CLASSIFY - Points limites
Détection et classification automatique de la nature des points limites sur d'anciens plans cadastraux. Administration bénéficiaire : Canton de Fribourg.
Contexte
Dans les communes fribourgeoises où la mensuration officielle au standard MO93 n’est pas encore en vigueur au registre foncier, les points limites ne sont pas toujours représentés dans le jeu de données de la mensuration officielle (MO). Ceci génère de nombreuses erreurs au CheckCH et complexifie la compréhension des utilisateurs quand bien même ces points limites peuvent être identifiés sur les anciens plans.
La localisation des points limite est connue grâce à la digitalisation manuelle des lignes effectuée il y a quelques années. Cependant, leur classification sur la base d’anciens plans représente un travail très conséquent. De plus, la localisation des points limites reste parfois approximative dû aux différentes versions d’une même zones et aux difficultés du géoréférencement de matériel aussi ancien. Dans ces circonstances, le Canton de Fribourg s’est tourné vers le STDL pour développer un algorithme permettant la classification de la nature des points limites sur les plans cadastraux.
Méthodologie
Deux méthodes ont été testées pour ce projet :
La classification d’images grâce au machine learning
La localisation des points est approximativement connue. Une image autour la localisation supposée de chaque point est créée et classifiée.
Les algorithmes de classification testés ont permis d’obtenir des métriques plutôt satisfaisantes, jusqu’à 0.73 de rappel. Cependant, la qualité ne se maintient pas lorsque la méthode était étendue à des plus grandes zones.
La segmentation d’instance grâce au détecteur d’objets STDL
L’utilisation d’une méthode de deep learning appliquée aux plans permet une meilleure prise en compte du contexte autour de chaque point et le résultat est moins affectée par leur localisation approximative. L'algorithme utilisé est le détecteur d’objets du STDL.
Un f1 score final de 0.85 a été atteint pour les points limites classifiés grâce aux détections produites par la segmentation d’instance. Les experts ont contrôlé les résultats et les ont jugés satisfaisants.
Résultats
Au final, la segmentation d’instance grâce au détecteur d’objets STDL a été choisie et appliquée à 602 plans cadastraux fribourgeois afin de classifier 50’000 points de la mensuration officielle.
Ressources documentées
Tous les travaux du STDL sont publiés sous une license ouverte et nous vous encourageons à les utiliser dans vos projets.
Table des matières
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Le Swiss Territorial Data Lab (STDL), lancé en 2020 dans le cadre de la stratégie suisse pour la géoinformation (SGS), fait partie du champ d'action n°5 « Promotion de l’innovation ». Ce laboratoire offre aux administrations publiques un véritable espace d'expérimentation, où elles peuvent tester de nouvelles approches pour répondre à leurs défis concrets. Le STDL favorise un travail collaboratif entre experts techniques et métier, afin de co-créer des solutions efficaces et adaptées.
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