Topographie de falaise par drone pour évaluer l aléa d éboulement Thomas Dewez 1, Jérôme Leroux 1,2, Stéphane Morelli 2 1

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Micheline Bernier
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1 Topographie de falaise par drone pour évaluer l aléa d éboulement Thomas Dewez 1, Jérôme Leroux 1,2, Stéphane Morelli 2 1 BRGM Direction Risques et Prévention Orléans 2 Azur Drones - Paris Falaise de Mesnil Val, 76 avec zones en surplomb (T.Dewez BRGM, 2015) Journées Aléa Gravitaire - Caen 3-4 septembre 2015

Quel est le besoin? > Les falaises s éboulent > Les riverains craignent pour leur biens > Les gestionnaires ont besoin d appui pour décider des actions > Quand agir pour : Eviter le pire?

2 Quel est le besoin? > Les falaises s éboulent > Les riverains craignent pour leur biens > Les gestionnaires ont besoin d appui pour décider des actions > Quand agir pour : Eviter le pire? Permettre le maximum de jouissance des biens exposés? > Le BRGM transfert le fruit de sa recherche vers des entreprises pour améliorer le niveau de connaissance de l aléa des gestionnaires Améliorer c est rendre une information disponible Plus vite Plus précise Moins coûteuse (plus fréquente pour une gestion au plus près des besoins) > Projet SUAVE Supervised Unmanned Aerial Vehicle for Escarpment auscultation financé par l ANR Captiven Projet de transfert méthodologique vers une PME: Azur Drones jeudi 3 septembre 2015 > 2

Historique > Les scanners laser terrestres peuvent mesurer la topographie de falaises avec une densité de points de 1pt/5cm et une précision centimétrique (typiquement 1 à 1.

3 Historique > Les scanners laser terrestres peuvent mesurer la topographie de falaises avec une densité de points de 1pt/5cm et une précision centimétrique (typiquement 1 à 1.5cm à 2σ) > La différence de relief entre campagnes espacées de plusieurs mois mesure les volumes de roche érodées > L exploitation des inventaires d érosion conduisent à des distributions de magnitude/fréquence utilisables pour la gestion territoriale (volumes >10-3 m 3) Comparaison Déc 2005 Mars2008 Dewez et al., 2013, J. Coast. Res., DOI: /SI Rohmer & Dewez 2013, J. Coast. Res., DOI: /SI jeudi 3 septembre 2015 > 3

acquisition de terrain est lente Temps de scan (10-30 minutes

de 1km Déploiement et levé de points de contrôle Déploiement de

mesure limité par les marées (4h) > La littérature contient des

4 Quels sont les freins au développement? > Le scanner laser terrestre est coûteux (50k 150k ) > L acquisition de terrain est lente Temps de scan (10-30 minutes par station) 14 stations pour couvrir complètement un linéaire de 1km Déploiement et levé de points de contrôle Déploiement de cibles d assemblage (sphères) > Le temps d accès à la zone de mesure limité par les marées (4h) > La littérature contient des exemples de mesures photogrammétriques aussi performante que les mesures lidar jeudi 3 septembre 2015 > 4

Objectifs de SUAVE: remplacer le lidar par la photogrammétrie par drone pour les applications opérationnelles > La photogrammétrie est de plus en plus performante Les capteur accessibles (1-10k ) Les

5 Objectifs de SUAVE: remplacer le lidar par la photogrammétrie par drone pour les applications opérationnelles > La photogrammétrie est de plus en plus performante Les capteur accessibles (1-10k ) Les logiciels de traitement accessible (coût/usage) (0-3k /licence) Les drones (10-25k ) peuvent couvrir de grandes surfaces (50ha en 30 min) > Objectifs Valider la performance de la photogrammétrie par drone pour générer des catalogues d éboulements Stabiliser un pipeline de traitement minimisant le traitement manuel > Validation expérimentale sur un site connu Falaise côtière de craie de Mesnil Val en Seine Maritime > Durée du projet: 6 mois 1 post-doc à temps plein (BRGM/Azur Drones) Financement via le projet ANR Carnot CAPTIVEN (IRSTEA/BRGM/IFREMER) jeudi 3 septembre 2015 > 5

Campagnes drone > Deux campagnes réalisées 27 janvier 2015 et 3 juin 2015 : 127 jours d

Lague) > Scénarios de captation par Azur Drones Drone ADX-03 octocoptère Appareil photo NEX-7

automatique) Temps de vol total 30-40 minutes Couverture : platier, falaise, plateau (500m x

6 Campagnes drone > Deux campagnes réalisées 27 janvier 2015 et 3 juin 2015 : 127 jours d intervalle Janvier déploiement du lidar Faro de Rennes (remerciements à D. Lague) > Scénarios de captation par Azur Drones Drone ADX-03 octocoptère Appareil photo NEX-7 (APS-C 24Mpix) focale fixe 16mm déclenchement 1Hz Trois sessions de vols drone (2 manuels, 1 automatique) Temps de vol total minutes Couverture : platier, falaise, plateau (500m x 1500m = 90ha) > Données collectées 868 et 1107 photos 30 Cibles damier mesurées au DGPS Vu à la Télé jeudi 3 septembre 2015 > 6

points géoréférencés en Lambert 93 197Mpts (janvier) 139 Mpts

7 Modèles photogrammétriques > Traitement : Agisoft PhotoScan (licence commerciale 2600 ) > Données en sortie Nuages de points géoréférencés en Lambert Mpts (janvier) 139 Mpts (juin) étendues différentes Vol du 03 Juin 2015 jeudi 3 septembre 2015 > 7

8 Comparaison Lidar / Drone > Couverture drone plus complète de la zone qu avec le lidar terrestre Falaise mais aussi platier et plateau où se trouvent les enjeux Moins d ombres > Description morphologique de la falaise équivalente jeudi 3 septembre 2015 > 8

Densité de points 3D > Le lidar mesure avec un incrément angulaire fixe depuis le sol l écart entre points s accroit avec l obliquité et la distance à la

9 Densité de points 3D > Le lidar mesure avec un incrément angulaire fixe depuis le sol l écart entre points s accroit avec l obliquité et la distance à la falaise > Le drone vol plus près de la falaise et explore mieux l espace L écart entre points est constant et plus dense qu avec le lidar jeudi 3 septembre 2015 > 9

Quel niveau de densité photogrammétrique?

est une décimation géométrique des pixels > Densité faible = lissage Lissage = supprimer des arrêtes

5 à ± 5 cm d erreur sur plusieurs m de longueur Effets max sur les arrêtes, où l érosion se produit

10 Quel niveau de densité photogrammétrique? > Photoscan qualifie l extraction de nuages denses Ultra-high (1), high (4), medium (16), low (64) C est une décimation géométrique des pixels > Densité faible = lissage Lissage = supprimer des arrêtes Création de reliefs inexistants ±1.5 à ± 5 cm d erreur sur plusieurs m de longueur Effets max sur les arrêtes, où l érosion se produit > Mais densité forte = temps de calcul long 350h de calcul (40proc) pour 1000 photos 24Mpix Nuage UltraHigh UltraHigh - High UltraHigh - Medium UltraHigh - Low Q66 = ± 1.5cm Q66 = ± 2.5cm Q66 = ± 5cm jeudi 3 septembre 2015 > 10

11 Points à adresser à l avenir > Diminuer le temps de calcul Le déclenchement à 1Hz fait que 145 photos voient le même point), Donc optimiser la prise de vue Sinon à posteriori décimer intelligement les photos entrées dans Photoscan > Limiter les traitements additionnels en comparaison Coregistration exacte entre époques de mesure Géoréférencement direct précis > Améliorer les outils d interprétation Digitalisation 3D à l écran pour applications géologiques Stratigraphie Structure Couplage des interprétations manuelles, statistiques et géographiques jeudi 3 septembre 2015 > 11

12 Conclusions > Le drone offre une acquisition rapide (une marée basse pour 50-60ha) > Le relief décrit est fidèle à la réalité > A résolution maximale, les données 3D peuvent servir pour produire des catalogues de blocs > La photo apporte l information de couleur indispensable à la compréhension de l objet géologique > Le pipeline de production 3D est essentiellement automatisé et peut tourner en arrière plan > Mais, la production des nuages de points demande des ressources informatiques importantes > Doit-on vraiment remplacer les lidars? > Le drone rend service quand l accès est court ou impraticable à pieds jeudi 3 septembre 2015 > 12

13 SUAVE: l équipe de choc Azur Drones / BRGM jeudi 3 septembre 2015 > 13

14 Et pour se faire plaisir: 10 ans d érosion 3D Contacts BRGM Thomas Dewez t.dewez@brgm.fr Azur Drones Jérôme Leroux jerome.leroux@azurdrones.com jeudi 3 septembre 2015 > 14

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