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RÉSUMÉ
Les années 2000 ont apporté la notion de numérisation 3D. Les scanners lasers ont été le fer de lance des outils permettant de fournir des nuages de points. Avec des capacités de mesure de l’ordre du million de points par seconde et des portées moyennes de l’ordre de 300 m, ces instruments sont adaptés pour "rastériser" des scènes extérieures ou l’intérieur de bâtiment de manière exhaustive avec une précision millimétrique. Basé sur des techniques de mesure de distances en utilisant des lasers, ces appareils sont sensibles à la réflectance des objets. L’assemblage et le géoréférencement donne un nuage positionné dans un système de coordonnées national ou local. Le résultat peut être utilisé pour des visualisations, des mesures tridimensionnelles ou des classifications d’objets. Il est également possible de réaliser des maquettes virtuelles en vectorisant et modélisant des objets du nuage.
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The 2000s brought the notion of 3D digitisation. Laser scanners have been the spearhead tools to provide point clouds. With measurement capabilities of the order of one million points per second and average ranges of around 300 m, those instruments are suitable for rasterizing outdoor scenes or building interiors exhaustively with a millimetre precision. Based on distance measurement techniques using laser, those devices are responsive to the reflectance of objects. Piecing together and georeferencing gives a cloud positioned in a national or local coordinate system. The result can be used for visualizations, three-dimensional measurements or object classifications. It is also possible to create virtual models by vectorizing and modeling objects of the cloud.
Auteur(s)
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Vincent BARRAS : Ingénieur HES en géomatique - Professeur de topométrie, lasergrammétrie - Institut de l’ingénierie du territoire (Insit), Haute École d’Ingénierie et de Gestion du canton de Vaud (HEIG-VD), Yverdon-les-Bains, Suisse
INTRODUCTION
Durant la seconde moitié des années 1990, quelques firmes ou laboratoires spécialisés présentent de drôles d’instruments qui mélangent le principe du tachéomètre des géomètres et le principe du scannage d’une feuille de papier, un laser balaye, de manière sphérique, l’environnement pour fournir un nuage de points tridimensionnels, soit un « raster » 3D ou « nuage » 3D.
Les premiers résultats présentés au public sont des relevés de raffineries souvent compliqués à cartographier en raison de la complexité des tuyauteries. À ses débuts, la lasergrammétrie (technique traitant des mesures dans les résultats des scanners lasers) propose régulièrement ses atouts pour l’architecture d’extérieur.
Très vite, les firmes actives dans le domaine de la topométrie envisagent son potentiel pour des activités nouvelles (relevés d’ouvrages complexes, « tels que construits », etc.) et surtout une concurrence pour les stations totales (tachéomètres motorisés avec des fonctionnalités de stockage et de calcul, l’outil principal des géomaticiens à cette époque). Elles rachètent quelques développements ou créent des collaborations, par exemple :
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Leica Geosystems rachète Cyrax ;
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Trimble reprend Mensi ;
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Faro reste indépendant dans ses développements, au départ, plus orientés industriels. Aujourd’hui, Trimble revend certains modèles sous son nom ;
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Zoller+Frölich a longtemps eu une forte collaboration avec Leica Geosystems.
Aujourd’hui, les développements matériels ont atteint une certaine maturité en termes de vitesse et de précision. Les évolutions actuelles se concentrent sur les algorithmes de filtrage et les possibilités d’assemblages automatisés des nuages de points.
Il ne faut pas s’y tromper, obtenir un nuage 3D d’un environnement n’est que le début du travail. Avec ce raster, plusieurs traitements sont envisageables :
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une utilisation directe du nuage de points 3D pour visualiser un environnement, faire des mesures ou y intégrer un projet. Ce nuage de points peut être coloré selon différentes informations (la réflectance du laser, la couleur d’une photo prise en parallèle du nuage de points…). Ce nuage permet également de conserver un état des lieux à un instant précis ;
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après digitalisation des points caractéristiques du nuage, on obtient des vecteurs 3D, voire des formes en 3D. Ce processus, encore très manuel, permet d’alléger grandement le volume des données et de mettre en évidence les éléments essentiels qui étaient l’objectif de l’acquisition ;
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la modélisation est la recherche de formes géométriques (meilleurs plans, cylindres, sphères…) ou de surfaces composites (maillage ou « mesh ») dans ce nuage. Cette transformation en éléments vectoriels « moyens » permet de limiter l’impact du bruit des mesures pour obtenir des maquettes virtuelles, base de très nombreux produits (modèle numérique de terrain, BIM…) ;
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l’évolution actuelle s’oriente régulièrement vers la détection et la recherche dans le nuage d’objets définis dans une base de données. On peut donner comme exemple la détection de tuyaux avec des diamètres définis et des éléments (coudes, T) possédant des dimensions fixes. De très nombreux développements vont actuellement dans ce sens.
MOTS-CLÉS
KEYWORDS
lasergrammetry | raster 3D | point cloud | laser scanner
DOI (Digital Object Identifier)
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3. Étapes de travail
Comme pour tout mandat, la définition des besoins pour une lasergrammétrie est une étape primordiale pour répondre, de manière adaptée, aux besoins du client. Ces instruments peuvent acquérir rapidement et énormément de mesures. Il faut donc bien évaluer les utilisations des données qui peuvent, malgré les puissances informatiques actuelles, devenir tellement importantes qu’elles en deviendront inutilisables.
3.1 Le champ de vision et la résolution
En choisissant des positionnements optimaux, il doit être possible de numériser l’objet dans son ensemble en prenant en compte les zones d’ombre (secteur caché par des objets de la vue du champ de vision du scanner laser) (figure 14).
Par la suite, l’opérateur va choisir la résolution de la numérisation. Même si ce paramètre est très souvent présenté en millimètre pour une distance donnée (x [mm]/y [m]), il faut garder à l’esprit que l’instrument mesure dans un repère à coordonnées polaires. La valeur choisie sera transformée en un pas angulaire. Cela signifie que proche de l’instrument la numérisation sera plus dense, et que plus on s’éloigne et plus l’espace entre chaque pixel mesuré va grandir. Il existe quelques constructeurs qui adaptent ce pas en fonction de l’éloignement (figure 15). Cela permet de garantir un nuage homogène. Malheureusement, le temps de calcul est plus élevé et cela ralentit la numérisation.
Les scanners laser terrestres peuvent généralement numériser sur un tour complet à l’horizontal. Verticalement, il y a toujours une partie sous l’instrument qui reste cachée. Dans le meilleur des cas, nous avons un dôme de 360° horizontalement par 315° verticalement. Cependant, de nombreux modèles ne couvrent pas la partie zénithale. Pour certains travaux, comme le relevé de bouches d’égout, des instruments sont conçus pour travailler la tête en bas (figure 16). Ce détail peut être un critère important pour le choix, au moment de l’achat.
HAUT DE PAGE3.2 Le traitement du signal retour
Suivant les modèles, il est possible de réaliser...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - LANDES (T.), GRÜSSENMEYER (P.), BOULAASAL (H.) - Les principes fondamentaux de la lasergrammétrie terrestre : acquisition, traitement des données et applications. - Revue XYZ. 129. pp. 25-37 (2011).
-
(2) - BARRAS (V.), FERREIRA (N.) - ALTER : Auscultation Laser Scanner Terrestre : Feuille de route des analyses des comportements des scans, - heig-vd, G2C & CERN (2009).
-
(3) - BARRAS (V.), DELLEY (N.), CHAPOTTE (G.) - ALTER : Analyses aux limites des scanners lasers terrestres, Parties 1 & 2. - Revue XYZ. – 137. pp. 19-31 (2013).
-
(4) - KAMGA (A.P.) - À chaque scanner son domaine d’activités. - Yverdon-les-Bains : heig-vd (2012).
-
(5) - BARRAS (V.), CANNELLE (B.), CHAPOTTE (G.) - Auscultation sans réflecteur. - Revue XYZ. 151. pp. 43-50 (2017).
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
CloudCompare : outil open source pour le traitement de nuage de points 3D et les maillages.
JRC 3D Reconstructor : logiciel propriétaire de la société Gexcel pour le traitement de numérisations 3D provenant de plusieurs plateformes constructeurs, pour le traitement de nuages de points, de maillage et de photos.
http://www.gexcel.it/en/software/jrc-3d-reconstructor
MeshLab : outil Open Source pour l’édition et le traitement de maillages triangulaires 3D.
PointSense : logiciel propriétaire de la société FARO fournissant des outils pour la gestion et le traitement de données laser-scanner pour AutoCAD et Revit (Autodesk).
https://www.faro.com/products/construction-bim-cim/faro-pointsense/
Potree : outil open source pour la diffusion de nuages de points via du WebGL
RiscanPro : logiciel propriétaire de la société Riegl pour l’acquisition et le traitement de données de laser-scanner 3D.
http://www.riegl.com/products/software-packages/riscan-pro/
3DReshaper :...
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