Félicitations à Éric Guilbert, Thierry Badard et Sylvain Jutras pour l’obtention d’une subvention de 190 500$ du FRQNT, dans le cadre du programme Projets de recherche en équipe. D’une durée de 3 ans, le projet financé permettra d’exploiter le plein potentiel des nouvelles données LiDAR récemment acquises par le gouvernement du Québec.

Ces données géospatiales de très haute résolution permettent de produire une information précise et complète sur la hauteur de la canopée, la pente du terrain et la présence de chemins et de cours d’eau. Elles commencent à être utilisées pour créer une cartographie des cours d’ eau avec une précision et une exactitude inégalées. Cependant, les méthodes existantes, développées pour traiter des photos aériennes, ne sont plus adaptées à des volumes de données de plusieurs centaines de téraoctets et requièrent de nombreuses interventions manuelles. Dans le cadre de ce projet, les chercheurs proposent une approche innovante pour automatiser le processus et mieux garantir le résultat final.  Plus spécifiquement, cette approche se base sur (1) une modélisation terrain réalisée par une triangulation bâtie sur les points lidar au sol directement rendant le tuilage et l’interpolation non nécessaires et (2) une modélisation des cours d’eau à partir des talwegs pour éviter les prétraitements sur le terrain et les raccordements manuels de cours d’eau.

Pour mettre en œuvre leur approche, l’équipe de recherche s’est fixée les deux objectifs suivants :

• Concevoir une architecture de données géospatiales massives qui permette de traiter les points lidar, de stocker la triangulation et qui fournisse les outils nécessaires pour analyser le modèle de terrain ;
• Développer de nouveaux algorithmes de détection des cours d’eau à partir d’une triangulation qui tiennent compte des chemins dans le calcul des écoulements.

Une belle présence de Vincent Dupont à la conférence IEEE-OCEANS 2019, tenue en octobre dernier à Seattle, et qui a rassemblé chercheurs, professionnels et entrepreneurs du domaine marin.

Vincent y a présenté ses travaux de maîtrise sous la forme d’un article ainsi que dans le cadre du concours d’affiches étudiantes.

A region growing algorithm adapted to bathymetric point clouds

Abstract—This project focuses on the extraction of plane surfaces and their uncertainty in a bathymetric point cloud. To do so, we propose the Region-Growing-Adapted-to-Bathymetry (RGAB) algorithm. Knowing where plane surfaces on the sea-bottom are is needed in calibration of MBES system. These surfaces are also involved in the computation of error estimators used to validate data acquired by ASV. With the RGAB algorithm, we propose several adaptations to classic region growing to be used with bathymetric point cloud. Indeed, we use a more robust PCA approach to extract local normal vectors and a raster-based analysis on the bathymetric DTM to get seed regions for all plane surfaces.