Acquisition, traitement et exploitation des données Lidar dans un SIG.



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Acquisition, traitement et exploitation des données Lidar dans un SIG. Exemple d utilisation des données Pegasus dans la suite logiciel Arcgis

Présentation de l entreprise Création de l entreprise en 1983, 20 employés actuellement, Relevés scanner depuis 1997 Matériel : HDS 6100 x 2, 7000 x 4 Scan 2, Scan C10 Tracker T-Scan, Tracker + T-CAM T-PROBE, T-SCAN AT 401 x 2 TDA, TCRA, TS30 Scanner dynamique PEGASUS Logiciel : Cyclone V7.1 3D reshaper, Realworks Développement de logiciels spécifiques 2

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Scanner Dynamique PEGASUS SM 70 Acquisition du système en Juillet 2012 dans la suite logique des activités de l entreprise Et depuis peu Scanner Dynamique PEGASUS II

Pegasus Utilisation du système / ergonomie Développement d un système de fixation Poids du PEGASUS : 60Kg Poids du système de levage : 150 Kg Création d une ouverture dans la toiture Utilisation d une table élévatrice Système de stabilisation pour les vibrations 8

Application Relevé sur sites nucléaires Relevé d un site de 150 ha Relevés PEGASUS : 1 jour 9 Km roulés 94Go de données Relevé de 150 points de calage : 1 jour de topo 20 traces redressées avec les points de calage Recalage dans le référentiel du site et relevés complémentaires : 1 jour de topo Export du nuage de points: 280 Millions de points Contrôles et ajustements des nuages consolidés 9

Le SIG : principe et fonctionnement Ça c était avant 10

Le SIG et la 3D : maintenant 11

ArcGIS (et les SIG en général) Logiciels SIG s adaptent pour travailler avec des données issues de la scan Possibilité de travailler directement dans le nuage de points Possibilité de gérer des classes d entités en 2D et en 2,5D Possibilité de faire de la cartographie à grande échelle plans topographiques dessinés à travers le nuage de points Compléments topographiques pour les zones inaccessibles en véhicule, les réseaux 12

Retour d expérience Garantie de la précision Une calibration régulière du système est nécessaire notamment pour la corrélation entre les images et le nuage de points Mise en place d une stratégie de contrôle des trajectoires lors des relevés, mise en place de points topographiques de contrôle Prévoir un contrôle qualité des données de sortie Volume de données important à traiter 1 Km roulé = environ 1 Go de données au final Volume 4x plus important à gérer pour les calculs intermédiaires Calculs mobilisant de grosses ressources informatiques et nécessitant un investissement dans du matériel performant 13

Retour d expérience Evaluation des temps de relevés Ratio kilométrage réel / projet de 2 à 4 en fonction des zones relevées (rurales, semi-urbaines, urbaines denses, autoroutes) Entre 10 et 20% de relevés topographiques ou scanner complémentaires à prévoir Vitesse moyenne d acquisition de 10km/h en zone urbaine, 30km/h en zone semi urbaine Réflexion sur la mise en valeur des donnés de sortie Maîtrise de la chaîne de traitement du nuage de points (recalage, maillage, modélisation ) Capacité à traiter de gros volumes de nuages de points Accompagnement et sensibilisation du client à l utilisation du nuage de points 14

MERCI POUR VOTRE ATTENTION 15