Brevet FR3123753A1 — publié le 20221209

Titre Procédé de reconstruction d’un modèle 3D d’un toit d’un bâtiment par analyse d’images acquises par télédétection L’invention concerne le domaine de la reconstruction en LOD2 de modèles tridimensionnels de bâtiments. Selon un premier aspect de l’invention, un procédé 100 est proposé qui constitue une chaine de traitement automatique et robuste pour la reconstruction de modèles de bâtiments en 3D depuis l’analyse d’images acquises par télédétection, par exemple par satellite(s). Comprenant la vectorisation du contour et des éventuelles arêtes du toit de chaque bâtiment photographié, il permet de fournir un résultat conforme à la norme LOD2 : - en nécessitant des capacités numériques de traitement et de stockage moindres que les solutions de l’état de la technique, en particulier lorsque celles-ci ont recours à un nuage de points, ou - sans reposer sur l’extraction, depuis les images, d’une pluralité d’informations sémantiques dont la fiabilité dépend fortement de la qualité des images. Figure pour l’abrégé : Fig.1 Procédé de reconstruction d’un modèle 3D d’un toit d’un bâtiment par analyse d’images acquises par télédétection La présente invention concerne le domaine de la reconstruction en LOD2 de modèles de bâtiments en trois dimensions (3D) par analyse d’images acquises par télédétection, par exemple par satellite(s). Les applications d’une telle reconstruction en LOD2 de modèles de bâtiments en 3D concernent notamment les services de téléphonie mobile, la défense nationale, les simulateurs de vol(s), les constructeurs de bâtiments, les professionnels de l’entretien des toits et les assureurs immobiliers. ETAT DE LA TECHNIQUE S’il est possible de reconstruire « à la main » en LOD2 des modèles de bâtiments en 3D à partir d’images acquises par télédétection, cette approche est fastidieuse. C’est pourquoi des techniques ont été développées pour reconstruire des modèles de bâtiments en 3D de façon plus ou moins automatisée. Pour mener à bien ces développements, plusieurs difficultés sont à surmonter. En effet, il est notamment nécessaire de procéder à l’extraction de l’information sémantique comprise dans les images acquises par télédétection. Plus particulièrement, cette étape consiste à assigner, à chaque pixel de chaque image, une classe à laquelle il appartient. Ainsi, chaque pixel pourra être classé comme appartenant à un bâtiment, un arbre, un terrain, etc. Cette étape n’est pas triviale. Elle a pour principale contrainte de nécessiter une méthode générique pour gérer : le type d’urbain (résidentiel, centre-ville, industriel, ….), les conditions d’acquisition des images (le type de capteur, la luminosité, …), etc. Une autre difficulté est liée à la conversion de l’information sémantique. Cette étape consiste par exemple à convertir l’ensemble des pixels de l’image classés comme appartenant à un bâtiment vers un ensemble de vertex et d’arrêtes. Cette étape n’est pas non plus triviale. Elle a pour principale contrainte la problématique de la simplification et/ou de la régularisation de l’information sémantique depuis chaque image. Cette problématique reste à ce jour un problème ouvert dans le contexte de l’extraction de l’information sémantique de bâtiments. En outre, la conversion d’une coordonnée Image vers une coordonnée Monde n’est pas non plus triviale. En effet, l’information de l’élévation nécessaire à cette conversion doit être précise, voire très précise, en particulier dans le cadre de la reconstruction des bâtiments 3D en LOD2. Cette information d’élévation doit être fournie pour chaque vertex qui compose le toit du bâtiment à modéliser, ce qui est particulièrement difficile notamment lorsque la conversion est réalisée à partir d’images prises par satellite. Cette troisième difficulté apparaît lorsqu’il est souhaité une reconstruction allant au-delà d’une modélisation des bâtiments connue sous l’acronyme LOD1 (LOD pour « level of detail » selon la terminologie anglo-saxonne ou, en français, « niveau de détail ») qui consiste en une modélisation des bâtiments sous forme de boîtes parallélépipédiques ; or l’objectif poursuivi ici est d’atteindre le niveau de détail LOD2, ce niveau de détails comprenant, en plus du niveau de détail LOD1, une modélisation de la forme des toits (sans détails comme lucarnes, cheminées, antennes, panneaux solaires, …) des bâtiments, avec éventuellement une projection verticale jusqu’au sol. Il est par exemple connu du document de brevet US2019220711 (A1) un système pour la reconstruction d’une structure 3D en coordonnées Monde à partir d'une paire d’images stéréoscopiques. Ce système repose sur la détermination, à partir de ladite paire d’images, d’une carte de disparité. Cette dernière est utilisée, conjointement aux informations colorimétriques des images, comme entrée d’un algorithme de segmentation « split-and-merge » pour générer un nuage de points sur la base duquel un modèle en 3D d’un toit de bâtiment est finalement reconstruit. Ce système repose donc pour l’essentiel sur une carte de disparité ; or la qualité d’une telle carte dépend fortement de la qualité des images stéréoscopiques considérées. Plus particulièrement, une haute résolution d’images est nécessaire pour un résultat restant à ce jour potentiellement insatisfaisant, et nécessitant, au moins de ce fait, l’intervention d’un opérateur pour apporter au modèle reconstruit les corrections nécessaires à son exploitation. En outre, l’approche proposée nécessite la génération d’au moins un nuage de points, et implique donc le traitement numérique de quantités de données importantes. Il est encore connu, du document de brevet US2019385363 (A1), un procédé de modélisation de toits de bâtiments en 3D à partir d'une ou plusieurs images 2D. Ce système prévoit d’extraire de nombreuses informations sémantiques depuis une ou plusieurs images de toits de bâtiments. Néanmoins, et comme indiqué plus haut, une telle extraction n’est pas triviale, et certaines des informations extraites ne peuvent l’être de façon suffisamment viable, pour être effectivement exploitables, que si les images sont d’une grande qualité. Aussi, et notamment lorsque lesdites images sont prises par satellite(s), certaines des informations sémantiques extraites et utilisées selon le document de brevet US2019385363 (A1), telles que les informations relatives à la pente des différents pans de toit, ne peuvent pas l’être de façon suffisamment fiable pour ne pas nécessiter la mise en œuvre de protocoles assez lourds de vérifications/corrections des résultats obtenus pour permettre leur exploitation. Par ailleurs, le procédé de modélisation selon le document de brevet US2019385363 (A1) exigeant effectivement de considérer des images de haute qualité, généralement prises par LIDAR, par drone ou par avion, amènent à identifier différentes lignes de toit non pertinentes pour les besoins d’une reconstruction en LOD2 ; d’où, là encore, la nécessité de mettre en œuvre des protocoles de post-traitement assez lourds. . Un objet de la présente invention est donc de proposer un procédé de reconstruction d’un modèle tridimensionnel d’au moins une partie d’un toit d’un bâtiment par analyse d’images acquises par télédétection qui permette de pallier au moins un inconvénient de l’état de la technique. Plus particulièrement, un objet de la présente invention est de proposer un tel procédé qui soit entièrement automatisé, et ne nécessite pas obligatoirement l’intervention d’un opérateur pour en corriger le résultat. Un autre objet de la présente invention est de proposer un tel procédé qui nécessite moins de ressources informatiques que ce soit en termes de capacité de traitement ou de capacité de stockage de données numériques. Un autre objet de la présente invention est de proposer un tel procédé qui ne nécessite pas obligatoirement des images de haute qualité, mais est au contraire opérationnel en considérant des images de qualité standard, telles que celles qu’offrent aujourd’hui les revendeurs d’images satellites, l’usage d’images de haute qualité n’étant évidemment pas exclu. Un autre objet de la présente invention est de proposer un tel procédé qui permette d’obtenir, de préférence de façon entièrement automatisée, une modélisation des toits en LOD2 qui soit directement exploitable, et qui plus particulièrement ne nécessite pas de mettre en œuvre des protocoles assez lourds de vérifications/corrections. Les autres objets, caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à l'examen de la description suivante et des dessins d'accompagnement. Il est entendu que d'autres avantages peuvent être incorporés. RESUME Pour atteindre au moins l’un des objectifs susmentionnés, selon premier aspect de l’invention, on prévoit un procédé de reconstruction d’un modèle tridimensionnel d’un toit d’au moins un bâtiment par analyse d’images acquises par télédétection, le procédé comprenant les étapes suivantes : Fournir au moins une paire d’images stéréoscopiques représentant chacune le toit dudit au moins un bâtiment, Fournir, pour chaque image stéréoscopique de la paire, des données associées à ladite image, lesdites données définissant, pour chaque paire d’images stéréoscopiques, une fonction dite stéréoscopique permettant une déduction d’une élévation d’une coordonnée Monde, si une coordonnée Image d’un pixel ou d’un point de l’image correspondant à la coordonnée Monde considérée est connue dans chacune des images de la paire, Détecter, dans chaque image stéréoscopique de la paire, des pixels représentatifs d’un contour et d’éventuelles arêtes du toit dudit au moins un bâtiment, le cas échéant lesdits pixels étant l’unique information sémantique extraite de chaque image, Par vectorisation des pixels précédemment détectés, déterminer, dans chaque image stéréoscopique de la paire, au moins un polygone bidimensionnel décrivant le contour du toit dudit au moins un bâtiment et au moins une ligne dite de toit décrivant une éventuelle arête du toit dudit au moins un bâtiment, Déterminer la coordonnée Monde de chaque sommet de chaque polygone bidimensionnel précédemment déterminé et/ou de chaque extrémité de chaque ligne de toit précédemment déterminée par implémentation de ladite fonction stéréoscopique, et Reconstruire le modèle tridimensionnel du toit dudit au moins un bâtiment à partir des coordonnées Monde précédemment déterminées. Le procédé selon le premier aspect de l’invention constitue ainsi une chaine de traitement automatique et robuste pour la reconstruction de modèle de bâtiments en 3D depuis l’analyse d’images acquises par télédétection, par exemple par satellite(s). Comprenant la vectorisation du contour et des éventuelles arêtes du toit d’au moins un, voire de chaque, bâtiment photographié, il permet de fournir un résultat conforme à la norme LOD2 : en nécessitant des capacités numériques de traitement et de stockage moindres que les solutions de l’état de la technique, en particulier lorsque celles-ci ont recours à un nuage de points, ou sans reposer sur l’extraction, depuis les images, d’une pluralité d’informations sémantiques dont la fiabilité dépend fortement de la qualité des images. Chaque étape du procédé peut être mise en œuvre par ordinateur. Un autre aspect concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions, qui lorsqu’elles sont effectuées par au moins un processeur, exécute les étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les buts, objets, ainsi que les caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront mieux de la description détaillée d’un mode de réalisation de cette dernière qui est illustré par les dessins d’accompagnement suivants dans lesquels : La représente un ordinogramme de différentes étapes d’un mode de réalisation du procédé selon le premier aspect de l’invention. La représente une paire d’images stéréoscopiques d’une même zone géographique. La représente une photographie de la zone géographique représentée sur la , sur laquelle apparaissent les modèles tridimensionnels des bâtiments photographiés, tels que reconstruits par implémentation du procédé selon le premier aspect de l’invention. La représente schématiquement un Modèle Numérique de Terrain (ligne en tirets) et un Modèle Numérique de Surface (ligne en trait plein). Les figures 5A à 5C représentent le résultat de l’étape de détection, sur une première image stéréoscopique de la paire, des pixels représentatifs du contour de chaque toit photographié ( ) et le résultat de l’étape de détection, sur la première image stéréoscopique de la paire, des pixels représentatifs des arêtes de chaque toit photographié ( ). Les figures 6A à 6C représentent le résultat de l’étape de détection, sur une seconde image stéréoscopique de la paire, des pixels représentatifs du contour de chaque toit photographié ( ) et le résultat de l’étape de détection, sur la seconde image télescopique de la paire, des pixels représentatifs des arêtes de chaque toit photographié ( ). La est un agrandissement d’une zone A de la qui est encadrée par des tirets, pour mieux illustrer le résultat de l’étape de détection, sur la première image stéréoscopique de la paire, des pixels représentatifs du contour du toit compris dans ladite zone. La représente le résultat de l’étape de vectorisation des pixels détectés sur la . La est un agrandissement d’une zone B de la qui est encadrée par des tirets, pour mieux illustrer le résultat de l’étape de détection, sur la première image stéréoscopique de la paire, des pixels représentatifs des arêtes du toit compris dans ladite zone. La représente le résultat de l’étape de vectorisation des pixels détectés sur la . La représente un résultat intermédiaire de l’étape de vectorisation des pixels détectés sur la . Les figures 9A et 9B représentent un exemple d’une paire d’images stéréoscopiques. Les figures 10A et 10B représentent chacune une image épipolaire construite à partir d’une image correspondante de l’exemple représenté sur les figures 9A et 9B. Les figures 11A et 11B représentent chacune une superposition de deux images épipolaires dans le système de coordonnée Image, la représentant en plus les lignes de toit représentant les arêtes de toit telles que vectorisées à partir de chacune des images stéréoscopiques illustrées sur les figures 9A et 9B. Les figures 12A et 12B représentent chacune la carte de disparité construite à partir des deux images épipolaires illustrées sur les figures 10A et 10B, la représentant en plus les lignes de toit représentant les arêtes de toit telles que vectorisées à partir de l’image stéréoscopique illustrée sur la . La illustre le résultat d’une optimisation du procédé selon le premier aspect de l’invention par réduction de l’espace de recherche de chaque corrélation, chaque espace de recherche y étant illustré sous la forme d’un rectangle en tirets. La est un agrandissement de la partie encadrée sur la , et illustre, par des flèches, des exemples d’implémentation d’une fonction de contraintes d’unicité et d’ordre. La illustre un exemple de mise en œuvre d’une étape de corrélation entre lignes de toit selon un mode de réalisation du procédé selon le premier aspect de l’invention. La représente un exemple d’un modèle tridimensionnel de toit d’un bâtiment reconstruit par mise en œuvre du procédé selon le premier aspect de l’invention. La représente l’exemple illustré sur la , le modèle tridimensionnel comprenant en plus les façades du bâtiment. La représente l’exemple illustré sur la , suite à une triangulation des différentes surfaces définies par le modèle tridimensionnel. Les dessins sont donnés à titre d'exemples et ne sont pas limitatifs de l’invention. Ils constituent des représentations schématiques de principe destinées à faciliter la compréhension de l’invention et ne sont pas nécessairement à l'échelle des applications pratiques. Procédé de reconstruction (100) d’un modèle tridimensionnel (6) d’un toit (10) d’au moins un bâtiment (1) par analyse d’images acquises par télédétection, le procédé (100) comprenant les étapes suivantes : Fournir (110) au moins une paire d’images stéréoscopiques (2, 3) représentant chacune le toit (10) dudit au moins un bâtiment (1), Fournir (120), pour chaque image stéréoscopique (2, 3) de la paire, des données associées à ladite image, lesdites données définissant, pour chaque paire d’images stéréoscopiques, une fonction dite stéréoscopique permettant une déduction d’une élévation d’une coordonnée Monde, si une coordonnée Image d’un pixel ou d’un point de l’image correspondant à la coordonnée Monde considérée est connue dans chacune des images de la paire, Détecter (130), dans chaque image stéréoscopique (2, 3) de la paire, des pixels (21, 22, 31, 32) représentatifs d’un contour (11) et d’éventuelles arêtes (12) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1), Par vectorisation des pixels (21, 22, 31, 32) précédemment détectés, déterminer (140), dans chaque image stéréoscopique (2, 3) de la paire, au moins un polygone bidimensionnel (41, 42) décrivant le contour (11) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1) et au moins une ligne dite de toit (51, 52) décrivant une éventuelle arête (12) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1), Déterminer (150) la coordonnée Monde de chaque sommet de chaque polygone bidimensionnel (41, 42) précédemment déterminé et/ou de chaque extrémité de chaque ligne de toit (51, 52) précédemment déterminée par implémentation de ladite fonction stéréoscopique, et Reconstruire (160) le modèle tridimensionnel (6) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1) à partir des coordonnées Monde précédemment déterminées. Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel la détection (130), dans chaque image stéréoscopique (2, 3) de la paire, des pixels (21, 22, 31, 32) représentatifs d’un contour (11) et d’éventuelles arêtes (12) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1) comprend : La détection (131), dans chaque image stéréoscopique (2, 3) de la paire, des pixels (21, 22) représentatifs du contour (11) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1), et La détection (132), dans chaque image stéréoscopique (2, 3) de la paire, des pixels (31, 32) représentatifs d’éventuelles arêtes (12) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1), chacune de ces sous-étapes étant mise en œuvre par implémentation d’un modèle d’apprentissage dédié. Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel la détermination (140), dans chaque image stéréoscopique (2, 3) de la paire, d’au moins un polygone bidimensionnel (41, 42) décrivant le contour (11) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1) et/ou d’au moins une ligne de toit (51, 52) décrivant une éventuelle arête (12) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1) comprend : La détermination (141), à partir des pixels (21, 31) représentatifs du contour (11) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1) tels que précédemment détectés et le cas échéant sous au moins une contrainte de régularité d’un ensemble de coordonnées Image des sommets du polygone bidimensionnel (41, 42), et/ou La détermination (142), à partir des pixels (22, 32) représentatifs de l’éventuelle arête (12) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1) tels que précédemment détectés : dans le cas d’une génération d'un squelette compressé, d’un couple de coordonnées Image d’extrémités de chaque ligne de toit (51, 52), chaque extrémité étant identifiée à un pixel ou un point de l’image détecté comme réalisant une jonction entre au moins deux arêtes (12) du toit (10), dans le cas d’une génération d'un squelette non compressé, d’une liste de coordonnées Image définissant un chemin représentatif de chaque ligne de toit (51, 52). Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel la détermination (140), dans chaque image stéréoscopique (2, 3) de la paire, d’au moins un polygone bidimensionnel (41,42 ) décrivant le contour (11) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1) et/ou d’au moins une ligne de toit (51, 52) décrivant une éventuelle arête (12) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1) comprend en outre, par bâtiment : la détermination (143) d’une première distance minimale entre chaque coordonnée Image des extrémités de chaque ligne de toit (51, 52) du bâtiment considéré et le polygone bidimensionnel (41, 42) décrivant le contour du toit du bâtiment considéré, puis la fusion (144) entre un point du polygone bidimensionnel (41, 42) et une coordonnée Image d’une extrémité de ligne de toit (51, 52) qui, sur la base de la première distance minimale précédemment déterminée, respecte un premier critère de proximité prédéterminé avec ledit point, et/ou lorsque plusieurs lignes de toit (51, 52) sont à considérer, la détermination (145) d’une deuxième distance minimale entre coordonnées Image des extrémités des lignes de toit (51, 52) considérées deux à deux, puis la fusion (146) entre elles des coordonnées Image des extrémités des lignes de toit (51, 52) qui, sur la base de la deuxième distance minimale précédemment déterminée, respectent un deuxième critère de proximité prédéterminé. Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel la fusion (144) entre le point du polygone bidimensionnel (41, 42) et ladite coordonnée Image d’une extrémité de ligne toit (51, 52) et/ou la fusion (146) entre elles desdites coordonnées Image des extrémités des lignes de toit (51, 52) comprend leur remplacement par une coordonnée Image déterminée en fonction des coordonnées Image à fusionner entre elles, par exemple par une coordonnée Image du barycentre des coordonnées Image à fusionner entre elles. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la détermination (150) de la coordonnée Monde de chaque sommet de chaque polygone bidimensionnel (41, 42) précédemment déterminé et/ou de chaque extrémité de chaque ligne de toit (51, 52) précédemment déterminée comprend une extraction (151) de l’élévation de chaque coordonnée Monde à déterminer par corrélation entre elles des images stéréoscopiques (2, 3) de chaque paire. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant, pour chaque image stéréoscopique (2, 3) de la paire, une construction (170), à partir de l’image stéréoscopique considérée, d’une image épipolaire (20, 30), et une détermination (171), à partir des données fournies (120) et associées à chaque paire d’images stéréoscopiques, d’une deuxième fonction stéréoscopique fonctionnelle dans un espace épipolaire associé aux images épipolaires (20, 30) construites à partir des images stéréoscopiques (2, 3) de la paire. Procédé (100) selon la revendication précédente, comprenant, à partir des images épipolaires (20, 30) précédemment construites (170) pour chaque paire d’images stéréoscopiques (2, 3), une construction (172) d’une carte de disparité (2030). Procédé (100) selon les revendications 6 et 7, et le cas échéant selon la revendication 8, dans lequel l’extraction (151) de l’élévation de chaque coordonnée Monde à déterminer par corrélation entre elles des images stéréoscopiques (2, 3) de chaque paire comprend, pour chaque bâtiment : pour chaque image épipolaire (20, 30), une projection (152), sur l’image épipolaire considérée et selon la deuxième fonction stéréoscopique fonctionnelle dans l’espace épipolaire, du polygone bidimensionnel (41, 42) décrivant le contour (11) du toit (10) du bâtiment (1) considéré et/ou de ladite au moins une ligne de toit (51, 52) décrivant une éventuelle arête (12) du toit (10) du bâtiment (1) considéré, pour chaque paire d’images épipolaires (20, 30), une mise en corrélation (153) deux à deux entre sommets dudit polygone bidimensionnel (41, 42) et/ou entre extrémités de ladite au moins une ligne de toit (51, 52) tels que projetés sur les images épipolaires (20, 30) de la paire, et Pour chaque mise en corrélation (153), une détermination (154) d’un déplacement entre sommets mis en corrélation et/ou entre lesdites extrémités mises en corrélation, Une détermination (155) de l’élévation de chaque sommet dudit polygone bidimensionnel (41, 42) et/ou de chaque extrémité de ladite au moins une ligne de toit (51, 52), en fonction du déplacement correspondant précédemment déterminé. Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel la mise en corrélation (153) entre sommets dudit polygone bidimensionnel (41, 42) et/ou entre extrémités de ladite au moins une ligne de toit (51, 52) tels que projetés sur les images épipolaires (20, 30) de la paire, comprend une limitation, dans l’espace épipolaire et sur une image épipolaire (30) de la paire, d’un espace de recherche de chaque corrélation à un ensemble restreint de lignes de pixels ou de points de l’image autour de, voire centré sur, la ligne de pixels ou de points comprenant le sommet du polygone bidimensionnel (41) et/ou l’extrémité de la ligne de toit (51) à mettre en corrélation (153) avec un sommet du polygone bidimensionnel (42) et/ou une extrémité de la ligne de toit (52) tel que projeté sur l’autre image épipolaire (20) de la paire. Procédé (100) selon l’une quelconque des deux revendications précédentes et la revendication 8, dans lequel la mise en corrélation (153) entre sommets dudit polygone bidimensionnel (41, 42) et/ou entre extrémités de ladite au moins une ligne de toit (51, 52) tels que projetés sur les images épipolaires (20, 30) de la paire, comprend une limitation de l’espace de recherche, dans l’espace épipolaire et sur une image épipolaire (30) de la paire, par obtention, à partir de la carte de disparité (2030), d’une première approximation du déplacement entre pixels ou entre points correspondants entre eux dans les images épipolaires (20, 30) de la paire. Procédé (100) selon l’une quelconque des trois revendications précédentes et la revendication 8, comprenant en outre, après la détermination (154) du déplacement entre lesdits sommets correspondants entre eux et/ou entre lesdites extrémités correspondantes entre elles, un contrôle (155) des corrélations précédemment établies pour permettre de déterminer, parmi d’éventuelles multiples correspondances entre sommets et/ou entre extrémités identifiées dans une image épipolaire (30) de la paire pour un même sommet et/ou une même extrémité de l’autre image épipolaire (20) de la paire, celle qui minimise la différence entre une valeur de disparité d’un pixel de la carte de disparité (2030) correspondant audit même sommet et/ou ladite même extrémité et les déplacements précédemment déterminés correspondants auxdites éventuelles multiples correspondances. Procédé (100) selon l’une quelconque des trois revendications précédentes, dans lequel la mise en corrélation (153) entre sommets des polygones bidimensionnels (41 et 42) et/ou entre extrémités des lignes de toit (51 et 52) tels que projetés sur les images épipolaires (20, 30) de la paire, comprend l’implémentation d’une fonction de contraintes d’unicité et d’ordre : entre sommets du polygone bidimensionnel (41) tel que projeté sur la première image épipolaire (20) de la paire et sommets du polygone bidimensionnel (42) tel que projeté sur la deuxième image épipolaire (30) de la paire, qui sont situés, dans les deux images épipolaires (20, 30), sensiblement sur une même ligne de pixels ou de points, et/ou, de préférence puis, entre extrémités de ladite au moins une ligne de toit (51) telle que projetée sur la première image épipolaire (20) de la paire et extrémités de ladite au moins une ligne de toit (52) telle que projetée sur la deuxième image épipolaire (30) de la paire, qui sont situées, dans les deux images épipolaires (20, 30), sensiblement sur une même ligne de pixels ou de points. Procédé (100) selon l’une quelconque des quatre revendications précédentes, comprenant en outre, après la mise en corrélation (153) entre sommets dudit polygone bidimensionnel (41, 42) et/ou entre extrémités de ladite au moins une ligne de toit (51, 52) tels que projetés sur les images épipolaires (20, 30) de la paire : La vérification que chaque sommet dudit polygone bidimensionnel (41) et/ou chaque extrémité de ladite au moins une ligne de toit (51) d’une première image épipolaire (20) de la paire a été mis en corrélation (153) avec un sommet dudit polygone bidimensionnel (42) et/ou une extrémité de ladite au moins une ligne de toit (52) de la seconde image épipolaire (30) de la paire, Si un sommet dudit polygone bidimensionnel (41) et/ou une extrémité de ladite au moins une ligne de toit (51) de ladite première image épipolaire (20) n’a pas été mis en corrélation (153) avec un sommet dudit polygone bidimensionnel (42) et/ou une extrémité de ladite au moins une ligne de toit (52) de ladite seconde image épipolaire (30) : Une discrétisation du côté dudit polygone bidimensionnel (41) et/ou de ladite au moins une ligne de toit (51) qui, sur la première image épipolaire (20), comprend le sommet et/ou l’extrémité n’ayant pas été mis en corrélation, puis Une discrétisation du côté dudit polygone bidimensionnel (42) et/ou de ladite au moins une ligne de toit (52) qui, sur la seconde image épipolaire (30), correspond au côté dudit polygone bidimensionnel (41) précédemment discrétisé et/ou à ladite au moins une ligne de toit (51) précédemment discrétisée, respectivement, les discrétisations se correspondant entre elles en termes de nombres de points de discrétisation et de distances entre points de discrétisation successifs dans une direction perpendiculaire aux lignes de pixels, et Une mise en corrélation (1530) de chaque point de discrétisation sur la première image épipolaire (20) avec un point de discrétisation sur la seconde image épipolaire (30). Procédé (100) selon l’une quelconque des quatre revendications précédentes, dans lequel la reconstruction (160) du modèle tridimensionnel (6) du toit (10) dudit au moins un bâtiment (1) comprend, pour au moins une des images stéréoscopiques (2, 3), voire pour chaque image stéréoscopique, la construction (161) d’un ensemble d’au moins un polygone tridimensionnel (61) par projection dans un repère orthonormé des coordonnées Monde précédemment déterminées. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions, qui lorsqu’elles sont effectuées par au moins un processeur, exécute les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes.