Conseils pour la classification des lignes électriques et des poteaux

Bienvenue dans la troisième partie de la série « Conseils pour le dépannage de la classification des nuages ​​de points », consacrée aux outils de classification automatique de Global Mapper et à leur adaptation aux variations des nuages ​​de points. Dans le premier article , nous avons traité de la classification du bruit et du sol, puis de l'outil de classification des éléments hors sol, utilisé pour la classification des bâtiments et de la végétation. Aujourd'hui, nous aborderons la classification des lignes électriques et des poteaux.

Avant toute chose, assurez-vous d'avoir déjà classé les points relatifs au bruit, au sol et à la végétation à l'aide des outils de classification. N'oubliez pas que ces outils sont conçus pour être utilisés dans un ordre précis : bruit, sol, bâtiments et végétation, puis lignes et poteaux électriques. Cet ordre est important car il permet de cibler la classification et d'éliminer les points non pertinents. 

Lors de la cartographie des lignes électriques et des structures similaires, assurez-vous que le nuage de points soit suffisamment dense pour inclure les lignes électriques. Les lignes électriques étant des structures fines, les nuages ​​de points clairsemés ne contiennent souvent pas assez de points pour les représenter correctement. La résolution minimale recommandée est d'au moins 20 points/ m².

Classification des lignes électriques

Cette option a été remplacée par la méthode de segmentation disponible dans la version 24.1.

L'outil de classification des lignes électriques identifie les éléments linéaires aériens, tels que les lignes ou câbles électriques. Comme pour tous les outils de classification automatique, il est souvent plus simple d'utiliser les paramètres par défaut, puis d'examiner vos données pour repérer les éléments non couverts et ajuster les paramètres en conséquence. Pour les nuages ​​de points volumineux, vous pouvez utiliser l'option « Spécifier les limites » afin de tester les paramètres sur une portion plus restreinte des données et ainsi gagner du temps de traitement. 

L'outil de classification des lignes électriques fonctionne en comparant des segments (classes) de points à une droite de tendance hypothétique. Les points situés à une distance inférieure à celle de la droite de tendance sont classés comme lignes électriques. Nous, humains, pouvons facilement identifier les lignes dans les données. Cet outil les identifie en utilisant des statistiques pour mesurer la proximité des points.

Description visuelle des paramètres de la ligne électrique à partir de la base de connaissances Global Mapper.

La variation de hauteur maximale correspond à la flèche de la ligne. L' outil Profil de tracé permet de mesurer cette variation. Il est également très utile pour reclasser manuellement les points isolés qui n'ont pas été inclus dans la classification automatique.

Avant de classer les poteaux, il convient de classer d'abord les points de raccordement des lignes électriques afin de les exclure de la classification des poteaux. La classification préalable des lignes électriques et de la végétation peut faciliter la distinction entre les poteaux et les arbres. Après tout, nombre de poteaux étaient autrefois des arbres.

Si des points appartenant à la ligne électrique ne sont pas classés, vous pouvez augmenter la distance maximale par rapport à la ligne de référence . Cela définit un seuil autour d'un motif linéaire de points reconnu. Si Global Mapper identifie une ligne de points, ce seuil détermine la distance à partir de cette ligne pour trouver d'autres points alignés.

Si la végétation est classée comme une ligne électrique, essayez d'abord de la classifier. La classification « Ligne électrique » recherche des points alignés, et les branches correspondent souvent à cette description. Vous pouvez également utiliser l' outil « Filtrer Lidar » pour désactiver les points de végétation et les exclure de la classification sans les supprimer de l'ensemble de données.

Faites glisser pour voir comment l'augmentation de la taille des intervalles et de la variation maximale de hauteur, de la valeur par défaut à « 1 », a amélioré la classification de ce lidar terrestre. 

Classification des poteaux 

*Remarque : La méthode de classification des poteaux par grille décrite ci-dessous a été remplacée par une nouvelle méthode de segmentation disponible dans l’ outil de classification hors sol de Global Mapper v24.1. Vous trouverez plus d’informations à ce sujet dans ce blog.

L'option de classification des poteaux est en version bêta (version 24.0). Cet outil permet d'identifier les structures cylindriques, comme illustré dans la capture d'écran ci-dessous. Pour classifier les pylônes de transport d'électricité, utilisez l' outil de segmentation.

Les premiers paramètres du menu, Hauteur minimale du poteau, Nombre de points par poteau et Seuil de classification, permettent de distinguer les poteaux des structures similaires qui n'en sont pas. Le Seuil de classification évalue la ressemblance entre le poteau et une simple colonne verticale de points. Il permet notamment de différencier les poteaux des structures plus larges comme les panneaux de signalisation ou les arbres.

Cet outil n'est pas conçu pour identifier les transformateurs et les structures de support, mais avec certains ensembles de données, l' étendue horizontale maximale peut être ajustée pour les inclure également. De même que pour les lignes électriques, le paramètre « Distance maximale par rapport à la ligne d'ajustement optimal » correspond à un seuil de largeur par rapport à la structure cylindrique.

L'augmentation de l'étendue horizontale maximale permet de mieux capturer les structures supplémentaires montées sur poteaux. 

Ces réglages devraient vous permettre de démarrer et d'obtenir de meilleurs résultats avec la classification automatique des poteaux et des lignes électriques. Restez à l'écoute pour un prochain article de blog consacré à l'autre outil de classification : la segmentation.  

Contactez notre équipe d'assistance technique pour obtenir une aide plus spécifique concernant la classification de vos données. Vous trouverez davantage d'informations sur les outils et paramètres de classification lidar de Global Mapper dans la base de connaissances.

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