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Titre journée - Arial - corps 14
10 juin 2016
Le LiDAR aéroporté topo-bathymétrique
pour la caractérisation et le suivi des corridors
fluviaux : premiers résultats et perspectives
Journée Technique
Avancées, apports et perspectives de la télédétection
pour la caractérisation physique des corridors fluviaux
D. Lague1, P. Launeau2, C. Michon3, E. Gouraud3, C. Juge3, W. Gentile3, A. Crave1, L. Hubert-Moy1
1: Observatoire des Sciences de l’Univers de Rennes, CNRS, Univ. Rennes 1 & Rennes 2 2: Observatoire des Sciences de l’Univers de Nantes, Univ. Nantes
3: FIT-CONSEIL, Nantes
Titre journée - Arial - corps 14
Lidar aéroporté topographique • Laser en proche infrarouge (1064 nm)
Mesure précise de la topographie à travers la végétation, mesure de la végétation Pas de pénétration dans l’eau
Echos de surface d’eau
Absence de données bathymétriques
Etangs et rivières proche de Gisors
Données Lidar Titan (1064 nm)
Quid de la bathymétrie ?
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Bathymétrie fluviale : techniques synoptiques existantes • Méthodes spectrales (imagerie aérienne ou satellite) (e.g., Legleiter et al., 2015)
Mesure synoptique, jusqu’à 5-10 cm de précision et résolution (aérien) Sensible à l’ombrage Besoin de calibration in situ Limité aux fonds visibles faibles profondeurs Pas de mesure de la topographie et de la végétation
• Structure From Motion & Stéréo Photogrammétrie par UAV/drone Correction de réfraction dans l’eau complexe, mais possible Difficultés liées aux ombrages, aux effets de surface d’eau, végétation aquatique Limité aux fonds visibles faibles profondeurs Pas de pénétration à travers la végétation Difficulté de mise en œuvre sur de grandes surfaces
Woodget et al., ESPL, 2015 with UAS-SfM :
precision verticale < 10 cm, résolution horiz : 10 cm
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Haute résolution horizontale: 20-30 cm
Haute densité: > 5-20 pts/m²
Haute précision & exactitude: < 10 cm vertical
Retour d’onde complet
Lidar Topo-Bathymétrique
Ne pas confondre avec lidar bathymétrique
(hawkeye, shoals,…):
• Tache laser 10x plus large (2-3 m)
• Pénétration plus grande mais faible capacité
sur les zones peu profondes (< 1 m)
• Cout mobilisation > 1000 € km²
Instruments : Leica Chiroptera, Riegl VQ-880G, Optech Titan
See McKean et al., (2009) (NASA EEARL)
Mandlburger et al., (2015) (RIEGL), Pan et al., (2015) (OPTECH).
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Lidar Optech TITAN DW • Instrument de recherche co-acquis par l’Université de Nantes & Rennes
Financé, par région Pays de la Loire, Région Bretagne et FEDER
Mise en œuvre dans le cadre d’un partenariat de recherche public/privé avec FIT-CONSEIL
Ouverture au secteur académique, publique et privé pour l’acquisition de données
• Caractéristiques vol topo-bathymétrique
Altitude de vol entre 300-350 m
Exactitude verticale: < 5-10 cm, Précision: < 10 cm
Densité de points (1 seul passage):
Bathymétrie: 15-20 pts/m² (par passage)
Topographie: 30-40 pts/m² (532 + 1064 nm)
Utilisation comme un lidar topographique standard (à très haute résolution)
1064 nm 532 nm
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A’
A
A A’
Vert : Partie émergée du canal 532 nm
Rouge : canal 1064 nm (pas de pénétration dans l’eau)
Bleu : bathy du canal 532 nm
Partie émergée du canal vert (532 nm)
et bathymétrie du canal vert
Chemin
de fer
© Dimitri Lague, OSUR, visualisation et calcul sous CloudCompare
Vue Google Earth (janvier 2013)
Cables
electriques
Fossé inondé détecté sous la végétation
Section transversale
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Mêmes données sans les parties
émergées
Vue Google Earth (janvier 2013)
© Dimitri Lague, OSUR, visualisation et classification sous CloudCompare
Exemple d’une zone
forestière mesurée en
une seule ligne à plus de
60 pts/m² en combinant
canal 532 nm et 1064
nm
Détection de fossés en eau sous la canopée
© Dimitri Lague, OSUR, visualisation et calcul sous CloudCompare
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Exemple du levé de la basse vallée de l’Ain (data courtesy of Electricité De France)
Challenge opérationnel : le post-traitement automatique
• Détection des zones immergées
• Détecter précisément la surface d’eau
• Corriger des effets de réfraction dans l’eau
• Classifier automatiquement les données (fond, végétation, berges, etc…)
1 journée d’acquisition, ~ 10 milliards de points, ~ 900 Go Data
35 km
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Sol (gris) et bathymétrie (couleur)
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Caractérisation des faciès d’écoulement
Cartographie des profondeurs d’eau
Fort potentiel des données topo-bathymétrique + ripisylve:
Cartographie des pentes hydrauliques, de la rugosité, de l’ombrage,….
Simulation d’écoulement pour prédiction de vitesses et d’habitat
Suivi d’évolution, transferts sédimentaires
…
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Echos discrets vs retour d’onde complet
Titre journée - Arial - corps 14
Bilan sur les profondeurs atteintes Echos discrets :
• 1.5 - 2 m avec fond clair : Vieux Rhin, Canal du Rhin, Sélune
• Jusqu’à 4 m en eau claire et fond clair (Vallée de l’Ain)
• Végétation aquatique réduit fortement la profondeur de pénétration
Retour d’onde complet :
• Traitement standard constructeur : 20 à 30 % de grain en profondeur
• Bathymétrie de la vallée de l’Ain mesurée à 95 %
• Jusqu’à 10 m de profondeur en domaine cotier (sable + eau claire)
• Possibilité d’atteindre des profondeurs plus/échos plus faible (e.g.,
végétation) en améliorant le traitement du retour d’onde complet
Profondeur minimum détectable ~ 10 cm
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Critères de succès d’un vol topo-bathymétrique
Absorption réduite du laser vert (532 nm)
Turbidité minérale et organique la plus faible Niveau d’eau le plus faible
Conditions d’été
Conditions d’hiver
≠
Couvert végétal réduit
Meilleure caractérisation des berges Absence de végétation aquatique
Météo favorable au vols
Optimisation de la saison de vol en fct du type de corridor fluvial
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Topographie Végétation Bathymétrie Cout Linéaire
Lidar topo €€ > 10 km
Photo/SFM drone € < 10 km
Méthode spectrale € 1 – 100 km
Lidar topo-bathy €€€ > 10 km
Cout acquisition + traitement données + orthophoto sur 50 km de l’Ain ~ 800 €/km
Cout acquisition + traitement en configuration optimale : 200-500 €/km²
Comparaison avec autres techniques synoptiques
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• Seule technique offrant une mesure simultanée de la topographie, de la bathymétrie et de la ripisylve sur de grands linéaires.
• Très bon résultats sur les rivières énergétiques et mobiles (type Ain).
• Capacité de détection de surface immergée sous la canopée
• Enjeux pour rendre la méthode encore plus opérationnelle:
• Prédire la profondeur de pénétration dans différentes rivières et optimiser les périodes de vol
• Développer des méthodes automatiques de classifications de données 3D massives: berges, végétation, seuils, canaux, … (thèse débutant en octobre 2016)
• Améliorer la détection des échos faibles et l’analyse du retour d’onde complet pour la caractérisation de la tranche d’eau (turbidité, nature du fond, …)
• Former à l’utilisation des données et informer sur les applications de ces nouvelles données.
Conclusions
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Algorithmes de traitement de nuage de points en contexte fluvial (gratuits)
CloudCompare (D. Girardeau-Montaut, EDF R&D)
~ 3D GIS toolbox: 3D Visualization, Sub-sampling, Gridding, Attribute based segmentation, Registration, Meshing, PC distance,
Volume, Variety of I/O formats,…
CANUPO (Brodu and Lague, 2012)
Classification 3D (vegetation, …)
M3C2 (Lague et al., 2013)
Détection changement en 2D ou 3D
Raw data : 7 Oct
Raw data : 8 Oct
Vegetation classification
Carte d’érosion/sédimentation
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Merci de votre attention.
Pour plus d’infos : www.lidar-nantes-rennes.eu (en cours de construction)