Le LiDAR par les drones: mesures d’efficacité 1


L’usage des drones pour la collecte de données est en plein essor, avec des cadres législatifs qui commencent à intégrer ces nouveaux outils et des prix qui deviennent de plus en plus accessibles. Nous faisons porter de grands espoirs sur la capacité des drones à révolutionner notre façon de collecter des données. Comme nous pouvons le voir ci-dessous sur le cycle du Hype nous sommes en effet en ce moment au plus haut de la phase des espérances concernant les véhicules autonomes et les drones:

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Cycle du Hype pour les technologies émergentes (Source: Gartner, 2015)

Un des types de données phare dans le domaine de l’information géographique repose sur le LiDAR. Pour faire court, le LiDAR est un système de mesure par télémétrie laser permettant de représenter l’élévation de zones au travers d’un nuage de points dense. La télémétrie consistant à déterminer la distance d’un objet par l’analyse du délai entre l’émission d’une impulsion et le retour de celle-ci dans le dispositif. Une des particularités notables du LiDAR est de recueillir plusieurs points sur chaque faisceau laser envoyé. Ce sont des échos qui permettent notamment de passer à travers la végétation dense et de placer des points au niveau du sol et des différentes strates du couvert végétal.

Les drones se sont attaqué à ce secteur, concurrençant par conséquent les vols classiques par avion. Ce n’était pourtant pas si simple à mettre en œuvre puisque les drones sont nettement moins stables, une centrale inertielle a donc dû leur être ajouté pour interpréter chaque point mesuré en fonction de la position et de l’orientation du drone.

Alors nous savons maintenant que les drones possèdent la technologie et qu’ils sont moins coûteux, mais qu’elle est leur efficacité réelle ? C’est ce qui a été mesuré en août dernier par la société Juniper Unmanned. C’est une étude empirique qui a été menée pour comparer entre les drones et les techniques traditionnelles deux aspects: la précision spatiale et la densité du nuage de point d’une part, le temps et le coût du traitement des données d’autre part.

Pour cela une zone de référence de 1400 hectares, ainsi qu’un grand nombre de marqueurs identifiables par photo ont été identifiés. Les deux techniques de mesure LiDAR ont ensuite été déployées, et leur données collectées comparées avec les marqueurs identifiés.

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Zone des mesures de test (Source)

 

Les résultats sont les suivants:

  • Les données collectées par avion avaient 1,5 points/m² pour une déviation moyenne (root mean square error) de 3,5cm; tandis que les données collectés par drones avaient une densité de 150 points/m² et une erreur de 2,4cm.
  • Du côté de la préparation et du traitement des données, il a fallut pour l’avion plusieurs semaines entre la planification du vol et sa réalisation, plus trois semaines pour traiter les données. Le coût étant fixe, aux alentours de $50,000. Pour le drone, seuls trois jours de préparation ont été nécessaires, avec des données traitées sur place pour un coût journalier de 8 à $10,000 pour 200 hectares (+$3,000 par jour supplémentaire).

Il ressort de ces résultats une plus grande efficacité du drone sur presque tous les plans, à l’exception notable de la distance parcourue. C’est une limite majeure qui explique pourquoi à l’avenir le drone ne remplacera pas l’avion pour les mesures LiDAR mais que les deux seront à utiliser de pair. Pour des mesures locales, notamment pour des projets d’exploitations minières, de sites archéologiques ou encore de constructions d’infrastructures (encore qu’en milieu urbain la loi est stricte sur l’utilisation des drones) le drone se révèle moins cher et nettement plus précis en termes de densité de point (mais la marge d’erreur, elle, est assez peu réduite). Son coût est de plus relativement modulable et proportionnel au besoin. Mais dès qu’il s’agit de parcourir de grandes distances pour réaliser des relevés topographiques, l’avion reste toujours imbattable.

 


Sources:


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