon une loi uniforme dans son domaine de définition. Selon une mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention, lors de l'étape d'évaluation de l'adéquation entre le modèle projeté et l'image, on évalue l'homogénéité radiométrique des zones 10 correspondant aux faces du modèle projeté dans l'image. Cette étape permet de tenir compte du fait qu'en règle générale, une face de bâtiment vue d'un capteur aérien ou spatial est relativement homogène et se différentie radiométriquement des autres faces de ce bâtiment. Selon une mise en oeuvre du procédé de modélisation selon 15 l'invention, lors de l'étape d'évaluation de l'adéquation entre le modèle projeté et l'image, on évalue l'adéquation des contours du modèle projeté dans l'image avec les transitions radiométriques de l'image. Cette étape permet d'exploiter le caractère relativement précis de la représentation des contours de bâtiments dans l'image. 20 Selon une mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention, dans un premier temps, on modifie les paramètres initiaux jusqu'à obtenir une adéquation optimale entre l'homogénéité radiométrique des zones correspondant aux faces du modèle projeté dans l'image, et dans un deuxième temps, on modifie les paramètres conduisant à ladite adéquation 25 optimale d'homogénéité radiométrique jusqu'à obtenir une adéquation optimale des contours du modèle projeté dans l'image avec les transitions radiométriques de l'image. Cette méthode en deux temps permet de s'approcher approximativement du jeu de paramètre optimal en utilisant le critère d'homogénéité radiométrique, moins précis, mais plus lisse, puis de 30 déterminer avec précision les paramètres optimaux en utilisant le critère fondé sur les contours, plus irrégulier, mais plus précis. Selon une mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention, les critères d'évaluation de l'adéquation entre le modèle projeté et l'image sont choisis en fonction du type de capteur utilisé pour produire 35 l'image. L'adaptation des critères d'appariement aux différents types d'image, permet d'appliquer le procédé indifféremment sur tous les types d'images pour lesquels des critères ont été préalablement définis. Selon une mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention, l'objet réel à modéliser est un bâtiment, les paramètres de modélisation comprenant au moins un paramètre parmi les suivants : la longueur du bâtiment, la largeur du bâtiment, la hauteur du bâtiment, la longitude du centre de gravité de l'emprise au sol du bâtiment, la latitude du centre de gravité de l'emprise au sol du bâtiment, l'angle azimut d'orientation du bâtiment par rapport au nord géographique. Chacun de ces paramètres est associé à un domaine de définition qui lui est propre. Selon une mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention, l'altitude du modèle de l'objet réel à projeter est, avant l'étape de projection, considérée comme étant au niveau d'un modèle numérique du terrain correspondant à la zone géographique observée dans l'image. Cette contrainte permet de prédéterminer la composante d'altitude. Selon une mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention dans laquelle l'image est issue d'un capteur optique, l'instant auquel l'image a été prise étant connu, ^ on modélise la forme de l'ombre produite par le modèle paramétré de 20 l'objet réel, ^ on projette l'ombre de ce modèle dans l'image en utilisant des données d'éphéméride correspondant à l'instant auquel l'image a été prise, ^ on évalue l'adéquation de l'ombre avec les caractéristiques 25 radiométriques de l'image. L'invention a également pour objet un procédé de modélisation de plusieurs objets réels représentés dans une image référencée géographiquement de la surface terrestre, l'image étant produite par un capteur aérien ou spatial, dans lequel on exécute l'étape de choix du modèle 30 paramétrique telle que décrite plus haut, puis dans lequel on définit, pour un sous-ensemble de paramètres, plusieurs domaines de définition distincts, avant d'exécuter les étapes telles que décrites plus haut de projection, d'évaluation de l'adéquation entre le modèle projeté et l'image, et de détermination des paramètres optimaux sur chacun des domaines de 35 définition définis précédemment. Selon une mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention, le procédé étant mis en oeuvre par un logiciel exécuté sur un système de calcul pourvu de moyens d'affichage et d'interaction avec un utilisateur, dans lequel, après l'étape de choix du modèle paramétrique telle que décrite plus haut, un utilisateur définit en utilisant les moyens d'interaction, un domaine de définition pour un sous-ensemble de paramètres, avant d'exécuter les étapes de projection, d'évaluation de l'adéquation entre le modèle projeté et l'image, et de détermination des paramètres optimaux sur le domaine de définition défini précédemment par l'utilisateur. L'invention a également pour objet un procédé de détection de changements entre deux images d'une même zone géographique prise à deux instants différents, le procédé comprenant une première étape d'exécution du procédé de modélisation indépendamment sur chacune des deux images, et une deuxième étape de comparaison des modèles obtenus à l'issue de la première étape. L'invention a également pour objet un système de modélisation d'un objet réel représenté dans une image de la surface terrestre, l'image étant référencée géographiquement et produite par un capteur aérien ou spatial, caractérisé en ce que le système comprend au moins une machine de calcul configurée pour exécuter le procédé de modélisation tel que décrit plus haut. D'autres caractéristiques apparaîtront à la lecture de la description 25 détaillée donnée à titre d'exemple et non limitative qui suit faite en regard de dessins annexés qui représentent : la figure 1, un schéma illustrant les étapes d'une première mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention ; la figure 2, un schéma illustrant les étapes d'une deuxième mise en 30 oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention ; la figure 3, un schéma illustrant les étapes d'une troisième mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention ; la figure 4, un schéma illustrant les étapes d'un procédé de détection de changement selon l'invention ; la figure 5a, un graphique montrant l'évolution de la valeur des critères d'adéquation en fonction d'un paramètre du modèle de bâtiment, pour une image optique ; la figure 5b, un graphique montrant l'évolution de la valeur des critères d'adéquation en fonction d'un paramètre du modèle de bâtiment, pour une image SAR. Les exemples présentés par la suite sont appliqués à la modélisation de bâtiments, mais le procédé selon l'invention peut être appliqué à la modélisation de tout objet réel dont les dimensions sont suffisamment importantes pour apparaître sur l'image. La figure 1 illustre les étapes d'une première mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention. Le procédé est exécuté sur une image géoréférencée issue d'un capteur embarqué sur un aéronef ou un satellite. Le modèle de prise de vue de l'image géoréférencée peut être représenté par une fonction paramétrée, notée foi,...,on(X,Y,Z), faisant correspondre une coordonnée 3D de l'espace terrain avec une coordonnée 2D sur l'image: (Xterrain, ~errainZterrain) = (colonneimage, ligneimage) où les paramètres 01, ..., 0n dépendent des caractéristiques physiques du 20 capteur. Le procédé ne peut être exécuté que si l'image n'est pas orthorectifiée, autrement dit, si la fonction f vérifie que Vf (0' '0°) n'est pas az identiquement nulle. Le procédé peut être exécuté sur une machine de calcul tel qu'un ordinateur. 25 Selon une première étape 101, en prenant l'hypothèse que l'on recherche un bâtiment dont la forme approximative est connue, un modèle paramétrique de bâtiment est choisi. Ce modèle correspond à un ensemble de N paramètres permettant de définir la surface externe du bâtiment recherché. Cet ensemble de paramètres - dont les valeurs sont à 30 déterminer par le procédé selon l'invention - définit ainsi un ensemble de bâtiments « virtuels » dont on cherche à déterminer s'ils sont réellement présents dans l'image. Par exemple la surface externe d'un bâtiment de forme parallélépipédique peut être défini par les paramètres suivants : la latitude du centre de gravité de l'emprise au sol du bâtiment, la longitude du centre de gravité de l'emprise au sol du bâtiment, l'angle d'orientation du bâtiment par rapport au nord géographique, la largeur du bâtiment, la longueur du bâtiment, la hauteur du bâtiment. Un autre jeu de paramètres sera utilisé pour définir les bâtiments pourvus d'un toit à deux pans par exemple. Dans l'exemple, l'altitude du bâtiment est connue à l'avance car il est considéré que l'on dispose d'un modèle numérique de terrain (MNT) sur la zone de modélisation. Le bâtiment est ainsi réputé construit à l'altitude correspondant au niveau du MNT aux latitude et longitude considérées. Le procédé selon l'invention permet de déterminer la valeur de chacun de ces paramètres. Selon une deuxième étape 102, les paramètres sont fixés à certaines valeurs. Autrement dit, une hypothèse de bâtiment est choisie. Chaque paramètre peut prendre une valeur dans une plage prédéfinie (domaine de définition). Par exemple, la latitude et la longitude sont restreintes à la zone géographique dans laquelle le bâtiment est recherché. Ainsi, lors de la deuxième étape 102, la valeur de chaque paramètre est choisie dans son domaine de définition, lequel est préalablement établi, de préférence en fonction de connaissances a priori du terrain. Dans les cas où la valeur d'un paramètre est déjà connue, le domaine de définition correspondant à ce paramètre est restreint à cette seule valeur. Cela permet de réduire l'espace des possibilités et ainsi de converger plus rapidement vers les hypothèses justes. Dans le cas particulier où tous les paramètres du modèle de bâtiment sont fixés, l'exécution du procédé revient à effectuer un test pour déterminer si un bâtiment dont la forme est connue à l'avance est bien présent dans l'image à l'endroit prévu. Avantageusement, une méthode stochastique est appliquée : des candidats possibles sont choisis au hasard parmi tous les bâtiments admissibles en choisissant les paramètres selon une loi uniforme dans leur domaine de définition. Aussi, lors de la deuxième étape 102, un tirage aléatoire est effectué selon des lois uniformes des paramètres du modèle de bâtiment recherché. Comme expliqué plus loin lors de la quatrième étape 104, ce tirage aléatoire fait partie d'une heuristique visant à restreindre l'espace des hypothèses de bâtiment à tester. Ensuite, lors des exécutions ultérieures de la deuxième étape 102, ces paramètres sont localement optimisés en fonction de critères 5 d'adéquation de l'hypothèse à l'image (cf. quatrième étape 104). Dans une troisième étape 103, l'hypothèse de bâtiment choisie lors de la deuxième étape 102 est projetée dans l'espace image 111 en appliquant la fonction de transformation foi, ..,en propre au capteur de prise de 10 vue 112. Autrement dit, les coordonnées image de l'hypothèse de bâtiment sont calculées. Cette opération permet de « dessiner » dans l'image le bâtiment comme s'il avait été imagé par le capteur s'il avait été effectivement présent sur le terrain au moment de la prise de l'image. La projection du modèle 3D est effectuée de telle sorte que les faces cachées du bâtiment 15 sont éliminées, les différentes régions correspondant aux faces du bâtiment et à son ombre sont étiquetées (par exemple les zones correspondant au toit, aux murs sont différenciées), et les « bords » de l'image sont identifiés (par exemple l'écho double est différencié de l'écho simple). 20 Dans une quatrième étape 104, l'adéquation de l'hypothèse de bâtiment projetée dans l'espace image avec les caractéristiques radiométriques de l'image est évaluée. Dans la mise en ceuvre décrite, deux critères d'évaluation de cette adéquation sont pris en compte. Le premier critère quantifie l'homogénéité 25 radiométrique des différentes régions constitutives de l'hypothèse projetée dans l'espace image. Le second critère quantifie l'adéquation des contours de cette hypothèse projetée avec les contours présents dans l'image. Un parcours exhaustif de l'ensemble des hypothèses possibles serait très coûteux en temps de calcul. Afin d'éviter un parcours trop coûteux 30 de l'espace des modèles 3D, une heuristique a été mise en ceuvre pour obtenir des temps de calcul proches du temps réel opérateur. Cette heuristique vise à d'abord optimiser les critères fondés sur l'homogénéité des régions, puis à affiner la recherche avec les critères concernant les contours. Notons PI (b) la signature du bâtiment en projetant le bâtiment b dans l'image I. La signature peut être décrite de façon équivalente par un ensemble de régions ou comme un ensemble de segments : PI(b)={R;,i=1...N }=~S., ,j=1...M } Le premier critère, noté Crégion, quantifie l'homogénéité spatiale des régions de la signature en calculant à partir du modèle de bruit caractéristique du capteur la log-vraisemblance généralisée des valeurs radiométriques des pixels de ces régions. La log-vraisemblance généralisée des valeurs radiométriques des pixels à l'intérieur d'une région R; peut s'écrire comme suit sous l'hypothèse d'indépendance statistique : 1, =1(R, S2 ) = E ln p(l(k S2t ) keR; où I(k) est la radiométrie du pixel k de l'image 1 et p représente la distribution statistique du bruit de l'image, loi entièrement décrite par le vecteur de paramètres ai dont l'estimation est effectuée par maximisation de la vraisemblance. Le critère d'homogénéité des régions Crégion est alors calculé comme la somme des log-vraisemblances généralisées de chacune des régions de la signature : N Crée, (PI (b)) = lo + l; i=1 où lo représente la log-vraisemblance généralisée d'une région Ro qui 20 entoure le bâtiment. La région Ro peut être définie comme la boite englobante (pavé de l'image englobant) de l'ensemble des projections des bâtiments du domaine de définition considéré a priori. Ro est fixée. Le second critère, noté Csegment, considéré dans l'optimisation locale fondée sur l'approche segment qui consiste en le calcul du ratio r(Si) 25 ou différence d(Si) (dépendant de la nature additive ou multiplicative du bruit des images) des valeurs médianes de la radiométrie à l'intérieur de voisinages situés de chaque côté des segments Si de la signature. Ce critère Csegment est défini comme la conjonction des scores calculés pour chaque segment, par l'intermédiaire d'une moyenne géométrique comme 30 Suit : segment I M_ I M C (P (b)) = ~L'r(S' ) dans le cas d'un bruit multiplicatif, Csegment (PI ((b» M_ I M d(S. ')dans le cas d'un bruit additif. Avantageusement, le procédé de modélisation selon l'invention adapte cette quatrième étape 104 en fonction du type d'image traitée afin que le procédé puisse fonctionner sur tous les types d'image. Aussi, dans l'exemple, le bruit additif gaussien est utilisé dans les images optiques et le modèle gamma est utilisé dans le cas du SAR. Une illustration des variations des critères Crégion et Csegment est présentée en figure 5a (image optique) et 5b (image SAR), dans le cas d'un bâtiment donné, le seul paramètre hauteur du bâtiment étant variable et tous les autres paramètres étant fixés. Le premier critère Crégion fondé sur l'homogénéité des régions est beaucoup plus lisse comme l'indiquent les variations présentées sur la figure ci-dessus (courbes en traits pleins), mais possède des bassins d'attraction plus larges que les bassins du deuxième critère Csegment fondé sur les segments (courbes en pointillées). Dans une cinquième étape 105, un test est exécuté pour déterminer si une autre hypothèse de bâtiment doit être testée, autrement dit, si un autre jeu de paramètres doit être appliqué au modèle de bâtiment, conformément à la deuxième étape 102. Dans l'exemple, si les critères d'adéquation utilisés lors de la quatrième étape 104 ont convergé vers des valeurs optimales, alors la sixième étape 106, décrite plus loin, est exécutée. Dans le cas contraire, un nouveau cycle comprenant la deuxième étape 102, troisième étape 103 et quatrième étape 104 est exécuté. Dans une mise en oeuvre où toutes les hypothèses seraient 25 testées de manière exhaustive, le résultat du test 105 serait positif tant que les N-uplets n'auraient pas encore été testés. Dans une sixième étape 106, le procédé effectue une sélection de la ou des hypothèses de bâtiments considérées comme correctes. En 30 d'autres termes, si certains modèles de bâtiments projetés étaient en adéquation avec l'image selon les critères évalués lors de la quatrième étape 104, alors ces modèles sont considérés comme modélisant des bâtiments réellement présents sur l'image. Selon une mise en ceuvre du procédé selon l'invention, seule une 35 occurrence du modèle paramétré de bâtiment est recherchée dans l'image. Dans ce cas, un seul bâtiment est extrait de l'image ; il s'agit du bâtiment correspondant à l'hypothèse dont l'adéquation avec la radiométrie de l'image est la meilleure. Selon une autre mise en oeuvre du procédé selon l'invention, des seuils d'adéquation minimaux sont choisis pour chacun des critères d'adéquation et toutes les hypothèses correspondant à des maxima de ces critères qui dépassent les seuils sont considérées comme des bâtiments réels. Si aucun jeu de paramètres ne permet d'obtenir un niveau d'adéquation supérieur aux seuils, alors il est considéré que le bâtiment recherché n'est pas dans l'image. Plusieurs bâtiments peuvent ainsi être trouvés dans l'image à partir d'un seul modèle paramétrique. Par exemple, s'il est choisi de rechercher une maison dont l'emprise au sol est rectangulaire et qui comprend un toit à deux pans et que l'image comprend un lotissement comportant plusieurs pavillons de dimensions et d'orientations différentes, mais comprenant tous une emprise rectangulaire et un toit à deux pans, alors le procédé selon l'invention modélisera chacun des pavillons du lotissement. En résumé, le procédé de modélisation de la figure 1 exécute les étapes suivantes : ^ choisir un modèle paramétrique 3D de bâtiment (première étape 101); ^ tirer aléatoirement selon des lois uniformes les paramètres du modèle 3D (deuxième étape 102) ; ^ projeter le bâtiment candidat dans l'image 111 à l'aide du modèle de prise de vue 112 pour former la signature du bâtiment (troisième étape 25 103) ^ optimisation à partir du critère région à partir de ces paramètres initiaux (tirés au hasard à partir d'une loi uniforme), puis ^ optimisation à partir du critère fondé sur les segments à partir de la première optimisation (quatrième étape 104, cinquième étape 105 et 30 deuxième étape 102) ; ^ déterminer les paramètres conduisant à la meilleure adéquation (sixième étape 106). Ce procédé de génération-optimisation peut être itéré selon un procédé de type Monte Carlo. Les tirages Monte Carlo sont répétés afin de rendre plus 35 robustes les optimisations mais un nombre relativement faible de tirages s'avère suffisant. L'algorithme d'optimisation utilisé peut être une classique descente de gradient avec recherche linéaire, où le vecteur gradient est calculé par simples différences finies. La figure 2 illustre les étapes d'une deuxième mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention, dans laquelle un utilisateur intervient pour restreindre la combinatoire impliquée par le procédé. En effet, l'espace des hypothèses peut être important puisqu'il s'étend sur le produit cartésien de tous les domaines de définitions associés à chacun des paramètres du modèle. Le fait de restreindre le domaine de définition d'un ou de plusieurs paramètres, voire de fixer la valeur de ces paramètres permet d'accélérer l'exécution du procédé. Par exemple, au lieu de prendre en compte l'hypothèse selon laquelle la hauteur des bâtiments peut être comprise entre 3 et 40m, l'hypothèse plus restrictive selon laquelle la hauteur des bâtiments est comprise entre 3m et 10m sera considérée. Le procédé peut être exécuté sur une machine de calcul tel qu'un ordinateur pourvu d'un écran sur lequel l'utilisateur peut visualiser l'image. Ainsi, cet utilisateur peut, en quelques opérations élémentaires, limiter l'espace de recherche en tenant compte de sa connaissance de l'image. Par exemple, il peut exclure les zones géographiques dans lesquelles il n'y a pas de bâtiments en détourant sur l'écran les zones pertinentes via des moyens de saisi tel qu'une souris. Cette étape 201 de restriction des domaines de définition des paramètres peut être exécutée entre la première étape 101 et la deuxième 25 étape 102 décrite en figure 1. La figure 3 illustre les étapes d'une troisième mise en oeuvre du procédé de modélisation selon l'invention. Selon cette mise en oeuvre, plusieurs domaines de définitions distincts 301 sont établis pour un sous- 30 ensemble de paramètres du modèle paramétrique choisi lors de la première étape 101, puis les deuxième, troisième, quatrième, cinquième et sixième étapes 102, 103, 104, 105, 106 sont exécutées successivement pour chacun de ces domaines de définitions distincts. Par exemple, si deux bâtiments sont recherchés dans une image, le premier bâtiment étant situé dans une 35 première zone de l'image, et le deuxième bâtiment étant situé dans une deuxième zone de l'image, deux domaines de définitions distincts sont créés, chacun de ces domaines de définition couvrant des latitudes et longitudes adaptées aux zones de recherche. Les domaines de définitions peuvent être créés manuellement, conformément à la description de la figure 2. La figure 4 illustre les étapes d'un procédé de détection de changements selon l'invention. Ce procédé peut être utilisé pour comparer deux images d'une même zone géographique prises à des instants différents, par exemple deux images d'une même zone urbaine prises à un an d'intervalle. Il permet notamment de détecter les bâtiments qui ont été détruits, construits ou modifiés. Dans l'exemple décrit en regard de la figure 4, deux images sont comparées. Dans un premier temps 401, un procédé de modélisation est exécuté indépendamment sur chacune des deux images. Le procédé de modélisation est, par exemple, le procédé tel que décrit plus haut en regard des figures 1 à 3. A l'issue de cette étape, deux modèles 3D 411, 412 sont produits, un modèle correspondant à chaque image. Dans un deuxième temps 402, les deux modèles 3D 411, 412 sont comparés. Pour cela, une distance mathématique peut être créée pour mesurer les différences entre deux objets présents dans chacun des modèles. Avantageusement, un seuil est également choisi afin de distinguer les différences qui correspondent à de réelles modifications sur le terrain et celles qui ne sont dues qu'aux imprécisions dans la modélisation des objets. Ce seuil pourra en outre être ajusté en fonction des métadonnées associées aux images fournies en entrée. Par exemple, si les deux images sont prises avec des points de vue très différents, le seuil peut être relevé pour éviter de détecter de fausses différences. Selon une autre mise en oeuvre du procédé de détection de changements, le procédé est d'abord exécuté sur une image, puis les modèles de bâtiment extrait de cette image sont projetés dans la seconde image. L'adéquation entre ces projections et les caractéristiques radiométriques de la seconde image est ensuite testée. Un avantage du procédé de détection de changements selon l'invention est qu'il permet de comparer deux images de types différents (exemple : une image panchromatique avec une image multispectrale), contrairement aux méthodes classiques basées sur des comparaisons radiométriques entre deux images optiques, par exemple. Un avantage du procédé de modélisation selon l'invention est qu'il prend des hypothèses minimales sur la nature radiométrique et géométrique des images, ce qui permet d'obtenir des résultats satisfaisants sur des types d'image très divers. Le procédé de modélisation selon l'invention peut également être mis en oeuvre indépendamment sur plusieurs images représentant la même ~o zone géographique, puis les résultats de modélisation obtenus pour chacune des images peuvent être combinés pour améliorer la fiabilité ou la précision de la modélisation. REVENDICATIONS1. Procédé de modélisation d'un objet réel représenté dans une image de la surface terrestre, l'image étant référencée géographiquement et produite par un capteur aérien ou spatial associé à un modèle physique de prise de vue, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend au moins les étapes suivantes : ^ choisir un modèle paramétrique de la surface externe dudit objet réel (101); ^ pour plusieurs jeux de paramètres dudit modèle : o projeter (103) le modèle paramétré dans l'image en appliquant le modèle physique de prise de vue; o évaluer l'adéquation (104) entre le modèle projeté et les caractéristiques radiométriques de l'image ; ^ déterminer les paramètres du modèle pour lesquels l'adéquation est la meilleure (106), pour modéliser ledit objet avec ces paramètres. 2. Procédé de modélisation selon la revendication 1, dans lequel tant que les paramètres correspondant à la meilleure adéquation entre le modèle projeté et l'image n'ont pas été déterminés (105), on modifie les paramètres (102), on projette le modèle paramétré dans l'espace image (103), et on réévalue l'adéquation (104) entre le modèle projeté et les caractéristiques radiométriques de l'image. 3. Procédé de modélisation selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le premier jeu de paramètres testé est tiré aléatoirement. 4. Procédé de modélisation selon la revendication 3, dans lequel chacun des paramètres est tiré aléatoirement selon une loi uniforme dans son domaine de définition. 5. Procédé de modélisation selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel lors de l'étape d'évaluation de l'adéquation entre le modèle projeté et l'image (104), on évalue l'homogénéitéradiométrique des zones correspondant aux faces du modèle projeté dans l'image. 6. Procédé de modélisation selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel lors de l'étape d'évaluation de l'adéquation entre le modèle projeté et l'image (104), on évalue l'adéquation des contours du modèle projeté dans l'image avec les transitions radiométriques de l'image. 7. Procédé de modélisation selon les revendications 5 et 6, dans lequel dans un premier temps, on modifie les paramètres (102) initiaux jusqu'à obtenir une adéquation optimale entre l'homogénéité radiométrique des zones correspondant aux faces du modèle projeté dans l'image, et dans un deuxième temps, on modifie les paramètres (102) conduisant à ladite adéquation optimale d'homogénéité radiométrique jusqu'à obtenir une adéquation optimale des contours du modèle projeté dans l'image avec les transitions radiométriques de l'image. 8. Procédé de modélisation selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les critères d'évaluation de l'adéquation (104) entre le modèle projeté et l'image sont choisis en fonction du type de capteur utilisé pour produire l'image. 9. Procédé de modélisation selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'objet réel à modéliser est un bâtiment, les paramètres de modélisation comprenant au moins un paramètre parmi les suivants : la longueur du bâtiment, la largeur du bâtiment, la hauteur du bâtiment, la longitude du centre de gravité de l'emprise au sol du bâtiment, la latitude du centre de gravité de l'emprise au sol du bâtiment, l'angle azimut d'orientation du bâtiment par rapport au nord géographique. 10. Procédé de modélisation selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'altitude du modèle de l'objet réel à projeter est, avant l'étape de projection (103), considérée comme étant au niveaud'un modèle numérique du terrain correspondant à la zone géographique observée dans l'image. 11. Procédé de modélisation selon l'une quelconque des revendications précédentes, l'image étant issue d'un capteur optique, l'instant auquel l'image a été prise étant connu, dans lequel : ^ on modélise la forme de l'ombre produite par le modèle paramétré de l'objet réel, ^ on projette l'ombre de ce modèle dans l'image en utilisant des données d'éphéméride correspondant à l'instant auquel l'image a été prise, ^ on évalue l'adéquation de l'ombre avec les caractéristiques radiométriques de l'image. 12. Procédé de modélisation de plusieurs objets réels représentés dans une image référencée géographiquement de la surface terrestre, l'image étant produite par un capteur aérien ou spatial, dans lequel on exécute l'étape de choix du modèle paramétrique (101) selon la revendication 1, puis dans lequel on définit, pour un sous-ensemble de paramètres, plusieurs domaines de définition distincts (301), avant d'exécuter les étapes selon la revendication 1 de projection (103), d'évaluation de l'adéquation (104) entre le modèle projeté et l'image, et de détermination des paramètres optimaux (106) sur chacun des domaines de définition définis précédemment. 13. Procédé de modélisation selon l'une quelconque des revendications précédentes, le procédé étant mis en oeuvre par un logiciel exécuté sur un système de calcul pourvu de moyens d'affichage et d'interaction avec un utilisateur, dans lequel, après l'étape de choix du modèle paramétrique (101) selon la revendication 1, un utilisateur définit en utilisant les moyens d'interaction, un domaine de définition (201) pour un sous-ensemble de paramètres, avant d'exécuter les étapes de projection (103), d'évaluation de l'adéquation (104) entre le modèle projeté et l'image, et de détermination des paramètres optimaux (106) sur le domaine de définition défini précédemment par l'utilisateur. 14. Procédé de détection de changements entre deux images d'une même zone géographique prise à deux instants différents, le procédé comprenant une première étape (401) d'exécution du procédé de modélisation sur chacune des deux images, et une deuxième étape de comparaison (402) des modèles (411, 412) obtenus à l'issue de la première étape. 15. Système de modélisation d'un objet réel représenté dans une image de ~o la surface terrestre, l'image étant référencée géographiquement et produite par un capteur aérien ou spatial, caractérisé en ce que le système comprend au moins une machine de calcul configurée pour exécuter le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13.