@article{Chandelier_Coeurdevey_Favé_Barot_Jaussaud_2021, title={SRP, une base de calage 3D de très haute précision sur le continent africain}, volume={223}, url={https://rfpt.sfpt.fr/index.php/RFPT/article/view/569}, DOI={10.52638/rfpt.2021.569}, abstractNote={<p>La SRP (« Space Reference Points ») est une base mondiale, précise, dense et homogène de points 3D géoréférencés qui est réalisée à partir de l’archive d’images SPOT6/7. Ce projet, mené en partenariat entre l’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) et Airbus Defense and Space (ADS), permet le calage géométrique automatique d’images très haute résolution avec une précision de l’ordre de 3m partout dans le monde.</p> <p>La SRP sur l’Afrique a été produite au cours de l’année 2019. Les contrôles qualité confirment le respect des spécifications attendues pour ce produit. Les particularités des paysages rencontrés sur ce continent ont conduit à intégrer de nouvelles fonctionnalités à la chaîne de production. Tout d’abord, la sélection des images SPOT6/7 a été enrichie sur la zone intertropicale en prenant en compte les masques de nuage fournis avec les produits, permettant d’obtenir une densité de points SRP optimale pour la zone. Ensuite, un prototype de socle de calage exploitant des ortho-images Sentinel-2 a montré la capacité de cette méthodologie à assurer la spécification de localisation à 3m sur un archipel d’îles (ici le Cap Vert). Afin de valider pleinement le produit, l’article présente deux tests d’exploitation sur le Nigéria pour des productions 2D et sur la ville de Marrakech pour des productions 3D. Ils démontrent la capacité de la SRP à caler différents types d’images et à atteindre la cible de précision de la base. La SRP est destinée, dès 2021, à assurer le calage d’images dans différents projets et notamment, de façon massive, dans le segment sol Pléiades Neo.</p>}, number={1}, journal={Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection}, author={Chandelier, Laure and Coeurdevey, Laurent and Favé, Pascal and Barot, Alexis and Jaussaud, Mathilde}, year={2021}, month={oct.}, pages={129–142} }