Visibility analysis and geolocation in urban areas with a 3D digital model

L'analyse de visibilité est une question importante de la recherche qui peut trouver des applications dans de nombreux domaines: sécurité, conception de réseau sans fil, gestion du paysage, mise en oeuvre d'accès piétonniers .... La prise en compte de la troisième dimension dans le calcul de visibilité est un réel défi. Seules quelques solutions peuvent détecter les obstacles 3D qui limitent l'isovist. Dans cette communication, nous présentons un nouvel algorithme qui peut détecter tous les objets qui bloquent la vue dans un environnement 30 reconstitué numériquement intégrant le relief. Une démonstration avec des données SIG est également effectuée.La reconnaissance automatique des bâtiments est une étape essentielle pour la réalité augmentée et un outil possible pour la géolocalisation d'une prise de vue. Les recherches dans ce domaine n'utilisent pas la localisation par contenu de l'image. Cet article présente une méthodologie pour l'enrichissement d'une base de données urbaine SIG grâce à un descripteur de texture de façade calculé sur des images de référence. Cet indicateur est ensuite utilisé pour retrouver ce bâtiment dans une nouvelle image et le localiser dans une base de données SIG 3D afin d'estimer sa position et son orientation dans le repère de l'appareil photographique qui a pris le cliché. La qualité des résultats obtenus fait l'objet d'une discussion.The isovist or vision field is an interesting topic with many applications in different fields: security, wireless networkdesign, landscape management and analysis, pedestrian access .... Taking in account 3D environment is a verychallenging task. Only a few solutions can detect 3D obstacles that limit the vision field. We present in this paper a newalgorithm that can detect all the objects which block the sight in a 3D environment including the ground surface. A demonstration with GIS data is also given.Building recognition is the first step for augmented reality and the geolocation of the camera. Research in this field usually does not use the content of the image to locate it. This paper presents a methodology for enhancing and complementing a GIS database of buildings with a texture descriptor of the facades by using information extracted from reference images. This descriptor is used to locate any other image by searching similar texture in the image and locate it through the 3D GIS data base. The absolute position and orientation of the camera of the new image can then be computed if camera parameters (i.e. focal length) are known. The quality of the results is presented and discussed