Exemple de lecture de fichier de lidar pour visualisation et classification de paysage en python

[benoitFavre]

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Divers

Mots-clés

Lidar, classification, python, opensource

Titre de la news

Exemple de lecture de fichier de lidar pour visualisation et classification de paysage en python

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Contenu de la news

Le LiDAR (Light Detection And Ranging) est une technologie de télédétection active qui permet de cartographier en 3D le sol et le sursol. En France, l’IGN diffuse en open data des nuages de points LiDAR HD couvrant tout le territoire via la plateforme diffusion-lidarhd.ign.fr. Ces nuages de points sont généralement fournis au format LAS/LAZ et contiennent des millions de points 3D classifiés (sol, végétation, bâtiments, etc.).

Dans ce tutoriel, nous allons expliquer comment traiter un fichier LiDAR issu de l’IGN avec des outils open-source en Python. L’objectif est de télécharger des données brutes, de les préparer, puis d’extraire des indicateurs permettant de caractériser le paysage (de façon simple, sans prétention scientifique). Enfin, nous verrons comment visualiser les résultats pour interpréter ces indicateurs.

Au programme : téléchargement d’une dalle LiDAR, lecture du nuage de points, calcul d’indices (densité de bâtiments, végétation, rugosité du sol, etc.) et attribution d’un score de paysage par petite zone (par exemple « urbain », « forêt », « champs »…), puis affichage des zones classées sur une carte. Ce tutoriel s’adresse aux débutants curieux de manipuler des données LiDAR HD en open-source.

Notebook complet sur google colab (WIP) : https://colab.research.google.com/drive/1iL6OgkMYfM8BRwjzufpBdNz7XdmvrwMv

[github-actions]

Merci pour cette proposition de news @benoitFavre !

Ceci est un message automatique pour faciliter l'intégration de la news dans la revue de presse par l'équipe Geotribu.

Contenu de la news consolidé

A ajouter dans l'en-tête :

-  classification-  deeplearning-  opensource-  python- Lidar

## Divers

### Pas à pas, du dataset au model d'apprentissage

![vignette news](https://cdn.geotribu.fr/img/internal/icons-rdp-news/news.png "vignette news"){: .img-thumbnail-left loading=lazy }

Ce projet perso exploite les données LiDAR HD pour classifier le territoire en différentes zones : **ville, banlieue, forêt, champs et montagne**. Actuellement, cette classification repose sur un **score paysage**, en une grille de cellules analysées selon divers indicateur direct ou indirect issue des données du fichier.
L'objectif à terme est d'améliorer cette méthode en remplaçant la fonction de scoring par un **modèle de machine learning** plus performant.

Ce projet vise à : 
✅ **Stocker et structurer** les données LiDAR dans une base SQL pour une analyse efficace 
✅ **Développer une grille de classification** du territoire via un score paysage 
✅ **Enrichir et affiner** l’analyse en intégrant des informations géographiques complémentaires (externe au fichier lidar)
✅ **Créer un jeux de donnée d'entrainement** pour s'assurer d'avoir des données d'apprentissage 
✅ **Expérimenter le machine learning** pour améliorer la précision de la classification 
✅ **Etre réutilisable** pour potentiellement reproduire avec d'autre indices ou "paysage".

Mon objectif est de rendre ce projet accessible/pédagogique et facilement adaptable à d’autres jeux de données.
Voici un résumer de la pipe line du projet :

## **Notebooks de Traitement des Données LiDAR**

!!! info "Contribution externe"
    Cette news est proposée par Benoît via [le formulaire GitHub renouvelé](https://github.com/geotribu/website/issues/new?assignees=Guts&labels=contribution+externe%2Crdp%2Ctriage&template=RDP_NEWS.yml) : [voir le ticket](https://github.com/geotribu/website/issues/1273). Merci !

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Merci pour la proposition de contribution @benoitFavre !

En fait, pour présenter le truc, il est possible de contribuer à Geotribu via 2 différents formats (documentés ici):

• une news pour une revue de presse: généralement plutôt courte, il s'agit de présenter un outil / projet / évènement...etc (GeoRDP, prochaine édition le 21 mars)
• un article, lors duquel il est possible de s'étendre davantage, avec du code, des images, etc.

On trouve que la contribution proposée se situe un peu entre les deux, ce pourquoi on aimerait proposer les deux options suivantes:

• soit une news, avec un lien qui pointe vers le notebook, et davantage de contexte sur ce projet et ce qu'il peut apporter à d'autres utilisatrices et utilisateurs.
• soit un article qui explique ce traitement plus en détail, au travers duquel il est possible de reprendre des éléments du notebook. Cet article pourrait passer en relecture une fois les travaux aboutis.

Avec une préférence pour la 2e option 😉

En tout cas, merci, on est contents de recevoir cette proposition de contribution, et on aimerait encourager sa valorisation !