Le cadastre napoléonien fournit la description la plus détaillée du territoire français dans sa globalité au e siècle. Il contient une mine d'informations (structure des parcelles cadastrales, numéro des parcelles, tracé des rivières et des routes, toponymie, bâti…) auxquelles les chercheurs en sciences humaines (archéologues, historiens, urbanistes…) s'intéressent de plus en plus, notamment pour mener des analyses historiques du territoire. Les travaux présentés ici s'inscrivent dans cette perspective et proposent une chaîne de traitement semi-automatique permettant de vectoriser, géoréférencer et assembler des planches scannées du cadastre ancien afin de construire une base de données multiépoques. Dans cet article, nous abordons plus particulièrement les solutions adoptées pour l'étape de vectorisation automatique des parcelles en comparant deux méthodes, l'une basée sur la transformée de Hough probabiliste (THP) et l'autre sur l'algorithme Line Segment Detector (LSD). Après avoir précisé comment ces méthodes ont été implémentées pour notre étude, nous présentons les résultats obtenus, qui montrent la supériorité de la méthode LSD sur la méthode THP pour les planches cadastrales les plus anciennes.The most detailed geographic description of France's whole 19th-century territory is the Napoleonic cadastre. It contains a wealth of information (e.g. cadastre lot structure, lot numbering, rivers and road shapes, toponymy, buildings…) which underpin most historical studies humanités numériques Détection automatique des parcelles sur les plans napoléoniens : comparaison de deux méthodesRésumés of land usage and transformation. We therefore decided to develop a semi-automatic toolchain able to vectorise, georeference and combine scanned old cadastre sheets in order to build a multi-epoch database describing land property. In this article, we focus on the automatic vectorisation of the parcels' shapes and assess the respective merits of two methods we tested: the first based on the Probabilistic Hough Transform (PHT) and the second on the Line Segment Detector (LSD) algorithm. After explaining how we implemented these two methods, we present the results, which show that the LSD approach performs better on the oldest cadastre sheets. humanités numériques spatialisées, imagerie, numérisation spatial digital humanities, digitisation, image processing Entrées d'index MOTS-CLÉS : KEYWORDS: Nous tenons à remercier les anciens étudiants de l'École supérieure des géomètres et topographes, stagiaires du laboratoire Géomatique et foncier, Maïté Fahrasmane, Charlotte Odie et Jean-Marc Beveraggi, sans qui ces travaux n'auraient pu être réalisés. Nous remercions également nos collègues Marie Fournier et Mathieu Bonnefond ainsi que Gilles Berteau de la direction générale des finances publiques de la Sarthe.
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