Soutenance mémoire
Nettoyage des erreurs topologiques
Déroulement de l’étude
Les Conservatoire et jardin botaniques de la ville de Genève m’ont engagé pour effectuer mon stage sur la cartographie des toitures végétalisées sur l’ensemble du canton de Genève.Le stage a débuté le 1er novembre 2012 pour se terminer le 31 janvier 2013 (3 mois). Au cours de ce stage j’ai été appuyé deux jours par semaine par Sophie Pasche (indépendante, mandatée par les CJB). Cet appui a permis d’augmenter la force de travail et d’être plus performant dans l’apprentissage des différents logiciels. Une grande partie du stage a été vouée à la préparation de la couche toit (Chapitre 4) et des couches rasters (chapitre 5) nécessaires à l’étude. Le premier travail a consisté au nettoyage et à la mise à jour de la couche toit qui sert de périmètre d’étude à notre analyse. Le but étant de détecter les toitures végétalisées, nous devions disposer de la limite des toits pour ensuite pouvoir travailler sur les variables des rasters situées à l’intérieur de ces toitures. La deuxième étape a concerné la préparation de quatre couches raster (luminosité, indice de végétation, pente, orthophoto) qui soient utilisables par les différents logiciels de traitement. Ce sont les valeurs de pixel de ces rasters qui seront étudiées pour définir si un toit est végétalisé ou non. Finalement, l’étape finale consiste, via le logiciel Definiens, à définir de manière automatique les toitures végétalisées en les classant par type de végétalisation. La clé de cette étude a été de définir les bons paramètres pour obtenir la relation optimale entre la taille des zones d’études et le temps machine (Definiens).
Présentation et typologie des toitures végétalisées
Selon l’Office Fédéral de l’Environnement, des Forêts et du Paysage (OFEFP), les toitures végétalisées sont décrites en 3 grands types de végétalisation : la végétalisation intensive, la végétalisation semi-intensive et la végétalisation extensive. La description de ces types de végétalisation (Annexe 1) se réfère à différents paramètres tels que l’épaisseur du substrat, le type d’entretien ou encore le type d’espèces végétales susceptibles d’être implantées.
Notre étude se base sur une détection des toitures végétalisées basée sur des photographies aériennes. La classification des types de végétalisation des toitures va donc légèrement varier de celle proposée par l’OFEFP. D’après l’étude de 2011 les quatre variables retenues pour détecter des toitures végétalisées sont les suivantes : la luminosité, l’indice de végétation, la pente des toitures ainsi que leur surface (Chapitre 5). Par conséquent nous avons essayé de définir quels types de toitures végétalisées nous pourrions potentiellement détecter et sous quelles formes (Photos 1, 2, 3, 4, 5). Grâce à cette analyse nous avons déterminé 3 classes de toitures végétalisées qui peuvent être détectées par la méthode automatique. Puis, avec l’accord de la DGNP, nous avons affiné la classification avec cette fois-ci onze classes de type de végétalisation différentes (Chapitre 6.1.3) reconnaissables lors de la vérification manuelle.
Tagand R., Certificat de géomatique 2012
Cartographie des toitures végétalisées du canton de Genève
Photo 1 : Toitures végétalisées intensives : végétation dense, structure hétérogène (arbustes, gazons, massifs)
Photo 2 : Toitures végétalisées semi-intensives : végétation dense rase, structure très homogène
Photo 4 : Toitures végétalisées extensives : végétation Photo 5 : Toitures végétalisées spontanées : végétation assez dense, très couvrante et structure homogène peu dense mais très couvrante, structure homogène (verdure moins éclatante)
Photo 3 : Toitures végétalisées spontanées partielles : végétation très éparse (patch de végétation), structure homogène
Tagand R., Certificat de géomatique 2012
Préparation de la couche toits
La couche «SDO.CAD_BATIMENT_HORSOL_TOIT » mise à disposition par le Service de la Mensuration Officielle (SEMO) est l’élément clé qui va permettre de définir la limite des toitures du canton (289’343 objets). Lors de l’analyse des toitures végétalisées c’est cette couche, entre autre, qui va être traitée avec le logiciel Definiens : pour cela, chaque polygone doit être unique et ne pas se superposer à un autre.
A la base, la couche «SDO.CAD_BATIMENT_HORSOL_TOIT » renferme beaucoup d’erreurs topologiques de superposition ainsi que de chevauchement. Il a donc fallu dans un premier temps nettoyer la donnée afin d’annuler tous ces conflits. Dans un deuxième temps, nous constatons que la couche «SDO.CAD_BATIMENT_HORSOL_TOIT » n’est pas à jour en 2009 (année durant laquelle a été effectuée les vols LIDAR et orthophoto utilisés pour la suite du travail, cf. chapitre 5.1). Ceci a pour conséquence des toits existants en 2009 mais non digitalisés et des toits absents alors qu’ils sont bien présents en 2009. C’est par l’intermédiaire de plusieurs manipulations sur Arcmap qu’une couche de toits cohérente a pu être produite.
Méthodes
Le canton a été divisé en trois zones afin de minimiser l’incidence du poids des fichiers au niveau des logiciels de traitement utilisés pour ce mandat (FME, Definiens). Cette séparation a été choisie en fonction des barrières naturelles que sont l’Arve, le Rhône, le lac Léman et de la frontière avec la France (Soit : Rive droite, Rive Gauche, Rhône-Arve) afin d’éviter la probabilité de couper un toit en deux. Nous verrons par la suite qu’il a fallu encore diviser nos zones (cf. chapitre 5.1). De plus, notons que les toits de l’enclave de Céligny ont subi un nettoyage des erreurs topologiques mais ne seront pas intégrés au niveau de l’analyse par Definiens (cf. chapitre 7.1.5).
Nettoyage des erreurs topologiques
La sélection des polygones toits qui présentent des conflits de superposition est la première étape de ce nettoyage. Pour ce faire, l’outil « topology » (Arcmap) a été utilisé avec pour règle « must not overlap ». Tous les polygones impliqués sont ensuite sélectionnés et exportés en tant que couche à part entière. Ensuite, l’outil « Union » sur l’EGID6 suivi d’un « Multipart to Singlepart » (Arcmap) permet d’individualiser les polygones impliqués dans ces chevauchements. Par l’intermédiaire du logiciel FME les toits qui se superposent et ceux qui ne se superposent pas peuvent être identifiés (Figure 1).
Les trois sorties du transformer « Matcher » sont envoyées dans une Géodatabase personnelle (mdb) : « matched », « not matched » et « single matched ».
Figure 1: Présentation du transformer Matcher permettant de définir les polygones qui se superposent et ceux qui ne se superposent pas
Une requête SQL dans Access sur la couche « matched » permet de déterminer les doublons, triplons voir quadruplons puis de sélectionner le polygone dont l’altitude maximale est la plus élevée (Figure 2). En effet, ce choix de l’altitude maximale permet, dans le cas où deux, trois voire quatre polygones se superposent, de ne garder que celui du dessus car c’est ce dernier qui est visible sur l’orthophoto et sur le modèle numérique de Surface (MNS).
Figure 2 : Figure représentant la requête graphique effectuée sur Access
Une fois ce travail effectué, un « join » entre la table de la couche « single matched » et celle de la nouvelle couche « matched sans doublons » est appliqué sur l’ID des polygones afin de rapatrier l’altitude correcte dans la couche « single matched ». Cette dernière subit un « merge » avec la Tagand R., Certificat de géomatique 2012 couche « not matched », suivi d’un « dissolve » par l’EGID qui permet d’obtenir une couche propre des toits impliqués auparavant dans les conflits de superposition. Cette dernière couche est fusionnée avec celle des toits non impliqués dans des problèmes de superposition.
Finalement un « Multipart to Singlepart » est appliqué pour séparer les polygones qui n’avaient pas subi ce traitement auparavant.
Mise à jour des toits en 2009
Plusieurs problèmes de mise à jour ont été identifiés en comparant la couche des toits avec la couche des bâtiments « SDO.CAD_BATIMENT_HORSOL_2009 » ou avec la réalité de l’orthophoto 2009. Constations faites, beaucoup de différences existent et doivent être minimisées. Pour cela, les toits qui n’ont plus de bâtiments affiliés ont dû être purement et simplement éliminés. Enfin les bâtiments existant et n’ayant pas d’équivalent dans la couche toits ont été rapatriés en tant que toiture.
Etape 1 : Elimination des toits qui ne correspondent plus à un bâtiment en 2009
La figure 3 permet de visualiser le type de problèmes rencontrés. Pour éliminer ce genre de toits erronés nous avons analysé la couche toits avec la couche bâtiment « SDO.CAD_BATIMENT_HORSOL_2009 » 7.
Une sélection inversée d’un select by location (Arcmap) sur l’intersection des polygones toits avec les polygones bâtiments nous donnent tous les toits qui n’ont pas d’intersection avec le bâti. Un join permet de lier la couche toit avec la couche bâtiment sur l’EGID. Un select by attribute « EGID IS Null » sur la sélection du « selection by location » permet de déterminer tous les toits qui ne correspondent plus à un bâtiment, ils pourront être définitivement éliminés.
Figure 3 : Exemple de deux toits de bâtiments qui n’existent plus en 2009
Une fois effacée, une bonne partie des toits initialement sélectionnés par le « select by location » restent sans réponse, la même sélection par attribut mais cette fois en tant que nouvelle sélection permet de sélectionner les polygones toits qui n’ont pas d’EGID. Deux raisons expliquent cet EGID « Null »:
– Le bâtiment n’existe plus mais touche ou coupe un autre bâtiment du shape « SDO.CAD_BATIMENT_HORSOL_2009 »
– Le bâtiment n’a pas changé de toitures en revanche une rénovation a pu être effectuée, ce qui a engendrer une réaffections de l’EGID.
Un dernier travail est tenté pour éliminer une partie des toits sélectionnés précédemment. Une « selection by location » est utilisée pour définir les bâtiments qui sont complètement inclus sous les toits, ces objets sont scannés manuellement pour les contrôler afin de les effacer si la situation le demande.
Etape 2 : Rapatriement des bâtiments existants en 2009 dont les toits n’existent pas encore
Avec la couche « SDO.CAD_BATIMENT_HORSOL_2009 » un join d’EGID est effectué avec la couche Toits précédemment délestée des toits n’existant plus. Grâce à un « selection by attributes » avec « Toits_EGID Is Null » suivis d’un « select by location » sur l’inverse de l’« intersect », tous les bâtiments sélectionnés qui ne touchent pas les toits peuvent être ainsi importés dans la couche des toitures (ex. : Figure 4).
Là aussi un travail manuel est effectué sur les plus gros éléments afin de vérifier si leur toits correspondant existent ou non.
Figure 4 : Exemple de toits non digitalisés sur un bâtiment bien présent en 2009 (en rouge)
Tagand R., Certificat de géomatique 2012
Cartographie des toitures végétalisées du canton de Genève
Résultats
Nettoyage des polygones qui se superposent
Le tableau 1 permet de visualiser ce qu’a représenté le travail de nettoyage des polygones toits
Une partie des erreurs trouvées lors de ce travail ont été envoyées au SEMO afin de les aider et les encourager à une mise à jour de leurs données.
Mise à jour des toits en 2009
Etape 1 : Elimination des toits qui ne correspondent plus à un bâtiment en 2009
Un nombre de 1’350 polygones ont été éliminés car n’avaient pas d’EGID et d’intersection commune avec la couche « SDO.CAD_BATIMENT_HORSOL_2009 ». 1’659 objets présentaient malgré cela un litige, 236 ont été passés en revue manuellement pour en éliminer au final 251 éléments. En effet, si un polygone faux était à côté d’autre présentant une erreur non sélectionnée dans les 236, ils étaient à leur tour éliminés. Il reste finalement 1’418 polygones sur lesquels le doute sur leur justesse est toujours présent. Sur les 280’288 objets toits finaux cela représente 0.5% d’erreur, ce qui est acceptable au vu du travail que cela aurait demandé de vérifier les 1’692 éléments.
Etape 2 : Rapatriement des bâtiments existants en 2009 dont les toits n’existent pas encore
Notons que 5’026 éléments ont été importés directement car ils n’avaient pas d’EGID et d’intersection avec la couche Toits. 2’019 éléments toits présentaient encore un litige, 349 éléments sont vérifiés à la main. Au total, 5’080 éléments supplémentaires sont importés dans la couche toits, il reste encore 1’660 éléments litigieux. Ce qui correspond là aussi à un faible pourcentage du total des bâtiments (2%). Notons qu’en scannant manuellement, une grande partie des bâtiments ne devaient pas être importés en tant que toits, on considère donc que le nombre de bâtiments de cette couche finale présentant une erreur reste faible.
En sortie, nous obtenons une couche Toits n’ayant plus de problème de topologie et qui minimise au maximum les erreurs de toits et de bâtiments existant ou non.
La couche « SDO.CAD_BATIMENT_HORSOL_TOIT » comprenait initialement 287’933 objets toits. Après la première étape de nettoyage des doublons, 281’883 objets subsistaient. Suite à la deuxième et troisième étape d’élimination de toits et d’importation de bâtiments ont finalement mis en avant une couche finalisée « Toits » 2009 comprenant 284’826 objets.
Etape 3 : Limiter l’effet de marge dû au décalage avec les orthophotos
Le travail de J. Massy a démontré qu’il pouvait exister un effet de marge. Il implique au bord des toits des valeurs de pente extrêmes dues au décalage entre le bâti et le MNS. Il est important de noter qu’initialement, un décalage de parfois quelques mètres existe entre la couche toits et l’orthophoto situé en dessous. Ce phénomène va réduire indéniablement l’efficacité de l’analyse des toitures végétalisées. C’est ainsi que le choix de rogner de 60 cm les bords des toits s’est révélé nécessaire, car il permet d’éliminer l’incidence d’une partie des valeurs pentes extrêmes de pixel.
Enfin, le parti a été pris d’éliminer les polygones toits inférieurs à 15 mètres carrés car ils ne correspondent pas à la demande du canton (outil Erase, Arcmap), 155’919 éléments seront finalement analysés par le logiciel Definiens.
Préparation des données sources (Raster)
Cette étape vise à automatiser le traitement (dégradation de la taille des pixels et de la résolution graphique) et l’assemblage des différentes tuiles rasters sources utiles à notre analyse. Le cahier des charges du mandat ainsi que le travail de J. Massy indique que quatre variables principales servent à modéliser les toitures « vertes » : la pente, la luminosité, la présence de végétation et la surface.
Méthodes
Sachant que la variable surface a été réglée dans la préparation de la couche toit (chapitre 4.2.2.3), les trois autres variables découlent des deux données de base suivantes : l’orthophoto et le modèle numérique de surface (MNS).
En effet, l’orthophoto formée de 4 canaux (rouge, vert, bleu, proche infrarouge) nous permet de calculer deux variables indispensables à notre travail :
– raster de l’Indice de végétation (Normalized Difference Vegetation Index ou NDVI) ;
– raster de luminosité (Brightness).
Le MNS permet d’obtenir la troisième variable qu’est le raster de pente (Slope). Les caractéristiques des données sources mises à disposition par le SEMO sont résumées dans le tableau 1.
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Table des matières
1 Introduction
2 Déroulement de l’étude
3 Présentation et typologie des toitures végétalisées
4 Préparation de la couche toits
4.1 Méthodes
4.1.1 Nettoyage des erreurs topologiques
4.1.2 Mise à jour des toits en 2009
4.2 Résultats
4.2.1 Nettoyage des polygones qui se superposent
4.2.2 Mise à jour des toits en 2009
5 Préparation des données sources (Raster)
5.1 Méthodes
5.2 Résultats
6 Digitalisation et analyse des toitures végétalisées
6.1 Méthodes
6.1.1 Analyses séparées des trois variables
6.1.2 Analyse globale et classification des toitures
6.1.3 Photo-détection manuelle
6.2 Résultats
7 Discussions
7.1 Analyse de la procédure
7.1.1 Analyses des résultats obtenus avec Definiens
7.1.2 Analyses de la classification selon Definiens
7.1.3 Comparaison des données entre l’analyse par Definiens et l’étude de 2011
7.1.4 Analyses des toits verts provenant de la couche bâtiment
7.1.5 Etape finale : Rapatriement de données non comprise dans l’analyse
7.2 Analyse des surfaces de toitures végétalisées par commune
7.3 Les toitures végétalisées sur quels type des toits, qu’en est-il des perspectives ?
7.3.1 Quels types de toitures végétalisées sur quels types de toits ?
7.3.2 Quelles sont les perspectives d’utilisation de cette couche ?
8 Problèmes rencontrés
9 Perspectives d’amélioration de la détection
10 Conclusion
11 Bibliographie
12 Annexes
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