Construction de modèles numériques de terrain à haute résolution à partir de données lidar massives

Éric Guilbert est actuellement à la recherche d’un nouvel étudiant ou d’une nouvelle étudiante dans le cadre d’un projet de maîtrise. Le projet est financé par une bourse de 18000$/an pendant 2 années.

Ce projet fait partie d’un projet plus large sur l’étude et la prévention des inondations mené par le Centre de recherche en données et intelligence géospatiales (CRDIG) et le ministère de la Sécurité publique du Québec. L’objectif est d’obtenir un portrait exact des risques liés aux inondations à l’aide de technologies géospatiales de pointe. Il inclut le développement d’une base de données intégrant le terrain et les bâtiments pour aider à la prise de décision dans la gestion des inondations. Un des problèmes est d’avoir à disposition un modèle numérique de terrain (MNT) exact pour en déduire l’élévation et la hauteur des bâtiments. Les méthodes utilisées actuellement génèrent des MNT sous forme d’images raster à partir des points au sol. Plusieurs problèmes limitent la qualité du résultat final: (1) la sélection des points au sol peut comporter des erreurs, notamment dans les zones à fort couvert végétal ou dans les terrains accidentés: (2) la qualité des rasters dépend de la méthode d’interpolation utilisée et de la quantité de points au sol et (3) le MNT n’est pas calculé d’un seul tenant mais en découpant le terrain en tuiles traitées séparément, ce qui pose des problèmes de raccordement pour les zones à cheval sur deux tuiles.

L’objectif général du projet de maîtrise est de fournir une méthode de construction de MNT non pas basée sur des rasters mais sur une triangulation des points lidar qui éviterait le tuilage et permettrait de traiter de grandes surfaces intégrant différents nuages de points. Plus spécifiquement, l’étudiant devra mettre en place une approche basée sur le stockage et le traitement de données massives. L’approche sera ensuite validée en mesurant la qualité des MNT produits par rapport aux modèles existants et à d’autres jeux de données incluant les bâtiments à intégrer avec le MNT.

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