Reconstruction de la géométrie des tirs d’un Système Lidar Mobile
Résumé
In the context of climate change, the AMAP institute uses mobile LiDAR technology (MLS) to analyze vegetation cover and determine the Leaf Area Index (LAI), essential for evaluating photosynthetic poten-tial. The accuracy of this estimation depends on detecting empty laser shots, which indicate the absence of vegetation. The internship aims to develop an algorithm capable of reconstructing the geometry of missing shots by generating infinite pseudo-echoes within the point cloud. Two theoretical cases were studied: one with a static scanner and the other with a dynamic scanner. The application of this algorithm on real data from the Amazon rainforest confirmed its effectiveness. A second algorithm was developed to distinguish false empty shots from real ones, ensuring optimal results. The algorithms were developed in Python, with specific indicators to verify the quality of the reconstruction.
Dans le cadre des changements climatiques, l'institut AMAP utilise la technologie LiDAR mobile (MLS) pour analyser le couvert végétal et déterminer l'indice de surface foliaire (LAI), essentiel pour évaluer le potentiel photosynthétique. La précision de cette estimation repose sur la détection des tirs vides, qui révèlent l'absence de végétation. Le stage a pour objectif de développer un algorithme capable de reconstruire la géométrie des tirs manquants en générant des pseudo-échos infinis dans le nuage de points. Deux cas théoriques ont été étudiés, l'un avec un scanner statique, l'autre avec un scanner dynamique. L'application de cet algorithme sur des données réelles de la forêt amazonienne a validé son efficacité. Un second algorithme distingue les faux tirs vides des vrais, garantissant ainsi des résultats optimaux. Le tout a été développé en Python avec des indicateurs pour vérifier la qualité de la reconsti-tution.
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