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Quatre ans de recherche urbaine 2001-2004. Volume 2

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Émilie Bajolet
, 
Marie-Flore Mattéi
, 
Jean-Marc Rennes

V. Milieux physiques, ambiances urbaines et technologies

Accessibilité visuelle en milieu urbain. Caractérisation dynamique et instrumentation1

François Sarradin

Volltext

  • 1 Thèse de doctorat sous la direction de Gérard Hégron, encadrée par Daniel Siret (CERMA) et Jacques (...)
  • 2 Doctorant en ambiances architecturales et urbaines, CERMA – UMR CNRS 1563, École d’Architecture de (...)

1Note portant sur l’auteur2

INTRODUCTION

2La perception des espaces ouverts urbains ne peut être réduite à une seule image. En effet, nous sommes sans cesse en mouvement. Notre perception des espaces ouverts urbains est par conséquent dynamique. De même, les méthodes d’analyse de la perception visuelle des espaces ouverts urbains doivent considérer ce que Gibson appelle la perspective de mouvement, c’est-à-dire l’ensemble des changements graduels apparaissant dans le champ visuel de l’observateur, car le mouvement fait partie de la perception visuelle [Gibson, 1950]. Malheureusement, la plupart de ces méthodes omettent de considérer la perception visuelle dynamique de l’environnement.

3Cette thèse propose de développer une méthode d’analyse des variations de l’environnement visuel des espaces ouverts urbains le long de parcours. Une telle méthode aurait plusieurs applications comme la conception de parcours touristiques, la caractérisation d’espaces ouverts urbains ou l’étude de l’impact visuel d’un projet urbain.

APPROCHE ORIENTÉE CHAMP

4Les espaces ouverts urbains peuvent être définis comme les espaces vides apparaissant autour des éléments construits. Il peut s’agir d’espaces publics tel que les rues, les places, les jardins et les espaces verts, les voies sur berge, etc. La mise en valeur de ces espaces contribue à l’amélioration de la qualité de la vie urbaine. Autrement dit, les espaces ouverts urbains doivent absolument être considérés comme un composant urbain de base, plutôt que comme l’espace restant après un projet.

5Dans la littérature scientifique, une catégorie de méthodes d’analyse de la perception visuelle des espaces ouverts urbains, dites orientées champ, tentent d’émerger. Elles consistent à considérer ces espaces comme des ensembles continus d’attributs plus ou moins stables. Les méthodes orientées champ se fondent sur différentes techniques mathématiques pour qualifier les espaces ouverts. Ainsi, Benedikt a développé une méthode appelée isovist qui se fonde sur la surface visible en différents points de l’espace [Benedikt, 1979]. Turner et al. en ont proposé une extension utilisant la théorie des graphes [Turner et al., 2001]. De leur côté, Peponis et al. ont développé une méthode appelée e-partitionnement qui consiste à diviser l’espace en zones où l’environnement visuel paraît homogène [Peponis et al., 1997]. Cette méthode permet l’étude des événements visuels.

6Malheureusement, ces méthodes sont fondées sur les analyses de l’espace en deux dimensions et ne permettent pas de suivre en détail les variations de l’environnement visuel.

7Dans ses travaux, Teller a développé une méthode d’analyse de la perception visuelle des espaces ouverts urbains fondée sur des projections hémisphériques orientées vers le zénith [Teller, 2003]. Teller propose ensuite d’analyser la forme de ciel qui permet de révéler la morphologie locale de l’espace. Les projections sphériques représentent un moyen pratique (dans le sens où la méthode est rapide) et efficace de réaliser des analyses « immergées » dans l’espace.

8Cette méthode peut être utilisée pour caractériser les parcours urbains, cependant les indicateurs de la forme de ciel proposés par Teller ne fournissent que des descriptions globales et ne permettent pas de suivre les variations apparaissant au fur et à mesure dans certaines parties de la forme de ciel le long de parcours.

9Afin de palier cet inconvénient, nous avons proposé d’utiliser la squelettisation comme un moyen de décrire les formes de ciel le long de parcours urbains [Sarradin et al., 2003].

SQUELETTE DE LA FORME DE CIEL

10La squelettisation est un outil d’analyse d’images imaginé par Blum [Blum, 1967] et très utilisé actuellement [Fol-Leymarie, 2003]. Il consiste à amincir une forme jusqu’à obtenir un ensemble de courbes centrées, appelé squelette.

11La squelettisation a l’avantage d’être invariant par transformation géométrique, d’être réversible (la forme d’origine peut être reconstruite à partir du squelette) et permet une description hiérarchique (de l’aspect global de la forme aux moindres pics dans son contour). Toutefois, la squelettisation est très sensible aux perturbations apparaissant dans la forme ou dans son contour. Actuellement, il existe un grand nombre de méthodes de squelettisation.

Fig. 1 – Calcul des projections sphériques et de la squelettisation pour l’analyse des espaces ouverts urbains.

12Dans ce projet de thèse, nous utilisons pour sa stabilité la méthode de squelettisation Hamilton-Jacobi développée par l’équipe de Siddiqi [Siddiqi et al., 2002]. Dans notre méthode, nous générons une série de projections sphériques le long d’un parcours dans un modèle d’espace urbain, puis nous calculons leur squelette, comme le montre la figure 1. La différence entre deux squelettes successifs dans le parcours fournit une indication sur les variations qui ont pu apparaître entre les deux positions correspondantes du parcours.

13Au cours de ce projet de thèse, nous avons développé deux indicateurs fondés sur les squelettes : le GMD et la distance de Hausdorff [Sarradin et al., 2003].

14Le GMD consiste à rechercher le point du squelette le plus éloigné du contour de la forme et à calculer sa position et sa distance au point du contour le plus proche. Le GMD détecte la plus grande ouverture locale visible en différents points de l’espace. Sa position par rapport au zénith de l’observateur indique si celui-ci voit devant lui la plus grande ouverture locale.

15La distance de Hausdorff consiste à calculer la similarité entre deux ensemble de points. Une version de cette distance, appelée distance de Hausdorff hyperbolique, a été développée par Choi et Seidel [Choi, Seidel, 2001]. Elle s’applique d’avantage aux squelettes et est représentative des déformations apparaissant dans la forme. Cette distance permet donc d’indiquer les positions du parcours où la morphologie de l’espace est considérablement modifiée. Une application de ces deux mesures est représentée dans les figures 2 et 3.

16Dans cette application, nous avons sélectionné un parcours de 245 mètres de long dans la rue Xavier-Neujean à Liège en Belgique. Une projection sphérique a été réalisée tous les 5 mètres. La figure 3 montre quatre éléments particuliers le long du parcours : S1 est une église, S2 est une place, S3 est un parking à ciel ouvert et S4 est l’opéra de la ville.

17La figure 2 représente les variations de la position relative du GMD et de la distance de Hausdorff le long du parcours dans deux graphiques. La position relative du GMD est calculée en fonction de sa position par rapport au zénith de l’observateur. Si cette mesure atteint 0 % le GMD est au-dessus de l’observateur, s’il atteint 100 % il est en face, et s’il atteint -100 % il est derrière. Les parties du graphique au-dessus de 0 % sont reportées sur le schéma du parcours dans la figure 3 par des lignes épaisses le long du parcours. Pour la distance de Hausdorff, si la valeur est proche de 0 % l’espace est localement homogène, sinon la morphologie de l’espace varie localement. Les pics du graphique apparaissent dans la figure 3 sous la forme d’ellipses.

Fig. 2 – Graphiques des variations de la position avant-arrière du GMD (gauche) et de la distance de Hausdorff (droite) dans le parcours de la rue Xavier-Neujean à Liège en Belgique (figure 3).

Fig. 3 – Le partitionnement du parcours dans la rue Xavier-Neujean à Liège en Belgique selon les graphiques de la figure 1. Sur ce plan, la partie du parcours où le GMD est dans le champ visuel de l’observateur apparaît avec des lignes épaisses, et les parties où la distance de Hausdorff atteint son maximum local sont indiquées avec des ellipses dont la taille dépend de leur magnitude.

CONCLUSION

18Au cours de cette thèse, nous avons développé une nouvelle méthode d’analyse des espaces ouverts urbains fondée sur la perception visuelle des variations de l’environnement le long de parcours. Cette méthode utilise des projections sphériques et la squelettisation pour caractériser les espaces ouverts urbains à partir de la forme de ciel. Les variations de cette forme permettent de réaliser des analyses incluant la dynamique de perception des espaces.

19Par rapport aux approches orientées champ existantes, le principal avantage de cette méthode est qu’elle considère les trois dimensions et la perspective de mouvement. Nous pensons qu’une telle méthode pourra fournir à la fin un outil de qualification des espaces ouverts urbains beaucoup plus précis.

VALORISATION

20Conférences internationales

21Sarradin François, Siret Daniel, Hégron Gérard, (2002), « Visual Analysis of Urban Environment », dans Proceedings of the 1st International Workshop on Architectural and Urban Ambient Environment [CDROM], Nantes, France, September 6-8, 2002, 26 p.

22Sarradin François, Siret Daniel, Teller Jacques, (2003), « Visual Space Assessment from sky shape analysis », dans Proceedings of the 7th Joint Conference on Information Sciences (JCIS’2003), 5th International Conference on Computer Vision, Pattern Recognition and Image Processing (CVPRIP), Cary, NC, USA, September 26-30, 2003, pp. 696-699.

23Sarradin François, Siret Daniel, Teller Jacques, (2003), « Visual Space Assessment from sky shape analysis », dans Gnauck A., Heinrich R. (Ed.),

24Proceedings of the 17th International Conference on Informatics for the Environmental Protection (EnviroInfo’2003), Cottbus, Germany, September 23-26, 2003, Metropolis Verlag, pp. 231-238.

25Autres publications

26Sarradin François, (2002), « Accessibilité visuelle en milieu urbain : caractérisation dynamique et instrumentation », dans Actes de la Journée de présentation des travaux de thèse des doctorants de 2e année, Doctoral School « Mécanique, Thermique et Génie Civile » Nantes, France.

27Sarradin François, (2002), « Accessibilité visuelle en milieu urbain : caractérisation dynamique et instrumentation », dans Colson A., Boissier D. (dir.), Actes du congrès Recherche et innovation en génie civil/Les entretiens du RGCU 2002, Paris, France, 2002, Revue française de génie civil, Hermès Sciences Publications, p. 166 (poster).

28Sarradin François, (2003), « Accessibilité visuelle en milieu urbain : caractérisation dynamique et instrumentation », dans Annuaire Action Concertée Incitative Ville – Allocations de thèse 1999-2001, Tours, France, pp. 171-175.

29Sarradin François, Siret Daniel, Teller Jacques, (2003), « Being within Space : Representation and Situated Analysis of the Public Realm » dans The International Conference on Quality of Urban Life (QUL’2003), Istanbul, Turkey, December 3-5, 2003.

Literaturverzeichnis

RÉFÉRENCES

Benedikt M., (1979), « To Take Hold of Space : Isovists and Isovist Fields », Environment and Planning B : Planning and Design, n° 6, pp. 47-65.

Blum H., (1967), « A Transformation for Extracting new Descriptors of Shape », dans Wathen Dunn W. (Ed.), Proceedings of Models for the Perception of Speech and Visual Form, MIT Press, pp. 362-380.

Choi S. W., Seidel H. P., (2001), « Hyperbolic Hausdorff Distance for Medial Axis Transform », Graphical Models, vol. 63, n° 5, pp. 369-384.

Fol-Leymarie F., (2003), Three-Dimensional Shape Representation via Shock Flows, PhD Thesis, Brown University.

Gibson J. J., (1950), The Perception of the Visual World, Boston, Houghton Mifflin.

Peponis J. et al., (1997), « On the Description of Shape and Spatial Configuration inside Buildings : Convex Partition and their Local Properties », Environment and Planning B : Planning and Design, vol. 24, n° 5, pp. 761-781.

Sarradin F. et al., (2003), « Visual urban space assessment from sky shape analysis », dans Proceedings of EnviroInfo 2003, Cottbus, Germany.

Siddiqi K. et al., (2002), « Hamilton-Jacobi Skeletons », International Journal of Computer Vision, vol. 48, n° 8, pp. 215-231.

Teller J., (2003), « A Spherical Metric for the Field-Oriented Analysis of Complex Urban Open Spaces », Environment and Planning B : Planning and Design, vol. 30, n° 3, pp. 339-356.

Turner A. et al., (2001), « From Isovists to Visibility Graphs : a Methodology for the Analysis of Architectural Space », Environment and Planning B : Planning and Design, vol. 28, n° 1, pp. 103-121.

Anmerkungen

1 Thèse de doctorat sous la direction de Gérard Hégron, encadrée par Daniel Siret (CERMA) et Jacques Teller (LEMA, Université de Liège).

2 Doctorant en ambiances architecturales et urbaines, CERMA – UMR CNRS 1563, École d’Architecture de Nantes.

Abbildungsverzeichnis

Bildunterschrift Fig. 1 – Calcul des projections sphériques et de la squelettisation pour l’analyse des espaces ouverts urbains.
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/541/img-1.jpg
Datei image/jpeg, 123k
Bildunterschrift Fig. 2 – Graphiques des variations de la position avant-arrière du GMD (gauche) et de la distance de Hausdorff (droite) dans le parcours de la rue Xavier-Neujean à Liège en Belgique (figure 3).
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/541/img-2.jpg
Datei image/jpeg, 208k
Bildunterschrift Fig. 3 – Le partitionnement du parcours dans la rue Xavier-Neujean à Liège en Belgique selon les graphiques de la figure 1. Sur ce plan, la partie du parcours où le GMD est dans le champ visuel de l’observateur apparaît avec des lignes épaisses, et les parties où la distance de Hausdorff atteint son maximum local sont indiquées avec des ellipses dont la taille dépend de leur magnitude.
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/541/img-3.jpg
Datei image/jpeg, 356k

Autor

Allocataire de recherche
mailto:françois.sarradin@cerma.archi.fr
CNRS – CERMA UMR CNRS 1563
École d’Architecture de Nantes
rue Massenet
BP 81931
44319 Nantes Cedex 3
Tél. : 02 40 59 43 24

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