Commencer à utiliser des données lidar
Dans ce didacticiel, vous allez extraire des informations à partir de données lidar. Acronyme anglais de Light Detection And Ranging (détection et télémétrie par ondes lumineuses), Lidar est une technique de télédétection qui utilise la lumière laser en vue d’un échantillonnage dense de la surface de la Terre, produisant des mesures x,y,z d’une grande précision. Un ensemble de ces points est nommé nuage de points. Pour en savoir plus sur la technique lidar, reportez-vous à la section À quoi correspondent les données lidar ?
Pour extraire des formes de bâtiment 3D à partir de données lidar, vous allez d’abord classer le nuage de points, en identifiant les points de nuage qui représentent le sol et les bâtiments (ou toits) de la zone d’intérêt. Vous allez ensuite utiliser les points classés comme sol pour générer un MNE, qui représente la surface d’élévation du sol en tant que raster continu. Vous allez ensuite utiliser les points classés en tant que bâtiments pour extraire des emprises de bâtiment 2D. Enfin, vous allez regrouper ces éléments pour générer des entités de bâtiment 3D.
Remarque :
Ce didacticiel porte sur l’enseignement de concepts liés aux données lidar : en quoi elles consistent, comment créer un jeu de données LAS, comme classer un nuage de points, comment en déduire un modèle numérique d’élévation (MNE) et comment extraire des emprises de bâtiment 2D et des multipatchs de bâtiments 3D.
Toutefois, pour les villes et les organismes souhaitant générer des fonds de carte 3D à l’échelle, Esri met à disposition la solution 3D Basemaps (Fonds de carte 3D). Elle fournit un ensemble de processus qui simplifient la création et la maintenance des fonds de carte 3D. Vous trouverez un exemple de son utilisation dans le laboratoire ArcGIS Utilisation de la solution ArcGIS pour les bâtiments 3D.
Télécharger et ouvrir le projet
Vous allez commencer par télécharger le projet contenant l’ensemble des données nécessaires au didacticiel et l’ouvrir dans ArcGIS Pro.
- Téléchargez le fichier Building_Extraction .zip.
Le fichier .zip est téléchargé sur votre ordinateur.
- Recherchez le fichier téléchargé Building_Extraction.zip sur votre ordinateur.
Remarque :
Selon votre navigateur web, vous avez peut-être été invité à choisir l’emplacement du fichier avant de lancer le téléchargement. Par défaut, la plupart des navigateurs téléchargent les fichiers dans le dossier Downloads (Téléchargements) de votre ordinateur.
- Cliquez avec le bouton droit sur le fichier Building_Extraction.zip et extrayez-le vers un emplacement facile d’accès, tel que votre dossier Documents.
Vous allez ensuite ouvrir le projet dans ArcGIS Pro.
- Démarrez ArcGIS Pro. Si vous y êtes invité, spécifiez les identifiants de connexion de votre compte ArcGIS.
Remarque :
Si vous n’avez pas accès à ArcGIS Pro ou ne disposez pas d’un compte d’organisation ArcGIS, consultez les options disponibles pour accéder aux logiciels.
- Dans ArcGIS Pro, cliquez sur Open another project (Ouvrir un autre projet).
- Dans la fenêtre Open Project (Ouvrir un projet), accédez au dossier Building_Extraction que vous avez téléchargé. Cliquez sur le fichier Building_Extraction.aprx pour le sélectionner, puis sur OK.
Le projet s’ouvre.
Le projet contient une scène 3D centrée sur le quartier de Tuborg Havn à Copenhague (Danemark). Il s’agit d’un quartier à usage mixte réaménagé situé sur l’ancien site industriel des brasseries Tuborg Breweries. La scène inclut Tuborg_Havn_Ortho_Photo.tif, une photo aérienne de la zone, qui vous servira de référence pendant ce didacticiel.
Remarque :
L’imagerie Tuborg_Havn_Ortho_Photo.tif et toutes les données utilisées dans cette leçon proviennent du site Web du gouvernement danois, Styrelsen for Dataforsyning og Effektivisering.
Dans ArcGIS Pro, les scènes locales sont utiles pour afficher les jeux de données 3D ayant une étendue spatiale limitée (par exemple une ville ou, dans le cas de ce didacticiel, un quartier d’une ville). Les données affichées sur une scène locale doivent utiliser un système de coordonnées projetées.
- Effectuez un zoom avant à l’aide de la molette de la souris, puis faites glisser le curseur pour vous déplacer sur la carte. Examinez le quartier de Tuborg Havn.
Le quartier comprend divers bâtiments modernes, une marina et ses bateaux, des bâtiments plus petits à l’ouest et au nord, ainsi qu’une zone encore en cours de développement au sud-est.
Remarque :
Cette étendue est limitée afin que vous puissiez progresser rapidement dans le didacticiel. Dans un environnement de production, vous pouvez traiter un quartier plus grand, voire une ville entière.
Vous allez ensuite préparer et afficher les données lidar.
Créer un jeu de données LAS
Les données d’un nuage de points lidar sont souvent stockées dans le format de fichier LAS. Dans ce didacticiel, la zone de Tuborg Havn est répartie sur deux fichiers LAS. Vous allez regrouper ces nuages de points en un seul jeu de données LAS.
Remarque :
Il est courant d’utiliser plusieurs fichiers LAS pour couvrir intégralement une zone d’intérêt. Un jeu de données LAS peut contenir autant de fichiers LAS que nécessaire pour votre zone d’étude.
Vous allez d’abord localiser les deux fichiers de nuage de points LAS.
- Sur le ruban, en haut de la fenêtre, cliquez sur l’onglet View (Affichage). Dans le groupe Windows (Fenêtres), cliquez sur Catalog Pane (Fenêtre Catalogue).
La fenêtre Catalogue apparaît.
- Dans la fenêtre Catalog (Catalogue), développez Folders (Dossiers), Building_Extraction (Extraction_bâtiment), Tuborg_Havn_data (Données_Tuborg_Havn) et LAS_data (Données_LAS).
PUNKTSKY_1km_6181_724.las et PUNKTSKY_1km_6181_725.las sont les deux fichiers LAS qui couvrent le quartier de Tuborg Havn.
Remarque :
Les deux fichiers LAS proviennent d’un projet géré par le gouvernement du Danemark ayant généré la couverture lidar du pays entier.
Vous allez ensuite créer un jeu de données LAS.
- Cliquez avec le bouton droit sur le dossier LAS_data (Données_LAS), pointez le curseur de la souris sur New (Nouveau), puis choisissez LAS Dataset (Jeu de données LAS).
Un nouveau jeu de données LAS est ajouté au dossier LAS_Data dans la fenêtre Catalog (Catalogue) et le nom du jeu de données est modifiable.
- Saisissez Tuborg_Havn et appuyez sur Entrée.
L’extension est automatiquement ajoutée et le nom Tuborg_Havn.lasd apparaît dans la liste.
Tuborg_Havn.lasd est un jeu de données LAS, mais il est vide pour l’instant. Vous allez maintenant le remplir.
- Cliquez avec le bouton droit sur Tuborg_Havn.lasd et choisissez Properties (Propriétés).
- Dans la fenêtre LAS Dataset Properties (Propriétés du jeu de données LAS), cliquez sur l’onglet LAS Files (Fichiers LAS).
- Sous Files (Fichiers), cliquez sur le bouton Add Files (Ajouter des fichiers).
- Dans la fenêtre Open (Ouvrir), accédez au dossier Tuborg_Havn_data et double-cliquez sur le dossier LAS_data pour l’ouvrir.
- Appuyez sur la touche Shift (Maj), puis cliquez sur PUNKTSKY_1km_6181_724.las et PUNKTSKY_1km_6181_725.las pour sélectionner les deux fichiers. Cliquez sur Open (Ouvrir).
Les deux fichiers sont ajoutés à la liste. D’après les valeurs Point Count (Nombre de points), chaque fichier LAS contient entre 3 et 5 millions de points. Les valeurs Point Spacing (Espacement des points) indiquent qu’il y a environ 0,3 mètre entre les points.
- Cliquez sur l'onglet Général.
Cet onglet récapitule les informations générales pour le nouveau jeu de données LAS. Il indique qu’il existe deux fichiers LAS, contenant 8 127 305 points LAS. Les valeurs Extent (Étendue) des données sont également mentionnées, ainsi que les unités horizontales (XY) et verticales (Z), exprimées en mètres.
- Cliquez sur l’onglet Statistics (Statistiques).
Sur cet onglet, sous Classification Codes (Codes de classification), se trouve une liste de codes de classification ayant été affectée aux points LAS. Pour l’instant, aucun des points n’ayant reçu de classification, le seul code de classification répertorié est Unassigned (Non affecté). Vous allez ajouter de nouvelles classes telles que le sol, des bâtiments et du bruit tout au long de ce didacticiel.
- Cliquez sur l’onglet Système de coordonnées.
Le système de coordonnées projetées est ETRS 1989 UTM Zone 32N. Il s’agit du système de coordonnées des fichiers LAS d’origine, qui a été transmis au jeu de données Tuborg_Havn.lasd. Vous allez utiliser ce système de coordonnées tout au long du didacticiel.
- Cliquez sur OK pour fermer la fenêtre LAS Dataset Properties (Propriétés du jeu de données LAS).
Afficher et explorer le jeu de données LAS
Vous allez maintenant ajouter le jeu de données LAS à la scène et l’explorer. N’ayant pas besoin de l’ortho-photo pour l’instant, vous allez la désactiver.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez sur la case à cocher Tuborg_Havn_Ortho_Photo.tif pour désactiver la couche.
- Dans la fenêtre Catalog (Catalogue), cliquez avec le bouton droit sur le jeu de données Tuborg_Havn.lasd et choisissez Add To Current Map (Ajouter à la carte actuelle).
Le jeu de données Tuborg_Havn.lasd apparaît sur la carte.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), développez la couche Tuborg_Havn.lasd.
Dans la légende, le jeu de données LAS est symbolisé selon la hauteur des points. Les points les plus bas sont de couleur violet foncé, et le point le plus haut de couleur rouge vif. Vous allez maintenant explorer le nuage de points en 3D.
- Dans la scène, au-dessus de la molette Navigator (Navigateur), cliquez sur Show full control (Afficher le contrôle total).
La molette Navigator (Navigateur) se développe et affiche les fonctionnalités de navigation 3D.
- Utilisez la molette centrale Navigator (Navigateur) pour incliner et faire pivoter la scène.
Conseil :
Vous pouvez également appuyer sur la touche C tout en faisant glisser la scène ou appuyer sur la touche V et faire glisser la scène à incliner.
- Effectuez un zoom avant jusqu’à ce que les points LAS individuels soient visibles.
- Effectuez un zoom arrière jusqu’à ce que le jeu de données LAS soit représenté dans le mode filaire.
Le mode filaire indique l’étendue des deux fichiers et la hauteur maximale des points qu’ils contiennent.
- Continuez à explorer le jeu de données de nuage de points. Procédez à un zoom avant et arrière, à une inclinaison et à une rotation, déplacez-vous et essayez de reconnaître les bâtiments, les arbres, le sol et d’autres éléments du paysage.
- Dans la barre d’outils Accès rapide, cliquez sur le bouton Enregistrer pour enregistrer le projet.
Conseil :
Si vous recevez un avertissement indiquant que le projet a été créé dans une version précédente d’ArcGIS Pro, cliquez sur Yes (Oui) pour continuer.
Vous pouvez également appuyer sur Ctrl+S pour enregistrer le projet.
Vous avez créé un jeu de données LAS contenant deux fichiers LAS. Vous avez également ajouté le jeu de données à la carte et avez commencé à l’explorer. Vous allez ensuite classer le jeu de données LAS dans plusieurs classes, telles que le sol et les bâtiments.
Classer le jeu de données LAS
Vous allez maintenant classer le jeu de données LAS en plusieurs classes (par exemple, sol et bâtiments) à l’aide d’outils qui analysent la position et les propriétés des nuages de points pour déterminer à quelle classe ils appartiennent.
Remarque :
Certains nuages de points LAS sont apportés par leur fournisseur déjà classés. Dans ce cas, ignorez toutes les étapes de classification de ce processus.
Classer des points terrestres LAS
Vous allez d’abord changer la symbologie pour mieux visualiser les classes de points LAS.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), vérifiez que Tuborg_Havn.lasd est sélectionné. Cliquez avec le bouton droit sur Tuborg_Havn.lasd et sélectionnez Zoom To Layer (Zoom sur la couche).
- Sur le ruban, dans l’onglet LAS Dataset Layer (Couche de jeu de données LAS), dans le groupe Drawing (Dessin), cliquez sur la flèche de liste déroulante Symbology (Symbologie) et choisissez Class (Classe).
La symbologie affiche maintenant la classification de chaque point. Parce que tous les points sont actuellement non assignés, ils sont tous symbolisés en gris.
Dans la fenêtre Contents (Contenu), une liste de classes possibles apparaît, mais la plupart d’entre elles ne sont actuellement pas utilisées dans le jeu de données LAS.
Vous allez ensuite classer les points terrestres.
Remarque :
Dans certains cas, les fichiers LAS se superposent les uns aux autres à certains emplacements en raison des lignes de vol d’origine de l’avion ayant créé les données. Parce que les points dupliqués peuvent générer du bruit, commencez par les identifier à l’aide de l’outil Classify LAS Overlap (Classer LAS par superposition), puis désactivez-les. Cependant, les données actuelles ne présentent pas de superposition. Vous n’avez pas besoin d’exécuter cet outil.
- Sur le ruban, dans l’onglet View (Vue), dans le groupe Windows (Fenêtres), cliquez sur Geoprocessing (Géotraitement).
La fenêtre Geoprocessing (Géotraitement) s’affiche. Vous allez d’abord utiliser l’outil Classify LAS Ground (Classer le sol LAS).
- Dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), saisissez Classify LAS Ground (Classer le sol LAS), puis cliquez sur l’outil Classify LAS Ground (Classer le sol LAS) dans la liste des résultats pour l’ouvrir.
- Dans le fenêtre de l’outil Classer le sol LAS, pour Input LAS Dataset (Jeu de données LAS en entrée), sélectionnez Tuborg_Havn.lasd.
- Acceptez les valeurs par défaut des autres paramètres et cliquez sur Run (Exécuter).
Remarque :
Pour identifier tous les points terrestres dans le nuage de points LAS, l’outil Classify LAS Ground (Classer le sol LAS) utilise des techniques telles que la recherche de l’ensemble de points qui sont constamment à l’altitude la plus basse dans la scène.
Une fois le processus terminé, les points terrestres LAS apparaissent en marron dans la scène.
- Effectuez un zoom avant et voyez comment les points terrestres LAS apparaissent sur le sol mais pas à des emplacements situés sur des bâtiments, dans la végétation, sur des véhicules ou sur des bateaux, qui demeurent non classés.
Certains points situés sur des étendues d’eau ont été classés comme sol. Toutefois, dans ce processus, cela est sans importance car vous n’avez pas besoin de distinguer la terre ferme de l’eau.
- Effectuez de nouveau un zoom arrière jusqu’à ce que le nuage de points LAS entier soit affiché.
Générer un MNE
Vous allez à présent utiliser les points terrestres LAS pour générer un MNE, qui sera utile par la suite dans le processus. Un MNE représente la surface d’élévation du sol en tant que raster continu. Vous allez générer le MNE à l’aide de l’outil LAS Dataset to Raster (Jeu de données LAS vers raster). N’exécutez cet outil que sur les points terrestres, donc désactivez les points qui ne sont toujours pas affectés.
- Sur le ruban, dans l’onglet LAS Dataset Layer (Couche de jeu de données LAS), dans le groupe Filters (Filtres), cliquez sur LAS Points (Points LAS).
La fenêtre Layer Properties (Propriétés de la couche) apparaît sur l’onglet LAS Filter (Filtre LAS) qui répertorie les différents types de points. Chaque type peut être activé ou désactivé. Sous Classification Codes (Codes de classification), les deux classes disponibles sont répertoriées : 1 Unassigned (1 Non affecté) et 2 Ground (2 Sol).
- Dans la fenêtre Layer Properties (Propriétés de la couche), dans l’onglet LAS Filter (Filtre LAS), sous Classification Codes (Codes de classification), désélectionnez la classe Unassigned (Non attribuée) pour désactiver les points appartenant à cette catégorie et cliquez sur OK.
Les points non affectés (en gris) disparaissent de la carte. Vous allez maintenant exécuter l’outil LAS Dataset To Raster (Jeu de données LAS vers raster) pour générer le MNE.
- Dans la fenêtre Géotraitement, cliquez sur le bouton Retour.
- Recherchez et ouvrez l’outil LAS Dataset To Raster (Jeu de données LAS vers raster).
- Dans l’outil Jeu de données LAS vers raster, définissez les paramètres suivants :
- Pour Input LAS Dataset (Jeu de données LAS en entrée), choisissez Tuborg_Havn.lasd.
- Pour Output Raster (Raster en sortie), acceptez le nom par défaut.
- Dans Interpolation Type (Type d’interpolation), sélectionnez Triangulation.
- Pour Interpolation Method (Méthode d’interpolation), choisissez Natural Neighbor (Voisin naturel).
- Pour Sampling Value (Valeur d’échantillonnage), saisissez 0.5.
Vous pouvez ignorer l’avertissement en regard du paramètre Interpolation Type (Type d’interpolation).
Remarque :
Les points terrestres LAS fournissent de nombreuses informations sur l’élévation du sol, mais il existe entre les points un espace où l’élévation est inconnue. L’outil LAS Dataset To Raster (Jeu de données LAS vers raster) utilise un modèle mathématique pour calculer (ou prédire) l’élévation à ces emplacements inconnus en fonction de la valeur des points terrestres existants. On appelle ce processus interpolation. Pour découvrir les différentes options d’interpolation, reportez-vous à la documentation de l’outil Jeu de données LAS vers raster.
Un raster est une grille de pixels, ou cellules. La paramètre Sampling Value (Valeur d’échantillonnage) indique la taille de chaque cellule. Cette taille doit être plus grande que l’espacement séparant les points, qui est d’environ 0,3 mètre. Vous allez utiliser la valeur 0,5 mètre, qui a été obtenue par essais et erreurs, pour offrir le meilleur résultat sur ce jeu de données (1 mètre est une autre possibilité raisonnable). Dans ce didacticiel, tous les rasters utilisent cette taille de cellule.
- Acceptez la valeur par défaut de tous les autres paramètres et cliquez sur Run (Exécuter).
Une fois le processus terminé, le raster MNE en sortie apparaît. Il consiste en une surface lisse où les points sombres représentent l’élévation la plus basse et les points clairs l’élévation la plus élevée.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez la couche Tuborg_Havn.lasd pour mieux voir le MNE.
Tuborg Havn étant un paysage urbain complexe, le MNE affiche de nombreuses variations au-delà du niveau de la rue standard. Cela inclut les entrées vers des routes souterraines ou des parkings souterrains, des niveaux de sol élevés sur lesquels sont construits des ensembles de bâtiments, ainsi que le niveau de l’eau dans la marina.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez une première fois sur la couche tuborg_lasda, puis une deuxième pour rendre son nom modifiable. Saisissez Tuborg_Havn_DEM.
- Enregistrez le projet.
Classer des points de bruit LAS
À présent que vous avez identifié les points terrestres LAS, l’étape suivante consiste à identifier les points de bruit parmi les points non affectés restants. Les points de bruit correspondent à des points situés à une altitude anormalement élevée ou basse et résultent probablement d’erreurs aléatoires dans les données lidar.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez le raster Tuborg_Havn_DEM (MNE_Tuborg_Havn) et activez la couche Tuborg_Havn.lasd. Si nécessaire, cliquez sur la couche Tuborg_Havn.lasd pour la sélectionner.
- Sur le ruban, sur l’onglet LAS Dataset Layer (Couche de jeu de données LAS), cliquez sur LAS Points (Points LAS). Dans la fenêtre Layer Properties (Propriétés de la couche) qui apparaît, sous Classification Codes (Codes de classification), désélectionnez la classe Ground (Sol) et sélectionnez la classe Unassigned (Non attribuée). Cliquez sur OK.
Les points non affectés s’affichent sur la scène en gris.
- Dans la fenêtre Géotraitement, cliquez sur le bouton Retour. Recherchez et ouvrez l’outil Classify LAS Noise (Classer le bruit LAS).
- Dans la fenêtre de l’outil Classer le bruit LAS, définissez les paramètres suivants :
- Pour Input LAS Dataset (Jeu de données LAS en entrée), choisissez Tuborg_Havn.lasd.
- Pour Method (Méthode), choisissez Relative Height from Ground (Hauteur relative par rapport au sol).
- Développez la section Height Detection (Détection de la hauteur) et saisissez les paramètres suivants :
- Pour Ground (Sol), choisissez Tuborg_Havn_DEM (MNE_Tuborg_Havn).
- Pour Minimum Height (Hauteur minimale), saisissez -2.
- Pour Maximum Height (Hauteur maximale), laissez le champ vide.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
Pour identifier le bruit élevé, vous allez de nouveau exécuter l’outil, cette fois à l’aide de la méthode Absolute Height (Hauteur absolue). Vous allez classer tous les points dont l’élévation dépasse 42 mètres en tant que bruit élevé.
Remarque :
Les bâtiments situés dans la région de Tuborg ont une élévation maximale d’environ 40 mètres, ce qui explique pourquoi vous choisissez 42 mètres comme valeur maximale. Vous pouvez vérifier cela en explorant le nuage de points LAS. Pour trouver l’élévation maximale d’un bâtiment, effectuez un zoom avant et cliquez sur le point le plus élevé visible. Une fenêtre contextuelle inclut l’élévation de ce point en mètres.
- Dans la fenêtre de l’outil Classer le bruit LAS, pour Method (Méthode), sélectionnez Absolute Height (Hauteur absolue).
- Dans la section Height Detection (Détection de la hauteur), pour Minimum Height (Hauteur minimale), supprimez le texte existant. Pour Maximum Height (Hauteur maximale), saisissez 42.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
Certains points LAS sont à présent classés comme niveau sonore faible et niveau sonore élevé, mais n’apparaissent pas car ils sont désactivés par défaut.
- Sur le ruban, sur l’onglet LAS Dataset Layer (Couche de jeu de données LAS), cliquez sur LAS Points (Points LAS). Dans la fenêtre Layer Properties (Propriétés de la couche) qui s’ouvre, sous Classification Codes (Codes de classification), activez les classes 7 Noise (7 Bruit) et 18 High Noise (18 Niveau sonore élevé), désactivez toutes les autres classes, puis cliquez sur OK.
- Explorez le voisinage de Tuborg Havn pour trouver les points de bruit LAS symbolisés en rouge.
Par exemple, vous pouvez voir des points de niveau sonore élevé sur le côté sud du quartier. Ces points semblent correspondre à des grues de construction.
Vous allez les désactiver pour le reste de l’analyse.
- Sur l’onglet LAS Dataset Layer (Couche de jeu de données LAS), cliquez sur LAS Points (Points LAS). Dans la fenêtre Layer Properties (Propriétés de la couche) qui apparaît, sous Classification Codes (Codes de classification), activez la classe Unassigned (Non attribuée) et désactivez toutes les autres. Cliquez sur OK.
Classer les points des bâtiments
Maintenant que les points terrestres LAS et les points de bruit ont été classés et désactivés, vous pouvez classer les points des bâtiments.
- Dans la fenêtre Géotraitement, cliquez sur le bouton Retour. Recherchez et ouvrez l’outil Classify LAS Building (Classer des bâtiments LAS).
- Dans la fenêtre de l’outil Classer des bâtiments LAS, définissez les paramètres suivants :
- Pour Input LAS Dataset (Jeu de données LAS en entrée), choisissez Tuborg_Havn.lasd.
- Vérifiez que Minimum Rooftop Height (Hauteur de toit minimum) est défini sur 2 et que les unités sont définies en mètres.
- Pour Minimum Area (Superficie minimale), saisissez 10 et vérifiez que les unités définies en mètres carrés.
- Pour Classification Method (Méthode de classification), choisissez Aggressive (Agressive).
Remarque :
L’outil Classify LAS Building (Classer des bâtiments LAS) utilise une combinaison de méthodes pour identifier les points des bâtiments. Il est important que les points terrestres soient séparés avant l’exécution de l’outil. Parmi les points non affectés, l’outil identifie les surfaces solides où il n’y a eu qu’un seul retour par impulsion laser. En contraste, une zone comportant des arbres peut avoir plusieurs retours par impulsion laser car la lumière atteint plusieurs niveaux dans le feuillage, voire le sol, et s’y reflète.
Les paramètres Minimum Rooftop Height (Hauteur de toit minimum) et Minimum Area (Superficie minimale) sont importants pour s’assurer qu’une surface trop basse ou trop petite n’est pas classée comme un bâtiment par erreur.
Le paramètre Classification Method (Méthode de classification) indique si les points sont catégorisés comme des bâtiments de manière classique ou agressive.
Dans ce didacticiel, les valeurs des paramètres ont été choisies par essais et erreurs afin qu’un maximum de points soient correctement classés comme bâtiments, tout en minimisant les faux positifs. Vous pouvez pousser plus loin l’expérience par vous-même. Nous vous suggérons de faire une copie d’une petite zone d’étude de vos données pour déterminer les paramètres les plus adaptés.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
- À l’issue du traitement, sur le ruban, dans l’onglet LAS Dataset Layer (Couche de jeu de données LAS), cliquez sur LAS Points (Points LAS). Dans la fenêtre Layer Properties (Propriétés de la couche), sous Classification Codes (Codes de classification), activez la classe 6 Building (6 Bâtiment), désactivez toutes les autres classes et cliquez sur OK.
Les points des bâtiments apparaissent sur la scène.
Remarque :
De nombreux points sont encore non affectés. Vous pouvez continuer à classer davantage les points ; par exemple, identifier les points appartenant aux classes Low Vegetation (Végétation basse), Medium Vegetation (Végétation moyenne) et High Vegetation (Haute végétation) à l’aide de l’outil Classify LAS by Height (Classer LAS par hauteur). Toutefois, n’ayant pas besoin d’informations sur la végétation pour extraire les bâtiments 3D, vous n’allez pas poursuivre la classification dans ce didacticiel.
- Enregistrez le projet.
Vous avez classé les nuages de points lidar en tant que sol, niveau sonore faible, niveau sonore élevé et bâtiments. Vous avez également généré un MNE représentant la surface d’élévation du sol en tant que raster continu. Vous allez maintenant utiliser les points de bâtiment LAS afin d’extraire les emprises de bâtiments 2D de toute la zone d’intérêt.
Extraire les emprises de bâtiment
Vous allez ensuite utiliser les points LAS classés en tant que bâtiments pour extraire des emprises de bâtiment 2D. Vous allez commencer par générer un raster affichant l’emplacement des points de bâtiment LAS. Vous allez ensuite générer les polygones où le raster affiche la présence de bâtiments. Enfin, vous allez nettoyer les polygones pour générer la couche vectorielle d’emprise de bâtiment finale.
Générer un raster de bâtiment
Vous allez effectuer cette partie du processus sur une carte 2D car vous n’avez pas besoin des fonctionnalités d’affichage 3D, qui utilisent plus de ressources de traitement dans l’affichage. Vous allez convertir la scène en une carte 2D.
- Si nécessaire, sur le ruban, cliquez sur l’onglet View (Vue) et, dans le groupe Windows (Fenêtres), cliquez sur Catalog Pane (Fenêtre Catalogue).
- Dans la fenêtre Catalogue, développez Cartes. Cliquez avec le bouton droit sur Scene (Scène), pointez le curseur de la souris sur Convert (Convertir), puis choisissez To Map (Vers la carte).
Une nouvelle carte 2D nommée Scene_2D apparaît, contenant les couches issues de la scène 3D d’origine. Vous allez la renommer.
- Dans la fenêtre Catalog (Catalogue), cliquez avec le bouton droit sur Scene_2D puis cliquez sur Rename (Renommer). Saisissez 2D Map (Carte 2D) et appuyez sur Entrée.
2D Map (Carte 2D) apparaît dans la liste.
- Vérifiez que l’onglet 2D Map (Carte 2D) est sélectionné et, si nécessaire, appliquez un zoom avant jusqu’à ce que vous voyiez les points de bâtiment LAS.
La carte affiche les points de bâtiment LAS.
Pour vous faire une idée de la manière dont les emprises de bâtiment que vous allez créer seront liées aux bâtiments réels, vous allez activer l’ortho-photo.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), activez la couche d’imagerie Tuborg_Havn_Ortho_Photo.tif.
- Si nécessaire, dans la fenêtre Contents (Contenu), faites glisser la couche Tuborg_Havn.lasd pour la positionner au-dessus de la couche Tuborg_Havn_Ortho_Photo.tif.
L’ortho-photo fournit une indication de l’apparence effective des bâtiments. Toutefois, du fait de la perspective de la photo, il peut être difficile d’obtenir une correspondance visuelle entière entre l’emprise de bâtiment (ou les points de bâtiment LAS) et le bâtiment sous-jacent.
Vous allez ensuite créer un raster correspondant à l’emplacement des points de bâtiment LAS. Vous allez utiliser pour cela l’outil LAS Point Statistics As Raster (Statistiques de points LAS sous forme de raster), qui recherche les points de bâtiment LAS pour chaque cellule du raster. S’il existe des points de bâtiment, la valeur de la cellule est le code de classe de bâtiment (6) et, s’il n’en existe aucun, la cellule demeure vide (NoData).
- Si nécessaire, sur le ruban, dans l’onglet View (Vue), dans le groupe Windows (Fenêtres), cliquez sur Geoprocessing (Géotraitement). Si nécessaire, dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), cliquez sur le bouton Back (Retour).
- Recherchez et ouvrez l’outil LAS Point Statistics As Raster (Statistiques de points LAS sous forme de raster).
- Dans la fenêtre de l’outil Statistiques de points LAS sous forme de raster, définissez les paramètres suivants :
- Pour Input LAS Dataset (Jeu de données LAS en entrée), choisissez Tuborg_Havn.lasd.
- Pour Output Raster (Raster en sortie), acceptez le nom par défaut.
- Pour Method (Méthode), choisissez Most Frequent Class Code (Code de classe le plus fréquent).
- Pour Sampling Value (Valeur d’échantillonnage), saisissez 0.5.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La couche en sortie apparaît.
Vous allez désactiver le jeu de données LAS et changer la symbologie du raster pour mieux la voir.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez la couche Tuborg_Havn.lasd.
- Renommez tuborg_laspo en Buildings_Raster.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur le symbole Buildings_Raster, développez la liste déroulante, cochez la case Show names (Afficher les noms), puis choisissez la combinaison de couleurs Purple-Red (Continuous) (Violet-rouge (continu)).
Le raster devient rose.
- Effectuez un zoom avant et examinez certains des bâtiments sur le raster.
La forme globale des bâtiments est précise, mais des trous sont présents dans les bâtiments et leurs bordures ont une apparence irrégulière. De plus, certaines des formes roses sont trop petites pour être de réels bâtiments et doivent être supprimées. Vous corrigerez ces problèmes par la suite dans le processus, mais vous allez d’abord convertir le raster de bâtiment en une couche de polygones.
Générer une classe d’entités de bâtiment
Vous allez maintenant convertir le raster de bâtiment en une couche de polygones à l’aide de l’outil Raster to Polygon (Polygone vers raster). Les agrégats des cellules de bâtiment dans le raster deviennent des polygones dans la nouvelle couche.
- Dans la fenêtre Géotraitement, cliquez sur le bouton Retour. Recherchez et ouvrez l’outil Raster to Polygon (Polygone vers raster).
- Dans l’outil Raster vers polygone, définissez les paramètres suivants :
- Pour Input Raster (Raster en entrée), sélectionnez Buildings_Raster.
- Pour Output polygon features (Entités surfaciques en sortie), acceptez le nom par défaut.
- Décochez la case Simplify polygons (Simplifier les polygones).
Remarque :
Choisir l’option Simplify polygons (Simplifier les polygones) peut assurer un nettoyage de base des polygones. À la place, vous appliquerez des outils plus sophistiqués ultérieurement dans le processus pour obtenir un résultat de meilleure qualité.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La nouvelle couche d’entités apparaît. Vous pouvez maintenant désactiver la couche Buildings_Raster.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez la couche Buildings_Raster et renommez la nouvelle couche d’entités de bâtiments en Buildings_Raw.
- Cliquez avec le bouton droit sur le symbole Buildings_Raw et choisissez Fuchsia Pink (Rose fuchsia).
Conseil :
Pour voir le nom d’une couleur, pointez le curseur sur la couleur.
La symbologie de la couche Buildings_Raw est mise à jour.
Nettoyer les polygones de bâtiment
Vous disposez à présent de polygones représentant des emprises de bâtiment. Toutefois, ces polygones doivent être nettoyés.
- Effectuez un zoom avant et observez la nouvelle couche de polygones.
Vous pouvez observer les mêmes problèmes qu’avec le raster de bâtiment :
- Certains polygones sont trop petits pour correspondre à de réels bâtiments et doivent être supprimés.
- La plupart des polygones contiennent des trous.
- Les limites des bâtiments sont irrégulières.
La première étape du processus de nettoyage consiste à éliminer les polygones les plus petits. Vous allez commencer par définir une valeur limite pour la zone des polygones à supprimer.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez sur la couche Buildings_Raw pour la sélectionner.
- Sur la carte, cliquez sur certains des polygones roses minuscules pour ouvrir la fenêtre contextuelle d’information et concentrez-vous sur la valeur de l’attribut Shape_Area (Surface_forme) pour vous faire une idée de la taille de ces polygones. Procédez de même pour les bâtiments que vous souhaitez conserver.
En fonction de ces observations, vous allez choisir 70 mètres carrés pour la valeur de surface limite. Vous allez ensuite sélectionner les polygones plus larges que cette valeur.
- Fermez la fenêtre Pop-up (Fenêtre contextuelle).
- Dans la fenêtre Géotraitement, cliquez sur le bouton Retour. Recherchez et ouvrez l’outil Select Layer By Attribute (Sélectionner une couche par attributs).
- Dans l’outil Select Layer By Attribute (Sélectionner une couche par attributs), pour Input Rows (Lignes en entrée), sélectionnez Buildings_Raw.
- Sous Expression, créez l’expression Where Shape_Area is greater than or equal to 70 (Où Shape_Area est supérieur ou égal à 70).
- Cliquez sur Run (Exécuter).
Tous les polygones supérieurs ou égaux à 70 mètres carrés sont sélectionnés.
Vous allez ensuite éliminer les trous dans les polygones de bâtiment à l’aide de l’outil Eliminate Polygon Part (Éliminer des parties de polygone). Par observation, vous pouvez conclure que les trous de 50 mètres carrés ou moins doivent être bouchés.
- Les polygones de bâtiment plus grands étant toujours sélectionnés, dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), cliquez sur le bouton Back (Retour). Recherchez et ouvrez l’outil Eliminate Polygon Part (Éliminer des parties de polygone).
- Dans la fenêtre de l’outil Éliminer des parties de polygone, définissez les paramètres suivants :
- Pour Input Features (Entités en entrée), choisissez Buildings_Raw.
- Pour Output Feature Class (Classe d’entités en sortie), acceptez le nom par défaut.
- Pour Area (Surface), saisissez 50 et vérifiez que l’unité est définie sur les mètres carrés.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La nouvelle couche d’entités apparaît. Les nouveaux polygones sont surtout sans trous, et parce que l’outil n’a été appliqué que sur les polygones plus grands sélectionnés, tous les petits polygones ont disparu.
Pour mieux voir la nouvelle couche, vous allez désactiver la couche Buildings_Raw.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez la couche Buildings_Raw et renommez la nouvelle couche en Buildings_Clean.
Vous allez maintenant rendre les bordures des bâtiments plus lisses.
- Dans la fenêtre Géotraitement, cliquez sur le bouton Retour. Recherchez et ouvrez l’outil Regularize Building Footprint (Régulariser l’emprise de bâtiment).
Cet outil nettoie les bordures irrégulières des polygones de bâtiment extraits tels que ceux-ci et les rend plus lisses.
- Dans la fenêtre de l’outil Régulariser l’emprise de bâtiment, définissez les paramètres suivants :
- Pour Input Features (Entités en entrée), choisissez Buildings_Clean.
- Pour Output Feature Class (Classe d’entités en sortie), acceptez le nom par défaut.
- Vérifiez que le paramètre Method (Méthode) est défini sur Right Angles (Angles droits).
- Pour Tolerance (Tolérance), saisissez 1.
- Pour Densification, saisissez 1.
- Pour Precision (Précision), saisissez 0.15.
La méthode Right Angles (Angles droits) se concentre sur la création de bâtiments ayant des angles droits nets. D’autres options, telles que Any Angles (Tous les angles), peuvent être plus efficaces pour les bâtiments de grande taille affichant une architecture complexe mais peuvent ne pas réussir à simplifier entièrement les bâtiments plus simples de plus petite taille. Bien que vous n’appliquiez pas cette approche dans cet exercice, une possibilité consiste à exécuter l’outil deux fois, chaque fois avec un paramètre différent et avec différents bâtiments sélectionnés.
Le paramètre Tolerance (Tolérance) se rapporte à la distance maximale selon laquelle l’emprise régularisée peut s’écarter de la limite de son entité d’origine. Choisir approximativement deux fois la taille de la cellule raster d’origine (qui faisait 0,5 mètre dans cet exercice) est un bon choix dans la plupart de cas.
Le paramètre Densification détermine l’intervalle d’échantillonnage utilisé pour établir si l’entité régularisée est droite ou courbe.
Le paramètre Precision (Précision) définit la précision de la grille utilisée dans le processus de régularisation. Ce paramètre peut varier de 0,05 à 0,25 et sa valeur peut être optimisée par essais et erreurs.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La nouvelle couche d’entités apparaît, affichant les polygones de bâtiment régularisés.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez la couche Buildings_Clean et renommez la nouvelle couche en Building_Footprints.
- Enregistrez le projet.
Améliorer manuellement les emprises de bâtiment
La couche Building_Footprints fournit des emprises de bâtiment globalement précises. Il existent de légères imperfections, mais vous ne vous en inquiétez pas dans ce processus. Cependant, pour quelques polygones, ce dernier peut présenter des problèmes plus vastes à corriger. Vous allez corriger ces problèmes en appliquant des correctifs manuels rapides.
Tout d’abord, quelques polygones ne sont pas des bâtiments mais des aires de jeu en hauteur. Vous allez les supprimer de la couche.
- Localisez le groupe de bâtiments en surbrillance sur l’image suivante :
Dans cette zone, deux polygones sont des aires de jeu en hauteur.
- Sur le ruban, dans l’onglet Edit (Mise à jour), dans le groupe Selection (Sélection), cliquez sur Select (Sélectionner).
- Cliquez sur le polygone d’aire de jeu pour le sélectionner.
- Sur le ruban, dans l’onglet Edit (Mise à jour), dans le groupe Features (Entités), cliquez sur Delete (Supprimer).
- Si nécessaire, dans la fenêtre de confirmation Delete (Supprimer) qui s’affiche, cliquez sur Yes (Oui).
Le polygone est supprimé.
- Sur le ruban, dans l’onglet Edit (Mise à jour), dans le groupe Manage Edits (Gérer les mises à jour), cliquez sur Save (Enregistrer) pour enregistrer vos mises à jour. Lorsque vous y êtes invité, cliquez sur Yes (Oui) dans la fenêtre Save Edits (Enregistrer les modifications).
- Sur le ruban, dans l’onglet Map (Carte), dans le groupe Navigate (Naviguer), cliquez sur Explore (Explorer) pour quitter le mode de sélection.
Vous allez ensuite corriger la forme du polygone. Il arrive parfois que des problèmes se produisent empêchant l’extraction d’une emprise de bâtiment à partir de données lidar, comme dans l’image suivante.
Le problème semble essentiellement dû à des éléments de climatisation protégés par un maillage de barres métalliques. Vous allez localiser ce polygone et le remodeler.
- Localisez le bâtiment en surbrillance sur l’image suivante et effectuez un zoom avant.
- Sur le ruban, dans l’onglet Edit (Mise à jour), dans le groupe Tools (Outils), cliquez sur Reshape (Remodeler).
- Sur la carte, cliquez sur le polygone pour le sélectionner.
- Cliquez sur les trois points marqués sur l’image suivante pour remodeler le polygone.
Remarque :
Vous devez cliquer dans le polygone ou directement sur ses limites pour le remodeler correctement. Vous pouvez activer la capture pour vous assurer que le pointeur effectue une capture sur l’entité existante.
- Double-cliquez sur le dernier point.
Le polygone est remodelé.
Conseil :
En cas d’erreur, appuyez sur les touches Ctrl+Z et réessayez.
- Sur le ruban, dans l'onglet Edit (Mise à jour), dans le groupe Manage Edits (Gérer les mises à jour), cliquez sur Save (Enregistrer). Lorsque vous y êtes invité par Save Edits (Enregistrer les modifications), cliquez sur Yes (Oui).
- Dans l’onglet Edit (Mise à jour), dans le groupe Selection (Sélection), cliquez sur Clear (Effacer) pour désélectionner le polygone.
- Dans l’onglet Map (Carte), dans le groupe Navigate (Naviguer), cliquez sur Explore (Explorer) pour quitter le mode de sélection.
- Fermez la fenêtre Modify Features (Modifier des entités).
Vous pouvez continuer à affiner d’autres bâtiments mais, dans le cadre de ce didacticiel, vous allez passer à l’étape suivante.
Évaluer les emprises de bâtiment extraites
Pour évaluer l’efficacité de l’extraction des emprises de bâtiment, vous allez la comparer au fond de carte topographique, qui comprend les emprises de bâtiment, bien que ceux-ci ne puissent pas être utilisés à des fins d’analyse.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez la couche Tuborg_Havn_Ortho_Photo.tif pour afficher le fond de carte.
- Si nécessaire, cliquez sur la couche Building_Footprints pour la sélectionner. Sur le ruban, sur l’onglet Feature Layer (Couche d’entités), dans le groupe Compare (Comparer), sélectionnez Swipe (Balayer).
- Balayez en avant et en arrière pour comparer votre couche Building_Footprints aux emprises du fond de carte.
Dans l’ensemble, vos emprises de bâtiments dérivées de données lidar sont très similaires aux emprises de bâtiment du fond de carte, ce qui constitue une bonne validation du processus que vous venez de terminer.
- Sur le ruban, sur l’onglet Map (Carte), dans le groupe Navigate (Naviguer), cliquez sur Explore (Explorer) pour désactiver l’outil Balayer.
- Enregistrez le projet.
Vous avez généré une classe d’entités de bâtiment et l’avez nettoyée avec des outils de géotraitement et de mise à jour.
Extraire des bâtiments 3D réalistes
Vous allez maintenant extraire des bâtiments 3D réalistes à partir de votre jeu de données LAS. À cette fin, vous allez utiliser tous les éléments que vous avez produits jusqu’à présent : les points de jeu de données LAS classés comme bâtiments, le MNT et les emprises de bâtiment. Il en résultera une couche multipatch, un format pouvant stocker des entités vectorielles 3D complexes.
Créer une couche multipatch
Vous allez suivre cette section dans la scène 3D pour autoriser la représentation 3D des bâtiments. Vous allez donc commencer par copier la couche Building_Footprints.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur la couche Building_Footprints et choisissez Copy (Copier).
- Cliquez sur l’onglet Scene (Scène) pour le rendre actif.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur Scene (Scène) et choisissez Paste (Coller).
La couche Building_Footprints est ajoutée la scène. Vous allez maintenant générer les bâtiments 3D.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), vérifiez que la couche Tuborg_Havn.lasd est désactivée.
- Si nécessaire, sur le ruban, dans l’onglet View (Vue), dans le groupe Windows (Fenêtres), cliquez sur Geoprocessing (Géotraitement). Si nécessaire, dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), cliquez sur le bouton Back (Retour).
- Dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), recherchez et ouvrez l’outil LAS Building Multipatch (Multipatch de bâtiment LAS).
- Dans l’outil Multipatch de bâtiment LAS, définissez les valeurs de paramètre suivantes :
- Pour Input LAS Dataset (Jeu de données LAS en entrée), choisissez Tuborg_Havn.lasd.
- Pour Input Features (Entités en entrée), choisissez Building_Footprints.
- Pour LAS Rooftop Point Selection (Sélection des points du toit LAS), vérifiez que Building Classified Points (Points classés de bâtiment) est sélectionné.
- Pour Ground Height (Hauteur du sol), conservez Raster Layer (Couche raster) et choisissez Tuborg_Havn_DEM (MNT_Tuborg_Havn).
- Pour Output Multipatch Feature Class (Classe d’entités multipatch en sortie), acceptez le nom par défaut.
- Pour Simplification Tolerance (Tolérance de simplification), saisissez 0,5 et vérifiez que l’unité est définie sur Meters (Mètres).
Pour Simplification Tolerance (Tolérance de simplification), le choix de la cellule raster MNT est un bon choix.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
La couche en sortie apparaît.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), renommez la nouvelle couche en Multipatch_3D_Buildings et désactivez toutes les couches à l’exception de cette couche et du fond de carte.
Vous allez changer la couleur des bâtiments 3D multipatch pour améliorer leur apparence.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), sous la couche Multipatch_3D_Buildings, cliquez avec le bouton droit sur le symbole et sélectionnez la couleur Sahara Sand (Sable du Sahara).
Le bâtiment change de couleur.
- Explorez les bâtiments 3D et notez les nombreux détails architecturaux réalistes.
Remarque :
Même si ce processus génère des résultats pas toujours satisfaisants sur le plan cartographique, les positionnements sont exacts. Ce type de couche 3D peut s’avérer particulièrement utile pour réaliser certaines analyses, notamment de ligne de visée et de champ de vision.
Certains des bâtiments flottent légèrement au-dessus du sol. En effet, ces bâtiments ont été générés à l’aide de la couche Tuborg_Havn_DEM (MNT_Tuborg_Havn) comme référence au niveau du sol. Parce que la couche Tuborg_Havn_DEM (MNT_Tuborg_Havn) provient de données lidar très précises, elle délimite un terrain légèrement différent et plus détaillé que la couche WorldElevation3D/Terrain3D par défaut utilisé par la scène pour modéliser le sol en 3D.
Vous allez ajouter la couche Tuborg_Havn_DEM (MNT_Tuborg_Havn) aux surfaces d’élévation de la scène afin que la scène puisse l’utiliser pour modéliser un terrain plus précis dans le voisinage de Tuborg Havn.
- Dans la fenêtre Contents (Contenu), sous Elevation Surfaces (Surfaces d’élévation), cliquez avec le bouton droit sur Ground (Sol) et sélectionnez Add Elevation Source Layer (Ajouter une couche de source d’élévation).
- Dans la fenêtre Add Elevation Source Layer (Ajouter une couche de source d’élévation), ouvrez Databases (Bases de données), ouvrez Building_Extraction.gbd, puis cliquez sur tuborg_lasda. Cliquez sur OK.
Le MNE est ajouté en tant que nouvelle surface d’élévation du sol et la scène est actualisée pour l’utiliser. Le léger décalage au pied de certains bâtiments disparaît.
- Renommez la nouvelle source d’élévation Tuborg DEM (MNE Tuborg).
- Enregistrez le projet.
Vous pouvez utiliser une couche multipatch de bâtiments 3D de multiples manières. Vous pouvez l’ajouter à une scène pour soutenir les activités de planification urbaine. Vous pouvez l’utiliser pour effectuer des analyses de prévision d’inondation, des analyses d’impact des ombres, des analyses de champ de vision et de ligne de visée et davantage.
Le processus décrit dans ce didacticiel vise à vous aider à comprendre l’utilisation des données lidar et des nombreux composants d’un processus d’extraction de bâtiment 3D. Pour aller plus loin et apprendre à générer des fonds de carte 3D à l’échelle, explorez le laboratoire ArcGIS Utilisation de la solution ArcGIS pour les bâtiments 3D.
Dans ce didacticiel, vous avez extrait des bâtiments 3D à partir de données lidar. Vous avez créé un jeu de données LAS et l’avez classé, avez généré un raster MNT et avez extrait une couche vectorielle d’emprise de bâtiment. Enfin, vous avez utilisé l’ensemble de ces éléments pour produire une couche vectorielle multipatch de bâtiments 3D.
Vous trouverez d’autres didacticiels dans la bibliothèque des didacticiels.
