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Comment améliorer la précision et la qualité du lidar

9 décembre 2025

Comme pour toute matière première, la qualité des données de nuages ​​de points, telles que les données lidar, influe directement sur la qualité des produits dérivés. Un nuage de points dont la précision de position est inférieure à la norme requise produira un modèle numérique de terrain (MNT) inexact ; des points mal classés entraîneront une représentation erronée des caractéristiques vectorielles extraites ; des points parasites situés au-dessus ou en dessous de la plage d’altitude attendue risquent de perturber toute analyse ou tout traitement de données ultérieur.

Global Mapper Pro® offre une multitude d'outils pour éditer, filtrer et améliorer la qualité des données de nuages ​​de points. Le nuage de points ainsi mis à jour peut ensuite être utilisé dans la gamme complète d' outils d'analyse de Pro , ou exporté pour créer une version améliorée des données lidar en tant que livrable final.

Filtrage lors de l'importation

Toute personne important des données de nuage de points dans Global Mapper constatera que le chargement d'un fichier propose immédiatement plusieurs options pour spécifier les points à importer. Ces options permettent notamment de charger uniquement les points situés dans une zone définie, de recadrer les points importés et de réduire le temps de chargement et de traitement. Bien que ce filtrage intégré soit pratique, il est souvent préférable de commencer par examiner l'ensemble des données. Un rapide examen de la distribution des points, des classifications et des caractéristiques générales après l'importation fournit généralement le contexte nécessaire pour déterminer les filtres qui offriront les résultats les plus fiables.

Boîte de dialogue pour charger le lidar dans Global Mapper La boîte de dialogue Importer les données Lidar offre de nombreuses options pour filtrer les données avant leur affichage sur la carte.

Accès aux métadonnées

Souvent, la première étape de l'évaluation d'un jeu de données consiste simplement à l'observer. Le nuage de points couvre-t-il entièrement votre zone d'intérêt, ou présente-t-il des lacunes ? Lors de la visualisation dans le visualiseur 3D, des pics verticaux ou des zones d'affaissement sont-ils clairement visibles ?

Au-delà de cette vérification visuelle, une étape de contrôle qualité plus approfondie consiste à examiner les métadonnées de la couche, accessibles par un clic droit sur celle-ci dans le Centre de contrôle. Global Mapper y affiche des informations clés telles que la plage d'altitude, la densité et l'espacement moyens des points, la date de collecte et les classifications de points existantes. Cet aperçu permet de comprendre immédiatement comment les données ont été capturées et ce qu'elles contiennent.

Fort de ces informations, vous pouvez passer à des étapes d'amélioration ciblées pour corriger les lacunes, affiner les classifications et renforcer la fiabilité globale du nuage de points.

L'amélioration de la précision et de la qualité des données lidar se divise en deux grandes étapes : l'édition et le filtrage. L'édition consiste généralement à mettre à jour les caractéristiques des points, tandis que le filtrage implique la suppression des points inutiles ou erronés. Ces deux procédures sont souvent appliquées simultanément.

Édition de nuages ​​de points

L'une des étapes les plus courantes lors du traitement de données de nuages ​​de points consiste à attribuer ou à mettre à jour des valeurs de classification afin de représenter le type de surface. Parmi les classes courantes, on trouve le sol, les bâtiments et la végétation. Dans certains jeux de données, notamment ceux générés par photogrammétrie, tous les points sont initialement non classés, ce qui rend nécessaire l'attribution de classes pertinentes avant toute analyse structurée.

Classification manuelle

Dans Global Mapper Pro, les classifications peuvent être mises à jour manuellement en sélectionnant les points à modifier et en appliquant la classe souhaitée à l'aide des boutons de classification préconfigurés dans la barre d'outils. Bien que cette méthode ne soit pas optimale pour les reclassifications à grande échelle, elle est idéale pour les retouches ou les modifications rapides de petits groupes de points, notamment en mode Profil de chemin (vue en coupe).

Classification automatique

Un flux de travail plus efficace consiste à exploiter les outils de classification automatique , qui analysent les données lidar à l'aide d'algorithmes pour détecter les points représentant le sol, la végétation haute ou les arbres, les bâtiments, les câbles aériens et les poteaux électriques. D'autres objets peuvent être isolés pour une classification manuelle grâce à l' outil de segmentation . Ces points reclassés peuvent ensuite servir à la création d'un MNT ou à l'extraction de caractéristiques. Une fois le nuage de points classifié, il est facile d'effectuer des analyses complémentaires, telles que la création d'une grille d'altitude ou l'extraction des arbres sous forme d'entités vectorielles.

L' outil de classification automatique analyse les nuages ​​de points pour identifier des éléments tels que le sol, la végétation, les bâtiments, les lignes électriques aériennes et les poteaux. L' outil de segmentation permet d'isoler des objets supplémentaires pour une vérification manuelle . Une fois reclassés, ces points peuvent servir à des tâches ultérieures, comme la création d'un modèle de surface ou l'extraction d'éléments tels que les arbres sous forme de couches d'entités.

Classification personnalisée

Au-delà des modèles intégrés, l' outil de classification de nuages ​​de points personnalisés permet aux utilisateurs de définir leurs propres classes et d'entraîner Global Mapper Pro à les reconnaître. Après avoir fourni des points d'exemple représentatifs d'une caractéristique cohérente, le logiciel analyse leurs attributs et leur géométrie afin de générer une signature de classification. Cette signature sert de base à un modèle personnalisé, entraîné par l'utilisateur.

Modification des valeurs X, Y et Z

Un autre aspect de la qualité lidar qui peut être amélioré est la précision de positionnement. Lorsqu'un jeu de données ne s'aligne pas parfaitement avec une couche de référence ou un autre nuage de points, Global Mapper Pro propose plusieurs outils pour corriger sa position 3D :

Chacune de ces méthodes met à jour les coordonnées ou l'altitude des points afin de refléter les corrections appliquées. Pour plus d'informations sur l'amélioration de la précision de positionnement des nuages ​​de points, consultez cet article.

Filtrage des données de nuages ​​de points

Presque systématiquement, un nuage de points doit être filtré avant toute analyse, génération de surface ou extraction de caractéristiques. Ce filtrage peut s'appuyer sur l'étendue géographique des données ou, plus fréquemment, sur leurs attributs ou caractéristiques intrinsèques.

Outil d'affichage Lidar

Dans les commandes d'affichage Lidar/Terrain, entièrement repensées dans la version 26.2, une interface de filtres de points permet de visualiser rapidement et facilement les points répondant à des critères spécifiques, que le nuage de points soit d'origine Lidar ou photogrammétrique. Les attributs filtrables sont automatiquement renseignés et calculés à partir des métadonnées des points, surpassant ainsi les limitations des attributs intégrés tels que l'altitude, l'intensité ou les valeurs RVB. Grâce aux curseurs de l'histogramme, les utilisateurs peuvent ajuster en temps réel les points visibles, ce qui leur offre un contrôle précis sur leurs données. Les points filtrés sont masqués mais non supprimés et peuvent être restaurés à tout moment.

Nuage de points lidar du pont après filtrage du bruit

Filtrage géographique

Comme pour toute donnée vectorielle, un nuage de points peut être rogné selon les limites d'un polygone prédéfini, ce qui permet d'éliminer facilement les redondances lors des traitements ultérieurs. Il s'agit sans doute de l'option de filtrage la plus utile lors de l'importation des données, mais elle peut également être appliquée après leur chargement.

La proximité des points peut également servir de critère de filtrage. L'outil d'éclaircissement de Global Mapper Pro supprime les points en fonction d'une densité ou d'un espacement défini, ne conservant que le point présentant l'altitude maximale, minimale ou moyenne dans son voisinage immédiat. Cette fonction est particulièrement utile lors de l'utilisation de nuages ​​de points haute densité créés par photogrammétrie.

De même, l' outil Model Key Point permet également d'alléger un nuage de points, mais en le décimant au minimum de points nécessaires pour représenter les caractéristiques des données.

Suppression du bruit

Les points de bruit sont définis comme ceux qui se situent en dehors de la plage d'altitude normale dans une zone locale spécifiée. Leur présence peut être due à des problèmes lors de la collecte des données, à des anomalies physiques dans la zone cible (comme le passage d'oiseaux sous l'aéronef) ou à de nombreuses autres raisons. L'outil d'identification du bruit de Global Mapper Pro peut soit reclasser ces points, soit les supprimer immédiatement, en fonction d'un ensemble de paramètres et de seuils d'altitude prédéfinis.

Filtrage par classification

La première étape de la transformation d'un nuage de points en un MNT raster consiste nécessairement à éliminer les points non classés comme appartenant au sol . Conserver ces points non classés créerait une surface incluant les éléments de surface et ne refléterait pas la morphologie du terrain nu de la zone cible. Le filtrage, dans ce contexte, est un simple processus de sélection de classes, applicable soit à l'affichage des points à l'écran, soit lors du maillage ou de la création de la surface. Dans les deux cas, les altitudes attribuées aux pixels de la couche raster résultante seront calculées à partir du sous-ensemble sélectionné du nuage de points.

Exportation de nuages ​​de points

Bien que Global Mapper Pro offre une vaste gamme d'outils d'édition et de filtrage, il est important de noter que les procédures d'amélioration décrites dans cet article ne sont pas automatiquement enregistrées dans les fichiers d'origine ni dans les couches chargées. Pour enregistrer les résultats de ces procédures dans un fichier, les données peuvent être exportées au format approprié. La nouvelle couche héritera de toutes les caractéristiques des points modifiés et sera limitée aux points conservés après filtrage ou suppression des points inutiles.

Les puissants outils d'analyse, d'extraction et de génération de surfaces de Global Mapper Pro suscitent, à juste titre, l'admiration des professionnels de la géomatique. Toutefois, il est essentiel de souligner le rôle crucial que jouent également les outils d'édition et de filtrage de la version Pro dans ces procédures. Plus la qualité des données brutes est élevée, meilleur sera le produit final.

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