Mémoire D'étudiant Année : 2024

Détermination automatique de la granulométrie des remblaiements alluviaux : Exploration du potentiel des données images et LiDAR iPhone

Résumé

This study explores the use of iPhone photogrammetric and LiDAR data for estimating grain size on the banks. These data were compared with ground truth measurements by volumetric sampling and sieving on Cher and Armançon. The iPhone LiDAR data showed significant limitations, such as surface flattening, which hindered their use with G3Point, a Matlab program for point cloud segmentation that provides semi-automated grain size estimation. In contrast, photogrammetry techniques allowed for testing G3Point. G3Point produced satisfactory results using the intermediate diameter for the Cher, but showed a greater error for the Armançon, potentially due to over-segmentation. While G3Point is promising for grain size estimation, adjustments and optimizations are needed to improve accuracy and handle point clouds more effectively.
Cette étude explore l’utilisation des données photogrammétriques et LiDAR de l’iPhone pour l’estimation de la granulométrie sur les berges des rivières. Ces données ont été comparées avec une vérité terrain par un échantillonnage volumétrique et tamisage sur Cher et Armançon. Les données LiDAR de l’iPhone ont montré des limites importantes, telles que l’aplatissement des surfaces, ce qui a entravé leur utilisation avec G3Point, un programme Matlab de segmentation de nuages de points, qui permet une estimation semi-automatique de la granulométrie. En revanche, les techniques de photogrammétrie ont permis de tester G3Point. G3Point a produit des résultats satisfaisants en utilisant le diamètre intermédiaire pour le Cher, mais a montré une erreur plus importante pour l’Armançon, potentiellement due à une sur-segmentation. Bien que G3Point soit prometteur pour l’estimation granulométrique, des ajustements et des optimisations sont nécessaires pour améliorer la précision et traiter plus efficacement les nuages de points.
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Dates et versions

dumas-04783019 , version 1 (14-11-2024)

Identifiants

  • HAL Id : dumas-04783019 , version 1

Citer

Adèle Coatanéa. Détermination automatique de la granulométrie des remblaiements alluviaux : Exploration du potentiel des données images et LiDAR iPhone. Sciences de l'ingénieur [physics]. 2024. ⟨dumas-04783019⟩
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