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De manière très simplifié, de ce que j'en ai compris :

Les relevés lidar produisent un nuage de points tridimensionnels bruts. Ces nuages de points sont composés des différents écho du relevé, c'est à dire qu'à chaque fois que le signal rencontre un élément un point est créé.
A partir de ces nuages de points, des filtres vont être réalisés pour classifier chaque point et selon ce que tu cherches à faire tu classifies plus ou moins de choses, le sol, la végétation etc.
Si tu t'intéresse au sol, alors tu fais des filtres spécifiques pour ne retenir que le sol (et souvent de la classification manuelle également).
A partir de ces points tu peux générer un MNT en interpolant tes points sol et tu auras bien un MNT, bien entendu la qualité de ton MNT dépendra d'une part de la densité des points sol, ainsi que de la qualité de cette classification.
Donc au final, pour répondre à ta question, cela dépend ce que tu utilises, si tu utilises un mnt issu d'un lidar, alors en théorie c'est un mnt et non un mne mais dont la qualité dépend de ce que je viens de dire précédemment.

Oui le semis brut n'est quasi pas utilisable hormis pour le visualiser ou réaliser des traitements.
Et oui il y a une interprétation automatique ou non mais comme tout MNT non ?

Dernière modification par Ludo (Wed 04 April 2012 16:15)

Jeter un oeil aux réponses d'un moteur de recherche sur lidar gilles gachet, assez pédagogique bien qu'orienté forêt.

Grosso modo, l'algo de séparation automatique sol/non sol généralement utilisé (cf implémentation dans terrascan) se base sur une pente calculée entre deux points proches, trop élevée cette pente désigne une rupture considérée comme artificielle.

Il est vrai que les métadonnées des vols lidar sont généralement pauvres, et mériteraient d'être décrites comme dans http://www.mdpi.com/2072-4292/2/4/1120/pdf et que souvent les produits dérivées (MNE, MNT) sont livrés plutôt que les points bruts ou points bruts classifiés (format las notamment).

Dernière modification par n314 (Wed 04 April 2012 18:39)

+ http://fullanalyze.sourceforge.net/ et http://code.google.com/p/fullanalyze/ + http://forsys.cfr.washington.edu/fusion … atest.html

Bonjour

Dans la création d'un MNT LIDAR, le gros du travail est le post-traitement.
Les LIDAR sont équipés de caméras numériques qui permettent de classifier les échos. Au final, même si il y a des algorithmes pour automatiser certaines tâches, il reste un travail opérateur important pour identifier quels sont les points qui correspondent effectivement au sol.
Retirer le sursol peut être assez fastidieux dans les zones complexes.
Pour un utilisateur, utiliser directement un nuage de points est fastidieux vu la masse de données que cela représente. Il est plus simple d'utiliser un MNT sous forme maillé. Mais pour bien faire, il faut aussi disposer de masques de qualité. Avec ses MNT LIDAR, l'IGN fournit deux masques :
1. Un masque Source qui indique pour chaque point du MNT l'origine de ce point (par exemple si le point a été interpolé)
2. Un masque Distance qui indique pour chaque point du MNT à quelle distance se trouve l'écho LIDAR le plus proche

Avec ces deux masques on a une idée assez précise de la qualité attendue pour chaque point du MNT.

Cordialement

Bonjour,

L'IGN met à jour l'altimétrie du RGE avec différents processus en fonction des spécificités du terrain et de la précision souhaitée : du LIDAR, de la corrélation, du RADAR ...
Concernant le LIDAR, l'IGN fait de l'acquisition LIDAR principalement dans les zones LITHO3D et les zones inondables car c'est là où le besoin de précision est le plus grand. De mémoire, en 2010 20000 km² ont dû être volés avec le LIDAR. 12000 km² sont prévus en 2012.
A terme toutes les côtes et toutes les zones inondables seront couvertes.
Les DREAL ont déjà reçu pas mal de MNT LIDAR et ont donc maintenant une grande expérience sur le sujet.
GEOPAL a mis en ligne pas mal de choses sur le sujet :
http://www.geopal.org/accueil/les_actua … s_21122011

Cordialement