Carte Napoléon : géo-référençons à fond
Reprise en douceur par quelques explications et autres infos sur le géoréférencement. Un article certifié sans ChatGPT dedans !
J'ai dans mon placard de trucs-à-publier-un-jour, parmi x trucs, le projet de monter le cadastre Napoléon de ma commune d'adoption. Pourquoi, parce-que, comme ça pour la joie (intense) de le faire et que c'est une idée comme une autre.
Napoléon
Je vous laisse interroger ChatGPT ou simplement wikipédia pour les détails mais en gros, la loi du 15 septembre 1807 établit la nécessité d'établir un relevé parcellaire de la France, dans le but d'instituer un impôt foncier égalitaire. Il faut donc un plan cadastral, chaque parcelle connaître le propriétaire et un revenu fiscal : ceci constitue la matrice cadastrale. Et finalement, c'est notre cadastre d'aujourd'hui : des données géométrique de parcelle, bâti... et la matrice cadastral MAJIC.
Les cartes établit à l'époque sont précises et parfois encore d'actualité : retrouver un ancien cours d'eau, des zones humides, d'ancienne bâtisse... Un vrai témoin méthodique du passé.
Ces cartes sont de nos jours scannées et conservées par nos archives départementales (ou nationales).
Finistère
Pour le Finistère, vous pouvez utilisez le moteur de recherche : https://archives.finistere.fr/espace-de-recherche-dans-le-cadastre.
Il est toutefois rare de trouver des cartes assemblées, géoréférencer. On trouve dans certaines grandes agglomérations (Brest par exemple) et souvent les tableaux d'assemblage, c'est à dire les vues de la commune entière ou comment les cartes sont assemblés, mais rarement le détail géoréférencé. Je vais donc profiter de cet exercice pour vous faire part de mes essais et pour rappeler quelques trucs de géoréférencement.
Géoréférencement - QGIS
Avant de parler de cadastre, parlons géoréférencement et des paramètres dans QGIS.
Pour géoréférencer, il faut passer par le géoréférenceur (non...si,si) dans le menu RASTER --> GEOREFERENCER. Là vous ouvrez un nouveau raster (votre image) et tout le but consiste à trouver des points communs entre plusieurs fonds de carte (photoaérienne, IGN, openstreetmap...) et votre image. La démarche est assez simple, il faut juste être rigoureux sur les points.Personnellement, j'essaye toujours d'avoir au moins 4 points les plus éloignés possibles et non alignés.
Si besoin, apprenez en 2min 30 à le faire : La Minute QGIS : Comment géoréférencer dans QGIS ?
MAis Avant de lancer le référencement, il faut régler les paramètres (la roue crantée jaune)
Les paramètres
1 . Les paramètres de transformation
| linéaire | 2 points |
permet le positionnement (translation) de l'image et une mise à l'échelle uniforme, mais pas de rotation ni d'autres transformations. |
| helmert | 2 points |
linéaire + rotation. Particulièrement utile si votre carte matricielle est une carte locale de bonne qualité ou une image aérienne orthorectifiée. |
| polynomiale 1 | 3 points |
permet une transformation affine plus générale, en particulier également un cisaillement uniforme. Les lignes droites restent droites (c'est-à-dire que les points colinéaires restent colinéaires) et les lignes parallèles restent parallèles. |
| polynomiale 2 et 3 | 6 à 10 points |
utilisent des polynômes plus généraux du 2e ou 3e degré au lieu de la simple transformation affine. Cela leur permet de tenir compte de la courbure ou d'autres déformations systématiques de l'image, par exemple des cartes photographiques avec des bords incurvés. |
| thin plate splin | 10 points mini |
TPS est très utile pour le géoréférencement de cartes endommagées, déformées ou légèrement imprécises, ou d'images aériennes mal orthorectifiées. |
| projective | 4 points mini |
généralise le polynôme 1 d'une manière différente, permettant des transformations représentant une projection centrale entre 2 plans non parallèles, l'image et le canevas de la carte. Les lignes droites restent droites, mais le parallélisme n'est pas préservé et l'échelle de l'image varie de manière cohérente avec le changement de perspective |
2. Les méthodes de ré-échantillonnage
Vous allez réduire ou augmenter la taille de votre raster, cela veut dire que la qualité va changer, pour éviter un trop grand flou, ou une trop grande pixellisation, il faut ré échantilloner l'image (soit un calculant des transitions entre pixels plus douce ou même recalculer les pixels manquants. Les méthodes sont complexes, je vous invite à lire https://qastack.fr/gis/10931/what-is-lanczos-resampling-useful-for-in-a-spatial-context dans le cadre géospatial.
Pour voir la diff, prenons cette licorne au hasard, je la géoréférence et le seul paramètre que je fais varier est l'échantillonage. (cliquer sur les images pour les voir en grand)
| Originale (jpeg) |
|
compression inconnue |
| plus proche voisin |  |
échantillonnage du voisin le plus proche conserve la division nette entre l'obscurité et la lumière |
| linéaire |  |
|
| cubique |  |
|
| cubique spline |  |
|
| lanzcos |  |
Lanczos crée des régions plus sombres que celles de l’original et d’autres plus claires que d’autres. |
3. la compression
Les fichiers géoréférencés en tif peuvent être lourds, mais ils existent des algorithmes de compression.
| aucune | facile à comprendre, je pense |
| LZW | Lempel Ziv Welch (LZW) compression de données sans perte. amélioration de l'algorithme LZ78 |
| PACKBITS | compression sans perte, simple et rapide, pour le codage des données en longueur.flux de données PackBits est constitué de paquets avec un en-tête d'un octet suivi de données |
| DEFLATE | compression de données sans perte qui couple l'algorithme LZ77 et le codage de Huffman. |
Faisons un test sur une image du cadastre, même paramètres en faisant varier échantillonnage et compression.
| en Mo | sans | LZW | PACKBITS | DEFLATE |
| plus proche voisin | 177,4 | 32,1 | 45,6 | 25,5 |
| linéaire | 177,4 | 32,4 | 45,6 | 25,9 |
| cubique | 177,4 | 32,8 | 45,6 | 26,4 |
| cubique spline | 177,4 | 32,1 | 45,6 | 25,5 |
| lanzcos | 177,4 | 33,1 | 45,6 | 26,9 |
On voit donc que DEFLATE est le plus intéressant, et que le niveau d’échantillonnage ne change presque rien.
Les images
J'ai donc récupéré les 9 images de la commune (site archive du Finistère). La vue de la commune (plan général) et les 8 autres de détails. Chaque image pèse env. 2,7 à 3,2Mo
Parlons géoréférencement.
Pour géoréférencer, il faut passer par le géoréférenceur (non...si,si) dans le menu RASTER --> GEOREFERENCER. Là vous ouvrez un nouveau raster (votre image) et tout le but consiste à trouver des points communs entre plusieurs fond de carte (photoaérienne, IGN, openstreetmap...) et votre image.
J'ai commencé par le plan général, en repérant des éléments qui n'aurait pas bougé depuis 1812... du type église, manoir, grosse ferme, étang...Un calage Grosso modo.
Les cartes de détail
Pour bien assembler les différentes cartes, il faudra détourer les images, je me suis donc posé la question :
- référencer puis détourer ?
- détourer puis référencer ?
J'ai donc fait les deux. Quand je géoréférence puis détoure, cela me permet d'éliminer les les bavures du passage des couleurs en transparent. Comme on peut voir sur l'image, il existe un fondu automatique qui peut être gênant. Détourer les images après georeferencement permet de faire des bords nets. Par contre, j'ai eu des souci avec les fichiers, même en gardant le géoréférencement.
J'ai donc décidé de détourer d'abord les images, puis de les géoréférencer. Mais là, je retrouve le problème de couleur sur les bords. J'avais commencé par détourer avec un fond noir, puis en blanc mais cela restait trop visible. J'ai donc opté pour un fond "ocre-vieux papier" basée sur la valeur moyenne des fonds de cartes Napoléonnes.
Pour ceux qui se demande : mais comment détourer ces images. J'utilise GIMP et son lasso, sans lissage ou adoucissement de bord. J'ai essayé les outils automatiques, mais rien de concluant, si un spécialiste GIMP me donne le truc pour détourer plus rapidement, je prends !
Encore 2 étapes.
Pour bien faire, j'ai fait 2 référencements : le premier grossier basé sur la carte de la vue générale : grâce aux repères des cartes (pas cons à l'époque), les petits drapeaux bleues, cela me permet de me repérer plus facilement.
Ensuite, je géoréférence les images les unes par rapport aux autres afin que les limites tombent mieux, avec vérifications sur le cadastre ou les photoaériennes actuelles. Bref, je cale au mieux. Et finalement, on obtient une carte assez agréable à regarder.
Pour le chevauchement, il faut rendre le noir et "ocre vieux papier' transparent : dans les propriétés du RASTER - transparence avec l'outil pour piocher la couleur
détails à la croisée de 3 cartes
Cerise on the gateau
Vous pouvez retrouvé toutes les images et projet QGIS sur mon codeberg : https://codeberg.org/pasq_fr/Cadastre_Napoleon_29
Et j'ai de plus monter un petit outil de consultation via leaflet pour parcourir la carte à loisir (1,2Go d'images quand même...) :
https://black.pasq.fr/napoleon.html
à+ (ah si vous connaissez de meilleures méthodes, dîtes le en commentaires, merci)