Une méthode d'assemblage d'images aériennes basée sur l'information sémantique est proposée. La première phase utilise une méthode d'enregistrement grossier par transformation de projection basée sur la rotation d'un vecteur tridimensionnel, qui, à travers la conversion des coordonnées géographiques, la modélisation du cône de vue, le calcul d’intersection plane et la construction de la matrice de projection, réalise un enregistrement grossier efficace des images aériennes vers un plan d'élévation unifié. La seconde phase utilise une méthode d'optimisation des erreurs entre lignes basée sur la segmentation sémantique et la correspondance de caractéristiques LightGlue, chaque ligne d’image après l’enregistrement grossier étant considérée comme une unité d’optimisation indépendante, en obtenant la topologie des routes via la segmentation sémantique, combinée avec un réseau léger de correspondance de caractéristiques et des contraintes géométriques d’optimisation, pour réaliser un enregistrement précis entre les lignes. Les résultats expérimentaux montrent que la construction d’un modèle d’optimisation en deux étapes permet de surmonter efficacement la dépendance aux paramètres internes de la caméra, et affiche finalement les endroits touchés avec précision par une visualisation sur une interface de système d’information géographique, enregistrant de manière complète et systématique les caractéristiques des sinistres.

secours incendie; drone; image ortho; segmentation sémantique