{"id":20101,"date":"2024-10-15T11:12:57","date_gmt":"2024-10-15T09:12:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.yellowscan.com\/knowledge\/traitement-des-donnees-lidar-importance-resultats-attendus-et-etapes-cles\/"},"modified":"2025-05-06T10:51:55","modified_gmt":"2025-05-06T08:51:55","slug":"lidar-data-processing-importance-deliverables-and-key-steps","status":"publish","type":"ys_knowledge","link":"https:\/\/www.yellowscan.com\/fr\/knowledge\/lidar-data-processing-importance-deliverables-and-key-steps\/","title":{"rendered":"Traitement des donn\u00e9es LiDAR : Importance et livrables"},"content":{"rendered":"\t\t
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Cet article explique comment les donn\u00e9es LiDAR sont trait\u00e9es. Nous aborderons les diff\u00e9rentes \u00e9tapes n\u00e9cessaires pour transformer les donn\u00e9es brutes des nuages de points en informations utiles, et nous expliquerons pourquoi elles sont importantes pour les utilisateurs finaux. Nous terminerons par un bref aper\u00e7u des fonctionnalit\u00e9s de CloudStation, le logiciel de traitement des donn\u00e9es LiDAR de YellowScan. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Qu’est-ce que le traitement des donn\u00e9es LiDAR et pourquoi est-il important ?<\/h2>\n

Les scanners laser ou les scanners LiDAR capturent leur environnement sous forme de nuages de points en 3D. Ceux-ci sont constitu\u00e9s de milliards de points et des coordonn\u00e9es de leur position dans l’espace. Les scanners laser capturent des nuages de points bruts, ce qui signifie que les points ne sont ni filtr\u00e9s ni structur\u00e9s. Les scanners laser stockent les donn\u00e9es brutes des nuages de points sous forme de tableaux contenant les points, leur emplacement et diff\u00e9rents attributs (tels que la r\u00e9flectance ou les valeurs RVB). <\/p>\n

YellowScan a publi\u00e9 un article s\u00e9par\u00e9 sur les nuages de points LiDAR<\/a>, expliquant comment ils sont collect\u00e9s, visualis\u00e9s et quelles donn\u00e9es ils contiennent. Vous trouverez \u00e9galement un article sur la mani\u00e8re dont les scanners LiDAR collectent les nuages de points. Le fonctionnement du LiDAR<\/a> fait l’objet d’un autre article. <\/p>\n

Les logiciels de traitement des donn\u00e9es LiDAR utilisent les donn\u00e9es brutes des scanners LiDAR pour g\u00e9n\u00e9rer et visualiser des nuages de points en 3D. Ils ressemblent \u00e0 l’environnement tel que l’homme le percevrait, avec des objets et des surfaces distincts dans des couleurs r\u00e9alistes et sans points de donn\u00e9es incorrects (bruit). Le logiciel de traitement des nuages de points produit et exporte des donn\u00e9es de nuages de points et des mod\u00e8les de donn\u00e9es num\u00e9riques en 3D. Examinons ces r\u00e9sultats plus en d\u00e9tail avant de d\u00e9crire les diff\u00e9rentes \u00e9tapes du traitement des donn\u00e9es.<\/p>\n

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Quels sont les produits livrables g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par les logiciels de traitement LiDAR ?<\/h2>\n

Les nuages de points bruts constituent la base de nombreux r\u00e9sultats diff\u00e9rents, y compris les donn\u00e9es 3D et les produits livrables suivants :<\/p>\n

– Mod\u00e8le num\u00e9rique d’\u00e9l\u00e9vation (MNE) :<\/b> Un MNE est une repr\u00e9sentation 3D de la surface d’un terrain cr\u00e9\u00e9e \u00e0 partir de donn\u00e9es LiDAR. Il capture la surface du sol sans v\u00e9g\u00e9tation ni structure. <\/p>\n

– DSM (Digital Surface Model) :<\/b> mod\u00e8le 3D de la surface de la Terre, comprenant \u00e0 la fois le terrain et les objets qui s’y trouvent.<\/p>\n

– Nuage de points classifi\u00e9 :<\/b> un nuage de points contenant diff\u00e9rentes classes telles que le sol, la v\u00e9g\u00e9tation, les b\u00e2timents et l’eau.<\/p>\n

– Courbes de niveau :<\/b> g\u00e9n\u00e9ralement repr\u00e9sent\u00e9es sous forme de lignes reliant des points de m\u00eame hauteur sur des cartes en 2D, les courbes de niveau repr\u00e9sentent les changements d’altitude pour les projets de g\u00e9nie civil et d’am\u00e9nagement du territoire.<\/p>\n

– Caract\u00e9ristiques g\u00e9om\u00e9triques :<\/b> les caract\u00e9ristiques telles que les b\u00e2timents, les lignes \u00e9lectriques et les poteaux \u00e9lectriques peuvent \u00eatre extraites des donn\u00e9es LiDAR, afin d’\u00eatre utilis\u00e9es pour la cr\u00e9ation de jumeaux num\u00e9riques ou pour des applications de services publics sp\u00e9cifiques.<\/p>\n

– Coupes transversales :<\/b> une coupe transversale montre le profil d’\u00e9l\u00e9vation d’une surface en 2D.<\/p>\n

Avec autant de r\u00e9sultats diff\u00e9rents, la demande du march\u00e9 pour des donn\u00e9es LiDAR de haute pr\u00e9cision est \u00e9lev\u00e9e. Examinons maintenant les diff\u00e9rentes t\u00e2ches effectu\u00e9es par les logiciels de traitement LiDAR.<\/p>\n

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Figure 1 : Le LiDAR peut capturer avec pr\u00e9cision des mod\u00e8les de surface en 3D pr\u00e9sentant de l\u00e9g\u00e8res variations d'altitude.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Les diff\u00e9rentes \u00e9tapes du traitement des donn\u00e9es LiDAR<\/h2>\n

En g\u00e9n\u00e9ral, le traitement des donn\u00e9es LiDAR couvre les t\u00e2ches suivantes :<\/p>\n

– Filtrage des nuages de points <\/p>\n

– Classification des nuages de points <\/p>\n

– Visualisation et analyse de nuages de points<\/p>\n

– Mod\u00e9lisation des surfaces pour la cr\u00e9ation de mod\u00e8les 3D et l’exportation de donn\u00e9es<\/p>\n

Les fournisseurs de services LiDAR pouvant proposer diff\u00e9rents services de traitement des donn\u00e9es, il n’est pas possible de donner une vue d’ensemble des \u00e9tapes de traitement des donn\u00e9es qui corresponde \u00e0 l’offre de services de chaque fournisseur. Cet article n’est qu’une introduction au sujet et ne couvre que les \u00e9tapes les plus courantes du traitement des donn\u00e9es. <\/p>\n

Le type de LiDAR utilis\u00e9 pour capturer les nuages de points est un autre \u00e9l\u00e9ment permettant de distinguer les diff\u00e9rentes \u00e9tapes de traitement des donn\u00e9es. Par exemple, lorsque les donn\u00e9es du nuage de points sont captur\u00e9es \u00e0 l’aide d’un drone ou d’un avion, un logiciel de traitement des donn\u00e9es peut \u00eatre utilis\u00e9 pour post-traiter la trajectoire ou le trajet de vol afin d’affiner les informations relatives \u00e0 la position et \u00e0 l’orientation \u00e0 partir de ce m\u00eame trajet de vol. En outre, la pr\u00e9cision relative du nuage de points peut \u00eatre affin\u00e9e en optimisant la correspondance des lignes de vol qui se chevauchent. <\/p>\n

Nous allons maintenant aborder trois \u00e9tapes du traitement des donn\u00e9es : le filtrage, la classification et l’analyse des nuages de points.<\/p>\n

Filtrage des nuages de points<\/h3>\n

Le filtrage et le nettoyage du nuage de points sont effectu\u00e9s pour supprimer les points erron\u00e9s. Il y a diff\u00e9rentes raisons \u00e0 leur pr\u00e9sence dans les donn\u00e9es, et il est important de les d\u00e9tecter et de les supprimer afin qu’elles n’affectent pas la pr\u00e9cision et la fiabilit\u00e9 du nuage de points ou du mod\u00e8le 3D. <\/p>\n

Il existe diff\u00e9rents types de points erron\u00e9s dans le LiDAR, tels que le bruit, les valeurs aberrantes et les retours par trajets multiples. Si les points erron\u00e9s peuvent \u00eatre captur\u00e9s sur le terrain en raison de l’impr\u00e9cision des capteurs, de surfaces r\u00e9fl\u00e9chissantes ou transparentes qui diffusent le laser de mani\u00e8re impr\u00e9visible, ils peuvent \u00e9galement r\u00e9sulter d’une classification erron\u00e9e lors du traitement des donn\u00e9es. <\/p>\n

Le filtrage des donn\u00e9es peut \u00eatre effectu\u00e9 \u00e0 l’aide de diverses m\u00e9thodes, telles que le filtrage bas\u00e9 sur la densit\u00e9. Cette m\u00e9thode identifie et supprime des points d’un nuage de points sur la base de la densit\u00e9 locale des points en \u00e9valuant le nombre de points existant dans un certain voisinage ou une certaine zone, et en supprimant les points consid\u00e9r\u00e9s comme trop rares (faible densit\u00e9) ou trop denses (forte densit\u00e9). Les avantages sont notamment la suppression du bruit et des donn\u00e9es redondantes, et l’am\u00e9lioration de la clart\u00e9 du nuage de points. <\/p>\n

Classification des nuages de points<\/h3>\n

Cette \u00e9tape consiste \u00e0 attribuer une classe ou une \u00e9tiquette \u00e0 chaque point captur\u00e9. Cela permet de comprendre ce que repr\u00e9sentent les diff\u00e9rents points. Les points individuels sont identifi\u00e9s et class\u00e9s en fonction de leur type de sol, de leur type de v\u00e9g\u00e9tation, ou selon qu’il s’agit de b\u00e2timents, de sol ou d’eau. Une classification typique utilis\u00e9e pour LiDAR est celle des points au sol et des points non au sol. Les MNS, par exemple, utilisent des points terrestres et non terrestres pour faire la distinction entre le sol et d’autres surfaces. <\/p>\n

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Figure 2 : Les points individuels \u00e0 l'int\u00e9rieur d'un nuage de points peuvent \u00eatre class\u00e9s et cat\u00e9goris\u00e9s, par exemple comme des arbres ou d'autres types de v\u00e9g\u00e9tation.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Cette classification permet de cr\u00e9er des mod\u00e8les de terrain pr\u00e9cis et d’identifier des objets int\u00e9ressants pour des applications telles que la robotique. Le processus de classification comprend l’extraction des caract\u00e9ristiques, la segmentation et le regroupement du nuage de points en fonction des similitudes spatiales et g\u00e9om\u00e9triques, ainsi que l’ex\u00e9cution de diff\u00e9rents algorithmes de classification. <\/p>\n

Analyse et visualisation de nuages de points<\/h3>\n

Selon l’application pour laquelle le nuage de points est destin\u00e9 \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9, diff\u00e9rents r\u00e9sultats sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9s \u00e0 partir du nuage de points, tels que des lignes de contour, des volumes d’objets ou des mod\u00e8les 3D. Parmi les exemples d’exportation de donn\u00e9es de nuages de points, on peut citer les DEMS, les DTM, ainsi que les scans de structures d’objets qui affichent des objets plus petits que les DEM et les DEMS couvrant des zones plus \u00e9tendues. <\/p>\n

Mod\u00e9lisation des surfaces pour la cr\u00e9ation de mod\u00e8les 3D<\/h3>\n

Il s’agit notamment de convertir les nuages de points en surfaces continues, ce qui permet d’obtenir des mod\u00e8les 3D plus faciles \u00e0 interpr\u00e9ter visuellement. La mod\u00e9lisation des surfaces consiste \u00e0 cr\u00e9er des triangles et des polygones entre des points adjacents. Les MNE et les MNT sont ensuite cr\u00e9\u00e9s et export\u00e9s dans les formats de donn\u00e9es appropri\u00e9s. <\/p>\n

\u00c9tapes suppl\u00e9mentaires du traitement des donn\u00e9es<\/h3>\n

L’aper\u00e7u pr\u00e9c\u00e9dent des diff\u00e9rentes \u00e9tapes du traitement des donn\u00e9es n’est pas exhaustif : par exemple, des superpositions de donn\u00e9es et des v\u00e9rifications suppl\u00e9mentaires, telles que l’utilisation de points de contr\u00f4le au sol, peuvent am\u00e9liorer la pr\u00e9cision et l’exactitude des donn\u00e9es, de sorte qu’elles r\u00e9pondent aux exigences de pr\u00e9cision de l’enqu\u00eate. Les donn\u00e9es des points de contr\u00f4le au sol sont acquises sur le terrain s\u00e9par\u00e9ment des nuages de points LiDAR, ce qui permet de disposer d’une source de donn\u00e9es ind\u00e9pendante avec laquelle comparer la pr\u00e9cision des donn\u00e9es LiDAR. <\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"construction\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Figure 3 : La grande pr\u00e9cision des donn\u00e9es LiDAR permet de suivre avec pr\u00e9cision l'avancement des projets de construction.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Qu’est-ce que YellowScan CloudStation ? <\/h2>\n

YellowScan CloudStation<\/a> est un logiciel \u00e9volutif et convivial pour g\u00e9n\u00e9rer des nuages de points \u00e0 partir de donn\u00e9es LiDAR brutes. Il permet \u00e9galement de visualiser et d’inspecter en profondeur les nuages de points. Le logiciel de bureau comprend quatre modules : <\/p>\n

Le module d’ajustement des bandes am\u00e9liore la pr\u00e9cision du nuage de points gr\u00e2ce \u00e0 un ajustement transparent des lignes de vol. Le module de terrain effectue une classification automatique \u00ab\u00a0sol – non sol\u00a0\u00bb des points LiDAR. Le module de colorisation effectue la colorisation des nuages de points \u00e0 partir des acquisitions simultan\u00e9es du LiDAR et de la cam\u00e9ra. Le module d’exportation produit des nuages de points au format LAS\/LASZ et exporte des mod\u00e8les num\u00e9riques pour DSM et DEM.<\/p>\n

Plusieurs nouvelles fonctionnalit\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9cemment ajout\u00e9es \u00e0 CloudStation, dont les suivantes :<\/p>\n

– G\u00e9n\u00e9ration d’orthophotos<\/b> \u00e0 partir de donn\u00e9es LiDAR et de cam\u00e9ras. <\/p>\n

– Visualisation des points de contr\u00f4le au sol (GCP) :<\/b> importez un GCP et choisissez s’il s’agit de points de rattachement, de points de contr\u00f4le ou de points d’int\u00e9r\u00eat. <\/p>\n

– Exportation de nuages de points en ligne :<\/b> exportation vers un fournisseur de nuages \u00e0 partir de CloudStation.<\/p>\n

CloudStation est un logiciel de base avec diff\u00e9rentes fonctionnalit\u00e9s ou modules. YellowScan a introduit trois offres group\u00e9es diff\u00e9rentes afin de donner aux clients des options plus claires en mati\u00e8re de fonctionnalit\u00e9 : CloudStation Essential, CloudStation Pro et CloudStation Ultimate. Pour plus d’informations, consultez la page produit CloudStation<\/a>.<\/i> <\/p>\n

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Questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tQu'est-ce que le traitement des donn\u00e9es LiDAR ?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t

Le traitement LiDAR transforme les donn\u00e9es brutes des nuages de points en informations pr\u00e9cises et utilisables. Le traitement des donn\u00e9es LiDAR comprend plusieurs \u00e9tapes, telles que le filtrage et le nettoyage des donn\u00e9es, la classification des nuages de points, l’extraction des caract\u00e9ristiques et la mod\u00e9lisation 3D.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tQuelles sont les exigences en mati\u00e8re de traitement des donn\u00e9es LiDAR ?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t

Le traitement des donn\u00e9es LiDAR n\u00e9cessite des donn\u00e9es de nuage de points de haute qualit\u00e9, avec des attributs cl\u00e9s tels que les coordonn\u00e9es x, y et z, l’intensit\u00e9 et la classification. En outre, des m\u00e9tadonn\u00e9es telles que des informations sur les vols et les capteurs, des points de contr\u00f4le au sol et un syst\u00e8me de coordonn\u00e9es g\u00e9ographiques sont n\u00e9cessaires pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision spatiale. La densit\u00e9 de points est une mesure qui exprime le nombre de points par m\u00e8tre carr\u00e9 : une densit\u00e9 de points plus \u00e9lev\u00e9e permet une mod\u00e9lisation plus d\u00e9taill\u00e9e du terrain et des objets.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tComment les donn\u00e9es LiDAR sont-elles collect\u00e9es ?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t

Les donn\u00e9es LiDAR sont collect\u00e9es \u00e0 l’aide de scanners laser 3D qui utilisent des impulsions laser pour mesurer la distance par rapport \u00e0 une cible. En utilisant la vitesse de la lumi\u00e8re, le temps que met une impulsion pour atteindre une cible et revenir au capteur permet de mesurer la distance par rapport \u00e0 une cible. Des millions d’impulsions par seconde permettent de capturer une sc\u00e8ne en 3D. Les donn\u00e9es LiDAR sont collect\u00e9es \u00e0 l’aide de scanners statiques et mobiles, ainsi qu’\u00e0 l’aide de drones ou d’avions.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tQu'est-ce que LiDAR dans l'annotation des donn\u00e9es ?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t

Le LiDAR dans l’annotation des donn\u00e9es implique l’\u00e9tiquetage ou le marquage d’objets dans ces donn\u00e9es afin que les machines puissent les comprendre et en tirer des enseignements. Les donn\u00e9es LiDAR sont utilis\u00e9es pour former des mod\u00e8les d’apprentissage automatique pour des applications telles que la conduite autonome, l’analyse g\u00e9ospatiale et la surveillance de l’environnement.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tPourquoi utiliser les donn\u00e9es LiDAR ?<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t

Les donn\u00e9es LiDAR sont tr\u00e8s pr\u00e9cises (pr\u00e9cision centim\u00e9trique). Les donn\u00e9es sont saisies rapidement et de mani\u00e8re automatis\u00e9e, ce qui les rend \u00e9volutives et plus rentables que les \u00e9quipes de g\u00e9om\u00e8tres. Contrairement \u00e0 la photogramm\u00e9trie, qui capture de grandes quantit\u00e9s d’images 2D pour produire un nuage de points 3D, le LiDAR capture et stocke des nuages de points directement sur le scanner et est capable de capturer des donn\u00e9es sous la v\u00e9g\u00e9tation.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t