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Les données LAS Point Clouds peuvent être précises et fiables, UNIQUEMENT lorsqu'on suit des normes rigoureuses de contrôle qualité lors de l'acquisition et du traitement en opération. <\/SPAN><\/P><\/P>Les systèmes d'acquisition LiDAR<\/SPAN> capables d'enregistrer des données lidar<\/SPAN> avec une précision suffisante sur une gamme d'altitudes devraient être requis. Avec un bon plan d'acquisition, un personnel de terrain hautement qualifié composé de géomètres professionnels agréés, de pilotes agréés et de techniciens LiDAR opèrent le système pour garantir des résultats de qualité à chaque vol afin de répondre aux exigences du projet.<\/SPAN><\/P><\/P>En général, le traitement des données laser signifie de nombreuses étapes de travail 'rigoureuses'. <\/SPAN><\/P>
Les étapes typiques dans leur ordre de travail différent sont les suivantes :<\/SPAN><\/P> Travailler avec les trajectoires ; <\/SPAN>
Diviser les données en régions géographiques plus petites (blocs) ; <\/SPAN>
Classifier les points par écho ; <\/SPAN>
Déduire les numéros de ligne aux points ; <\/SPAN>
Classifier séparément les points au sol après chaque ligne de vol ; <\/SPAN>
Mesurer la correspondance des bandes qui se chevauchent ; <\/SPAN>
Résoudre le cap, le roulis et le tangage pour l'ensemble des données ; <\/SPAN>
Vérifier visuellement les corrections ; <\/SPAN><\/P> Couper les bandes de points qui se chevauchent ; <\/SPAN>
Reclasser les points au sol par défaut ; <\/SPAN>
Commencer la classification finale en classes sol nu, végétation, bâtiment etc.<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>
En pratique, les données doivent être divisées en blocs plus petits d'environ 5 à 10 millions de points, due aux limites des systèmes d'exploitation actuels et du calcul. <\/SPAN><\/SPAN><\/P>
Ne jamais supprimer des points, ajouter des points ou changer l'élévation des points dans les données LAS lorsque vous travaillez au format LAS. Les spécialistes attribuent uniquement à chaque point divers drapeaux qui reflètent les attributs ou caractéristiques de ce point. Habituellement, les retours sont marqués de plusieurs façons : par numéro de retour, par couche ou par classes de type. <\/SPAN><\/P><\/P>Le numéro de retour est simplement premier, deuxième, troisième, quatrième, etc., selon le nombre de retours enregistrés par le capteur particulier (pièce jointe - Major LiDAR Sensors). <\/SPAN>La couche est liée au numéro de retour mais fait un pas vers la classification d'élévation. Dans le format LAS, les types de classes peuvent être correctement classifiés, même définis par l'utilisateur (pièce jointe – LAS 1.4). <\/SPAN>Si le résultat final du projet est de produire un modèle numérique de terrain nu, les catégories suivantes sont recommandées :<\/SPAN><\/P>Sol nu (Terrain) ; <\/SPAN><\/LI>Caractéristiques au-dessus du sol (y compris bâtiments, cimes d'arbres, voitures, poteaux, ponts) ; <\/SPAN><\/LI>Eau ; et <\/SPAN><\/LI>Bruit<\/SPAN><\/LI><\/UL><\/UL>
Bruit Removal<\/STRONG>
La toute première étape du post-traitement est d'identifier et d'éliminer les points bruités qui sont extrêmement hauts ou bas en dehors de la plage d'élévations réalistes pour la zone du projet. Les points anormalement hauts peuvent être causés par des aérosols atmosphériques, des oiseaux ou des avions volant bas ; les points bas peuvent être causés par un multi-trajet laser. Bien que les points bruités soient probablement supprimés plus tard par un filtrage automatisé, il est généralement avantageux de les retirer encore plus tôt dans le flux de travail du traitement. De nombreux logiciels utilisent l'élévation minimale et maximale absolue dans un ensemble de données comme base pour attribuer une échelle pour la symbologie couleur-par-élévation. <\/P>
Les points bruités vont comprimer la plage d'élévation dans les zones d'intérêt réel à l'intérieur de l'échelle des couleurs. En plus d'un simple filtre en bande avec des limites hautes et basses pour classifier ces points comme bruit (qui est Classe 7 - Low Point (noise) dans le format LAS), les spécialistes en télédétection devraient utiliser des algorithmes avancés pour minimiser le bruit, y compris l'édition manuelle. <\/P>
Une fois étiquetés, les points bruités peuvent alors être ignorés par le logiciel à des fins d'affichage et dans les calculs analytiques, y compris l'extraction de caractéristiques.<\/P>
Manual Classification<\/STRONG>
Comme on le sait bien, le filtrage automatisé appliqué correctement peut classifier efficacement environ 90 % des points au sol dans un nuage de points LiDAR. Les environ 10 % restants doivent être inspectés visuellement et classifiés manuellement ce qui implique une interaction humaine avec les données, une familiarité avec le paysage concerné et la connaissance des principes fondamentaux de cartographie , conventions , "meilleures pratiques" et imagerie optique haute résolution (photos aériennes , GeoEye , QuickBird , Pleiades ) avec un package LiDAR avancé comme TerraScan , ENVI LiDAR , Leica CloudPro ( Leica XPro , Leica Cyclone ), ou ERDAS LPS (nuage de points).
Dans ces packages de traitement LAS point cloud , des techniques d'édition manuelle et classification sont introduites pour aider à améliorer la précision et la fiabilité des données , en particulier lorsque les données LAS ne sont pas classifiées selon la dernière norme LAS . Ce type de technique appelée 'Classify on Point Cloud' a été développée et est appliquée dans le contexte des conventions et pratiques cartographiques acceptées .<\/P>
Par exemple , Point Cloud Classify nous permet de classifier les nuages de points sur la base des paramètres qui définissent objets (structures artificielles) et végétation , y compris DTM , City Model (bâtiments) , et Canopy model (végétation basse , végétation moyenne , végétation haute ). Veuillez vous référer à l'article intitulé 'CLASSIFICATION OF LIDAR POINT CLOUD AND GENERATION OF DTM FROM LIDAR HEIGHT AND INTENSITY DATA IN FORESTED AREA'.<\/P>
Les paramètres pour la végétation incluent un critère hauteur et verdure . Le critère verdure s'applique uniquement aux Point Clouds qui ont une information RGB (ci-dessous).<\/P>
<\/><\/><\/> lang="EN" style="line-height: 150%; font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 10pt; mso-bidi-font-family: Arial; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN;">Imagerie de points encodés RGB, après Acquisition et Traitement contrôlés de haute qualité <\/SPAN><\/P>
(Points LAS précis et fiables, prêts pour les applications Géospatiales et G&G)<\/SPAN><\/P>
Si le résultat final de l'édition manuelle et de la classification est un modèle détaillé du terrain nu (DTM), cela signifie que ces données ont été contrôlées en qualité pour leur exhaustivité et l'absence d'artefacts.<\/SPAN><\/P>
Si les produits finaux incluent des nuages de points 3D, des techniques avancées de rendu photoréaliste et de modélisation 3D doivent être appliquées à ces nuages de points 3D pour créer des représentations réalistes et des analyses 3D.<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>Pour la modélisation urbaine, les caractéristiques 3D (bâtiments, cimes d'arbres, lignes électriques, réservoirs, voitures, poteaux, ponts) peuvent être classifiées et modélisées.<\/SPAN><\/P>Enfin, les données d'intensité LiDAR peuvent également être utilisées pour extraire des caractéristiques, similaires à l'imagerie raster (voir les diapositives de Bill)...<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>
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<\/SPAN><\/P>Rendu photoréaliste à partir de nuages de points pour la visualisation et la modélisation 3D<\/SPAN><\/P>
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Le format de fichier LAS est un format binaire qui conserve les informations spécifiques à la nature LiDAR des données tout en n'étant pas trop complexe (http:\/\/www.asprs.org\/Committee-General\/LASer-LAS-File-Format-Exchange-Activities.html<\/A>) . <\/SPAN><\/P>Gardez à l'esprit que les nuages LAS peuvent également être générés à partir d'images optiques en paires stéréo, en plus du LiDAR<\/SPAN>.<\/SPAN> <\/SPAN><\/P><\/BODY><\/HTML>
