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LiDAR ou photogrammétrie? Tout ce que vous avez besoin de savoir.

Articles divers Documentation Photogrammétrie Technique  LiDAR ou photogrammétrie? Tout ce que vous avez besoin de savoir.

Avec le développement récent des drones dans le domaine des relevés des situations existantes, il y a beaucoup de mythes et d’idées fausses autour des LiDAR et de la photogrammétrie par UAV. En fait, ces deux technologies ont autant de différences que de similitudes. Il est donc essentiel de comprendre qu’ils :

  • offrent des produits différents
  • génèrent des livrables différents
  • nécessitent des conditions de capture différentes
  • mais surtout qu’ils doivent être utilisés pour des usages différents.

Il ne fait aucun doute que, comparées aux méthodes traditionnelles de relevé, les deux technologies offrent des résultats beaucoup plus rapides et avec une densité de données beaucoup plus élevée. Les deux techniques mesurant tous les objets visibles sans interpolation). Toutefois, la sélection de la meilleure technologie pour votre projet dépendra entre autres facteurs :

  • du cas d’utilisation
  • des conditions environnementales
  • des conditions de livraison
  • du budget.

Cet article vise à fournir un aperçu détaillé des points forts et des limites du LiDAR et de la photogrammétrie. Il vous permettra de pour vous aider à choisir la bonne solution pour votre projet.

Table des matières

Comment fonctionnent les deux technologies ?

Commençons par le début et examinons de plus près la science derrière les deux technologies.

LiDAR qui signifie Light Detection and Ranging est une technologie basée sur des faisceaux laser. Il tire au laser et mesure le temps qu’il faut pour que la lumière revienne. C’est ce qu’on appelle un capteur actif car il émet sa source d’énergie plutôt que de détecter l’énergie émise par les objets au sol.

La photogrammétrie de l’autre côté est une technologie passive. Elle est basée sur des images transformées de la 2D en modèles cartomètriques 3D. Elle utilise le même principe que les yeux humains ou les vidéos 3D pour établir une perception de profondeur. Cela permettant à l’utilisateur de voir et de mesurer des objets en trois dimensions. La limitation de la photogrammétrie est qu’elle ne peut générer que des points basés sur ce que le capteur de la caméra peut voir.

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En un mot, les LiDAR utilisent des lasers pour effectuer des mesures. La photogrammétrie est basée sur l’analyse des images capturées. Ces dernières pouvant être traitées et combinées pour permettre des mesures.

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Résultats des campagnes de mesures par LiDAR et photogrammétrie

Le principal produit de relevés réalisés par LiDAR est un nuage de points 3D. La densité du nuage de points dépend des caractéristiques du capteur (fréquence de balayage et taux de répétition), ainsi que des paramètres de vol. En supposant que le scanner pulse et oscille à un rythme fixe, la densité de nuages de points dépend de l’altitude de vol et de la vitesse de l’aéronef.

Par exemple, pour la modélisation des lignes électriques, vous devrez choisir un nuage de points dense avec plus de 100 points par mètre carré, tandis que pour créer un modèle de terrain numérique d’une zone rurale, 10 pts/m² suffiront.

Il est également important de comprendre que le capteur LiDAR ne capte que des points sans couleur (RGB), créant ainsi un ensemble de données monochromes qui peut être difficile à interpréter. Pour le rendre plus significatif, les données sont souvent visualisées à l’aide de fausses couleurs basées sur la réflectivité ou l’élévation.

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Exemple de nuage de points avant et après l’ajout d’un attribut de couleur. Remerciement à TerraSolid

Il est possible de superposer la couleur sur les données LiDAR en post-traitement sur la base d’images ou d’autres sources de données. Cela ajoute une certaine complexité au processus. La couleur peut également être ajoutée en fonction de la classification. Il est ainsi possible de classer chaque point en fonction d’un type / groupe d’objets particulier. Les arbres en vert, les bâtiments en blanc, les voitures en bleu, le sol en brun, les fils électriques en rouge par exemple.

D’autre part, la photogrammétrie peut générer des modèles en couleurs du terrain en 3D et en 2D. Il est à noter que divers spectres peuvent être supportés (infrarouge par exemple). Ces modèles sont plus faciles à visualiser et à interpréter que ceux produits par les LiDAR. Les principaux résultats des levés photogrammétriques sont des :

  • orthophotoplans
  • maillages 3D phototexturés (NdT)
  • modèles numériques de surface
  • des nuages de points 3D

Ces divers types de productions sont créées à partir de l’assemblage et du traitement de centaines ou de milliers d’images. Les sorties sont très visuelles avec une taille de pixel (ou Ground Sampling Distance – GSD) pouvant être inférieure à 1 cm.

 
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Images aérotriangulées et nuage de points 3D généré. Ecran du logiciel ContextCapture.

Dans cette optique, la photogrammétrie semble être la technologie de choix pour les cas d’utilisation où une évaluation visuelle est requise (Ex. : Inspections de construction, gestion d’actifs, agriculture). Le LiDAR, d’autre part, a certaines caractéristiques qui le rendent intéressant pour des cas d’utilisation particuliers.

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Les faisceaux laser en tant que technologie de capteur actif peuvent pénétrer dans la végétation. Le LiDAR est capable de passer à travers les espaces dans la canopée et d’atteindre le terrain et les objets se trouvant dessous, il peut donc être utile pour générer des modèles numériques de terrain.

Le LiDAR est également particulièrement utile pour modéliser des objets étroits tels que les lignes électriques ou les tours de télécommunications. La photogrammétrie peut ne pas reconnaître les objets étroits et mal visibles. En outre, le LiDAR peut fonctionner dans de mauvaises conditions d’éclairage, voire éventuellement la nuit. Les nuages de points générés par des processus photogrammétriques sont plus visuels (chaque pixel est défini en RGB), mais souvent avec des détails généralisés, donc ils peuvent convenir aux objets pour lesquels un niveau de détail géométrique inférieur est acceptable mais pour lesquels l’interprétation visuelle est essentielle.

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La précision

Commençons par définir ce qu’est la précision. En topographie, la précision a toujours deux dimensions: relative et absolue. La précision relative est la mesure de la position des objets les uns par rapport aux autres. La précision absolue fait référence à la différence entre l’emplacement des objets et leur position réelle sur la Terre (c’est pourquoi un relevé peut avoir une bonne précision relative mais une faible précision absolue).

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Exemple de scanner LiDAR terrestre

Atteindre un haut niveau de précision avec un LiDAR aérien est cependant assez difficile car le capteur est en mouvement. C’est pourquoi les capteurs LiDAR aéroporté sont toujours couplé avec un IMU (unité de mouvement inertiel) et un récepteur GNSS, qui fournissent des informations sur la position, la rotation et le mouvement de la plate-forme de scan. Toutes ces données sont combinées à la volée et permettent d’atteindre une précision relative élevée (1-3 cm). L’obtention de précisions absolues élevées nécessite l’ajout de 1-2 points de contrôle au sol (GCP – Ground Control Point) ainsi que d’autres points de contrôle à des fins de vérification. Dans certains cas où une précision de positionnement GNSS supplémentaire est nécessaire, on peut utiliser des systèmes de positionnement RTK / PPK avancés. Le LiDAR est l’une des technologies d’arpentage les plus précises. C’est particulièrement le cas pour les lasers terrestres où le capteur est positionné au sol, et son emplacement exact est mesuré à l’aide de méthodes topographiques. Une telle configuration permet d’atteindre des précisions de niveau sub-centimétrique.

La photogrammétrie permet également d’atteindre des précisions de niveau de 1 à 3 cm, mais elle nécessite une expérience significative pour sélectionner le matériel adéquat, définir les paramètres de vol et traiter les données de manière appropriée. L’obtention de précisions absolues élevées nécessite l’utilisation de la technologie RTK / PPK et de GCP supplémentaires ou peut être basée uniquement sur un grand nombre de GCP. Néanmoins, en utilisant un drone DJI Phantom d’un coût d’environ 500 $ et en positionnant plusieurs GCP, vous pouvez facilement obtenir une précision absolue de 5 à 10 cm pour des relevés de zones plus modestes, ce qui peut être suffisant pour la plupart des cas d’utilisation.

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Acquisition de données, traitement et efficacité

Il existe également des différences significatives dans la vitesse d’acquisition entre les deux technologies.

En photogrammétrie, l’un des paramètres critiques requis pour traiter les données avec précision est le chevauchement d’image qui devrait être de 60 à 90% (avant et latéral) en fonction de la structure du terrain et du matériel utilisé.

Les relevés par LiDAR ne nécessitent classiquement qu’un chevauchement de 20 à 30% entre les lignes de vol, ce qui rend les opérations d’acquisition de données beaucoup plus rapides.

De plus, pour obtenir une bonne précision absolue, la photogrammétrie nécessite plus de points de contrôle au sol pour obtenir une précision équivalente à celle du LiDAR. La mesure des GCP nécessite généralement des méthodes d’arpentage traditionnelles, ce qui implique des délais et des coûts supplémentaires.

Aussi, le traitement des données LiDAR est très rapide. Les données brutes ne nécessitent que quelques minutes d’étalonnage (5-30min) pour générer le produit final. En photogrammétrie, le traitement des données est la partie la plus longue du processus global. En outre, il nécessite des ordinateurs puissants capables de gérer des opérations sur des gigaoctets d’images. Le traitement prend en moyenne entre 5 et 10 fois plus de temps que l’acquisition de données sur le terrain.

D’un autre côté, pour de nombreux cas d’utilisation tels que les inspections de lignes électriques, les nuages de points LiDAR nécessitent une classification supplémentaire qui peut nécessiter beaucoup de travail et nécessite souvent un logiciel coûteux (par exemple, TerraScan ).

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Évaluation du coût

Quand on regarde le coût global des relevés LiDAR et photogrammétriques, il y a plusieurs éléments à considérer. Tout d’abord le matériel. Les ensembles de capteurs LiDAR pour UAV (scanner, IMU et GNSS) coûtent entre 50 000 $ et 300 000 $, mais dans la plupart des cas, les appareils haut de gamme sont préférables. Lorsque vous investissez autant dans un capteur, vous voulez réduire les risques d’accident au minimum. Dans cet esprit, la plupart des utilisateurs dépensent de 25 000 à 50 000 $ de plus acquérir un UAV de qualité et fiable. Tout cela équivaut à 350 000 $ pour un seul équipement de mesure ce qui équivaut à 5 Tesla Model S. C’est assez cher !

Pour la photogrammétrie, tout ce dont vous avez besoin c’est d’un drone équipé d’une caméra. Ceux-ci ont tendance à être beaucoup moins chers. Dans la gamme de 2 000 $ à 5 000 $, vous pouvez trouver une vaste sélection d’appareils multi-rotor professionnels. Le DJI Inspire en est une exemple. Dans une gamme de prix de 5.000 $ – 20.000 $, vous pouvez acheter des ensembles compatibles RTK / PPK. Le DJI Matrice 600 (multi-rotor) ou des appareils à voilure fixe de type Sensfly eBee ou PrecisionHawk Lancaster par exemple.

Un autre élément de coût est le logiciel de traitement. Dans le cas du LiDAR, il est généralement ajouté gratuitement par le fabricant de capteurs. Cependant, les opérations de post-traitement comme la classification des nuages de points, pourrait nécessiter l’utilisation d’un logiciel tiers, tel que TerraScan, qui coûte entre 20 000 $ et 30 000 $ pour une seule licence. Les prix des logiciels de photogrammétrie sont d’un coût inférieur pour des utilisations de base.

Évidemment, un autre facteur important qui influe sur le coût du service est le travail et la durée des prestations. Ici, le LiDAR a un avantage significatif sur la photogrammétrie, car il nécessite non seulement beaucoup moins de temps pour traiter les données, mais aussi pour poser et marquer les GCP.

Remarques :

  • Dans un logiciel tel que iTwin Capture Modeler, il est possible de matérialiser les GCPs (points de référence) sous forme de QR Codes qui sont automatiquement reconnus par l’application. La phase d’identification par l’utilisateur des GCPs est donc inexistante et la précision est largement supérieure.
  • Certains drones modernes sont équipés d’un système GNSS RTK permettant un positionnement précis du centre optique lors de la prise de photo. Ceci permet de s’affranchir du positionnement de GCP si ce n’est à des fins de contrôle.

Dans l’ensemble, en fonction du cas d’utilisation et du modèle économique, les services de photogrammétrie sont généralement moins chers que le LiDAR. Ceci s’expliquant par l’investissement dans le matériel qui devra être amorti. Cependant, dans certains cas, les gains d’efficacité du LiDAR peuvent compenser le coût du capteur.

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Conclusions

Lorsque l’on compare le LiDAR et la photogrammétrie, il est essentiel de comprendre que les deux technologies ont leurs applications et leurs limites, et qu’elles sont complémentaires dans la majorité des cas d’utilisation. Aucune de ces technologies n’est meilleure que l’autre et aucune ne couvrira tous les cas d’utilisation.

Le LiDAR devrait certainement être utilisé pour le relevé de structures étroites telles que les lignes électriques ou les tours télécoms. Il peut se révéler utile également pour la cartographie des zones situées sous canopée. La photogrammétrie sera la meilleure option pour les projets qui nécessitent des données visuelles. L’inspection de construction, la gestion d’actifs, l’agriculture par exemple. Pour de nombreux projets, les deux technologies peuvent apporter des données précieuses (par exemple, des mines ou des terrassements). Le choix de la méthode dépendra entre autres du :

  • cas d’utilisation
  • temps disponible
  • budget
  • des conditions de capture.

Le LiDAR et la photogrammétrie sont deux technologies puissantes si vous les utilisez de la bonne façon. Il est clair qu’avec la baisse des prix du matériel et des logiciels, elles deviendront de plus en plus abordable. Les deux technologies en sont encore à leurs débuts en ce qui concerne les applications de drones. Dans les années à venir, nous assisterons sans aucun doute à d’autres évolutions. Celles-ci concerneront le prix du matériel et l’automatisation des logiciels d’apprentissage automatique.

Restez à l’écoute, nous vous tiendrons au courant.

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Source originale

Cet article est une traduction de “Drone LiDAR or Photogrammetry? Everything you need to know.” écrit par Aleks Buczkowski.

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