Destinée aux systèmes d’armes modernes comme aux combattants, la cartographie 3D constitue à la fois un outil d’action et une aide à la compréhension de l’environnement opérationnel de premier plan. Les questions relatives à la qualité, la précision et le niveau d’actualisation des données cartographiques 3D reviennent régulièrement sur le devant de la scène, car elles ont un impact direct sur la capacité des forces armées à planifier et conduire des opérations militaires dans de bonnes conditions.

Iconem
Modélisation 3D de la ville d’Alep © Images Iconem

Qu’elles soit destinées à visualiser l’environnement opérationnel en trois dimensions, à analyser la praticabilité des axes de communications, à détecter des changements, identifier de potentiels obstacles à la circulation, à faciliter l’identification de zones de poser pour les aéronefs, ou encore de définir des zones d’observations propices aux forces terrestres, les données cartographiques 3D contribuent à la supériorité informationnelle des armées et sont aujourd’hui considérées comme indispensables au bon déroulement des opérations.

Le champ de bataille n’est pas un espace figé, il change sans cesse et interagit continuellement avec les acteurs en présence, les aléas et différents événements successifs qui s’y jouent. Certains de ces espaces, comme les milieux urbains sont particulièrement sujets aux changements lorsqu’ils sont au cœur des combats (voir ci-dessous). La réactualisation des données est donc une constante nécessité pour assurer une meilleure compréhension de l’environnement opérationnel.

ALEP timelapse
Destruction de la ville d’Alep entre 2010 et 2015 © Images Maxar via Google

Seulement le challenge est de taille, car les changements vont parfois très vite, la chaîne géographique est au défi de s’adapter en permanence pour alimenter les forces en données cartographiques 2D et 3D « fraîches ». Si certains satellites d’observation ont aujourd’hui la capacité de produire des images stéréoscopiques (tels que Pléïades et CSO) permettant l’élaboration de produits 3D, le processus de production de ces données comme leur diffusion reste encore insuffisamment flexible, et inadapté au rythme des opérations. Ce simple constat a facilité l’émergence de nouvelles approches de production cartographique 3D, plus flexibles et plus souples d’emploi, et surtout à la main des unités déployées en opérations.

Le programme Soldier-Deployable Geospatial Technologies (SDGT)

Poussés par des besoins opérationnels de plus en plus pressant sur le sujet, le Geospatial Research Laboratory (composante de l’Engineer Research and Development Center, ERDC) de l’US Army a décidé de passer à la vitesse supérieure en étudiant des solutions tactiques pouvant être directement déployées par les combattants afin de réaliser simplement des missions de modélisation de leur environnement en 3D. Cette approche s’inscrit plus largement dans une logique de développement d’une capacité autonome de cartographie rapide en s’appuyant à la fois sur des drones militaires et commerciaux, ainsi que de moyens de collecte terrestres tels que des systèmes LiDAR (plus d’infos ici) montés sur des véhicules. 

Cette approche est doublement gagnante, elle doit, dans un premier temps permettre aux unités combattantes de produire rapidement une cartographie 3D adaptée aux besoins des forces, en toute autonomie. Dans un second temps, chaque production contribue à enrichir la base de données du théâtre d’opération en centralisant l’ensemble des données cartographiques 3D disponible. Le tout permettant de constituer une véritable approche bottom-up avec un réseau de producteurs identifiés au plus proche des problématiques du terrain et un processus de production maîtrisé.

Transformer les flux vidéo drones en modèles 3D en quasi-temps réel

Un autre défi relevé par l’Army’s Geospatial Research Laboratory est de valoriser les flux FMV (Full Motion Video) reçus en temps réel par les drones et autres systèmes ISR employés par l’armée américaine afin de produire des données cartographiques 3D à la volée, en quasi-temps réel, depuis le théâtre d’opération. Une ressource aujourd’hui abondante sur les théâtres d’opérations modernes.

La méthode photogrammétrique utilisée dans le cadre de ce projet permet de reconstruire rapidement un modèle 3D en corrélant des séries d’images (pour en savoir plus). Aujourd’hui largement répandue, cette technique permet d’exploiter efficacement les images issues des flux vidéo FMV ainsi que leurs métadonnées pour élaborer différents types de produits (orthomosaïques 2D, nuages de points 3D, modèles numériques de surface MNS) utiles aux opérationnels.

Seulement ce processus nécessitait jusqu’alors une expertise humaine pour sélectionner les images les plus adéquates, dépourvues par exemples d’altérations visuelles ou objets (véhicules, piétons, etc.) susceptibles de nuire à la qualité du rendu 3D final, un travail préalable fastidieux mais indispensable pour obtenir le meilleur résultat possible.

FMV to 3D mapping
Crédit image © Geospatial Research Laboratory

C’est justement sur ce point qu’intervient la technologie développée par l’équipe de recherche du Dr. Ricky Massaro du GRL. Un algorithme sélectionne automatiquement les images les plus adaptées parmi les milliers de trames vidéo collectées, avant de lancer la production d’un modèle numérique de surface (MNS) précis en quelques minutes seulement, et ce même si le drone est encore en vol. Ne nécessitant aucun matériel particulier, l’outil serait en mesure de s’exécuter sur n’importe quel ordinateur portable du commerce, aux performances convenables.

A en croire l’US Army, ce procédé se veut complémentaire et n’a pas pour vocation de remplacer les systèmes Lidar et autres systèmes de cartographie terrestres aujourd’hui employés par certaines unités. Le système aurait déjà été testé par la 101e Division Aéroportée pour cartographier un terrain d’entrainement située à Fort Campbell dans le Kentucky et aurait également été déployé en Iraq pour une campagne d’évaluation plus poussée.

Jouer sur la complémentarité des capteurs

Chaque capteur possède des avantages et inconvénients, c’est la raison pour laquelle le Geospatial Research Laboratory conduit aussi des recherches dans l’exploitation combinée des différents capteurs employés par l’US Army afin de jouer sur leur complémentarité pour affiner la qualité des modèles 3D produits.

Le balayage laser terrestre basé sur la technologie LiDAR permet par exemple de capturer très précisément des espaces complexes, telles que les façades extérieures de bâtiments ou environnements intérieurs, tandis que les prises de vue aériennes ne permettent pas toujours un rendu aussi précis des façades. L’unification des nuages de points de ces deux produits dans un même référentiel permet de créer un modèle 3D beaucoup plus précis.

En France, la 3D suscite aussi un regain d’intérêt

Cette quête d’autonomie sur le plan tactique suscite également l’intérêt de certaines unités françaises, qui tentent tant bien que mal de combler leurs lacunes en matière de données 3D pour répondre à leurs besoins. Si les vidéos FMV sont encore peu valorisées à ce jour, plusieurs expérimentations ont été conduites ces dernières années au sein des forces spéciales (notamment au CPA10 et au commando Kieffer) ainsi qu’au sein du 28e groupe géographique pour produire ou acquérir rapidement des modèles numériques de surface (MNS) précis sur le théâtre d’opérations.

En la matière, ces initiatives ont donné lieu à plusieurs approches, certaines unités ont fait l’acquisition de drones issus du commerce, tels que les drones Ebee, tandis que d’autres unités ont cherché à réduire la boucle de production de MNS en mettant en place un processus de production et de diffusion adapté, en relation directe avec les organismes de soutien géographique des armées.

Une plateforme dédiée à la production 3D

Lancé le 10 décembre 2019, le projet AI4GEO affiche les ambitions françaises en matière de production cartographie 3D et a pour objectif de développer une solution de production de données 3D entièrement automatisée, en s’appuyant notamment sur l’intelligence artificielle pour optimiser le processus et optimiser les coûts de production.

Le consortium regroupe 9 organismes et entreprises françaises dont notamment CS Group (qui coordonne le projet), l’IGN, le CNES, l’Onera, Qwant, Airbus DS, CLS, Quantcube et Geosat) ambition de réaliser une plateforme dédiée au domaine de l’information géospatiale 3D. Si certains acteurs du groupement possède déjà la capacité de produire des modèles 3D, le coût et le temps de traitement nécessaire à l’élaboration de ces produits 3D (images satellites, aériennes, ou in-situ) est souvent chronophage. Ce simple constat justifie l’emploi combiné de nouvelles technologies telles que l’IA et la mise en place d’infrastructures de cloud computing pour optimiser le temps de traitement des données et automatiser à termes, l’ensemble de la chaîne de production.

paris 3D
Cartographie 3D de la ville de Paris. Crédit image © Google

Ce projet cherche avant-tout à stimuler la recherche ainsi que l’écosystème industriel français dans le domaine de la 3D pour développer les briques technologiques nécessaires à l’élaboration de produits cartographiques 3D qualifiés dans un premier temps, puis dans un second de développer des services à valeur ajoutée sur différents secteurs (Smart City, agriculture, gestion de l’eau, voiture autonome, etc.).

Exploiter une ressource de plus en plus abondante

La plateforme devra d’être capable de traiter facilement les nombreuses images qui sont aujourd’hui générées par les multiples capteurs optiques et radars existants (drones, satellites, Lidar, etc.), dont le nombre ne cesse de croître jour après jour, et qui sont pour certains exclusivement destinés à la production 3D.

Le projet AI4GEO semble d’ailleurs s’inscrire dans la continuité de la Constellation Optique en 3D (CO3D), une constellation de satellites d’observation commandée par le CNES et la DGA auprès d’Airbus DS quelques mois auparavant en mai 2019. Composée de quatre satellites sur une orbite héliosynchrone, cette constellation permettra de fournir des images stéréoscopiques submétriques (50cm) dédiées à la production cartographique 3D sur le monde entier.

Erbil
Modélisation 3D de la ville d’Erbil. Crédit Image: Plain Archaeological Survey

Si les données fournies par la constellation CO3D seront essentiellement des images optiques, la plateforme du projet AI4GEO se veut avant tout généraliste et devra être capable de tirer profit des images issues d’autres systèmes, telles que les images radar ou levés Lidar (terrestre et/ou aéroporté). Une démarche qui est à mettre en parallèle avec l’essor du New Space et de l’explosion du nombre de constellations de satellites d’observation, ce qui ne manque pas de souligner les nombreuses opportunités à la clef, et qui ne manquera pas non plus d’intéresser les armées du monde entier.

Jean-philippe Morisseau

 

Bibliographie

2 réflexions sur “Cartographier l’environnement opérationnel en 3D

  1. Bonjour, merci pour cet article fort intéressant. Je vous invite à visionner le clip vidéo 3D que nous avons réalisé Il y a peu de temps, à partir des données acquises, collectées et traitées par mon équipe d’experts pour le compte de la ville de Pau et de l’agglomération Pau Béarn Pyrénées. Le territoire couvert est de 350 km carrés avec des niveaux de précision uniques (2 mm) au monde notamment sur le cœur historique de Pau. Le tout à été réalisé sur une période d’environ 06 mois… Les données de cette maquette 3D sont en cours d’intégration dans la plateforme numérique 3D temps réel, multi-applications, multi-usages et multi-utilisateurs qui sera opérationnelle à la fin du mois de mars 2020. Merci de votre lecture et de votre attention.
    Jean-Michel LOPEZ

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    1. Bonjour M. Lopez, je vous remercie pour votre message. Je vous félicite pour votre projet, la vidéo que vous m’avez transmise est très impressionnante, je suis assez curieux de voir ce que donnera l’usage de la plateforme une fois intégrée. Au plaisir d’échanger. JPM

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