Activités de l'équipe MATIS

Axes de recherche


Le laboratoire MATIS travaille actuellement sur 5 axes de recherche : L’IGN a vocation à produire des données géographiques multi-usage de plus en plus fiables et précises, en particulier en zone urbaine où les applications sont les plus nombreuses et où la demande de données de haute qualité est la plus forte. Le MATIS et le LOEMI y contribuent conjointement en étudiant et développant des dispositifs d’acquisition, de la conception de capteurs de qualité et innovants à leur intégration dans de nouveaux systèmes multi-modaux de collecte.

Cet axe de recherche est centré sur le problème de l’appariement entre images 2D/3D (image, LiDAR), problème central pour de nombreuses applications nécessitant la comparaison d’une image (ou partie d’image) avec un modèle, avec une image géolocalisée, avec un ensemble d’images, etc. Les principaux objectifs sont leur interprétation (de la détection/reconnaissance d’objets, compréhension de scène à la détection de changements), leur indexation à large échelle et l’estimation précise de pose.

L'axe GEOM4D s'intéresse à la description géométrique fine du territoire en se focalisant sur des données (image et/ou lidar) issues de la cartographie mobile terrestre (véhicule Stéréopolis du MATIS) et/ou des données aérienne qui offrent des points de vue très complémentaires. L'axe s'intéresse ainsi à la détection d'objets et la reconstruction de scènes, mais aussi au recalage entre données hétérogène qui est nécessaire pour les exploiter conjointement et à la texturation. La dimension temporelle est prise en compte pour détecter des changements, suivre et filtrer des objets mobiles, ...

L'objectif est de se concentrer sur les outils méthodologiques conduisant à la sémantisation des données, qui peut être guidée par/pour une application particulière, pour un modèle métier et intégrer d'autres connaissances d'encore plus haut-niveau.

Cet axe de recherche, transversal aux équipes MATIS et COGIT, s'intéresse à visualiser, co-visualiser et interagir avec des données géolocalisées (géographiques ou thématiques) en temps réel, in situ, et d'adapter la visualisation à l'utilisateur, à un usage particulier ou à un support particulier. Ces données sont possiblement volumineuses et hétérogènes et présentent un niveau d'abstraction allant de la donnée brute massive issue d'acquisitions image ou lidar 3D+T à de la donnée vecteur cartographique généralisée (ND+T?+échelle), en passant par de la donnée dynamique issue de simulations (trafic routier, piéton, inondation...).


Projets de recherche partenariaux


Le laboratoire MATIS participe ou a participé aux projets de recherche suivants :
  • ALEGORIA (à partir de 2017) :

    structurAtion et vaLorisation du patrimoinE géoGraphique icOnogRaphIque démAtérialisé (ANR)

    Le projet ALEGORIA porte sur la structuration et la valorisation du patrimoine géographique iconographique dématérialisé. Il vise à faciliter la valorisation de fonds institutionnels iconographiques décrivant le territoire français à différentes époques allant de l’entre-deux-guerres à nos jours, en proposant des solutions de localisation, d'interrogation multimodale et de visualisation de ces fonds

    • Consortium : MATIS et le COGIT du LaSTIG, le laboratoire LIRIS de l'Ecole Centrale Lyon, les Archives Nationales, le laboratoire LIRSA du Cnam, le laboratoire LAVUE de l'U. Paris Nanterre et le musée Nicéphore Niépce.
    • Coordinateur : Valérie Gouet-Brunet


  • pLaTINUM (à partir de 2015) :

    Cartographie Long Terme pour la Mobilité Urbaine (ANR 10/2015 - 03/2019)
    Long Term MappINg for Urban Mobility  

    Les Systèmes d’Information Géographique (SIG) dans leur ensemble constituent un secteur stratégique pour bon nombre d’applications civiles et militaires. Cependant, ce marché devient extrêmement concurrentiel, et il nécessite l’utilisation de techniques de plus en plus sophistiquées de traitement de données. Il est impératif pour les acteurs français de rester à la pointe des technologies et d’innover pour continuer à exister et à se développer sur ce marché. En complément, le monde du numérique a connu également de nombreuses évolutions ces dernières années avec la réglementation de l'Open Data en France depuis Décembre 2011 qui permet un accès libre à une vaste quantité de données. Si cette ouverture s'est effectuée vers les utilisateurs, elle est également maintenant très positive dans le sens contraire avec une participation active de contributeurs qui viennent enrichir les données. Dans ce contexte général, la production et l’exploitation de données 3D géo-référencées sont au cœur d’enjeux économiques importants pour nos sociétés numériques. Les avancées technologiques en terme de puissance de stockage, de traitement et de communication rendent envisageable dans un avenir proche une société où l’homme interagira avec un monde mêlant réel et virtuel via des interfaces de réalité augmentée. L’utilisation de systèmes robotisés autonomes prolongeant ses capacités d’action, sera rendue possible par la disponibilité de bases de données environnementales certifiées. Nous sommes d’ores et déjà aux prémices de cette société en mutation avec l’apparition d’objets communicants, de véhicules automatiques terrestres et aériens, et de robots compagnons. Cependant, ces nouveaux usages seront tous tributaires de l’acquisition et de la mise à jour de bases de données 3D/4D certifiées et de la capacité des systèmes embarqués à compresser et à traiter ces importants volumes d’information en temps réel et de façon robuste. L’exploitation de ces bases de données pour rendre les applications de navigation autonome fiables et sûres est également un défi majeur.

    En parallèle, la maturité des technologies basées sur le cloud computing permet d’envisager de déporter les traitements et le stockage sur des serveurs distants afin de diminuer la puissance de calcul embarqué tout en conservant une bonne efficacité. La généralisation de ce concept à des personnes équipées de smartphones ou à des flottes de véhicules permettrait alors non seulement le traitement et le stockage déportés mais aussi le partage des données associé à un enrichissement collaboratif et dynamique. Le terme de Cloud Robotics date de 2010 et a été introduit par Google. Depuis, ce nouveau champ de recherche connaît un essor important, démontré par la création de groupes tels que RoboEarth, le développement de librairies par Willow Garage et Google, la multiplication de workshops sur cette thématique ou encore de compétitions. L’ambition du projet pLaTINUM est donc de permettre de lever les verrous techniques qui freinent aujourd’hui le développement de ces applications à forte valeur ajoutée commerciale et sociétale.

    • Consortium : LITIS (université de Rouen), LE2I (CNRS Le Creusot), Lagadic (INRIA)
    • Contact IGN : Valérie Gouet-Brunet


  • LI³DS (à partir de 2015) :

    Large Input 3-D System (DGA / RAPID   11/2015 - 08/2017)

    L'objectif principal est de créer un système de captation et de traitement de données industriel permettant la reconstitution et la diffusion des environnements virtualisés. Il consiste premièrement à acquérir et intégrer les différents capteurs nécessaires (LIDAR, imagerie, centrale inertielle), et maximiser le confort et la rapidité d'acquisition. Il s'agit ensuite de créer un outil d'entrepôt dynamique permettant de stocker la donnée et toutes ses métadonnées. Cet entrepôt permettra de collecter la donnée des capteurs, d'y accéder et de la requêter, ainsi que de réaliser des manipulations sur cette donnée sans avoir à recopier les données, donc avec une efficacité plus grande. L'innovation réside dans la prise en compte de terrains complexes (sous-sol, bunkers, indoor…), dans la précision attendue des modèles (décimétrique), et dans les performances de l'ensemble (captation et traitement) pour pouvoir en faire une solution agile et simple d'utilisation. Les résultats attendus sont une solution intégrée de captation et de stockage et interrogation pour l'indoor et les terrains contraints, pouvant être utilisée simplement par un piéton ou fantassin, et permettant de modéliser très rapidement un environnement.
    • Consortium  : Oslandia (porteur),
                MATIS/LOEMI/SGN/SIDT (IGN)
    • Contact IGN : Mathieu Brédif

  • VEGIDAR (à partir de 2015) :

    La végétation en milieu urbain par couplage de télédétection optique à très haute résolution spatiale et lidar (TOSCA 2015-)

    On vise à proposer de nouvelles méthodologies de détection et de cartographie de la végétation en milieu urbain. Nous nous focaliserons en particulier sur les pelouses, jardins privatifs, la végétation arbustive et arborée, les friches, les toits et terrasses végétalisés qui constituent les principales sources de végétation en ville. D'un point de vue quantitatif, on visera mesurer la répartition de la végétation en termes surfaciques et à fournir le LAI (Leaf Area Index) associé. La synergie de séries d’images optiques et de données LiDAR permettra de définir des signatures thématiques de l’occupation biophysique des surfaces (sols, toits, terrasses) et de leur structuration (hauteur des objets artificialisés et de la végétation). La réalisation de ce projet nous permettra à la fois d’identifier et de caractériser très précisément la végétation en ville à l’échelle de l’agglomération et de valider des méthodes de cartographie thématique en milieu urbain basées sur les données des capteurs Pléiades et des données LiDAR (préparation des missions Z-EARTH et LEAF). Les trois sites d'étude choisis sont les agglomérations de Rennes, Nantes et Strasbourg.

    Les partenaires sont: LETG-COSTEL (pilote), LIVE (Université de Strasbourg), IRISA et OSUNA.



  • OSO (de 2015 à 2016) :

    Occupation du Sol Opérationnelle (TOSCA 2015-)

    L'objectif de cette proposition est de demander un soutien permettant de faciliter la coordination des activités du Centre d'Expertise Scientifique (CES) "Occupation des sols opérationnelle" du Pôle de données surfaces continentales THEIA.

    Il s'agit tout d'abord d'animation scientifique afin de converger sur des méthodologies communes de mise en oeuvre tenant compte des besoins des utilisateurs, puis de valorisation des travaux communs et enfin de développement de produits de démonstration. Les principaux instituts de recherche en télédétection sont regroupés dans ce consortium: Cesbio (pilote), Météo France, INRA (UMR ISPA), Dynafor, SERTIT (UNISTRA, A2S), UMR TETIS, LETG - COSTEL.



  • HYEP (à partir de 2014) :

    Hyperspectral imagerY for Environmental urban Planning (ANR 2014-2018)

    Le projet HYEP vise à disposer d'outils permettant de caractériser le milieu urbain afin d'en étudier l'évolution et l'impact induit sur son environnement: bases de données morpho-spectrales et algorithmes de traitement de données. En particulier, des méthodes seront développées afin de traiter des images hyperspectrales à différentes résolutions spatiales (1-15m): classification, détection de changement, fusion Pan+HS etc. Nous irons jusqu'à l'étude du potentiel du futur capteur HYPXIM et à l'affinage des spécifications d'une telle mission. Enfin, quatre cas d'application sont visées: estimation des surfaces imperméables, la végétation en milieu urbain, la caractérisation des matériaux de toits et les zones humides. Les partenaires de l'IGN dans ce projet sont le LIVE (Université de Strasbourg), l'ONERA, le GIPSA-Lab (INP Grenoble), GEODE, ESPACE et l'IRAP.



  • THINGS2Do (à partir de 2014) :

    THIN but Great Silicon 2 Design Objects (appel européen KET ENIAC EER 2013-2, 2014-2017)

    THINGS2Do vise à créer une nouvelle filière technologique européenne dans le domaine des nanotechnologies et plus précisément de la fabrication de semi-conducteurs et dans le domaine aval de l’intégration de données issues de capteurs in situ dans des infrastructures numériques. Le point de départ est la technologie, appelée FDSOI (Fully Depleted Silicon On Insulator), qui a été élaborée par des acteurs européens et qui se situe dans le domaine des semi-conducteurs. Son principal atout est d'une part de permettre d’améliorer notablement le compromis performance/consommation des circuits intégrés, et d’autre part d'offrir un fort potentiel de miniaturisation. La mise en place d’une filière industrielle réussie passe par l’existence d’un environnement de conception de briques logicielles adaptées conduisant à des produits applicatifs qui intègrent cette technologie. Dans ce contexte, l’objectif du projet THINGS2DO est la création d’un riche écosystème incluant des entreprises innovantes compétitives, et parfois concurrentes, capables de proposer une offre étendue exploitant le FDSOI, en flots/outils de conception. Dans ce projet, trois secteurs applicatifs sont vidés : le biomédical (bio-capteurs embarqués, réduction des coûts de production), l'aéronautique et le spatial (communication sans fil, réduction des coûts de navigation) et la nouvelle génération de systèmes portables (nouveaux services, réduction des coûts énergétiques). C'est dans ce dernier domaine que l'IGN contribue, en participant à l'étude et à la mise en œuvre d'un système léger mobile d’aide à la navigation pédestre dans la ville. Les laboratoires MATIS et LOEMI du SRSIG contribuent à l'étude et au développement d'un système de vision mobile léger et intelligent pour l'aide à la navigation pédestre dans la ville ; plus précisément, ils se focalisent sur les techniques de localisation basée image embarquée sur la technologie FDSOI.

    • Consortium : STMicroelectronics (coordinateur), IGN (MATIS et LOEMI) + 46 partenaires académiques et industriels européens, du domaine des nanotechnologies et de leurs applications
    • Contact IGN : Valérie Gouet-Brunet


  • POEME (à partir de 2013) :

    Espace immersif pour l’exploration de contenus photographiques (ANR CONTINT 2011, 04/2013-03/2016)

    Dans un contexte où les images numériques sont de plus en plus nombreuses, la recherche, l'exploration et la visualisation d’une collection d'images sont devenues difficiles. Les outils habituellement utilisés ne permettent pas une bonne appréhension du fonds photographique et les résultats des recherches sont pauvres en dépit de la richesse des collections. Les moteurs de recherche étant principalement basés sur des mots clés, une image trouvée est une image bien indexée et l’indexation dépend beaucoup de la typologie de l’utilisateur. Le but de POEME est de développer un espace de travail professionnel et innovant pour l'analyse et la manipulation de grandes collections photographiques culturelles et leur exploration assistée. Les objectifs sont multiples : avoir un moteur de recherche qui ne repose pas seulement sur des mots clés, mais qui intègre des outils de requête par l'exemple (QBE) et de recherche mixte (par exemple la date + mot clé + QBE), utiliser le retour de pertinence pour diminuer le bruit des résultats de recherche, offrir un outil de visualisation innovant permettant la visualisation d’une grande base de données et proposer des métaphores visuelles pour analyser un ensemble d’images, leurs liens, la structure d’un fonds, fournir des outils innovants permettant l’interaction avec le fonds exploré : navigation sélection, réorganisation de la collection, manipulation. Dans ce projet, le MATIS contribue à l’étude de méthodes de description et de comparaison d’images, pour la recherche d’images à large échelle. Les méthodes envisagées sont focalisées sur la famille des points d’intérêt et des stratégies de fusion de ce type de données sont étudiées pour améliorer à la fois la qualité de la représentation des images et les temps de recherche d’images similaires.

    • Consortium : Nicéphore Cité (coordinateur), on-situ, MATIS (MATIS), CEDRIC (CNAM)
    • Contact IGN : Valérie Gouet-Brunet


  • DESCRiBE (à partir de 2013) :

    Détection « à la volée » d’Evénements dans les SéquenCes vidéo par des méthodes structuRelles et BayEsiennes (ANR ASTRID 2012, 2013-2015)

    Ce projet s’intéresse à la détection « à la volée » d’événements remarquables dans les séquences vidéo. Un événement dit remarquable se distingue de son environnement par son comportement spatial et/ou temporel qui est en « rupture » avec le contexte. Chaque acteur de la scène est observé dans une zone (dite « zone de surveillance »), détectée à l’aide de primitives génériques sur lesquelles sont appliquées des méthodes de regroupement. Les liens des acteurs les uns avec les autres ou avec le contexte sont modélisés par des relations spatiales, temporelles et spatio temporelles, définies entre les zones de surveillance ou entre ensembles de descripteurs, afin d’en donner une description compacte. Ces relations sont comparées, et leurs évolutions au cours du temps étudiées. Un module de suivi avancé de ces zones par filtre particulaire est modélisé à l’aide d’un réseau bayésien dynamique. De manière à prendre en compte l'évolution des relations entre zones de surveillance ainsi que celle du nombre de zones, sa structure évoluera au cours du temps : toutes les caractéristiques de la scène observée seront ainsi intégrées « à la volée » dans le réseau bayésien. Ce réseau bayésien dynamique non stationnaire est apte à détecter des ruptures en cas de changement de sa structure entre deux tranches de temps, de même que l’évolution des relations. Des scénarios types synthétiques permettront de tester l’approche, qui sera validée ensuite sur des bases de séquences dédiées à la détection d’événements pour lesquelles une vérité terrain sera construite. Dans le projet, le MATIS contribue à l’étude de méthodes de description des relations spatiales et spatio-temporelles entre objets d’intérêt dans les images représentés de manière éparse (par des points d’intérêt).

    • Consortium : Laboratoires LIP6 (UPMC, coordinateur), LTCI (Télécom ParisTech) et MATIS (IGN)
    • Contact IGN : Valérie Gouet-Brunet


  • TrafiPollu (à partir de 2013) :

    L’objectif principal du projet TrafiPollu est de développer les outils de modélisation permettant de réaliser des cartographies caractérisant dynamiquement la location des polluants générés par le trafic. La résolution spatiale et temporelle de ces cartographies devra pouvoir varier suivant les besoins (de très fine à plus grossière). Pour atteindre cet objectif, il faudra mettre en œuvre aux différentes échelles urbaines (rue, quartier et ville) les chaines de modélisation permettant de prévoir (i) le comportement du trafic, (ii) les émissions de polluants associés, (iii) la dispersion des polluants dans l’atmosphère, (iv) le dépôt des polluants et (v) leur transfert dans l’eau et dans les sols. Une attention particulière sera portée aux problèmes de traversée d’échelles afin de proposer des méthodes permettant (i) d’affiner les résultats produits par les chaines de modèles opérant à large échelle à partir des résultats produits par les modèles à plus haute résolution (remontée d’échelles) et (ii) de mettre en œuvre les modèles fins à partir des données disponibles ou de résultats de simulation produits aux échelles supérieures (descente d’échelles).

    L’objectif de WP4 est de produire des données géographiques pour alimenter l’ensemble des outils de modélisation mobilisés dans le cadre du projet. L’ensemble des résultats obtenus seront ensuite intégrés dans un SIG commun pour produire les cartographies des polluants.


  • Change Detection in (de 2010 à 2012) : Il s'agit d'un projet EuroSDR traitant de la détection de changements, mise à jour et enrichissement de bases de données topographiques en combinant imagerie géospatiale et lidar aéroporté. Il a été co-organisé avec l'IGN espagnol (Emilio Domenech).

  • IQmulus (de 2012 à 2016) : Le projet s'intitule: "A High-volume Fusion and Analysis Platform for Geospatial Point Clouds, Coverages and Volumetric Data Sets". IQmulus vise en effet à permettre l'utilisation optimale de données géo-spatiales hétérogènes et de grand volume pour une meilleure prise de décisions. Cela se fonde d'une part sur la fusion de données, et, d'autre part, sur le développement de plateformes de gestion d'information et d'analyse.
    Deux cas d'étude seront implémentés:
    1. La planification en zones maritimes;
    2. Une application terrestre pour la gestion territoriale du risque inondation et la prise de décision rapide;
    3. La constitution d'un cadastre vert en milieu urbain à partir de données de mobile mapping.

    • Contact IGN : Mathieu Bredif

  • Terra Mobilita (à partir de 2011) : Le projet FUI11 Terra Mobilita du pôle CapDigital a démarré le 1er Septembre 2011. Il concerne la constitution automatisée de bases de données de voiries à partir d'imagerie optique et lidar provenant de véhicule de numérisation terrestre et applications aux circulations douces et mobilité réduite.

  • iSpace&Time (à partir de 2011) : Le projet ANR iSpace&Time de l’AAP Contint 2010 a démarré le 1er mars 2011. Le MATIS est coordinateur de ce projet qui consiste à augmenter les navigations immersives urbaines de type StreetView par des flux (piétons et voitures) venant de la fusion de capteurs in-situ.

  • FORESEE (à partir de 2011) : Le projet ANR Foresee de l’AAP Bio-Energies 2010 a démarré le 1er janvier 2011 et concerne l'utilisation du LIDAR pour l'estimation de la ressource forestière. Le MATIS est partenaire du projet et est responsable du développement de méthodes permettant la production automatisée de MNT à partir d'imagerie LiDAR et de la diffusion de données via un portail spécialisé.

  • City VIP (de 2008 à 2010) : Le MATIS, partenaire du projet CityVIP de l’AAP Predit, a fourni des données de recherches de type modèles 3D de villes mixte aérien-terrestre et des bases de données d’amers visuels pour la localisation et l’aide à la navigation de petits véhicules urbains robotisés et autonomes. Projet démarré le 1er Juillet 2008 et se terminant le 30 décembre 2011.

  • THD iTOWNS (de 2010 à 2011) : Démarré le 1er septembre 2010 et terminé le 30 avril 2011, le projet THD iTOWNS-THD du pôle CapDigital a consisté à développer des services spécifiques dans iTOWNS et à faire héberger et bêta-tester iTOWNS, accueilli sur l’infra-structure THD de CapDigital, par des internautes.

  • iTOWNS (de 2008 à 2011) : Nommé projet phare de l’ANR, le projet ANR iTOWNS de l’AAP MDCO a démarré le 1er janvier 2008 et s'est terminé le 30 juin 2011. Le MATIS a développé un outil de navigation immersive à travers le web sur les données acquises par STEREOPOLIS, annoté les images avec des outils développés au laboratoire et par nos partenaires, et développé des services innovants utilisant ces annotations.

  • Ville Numérique (à partir de 2009) : Pour ce projet du PST Paris-Est, le MATIS a développé des méthodes et algorithmes permettant de contribuer à l'extraction automatisée d'un modèle 3D de route très riche et le MATIS et le COGIT on travaillé sur l'agrégation de données RGE pour une intégration dans les simulateurs de micro-climatologie urbaine.

  • Terra Numerica (de 2007 à 2010) : Nommé projet phare de l’ANR, le projet FUI Terra Numerica du pôle CapDigital a démarré le 1er janvier 2007 et terminé le 15 janvier 2010. Le laboratoire MATIS a fourni des modèles 3D de villes issues de ses travaux de recherches existants pour alimenter les travaux d’autres équipes mais a également amélioré et étendu ses méthodes et algorithmes.

  • EuroSDR (de 2006 à 2009) : Detection of Unregistered Buildings for Updating 2D Databases

  • EuroSDR (de 2003 à 2005) : Accuracy of 3D City Models: EuroSDR Comparison

  • Terra Data (à partir de 2006) : L'IGN, et plus particulièrement le laboratoire MATIS, est fortement impliqué dans le projet Terra Data (anciennement Ile de France Virtuelle) du pôle de compétitivité à vocation mondiale Cap Digital (anciennement Image Multimedia et Vie Numerique (IMVN)).

Partenariats


Parmi les partenaires extérieurs du laboratoire, on peut citer :

Enseignement


Le laboratoire intervient dans les enseignements de :
  • l'ENSG, en traitement d'images et photogrammétrie, notamment pour les cycles d'ingénieur ,
  • l'ESGT en photogrammétrie, traitement d'images et laser aéroporté,
  • les masters professionnels [P], recherche [R] et spécialisés [S] cohabilités par l'ENSG suivants :
    • Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformations (PPMD) [S et R]
    • Management des Systèmes d'Information et Applications Géographiques (MSIAG) [P], cohabilité avec l'ENPC et l'ENST,
    • Sciences de l'Information Géographique (IGAST) [S et R], cohabilité avec l'ENST et l'UMLV,

De plus, le MATIS est laboratoire d'accueil associé aux écoles doctorales suivantes :
  • l'ED Information, Communication, Modélisation, Simulation (ICMS) de Marne-la-Vallée,
  • l'ED d'Informatique, Télécommunications et Electronique de Paris (EDITE),
  • l'ED de Géostatistique de l'Ecole des Mines de Paris.


Site internet de la recherche à l'IGN