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Traitement des nuages de points LiDAR : workflow complet

By Drone Actu

Le traitement des nuages de points LiDAR consiste à transformer des mesures brutes en produits prêts à l’usage pour la topographie et l’ingénierie. Cette transformation implique des étapes coordonnées de filtrage, classification, modélisation et export vers des formats standards.

Les bonnes pratiques proviennent d’expériences terrain et d’outils reconnus comme CloudCompare ou Pix4D, ainsi que des workflows éditeurs. Pour faciliter la prise de décision technique et opérationnelle, retenez les points suivants :

A retenir :

  • Filtrage systématique des retours aberrants et optimisation des densités locales
  • Classification précise sol/non-sol, bâtiment, végétation, utile pour MNE et DSM
  • Validation par points de contrôle au sol et vérification multi-survols
  • Export contrôlé vers LAS/LASZ, orthophotos, modèles numériques et jumeaux numériques

Après ces points clés, filtrage et préparation des nuages de points LiDAR pour workflow complet

Après ces points clés, le filtrage constitue la première étape opérationnelle du workflow. Cette phase supprime le bruit, les retours multiples et les points isolés qui biaisent les mesures. Selon YellowScan, un nettoyage soigné améliore significativement la clarté des modèles et la confiance des livrables.

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Points de filtrage : Ces critères guident les algorithmes de densité et de voisinage pour éliminer les artéfacts. Les règles appliquées conditionnent directement la qualité des étapes suivantes et la fiabilité des exports.

  • Suppression des outliers par méthode statistique
  • Filtrage par densité locale et par rayon de voisinage
  • Détection et correction des retours multiples
  • Réduction des données redondantes pour accélérer les traitements

Méthodes de filtrage LiDAR et outils adaptés

Ce point relie le filtrage aux outils disponibles en production, en combinant logiciels open source et solutions commerciales. Les opérateurs utilisent souvent CloudCompare pour le nettoyage initial et PDAL pour des traitements en chaîne.

« J’ai nettoyé des relevés urbains massifs en combinant CloudCompare et des scripts PDAL, la qualité s’en est trouvée nettement améliorée »

Paul N.

Cas pratique : nettoyage d’un relevé aérien avant classification

Ce cas montre comment le filtrage précède la classification et l’intégration SIG, avec un protocole clair et reproductible. Selon CloudCompare, respecter l’ordre d’étapes réduit les erreurs de classification et les retouches manuelles.

Fabricant Type d’utilisation Avantage principal Exemple d’usage
Leica Geosystems Terrestre & aéroporté Précision et intégration GNSS/IMU Levés topographiques pour projets d’infrastructure
RIEGL Aéroporté haute performance Taux d’échantillonnage élevé Cartographie forestière et corridors linéaires
FARO Scanner terrestre Rapidité d’acquisition cabine Scans d’intérieurs et génie civil
Trimble Solutions GNSS et mobile Chaîne complète d’arpentage Levés pour chantier et contrôle qualité
Topcon Construction et machine control Intégration chantier Implantation et suivi de travaux

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À l’issue du filtrage, classification et structuration des nuages de points pour extraction

À l’issue du filtrage, la classification structure les nuages de points pour permettre l’extraction d’objets et la génération de produits. Cette étape attribue des étiquettes telles que sol, végétation, bâtiments ou eau pour organiser les données.

Critères de classification : Ces critères combinent attributs géométriques et radiométriques pour distinguer les classes. Une classification robuste simplifie la production de MNE, DSM et de modèles vecteurs exploitables.

  • Usage des normales et courbures locales pour séparation géométrique
  • Utilisation de l’intensité et des valeurs RGB pour affiner la détection
  • Segmentation spatiale basée sur l’algorithme de clustering
  • Post-traitement manuel pour fiabiliser les classes critiques

Algorithmes de classification automatisée et hybrides

Cette sous-partie explique comment combiner apprentissage automatique et règles géométriques pour classifier efficacement. Selon Pix4D, les approches hybrides accélèrent la production tout en conservant une qualité acceptable pour la plupart des usages.

« Lors d’un projet routier, l’usage d’un réseau de neurones pour pré-classer les points a réduit les corrections manuelles de moitié »

Sophie N.

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Validation et contrôle qualité des classes avant modélisation

Cette vérification relie la classification à la conformité des livrables et à l’aptitude aux calculs topographiques. Selon Bentley Systems, l’intégration de points de contrôle au sol reste une référence pour mesurer la précision effective.

Classe Produit fini associé Usage typique
Sol MNE / DTM Ingénierie civile et calculs de terrassement
Surface DSM Analyse d’emprise et gestion des volumes
Bâtiment Nuage classifié Modélisation urbaine et jumeau numérique
Végétation Indices et coupes Biomasse, gestion forestière

Une classification soignée facilite la modélisation, l’export et l’intégration BIM/GIS

Une classification soignée facilite la conversion des nuages en surfaces continues et en modèles exploitables par les systèmes BIM et GIS. Cette étape produit des MNE, des orthophotos colorisées et des maillages prêts à l’intégration.

Livrables standard : Ces livrables répondent aux besoins d’ingénierie, de surveillance et de cartographie. Leur format et niveau de détail dépendent des exigences clients et des outils employés dans la chaîne.

  • MNE/DTM pour calculs altimétriques et terrassements
  • DSM pour analyse de surface et visibilité
  • Nuages de points classifiés pour études et archivage
  • Orthophotos et jumeaux numériques pour exploitation multisectorielle

Conversion en surfaces et création de MNE/MNT performants

Ce point introduit la conversion des points en surfaces par triangulation et interpolation, favorisant une lecture visuelle plus intuitive. Selon CloudCompare, une interpolation adaptée à la densité évite les artefacts et conserve la vérité terrain.

Outil Type Force principale Intégration
CloudCompare Open source Visualisation et édition manuelle Compatible avec many GIS workflows
Pix4D Photogrammétrie Combinaison d’images et densification Export orthophoto et DSM
Bentley Systems Infrastructure Interopérabilité BIM/GIS Intégration pour ingénierie
MDTopX Post-traitement Automatisation des traitements terrain Pipeline pour livrables standards
GeoPlus Solutions métiers Assemblage de workflows spécialisés Services dédiés secteur public

Formats d’export, intégration BIM et bonnes pratiques de livraison

Cette partie relie les formats de sortie aux besoins métiers pour assurer une intégration fluide en aval. L’export en LAS/LASZ, en formats maillés et en XYZ enrichit l’interopérabilité avec les plateformes BIM et SIG.

« Notre bureau a adopté un flux d’export standardisé vers LASZ puis BIM, ce qui a réduit les délais d’intégration client »

Marc N.

Pour illustrer les usages, la génération d’orthophotos à partir de LiDAR et images est maintenant courante dans certaines offres logicielles. Cette capacité facilite la création d’empreintes visuelles exploitables par les équipes terrain et bureau.

« J’apprécie la clarté des exports et la compatibilité avec nos systèmes SIG internes »

Anne N.

Source : YellowScan, « Traitement des données LiDAR », YellowScan ; CloudCompare, « Documentation », CloudCompare.

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