{"id":9918,"date":"2022-03-29T12:54:23","date_gmt":"2022-03-29T10:54:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.yellowscan.com\/knowledge\/detection-des-risques-davalanche-administration-norvegienne-des-routes-publiques-et-norges-teknisk-naturvitenskapelige-universitet-ntnu\/"},"modified":"2026-03-09T12:20:45","modified_gmt":"2026-03-09T11:20:45","slug":"avalanche-risk-detection-norwegian-public-roads-administration-and-norges-teknisk-naturvitenskapelige-universitet-ntnu","status":"publish","type":"ys_knowledge","link":"https:\/\/www.yellowscan.com\/fr\/knowledge\/avalanche-risk-detection-norwegian-public-roads-administration-and-norges-teknisk-naturvitenskapelige-universitet-ntnu\/","title":{"rendered":"D\u00e9tection des risques d’avalanche : LiDAR et drones – YellowScan"},"content":{"rendered":"\t\t
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L’administration norv\u00e9gienne des routes publiques Statens vegvesen et l’Universit\u00e9 norv\u00e9gienne des sciences et technologies (NTNU) ont organis\u00e9 un \u00e9v\u00e9nement de validation de concept en octobre 2021 afin de r\u00e9unir diverses agences gouvernementales pour \u00e9valuer l’utilisation des derni\u00e8res technologies LiDAR et de drone pour aider \u00e0 la surveillance des risques d’avalanche. Ils ont choisi les environs de la route embl\u00e9matique de Trollstigen, en Norv\u00e8ge, pour ses montagnes escarp\u00e9es et son enneigement tout au long de l’ann\u00e9e. Les partenaires de YellowScan, Scandinavian Drone<\/a> et Orbiton, ainsi que l’\u00e9quipe de soutien de YellowScan, ont r\u00e9pondu \u00e0 l’appel pour participer \u00e0 cet \u00e9v\u00e9nement.<\/p>

Quel est le d\u00e9fi ?<\/h3>

L’objectif de cet \u00e9v\u00e9nement \u00e9tait triple. La premi\u00e8re \u00e9tait d’identifier et de montrer les possibilit\u00e9s d’utilisation de la combinaison drone\/LiDAR afin de cartographier les risques d’avalanche sur les routes dans un environnement r\u00e9el de montagne. Deuxi\u00e8mement, recueillir des donn\u00e9es\/des cartes de nuages de points des zones d’essai afin de les comparer \u00e0 des ensembles de donn\u00e9es existantes obtenues \u00e0 l’aide de m\u00e9thodes de prospection a\u00e9roport\u00e9es traditionnelles \u00e0 une \u00e9poque diff\u00e9rente. Enfin, ils ont voulu cr\u00e9er une r\u00e9f\u00e9rence g\u00e9n\u00e9rale de la technologie LiDAR disponible pour les drones.<\/p>

L’\u00e9v\u00e9nement \u00e9tait divis\u00e9 en trois missions diff\u00e9rentes, r\u00e9alis\u00e9es en deux jours. Le site A a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour \u00eatre le plus facile \u00e0 piloter et permettra aux vendeurs de collecter des donn\u00e9es LiDAR dans des circonstances id\u00e9ales. Le site B a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour reproduire la collecte de donn\u00e9es LiDAR dans des conditions op\u00e9rationnelles r\u00e9alistes sur un terrain escarp\u00e9 et montagneux au-dessus d’une route. Enfin, le site C a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour \u00eatre un site difficile, avec de la neige, afin de reproduire une situation o\u00f9 l’ARNP doit collecter des informations \u00e0 partir d’un site accident\u00e9 situ\u00e9 \u00e0 une distance consid\u00e9rable au-dessus d’une route.<\/p>\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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Pr\u00e9paration du lancement de la mission \u00a9 Scandinavian Drone<\/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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Solution<\/h3>

L’\u00e9quipe a pilot\u00e9 un drone-h\u00e9licopt\u00e8re VelosV3 qui avait \u00e9t\u00e9 personnalis\u00e9 et \u00ab\u00a0norv\u00e9gianis\u00e9\u00a0\u00bb par Orbiton afin de r\u00e9sister aux conditions m\u00e9t\u00e9orologiques difficiles de la Norv\u00e8ge. Ils ont mont\u00e9 le YellowScan Vx20-300 en int\u00e9grant un Riegl miniVUX 3 avec un APX20 d’Applanix, l’une des solutions LiDAR int\u00e9gr\u00e9es les plus pr\u00e9cises que YellowScan propose.<\/p>

Voler dans des rafales de vent de +20m\/s pour cartographier une falaise de +600m de hauteur \u00e9tait pour le moins difficile. Apr\u00e8s avoir effectu\u00e9 les missions, ils ont utilis\u00e9 la solution logicielle YellowScan CloudStation<\/a>. CloudStation vous permet d’extraire, de traiter et d’afficher les donn\u00e9es des nuages de points imm\u00e9diatement apr\u00e8s le vol d’acquisition. L’auto-g\u00e9n\u00e9ration de bandes et la production de fichiers LAS se font facilement en quelques clics.<\/p>\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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Param\u00e8tres de la mission<\/h3>\nCompte tenu de la nature de l’\u00e9v\u00e9nement, les trois missions avaient des param\u00e8tres diff\u00e9rents. Voici chaque s\u00e9rie pour les sites A, B et C.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Site A :<\/h4>\n
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  • <8min de vol, 3 bandes extraites<\/li>\n
  • 60mAGL, 5m\/s Couverture de 4 ha sur le champ, la maison et la for\u00eat<\/li>\n
  • Prise de vue \u00e0 300KHz, 120deg FOV<\/li>\n
  • Trait\u00e9e avec une station de base situ\u00e9e \u00e0 6 km<\/li>\n
  • Couverture satellitaire = 19 en moyenne<\/li>\n<\/ul>\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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    Site B :<\/h4>\n
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    • 28 minutes de vol, 26 bandes extraites<\/li>\n
    • 690mAGL, 8m\/s, vol en palier le long de la falaise<\/li>\n
    • Couverture de la falaise de 360 m<\/li>\n
    • Prise de vue \u00e0 200KHz, 180deg FOV<\/li>\n
    • Trait\u00e9e avec une station de base situ\u00e9e \u00e0 8 km<\/li>\n
    • Couverture satellitaire = 14 en moyenne<\/li>\n<\/ul>\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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      Site C :<\/h4>\n
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      • Divis\u00e9 en deux sous-zones (C1 et C2)<\/li>\n
      • C1 \u00e9tait une zone facile d’acc\u00e8s avec de la neige<\/li>\n
      • C2 \u00e9tait un glacier difficile d’acc\u00e8s avec de la neige<\/li>\n
      • 20min de vol, 3 bandes extraites<\/li>\n
      • 790mAGL, 8m\/s<\/li>\n
      • Neige fra\u00eeche 12ha de couverture<\/li>\n
      • Prise de vue \u00e0 200KHz, 180deg FOV<\/li>\n
      • Trait\u00e9e avec une station de base situ\u00e9e \u00e0 8 km<\/li>\n
      • Couverture satellitaire = 19 en moyenne<\/li>\n<\/ul>\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\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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        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"CloudStation\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        Photo de l’emplacement du site C \u00a9 Scandinavian Drone<\/em><\/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

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        Photo de l’emplacement du site C \u00a9 Scandinavian Drone<\/em><\/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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        Les autres participants ayant choisi d’opter pour la zone C1, plus facile, ou de ne pas voler du tout, le seul espoir de collecter des donn\u00e9es sur C2 revenait \u00e0 notre \u00e9quipe. Apr\u00e8s une planification minutieuse de la mission et une \u00e9valuation des conditions, une fen\u00eatre s’est ouverte en fin d’apr\u00e8s-midi du dernier jour. L’e-copter Velos a effectu\u00e9 une longue mont\u00e9e pour atteindre la zone d’int\u00e9r\u00eat, un champ de neige situ\u00e9 \u00e0 environ 2 km de distance horizontale et 700 m de distance verticale du point de d\u00e9collage. On pouvait sentir l’excitation de la foule lorsque le drone a continu\u00e9 \u00e0 monter pour finalement atteindre la zone C2 et commencer \u00e0 collecter des donn\u00e9es dans la zone d’int\u00e9r\u00eat.<\/p>\n

        Il \u00e9tait clair que l’environnement \u00e9tait rude, car le vent soufflait de la neige sur la cr\u00eate de la montagne au-dessus du glacier. En milieu de vol, en raison des mauvaises conditions m\u00e9t\u00e9orologiques, la mission a \u00e9t\u00e9 interrompue en raison de turbulences excessives et a d\u00fb \u00eatre ramen\u00e9e au point de lancement. N\u00e9anmoins, l’\u00e9quipe a pu traiter des bandes utilisables pour le site C2. A l’atterrissage, les spectateurs de la NPRA, de la NTNU et d’autres ont applaudi \u00e0 tout rompre pour c\u00e9l\u00e9brer le vol et remercier l’\u00e9quipe d’Orbiton pour ses efforts et son habilet\u00e9.<\/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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        Cette d\u00e9monstration de faisabilit\u00e9 de la NTNU a \u00e9t\u00e9 une occasion unique d’acqu\u00e9rir de l’exp\u00e9rience et de tirer des enseignements pr\u00e9cieux sur les exigences li\u00e9es \u00e0 la collecte de donn\u00e9es LiDAR dans un environnement hostile, et nous avons \u00e9t\u00e9 tr\u00e8s impressionn\u00e9s par les performances du syst\u00e8me. Comme il y avait d’autres participants, cela nous a \u00e9galement permis de rencontrer des coll\u00e8gues de l’industrie et de voir plusieurs autres syst\u00e8mes en action. Ce que nous en retenons, c’est que si les syst\u00e8mes d’entr\u00e9e de gamme permettent d’aller loin, il y a une limite claire \u00e0 la n\u00e9cessit\u00e9 d’utiliser des syst\u00e8mes plus haut de gamme. Une chose s’applique dans tous les cas : une solution fiable et conviviale comme le syst\u00e8me YellowScan sera toujours la cl\u00e9 d’une mission r\u00e9ussie.<\/p>\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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        Martin Andersson<\/span><\/strong><\/p>\n

        PDG<\/strong> – Scandinavian Drone<\/em>
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        R\u00e9sultats<\/h3>\n

        L’administration norv\u00e9gienne des routes publiques et l’universit\u00e9 norv\u00e9gienne des sciences et de la technologie ont \u00e9t\u00e9 satisfaites de l’\u00e9v\u00e9nement, qui leur a donn\u00e9 l’occasion de voir les solutions de drone et de LiDAR sur le terrain, dans des conditions vari\u00e9es. Notre \u00e9quipe a prouv\u00e9 qu’elle pouvait relever le d\u00e9fi d’effectuer des missions pour soutenir l’effort continu visant \u00e0 rendre la d\u00e9tection du risque d’avalanche plus pr\u00e9visible et moins r\u00e9active qu’elle ne l’a \u00e9t\u00e9 par le pass\u00e9.<\/p>\n

        L’\u00e9quipe scandinave Drone\/Orbiton\/YellowScan n’a pu collecter des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9 que dans les zones les plus difficiles (B et C2) o\u00f9 les autres participants n’ont pas tent\u00e9 les vols.<\/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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        Nuage de points du site A \u00a9 Scandinavian Drone<\/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

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        Nuage de points du site B \u00a9 Scandinavian Drone<\/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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        Principaux avantages de YellowScan Vx20-300<\/h4>\n
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        • Utilise le scanner Riegl miniVUX-3UAV<\/li>\n
        • Nuage de points de haute pr\u00e9cision<\/li>\n
        • La longue port\u00e9e vous permet de rester \u00e0 bonne distance du flanc de la montagne tout en r\u00e9duisant les turbulences du vent.<\/li>\n
        • Longueur d’onde adapt\u00e9e \u00e0 la neige<\/li>\n
        • Valeur d’intensit\u00e9 calibr\u00e9e<\/li>\n
        • Pr\u00e9cision maximale<\/li>\n
        • Int\u00e9gration avec les drones multirotors<\/li>\n<\/ul>\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\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"featured_media":2704,"menu_order":233,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":""},"categories":[19],"class_list":["post-9918","ys_knowledge","type-ys_knowledge","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-success-story"],"acf":[],"yoast_head":"\nD\u00e9tection des risques d'avalanche : LiDAR et drones - YellowScan<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"En savoir plus sur une d\u00e9monstration de faisabilit\u00e9 visant \u00e0 \u00e9valuer l'utilisation des derni\u00e8res technologies LiDAR et des drones pour aider \u00e0 la surveillance des risques d'avalanche.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.yellowscan.com\/fr\/knowledge\/avalanche-risk-detection-norwegian-public-roads-administration-and-norges-teknisk-naturvitenskapelige-universitet-ntnu\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"D\u00e9tection des risques d'avalanche : LiDAR et drones - 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