THÈSE - Recherche - IGN

Figure 2.13. (a) Relation entre les erreurs planimétrique et altimétrique pour un terrain incliné. (b)
Influence de la pente locale du terrain sur la mesure altimétrique (d’après Baltsavias, 1999).
- Des erreurs liées à l’environnement affectant la propagation du faisceau laser dans
l’atmosphère (température, pression, humidité).
2.2.1.3 Prétraitements des données LiDAR
La connaissance précise du relief est indispensable pour la gestion du territoire :
cartographie des risques naturels, aménagement urbain, télécommunications… Les modèles
numériques de terrain haute-résolution générés à partir de données LiDAR aéroporté
représentent une source de données idéale pour ces applications. Les points bruts LiDAR,
localisés par leurs coordonnées (x, y, z), font l’objet de prétraitements visant à leur attribuer
une information thématique et à éliminer les valeurs aberrantes susceptibles d’altérer
l’interprétation des résultats. Le filtrage est une méthode de classification qui consiste à
séparer les points appartenant au sol de ceux appartenant au sursol (végétation, bâti…). Il
repose sur l’analyse des distances horizontales et verticales entre les points. Une fois les
données filtrées, il convient de transformer le nuage de points bruts en une grille régulière
grâce à des techniques d’interpolation. Différents modèles altimétriques peuvent ainsi être
générés : le modèle numérique de terrain (MNT) basé sur les échos au sol et le modèle
numérique de surface (MNS) construit à partir de l’ensemble des points bruts collectés. Le
MNS renseigne sur l’altitude absolue du sol et des objets présents sur la surface. L’extraction
d’un modèle numérique de hauteur (MNH) est alors possible en soustrayant le MNT au MNS
(Figure 2.14). En milieu forestier, ce modèle donne une estimation de la hauteur et de la
densité de la canopée. Dans certains couverts végétaux, comme les forêts tropicales, la faible
densité de points bruts au sol peut se traduire par une mauvaise estimation de la biomasse.
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