La technologie LiDAR pour mieux sonder notre environnement
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<strong>La</strong> <strong>technologie</strong> <strong>LiDAR</strong> <strong>pour</strong><br />
<strong>mieux</strong> <strong>sonder</strong> <strong>notre</strong><br />
<strong>environnement</strong><br />
Richard Fournier<br />
Département de géomatique appliquée<br />
Université de Sherbrooke<br />
Benoît St-Onge<br />
Département de géographie<br />
UQÀM<br />
Jean Bégin<br />
Départ. des sciences du bois et de la forêt<br />
Université <strong>La</strong>val
Représentation schématique<br />
d’un capteur lidar<br />
télescope<br />
détecteur<br />
miroir de<br />
balayage<br />
laser<br />
impulsion<br />
retour<br />
surface<br />
© Benoît St-Onge 2011 2<br />
Benoît St-Onge 2011
<strong>LiDAR</strong> Terrestre<br />
Leica : ScanStation 2<br />
Zoller &<br />
Fröhlich :<br />
Imager<br />
5010<br />
Riegl :<br />
VZ-400<br />
Faro :<br />
Focus 3D
<strong>LiDAR</strong><br />
<strong>LiDAR</strong> : Light Detection And Ranging<br />
<strong>LiDAR</strong> aéroporté<br />
<strong>LiDAR</strong> terrestre<br />
Premier retour<br />
Dernier retour
<strong>LiDAR</strong> Terrestre<br />
Que peut-on faire avec un <strong>LiDAR</strong> ?<br />
Usage principal : Saisir<br />
l’information 3D détaillée de<br />
scènes avec objects<br />
géométriques et analyse<br />
spatiale des données de<br />
nuages de points
Structures de transport<br />
d’électricité<br />
Gracieuseté de :
Gracieuseté de Juha Hyyppaa<br />
© Benoît St-Onge 2011<br />
7
Pont à Cap-Rouge (Québec)<br />
Gracieuseté de :
Évaluer le stress sur les barrages<br />
Hemmings falls (Drummondville)<br />
Gracieuseté de :
Production d’un modèle<br />
topographique détaillé :<br />
canyon de Coaticook (Québec)<br />
Gracieuseté de :
Sur le terrain
Post-traitements<br />
On procède ensuite à l’alignement des scans <strong>pour</strong> recréer la scène<br />
tridimensionnelle. Ce sont les cibles qui permettent ce traitement. Des<br />
filtres peuvent aussi être appliqués <strong>pour</strong> « nettoyer » la donnée.
Vue sur la donnée <strong>LiDAR</strong><br />
Cliquez dans<br />
la zone noire<br />
<strong>pour</strong> une vidéo
Éléments à considérer<br />
Effet d’obstruction du signal<br />
ou effet d’ombrage<br />
Conditions météo<br />
Effet du vent<br />
Alignement des scans
Aéroporté versus Terrestre<br />
Comparaison des données<br />
ALS et TLS<br />
en forêt<br />
Terrestre<br />
Aéroporté<br />
Source: Hopkinsons and al. 2004<br />
L’occlusion du signal est une<br />
limite importante <strong>pour</strong> voir les<br />
composantes du couvert forestier
Éléments à considérer<br />
L’espacement entre les rayons peut être ajusté <strong>pour</strong><br />
différents niveaux de détails.<br />
Quelques exemples de résolution (érable rouge à environ 15 m du<br />
laser):
<strong>LiDAR</strong> Terrestre<br />
Le lidar terrestre procure des représentations 3D de haute<br />
précision de composantes des arbres et du peuplement, ce qui<br />
permet un complément aux mesures disponibles dans les<br />
inventaire terrestres traditionnels.<br />
Les mesures visées :<br />
• Le diamètre à hauteur de poitrine<br />
• Le défilement du tronc<br />
• <strong>La</strong> hauteur de l’arbre<br />
• <strong>La</strong> couronne (dimensions, densité)<br />
• <strong>La</strong> branchaison<br />
Structure de l’arbre
Étude sur le verglas<br />
C.. Nock, M. Follett, S. Delagrange, J. Pertunen, D. Greene, A.<br />
Paquette, R. Fournier and C. Messier<br />
Chaire CRSNG/Hydro-Québec sur le contrôle de la<br />
croissance des arbres<br />
Centre d'étude de la forêt, UQAM
<strong>LiDAR</strong> Terrestre
Architecture des arbres<br />
1- Création de la structure des branches<br />
Terrestrial <strong>LiDAR</strong><br />
Données scanning <strong>LiDAR</strong><br />
Initial Skeleton<br />
Squelette initial<br />
Segmentation:<br />
:<br />
Bois Wood<br />
Segmentation:<br />
:<br />
Feuilles Foliage<br />
Growing Structure of<br />
Branches des<br />
branches<br />
L-Architect - Jean-François Côté,<br />
Centre canadien de la fibre de bois
Architecture des arbres<br />
2- Ajout du feuillage<br />
Shoot Model<br />
Ajout de pousses<br />
aux extrémités des<br />
branches<br />
Light Model<br />
Ajout de pousses à<br />
l’intérieur de la<br />
couronne en fonction<br />
de l’illumination<br />
L-Architect - Jean-François Côté,<br />
Centre canadien de la fibre de bois
Architecture des arbres<br />
Pruche<br />
Thuya<br />
Occidental<br />
Sapin Douglas<br />
L-Architect - Jean-François Côté,<br />
Centre canadien de la fibre de bois
Architecture des arbres<br />
Thuya<br />
Occidental<br />
Sapin Douglas<br />
Pruche<br />
L-Architect - Jean-François Côté,<br />
Centre canadien de la fibre de bois
Placettes virtuelles<br />
Simulation d’un peuplement à partir d’un catalogue d’arbres<br />
Catalogue d’arbres<br />
Tree Catalog<br />
Peuplement<br />
Forest Site<br />
L-Architect - Jean-François Côté,<br />
Centre canadien de la fibre de bois
Les impulsion lidar sont reflétées par la surface du<br />
feuillage mais peuvent pénétrer jusqu’au sol<br />
Gracieuseté de Juha Hyyppa<br />
25
Balayage lidar<br />
© Benoît St-Onge 2011<br />
26
Semis de points lidar<br />
Les données prennent donc la forme de semis de<br />
points XYZ plus ou moins réguliers.<br />
© Benoît St-Onge 2011<br />
27
Le lidar permet de « démasquer » le relief<br />
Source : http://www.cfr.washington.edu/research.pfc/research/jfsp/index.htm<br />
© Benoît St-Onge 2011<br />
28
Différence de précision topographique<br />
entre le lidar et d’autres sources de données<br />
SRTM 90 m/pixel<br />
BNDT 22 m/pixel<br />
<strong>LiDAR</strong> 1 m/pixel<br />
Gracieuseté de Robert-André Daigneault et Sylvain Millette, UQAM
Les couches matricielles caractéristiques<br />
Modèle numérique de<br />
surface (MNS)<br />
Modèle numérique de<br />
terrain (MNT)<br />
Modèle de hauteur de<br />
canopée (MHC)<br />
© Benoît St-Onge 2011<br />
30
Identification et mesure<br />
des arbres individuels<br />
0 3<br />
0<br />
© Benoît St-Onge 2011<br />
m<br />
30 m<br />
31
Perspectives<br />
• Amélioration des inventaires terrestres avec des mesures<br />
impossible par des techniciens sur place : attributs sur tous les<br />
arbres du peuplement, développement d’algorithmes<br />
opérationnels.<br />
• Améliorer la prévision de la croissance et de la qualité du bois<br />
avec des métriques sur la structure fine des forêts.<br />
• Réduction des coûts de l’inventaire avec de nouveaux produits<br />
cartographiques supérieurs à ceux existants.<br />
• Méthodes adaptées à des milieux complexes ou limitants :<br />
forêts feuillues ou nordiques.<br />
• Accessibilité des appareils <strong>LiDAR</strong> mais besoin urgent d’outils<br />
de traitement des données adaptés aux problématiques.<br />
• Réception du milieu des praticiens à ces solutions (compétition<br />
et réduction des coûts obligent !)
Questions ?
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