Extraction et reconstruction de bâtiments en 3D à partir de relevés lidar aéroportés
Langue Français
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Auteur : Tarsha Kurdi, Fayez
Date de soutenance : 06-11-2008

Directeur(s) de thèse : Grussenmeyer, Pierre


Établissement de soutenance : Université Louis Pasteur (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Géomatique-Topographie
Classification : Astronomie, cartographie, géodésie, Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres : Lidar , modélisation , segmentation , bâtiment , MNS , détection , RANSAC , automatique
Mots-clés :
  • Modélisation tridimensionnelle - Thèses et écrits académiques
  • Constructions - Thèses et écrits académiques
  • Lidar - Thèses et écrits académiques
Résumé : Pour construire automatiquement un modèle 3D d'une ville à partir de données lidar, deux étapes sont indispensables. La première consiste à segmenter automatiquement le nuage de points pour en extraire des classes (en général le sol, les bâtiments et la végétation). La seconde se base ensuite sur la classe bâtiments pour en modéliser les éléments de manière automatique. L'approche proposée consiste à réaliser une segmentation automatique en deux étapes. La première étape vise à segmenter le Modèle Numérique de Surface (MNS) en deux classes que sont le sol et le sursol . Pour cela, un seuillage local est appliqué par le biais d'un opérateur de convolution. Cette procédure permet de séparer le sursol du sol, même dans les régions de topographie accidentée. La deuxième étape consiste à détecter les bâtiments à partir de la classe sursol . A cet effet, le MNS et le nuage de points sont utilisés conjointement de manière à profiter des atouts de chacun. Pour la modélisation automatique de bâtiments, l'approche proposée est composée de trois étapes essentielles : la modélisation des façades, la modélisation 2D des toits et la modélisation 3D des toits. La technique RANSAC (RANdom SAmple Consensus) a été adaptée et appliquée afin de détecter automatiquement les plans les plus probables du toit. Enfin, la détection des plans des toits, des arêtes et des nœuds de toits permettent des modéliser les toits des bâtiments en 3D.
 
Type de contenu : Text
 
Entrepôt d'origine : Ressource locale
Identifiant : ecrin-ori-296789
Type de ressource : Thèse