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Ortho vraie issue des intensités lidarHD de l'IGN

Bonjour:

Avec le LidarHD, l’IGN a la possibilité d’extraire une sorte d’orthophotographie à une résolution d’environ 30cm/pixel, elle aurait pour spécificités d’être sur un seul canal et d’être ce qu’on appel une « ortho vraie » c’est à dire qu’il n’y a pas de dévers de bâtiments, les objets haut sont représentés à l’aplomb de leur position au sol contrairement à l’orthophotographie (BDOrtho IGN) habituelle ou leur représentation est oblique.

-Ce fichier joint présente un mat d’une centaine de mètres parfaitement d’aplomb dans le rendu du LidarHD: seule l’ombre laisse imaginer sa hauteur, tout les points visibles du mat et des câbles sont ici géoréférencés

-Ce mode de représentation serait-utile pour quels usages qu’une orthophotographie standard ne permet pas?
-Qu’est ce qui permettrait de populariser et promouvoir ce produit prototype? (colorisation artificielle par exemple… d’autres idées?)
-Un nettoyage du nuage lidar est possible avant d’en extraire une image, quels éléments habituellement gênants sur une ortho souhaiteriez vous voir disparaître de l’image (véhicule sur les routes, couvert végétal,…)

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Ce serait très utile et complémentaire des orthos.

La colorisation se baserait sur quoi ? Même en monochrome c’est déjà utile à mon avis.

Le couvert végétal est plus gênant car il masque visuellement ce qui est en dessous et qu’on cherche souvent à cartographier (les routes, chemins, etc).

Dispo pour héberger sur le serveur de l’asso qui nous sert à héberger des orthos.

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-Pour la colorisation, il s’agirait de créer la couleur par deep learning, a priori ce serait fictif et purement esthétique. Techniquement ça n’apporte rien si ça n’aide pas à la labellisation automatique.

-Il est possible de retirer les échos du lidar correspondant au couvert végétal mais la densité de point au sol est impactée… donc la qualité du raster aussi. Une question est alors de savoir comment remplir les vides dans le raster quand il y en a (s’il faut les remplir!): Il y a de la donnée sous les arbres oui mais savoir jusqu’à quel point c’est exploitable avec les ombres c’est une autre question à approfondir de notre côté. Sous les arbres ce sont les données altimétriques qui seraient certainement les plus intéressantes par exemple un MNS ombré faisant abstraction de la végétation permettrait de « voir » les bâtiments et autres objets.

Un truc de malade ! Ça aiderait tellement pour le tracé de bâtiments !

La BDOrtho IGN peut être piégeuse quand on souhaite tracer l’emprise des bâtiments ! Une orthophotographie sans dévers, c’est le top ! C’est du pur repassage !
Très utile aussi pour les « canyons urbains » ! On verrait les rues plus clairement au milieu ! Du miel pour les centres-villes historiques et leurs petites rues !

Et carrément, j’ignore si c’est possible, mais est-ce qu’on peut réorienter les ombres à volonté ?
Genre, une ortho avec un ombrage nord-ouest et une autre sud-est, histoire d’avoir plusieurs éclairages pour apercevoir plus d’éléments ?

En tout cas, riche idée ! :+1: :+1: :+1:

merci,

-Oui pour les « canyons urbains » on verrait mieux les axes de route, mais une limite sur les bords… c’est les gouttières et les avancées de toit au devant des pans de mur (ceci dit on peut aussi envisager de dégager les toits du rendu et avec un peu de chance obtenir des points jusqu’au pied des bâti… mais c’est plus risqué)

-Pour les ombrages: je pense que ce qu’il vous faut pour obtenir une fonctionnalité approchée pour votre besoin c’est une ortho avec le moins d’ombre possible et un mns en superposition: sur QGIS par exemple on peut facilement faire varier l’angle de l’ombrage du MNS et fusionner le rendu avec l’ortho dans les propriétés de rendu des couches (case « mode de fusion »/ « multiplier » par exemple).

Pour ma part j’avais utilisé des données Lidar du Grand Lyon pour situer des bassins d’écrêtage des crues du Rhône (en rive droite au sud de la ville) car l’accès de certains était rendu quasi impossible par la végétation. Par contre, ne sachant pas utiliser les données brutes, j’avais dû me contenter de copies d’écran en sous-couche dans JOSM (greffon ImportImagePlugin). Donc pour moi la priorité serait l’accessibilité comme une simple image aérienne.

Ça permettrait aussi de suivre des cours d’eau type torrents quand ils passent dans des zones difficiles voire dangereuses, afin d’établir les continuités hydrographiques. D’autant que même en sacrifiant (scarifiant ?) mes jambes dans les ronces, le signal GPS en sous-bois reste imprécis. Et je limite (les ronces…) les aller-retours qui pourraient réduire l’erreur.

Donc très intéressé si on ne doit pas retravailler les données.

Super retour merci!

le lidar en revanche est très mauvais sur l’eau, la présence d’eau est trahie par l’absence de donnée la plupart du temps.

Dommage pour l’utilisation des données brut, un bon MNT issu du lidar vous aurait sans doute épargné des égratignures.

Par curiosité auriez vous la localisation d’un de ces bassin, un passage difficile? (En espérant que la végétation y soit toujours)

Pas de problème pour l’eau : ces torrents sont pour la plupart des cours d’eau intermittents qui peuvent monter en charge de manière phénoménale après des orages mais… sont vides 350 jours par an. Donc le Lidar devrait pouvoir montrer leurs traces ravinées.
Les bassins : OpenStreetMap
Des cours d’eau particulièrement creusés : OpenStreetMap
Un autre plus standard : OpenStreetMap
Et un moins marqué : OpenStreetMap

Personnellement, je serais très intéressé de vérifier si cette méthode permet de voir les sentiers, pistes ou ruisseaux sous couvert végétal, qui sont généralement invisibles sur les orthos classiques, et pour lesquels les traces GPS sont peu précises.

Merci, je regarderai à l’occasion et vous transmettrai des captures d’écran ici .

je partage votre intérêt, et j’explorerai cette hypothèse à mon niveau dès que possibles.