Fonctionnement du LiDAR par drone
Impulsions laser, retours multiples, RTK/PPK et traitement du nuage de points
Du vol au nuage de points géoréférencé
Le LiDAR — Light Detection and Ranging — est une technologie de mesure à distance fondée sur l’émission d’impulsions laser. Le capteur analyse le temps nécessaire au signal réfléchi pour revenir vers lui afin de calculer la distance qui le sépare des surfaces rencontrées.
Embarqué sous le DJI Matrice 400, le Zenmuse L3 associe les mesures laser aux informations de position et d’orientation du système. Le positionnement RTK/PPK permet ensuite de replacer chaque mesure dans un référentiel de coordonnées et de constituer un nuage de points géoréférencé.
Au cours du vol, le capteur balaie le terrain suivant des bandes successives. Leur recouvrement contribue à assurer la continuité de la couverture, tandis que les retours multiples peuvent enregistrer différents niveaux, par exemple la végétation puis le sol. Le mode de balayage, la densité de mesure et le recouvrement sont adaptés au site et à l’objectif du relevé.
Drone DJI M400 avec le LiDAR L3
Le DJI Matrice 400 et le capteur LiDAR Zenmuse L3
La chaîne d’acquisition utilisée par FlyHD repose sur l’association du DJI Matrice 400 et du capteur LiDAR Zenmuse L3. Cette plateforme réunit le laser, les caméras cartographiques ainsi que les systèmes nécessaires au positionnement et à l’orientation des mesures.
- DJI Matrice 400 : une plateforme professionnelle d’environ 9,74 kg avec ses batteries et sans charge utile. Déployée, elle mesure environ 980 × 760 × 480 mm, hors hélices.
- Zenmuse L3 : un capteur d’environ 1,60 kg, hors connecteur, associant un laser à deux caméras RGB de cartographie et à un système de positionnement et d’orientation.
- Retours multiples : le capteur peut enregistrer jusqu’à 16 retours pour une même impulsion, selon la configuration d’acquisition.
- Modes de balayage : le L3 propose des balayages linéaire, étoilé et non répétitif, sélectionnés en fonction de la géométrie du site et de l’objectif du relevé.
Une impulsion laser n’effectue pas une succession de rebonds. Lorsqu’elle rencontre une surface, une partie de son énergie est réfléchie vers le capteur. Si une autre partie du faisceau poursuit son trajet à travers les espaces présents dans la végétation, elle peut rencontrer une branche, un sous-bois ou le sol et produire un retour supplémentaire.
La position du drone, son orientation et l’instant précis de chaque mesure sont enregistrés simultanément. L’association des données GNSS, de l’unité inertielle et des corrections RTK ou PPK permet ensuite de calculer les coordonnées tridimensionnelles des points. La qualité du résultat dépend donc autant du capteur que de la cohérence de l’ensemble de la chaîne d’acquisition.
Cette configuration constitue la base technique de nos missions de relevé LiDAR par drone. Les applications professionnelles et les livrables correspondants sont présentés séparément sur cette page consacrée à la prestation.
LiDAR et photogrammétrie : deux principes de mesure complémentaires
Le LiDAR et la photogrammétrie permettent tous les deux de représenter un environnement en trois dimensions, mais ils ne produisent pas leurs mesures de la même manière.
- La photogrammétrie reconstruit la géométrie d’un site en identifiant des détails communs dans plusieurs photographies qui se recouvrent. Elle dépend donc de la visibilité des surfaces, de leur texture et des conditions lumineuses au moment de l’acquisition.
- Le LiDAR mesure directement la distance entre le capteur et les surfaces rencontrées grâce au temps de trajet des impulsions laser. La répartition des points dépend notamment du mode de balayage, de l’angle d’incidence, de la distance et des propriétés réfléchissantes des matériaux.
En présence de végétation, le laser ne traverse pas directement les feuilles ou les branches. Certaines parties du faisceau peuvent toutefois atteindre des niveaux inférieurs en passant à travers les espaces disponibles. Les retours multiples permettent alors d’enregistrer successivement la canopée, des éléments intermédiaires et, lorsque la configuration du couvert le permet, des points situés au niveau du sol.
Le Zenmuse L3 associe les mesures laser à des images RGB acquises pendant le vol. Les photographies apportent la couleur et le contexte visuel, tandis que le LiDAR décrit directement la géométrie des surfaces. Selon les caractéristiques du site, les deux techniques peuvent être utilisées séparément ou combinées afin d’obtenir une représentation plus complète.
LiDAR par drone et scanner laser terrestre : des points de vue complémentaires
Le LiDAR par drone et le scanner laser terrestre produisent tous les deux des nuages de points, mais depuis des positions d’acquisition différentes. Leur combinaison peut donc améliorer la description géométrique d’un site complexe.
- Le LiDAR par drone observe principalement le terrain, les couvertures, les toitures, la végétation et les parties supérieures des structures.
- Le scanner laser terrestre acquiert les données depuis le sol et permet de documenter les façades, les dessous d’ouvrages, les espaces accessibles et certaines zones peu visibles depuis le ciel.
Pour réunir ces acquisitions, les différents jeux de données doivent être placés dans un référentiel de coordonnées compatible. Leur assemblage repose ensuite sur des zones communes, des éléments géométriques identifiables et des contrôles permettant de vérifier la cohérence du recalage.
Cette fusion ne supprime pas automatiquement toutes les zones masquées, mais elle peut réduire les occultations et enrichir la couverture du site. Le résultat obtenu dépend de la qualité de chaque acquisition, de leur recouvrement géométrique et de la précision du recalage entre les différents nuages de points.
Modes de balayage et recouvrement des bandes LiDAR
Contrairement à un appareil photographique qui enregistre une image complète à un instant donné, le capteur LiDAR déplace rapidement son faisceau laser à l’intérieur de son champ de mesure. L’avancement du drone transforme progressivement ce balayage en une bande de points couvrant le terrain.
Le Zenmuse L3 propose trois formes de balayage :
- Le balayage linéaire produit un motif régulier, principalement transversal à la trajectoire du drone.
- Le balayage étoilé croise les directions de mesure et observe les surfaces sous plusieurs angles à l’intérieur d’un champ plus large.
- Le balayage non répétitif fait évoluer le motif au fil des cycles afin de répartir progressivement les mesures dans l’ensemble du champ observé.
Lorsque le drone avance, les bandes successives sont organisées de manière à conserver une continuité entre les différentes parties du relevé. Un recouvrement partiel permet de limiter les interruptions de couverture et de comparer les zones communes entre deux passages voisins.
Ce recouvrement ne fonctionne pas exactement comme celui de la photogrammétrie, qui doit retrouver les mêmes détails dans plusieurs images. En LiDAR, il contribue principalement à la régularité de la couverture, à la densité du nuage de points et au contrôle de la cohérence entre les bandes.
Le choix du mode de balayage et de l’organisation du vol dépend de la géométrie du site, de la végétation, des surfaces présentes et du niveau de détail recherché. Il n’existe donc pas de configuration unique applicable à toutes les acquisitions.
Des données brutes au nuage de points contrôlé
Pendant l’acquisition, le système enregistre plusieurs sources d’informations : les mesures laser, la trajectoire GNSS du drone, les données de l’unité inertielle, les informations de calibration et les images RGB. Ces éléments doivent être synchronisés pour calculer correctement la position de chaque point.
Le traitement suit plusieurs grandes étapes :
- Calcul de la trajectoire : les informations de position et d’orientation sont consolidées, avec les corrections RTK ou PPK disponibles.
- Génération du nuage de points : chaque mesure laser est transformée en un point possédant des coordonnées X, Y et Z.
- Assemblage des bandes : les différents passages sont réunis dans un même référentiel afin de former une couverture cohérente.
- Contrôle et classification : le nuage est vérifié, les mesures isolées ou incohérentes peuvent être écartées et les points sont organisés selon les besoins, par exemple entre sol, végétation et structures.
Le résultat technique principal est un nuage de points géoréférencé, généralement enregistré dans un format standard comme LAS ou LAZ. Sa densité et son niveau de classification dépendent de l’objectif du projet et de la nature du site observé.
Une fois contrôlé, ce nuage peut servir de base à la création de modèles de terrain ou de surface, de profils, de coupes et d’autres représentations dérivées. La nature exacte de ces productions relève ensuite de la prestation et du besoin défini avec le client.
Les facteurs qui influencent la qualité du nuage de points LiDAR
La qualité d’un nuage de points LiDAR ne dépend pas uniquement des performances annoncées du capteur. Elle résulte de l’ensemble de la chaîne d’acquisition, depuis la préparation du vol jusqu’au contrôle final des données.
- La distance entre le capteur et les surfaces influence la taille de l’empreinte laser et la répartition des points.
- L’angle d’incidence modifie la manière dont le signal est réfléchi vers le capteur, notamment sur les façades, les pentes ou les ouvrages complexes.
- La nature des surfaces joue également un rôle : un sol clair, une végétation dense, de l’eau ou un matériau sombre ne renvoient pas le signal de la même façon.
- La trajectoire et la couverture du vol déterminent la continuité des bandes et la présence éventuelle de zones masquées.
- Le positionnement et l’orientation conditionnent le placement correct des mesures dans le référentiel de coordonnées.
- Le traitement et les contrôles permettent enfin de vérifier la cohérence des bandes, d’identifier certaines mesures parasites et d’organiser le nuage de points.
Un nuage comportant davantage de points n’est donc pas nécessairement plus précis ou plus pertinent. L’objectif est d’obtenir une donnée suffisamment dense, correctement géoréférencée et cohérente avec l’échelle ainsi qu’avec l’usage prévu.
Les paramètres d’acquisition et le niveau de traitement sont ainsi adaptés à chaque environnement, sans appliquer automatiquement une configuration identique à tous les projets.