LIDAR pour mieux aménager les villes : l’exemple du centre de Dublin


  Depuis 2007, plus de la moitié de la population mondiale vit en ville (Véron,2007). La croissance continue de la population urbaine depuis le début du XXe siècle a pour conséquence l’apparition de territoire urbain de plus en plus vaste et peuplé. Ainsi, de nouveaux enjeux apparaissent afin de garantir des conditions de vie saines aux populations tout en favorisant le dynamisme économique. Afin de gérer au mieux la croissance urbaine, il devient nécessaire de développer des outils propices à la planification des territoires. C’est dans ce contexte que l’Urban Modelling Group de l’University College Dublin décide en 2019 de participer à l’élaboration d’une modélisation du centre de Dublin en 3D.

La technologie LIDAR : des applications qui ne cessent de nous surprendre

Light Detection And Ranging ou LIDAR est un outil qu’on ne cesse de présenter sur notre blog veille-carto2.0. Ses applications sont nombreuses que ce soit dans les smartphones , pour l’archéologie  ou encore la construction de bâtiments. Cet outil semble être une révolution pour la connaissance du territoire.

Le LIDAR est un outil proche du RADAR. Les deux outils ont pour but de détecter et d’estimer la distance d’un objet par rapport à un émetteur / récepteur. Néanmoins, si le Radar utilise les micro-ondes, le LIDAR utilise des faisceaux lumineux sous forme de laser. Cette utilisation de la lumière est la source de la diversité des applications possibles du LIDAR.

Une base de données de plus de 1.4 milliards de points

Pour pouvoir modéliser Dublin de la manière la plus précise possible, le Urban Modeling Group de University College Dublin a récolter les données sur deux années, en 2007 puis en 2015. La base de données ainsi obtenue est composée de nuages de points issus de LIDAR et d’image aériennes. La technologie LIDAR a permis de créer des nuages de points d’une densité de 250 à 348 points/m² sur les 5.6 km² qui compose le centre de Dublin.

Points récoltés via LIDAR à Dublin Source : https://tinyurl.com/yxerqhdn

  Après la récolte, vient le temps de l’organisation des données. Si LIDAR permet de récolter un grand nombre de points, ces derniers ne possèdent pas d’attributs et n’ont pas de relations entre eux. Ainsi il faut attribuer à chaque points des caractéristiques propres pour les organiser. Dans le cas du centre de Dublin, la méthode de classification choisie était celle de « Region growing ». Cette méthode repose sur la segmentation des objets les plus massifs (bâtiments, rues) puis il en sera suivi une extraction des plus petits objets (fenêtre, cheminées..). Ce travail est pour l’instant fait par l’intermédiaire de plusieurs petits algorithmes et reste assez laborieux.

Exemple d’arbre en nuage de points Source : https://tinyurl.com/yxerqhdn

A l’avenir, les chercheurs espèrent pouvoir davantage se reposer sur les systèmes de Machine Learning (ML) et d’Artificial Intelligence (AI) pour ce travail. Cependant pour pouvoir développer cela, il serait nécessaire d’avoir de nombreuses données 3D pour enrichir l’automatisation ce qui peut être très coûteux. Ce travail d’automatisation est encore en phase de développement.

Des modèles du centre de Dublin de plus en plus réalistes

Une fois les donnes récoltées et triées plusieurs visuels peuvent être extraits de ce processus. Dans un premier temps les données ont été divisées en 4 classes majeures : bâtiment, sol, végétation et indéfini. Puis ces classes ont été à nouveau divisées. On obtient alors 13 classes d’environs 19 millions points chacune. Chaque point porte alors une des 100 000 étiquettes attribués manuellement à l’aide du logiciel CloudCompare 2.10.1. C’est au total 2 500 heures de travail pour obtenir suffisamment d’informations et d’étiquettes pour obtenir la modélisation suivante.

Extrait de la modélisation de la ville de Dublin Source : https://tinyurl.com/yxerqhdn

Une fois catégorisée ces données peuvent alors être utiliser dans différent secteur comme la robotique ou la navigation autonome. Cela est permis par l’émission de plan de plus en plus détaillés et texturisés.

Extrait de la modélisation de la ville de Dublin. Source : https://tinyurl.com/yxerqhdn

La 3D et l’aménagement territoriale 

  La démographie étant en pleine croissance les villes doivent s’adapter à la nouvelle densité de population. Cela passe par la création ou la transformation des paysages urbains. Il faut pouvoir concilier l’intégration de nouveaux projets et l’acceptation des populations. Il y a quelques temps de cela, je vous parlais du lien possible entre l’urbanisme et la 3D via les jeux vidéos. Cette fois ci, on a la possibilité d’affiner les modèles 3D par la récolte de données de plus en plus nombreuses et riches ce qui permet de visualiser au mieux les réalités du terrain. Au-delà de montrer l’impact d’un projet sur un territoire existant, il y aurait la possibilité de modéliser de manière plus précise l’extension des villes selon certains modèles prédéfinis et ainsi mieux cerner les besoins des populations et les conséquences environnementales. 

Bibliographie

https://tinyurl.com/yxl83k3y

https://www.geomatics-world.co.uk/content/article/downtown-dublin-as-a-lidar-point-cloud

https://www.futura-sciences.com/sciences/definitions/univers-lidar-4342/