LiDAR vs nuages de points

Si vous êtes impliqué dans l'arpentage 3D, vous avez probablement rencontré une terminologie complexe telle que LiDAR, nuages de points et capture de la réalité. Dans cet article, nous allons décomposer les bases de ces concepts, en fournissant un éclairage sur les normes 3D de l'arpentage moderne.

Croissance du marché LiDAR

Selon un rapport de Research and Markets, le marché mondial de la détection et de la télémétrie par la lumière (LiDAR) devrait atteindre 4,5 milliards de dollars d'ici 2022, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 24,0 %, contre 1,5 milliard de dollars en 2017. Des secteurs tels que l'exploration spatiale, l'automobile, la défense militaire, l'énergie, la construction, l'environnement et l'exploitation minière ont tous été cités comme des segments de croissance significatifs, soulignant l'impact généralisé de la technologie LiDAR.

Comprendre le LiDAR

Le LiDAR est plus une méthodologie qu'une technologie. Bien qu'il soit souvent traité comme un acronyme, le terme est à l'origine une combinaison de « lumière » et de « radar ». Le processus consiste à collecter des mesures à l'aide de lumière ultraviolette, visible ou proche infrarouge pour créer des modèles 3D et des cartes d'objets et d'environnements. La technologie évalue les relations spatiales et les formes en mesurant le temps que mettent les signaux à rebondir sur les objets et à revenir vers le scanner.

Le LiDAR décrit les outils technologiques qui produisent ce résultat, mais désigne plus précisément le processus de mesure « temps de vol ». Pour comprendre cela, on peut penser à l'écholocalisation utilisée par les chauves-souris pour déterminer la position et la distance des objets. Le LiDAR peut cibler une large gamme de matériaux, y compris les objets non métalliques, les roches, la pluie, les composés chimiques, les aérosols, les nuages et même les molécules uniques. Un faisceau laser étroit peut cartographier des caractéristiques physiques avec des résolutions élevées, un avion pouvant cartographier un terrain avec une résolution de 30 cm (12 pouces) ou mieux.

Défis du LiDAR

Comme toute application de technologie de pointe, le LiDAR a ses défis. Les principaux défis peuvent être résumés comme la nécessité d'un accès en ligne de vue, les surfaces réfléchissantes posant des problèmes au laser, et les mauvaises conditions météorologiques interférant avec la collecte de données. Bien que des investissements importants soient consacrés à la résolution de ces défis, en particulier dans l'utilisation du LiDAR avec les véhicules autonomes, l'application du LiDAR à des objets fixes est un cas plus éprouvé à ce stade. C'est également le moyen le plus précis de déployer la technologie et la méthodologie.

Comment fonctionne le LiDAR

Les systèmes LiDAR envoient des impulsions lumineuses juste en dehors du spectre visible et enregistrent le temps que met chaque impulsion à revenir. La direction et la distance de ce que l'impulsion touche sont enregistrées comme un point de données. Différents appareils LiDAR ont des méthodes différentes, mais en général, ils balaient en cercle comme une antenne radar, tout en déplaçant simultanément le laser de haut en bas. Une fois les lectures individuelles traitées et organisées, les données LiDAR deviennent des données de nuage de points. Les nuages de points initiaux sont de grandes collections de points d'élévation 3D, comprenant des coordonnées x, y et z, ainsi que des attributs supplémentaires tels que les horodatages GPS, si disponibles.

Nuages de points

Les nuages de points sont une technologie de stockage d'informations puissante et dynamique. En représentant les données spatiales comme une collection de coordonnées, ils peuvent gérer de grands ensembles de données pour un large éventail de traitements en aval. Principalement, dans ce cas, ils sont utilisés comme intermédiaire pour transformer les données brutes collectées par les processus LiDAR en modèles 3D. Cependant, ils peuvent être utilisés pour stocker et manipuler toute information spatiale.

Un nuage de points 3D est une collection de points de données analogues au monde réel en trois dimensions. Chaque point est défini par sa propre position et (parfois) sa couleur. Les points peuvent ensuite être rendus sous forme de pixels pour créer un modèle 3D très précis des objets et environnements observés.

Conclusion

Les nuages de points peuvent être générés par diverses méthodes, pas seulement par le LiDAR. Par exemple, la photogrammétrie est une autre technique qui peut être utilisée pour créer des nuages de points. Cependant, le LiDAR est souvent préféré en raison de sa capacité à pénétrer une végétation dense et de son haut niveau de précision.

Les nuages de points peuvent être utilisés à diverses fins au-delà de la simple création de modèles 3D. Ils peuvent être utilisés pour l'extraction de caractéristiques, la mesure et l'analyse. Par exemple, les nuages de points peuvent être utilisés pour identifier et mesurer les changements dans un environnement au fil du temps, comme l'érosion ou l'avancement des travaux de construction.

Capture de la réalité et relevés 3D

Le LiDAR et les nuages de points sont des composants clés de la capture de la réalité, qui est le processus de capture du monde physique pour en créer une réplique numérique. La capture de la réalité peut être utilisée à diverses fins, notamment l'arpentage, la construction et le divertissement.

Les relevés 3D, également connus sous le nom de scans laser 3D, sont un cas d'usage courant pour la capture de la réalité. Ils impliquent l'utilisation du LiDAR ou d'autres technologies de scan pour capturer des données 3D détaillées d'un environnement ou d'un objet. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour créer des modèles ou des cartes 3D précises.

Les relevés 3D sont couramment utilisés dans la construction et l'ingénierie pour capturer les conditions telles que construites des structures et des sites. Ces informations peuvent ensuite être utilisées à des fins de conception et de planification. Les relevés 3D peuvent également être utilisés pour la documentation du patrimoine culturel, la surveillance environnementale et les enquêtes médico-légales.

En conclusion, le LiDAR et les nuages de points sont des outils puissants pour capturer et analyser des données 3D. Alors que le LiDAR est une méthodologie pour collecter des données 3D à l'aide de lasers, les nuages de points sont le résultat de ces données et peuvent être utilisés pour divers traitements en aval. Ensemble, ils forment la base de la capture de la réalité et des relevés 3D, qui ont de nombreuses applications dans divers secteurs.