3DMO Genève - Cadastre.ch

Transcription

République et Canton de Genève
Département du territoire
Office fédéral de topographie
Mensuration Officielle Suisse
Conférence des services cantonaux du cadastre
PROJET 3D-MO
Projet de levé de la troisième dimension dans la mensuration officielle
Rapport final
ETAT DE GENEVE
Direction Cantonale de la Mensuration Officielle - DCMO
Service des Systèmes d’Information et de Géomatique - SSIG
Auteur : Adrien Vieira de Mello, SSIG
Date
30.10.2006
Sommaire
1.
Entrée en matière...................................................................................................................... 5
1.1.
Le projet 3D-MO ................................................................................................................ 5
1.1.1.
Présentation .............................................................................................................. 5
1.1.2.
Les objets divers........................................................................................................ 6
1.2.
Le projet 3D-MO à Genève................................................................................................ 6
1.2.1.
Contexte .................................................................................................................... 6
1.2.2.
Les partenaires .......................................................................................................... 6
1.2.3.
La zone pilote ............................................................................................................ 7
2. Exposé de la situation ............................................................................................................... 9
2.1.
Données disponibles ......................................................................................................... 9
2.1.1.
Données de la Direction Cantonale de la Mensuration Officielle ................................ 9
2.1.2.
Données vectorielles du SITG ................................................................................... 9
2.1.3.
Données LiDAR ....................................................................................................... 10
2.1.4.
Orthophotos............................................................................................................. 12
2.1.5.
Collections de données 3D ...................................................................................... 12
2.2.
Architecture de l'Etat de Genève ..................................................................................... 13
2.2.1.
Administration centralisée........................................................................................ 13
2.2.2.
Formats 3D ESRI..................................................................................................... 13
2.3.
Modèle 3DMO Interlis...................................................................................................... 14
2.3.1.
Présentation ............................................................................................................ 14
2.3.2.
Analyse détaillée du modèle .................................................................................... 14
2.3.3.
Remarques sur le modèle........................................................................................ 16
3. Modèle de données en 3D réalisé ........................................................................................... 17
3.1.
Classes d'objets présentes sur la zone pilote .................................................................. 17
3.2.
Autres classes d'objets .................................................................................................... 18
4. Décisions ................................................................................................................................ 20
4.1.
Décisions nécessaires pour la gestion d'une base 3D globale......................................... 20
4.1.1.
Décision politique : intégration de la 3D dans les textes de loi ................................. 20
4.1.2.
Gestion des couches d'objets en 2D........................................................................ 20
4.2.
Exigences quant au degré de précision ........................................................................... 20
4.3.
Hypothèses de base........................................................................................................ 20
5. Mesures préparatoires ............................................................................................................ 22
5.1.
Acquisitions de données complémentaires...................................................................... 22
5.1.1.
Cadastration 2D complète ....................................................................................... 22
5.1.2.
Acquisitions terrestres.............................................................................................. 22
5.2.
Solutions logiciels spécifiques ......................................................................................... 25
5.2.1.
La solution logicielle CyberCity ................................................................................ 26
5.2.2.
Développements spécifiques ................................................................................... 26
5.3.
Traduction Multipatch (ESRI) - Interlis ............................................................................. 27
6. Instruments, programmes et systèmes utilisés ........................................................................ 29
6.1.
Création des données ..................................................................................................... 29
6.1.1.
Etat de Genève........................................................................................................ 29
6.1.2.
HEIG-VD.................................................................................................................. 29
6.1.3.
L'Institut Géographique National français................................................................. 30
6.1.4.
CyberCity................................................................................................................. 30
6.2.
Le stockage ..................................................................................................................... 30
6.3.
La visualisation................................................................................................................ 30
6.4.
La mise à jour.................................................................................................................. 31
6.5.
Transfert Interlis .............................................................................................................. 31
7. Méthode de premier relevé et procédures ............................................................................... 32
7.1.
Les édifices ..................................................................................................................... 32
7.1.1.
Les bâtiments .......................................................................................................... 32
Projet 3D-MO - Levé de la troisième dimension dans la mensuration officielle
Page 2
7.1.2.
Les ponts ................................................................................................................. 51
7.2.
Les objets ponctuels........................................................................................................ 58
7.2.1.
Les arbres et lampadaires ....................................................................................... 59
7.2.2.
Les antennes de téléphonie mobile.......................................................................... 68
7.3.
Les objets surfaciques..................................................................................................... 71
7.3.1.
Les escaliers............................................................................................................ 71
7.4.
Les surfaces .................................................................................................................... 84
7.4.1.
Les modèles 3D de surface ..................................................................................... 85
7.4.2.
Modélisation du domaine routier .............................................................................. 87
8. Méthode de mise à jour et procédures .................................................................................... 98
8.1.
Procédures...................................................................................................................... 98
8.1.1.
Mises à jour périodiques .......................................................................................... 98
8.1.2.
Mise à jour permanente ........................................................................................... 99
8.2.
Synthèse des méthodes de mise à jour en fonction des classes d'objets ...................... 100
8.2.1.
Classes d'objets présents sur la zone pilote........................................................... 100
8.2.2.
Autres classes d'objets .......................................................................................... 101
9. Documentation et vérification ................................................................................................ 103
9.1.
Documentation .............................................................................................................. 103
9.2.
Vérification..................................................................................................................... 103
9.2.1.
Comparaison des données LiDAR et des images orientées................................... 104
9.2.2.
Plan photogrammétrique de la ville de Genève...................................................... 105
10.
Modèle de données et degré de spécification de la couche d'information ‘altimétrie’......... 108
11.
Problèmes ......................................................................................................................... 108
11.1.
Les données vectorielles ........................................................................................... 108
11.1.1. Topologie............................................................................................................... 108
11.1.2. Précision................................................................................................................ 108
11.1.3. Données manquantes............................................................................................ 109
11.2.
Données LiDAR......................................................................................................... 109
11.2.1. Densité .................................................................................................................. 109
11.2.2. Hétérogénéité ........................................................................................................ 109
11.2.3. Couverture............................................................................................................. 110
12.
Organisation et personnel engagé..................................................................................... 111
13.
Mise à disposition de la couche « objets divers 3D »......................................................... 112
14.
Nouveaux produits en 3D .................................................................................................. 113
14.1.
Geokiosk 3D.............................................................................................................. 113
14.2.
Applications web........................................................................................................ 113
15.
Documentation de la charge de travail .............................................................................. 114
16.
À quelles questions du groupe de travail, des réponses n'ont-elles pas été apportées ?... 114
17.
Remarques finales, conclusion.......................................................................................... 115
Page 3
Préambule
La 3ème dimension est un thème connu depuis longtemps dans la mensuration, en particulier pour
des projets de construction de tout ordre. Les formes les plus courantes de la représentation, en
raison des contraintes liées à leurs possibilités d’utilisation, étaient les courbes de niveau et les
profils. L’arrivée de la conception assistée par ordinateur (CAO) a renforcé considérablement
l’usage de la 3ème dimension dans l’ingénierie et dans l’architecture.
Aujourd’hui, alors que le développement d’ordinateurs de grande capacité permet une
représentation de données numériques en 3D proche de la réalité, plusieurs projets ont vu le jour
en Suisse afin d’intégrer la 3ème dimension aux futurs modèles de données.
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1. Entrée en matière
1.1.
Le projet 3D-MO
1.1.1.
Présentation
La multiplicité d’utilisations des données géographiques toujours plus importante exige la saisie,
la gestion et la mise à jour homogènes des données, le plus efficacement dans le cadre de la
mensuration officielle.
La commission technique de la Conférence des Services Cantonaux du Cadastre (CSCC) a
recueilli, à travers un questionnaire, l’avis d’utilisateurs au sujet de l'intégration de la troisième
dimension dans la mensuration officielle. Le résultat a montré que la très grande majorité se
prononce en faveur de la gestion de la 3D dans la mensuration officielle. Ce qui a entraîné la
mise en place d’un groupe de travail 3D-MO, chargé de déterminer dans quelle mesure cette
saisie pourrait se réaliser.
Se basant sur une évaluation de la situation, le groupe de travail a élaboré les conclusions
suivantes : la réalisation de la troisième dimension dans la MO doit passer par l’introduction
systématique de coordonnées en 3D, par une amélioration qualitative de la couche altimétrie ainsi
que par une nouvelle couche d’informations «objets 3D » qui comprendrait la saisie des bâtiments
et constructions ainsi que le transfert en 3D de l’ensemble de la couche « objets divers ».
Cette proposition a été favorablement accueillie par la commission technique de la Conférence
des services cantonaux du cadastre ainsi que par la Direction fédérale des mensurations
cadastrales (D+M).
En juin 2003, la commission technique de la CSCC a institué un groupe de travail 3D-MO afin
d'évaluer dans quelle mesure la troisième dimension devait devenir une composante de la
mensuration officielle.
Un catalogue d’objets ainsi que le modèle de données associé ont été élaborés. La mise en place
des résultats a ensuite été testée dans trois projets pilotes. Ces derniers, dont le projet 3D-MO
Genève, devaient prouver l’ampleur de l’utilité et apporter des conclusions quant à la rentabilité
de la saisie de la 3D dans la mensuration officielle. Les projets pilotes ont du répondre à diverses
questions posées par le groupe de travail 3D-MO (cf. annexe 1 : "Liste des questions thématiques
du groupe de travail 3D-MO") et des objectifs clairs devaient être atteints.
Ces projets devaient déboucher sur une proposition d'extension du modèle de données Md.01MO-CH pour gestion de la 3ème dimension dans la mensuration officielle. Des propositions pour
l'acquisition et la mise à jour de ces informations, sur les mesures légales et organisationnelles à
entreprendre mais également sur la mise à niveau de la formation dans le domaine de la 3D, ont
été étudiées.
Les trois projets devaient chacun tester une solution particulière pour l'acquisition de la troisième
dimension. Hormis le projet 3D-MO Genève, détaillé dans ce rapport, les villes pilotes étaient :
•
Bettingen (BS) : la 3ème dimension est acquise selon les méthodes traditionnelles,
notamment la photogrammétrie aérienne avec des compléments de levés terrestres.
•
Thun (BE) : Acquisition de la 3ème dimension dans le cadre d'une mise à jour périodique en
étroite collaboration avec le relevé des données du nouveau MTP (Modèle topographique
du paysage) de Swisstopo.
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1.1.2.
Les objets divers
La liste ci-dessous expose les classes d’objets qui devront être présentes dans la future couche
«objets divers 3D». Les classes d'objets absentes du territoire Genevois ou qui ne sont
actuellement pas gérés par la Direction Cantonale de la Mensuration Officielle ont été ignorées.
Le projet pilote devra se baser sur un maximum de ces classes d’objets.
bâtiment (+ attique, toit)
mur
bâtiment souterrain
autres corps de bâtiment
escalier important
tunnel, passage inférieur, galerie
pont, passerelle
fontaine
pilier
1.2.
couvert indépendant
monument
mat, antenne
ouvrage protection des rives
débarcadère
voie ferrée
arbre isolé important
Le projet 3D-MO à Genève
1.2.1.
Contexte
En octobre 2005, le canton de Genève s'est vu livrer de nouvelles données LiDAR (Light Detection
And Ranging). Cette nouvelle campagne d’acquisition a permis à l’administration cantonale de
disposer de modèles numériques de terrain d’une précision planimétrique de 20 centimètres et
d’une précision altimétrique de 15 centimètres sur l’ensemble du canton.
A la demande du groupe de travail 3D-MO, ces relevés ont été la base du projet pilote 3D-MO
Genève. Cette étude, mené au niveau du canton, a suivi donc une approche différente de celles
des villes de Bettingen et Thun. Une simple recherche bibliographique sur les différents projets
menés dans le domaine de la modélisation 3D, à ce jour, révèle que la richesse des données laser
aéroportées est rarement exploitée. Cette étude devrait donc permettre d’évaluer le potentiel des
relevés LiDAR pour l’introduction de la troisième dimension dans la mensuration officielle.
D'autre part, au cours de ce travail, une attention particulière a été apportée à l'automatisation des
processus de traitement. Les méthodologies favorisant l'automatisation des processus de
modélisation 3D ont été retenues en priorité.
1.2.2.
Les partenaires
L’Etat de Genève, en tant que partenaire et centre de compétence du Système d’Information du
Territoire de Genève (SITG) a pu bénéficier directement, pour ce projet, à la fois des données
produites et partagées dans le cadre de ce partenariat mais également de la compétence et de
l'expérience de ces partenaires dans le domaine de la 3D.
Par ailleurs, l'Etat de Genève entretient des liens étroits avec les universités et écoles d'Ingénieur
de Suisse Romande. Ces rapprochements permettent à l'administration cantonale de disposer d'un
appui technique et logistique dans le cadre de divers projets.
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1.2.2.1.
L'IGN
L'Institut Géographique National français, partenaire du SITG depuis 2006, travaille activement sur
la mise en place d'une base de données en 3 dimensions à grande échelle.
Plus précisément, le laboratoire Matis, rattaché au Service de recherche de l'IGN, s'emploie
actuellement sur la reconstitution du bâti pour la cartographie à grande échelle.
L'objectif général est la production automatique ou semi-automatique de données tridimensionnelles
en milieu urbain, pour l'aide à la constitution automatique de bases de données urbaines 3D à
grande résolution. Des processus de traitement sont développés et testés au sein du laboratoire
Matis afin d'extraire la forme des bâtiments et la structure interne des toits.
Parallèlement au simple échange de données régi par le SITG, le partenariat entre l’IGN et l'Etat de
Genève a été étendu dans le cadre du projet 3D. Une collaboration étroite avec le laboratoire Matis
a été instaurée. Cette dernière a permis ainsi de bénéficier de l’expérience et des connaissances
techniques de l'IGN dans le traitement d’images et la modélisation tridimensionnelle.
Ce transfert de connaissance a également été bénéfique à l’IGN puisque les chercheurs du
laboratoire Matis ont disposé d’un cadre expérimental idéal avec des données LiDAR récentes et à
hautes précisions et des données vectorielles riches provenant du SITG.
1.2.2.2.
HEIG-VD
La Haute École d'Ingénierie et de Gestion du Canton de Vaud à Yverdon est réputé pour la
formation de ces ingénieurs dans le domaine de la géomatique. Au sein de cette filière, un pôle de
compétence spécifique dans l'imagerie virtuelle 3D a été développé.
Intéressés par les objectifs du projet 3D-MO, les responsables de ce laboratoire ont proposé leurs
services au groupe de travail du projet 3D-MO à l'Etat de Genève. Plusieurs thématiques de
recherche, identifiées par ce dernier, ont donc été soumises aux étudiants dans le cadre de leurs
formations en géomatique.
1.2.3.
La zone pilote
Pour la réalisation de cette étude, une
zone pilote a été sélectionnée dans le
centre de la ville de Genève. Cette
dernière, bien que d'une superficie
relativement
restreinte,
dispose
néanmoins de la majorité des classes
d’objets observés dans la liste des
couches « objets divers ».
Fig. 1 : Délimitation de la zone pilote (en
vert)
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La zone désignée pour le projet pilote 3D-MO Genève s'étire des quais du Rhône à la vieille ville
sur une superficie d’un peu plus de 16 hectares. La zone est délimitée à l’ouest par le pont de la
Coulouvrenière, à l’est par la place de la Fusterie et au nord par les quais de la rive droite. Au sud,
le périmètre s’étend dans les pentes de la vieille ville jusqu'à la bibliothèque municipale de la cité.
L'architecture des bâtiments présents dans cette zone est très diverse. La moitié ouest couvre le
quartier des banques et regroupe des édifices relativement récents, de formes simples. A l'opposé,
le sud-est de la zone, s'étirant dans les pentes de la vielle ville, englobe des bâtiments classés,
édifiés au début du 18ème siècle.
La topographie du centre de Genève est relativement simple. Le dénivelé du domaine routier de la
zone pilote est pratiquement nul sauf dans la partie sud-est, au niveau de la vieille ville, où les
pentes des ruelles atteignent 7,5 %.
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2. Exposé de la situation
2.1.
Données disponibles
2.1.1.
Données de la Direction Cantonale de la Mensuration Officielle
La mensuration officielle numérique couvre l'entier du territoire genevois depuis le 1er janvier 2000.
La part du semi-graphique est majoritaire à 50% ; le solde se répartit en mensuration MO93,
complètement numérique, partiellement numérique et en graphique digitalisé.
Depuis l'informatisation des données de la mensuration officielle, le canton de Genève a élaboré
son propre modèle de données de la MO. Ce modèle correspond non seulement aux besoins des
services liés au foncier, mais majoritairement aux besoins de données de référence pour le
Système d'Information du Territoire Genevois.
Les données bâtiments sont connus avec précision (identique à celle des biens-fonds) à 98% par
rapport à l'état des lieux. Un système de mise à jour des objets liés aux autorisations de construire
s'assure de la mise à jour permanente des données. Sur Genève, il s'agit des objets liés aux
activités humaines. Les autres objets sont mis à jour périodiquement au même rythme que le
renouvellement des orthophotos et des modèles numériques d'altitude.
2.1.2.
Données vectorielles du SITG
L’ensemble des données manipulées au cours de ce projet pilote provenait du Système
d’Information du Territoire Genevois.
Fonctionnant structurellement sous forme de réseau de partenaires, ce système d’information est
une structure de coordination des activités et projets des administrations impliquées dans la gestion
du territoire. Il est constitué, entre autres, par l’ensemble des informations intervenant dans
l’organisation du territoire.
Les institutions, maîtres de ces
différentes données, sont variées, par
exemple, la Direction Cantonale de la
Mensuration Officielle pour les couches
cadastrales, le Service des forêts, de la
protection de la nature et du paysage
pour l’inventaire des arbres ou les
Services Industriels Genevois pour le
réseau électrique.
Fig. 2 : Ensemble des données vectorielles
disponible au niveau de la zone pilote
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Outre les données gérées par la Direction Cantonale de la Mensuration Officielle, fort de ce
partenariat, de nombreuses données provenant de sources diverses ont pu être exploitées pour ce
projet. La couche des éclairages publics gérés par les Services Industriels Genevois ou encore le
cadastre des antennes de téléphonie mobile du Service cantonal de protection contre le bruit
peuvent être cités.
La liste ci-dessous présente l’ensemble des informations disponibles sous forme de couches
vectorielles au niveau de la zone pilote et manipulées durant ce projet.
Bâtiments hors-sol
Bâtiments sous-sol
Cadastre des antennes de téléphonie mobile
Cadastre technique « objets du sous-sol » (points/lignes/polygones)
Couverts
Graphe routier « Carrefours »
Graphe routier « Tronçons »
Inventaire des platanes
Couverture hydrographique
Objets divers
< Attributs >
Accès privé
Autres corps de bâtiment
Autres
Bords de chaussée
Débarcadère
Escalier
Escalier (marches)
Ilot
Monument
Mur
Mur mitoyen
Pont/passerelle
Quai de chargement
Trottoir
Tunnel/passage inférieur/galerie
Voie ferrée
Paratonnerres radioactifs
Points fixes altimétriques
Éclairage public (« Point lumineux »)
2.1.3.
Données LiDAR
La couche d'information altimétrique a été remplacée à l'Etat de Genève par des modèles
numériques de terrain et de surface. Périodiquement, une campagne d'acquisition par laser
aéroporté permet à l'Etat de Genève de disposer de données altimétriques actuelles. L'Etat
bénéficie ainsi de produits, dérivés des données laser, de qualité supérieure à la couche
altimétrique exigée par la confédération.
Le Système d’Information du Territoire à Genève a justement renouvelé, au cours de l’été 2005, son
modèle numérique de terrain (MNT) et son modèle numérique de surface. Cette nouvelle campagne
aérienne a utilisé la technologie d’acquisition par laser LiDAR.
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Le MNT disponible pour cette étude était d’une précision planimétrique de 20 cm et d’une précision
altimétrique de 15 cm. Le MNS, épuré des objets ne correspondant pas à la couverture du sol, était
d’une précision planimétrique équivalente au MNT et d’une précision altimétrique allant de 15 cm
sur surface dure à 1 mètre pour les surfaces floues. La densité moyenne des points LiDAR est de 3
points par mètre carré.
L'Etat de Genève dispose également d'une classification de la couverture du sol calculée sur la
base de l’information spectrale et de l’intensité mesurée au cours de la campagne d’acquisition. Les
classes identifiables de la couverture du sol sont les suivantes :
• bâtiments
• végétation
• sol
• ponts
• autres
Fig. 3 : Données LiDAR de la zone pilote
classées en fonction de la couverture du sol
Ces modèles sont disponibles dans différents formats :
• fichiers ASCII y,x,z des points au pas de 1 mètre (grille)
• « tuile » au format TIFF et Mister SID avec les fichiers de calage dans le système de
référence MN03-GE et MN95
• fichier des points (données brutes) y,x,z au format texte et shape (ESRI) avec un attribut
indiquant le numéro du retour (1er au dernier écho) , un champ contenant la mesure de
l’intensité du signal laser perçu en retour, et la classe de la couverture du sol.
Fig. 4 : Semis de points LiDAR sur la zone test de Genève – Vue 3D
Page 11
2.1.4.
Orthophotos
Tout comme les modèles numériques d’altitude,
les orthophotos de l’administration cantonale de
Genève ont été renouvelées au cours de
l’année 2005. Deux types d'orthophotos sont
disponibles sur l'ensemble du canton: des
orthophotos couleurs (RVB) et des orthophotos
proches infrarouge (PIR). Ces orthophotos sont
disponibles sous forme d'une mosaïque
couvrant l'ensemble du canton. La résolution de
ces dernières est respectivement de 16 cm et
25 cm.
Parallèlement, l'Etat de Genève détient les
images orientées brutes directement issues de
la campagne d'acquisition des orthophotos
(RVB) ainsi que l'ensemble des métadonnées
relatives à la position et l'orientation de la
caméra.
2.1.5.
Fig. 5 : Orthophotos de la zone pilote
Collections de données 3D
Le Système d'Information du Territoire à Genève ne dispose actuellement d'aucune couche
d'information sous forme d'objets tridimensionnels. L'ensemble des données présentes dans la
base de données du SITG est géré en 2 dimensions.
Certaines données cependant fournissent une information d'altitude ou de hauteur. Les modèles
numériques d'altitude avec le MNT et le MNS donnent une information directe sur la hauteur des
objets du territoire. La couche vectorielle des courbes de niveau offre également une telle
information.
Parallèlement, d'autres couches, telles que le modèle numérique des pentes ou le relief ombré du
sol ou de surface, permettent de percevoir la forme du terrain. Aucune valeur de hauteur ne peut
cependant en être extraite.
Enfin, les valeurs attributaires de certains objets renseignent sur la hauteur de ces derniers par
rapport au sol. Par exemple, un traitement statistique entre le MNT et le MNS a permis de calculer
la hauteur moyenne de chaque bâtiment du canton. Cette information a pu ainsi être insérée en tant
que valeur attributaire au niveau de chaque polygone des bâtiments.
Fig. 6 : Vue 3D de la couche "Hauteur Bâtiment"
Page 12
2.2.
Architecture de l'Etat de Genève
2.2.1.
Administration centralisée
L'architecture de l'Etat de Genève se base depuis plusieurs années sur une administration
centralisée des données géographiques. Les bases de données géographiques de l'Etat de Genève
sont gérées par la solution ArcSDE d'ESRI sur des systèmes de gestion de bases de données
Oracle.
ArcSDE est un composant clé pour diffuser les données géographiques à toutes les applications
cartographiques ESRI de l'Etat. Les processus de production de données et de diffusion sont isolés
sur deux serveurs distincts. Les données métier sont créées sur un serveur dit "métier" à l'aide de la
solution ArcInfo de la gamme de produit ArcGIS. La création et l'édition des données utilisent la
technologie de versionnement (versioning) des couches permettant l'édition simultanée d'une même
couche par plusieurs utilisateurs.
Les applications de consultation des données géographiques se connectent, quant à elles, sur le
serveur dit "serveur de consultation". La consultation et la diffusion des données se font par
diverses solutions, dérivées des produits ESRI.
Cette étude a du donc tenir compte de cette architecture centralisée basée sur les serveurs ArcSDE
de données métier et de consultation. Les formats de stockage des données géographiques au
niveau de ces derniers se limitaient donc exclusivement aux formats propriétaires ESRI.
2.2.2.
Formats 3D ESRI
2.2.2.1.
Shape 3D
Plusieurs formats proposés par ESRI supportent la 3ème dimension. Le format Shapefile permet de
stocker les valeurs Z des objets vectoriels. L'ensemble des types Shapefiles suivants supportent la
3D : PointZ, PolyLineZ, PolygonZ et MultipointZ.
Fig. 7 : Aperçu de couches Shapefile 3D de type Point et de type Ligne
Page 13
2.2.2.2.
MultiPatch
Outre les fichiers Shapefile 3D, le format Shapefile Multipatch permet de stocker des objets 3D
réels. Ce format, grâce à une modélisation tridimensionnelle par combinaison de faces planes ou de
cercles, permet de sauvegarder la géométrie d'objets tels que des sphères, des cubes ou des
objets du monde réel comme des bâtiments ou des ponts.
Ce format est disponible soit sous forme de fichier individuel shape Multipatch, soit intégré
directement en tant que classe d'entité dans une géodatabase personnel ou dans une base de
données ArcSDE.
Fig. 8 : Objet de type MultiPatch
2.3.
Modèle 3DMO Interlis
2.3.1.
Présentation
Afin de favoriser l’interaction des systèmes d’information géographique suisses, les données
produites par les différentes administrations cantonales sont traduites puis transférées à la
Confédération dans le langage Interlis. La Confédération a adopté le langage de transfert Interlis
afin de garantir la compatibilité des données échangées.
Pour assurer l'échange des données tridimensionnelles entre les cantons et la Confédération
suisse, le groupe de travail 3D-MO a élaboré un modèle de données spécifiques, dans le langage
Interlis. Le modèle proposé correspond à une version étendue du modèle fédéral, et ceci, plus
particulièrement sur le "topic" des objets divers.
2.3.2.
Analyse détaillée du modèle
Le modèle de données ne modifie en effet que le "topic" des objets divers et s’intègre comme un
complément au modèle fédéral. Le schéma ci-dessous représente ce "topic". Les éléments en noir
font partie du modèle fédéral et ceux en couleurs sont les compléments pour gérer les objets 3D.
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Fig. 9 : Modèle relationnel 3D-MO Interlis
L'ensemble des éléments existant dans le modèle d'échange fédéral a été repris. Afin de supporter
la troisième dimension, les ajouts suivants ont été insérés dans le modèle fédéral, et ceci à
plusieurs niveaux :
•
•
•
•
•
•
Une nouvelle table Gesamtobjekt (Ensemble_objets) a été crée, cette table contient les
attributs Nom Objet et Numero Objet, ainsi qu’un champ description.
Un attibut Darstellung_2D (Representation_2D) a été ajouté à la table Einzelobjekt
(Objets_divers).
Dans la table Punktelement (Element_ponctuel), un attribut ObjektHoehe (Hauteur Objet)
a été inséré.
Dans la table Flaechenelement (Element_surfacique), un attribut NormalenVektor
(Vecteur Normal) et un autre Niveau ont été insérés.
Une table Originaldachelement (Element Toit Original) a été créée et elle contient deux
attributs qui sont Niveau et NormalenVektor (Vecteur Normal).
Des compléments du domaine de valeurs Genre_OD sont apportés au modèle fédéral.
Ceux-ci sont modélisés de manière identique aux autres domaines de valeurs du modèle
fédéral. Ces nouvelles valeurs permettront de définir un genre égal à : batiment_CS ou
attique ou encore construction_sur_toit.
Les éléments 3D seront stockés au format Interlis sous formes de polygones ou sous forme de
points.
•
Pour les points, les coordonnées seront stockées et la hauteur de l’objet divers sera
demandée comme attribut et aura une valeur entre 0.00 et 99.00.
•
Pour les polygones, l’objet divers 3D sera décomposé en plusieurs éléments surfaciques
avec un attribut commun. Les objets de type SURFACE dans Interlis sont composés de
segments de ligne qui forment une surface fermée et d’un centroïde ponctuel. Avec les
surfaces pour pouvoir reconstruire l’objet 3D, un vecteur Normal sera lié à chaque polygone.
Le vecteur Normal est défini par deux paires de coordonnées [X ;Y ;Z]. La direction du
Page 15
vecteur indique la direction de l’intérieur du polygone vers l’extérieur. Ce vecteur peut être
négatif.
Elément MultiPatch d’ESRI
1 objet 3D
Interlis
6 surfaces + 1 vecteur Normal
(Plusieurs segments + 1 centroïde = 1 surface)
Il est bien spécifié que dans ce TOPIC aucun arc de cercle ne sera intégré, tous les éléments d’arc
seront transformés en ligne.
2.3.3.
Remarques sur le modèle
Lors de la validation du modèle, quelques remarques ont pu être soulevées (celles-ci font référence
au modèle de données version française : MD01MOCH_3D_1_fr.ili ).
•
Dans la table Objet_divers :
L'utilité de l'attribut Representation_2D n'a pas été décelé.
TABLE Objet_divers =
Origine: -> Mise_a_jourOD; !! relation 1-mc
Qualite: StandardQualite;
Genre: Genre_OD;
!! Extension du 3D Confederation
Ensemble_objet : OPTIONAL -> Ensemble_objets;
Representation_2D: [-99 .. 99];
NO IDENT
END Objet_divers;
•
Dans les tables Element_surfacique et Element Toit Original :
Pour le champ Niveau, la liste de valeur est définie comme [-99 .. 99] alors que les
commentaires au début du TOPIC mentionne un intervalle de valeur [-19 .. 49] .
[commentaires]
La classification d'un
niveau est effectuée
d'après
une
valeur
comprise entre [-19..49].
TABLE Element_surfacique =
Element_surfacique_de: -> Objet_divers; !! relation 1-mc
Geometrie: SURFACE WITH (STRAIGHTS) VERTEX CoordA
WITHOUT OVERLAPS > 0.050;
!! Extension du 3D Confederation
VecteurNormal: VecteurNormal;
Niveau: OPTIONAL [-99 .. 99];
NO IDENT
END Element_surfacique;ToitOriginal;
TABLE ElementToitOriginal =
Geometrie: SURFACE WITH (STRAIGHTS) VERTEX CoordA
WITHOUT OVERLAPS > 0.050;
VecteurNormal: VecteurNormal;
Niveau: OPTIONAL [-99 .. 99];
NO IDENT
END ElementToitOriginal;
Page 16
3. Modèle de données en 3D réalisé
La zone sélectionnée pour cette étude pilote se situait dans le centre de Genève. Le premier critère
de choix fixé par le groupe de travail 3D-MO de Genève était de se trouver dans un environnement
urbain dense. La délimitation de cette dernière visait ensuite à contenir un nombre maximum de
classes d'objets provenant de la couche "objet divers". Étant donné que l'ensemble des classes
présentes dans la couche "objet divers" ne peut être retrouvé en milieu urbain, certaines classes
d'entités n'ont pu être traitées au cours de cette étude.
3.1.
Classes d'objets présentes sur la zone pilote
Le tableau ci-dessous détaille les différentes classes d'objets traitées au cours de cette étude. Il
récapitule les modèles de données choisis pour chaque classe d'objets ainsi que les degrés de
précision obtenus à l'issu des divers processus de traitement. Les processus de modélisation sont
détaillés dans le chapitre 7.
Objets volumiques
BATIMENT
Nombre d'objets (zone test) :
Type de géométrie :
Degré de précision :
PONT / PASSERELLE
152
Objet 3D Multipatch ESRI
Altimétrique : 40 cm
Planimétrique : 10 cm
3
Pour les structures complexes
Précision alti/plani : fonction du degré de généralisation
Précision quadratique du LiDAR terrestre : 5 mm
Pour les structures simples
Altimétrie : 15 cm (égale aux LiDAR aéroporté)
Planimétrique : 10 cm (données cadastrales 2D)
Objets surfaciques
ESCALIER
420 (marches)
Shape 3D de type polygone
Altimétrie : variable
Objets ponctuels
LAMPADAIRE
124
Shape 3D de type point
Altimétrie : 15 cm (égale aux données LiDAR)
Planimétrique : fonction des levés futurs (actuellement
schématique)
Page 17
ARBRE
ANTENNE
Modèle des données :
101
Planimétrique : de 1 à 2 mètres
124
Altimétrie : +/- 3 cm (précision des plans architectes)
Planimétrique : +/- 10 mètres
Surfaces
ILOT
TROTTOIR / CHEMIN PIETON
CHAUSSEE
3.2.
1355 m2
TIN (Triangulated Irregural Network)
Planimétrique :
- Pour chaque sommet : 50 cm
- Limite des surfaces : 10 cm (données cadastrales 2D)
34485 m2 (3.5 hectares)
TIN
Planimétrique :
35474 m2 (3.5 hectares)
TIN
Altimétrie : 10 à 20 cm
Planimétrique :
Autres classes d'objets
Les classes d'objets de la couche "objets divers" absentes de la zone pilote n'ont pas été traitées.
Les processus de modélisation de certaines de ces classes s'apparenteraient cependant à ceux
définis pour les objets de la zone test.
Objets volumiques
COUVERT
Altimétrique : 40 cm
Planimétrique : 25/30 cm
Méthode de modélisation
La géométrie des couverts s'apparentant aux toits des bâtiments, le processus de modélisation des
couverts serait similaire à celui retenu pour les bâtiments.
Page 18
DEBARCADERE
Altimétrie : 15 cm (égale aux LiDAR aéroporté)
Les débarcadères seraient traités comme les ponts de structure "simple" (classe "Ponts / passerelles").
Un levé terrain permettrait de définir l'épaisseur exacte de la dalle supérieur du débarcadère. Une
modélisation 3D des objets sous AutoCAD serait alors possible à partir des données vectorielles 2D, des
données LiDAR et des levés terrain.
MUR
Bien que les modèles de données diffèrent, le processus de modélisation semi-automatique des murs
s'apparenterait à celui élaboré pour la classe d'objets des escaliers. Lorsque les murs recouvrent une
faible superficie et/ou qu'ils se trouvent dans des zones d'ombre LiDAR, des levés terrain
complémentaires seraient également nécessaires.
OUVRAGE PROTECTION DES RIVES
Les ouvrages de protection seraient traités comme la classe des murs
FONTAINE / MONUMENT
La modélisation des fontaines ou monuments nécessiterait des acquisitions terrain complémentaires. La
complexité d'une modélisation 3D des objets serait alors fonction du degré de détail souhaité.
Objets linéaires
VOIE FERREE / TRAM
Shape 3D de type ligne
Altimétrie : fonction de la résolution du MNT
L'intersection de la couche vectorielle 2D des voies ferrées et des trams avec le modèle numérique de
terrain du canton permettrait d'obtenir très simplement une nouvelle couche ligne 3D.
Page 19
4. Décisions
4.1.
Décisions nécessaires pour la gestion d'une base 3D globale
4.1.1.
Décision politique : intégration de la 3D dans les textes de loi
L'intégration de la troisième dimension dans la mensuration engendrera un surcoût non négligeable.
Des budgets spécifiques devront être alloués afin de couvrir le premier relevé 3D des différentes
classes d'objets et d'assurer la mise à jour de ces derniers.
Afin de supporter de telles mesures, les bases légales devront être adaptées au préalable.
L'ordonnance fédérale sur la mensuration devra intégrer cette nouvelle dimension dans ses textes.
Ces adaptations permettraient, de plus, d'assurer la mise à jour de certaines classes d'entités en
exigeant par exemple que les futures mutations soient effectuées en 3D. En s'appuyant sur les
textes de loi, le surcoût pourrait être alors imputé aux propriétaires.
4.1.2.
Gestion des couches d'objets en 2D
Afin de pouvoir exploiter les données LiDAR et les intégrer dans des processus de modélisation 3D,
l'ensemble des objets, listés dans la couche "objets divers", devra être géré au préalable dans des
couches vectorielles 2D. Une cadastration de l'ensemble des objets devra être effectuée
préalablement. La position de l'empreinte au sol des objets devra être relevée avec précision.
4.2.
Exigences quant au degré de précision
Dans le cadre de ce travail, aucune exigence n'a été décidé quant au degré de précision des
différentes classes d'objets. Ne spécifiant aucun degré de précision, le groupe de travail 3D à
Genève a essayé au contraire de mettre en place des processus de traitements conservant la
précision des données vectorielles 2D. Les traitements des données LiDAR visait à atteindre des
degrés de précision maximum.
4.3.
Hypothèses de base
Afin de pouvoir mener à bien cette étude, plusieurs hypothèses ont du être posées. L'absence de
certaines données vectorielles, rendant impossible la mise en place de processus de traitement des
données LiDAR, a nécessité l'élaboration d'hypothèses de bases. Ces dernières concernent les
classes d'entités ponctuelles.
Hypothèse 1 : La position de l'ensemble des arbres et lampadaires du canton est connue et
gérée dans une couche d'objets ponctuels.
A ce jour, seule une couche schématique des points lumineux du canton est disponible et gérée par
les Services Industriels de Genève. Aucune localisation précise des lampadaires du canton n'est
disponible.
Page 20
Le problème est similaire concernant les arbres isolés du canton. Actuellement, seuls les platanes
sont localisés et gérés dans une couche géographique. La position des autres essences d'arbres
isolés n'est pas connue.
Page 21
5. Mesures préparatoires
5.1.
Acquisitions de données complémentaires
5.1.1.
Cadastration 2D complète
5.1.1.1.
Pré-requis
La modélisation tridimensionnelle des objets du territoire à partir des données LiDAR sous-entend
que ces derniers soient gérés au préalable dans une couche géographique 2D. La mise en place de
processus permettant d'extraire une information de hauteur des données laser, la troisième
dimension, ne peut être envisageable sans connaître la position exacte au sol des entités.
L'ensemble des entités mentionnées dans le chapitre 1.1.2 de la future couche "objets divers 3D"
devra donc être complètement cadastré au préalable dans une couche géographique 2D.
5.1.1.2.
Digitalisation des objets de la zone pilote
Comme le mentionne le chapitre 4.3, les mâts qui supportent des points lumineux ou les arbres ne
sont actuellement pas gérés dans une couche géographique de précision cadastrale et ne font pas
partie de la mensuration officielle. Dans le cadre de ce projet pilote, une digitalisation de ces entités
a donc été nécessaire, préalablement à toute modélisation 3D.
La position de l'empreinte au sol des lampadaires et des arbres de la zone pilote a été levée au
cours d'une campagne de terrain. Chaque entité a pu être digitalisée avec précision en s'aidant,
comme support, des orthophotos 16 cm.
Cette campagne de terrain a également permis d'acquérir des informations complémentaires
attributaires telles que la géométrie générale des lampadaires (forme, style…) ou le nombre de
points lumineux.
5.1.2.
Acquisitions terrestres
5.1.2.1.
Limites du LiDAR aéroportées
La modélisation de certaines classes d'entités de la couche "objets divers 3D" ne peut être possible
en utilisant uniquement les données LiDAR provenant de l'acquisition aéroportée. Ces données
laser n'apportent en effet pas d'informations suffisantes sur la géométrie de certains objets.
Au cours de ce type de campagne d'acquisition, l'angle d'incidence entre le nadir de l'avion et
l'empreinte au sol du laser est extrêmement faible. Le balayage laser n'apporte donc aucune
information sur la géométrie verticale des objets. Ces données LiDAR ne fournissent également pas
d'information sur la hauteur d'objets masqués par des avant-toits ou des couverts.
Page 22
Les données aériennes fournissent donc une information limitée sur des ponts par exemple. Seule
une information sur la hauteur générale de la dalle supérieure d'un pont pourrait être extraite des
données aériennes. Ces dernières ne donnent pas d'information sur la hauteur et la géométrie
générale de la partie inférieure des ponts.
5.1.2.2.
Acquisition des ponts
La zone pilote comprend quatre ponts et une passerelle. L'architecture de trois d'entre eux, c'est-àdire des ponts de l'île et du pont de la machine, se limite simplement à une dalle d'épaisseur
constante soutenue par des piliers. Ces trois ponts ne sont donc composés d'aucune
superstructure.
Par contre, les deux derniers, le pont de la Coulouvrenière et la passerelle de l'île, disposent d'une
architecture plus élaborée. Le pont de la Coulouvrenière est soutenu par une succession de quatre
arches. La passerelle de l'île, quant à elle, est suspendue par une armature métallique complexe.
Fig. 10 : Orthophotos du pont de la Coulouvrenière (à gauche) et de la passerelle de l'île (à droite)
Afin d'obtenir une information sur les superstructures générales du pont de la Coulouvrenière et de
la passerelle de l'île, une acquisition complémentaire terrestre s'est avérée nécessaire. Pour
effectuer ce relevé terrestre des ponts, plusieurs techniques s'offraient à nous :
•
•
•
une acquisition par laser LiDAR terrestre des faces latérales du pont et de la passerelle
un levé photogrammétrie
un levé des points remarquables par théodolite
5.1.2.2.1. Présentation des techniques d'acquisition disponibles
Dans le cadre de ce mandat, les trois techniques nécessitaient un levé tridimensionnel de points de
calage. Une étude du site, avec le calcul d'un réseau de points fixes planimétriques et altimétriques,
Page 23
était nécessaire. Les trois méthodes de relevé nécessitaient donc deux jours de terrain. Cependant,
toujours dans l'optique d'une modélisation tridimensionnelle des objets, chaque technique a ses
propres avantages et inconvénients :
•
LiDAR terrestre
Avantages
- Le laser LiDAR permet d'obtenir beaucoup d'informations notamment lors de l'acquisition de
pont ancien.
- Une acquisition sur 360 degrés est possible depuis une même base. Il n'est donc pas
nécessaire de multiplier les bases lors de levés de ponts successifs. Le temps de calcul des
points de calage en est donc réduit.
- La précision du levé est élevée
- Peu ou pas de post traitements sont nécessaires.
Inconvénients
- L'information récoltée peut être trop dense pour la modélisation de ponts simples
- Les fichiers sont lourds à exploiter
•
Photogrammétrie
Avantages
- La précision de ce type d'acquisition est suffisante pour la modélisation de ponts
- Ce type d'acquisition peut être effectué depuis un hélicoptère ou un bateau. Cette
particularité peut devenir intéressante lors de campagne d'acquisition de masse.
- Cette technique permet d'obtenir une image des faces latérales du pont. Cette dernière
pourra être utilisée lors de la texturisation des objets 3D.
Inconvénients
- Les prises de vue doivent être multipliées sur une même face pour obtenir une bonne
précision.
- Les post-traitements sont lourds.
•
Théodolite
Avantages
- Seuls les points remarquables sont levés. Cette technique s'avère souvent suffisante pour
des ponts basiques. Aucune information inutile n'est alors acquise.
- Les données résultantes sont de faibles tailles.
Inconvénient
- Le temps d'acquisition égale souvent les autres techniques de mesure alors que l'on obtient
une information limitée
5.1.2.2.2. Acquisition LiDAR terrestre
A la demande du groupe de travail 3D-MO, le projet pilote 3D-MO Genève devait se baser
principalement sur l'évaluation du potentiel des levés LiDAR pour modéliser les objets de la couche
"objets divers". De plus, les coûts d'acquisition des diverses techniques détaillées ci-dessus étant
similaires, l'acquisition des faces latérales du pont de la Coulouvrenière et de la passerelle de l'île a
été effectuée par laser LiDAR terrestre. Les sociétés HKD Géomatique SA de Genève et
ArchéoTech de Lausanne ont réalisé ce levé.
Page 24
Fig. 11 : Localisation des stations de mesures
Afin d'assurer la géo-référence des stations de mesures, une polygonale de points fixes autour et à
l'intérieur du périmètre désigné a été établie. Les faces du pont et la passerelle ont été numérisées
au moyen d'un système à balayage laser, basé sur la méthode dite du "temps de vol". Le scanner
Trimble Mensi SD200 a été retenu pour cette acquisition.
Le capteur a parcouru le pont de la Coulouvrenière en 4 itérations et en 6 pour la passerelle de l'île
avec une résolution d'un point par centimètre. Les mesures enregistrées sont : les coordonnées
spatiales de chaque point ainsi que l'intensité du retour laser et les valeurs RVB (rouge, vert, bleu)
du point mesuré.
5.2.
Solutions logiciels spécifiques
La troisième dimension n'est peu ou pas implémentée dans les solutions SIG actuelles. Les bases
de données géographiques intégrant cette nouvelle dimension ne sont donc pas encore
généralisées. Un rapprochement réel entre le monde des SIG et la CAO/DAO n'étant toujours pas
effectif et la demande étant sporadique, seules peu de solutions logiciels permettent à ce jour la
création et l'édition d'objets 3D dans un environnement géographique.
Les diverses solutions proposées par ESRI tel que ArcGIS Desktop permettent de visualiser des
éléments géographiques en 3D. Cependant aucune fonction ne permet de créer, ou d'éditer un
objet tridimensionnel.
A la différence de la suite ArcGIS, le produit Autocad d'Autodesk utilisé par certains opérateurs de
la Direction Cantonale de la Mensuration Officielle permet de créer des objets 3D. Cette solution
offre des fonctionnalités d'édition complexes permettant de modéliser à peu près n'importe quel
objet. Cependant, un tel logiciel ne propose aucune assistance lors de la modélisation de certaines
classes d'entités. Cet inconvénient ne peut être négligé lors de la modélisation de bâtiments par
exemple. La digitalisation en 3D des bâtiments à l'aide d'AutoCAD serait tout à fait possible mais
très coûteuse en temps. La création d'une base 3D globale par modélisation en masse sous
Page 25
Autocad ne pouvait donc pas être envisagée.
Des solutions spécifiques permettant de modéliser des classes d'entités spécifiques ont donc été
recherchées ou élaborées avant d'être testées dans le centre de Genève.
5.2.1.
La solution logicielle CyberCity
La prospection des différents projets menés actuellement dans le monde dans le domaine de la
modélisation tridimensionnelle a permis de déceler un nombre restreint d'acteurs spécialisés dans
ce domaine.
L'architecture de l'Etat de Genève est basée depuis plusieurs années sur les solutions de la société
ESRI. La prise en compte des contraintes architecturales et logicielles de l'Etat de Genève,
associée à l'offre limitée des logiciels 3D, a considérablement restreint l'évaluation des solutions
commerciales.
Seule la solution logicielle proposée par la société CyberCity, a été retenue pour ce projet.
Partenaire ESRI, la société CyberCity assure en effet la compatibilité de leur modèle de données
3D avec les formats ESRI.
Basé à Zurich et Los Angeles, CyberCity est spécialisé dans la création et la vente de modèle
urbain en 3 dimensions, d'orhophotos vraies et de modèles numériques de terrain. Les données
sont produites à partir de photos stéréo utilisant la technologie par photogrammétrie.
Plusieurs modules dédiés à la modélisation 3D de bâtiments ont également été développés par
CyberCity. Regroupés dans une suite logiciel, ces modules permettent la génération (les modules
CC-VisualStar et CC-Modeler) puis l'édition de modèle urbain 3D (CC-Edit). La création d'une base
globale 3D des bâtiments à l'échelle du canton de Genève nécessiterait l'acquisition d'une solution
spécifique telle que la suite logicielle CyberCity. Une telle modélisation pourrait également être
réalisée par une société tierce.
La suite logicielle de base est proposée à un prix légèrement supérieur à CHF. 50'400 (TVA
exclue). Les prix hors taxes des trois principaux modules proposés par CyberCity sont les suivants :
CC-VisualStar
CC-Modeler
CC-Edit
CHF. 24'025.CHF. 12'400.CHF. 13'950.-
Plusieurs outils complémentaires permettant par exemple d'exploiter des données LiDAR ou de
texturer les objets 3D générés sont également proposés. La liste détaillée des prix peut être
consultée en annexe 2 de ce rapport.
5.2.2.
Développements spécifiques
5.2.2.1.
Intégration des processus de traitement
Divers processus de modélisation 3D automatiques ou semi-automatiques ont été élaborés au
cours de ce travail. Des solutions, déterminées par exemple grâce aux travaux de l'École
d'Ingénieur d'Yverdon, ont permis d'extraire des informations d'altitude à partir des données LiDAR.
Ces travaux détaillent différentes étapes de modélisation pour les objets ponctuels tels que les
Page 26
arbres ou les lampadaires, ou encore la chaussée ou les escaliers pour les objets surfaciques.
Bien qu'elles aient été validées, ces recherches sont néanmoins restées à l'état conceptuel. La
prévision d'une utilisation de ces solutions dans un environnement de production nécessiterait donc
au préalable des développements spécifiques. Ces derniers permettraient, d'une part, de migrer les
différentes étapes de traitements dans les solutions logiciels disponibles à l'Etat de Genève et,
d'autre part, de les implémenter au sein d'IHM (Interfaces Homme-Machine) dédiées aux
utilisateurs finaux.
5.2.2.2.
Outils spécifiques ArcGIS
Les outils disponibles dans les différents modules du logiciel ArcGIS d'ESRI n'offrent que peu de
fonctionnalités dans le domaine de la 3D. Des outils complémentaires permettant de manipuler ou
de convertir des objets Multipatch (format objet 3D d'ESRI) devront par exemple être développés
dans l'application ArcGIS.
5.3.
Traduction Multipatch (ESRI) - Interlis
Le modèle Interlis prévu par le groupe de travail permet de stocker des objets divers 3D en tant que
points ou en tant que polygones. D’après la documentation d’ESRI, ces deux éléments peuvent être
récupérés pour être converti en entités MultiPatch d’ESRI.
Un tel modèle de données permet donc la traduction de données tridimensionnelles dans le format
Multipatch d'ESRI. Le processus contraire est donc, en toute logique, possible.
5.3.1.1.
Solutions techniques
Plusieurs solutions techniques ont été évaluées afin d'assurer la traduction des données 3D entre
ces deux formats.
La première solution envisagée se basait sur l'utilisation du traducteur de données FME. Lors du
test de cette méthode, il a été constaté que le Reader d’FME ne supporte pas encore les classes
d’entités multiPatch. Une demande spécifique a été formulée à la société Safe (développeur d’FME)
afin de savoir si l'intégration de ce format dans leurs prochaines versions a été prévue. Leur
réponse n’a pas été catégorique. Pour l’instant, ils évaluent la possibilité et l’intérêt de gérer ce
genre d’objets. Les formats d'objet 3D ne seront donc sûrement pas intégrés pour les toutes
prochaines versions d’FME.
La deuxième solution envisagée serait d'utiliser l’extension ModelBuilder d’ArcGIS. Le ModelBuilder
tel qu’il est conçu ne permet pas de transférer directement des données en Interlis. Par contre, il a
l’avantage de faire partie d’ArcGIS et donc de supporter le format MultiPatch. La lecture du format
Multipatch ne pose donc pas de souci particulier. La traduction puis l'écriture dans le format Interlis
serait possible en développant, en ArcObjects, un outil de géotraitements dans ArcToolbox.
5.3.1.2.
Évaluation des coûts
La première solution, basée sur le traducteur FME, ne sera pas retenue pour l’instant étant donné
Page 27
que FME ne gère pas les MultiPatch.
Concernant le développement d'une solution basée sur le ModelBuilder d’ArcGIS, l’estimation des
coûts est la suivante :
• Outil d'exportation de données MultiPatch vers le format Interlis.
env. 10 jours de développement
• Outil de création de données MultiPatch à partir de fichiers Interlis:
env. 15 jours de développement
Le développement d'un traducteur MultiPatch <-> Interlis nécessiterait donc environ 25 jours de
développement. En se basant sur un coût horaire de 150 CHF et en y ajoutant les frais de gestion
de projet, les coûts de développement d'un tel outil avoisineraient 32 000 CHF (HT).
Page 28
6. Instruments, programmes et systèmes utilisés
6.1.
Création des données
Les solutions logicielles utilisées pour la création de données 3D étaient étroitement liées aux
programmes et systèmes déployés à l'Etat de Genève ou dans les diverses entités partenaires du
projet 3D-MO.
A l'exception de la problématique des bâtiments, les processus de traitement des données LiDAR et
de modélisation tridimensionnelle peuvent toutefois facilement être retranscrits dans d'autres
solutions.
6.1.1.
Etat de Genève
Comme détaillé dans le chapitre 2.2, la suite logiciel cartographique, déployée sur les postes clients
de l'Etat, est la solution ArcGIS Desktop d'ESRI. ArcGIS Desktop comprend une suite d’applications
intégrées : ArcCatalog, ArcMap, ArcGlobe, ArcToolbox et ModelBuilder. L'utilisation conjointe de
ces applications fait d'ArcGIS la solution cartographique la plus complète du marché. Beaucoup
d'outils et de fonctionnalités, natifs à ArcGIS Desktop, ont donc été utilisés dans les processus de
traitements.
La seconde solution SIG utilisée quotidiennement à l'Etat de Genève pour la gestion et
l'administration des données cartographiques est l'application FME de la société SAFE. FME, pour
"the Feature Manipulation Engine", est une collection intégrée d'outils spatiaux pour la
transformation et la traduction de données.
Supportant les principaux formats vecteur et raster du marché, cette solution offre des
fonctionnalités puissantes pour transformer la géométrie, les attributs ou encore le format des
données géoréférencées. L'utilisation de ces dernières a permis d'élaborer des processus
complexes dans le cadre cette étude.
Les tests de création d'objets 3D, par édition dans un outil CAO/DAO, ont été réalisés à l'aide du
logiciel AutoCAD de la société Autodesk. Les outils de solides et de surfaces intégrant des fonctions
de création de modèles de solides et de surfaces facilitent en effet la modélisation de structure 3D.
6.1.2.
HEIG-VD
La problématique de la modélisation des objets ponctuels et des objets surfaciques a fait l'objet de
plusieurs études. Certaines de ces recherches ont été réalisées par le laboratoire de
photogrammétrie de l'École d'Ingénieur d'Yverdon.
Les logiciels utilisés pour cette étude sont les suivants :
•
•
La plateforme de base utilisée au laboratoire de photogrammétrie pour effectuer toutes
les opérations DAO est Microstation V8 de la firme Bentley.
Le module Terra Scan de la firme TerraSolid Corp a été utilisé pour la visualisation ainsi
Page 29
•
que la modélisation d'objets. Ce module est une application métier qui se greffe sur la
plateforme Microstation.
Les calculs spécifiques et la visualisation de profils ont été réalisés à l'aide du logiciel
Excel de Microsoft.
6.1.3.
L'Institut Géographique National français
Le processus de modélisation des bâtiments élaboré par le Laboratoire Matis de l'IGN n'utilise
aucune solution commerciale. Cette unité, travaillant sur la problématique de modélisation du milieu
urbain, développe depuis de nombreuses années ses propres outils de traitements. Ces solutions
intègrent des algorithmes de modélisation optimisés et ne nécessitent qu'une assistance réduite de
la part de l'opérateur.
6.1.4.
CyberCity
La création et la mise à jour d'une base de données 3D des bâtiments du canton nécessitent
l'acquisition d'une solution dédiée spécifiquement à la modélisation des bâtiments.
La suite logicielle développée par la société CyberCity est optimisée pour la modélisation
tridimensionnelle des bâtiments. L'offre logiciel CyberCity, décomposée en plusieurs modules,
permet la génération et l'édition de modèles urbains 3D. Les fonctionnalités proposées par ces
derniers sont détaillées dans le chapitre 7.
6.2.
Le stockage
Les données du Système d'Information du Territoire Genevois sont stockées sur des serveurs
Oracle intégrant la cartouche spatiale ArcSDE d'ESRI. Cette solution permet la prise en charge de
géodatabases importantes pour plusieurs utilisateurs et les mises à jour multi-utilisateurs.
ArcSDE garantit un stockage des données de haute intégrité pour les géométries des entités avec
prise en charge notamment des coordonnées x,y,z et x,y,z,m, des courbes et des solides. Tout
comme les données 2D, ArcSDE permet donc l'administration des objets 3D Multipatch sur une
base oracle.
6.3.
La visualisation
Les données tridimensionnelles, hébergées dans les bases de données ArcSDE, peuvent être
consultées grâce aux modules ArcScene ou ArcGlobe de la solution ArcGIS Desktop. Disponibles
avec l'extension ArcGIS 3D Analyst, ces deux modules permettent la visualisation dynamique, en
continu et en multi résolution, des données tridimensionnelles.
Des vues tridimensionnelles peuvent être créées, directement dans l'application ArcScene, en
"mappant" simplement des données 2D sur un modèle numérique de terrain ou en intégrant
directement des objets 3D. A la différence d'ArcScene, ArcGlobe intègre directement les couches
de données au sein d'un framework global commun qui est le globe terrestre.
Page 30
6.4.
La mise à jour
La mise à jour des données nécessitera l'utilisation de logiciels spécifiques intégrant des
fonctionnalités d'édition d'objets tridimensionnelles. La solution AutoCAD d'Autodesk permettra
d'assurer la mise à jour des couches tels que les ponts ou les escaliers.
La gestion des classes d'objets 3D ponctuelles, tels que les arbres, les lampadaires ou les
antennes, pourra être effectuée directement depuis ArcGIS Desktop.
Enfin, lors d'une mise à jour périodique en masse, les bâtiments seront créés et édités à l'aide
d'outils spécifiques tels que ceux disponibles dans les logiciels de la société CyberCity. Une mise à
jour continue pourrait, quant à elle, être assurée à l'aide du logiciel AutoCAD.
6.5.
Transfert Interlis
Les données 3D de la Direction du Cadastre de la Mensuration Officielle, administrées sur les
serveurs Oracle/ArcSDE en format Multipatch 3D, devront être traduites vers le modèle Interlis
fédéral. Cette opération nécessitera le développement d'un traducteur spécifique. Les détails sur ce
dernier sont développés dans le chapitre 5.3.
Page 31
7. Méthode de premier relevé et procédures
Ce chapitre détaille l'intégralité des processus de modélisation tridimensionnelle développés au
cours de ce projet pilote. Chaque procédure détaillée ci-dessous se rattache à une classe d'entité
spécifique.
Ces entités, présentes dans la couche des objets divers, ont été toutefois classées en 4 catégories :
•
•
•
•
7.1.
les objets volumiques ou édifices avec les ponts ou les bâtiments
les objets ponctuels, comme les arbres ou les antennes de téléphonie
les objets surfaciques avec les escaliers
les surfaces, comme la chaussée, les trottoirs ou chemins piétons et les îlots
Les édifices
7.1.1.
Les bâtiments
7.1.1.1.
CyberCity
La société CyberCity, dans le cadre du projet pilote 3D-MO, a proposé de modéliser l'intégralité des
bâtiments de la zone pilote. Cette offre avait pour but de démontrer le potentiel de leur suite
logicielle, optimisée pour la modélisation de modèle 3D urbain
Parallèlement à cette modélisation globale de la zone test, le groupe de travail du projet 3D-MO à
Genève a suivi une formation afin d'évaluer la suite logicielle. L'acquisition de cette dernière par la
DCMO, accompagnée d'une formation, pourrait en effet permettre d'assurer la mise à jour de la
base de données Bâti 3D.
La formation a permis d'évaluer la complexité des modules CyberCity. Les performances de ces
derniers ont pu d'autre part être appréciées.
7.1.1.1.1. Processus général de modélisation
Les logiciels CyberCity se décomposent en une suite de modules pour générer et éditer des
bâtiments en 3D. Elle comprend :
-
CC-VisualStar
Digitalisation photogrammétrique intégrant des fonctions de mesures et d'édition pour la
création et la mise à jour de modèle 3D.
-
CC-Modeler
Génération automatique des faces des toits à partir des structures
-
CC-Edit
Contrôle et correction des faces
Page 32
-
CC-Mapping
Texturisation des façades des bâtiments à partir d'images terrestres
-
CC-AutoTex
Texturisation automatique à partir d'images aériennes
-
CC-Converter
Traducteur vers les formats ESRI
Fig. 12 : Processus de modélisation
avec la suite logicielle CyberCity
La suite logicielle CyberCity permet de créer des objets 3D structurés. A partir de paire
stéréoscopique d'images aériennes, l'opérateur extrait semi-automatiquement des objets en
capturant des nuages de points (x,y,z). Dans le cas des bâtiments, l'opérateur mesure les points
extraordinaires des toits, par photogrammétrie, directement sur le modèle stéréo en utilisant le
module CC-VisualStar.
Le logiciel génère automatiquement les faces planes du toit grâce au module CC-Modeler. Les
limites du polygone délimitant le bâtiment sont alors intersectées avec le modèle numérique de
terrain de la zone afin d'obtenir les façades des bâtiments.
A l'aide du module CC-Edit, les faces des toits peuvent alors être corrigées. Des outils permettent
également de générer des avant-toits en projetant l'empreinte cadastrale du bâtiment.
Enfin, des images réalistes des façades peuvent être appliquées sur chaque face à partir d'images
terrestres avec le module CC-Mapping ou, automatiquement, à partir d'images aériennes avec CCAutoTex.
Les données sont sauvées dans un format de gestion interne, le format V3D (format texte). Ce
dernier peut être exporté vers les divers formats connus tels que les systèmes CAD (en DXF par
exemple), SIG (avec le format Shape 3D) ou dans des formats de visualisation en temps réel
Page 33
(VRML, FLT…). Les données 3D exportées dans un format ESRI peuvent ainsi être analysées avec
les applications ESRI.
7.1.1.1.2. CC-VisualStar vs. CC-LaserStar
Outre l'application CC-Visual, permettant de capturer par photogrammétrie les points remarquables
des toits, CyberCity propose le module CC-LaserStar. Ce dernier permet de définir les arrêtes
principales des toits en utilisant, non pas des photos aériennes orientées, mais des nuages de
points LiDAR. Une discussion avec les opérateurs de la société CyberCity a permis de confronter
ces deux méthodes. Les avantages et limites de ces deux techniques ont été mises en évidence.
La méthodologie se basant sur les données LiDAR s'avère moins optimale dans le cas d'une
modélisation des bâtiments. En effet, un nuage de points LiDAR n'étant pas homogène, les arrêtes
et sommets des toits ne sont donc pas systématiquement couverts par des points Laser. Il est donc
difficile de relevé avec précision la géométrie des toits.
L'utilisation du module CC-LaserStar deviendrait cependant plus appropriée lors d'une couverture
LiDAR localisée et extrêmement dense. La digitalisation des sommets se faisant directement par
capture des points Laser, la précision de la modélisation serait donc équivalente à celle des
données LiDAR et donc supérieure aux précisions obtenues par stéréoscopie.
Au niveau de la zone pilote à Genève, les données LiDAR disponibles n'étaient pas suffisamment
denses pour favoriser l'utilisation du module CC-LaserStar. Comme dans la majorité des cas
rencontrés par CyberCity, le processus de modélisation par stéréoscopie s'est avéré en effet plus
approprié.
7.1.1.1.3. Modélisation de la zone pilote
La procédure de modélisation définit par CyberCity dans le cas du projet pilote 3D-MO utilise dans
l'ordre la trilogie logicielle suivante : CC-VisualStar, CC-Modeler et CC-Edit. Seuls ces trois modules
ont donc été testés. En effet, le projet 3D-MO vise à intégrer la 3ème dimension dans les objets de la
mensuration. Ce projet a pour objectif de retranscrire la géométrie des objets avec précision. Le
groupe de travail 3D-MO de la Confédération n'a apporté aucune attention particulière concernant le
rendu des objets. Les modules CC-Mapping ou CC-AutoTex permettant de texturer les façades des
bâtiments n'ont donc pas été testés au cours de cette étude.
Afin de pouvoir digitaliser la géométrie des toits de la zone test par photogrammétrie, les images
aériennes orientées du centre de Genève ainsi que les données relatives aux clichés (altitude et
position de l'appareil, angles de prises de vue…) ont du être rassemblées.
7.1.1.1.3.1.
CC-VisualStar
Le module CC-VisualStar est utilisé pour créer le modèle stéréo à partir de deux images aériennes.
Les buildings sont alors mesurés dans le modèle stéréo et sauvegardés comme un nuage de points
Page 34
dans un fichier ASCII.
La première étape consiste à élaborer un projet à partir de deux images aériennes orientées de la
zone pilote. Une caméra UltraCam D Vexcel a été utilisée pour l'acquisition des images. Le
pourcentage de recouvrement de ces dernières est de 65%. L'échelle des images est au
22'000ème.
La création d'un projet nécessite la saisie des paramètres suivants :
•
•
•
•
Saisie des paramètres de la caméra
Définition de l'orientation interne des images
Définition de l'orientation relative
Calcul de l'orientation absolue et des images épipolaires de la scène stéréo
Fig. 13 : Définition de la couverture des images épipolaires
Les images épipolaires peuvent être affichées en vue stéréoscopique dans l'outil "Mapping". A l'aide
d'une paire de lunettes pour vision stéréo, l'opérateur peut alors digitaliser les arrêtes des toits ainsi
que les sommets.
Fig. 14 : Digitalisation en vue stéréo des arrêtes des toits depuis l'outil "Mapping"
Page 35
7.1.1.1.3.2.
CC-Modeler
Ce deuxième module est utilisé pour créer des modèles de bâtiments simples à partir des points
sauvegardés dans CC-VisualStar. Les points sont automatiquement triangulés pour former la
structure des toits. En utilisant le modèle numérique de terrain, les murs sont également générés
par intersection des toits avec le sol.
L'opérateur peut corriger la topologie des triangles en définissant manuellement les faces des murs
et des toits avant de sauvegarder les bâtiments dans un fichier texte V3D.
Fig. 15 : Génération automatique des facettes du toit et des murs du Grand Théatre (place Neuve)
7.1.1.1.3.3.
CC-Edit
CC-Edit permet d'éditer les bâtiments qui ont
été générés dans CC-Modeler. La géométrie de
chaque édifice va être modifiée afin d'obtenir
des lignes parallèles, des bâtiments connectés,
des faces planes, une géométrie rectangulaire,
etc… Les avant-toits des bâtiments peuvent
également être définis par intersection du
modèle avec les empreintes cadastrales.
Toutes les éditions sont sauvegardées dans le
fichier V3D.
Fig. 16 : Modélisation du Musée Rath
Page 36
Fig. 17 : Grille de correction du parallélisme
Conservatoire de musique (place Neuve)
a.
b.
Fig. 18 : Modélisation du Grand théâtre (a) et exemple de bâtiments avec avant-toits (b)
7.1.1.1.3.4.
CC-Converter
Le convertisseur de CyberCity permet de traduire les
fichiers V3D vers les formats ESRI et vice versa. Les
bâtiments peuvent être exportés en fichier shape 3D
ou, directement, dans une géodatabase personnelle
ESRI ou vers une base de données ArcSDE.
Grâce à la conversion du modèle bâti 3D vers les
formats ESRI, les données peuvent être alors
visualisées dans les modules ArcScene ou ArcGlobe
d'ArcGIS.
Fig.19 : Aperçu dans ArcCatalog de la couche des
bâtiments stockée sous ArcSDE
Page 37
Fig. 20 : Vue 3D des bâtiments dans ArcScene
Fig. 21 : Modèle bâti 3D et orthophotos 16cm drapées sur le MNT
Page 38
7.1.1.1.4. Caractéristiques techniques et précision
Une visite de la société CyberCity a permis au groupe responsable du projet 3D-MO Genève, de
rencontrer directement les opérateurs qui ont modélisé la zone pilote. Des informations détaillées
sur le modèle ont ainsi pu être récoltées.
Plusieurs types de modélisation sont proposés par CyberCity. Les bâtiments peuvent d'une part être
modélisés avec ou sans avant-toits. Le milieu urbain peut être, d'autre part, modélisé dans deux
niveaux de détails différents :
•
•
modélisation simple : les superstructures des bâtiments ne sont pas relevés
modélisation avec niveau élevé de détails : les superstructures des bâtiments sont
modélisées. Les superstructures des toits sont définies par CyberCity comme étant : les
lucarnes, les systèmes d'aération des bâtiments, les cages d'ascenseurs, etc…
Les bâtiments de Genève ont été modélisés avec un niveau de détails qualifié de « élevé ». En
effet, les superstructures des toits ont été levées. Les avant-toits des bâtiments ont également été
modélisés.
Fig. 22 : Exemples de superstructures présentes
sur les toits de la zone (objets sélectionnés)
Fig. 23 : Bâtiments avec avant-toits rue du Grütli
Page 39
Les caractéristiques techniques de la modélisation sont les suivantes :
•
•
•
•
•
Modélisation des bâtiments avec les modules CC-VisualStar, CC-Modeler et CC-Edit
Modélisation des bâtiments en niveau de détails « élevé » et avec avant-toits
La précision altimétrique (annoncée) est de 40 cm
La précision planimétrique (annoncée) est de 25/30 cm
Durée de modélisation (pour 152 bâtiments) : 3,5 jours
Le temps nécessaire pour créer des objets 3D dépend d'une part du niveau de détail et de
l'expérience de l'opérateur. Le temps nécessaire est fonction également du type d'architecture et
donc du type de milieu urbain. En effet, la modélisation d'un quartier résidentiel sera moins
complexe que celle d'un quartier historique.
En conditions optimales, le taux de production peut atteindre plus de 500 toits modélisés par
personne par jour.
7.1.1.1.5. Tarifs
La production en masse de bases de données 3D des bâtiments figure parmi les principales
activités de la société CyberCity. Les tarifs proposés pour un tel service sont fonction de divers
critères tels que le niveau de détails, la présence d'avant-toits ou la texturisation réelle des
bâtiments.
Une estimation du coût pour la modélisation des bâtiments du canton a été demandée à CyberCity.
Le coût, pour modéliser avec un niveau de détails élevé quelques bâtiments réputés à Genève, a
également été évalué. Pour reprendre la terminologie anglophone, ces derniers correspondent aux
"landmarks" du centre ville de Genève. Les prix affichés ci-dessous sont hors taxes.
Évaluation : Modélisation de 100 000 bâtiments
•
Formes principales des toits
sans avant-toits : 430 000 CHF
avec avant-toits : 620 000 CHF
•
Formes détaillées des toits (avec les superstructures)
sans avant-toits : 870 000 CHF
avec avant-toits : 1 200 000 CHF
Évaluation de quelques Landmarks
•
•
•
•
•
Cathédrale :
Musée Rath :
Gare :
Hôtel de Ville :
Grand théâtre :
2 600 CHF
1 800 CHF
2 500 CHF
3 500 CHF
3 200 CHF
Page 40
7.1.1.2.
IGN
L'institut géographique français, en tant que partenaire du SITG, s'est proposé de tester leurs
algorithmes de modélisation semi-automatique avec les données disponibles au niveau de la zone
pilote.
7.1.1.2.1. Analyse des données
La première phase de l'étude menée par le laboratoire Matis était l'analyse des données LiDAR
disponibles. En effet, l'IGN n'utilise généralement pas de données issues d'acquisition par laser
LiDAR. L'utilisation de telles données n'est pas non plus prévue dans le cadre du projet "Bâti 3D" de
l'IGN.
Le projet "Bâti 3D" se base sur des modèles numériques de surface générés par des processus de
corrélation d'images et de mise en correspondance. Afin d'évaluer la qualité des données laser sur
Genève, le laboratoire Matis a généré un modèle numérique d'élévation de la zone à partir des
photos orientées disponibles. La qualité de ce produit a ensuite été comparée aux données LiDAR.
Les remarques ci-dessous ont ainsi été faites.
Les données LiDAR, reconnues pour leur grande précision, ont l'avantage de fournir directement
une valeur d'altitude. Il n'est pas nécessaire de passer par des processus de corrélation d'images et
de mise en correspondance, techniques généralement utilisées par l'IGN. Les sources d'erreurs
étant plus faibles, les données Laser sont donc moins bruitées.
Cependant, par rapport aux modèles d'altitude générés à partir des images orientées,
l'échantillonnage des données LiDAR est irrégulier. Le nuage n'est d'autre part pas structuré et
donc sans relation d'adjacence.
L'utilisation des photos orientées offre de bons résultats lorsque la couverture des photos est
suffisante. La définition des arrêtes des toits est alors plus précise qu'avec les données laser grâce
à une information homogène d'altitude. Des artefacts sont néanmoins présents ainsi que du bruit.
Fig. 24 : Vue tridimensionnelle des données LiDAR de la zone pilote classées par couverture du sol
Page 41
La génération de deux modèles de surface à partir des deux sources de données (photos orientées
et LiDAR) a permis d'affiner la comparaison des deux techniques. La création de profils à partir des
MNS a permis de mettre en évidence les différences de précisions.
Fig. 25 : Modèles numériques de surface générés à partir des photos orientées (à gauche)
et à partir des données LiDAR (à droite)
Fig. 26 : Profil du MNS généré à partir des données laser au niveau de trois bâtiments de la zone test
Fig. 27 : Profils des MNS générés à partir des photos orientées (à gauche)
et à partir des données LiDAR (à droite)
La modélisation 3D des bâtiments nécessite la génération au préalable d'un modèle numérique
d'élévation de la zone pilote. A la vue des résultats issus de l'étude comparative précédente, les
données LiDAR ont été retenues, au lieu des photos orientées, pour la génération d'un modèle
numérique d'élévation (MNE).
Page 42
7.1.1.2.2. Processus de traitement
La procédure de reconstruction automatique a été conçue pour une production massive de modèles
3D urbains. Il privilégie le temps réel, l'automatisation et la robustesse des modèles construits.
L'adaptation des algorithmes génériques de reconstruction, à un contexte opérationnel, a nécessité
l'utilisation d'un modèle numérique d'élévation mais également des limites cadastrales des
bâtiments. Ces dernières permettent aux algorithmes de détecter automatiquement la zone de
focalisation des calculs.
Les principales étapes du processus de modélisation sont les suivantes :
1 / Hypothèses de plans
Des hypothèses de plans sont simulées à partir des limites cadastrales. Les hypothèses tiennent
compte des paramètres suivants :
•
•
•
•
•
Altitude de gouttière: z=0
Un segment de gouttière = un plan
Plan porté par le segment
Plan orthogonal au segment porteur
Pente : 45°
2 / Énumération des modèles
A partir des faces détectées et des plans
simulés, un algorithme permet d'énumérer
des modèles de formes. Ces derniers
tiennent
compte
des
contraintes
particulières détaillées dans le chapitre
7.1.1.2.5.
Fig. 28 : Exemples de solutions
… 87 Solutions
Page 43
3 / Élagage des hypothèses de forme
Les hypothèses sont filtrées en se basant sur les critères suivants :
•
•
•
•
Surface des facettes > 1 m²
Angle entre arêtes > 10°
Toutes les faces touchent au moins une façade
Toute face appartenant à un plan touche le segment porteur correspondant
… 11 solutions
Fig. 29 : Élagage des formes
Fig. 30 : Modèles 3D d'une résidence après énumération automatique des formes puis élagage
4 / Choix du meilleur modèle et application de contraintes
Après l'élagage, on considère que les modèles sont équiprobables. Le choix parmi ces modèles se
fera sur le critère d'attache au MNE. Un calcul d'un score de corrélation centré entre le MNE et le
modèle permet de sélectionner le meilleur modèle.
Page 44
Création de carte
d’altitude
Corrélation centrée
avec le MNE
Score de corrélation
Fig. 31 : Sélection du meilleur modèle
Fig. 32 : Sélection du meilleur modèle pour la modélisation de la résidence
5 / Recalage du modèle sur le MNE
Le meilleur modèle est alors recalé sur le modèle MNE en tenant compte de la
hauteur de gouttière et de la pente.
? ?
?
?
Page 45
DONNEES INITIALES
Limites cadastrales
MNE
GENERATION DE FACETTES 3D
Facettes orientées
Facettes planes
RECHERCHE DE FORMES ACCEPTABLES
Arrangements de plans
Simplifications
Génération d’hypothèses
Filtrage des modèles
Choix du meilleur modèle
Recalage
Fig. 33 : Processus de modélisation par simulation des plans
7.1.1.2.3. Résultats constatés sur le territoire français
Une évaluation sur 620 bâtiments du centre ville d'Amiens démontre la robustesse des algorithmes
de modélisation. En effet, 85 % des bâtiments reconstruits sont acceptables. De plus, une grande
majorité des bâtiments a été modélisée en moins d'une seconde.
L'IGN évalue le temps de modélisation à :
Page 46
•
•
10 h par km2 en zone péri urbaine
10 h par 0,8 km2 en urbain dense
Fig. 34 : Exemple de résultats au niveau de la ville d'Amiens
7.1.1.2.4. Modélisation du centre de Genève
Une fois générées pas les algorithmes de reconstruction, les facettes des toits du centre de Genève
ont été exportées en format DXF directement depuis l'application "Bâti 3D" de l'IGN. Les formes des
toits ont ainsi pu être récupérées par le groupe de travail à Genève et être transformées en
Multipatch à l'aide du logiciel de traduction FME et les outils ArcGIS.
La modélisation de la zone pilote a été réalisée en moins de 3 heures. Le modèle résultant
représente les faces des toits des 152 bâtiments de la zone. La résolution moyenne des facettes,
annoncée par l'IGN est de 20 à 30 cm. Ces valeurs sont toutefois dans beaucoup de cas inexactes
en raison de la présence d'artefacts.
Fig. 35 : Squelettes des bâtiments superposés au MNE
Page 47
Fig. 36 : Facettes des toits des bâtiments superposées aux orthophotos (à gauche)
et superposées à l'empreinte cadastre des bâtiments (en vue 3D, à droite)
a.
b.
Fig. 37 : Facettes des toits superposées aux orthophotos
a. Bâtiments Place de la Cynagogue
b. Place de la poste
c. Pont de la Machine (Cité du temps)
c.
Page 48
7.1.1.2.5. Limites de la procédure de reconstruction automatique
Afin d'automatiser la procédure de reconstruction, des contraintes ont dû être appliquées aux
algorithmes de traitements. Les trois principales contraintes, engendrant des aberrations au niveau
de la zone pilote, sont les suivantes :
•
Interdiction de facettes internes au bâtiment
Les facettes du toit d'un bâtiment peuvent
être alors soit plates, soit en pente.
Un bâtiment possédant une surface plane
en son centre, entourée de facettes
pentues, ne peut donc être modélisé
correctement. En fonction de la pente
moyenne des facettes du toit et de la
proportion occupée par la zone plane,
l'opérateur devra alors ignorer soit la
surface plane, soit les pans.
Fig. 38 : Simplification d'un toit en
ignorant la surface plane centrale du toit
Fig. 39 : Exemple de simplification extrême des facettes du toit
•
Une facette est généré pour chaque bordure de toit
En milieu urbain dense, cette
contrainte peut engendrer des
erreurs.
Fig. 40 : Aberration suite à la
génération d'un pan de toit (à
gauche). Modélisation correcte du toit
(vue de droite)
Page 49
•
L'arête centrale est à équidistance des bords
L'arête sommitale d'un toit est placée à équidistance des gouttières. Cette approximation engendre
également un nombre important d'erreurs sur Genève.
Fig. 41 : Facettes issues des algorithmes de reconstruction
automatique de l'IGN (à gauche)
Modélisation exacte du toit (à droite)
Un relâchement des contraintes permettrait d'introduire des décrochements internes et de corriger
les artefacts cités ci-dessus. Cependant, la procédure de reconstruction nécessiterait une
intervention accrue de la part de l'opérateur.
Un filtrage des données LiDAR initial permettrait également d'améliorer les résultats. En effet, la
suppression des superstructures, en filtrant par exemple les aérations ou les cheminées présentes
sur les toits, réduirait les sauts et ainsi les erreurs.
7.1.1.3.
Comparaison des deux processus de modélisation
L'analyse des processus de modélisation proposés par CyberCity et par l'IGN a permis de mettre en
évidence les atouts et les limites de ces derniers.
CyberCity
+
+
+
-
Précision : élevée
Niveau de détails : élevé
Pourcentage d'erreurs : très faible
Automatisation : réduite
Taux de production : faible
Coût : élevé
IGN
+
+
+
Précision : médiocre
Niveau de détails : très faible
Pourcentage d'erreurs : élevé
Automatisation : élevée
Taux de production : élevé
Coût : faible
Page 50
Fig. 42 : Comparaison des données de l'IGN avec les données CyberCity
Facettes générées par l'IGN (en rouge) et bâtiments modélisés par CyberCity (en beige)
La suite logicielle CyberCity permet donc de modéliser les bâtiments d'une ville avec une très
grande précision et un niveau de détails élevé. La digitalisation, les corrections et les contrôles
apportés par les opérateurs permettent d'obtenir une telle qualité. Le faible taux d'automatisation
engendre cependant des coûts de modélisation importants. Ces derniers sont détaillés dans le
chapitre 7.1.1.1.5.
Au contraire, la procédure de reconstruction par algorithme mise en place par l'IGN, privilégie la
production et l'automatisation plutôt qu'un niveau élevé de détails. Une base de données 3D sur
l'ensemble d'une ville peut ainsi être réalisée en quelques jours. Cependant, l'automatisation de ce
processus engendre des approximations importantes.
En vue d'intégrer la troisième dimension dans les objets de la mensuration officielle, la précision du
levé ne peut être négligée. En référence aux exigences de précision, imposées par la Confédération
aux services cadastraux des cantons, les aberrations générées par les algorithmes de l'IGN ne
pourraient être tolérées. Une modélisation assistée par opérateur, comme le propose la société
CyberCity, serait donc favorisée.
7.1.2.
Les ponts
7.1.2.1.
Le pont de la Coulouvrenière et la passerelle de l'île
7.1.2.1.1. Acquisition LiDAR terrestre
Le levé terrestre complémentaire des deux faces latérales du pont de la Coulouvrenière et de la
passerelle de l'île, réalisé par les sociétés HKD Géomatique et ArchéoTech, a les caractéristiques
suivantes :
•
Densité : 1 point par centimètre ou 1 point par 25 centimètres
Page 51
•
•
Erreur moyenne quadratique : +/- 5 millimètres
Fichier ASCII avec coordonnées spatiales des points, l'intensité du retour laser et les
valeurs RVB des points mesurés.
Les fichiers ASCII du pont de la Coulouvrenière et de la passerelle de l'île ont été convertis dans un
premier temps en fichier shape 3D de type point. Les données laser des faces latérales des deux
édifices ont ainsi pu être affichées dans ArcScene.
Fig. 43 : Représentation des nuages de points du pont de la Coulouvrenière
Densité à 1 cm (à gauche) et à 25 cm (à droite)
Fig. 44 : Représentation des nuages de points de la passerelle de l'île
Densité à 25 cm (à gauche) et à 1 cm (à droite)
Page 52
7.1.2.1.2. AutoCAD
La gamme de produits ESRI n'offre aucun outil de digitalisation ou d'édition tridimensionnelle. Afin
de modéliser les ponts en 3D, des solutions tierces ont dû alors être explorées. La rencontre avec
plusieurs professionnels spécialistes dans la représentation tridimensionnelle de milieu urbain, telle
que la société Geo Vision Avenir à Paris ou ArchéoTech à Lausanne, a permis au groupe de travail
de Genève d'avoir une vision globale des outils disponibles sur le marché.
Le processus de représentation tridimensionnelle mise en place par ces divers bureaux d'étude
utilise diverses solutions logicielles. Cependant, la digitalisation des structures des objets du milieu
urbain est réalisée, généralement, à l'aide des fonctionnalités 3D offertes par l'application AutoCAD
d'Autodesk.
La solution AutoCAD a donc été retenue pour la modélisation du pont de la Coulouvrenière et de la
passerelle de l'île.
7.1.2.1.3. Procédure de modélisation
Des tests des outils 3D disponibles dans AutoCAD ont permis de définir les procédures de
modélisation détaillées ci-dessous.
Pont de la Coulouvrenière
1 / Conversion des points LiDAR au format DXF
2 / Digitalisation de polylignes 3D
Digitalisation en s'accrochant sur les
points LiDAR de la face inférieure et la
dalle supérieure du pont
3 / Création de polylignes simples planes
Page 53
Deux polylignes simples planes sont créées à partir des polylignes 3D (dalle supérieure et face
inférieure). Cette étape permet de corriger les erreurs de coplanarité de la face latérale du pont et
de régénérer automatiquement les voûtes du pont.
4 / Extrusion des faces
La face inférieure du pont est extrudée sur une profondeur de 19.55 mètres et la face supérieure
sur une profondeur de 26.25 mètres. Ces profondeurs correspondent à la largeur exacte du pont.
5 / Suppression des points LiDAR
Passerelle de l'île
1 / Conversion des points LiDAR au format DXF
2 / Digitalisation de polyligne 3D
Deux polylignes 3D sont digitalisées en s'accrochant sur les points LiDAR de la dalle inférieure de la
passerelle et sur les structures métalliques supérieures.
Page 54
3 / Création de deux polylignes simples
4 / Extrusion des polylignes simples
La face latérale de la dalle inférieure du pont est extrudée sur une profondeur de 4.34 mètres. La
polyligne simple modélisant la face latérale de la structure métallique de soutien est extrudée sur 30
centimètres.
5 / Duplication de la structure métallique
Le modèle 3D de la structure métallique est dupliqué et déplacé sur la face opposée du pont
6 / Suppression des points LiDAR
7.1.2.1.4. Niveau de précision
La précision des objets 3D modélisés à partir de données laser terrestres dépend principalement
de la qualité des points LiDAR. La modélisation s'effectuant par accroche directe sur les données
laser, la précision du résultat sera égale à celle du levé LiDAR, c'est-à-dire de +/- 5 millimètres. La
densité doit également être suffisante afin de pouvoir délimiter précisément les arêtes.
Page 55
La précision des objets 3D sera également
fonction du niveau de détails désiré. En
effet, les faces latérales des ponts ne sont
pas nécessairement planes.
Pour la reconstruction 3D du pont de la
Coulouvrenière, une approximation a
justement été appliquée. Les données laser
montrent de façon très distinctes un
élargissement de la structure de soutien au
niveau des piliers (cf. figure ci-contre). Ces
élargissements ont été volontairement
ignorés.
Fig. 45 : Comparaison entre l'objet 3D résultant et les données laser
7.1.2.2.
Le pont de l'île
La modélisation du pont de l'île n'a pas nécessité d'acquisition terrestre par laser LiDAR. La
structure du pont se réduisant à une simple dalle de hauteur constante, un levé terrain suffisait donc
à déterminer cette dernière. De plus, les données de la couche "Objets divers" générées par la
Direction Cantonale de la Mensuration Officielle permettent de délimiter avec précision la dalle
supérieure et les piliers du pont.
Ces deux informations suffisaient à modéliser avec précision le pont de l'île sous AutoCAD. La
procédure suivante a été adoptée :
1 / Conversion des données cadastrales en Shape 3D
Les données relatives au pont de l'île de la couche "Objets divers" sont converties en Shape 3D.
Une hauteur constante de 374.05 mètres, obtenue à partir du modèle de surface, est attribuée à la
forme vectorielle de la dalle supérieure.
Les vecteurs délimitants les piliers se voient attribuer la valeur de hauteur 372.55 mètres. Cette
valeur correspond à une soustraction de l'épaisseur de la dalle supérieure à la hauteur de la dalle
supérieure.
2 / Traduction des données Shape 3D de type ligne en format DXF
cf. figure 46 (a)
3 / Création de polylignes simples
cf. figure 46 (b)
Une polyligne simple de la face supérieure est créée par accroche directe aux données vectorielles.
Les polygones délimitant les piliers sont également remplacés par des polylignes simples
4 / Extrusions négatives
cf. figure 46 (c,d)
Page 56
La dalle supérieure est extrudée négativement sur une profondeur de 1.5 mètres correspondant à
l'épaisseur de la dalle. Les deux piliers sont extrudés sur une profondeur de 10 mètres (valeur
arbitraire)
a.
b.
c.
d.
Fig. 46 Processus de modélisation 3D du pont de l'île
7.1.2.3.
Traduction en Multipatch
Les modèles tridimensionnels des ponts DXF ont été importés dans la base de données ArcSDE
grâce aux fonctionnalités disponibles sous ArcGIS. Les modèles peuvent ainsi être visualisés aux
cotés des bâtiments dans ArcScene.
Fig. 46 Processus de modélisation 3D du pont de l'île
Page 57
7.2.
Les objets ponctuels
Les objets dits ponctuels correspondent aux données 2D de type point, actuellement gérées par la
mensuration officielle. Dans le cadre de la zone pilote, les trois principales classes d'objets
ponctuels sont les suivantes :
•
•
•
Les arbres
Les lampadaires
Les antennes de téléphonie mobile
L'importance des arbres et lampadaires n'est que très secondaire dans un inventaire en deux
dimensions. Néanmoins, leur présence est indispensable dès lors que l'on souhaite percevoir
l'espace 3D de manière optimale, particulièrement dans un environnement urbain. La dimension
verticale de tels objets les rend particulièrement visibles, et ils occupent des espaces critiques si l'on
considère la valeur de l'espace dans les rues d'une ville.
La troisième dimension a été intégrée à ces classes
d'objets sous la forme d'une information de hauteur. Les
données ponctuelles ont été modélisées dans des
couches Shape 3D de type Point contenant un attribut
"hauteur". Les points 3D correspondent à la base des
objets et l'attribut "hauteur" définit la hauteur H des objets
par rapport aux points 3D.
H : Hauteur de l'objet
Shape 3D type Point
Shape
Point Z
Object_ID
1
Hauteur
30.5
FID
235
Situation
Trottoir
Niveau
3
Les applications clientes 3D comme ArcScene proposent des bibliothèques 3D d'objets tels que des
mobiliers urbains, des arbres, des véhicules, etc… Ces objets 3D peuvent être assignés
directement à la symbologie des couches. Grâce aux coordonnées 3D et la valeur de hauteur des
objets ponctuels, ces derniers pourront être représentés dans une scène 3D, en sélectionnant
comme symbologie, un objet 3D de la bibliothèque. La base des objets 3D correspondra aux
coordonnées des points 3D et il suffira simplement d’associer l’attribut « hauteur » comme hauteur
des objets.
Fig. 47 : Bibliothèque 3D des arbres disponibles
dans ArcScene
Page 58
Dans le cas des trois classes d'objets sélectionnés pour cette étude, la valeur Z du point 3D
correspond, généralement, à l'altitude du terrain (pour les arbres et lampadaires) et à l'altitude du
toit des bâtiments (pour les antennes). Ces informations sont directement disponibles à partir des
modèles numériques de terrain et de surface.
Le travail relatif aux objets ponctuels consistait alors à mettre en place un processus de traitement
des données LiDAR afin d'extraire la valeur H des objets.
L'élaboration des procédures d'extraction des valeurs Z et H pour les classes d'objets "Arbres" et
"Lampadaires" a été confiée au laboratoire de la Haute École d'Ingénierie et de Gestion du Canton
de Vaud à Yverdon (HEIG-VD). Ce travail a été réalisé par l'étudiant Joël Gasser dans le cadre de
sa formation en géomatique.
7.2.1.
Les arbres et lampadaires
Ces deux types d'objets, bien qu'étant très différents, présentent néanmoins de nombreuses
similitudes lorsque l'on considère leur encombrement spatial. Dans une zone urbaine dense, ils
occupent le même "territoire", c'est-à-dire principalement les trottoirs ou autres bords de chaussées.
Dans cette optique, il paraît évident de traiter la problématique de détection des valeurs de hauteur
en parallèle.
La mise en place de procédure de traitement des points LiDAR nécessitait de disposer au préalable
de couches points 2D complètes localisant avec précision l'ensemble des arbres et lampadaires de
la zone test. Cette première étape de levé terrain est détaillée dans le chapitre 5.1.1.2.
7.2.1.1.
Généralités
7.2.1.1.1. Les arbres isolés
L'extraction d'une valeur de hauteur pour les arbres nécessite la présence de données LiDAR au
niveau de l'emplacement de chacun d'entre eux. Le nombre de points laser disponible pour un arbre
sera fonction de son volume général et donc de la densité du feuillage et de son envergure.
La taille et le volume des végétaux varient en fonction de la saison et de l'année d'observation. Les
valeurs de hauteur obtenues par traitement des données LiDAR correspondront donc à la date du
levé.
Actuellement, dans le centre ville de Genève, seul l'essence des platanes est gérée en tant que
couche géographique 2D. Le levé terrain a donc permis de compléter la couche des platanes en
localisant également les autres essences d'arbres présentes sur la zone pilote.
7.2.1.1.2. Les lampadaires
Les lampadaires du canton sont gérés dans une couche, deux dimensions, appelée "Points
lumineux". Cette couche regroupe et permet de situer approximativement l'ensemble des sources
d'éclairage public du canton.
Page 59
Un levé en précision des points lumineux réalisé pour ce projet a permis de corriger ce problème.
Ce dernière ne concernait cependant que les éclairages possédant un point d'encrage au sol. Il n'a
pas été prévu de s'occuper des lampadaires fixés sur des façades ou autres points lumineux placés
sur des câbles. La couche des lampadaires, transférée à l'HEIG-VD pour la réalisation de ce travail,
localisait donc uniquement le point d'encrage dans le sol des mâts servant à l'éclairage public.
En plus de la digitalisation précise des lampadaires présents sur la zone pilote, le levé terrain a
permis de saisir les informations complémentaires suivante :
•
•
type de mât, permettant de différencier les différents mâts droits et courbés
type d'éclairage, spécifiant le nombre de sources lumineuses présentes sur les mâts
Ces compléments ont été saisis en tant qu'attributs pour chaque objet. Cette information sur la
forme générale des lampadaires a permis ultérieurement d'affecter spécifiquement, à chaque type
de lampadaire, un objet 3D.
7.2.1.1.3. Qualité et tri des données LiDAR
Dans un premier temps, les données laser ont été triées en fonction de leurs classes. La
classification disponible au niveau de chaque point LiDAR a permis d'isoler directement les retours
laser provenant de la couverture végétale ou des lampadaires.
La fiabilité des processus de détection automatique ou semi-automatique de hauteur dépendra
directement de la qualité de cette classification. La densité des points disponibles au niveau de
chaque objet sera également un critère de fiabilité.
7.2.1.2.
Démarche conceptuelle
Page 60
Données de la Mensuration Officielle de
la zone considérée.
Levé LiDAR de la zone considérée
(données déjà triées et classées).
Sélection des objets répertoriés comme
"objets ponctuels"
(Arbres isolés ou lampadaires).
Elimination des erreurs résiduelles.
SUPERPOSITION DES DONNEES:
Superposition des données de la MO (2D) et du levé LiDAR (nuage de points 3D)
Recherche de points LiDAR éventuels dans une zone située
à la verticale des données de la MO:
1.
2.
3.
Aucun point trouvé: pas de possibilité d'obtenir la hauteur de cet objet.
Peu de points trouvés (1-2): Doute.
Groupe de points: Cas fiable et possibilité d'obtenir la hauteur de l'objet considéré.
Cohérence des données:
Altitude des points LiDAR
(MNS) de l'objet
Altitude des points LiDAR
(MNT);
Base de l'objet
=
Hauteur H de l'objet
considéré
Incohérence des données:
-
-
Aucun point trouvé:
Objet différent de celui
annoncé (problème de
mise à jour de la MO).
Objet
de
taille
inadaptée à sa fonction
(Lampadaire de 162m
de haut par ex)
-
Objet disparu
Données lacunaires
(levé
de
qualité
insuffisante,
zone
d'ombre LiDAR…)
Coordonnées tridimensionnelles
Critères de qualité à respecter:
-
Précision altimétrique conforme à
précision de la mensuration officielle.
Fiabilité.
Degré d'automatisation.
Coût d'acquisition de l'information
la
Couches d'information:
-
Point 3D + Hauteur
Selon les recommandations du
groupe de travail 3D-MO
Fig. 48 : Démarche conceptuelle d'extraction de la hauteur H
Page 61
7.2.1.2.1. Sélection et tri des points LiDAR
Afin de déterminer la hauteur des lampadaires ou des arbres, les données
laser ont été sélectionnées autour des objets de type points digitalisés par
le groupe de travail à Genève. Une sélection cylindrique de l'ensemble
des informations laser situées à la verticale de ces entités ponctuelles a
été effectuée.
Fig. 49 : Cylindre de sélection
Fig. 50 : Création des cylindres au niveau de chaque objet ponctuel
(hauteur cylindre > altitude des points laser)
La perspective de calculer la hauteur d'un objet en faisant simplement une différence entre l'altitude
de deux points est dangereuse. Il a donc été nécessaire de trier les données laser sélectionnées
dans le cylindre afin de filtrer les points indésirables.
La modélisation simple des objets à l'étude, avant de pratiquer la détection de hauteur, a permis
d'effectuer ce deuxième tri des données. De cette manière, les points les plus représentatifs ont été
sélectionnés alors que les données aberrantes, provenant d'une erreur de classement ou de levé,
ont été écartées.
7.2.1.2.2. Les arbres
Le levé LiDAR a permis d'obtenir une couverture de points relativement homogène. Les données
laser représentent principalement le feuillage supérieur des arbres, ce dernier faisant obstacle aux
Page 62
rayons du laser.
Plusieurs optiques ont été envisagées pour faire cette modélisation,
tout en assurant des résultats fiables. Les arbres ont été considérés
comme étant constitués de deux parties : le feuillage et le tronc.
Seul le feuillage de l'arbre a été pris en compte pour le calcul de
hauteur. Les étudiants de l'HEIG-VD ont fait le choix de modéliser
ce dernier par ellipsoïde. Diverses méthodes de calcul d'ellipsoïdes
ont donc été étudiées.
Fig. 51 : Ellipsoïde
7.2.1.2.2.1.
Méthodes de calcul d'ellipsoïde existantes
Ellipsoïde à partir d'un nuage de points
La modélisation idéale serait de faire une compression géométrique d'objets en trois dimensions à
partir du nuage de points représentant l'arbre. Malheureusement, cette solution mathématiquement
exacte pose des problèmes quant à sa mise en place. Les modèles à utiliser sont relativement
complexes que ce soit au niveau mathématique ou de la programmation.
Ellipsoïde par moindres carrés dans le plan
Une deuxième solution consiste à travailler dans 3 plans différents par projection dans les trois
plans principaux OXY, OYZ & OXZ. Le résultat d'un calcul de ce type serait l'obtention pour
chacune des trois ellipses, des deux axes principaux calculés par moindres carrés. Il suffit ensuite
de faire la moyenne des deux valeurs de chaque axe pour avoir ainsi, la définition de l'ellipsoïde
recherché.
Ellipsoïde par échantillonnage statistique des coordonnées des points
La troisième possibilité considérée est un simple échantillonnage
statistique de chacune des trois composantes X, Y et Z des points
du nuage. Ces dernières suivent une répartition gaussienne autour
d'une valeur moyenne. Or, la moyenne des composantes d'une
série de points correspond aux coordonnées du centre de gravité.
Cette méthode a un petit défaut, puisqu'elle tient compte des
coordonnées des points, à la place de considérer ces derniers
comme des entités à part entière. Elle ne mène donc pas à
l'élimination de certains points aberrants, mais écarte plutôt les
valeurs extrêmes de leurs composantes.
Fig. 52 : Répartition gaussienne
Ellipsoïde par échantillonnage statistique de la distance des points au centre de gravité
La dernière modélisation étudiée allie la robustesse statistique à la simplicité d'exécution. Cette
méthode consiste dans un premier temps, à calculer les coordonnées du centre de gravité du
nuage de points sélectionné. Ensuite le calcul des distances des points au centre de gravité est
effectué. C'est précisément sur ces valeurs de distance qu'une sélection peut être réalisée.
Page 63
7.2.1.2.2.2.
Méthode de calcul retenu
Dans le cas des données sur Genève, la méthode de calcul d'ellipsoïde par échantillonnage
statistique de la distance des points au centre de gravité a été retenue. Il a été choisi de conserver
les valeurs correspondantes aux 90ème centile de la valeur de distance. En admettant le principe
disant que la couronne d'un arbre est circulaire, cette valeur correspond donc au rayon du feuillage.
En ce qui concerne la composante verticale de l'arbre, une méthode similaire a été utilisée en y
ajoutant l'hypothèse que le tronc représente le tiers de la hauteur de celui-ci.
Grâce à cette sélection statistique, les valeurs aberrantes dues à des points indésirables ont été
éliminées. Cette méthode permet de modéliser correctement les arbres du point de vue
mathématique. Cette rigueur alliée à la simplicité de calcul en fait une méthode intéressante et
facile à mettre en œuvre.
7.2.1.2.3. Les lampadaires
La modélisation des lampadaires est beaucoup plus simple que celle des arbres puisque la forme
générale des mâts, utilisés pour l'éclairage public, peut être assimilée à un cylindre. Cette
approximation permet de calculer la valeur moyenne de la composante altimétrique des points
inclus dans le cylindre de sélection, puis de prendre le 90ème centile de cette valeur pour obtenir la
hauteur des lampadaires.
Malheureusement, un problème subsiste. En effet, leur surface est souvent trop réduite pour
permettre une détection franche et sans équivoque par levé LiDAR. Dans la plupart des cas, le
manque de points ne permet pas d'assurer une fiabilité correcte. Seule une interprétation
personnelle permet alors de trancher les cas litigieux.
Lors d'un manque complet de points LiDAR dans le cylindre de sélection, il est nécessaire de se
référer aux autres lampadaires de la même rue. Étant généralement du même type dans l'ensemble
d'une rue, on considère donc qu'il fait la même taille que ses voisins. Néanmoins, cela peut mener à
des fautes lorsque des objets ont disparu, mais dans ce cas ils ne devraient pas non plus figurer
dans la mensuration officielle.
7.2.1.3.
Démarche pratique
Page 64
Point 2D "Arbre" issu de la MO.
Point 2D "Lampadaire" issu de la MO.
Création d'un cylindre englobant l'objet considéré.
Caractéristiques du cylindre de type
"Arbre":
- Rayon: Entre 3 et 5m
- Hauteur 500m
Caractéristiques du cylindre de type
"Lampadaire":
- Rayon: 1m
- Hauteur: 500m
Recherche des points LiDAR 3D du type voulu (classe) contenus dans le cylindre
Extraction des coordonnées de ces points dans un fichier texte
Insertion des coordonnées du nuage de points dans un fichier Excel dédié au calcul de
la modélisation souhaitée
Calcul de la hauteur de l'objet considéré:
Altitude du sommet de la modélisation - Altitude moyenne des points
LiDAR (MNT) =
Hauteur H de l'objet considéré
Implémentation de la valeur H de la hauteur de l'objet dans la couche d'information
voulue du modèle MD.01-MO-CH
Fig. 53 : Démarche conceptuelle d'extraction de la hauteur H
La manipulation a été effectuée avec le logiciel Microstation (http://www.bentley.com/frFR/Products/Microstation/) de la firme Bentley et son module de traitement photogrammétrique,
Terrascan (http://www.terrascan.com/). Il est clair qu'en cas d'utilisation de programmes différents,
la manipulation peut sensiblement varier. Néanmoins, le processus de traitement reste aisément
transposable dans n'importe quel logiciel analogue de traitement.
7.2.1.3.1. Conditions d'application des méthodes
Plusieurs conditions doivent être remplies de manière à pouvoir détecter la hauteur des arbres et
lampadaires :
Page 65
•
•
•
•
La sélection par cylindre doit isoler l'ensemble des points laser relatifs à chaque objet.
Même si quelques points manquants ne changent pas fondamentalement le calcul des
valeurs de hauteur, il est toutefois nécessaire de vérifier visuellement pour chaque
cylindre que cette condition est respectée.
Le cas inverse, le cylindre de sélection ne doit pas englober des points provenant
d'autres objets de même type, placés de manière très rapprochée. Pour contrer ce
risque, le recoupement de cylindres n'est pas admis. De cette manière, même si
certaines branches d'arbres voisins sont entremêlées, la limitation du rayon pour que les
deux cylindres soient tangents suffit.
Des données laser doivent être présentes au niveau de chaque objet. Cette
problématique n'affecte que les lampadaires qui, n'ayant pas une grande surface,
manquent parfois de points laser. Ce problème ne peut être résolu que de deux
manières : par levé complémentaire terrestre, ou en admettant que les modèles de
lampadaires au sein d'une même rue soient identiques.
Comme déjà relevé précédemment, les données doivent être classées correctement.
Les résultats seront en effet faussés par un nombre important d'erreurs.
7.2.1.3.2. Automatisation des procéssus
La part d'automatisation du procédé d'acquisition de la hauteur des objets ponctuels élaborée par
l'HEIG-VD est relativement faible. Même si le travail à fournir est relativement réduit et simple,
l'opérateur est sollicité à chaque phase de la méthodologie. Grâce à la simplicité du procédé, ce
travail pourrait être confié à une personne ayant peu de notions en DAO.
Cette étude n'avait pas pour but l'obtention d'un produit fini, mais plutôt l'évaluation de la faisabilité
du procédé. Néanmoins, un travail plus approfondi, principalement au niveau de l'automatisation
des successions de routines, diminuerait considérablement le travail de l'opérateur.
7.2.1.3.3. Précision et fiabilité des procédés
La précision de la détection de hauteur dépend entièrement de celles des données de la
mensuration officielle et du levé LiDAR. Aux vues de la qualité des données disponibles sur la zone
pilote, le processus de modélisation des objets permet d'assurer une précision élevée.
La précision planimétrique du procédé est identique à la précision des données de la mensuration
officielle. La précision altimétrique du procédé sera fonction de la précision altimétrique du levé
LiDAR, c'est-à-dire environ 15cm.
La fiabilité des données collectées est étroitement liée à la densité de points LiDAR à disposition
par objet. Pour les arbres, la fiabilité est excellente puisque l'on dispose d'un grand nombre de
points pour les représenter. Le cas des lampadaires est plus délicat puisque leur surface n’est
couverte que de peu, voir pas, de données laser. La fiabilité du procédé dans ce cas est donc
faible.
7.2.1.3.4. Améliorations possibles
La principale amélioration possible serait l'automatisation de ces procédures de traitements. En
effet, un développement spécifique, intégrant les différentes étapes définies au cours de cette
étude, permettrait l'acquisition rapide et peu onéreuse de la hauteur des objets ponctuels dans le
Page 66
but d'intégrer cet attribut supplémentaire aux données de la MO.
7.2.1.4.
Autres méthodes
La procédure de traitements des données laser définie par les étudiants de l'École d'Yverdon
permet d'extraire une information précise de hauteur au niveau de chaque objet ponctuel.
Cependant d'autres méthodes auraient pu également permettre d'extraire une information fiable de
hauteur.
La première serait de récupérer le nuage de points de chaque objet puis d'analyser la distribution
des valeurs Z de ces points laser. Un filtre simple de ces valeurs permettrait de supprimer les
valeurs aberrantes et d'extraire une valeur H.
Concernant les lampadaires du canton de Genève, ces derniers sont gérés par les Services
Industriels de Genève. Cette gestion sous-entend logiquement que le modèle de chaque
lampadaire est connu des SIG. La récupération des caractéristiques techniques des fabricants, dont
notamment la hauteur exacte des lampadaires, serait donc envisageable.
7.2.1.5.
Visualisation
La création d'une couche Shape 3D de type point permet de représenter les arbres et les
lampadaires dans une scène 3D en utilisant les bibliothèques d'objets 3D. La hauteur récupérée au
cours de cette étude pourra ainsi être affectée individuellement à chaque objet.
Fig. 53 : Scène 3D des arbres, lampadaires, bâtiments ponts et orthophotos
Vue sur la passerelle de l'île depuis la rue de Hollande (à gauche) et place de la Fusterie (à droite)
Fig. 54 : Vue sur les platanes et les
lampadaires du quai de la poste et de la place
de l'île (effet brouillard)
Page 67
7.2.2.
Les antennes de téléphonie mobile
Les antennes remarquables sur la zone pilote de Genève correspondent à des antennes de
téléphonie mobile. Ces antennes sont installées et gérées par différents opérateurs téléphoniques
tels que Swisscom ou Sunrise. Cependant, les émissions de rayonnements non ionisants dans
l'environnement de ces dernières sont contrôlées par l'Etat de Genève. Ces informations sont
contenues dans des rapports remis par les opérateurs.
7.2.2.1.
Les données
7.2.2.1.1. Données géographiques disponibles
Le Service cantonal de la protection contre le
bruit et les rayonnements non ionisants de l'Etat
de Genève est responsable de centraliser et de
diffuser ces informations. L'administration de ces
données, relatives aux rayonnements non
ionisants, est gérée au travers d'une couche
géographique. Cette couche, appelée le
"Cadastre des antennes de téléphonie mobile",
localise avec précision l'emplacement des mâts,
supportant les antennes, sur l'ensemble du
canton.
345 mâts d'antennes sont géoréférencés dans
cette couche. La majorité d'entre eux est située
sur des bâtiments. Seules quelques antennes
sont montées sur des mâts indépendants et
aucune d'entre elles ne se trouve en centre ville.
La zone pilote comprend 3 mâts d'antenne,
construits sur des bâtiments.
Fig. 55 : Antennes de téléphonie mobile à Genève
En plus de la localisation précise des antennes, des informations complémentaires sont disponibles
sous forme attributaire tels que le nombre d'antennes ou la puissance maximum rayonnée. Une
information de hauteur des antennes des sites est également disponible. Cette information indique
cependant une hauteur moyenne à partir du sol. Elle n'est que très approximative et ne peut être
utilisée dans le cadre de ce projet.
7.2.2.1.2. Données complémentaires
Lors d'une demande de permis de construire, les opérateurs de téléphonie mobile doivent faire
réaliser auprès d'un bureau d'ingénieur, une documentation technique de l'ouvrage. Cette
documentation contient notamment des plans de situation de l'installation sur le bâtiment et des
plans en coupe détaillant ses dimensions et caractéristiques techniques.
Ces plans sont conservés par le Service cantonal de la protection contre le bruit et les
rayonnements non ionisants. Les informations sur la hauteur et la forme générale de chaque
antenne sont donc disponibles. Ces dernières ont été récupérées pour les 3 antennes présentes sur
la zone pilote.
Page 68
Fig. 56 : Perspective de l'antenne au 15 rue de la Confédération
(extrait du rapport pour le permis de construire)
7.2.2.2.
Modélisation
Une première analyse des documents techniques a montré que seul un mât d'antenne sur trois
pouvait être modélisé. En effet, l'un des deux autres a été récemment démantelé alors que le
troisième, situé sur le bâtiment de la poste, au 11 rue du Stand, a été construit, non pas sur, mais
sous la toiture. Ce dernier mât, supportant de multiples antennes, est totalement masqué.
Antennes masquées
Fig. 57 : Extrait du rapport réalisé pour la construction des antennes du 11 rue du Stand
7.2.2.2.1. Procédure de modélisation
Le processus de modélisation des antennes est relativement simple. Il consiste d'une part à
transformer les données de la couche "Cadastre des antennes de téléphonie mobile" en couche de
points 3D. L'altitude de ces points devra correspondre à l'altitude de la toiture des bâtiments ou à
Page 69
l'altitude du sol dans le cas des antennes montées sur des mâts indépendants.
La deuxième étape consistera à saisir simplement les valeurs de hauteur, récupérées dans les
plans architectes, en tant que données attributaires de la couche 3D.
Fig. 58 : Extrait des plans réalisés au 15 rue
de la Confédération
Le traitement suivant a été réalisé à l'aide du module Workbench du logiciel FME.
Cadastre des antennes de
téléphonie mobile
(Modèle numérique de surface)
Points bruts du MNS
Sélection à partir des données du cadastre
des points MNS dans un rayon de 1.5 mètres
Sélection du point MNS minimum et intégration de
sa valeur Z aux données cadastrales
Création d'une couche 3D des antennes
Plans architectes
Récupération de la
hauteur des mâts et saisie
dans la couche cadastrale
Couche cadastrale 3D des antennes + attribut "hauteur"
Fig. 59 : Processus de création des points 3D et de saisie de l'attribut hauteur
Page 70
7.2.2.2.2. Visualisation dans ArcScene
Tout comme les arbres ou les lampadaires, les points shape 3D, associés à la valeur attributaire de
hauteur, suffiront à représenter les antennes dans une scène 3D, avec une échelle précise.
Fig. 60 : Scène 3D représentant l'antenne de téléphonie située rue de la Confédération
7.3.
Les objets surfaciques
7.3.1.
Les escaliers
Parmi les classes d'objets présentes sur la zone
pilote, les escaliers ont été considérés comme objets
surfaciques. Le but de cette étude est d’analyser la
possibilité d'intégrer (semi)-automatiquement la
troisième dimension dans une couche "escalier" à
partir des données de la Mensuration Officielle et des
données LiDAR.
La zone d'étude contient 42 escaliers.
Fig. 61 : Escaliers de la zone pilote
Page 71
7.3.1.1.
Généralités
7.3.1.1.1. Caractéristiques générales
Afin d'automatiser les modélisations des escaliers, les caractéristiques d'un escalier ont dû être
définies préalablement. Elles sont les suivantes :
•
•
•
•
Largeur et longueur au sol (données de la MO)
Nombre de marches (indirectement donné par la MO)
Sens de l’escalier ou, autrement dit, la direction montante de l’escalier (donné par les levés
LiDAR ou par l’opérateur).
La hauteur de chaque marche (donnée par les levés LIDAR)
Plusieurs autres paramètres doivent être définis pour automatiser le processus. Les hypothèses
suivantes ont dû être considérées :
•
•
Les marches sont horizontales
La hauteur des marches est régulière pour un escalier donné.
Les escaliers sont souvent, de part leur fonction, proche d’un mur ou d’une façade et, de par ce fait,
dans une zone d’ombre du LIDAR.
7.3.1.1.2. Modèle de données 3D
Dans le cadre de ce travail, l'ensemble des marches d'un escalier n'a pas été modélisé comme une
seule structure. Les marches ont en effet été modélisées indépendamment les unes des autres.
Les objets surfaciques se modélisent sous forme de polygone. L'intégration de la troisième
dimension au niveau de chaque marche pouvait cependant se faire de diverses manières :
•
•
soit une marche était modélisée sous la forme de polygone 3D, c'est-à-dire de Shape 3D de
type polygone. Les coordonnées X, Y et Z de chaque sommet du polygone sont alors
stockées.
soit, lorsque l'objet surfacique est horizontal, le modèle 3D peut être un Shape 2D de type
polygone avec un attribut "altitude".
7.3.1.1.3. Analyse des données LiDAR
Les levés LiDAR du canton sont très denses puisqu’il y a jusqu'à 7
points/m2, avec en moyenne 3 points/m2. Les points sont triés en classe
(sol, bâtiment, végétation, …). Cette classification est indispensable
pour pouvoir effectuer un traitement aussi bien manuel que (semi)automatique. Une faute dans la classification engendre directement une
mauvaise modélisation.
Fig. 62 : Densité rencontrée sur un escalier de moyenne importance
Page 72
Une statistique de la couverture LiDAR des 42 escaliers donne les résultats suivants :
•
•
•
•
Pas de données ou données insuffisantes (zone d’ombre du scannage) : 21 escaliers.
Escalier suspendu avec points dessus et dessous les marches (nécessite un filtrage) : 1
escalier.
Données insuffisantes pour un traitement automatique et fiabilité faible (incohérence, très
peu de points) : 8 escaliers.
A priori, bon pour un traitement automatique : 12 seulement.
Une analyse de ces valeurs statistiques fait remarquer que la moitié des escaliers n’ont aucune
donnée. A noter que dans cette moitié, ce sont principalement des escaliers en bord de façades,
donc des escaliers de moindre importance.
Ces statistiques montrent également que seulement un tiers des objets sont automatisables.
7.3.1.1.3.1.
Limites des données LiDAR
Parmi les escaliers contenant assez de points, l'analyse des données LiDAR a permis de mettre en
évidence quelques problèmes. Les exemples suivants de deux escaliers de la rue de la Corraterie,
illustrent les limites des données LiDAR.
Ce premier exemple montre, grâce à une vue de profil le long d'un escalier, un écart important
entre les valeurs LiDAR :
Surface : 8m2
Nombre de points : 35
Densité : 4pts/m2
0.7m
Fig. 63 : Vue en situation et vue de profil avec démarcation des marches
Cet écart est probablement dû à un objet qui se trouve en dessus de l’escalier qui n’a pas pu être
filtré (main courante ou autre).
L’exemple suivant est un peu moins perturbé. Toutefois il est toujours difficile de délimiter vraiment
les marches grâce aux points laser.
Surface : 4m2
Nombre de points : 9
Densité : 2 pts/m2
Page 73
Difficile, même pour un opérateur
de définir des marches régulières
Fig. 64 : Vue en situation et vue de profil
La précision planimétrique ne suffit souvent pas à définir la hauteur d’une marche surtout lorsqu’il y
a peu de points. En effet on ne sait pas si le point se trouve sur le plat de la marche ou alors sur le
pan vertical.
Grâce à cette analyse il est possible d’affirmer que pour modéliser des escaliers de petite taille il
n’est pas raisonnable de vouloir utiliser les levés LiDAR. Seuls les escaliers d’une certaine
importance pourront être modélisés en utilisant les données laser.
L’importance d’un escalier peut être définie par son volume. Le volume est calculé en multipliant la
surface de la base et la hauteur puis en le divisant par deux. D’après l’échantillonnage de la zone
pilote, il est raisonnable de dire qu’un escalier de moins de 50 m3 n’est pas assez important pour
être modélisé.
Dans la zone pilote, quatre escaliers répondant à ce critère ont été trouvés.
Fig. 65 : Escaliers importants de la zone
Tous les escaliers importants de la zone ont une excellente couverture de points LIDAR, ce qui
devrait être normalement le cas dans toute la ville, mis a part pour des escaliers couverts.
Page 74
7.3.1.1.4. Les données de la mensuration officielle
Les escaliers font partie de la couche objets divers. Les objets de cette couche sont gérés en tant
qu'éléments linéaires. Les marches des escaliers ne sont donc pas dessinées en tant qu’objets
mais plutôt comme assemblages de traits qui n’ont aucun lien entre eux. Seul, l'attribut "GENRE",
décrivant les différents objets présents dans la couche "objets divers" permet de filtrer les lignes
modélisant les escaliers.
Le levé in situ des objets de la couche "objets divers" n'a pas été normalisé. Pour certains escaliers,
les limites exactes de chaque marche ont été levées. Cependant, pour d'autres, une mesure des
quatre angles de l'ensemble de l'escalier puis une simple division de la longueur par le nombre de
marche à permis d'obtenir la distance qui les sépare. Cette dernière méthode peut engendrer des
différences entre la réalité et la modélisation si les marches ne sont pas régulières.
Aucune règle de topologie n'a été appliquée lors de la digitalisation de cette couche. Cette dernière
présente donc de nombreuses erreurs de digitalisation. Des erreurs de classement des objets
(valeur de l'attribut "GENRE") ont également été observées.
Au vu du nombre d'erreurs présentes dans la couche "Objets divers" (absence de règles
topologiques, erreurs de classement), certaines classes d'entités sont actuellement retraitées par la
Direction Cantonale de la Mensuration Officielle afin d'être gérées dans des couches séparées.
Un simple filtre des objets de la couche "objets divers" avec l'attribut "GENRE" ne permettait donc
pas de mettre en place directement un processus de modélisation automatique. Une procédure de
traitement a dû être élaborée afin d'isoler, corriger puis transformer les objets délimitant les marches
d'escalier.
Cette première phase de traitement devait permettre d'obtenir une couche Shape 2D de type
polygone des escaliers de la zone pilote.
7.3.1.2.
Correction des données de la MO
Les traitements, visant à filtrer, corriger puis transformer les objets lignes des escaliers présents
dans la couche "objets divers", ont été effectués à l'aide du module WorkBench du logiciel FME
(SAFE).
Fig. 66 : Modèle de traitement défini sous le module WorkBench d'FME
Page 75
Le processus ci-dessus effectue dans l'ordre les traitements suivants :
•
•
Ouverture des objets de la couche "Objets divers"
Filtrage des attributs
- GENRE = 9 (escaliers importants)
- GENRE = 10 (escaliers importants, marches)
- GENRE = 3 (autres corps de bâtiments)
Les lignes délimitant les escaliers sont classées parmi les genres cités ci-dessus.
Fig. 67 : Extrait de la couche "Objets divers"
Genre 3 = marron, genre 9 = rose, genre 10 = vert
•
•
•
Étirement de 5 cm des objets lignes
L'allongement permet de corriger les erreurs de topologie en supprimant les trous entre les
lignes supposées s'intersecter
Segmentation des lignes au niveau de chaque intersection
Génération de polygone à partir des lignes
Les lignes délimitant chaque marche d’escalier sont regroupées pour former un objet
surfacique de type polygone
A l'issu de ce processus de traitements, certaines aberrations
subsistaient au niveau des escaliers s'appuyant sur des
façades de bâtiments. En effet, dans la couche des "Objets
divers", ces marches ne sont pas constituées de 4 lignes mais
seulement de 3 (la couche MO des bâtiments représentant la
fermeture de ces marches). Une édition manuelle
complémentaire a donc été nécessaire afin de fermer les
marches des escaliers accolés aux bâtiments.
Fig. 68 : Fermeture des marches avec le vecteur
de la couche des bâtiments hors-sol de la MO (en bleu)
Ce travail, indispensable à tout traitement par intersection avec les LiDAR, est conséquent. Le
temps et le coût alloués à cette étape préparatoire ne pourront pas être négligés lors de la
modélisation, à grande échelle, d'objet surfacique.
7.3.1.3.
Modélisation
Plusieurs procédures de modélisation ont été élaborées au cours de cette étude pilote. Les deux
premières ont été réalisées par Cyril Muller, collaborateur scientifique à l'École d'Ingénierie à
Yverdon (HEIG-VD) alors que la dernière totalement automatisée utilise les fonctionnalités du
logiciel FME de SAFE.
Page 76
7.3.1.3.1. HEIG-VD
Les procédures de traitement élaborées au cours de ce travail sont indépendantes des solutions
logicielles utilisées à l'École d' Yverdon. Les manipulations présentées ci-dessous sont facilement
programmables dans un autre langage.
Les processus ont néanmoins été testés à l'aide des outils suivants :
•
•
La plateforme Microstation V8 de la firme Bentley a été utilisée pour effectuer toutes les
opérations
La modélisation et la visualisation des objets ont été réalisées avec le module Terra Scan de
la firme TerraSolid Corp (application métier pour Microstation).
7.3.1.3.1.1.
La modélisation marche par marche
7.3.1.3.1.1.1. Principe
Le but est de modéliser les escaliers en déplaçant les polygones
des marches à l’altitude réelle grâce aux points LIDAR. Cette
opération est très facilement réalisable grâce à un outil de Terra
Scan servant normalement à draper la surface d’un toit ou d’un
pont sur les points LIDAR. Il sélectionne tous les points qui se
trouvent en dessus du polygone puis la marche est translatée à
l’altitude calculée.
Fig. 69 : Outils Terra Scan de drapage de surface
Cet outil permet le choix de la classe de points sur laquelle doit être drapé le polygone, ce qui
permet d'ignorer les points se trouvant sur d’autres objets (arbre, avant-toit,…). L'outil permet
également de choisir un mode calcul pour la hauteur de surface : le plus bas, le plus haut, la
moyenne ou la médiane des points LiDAR. Les deux autres options (turn clockwise et adjust to
orthogonal) ne sont pas utiles dans ce cas.
Le type d’élévation choisi a été la médiane car elle permet de moins tenir compte des points
parasites et ainsi être une méthode plus robuste.
7.3.1.3.1.1.2. Exemples de résultat
Le résultat de l'escalier présenté ci-contre est
excellent. La modélisation prend moins d’une
minute. Les marches sont régulières entre 13
et 19 cm ce qui est une bonne cohérence
pour des données laser.
Fig. 70 : Escalier circulaire de la rue de la Cité (50m3)
Page 77
Pour l'escalier du quai Turrettini, le résultat est moins optimal. Les marches sont moins régulières,
elles sont hautes sur le sommet de l’escalier puis s’aplatissent sur le bas.
Fig. 71 : Escalier du quai Turrettini (50m3)
L'analyse du profil montre que l'escalier n'est pas régulier ou alors qu'il y a un décalage entre les
données de la MO et le LiDAR. Les figures ci-dessous illustrent ce décalage.
0.6 m
0.8 m
4m
Fig. 71 : Escalier du quai Turrettini
Vue dans Microstation du même escalier (à gauche) et
Vue en profil avec la première et la dernière marche extrudées (à droite)
Le troisième exemple est un escalier important, une vingtaine de marches, mais qui est moins large
et dont on ne dispose pas de points sur toutes les marches. Il y a donc des lacunes. De plus la
modélisation n’est pas très bonne puisque les marches ne sont pas régulières. Une visite sur le
terrain a pourtant prouvé le contraire.
Fig. 72 : Escalier de la place Bémont (70m3)
Vue oblique 8 (à gauche) et vue en plan (à droite)
Page 78
Le dernier exemple traité est le cas de l’escalier suspendu de la promenade des Lavandières (cf.
figure 73). Pour cet objet aucun traitement automatique réaliste n’est possible car les points au sol
et la rambarde perturbent le positionnement des marches. Cet exemple accumule l'ensemble des
contraintes :
•
•
•
Densité de points hétérogène de 0 a 7pts/m2
Plateforme intermédiaire
Points sur la main courante dans la même classe que l’escalier
Points sous l’escalier
Fig. 73 : Escalier de la promenade des Lavandières
7.3.1.3.1.1.3. Conclusion
Cette méthode fonctionne très bien pour des escaliers larges où une dizaine de points sont
présents sur chaque marche. L'exemple de la place Bémont et de la promenade des Lavandières
montre néanmoins la limite de la technique lorsque l’escalier n’est pas assez large. Il n'y a donc
plus assez de points par marche. Une solution alternative a dû donc être étudiée.
L’escalier du quai Turrettini soulève également la question de savoir si la modélisation doit être le
reflet de la réalité ou une vision schématisée de la réalité (marches régulières).
7.3.1.3.1.2.
La modélisation globale de l'escalier
La méthode précédente traite les escaliers marche par marche mais il est intéressant de prendre
l’escalier dans son ensemble pour pouvoir bénéficier de tous les points mesurés et créer un escalier
régulier. L’avantage d’une telle méthode est de pouvoir interpoler ou d’extrapoler l’altitude de
marches qui ne sont pas couvertes par des données laser.
Un outil courant des logiciels de traitement des données LIDAR s’avère
très intéressant dans cette problématique. Il s’agit de la fonction de
drapage altimétrique d’une ligne, selon plusieurs paramètres, sur les
points laser sans déplacement planimétrique. Terra Scan offre cet outil
similaire qui se nomme « drape Linear Element ».
Fig. 74 : Fonction Drape Linear Element
Page 79
Plusieurs options doivent être définies :
•
•
•
•
•
Runs along : définit le type de surface sur lequel il faut draper la ligne pour ce cas « Juncture
of surface », la fonction calcule une sorte de droite de régression
From Class : définit la classe de points à utiliser
Offset : définit la demi-largeur dans laquelle la fonction utilise les points
Smoothen Z : n’est pas intéressant pour cette application
Thin : permet de définir le niveau de détails de la ligne qui sera drapée.
Accuracy :0.5m
Accuracy : 0.1m
Fig. 75 : Exemple de drapage d’un axe d’escalier
La modélisation se passe de manière suivante :
1/
2/
3/
4/
5/
6/
Délimitation de l'axe de l'escalier, la direction ainsi que la demi-largeur
Paramétrer la valeur "Thin" pour n'avoir que deux sommets pour toute la rampe
Contrôler et analyser les écarts des points par rapport à la ligne calculée
D'après l'altitude du premier et du dernier sommet, calculer la hauteur d'une marche
Sélectionner les marches qui interceptent l'axe selon le sens de l'escalier et translater les
polygones à l'altitude calculée.
Modélisation de l'escalier
Remarque : à la vue des expériences réalisées, il est préférable de traiter les escaliers par rampe,
car il est difficile de modéliser les plateformes intermédiaires.
7.3.1.3.1.3.
Synthèse des méthodes et recommandations
Voici un tableau récapitulatif des méthodes :
Opérations
Travail préparatoire
Traitement de plateformes
entre rangée d’escaliers
Interpolation ou
extrapolation de l’altitude
des marches
Robustesse de la méthode
(capacité d’éliminer les
fautes)
Programmation dans un
logiciel indépendant
Export d’attributs pour analyse
ou recherche
Modélisation pour un rendu 3d
Fiabilité
Modélisation marche par
marche
Saisie des marches
comme polygone
Oui
Modélisation globale de l’escalier
Impossible
Oui
faible
Oui
élevée (moyenne lorsque des mains
courantes importantes sont
présentes)
Oui
Oui
Oui
Oui
Assurée par l’opérateur
Oui
Assurée par l’opérateur
Saisie de marches comme polygone +
axe des escaliers et le sens
Difficile
Page 80
La première méthode est plus facile à programmer et demande moins de travail préparatoire. Elle
permet de modéliser des escaliers dont la hauteur des marches ne serait pas régulière. Par contre,
une telle démarche ne permet pas de combler les lacunes du laser sur une marche.
La deuxième méthode peut interpoler ou extrapoler des données lacunaires. Cette méthode est
donc très intéressante pour modéliser des escaliers considérés comme réguliers.
7.3.1.3.2. FME
Le module WorkBench du logiciel FME offre de nombreuses fonctionnalités pour sélectionner,
filtrer, intersecter ou transformer divers types d'entités géographiques. Cette solution a donc été
testée pour élaborer un processus de modélisation 3D des escaliers par traitement automatique des
données LiDAR.
7.3.1.3.2.1.
Processus de traitement
La procédure de traitement a été définie comme suit :
1/
2/
3/
4/
5/
Chargement des points LiDAR et de la couche polygone des marches d'escalier
Calcul de la surface pour chaque polygone et filtre des polygones de faible surface
Intersection des points LiDAR MNS avec les polygones des marches pour récupérer
l'identifiant Id_marche
Filtre pour ne conserver que les points MNS qui superposent les marches (points MNS avec
Id_marche <> null)
Création d'une zone tampon négative de 3 cm sur la couche polygone afin de limiter les
erreurs au niveau des ruptures de pente
Fig. 76 : Valeurs erronées au niveau d'une ligne de
rupture de pente.
Données LiDAR de la marche supérieure en vert et de la
marche inférieure en rouge.
6/
7/
8/
9/
10/
Filtre des points LiDAR situé au niveau de la zone tampon pour supprimer les données en
bordure de marche
Création d'une liste de points LiDAR pour chaque marche
Récupération, au niveau de chaque marche, des valeurs Zmax et Zmin correspondant à la
hauteur du point LiDAR la plus haute et la plus basse
Calcul du Z delta (différence entre Zmax et Zmin)
Jointure des valeurs Zmax, Zmin, Z delta et Count (nombre de points par marche) à chaque
polygone de la couche des escaliers
La couche de type polygone résultante possède les attributs suivants :
Shape
Polygon
Object_ID
1
Count
9
Z_min
389.95
Z_max
390.03
Z_delta
0.079
Page 81
Les attributs Count et Z_delta sont des indices de fiabilité du calcul de hauteur. En effet, la hauteur
d'une marche sera d'autant plus précise que la valeur Count sera élevée ou que la valeur Z_delta
sera faible.
Fig. 77 : Modèle de traitement Workbench
7.3.1.3.3. Visualisation
Une représentation graphique des résultats a démontré que la valeur Z_min correspondait
généralement à la hauteur exacte de la marche. La valeur Z_max, quant à elle, indique dans
plusieurs cas des valeurs aberrantes. Elles correspondent alors à la hauteur de la main courante ou
encore à des points LiDAR mal classés (point laser sur des arbres surplombant l'escalier ou sur des
avant-toits par exemple).
Fig. 78 : Escalier de la place Bémont (en haut) et du parvis du Temple, place de la Fusterie (en bas)
Hauteur de base = Z_max (à gauche)
Hauteur de base = Z_min (à droite)
Page 82
Malgré l'utilisation de la valeur Z_min comme hauteur de
base, des aberrations peuvent subvenir au niveau des
escaliers de faible superficie. Dans l'exemple ci-dessous,
on remarque que 2 marches sont modélisées à hauteur
du toit du bâtiment. Aucune donnée LiDAR,
correspondant à la hauteur réelle de l'escalier, n'était
donc disponible.
Fig. 79 : Escalier dans une cour intérieure
Hauteur de base = Z_min
L'exemple suivant, modélisant un escalier complet au niveau de l'avant-toit d'un bâtiment permet de
mettre en évidence les limites des données LiDAR pour modéliser les escaliers en zone urbaine
dense. L'escalier en question, situé entièrement sous l'avant-toit du bâtiment, n'a donc aucune
donnée laser associée.
Fig. 80 : Escalier secondaire, rue Bémont
Hauteur de base = Z_min
Le processus de modélisation donne toutefois des résultats convenables au niveau des escaliers
couverts par des données laser. Les exemples ci-dessous démontrent le potentiel de la procédure
de traitement automatique.
Fig. 81 : Escaliers de la place Bémont (en haut)
et du quai Turrettini (à gauche)
Page 83
La comparaison du processus de traitement marche par marche, réalisé par l'HEIG-VD, et le
traitement FME donne des résultats comparables. Le premier ne supprimait pas les valeurs limites
et la hauteur des marches correspondait à la valeur médiane des points Laser. La deuxième, avec
FME, supprime les données limites par buffer inverse et associe, comme hauteur de marche, la
valeur minimum des points LiDAR.
Fig. 82 : Escalier circulaire de la rue de la Cité (50m3) modélisé
par traitement FME (à gauche) et TerraSolid (à droite)
7.3.1.4.
Conclusion
A la vue des différents processus de traitements présentés ci-dessous, l'utilisation de données
LiDAR pour modéliser les escaliers ne s'est pas avérée optimale. En effet, les escaliers étant, de
part leur fonction, proches des murs ou façades, ils se situent souvent dans des zones d'ombre
LiDAR.
Une modélisation 3D précise des escaliers nécessiterait donc d'effectuer des levés terrain
complémentaires.
7.4.
Les surfaces
Dans une vue en plan (2D), représenter le relief d'une surface n'a jamais été chose aisée. La
délimitation d'une surface en utilisant uniquement des données vectorielles, tel qu'un polygone, ne
permet pas de fournir une information sur sa géométrie. La représentation de la forme générale
nécessite, en effet, l'utilisation en parallèle de données raster et plus précisément de modèles
numériques d'altitude.
La représentation de MNT ou de MNS par variation de couleur en fonction des valeurs d'altitude
permet de représenter un relief en 2 dimensions. Parallèlement plusieurs produits dérivés de ces
données d'altitude existent. Le relief ombré, simulant la présence d'une source lumineuse et
générant, au sol, les ombres résultantes, permet typiquement de simuler le relief d'une surface. Des
courbes de niveau peuvent également être générées à partir de modèles numériques de terrain.
L'espacement de ces dernières permet alors de représenter, en mode plan, le relief d'une surface.
Aux vues du nombre de produits dérivés permettant de fournir une information sur le relief d'une
surface, l'intégration de la troisième dimension dans les surfaces et plus précisément la
représentation tridimensionnelle de ces dernières est donc d'un intérêt notable. L'utilisateur n'aura,
en effet, plus besoin d'utiliser les produits dérivés des MNA car le relief pourra être directement
perçu à l'aide des outils de navigation en 3D.
Page 84
7.4.1.
Les modèles 3D de surface
Tout comme le mode plan, la représentation d'une surface en 3 dimensions peut se faire de
diverses manières. Trois types de représentation tridimensionnelle de surface ont été discernés.
7.4.1.1.
Courbes de niveau 3D
La plupart des outils d'analyse 3D permet de générer des courbes de niveau à partir de modèles
numériques d'altitude. La génération des courbes de niveau sur la zone pilote a pu être réalisée à
l'aide de l'extension 3D analyst de la suite logicielle ArcGIS d'ESRI.
Étant donné que l'altitude de chaque courbe, représentée par un objet ligne, est constante, deux
modèles 3D des courbes de niveau pouvaient donc être possibles. Les objets de la couche
"Courbes de niveau" pouvaient être :
•
•
un Shape 2D de type ligne avec un attribut "altitude"
un Shape 3D avec, pour chaque sommet, une coordonnée Z
Les exemples ci-dessous représentent des courbes de niveau à 0.5 mètre au niveau de la zone
pilote. Ces dernières ont été générées à partir du modèle numérique de terrain.
Fig. 83 : Représentation des courbes de
niveau au niveau de la zone pilote
Vue générale (à droite)
Pente de la vieille ville (en bas à gauche)
Quai de la poste (en bas à droite)
Ce mode de représentation comporte cependant de nombreux inconvénients. Tout d'abord, cette
technique ne permet pas de représenter de façon régulière la forme du terrain. La représentation se
fait par seuil, correspondant à la différence entre deux courbes de niveau. De plus, la hauteur d'un
point, situé entre deux seuils, ne peut être connue avec précision. L'utilisateur devra rechercher
visuellement quelle est la courbe de niveau la plus proche. Seule une hauteur approximative ne
pourra être déterminée. La précision de cette valeur dépendra à nouveau de la valeur seuil
Page 85
séparant deux courbes (0.5 mètre pour les exemples ci-dessus).
Aux vues des limites de cette technique, telle que la discontinuité des données, la représentation
par courbes de niveau pour de petites surfaces ne peut être envisagée.
7.4.1.2.
Représentation des surfaces à partir d'un MNA raster
La représentation 3D du terrain peut se faire en utilisant directement des modèles numériques
d'altitude. Un modèle numérique de terrain peut par exemple être affiché directement en 3
dimensions dans une scène 3D. La base de hauteur du modèle correspondra alors à la valeur de
chaque pixel de l'image.
Les modèles numériques d'altitude peuvent également être utilisés comme hauteur de base pour
d'autres couches géographiques. Les valeurs d'un MNT peuvent être affectées à des orthophotos,
par exemple, ces dernière sont alors "mappées" sur le modèle de terrain.
La qualité du rendu 3D d'une surface dépendra donc directement des valeurs du MNA. Le modèle
numérique de terrain est généralement le plus utilisé. Ce dernier étant généré par épuration des
données LiDAR de surface, la qualité du MNT dépendra donc directement de ce processus.
Fig. 84 : Exemple d'une mauvaise épuration des données
LiDAR au niveau des ponts de l'île
Couche des objets divers (en jaune) superposée au MNT à
1 mètre (variation de la couleur en fonction de l'altitude)
Le MNT à 1 mètre disponible sur la zone pilote contient quelques aberrations dues à une mauvaise
épuration des données laser de surface. L'image ci-dessus, représentant le MNT au niveau des
ponts de l'île, permet d'observer un exemple de ces aberrations. Sur ce dernier, les points LiDAR au
niveau des ponts n'ont été que partiellement supprimés.
En plus de ce dernier point, cette technique a
ses limites. Basées sur des données Raster,
les valeurs de hauteur sont d'une part
moyennées sur la taille d'un pixel et d’autre
part, l'utilisation d'une MNA pour modéliser
une surface spécifique (délimitée par un
polygone) pose problème. En effet, les
bordures d'une surface de type polygone ne
coïncideront généralement pas à la grille
d'une image raster. Les résultats sont donc
généralement en dents de scie (cf. figure 85).
Fig. 85 : Découpage d'un MNT à partir de la couche vectorielle "Couverture du sol" délimitant la chaussée
Page 86
7.4.1.3.
Génération d'un TIN
TIN est un acronyme pour Triangulated Irregular Network. Un TIN est une structure de données
vectorielles partitionnée dans un espace géographique en triangles continus et non superposés. Le
sommet de chaque triangle est un point 3D avec pour coordonnées X, Y et Z. L'ensemble de ces
sommets est connecté par des lignes formant des triangles.
Les TIN sont utilisés pour stocker et afficher des modèles
tridimensionnels de surface. Un tel modèle de données a
l'avantage de représenter le relief du sol en continu et avec
précision. De plus, les TIN peuvent être délimités à
l'intérieur d'une forme polygone. Les sommets du polygone
seront alors intégrer dans le TIN.
Ce modèle de données, optimisé pour la modélisation de surface, a été retenu pour cette étude.
Les démarches présentées dans ce chapitre aboutiront à la création d'un TIN.
7.4.2.
Modélisation du domaine routier
Les TIN pouvant être générés à l'intérieur d'une surface prédéfinie, une modélisation
tridimensionnelle précise du domaine routier a ainsi pu être réalisée. Deux méthodologies ont été
expérimentées. La première se base sur la couche Couverture du sol - Domaine routier, gérée par
le SITG. La seconde méthode, une approche conceptuelle réalisée par Cyril Muller de l'École
d'Ingénieur d'Yverdon, vise à calculer la pente de l'axe médian des routes.
7.4.2.1.
Intersection des données LiDAR avec les objets de la couverture du sol
Le processus de traitement vise à extraire les données LiDAR du domaine routier par intersection
avec les objets de la couverture du sol. Les données laser ainsi isolées permettront alors de
générer un TIN de la chaussée.
7.4.2.1.1. La couche "Couverture du sol - Domaine routier"
7.4.2.1.1.1.
Les niveaux
Les objets appartenant aux surfaces à revêtement dur sont gérés par la Direction Cantonale de la
Mensuration Officielle dans les couches appelées "Couverture du sol - Domaine routier". Ils sont
répartis dans 3 classes d'objets selon leur niveau par rapport au sol : la surface au-dessous du
niveau du sol, la surface au niveau du sol et la surface surélevée. Dans le cadre de cette étude, la
couche regroupant les objets de "surface au niveau du sol" a été principalement utilisée.
Au niveau de la limite Nord-Ouest de la zone pilote, la route quai Turrettini passe sous le pont de la
Coulouvrenière. La surface du pont de la Coulouvrenière au niveau de ce passage est surélevée.
Les objets délimitant la route et les trottoirs du pont, sur cette section, sont donc gérés dans la
couche Couverture du sol - Domaine routier Niveau 1.
Page 87
Un travail a été nécessaire au préalable pour intégrer, dans une seule couche, l'ensemble des
objets du domaine routier du niveau 0 et du niveau 1 qui était couvert par des données issues du
levé LiDAR aéroporté. Ce travail préliminaire a permis d'obtenir la couche de surface de la
couverture "Couverture du sol - Domaine routier" de la zone pilote.
Fig. 86 : Pont de la Coulouvrenière et quai Turrettini
Objets de la couverture du sol Niveau 0 (orange)
et Niveau 1 (bleu)
7.4.2.1.1.2.
Classes d'objets
Les infrastructures représentées dans la Couverture du sol - Domaine routier sont catégorisées en
9 classes d'objets distincts : la chaussée, les chemins, les espaces de stationnement, les îlots, les
parkings, les pistes cyclables, les sites pour transports en commun, les surfaces latérales et les
trottoirs.
La distinction des objets de la couverture du sol en 9 classes d'objets a permis d'affiner la
modélisation de la chaussée. Différentes catégories de surfaces ont ainsi pu être définies au niveau
de la zone pilote.
Les objets de la couche Couverture du sol - Domaine routier ont pu être répartis en 3 groupes
distincts :
•
Les routes, regroupant les objets de types
Chaussée
Espace de stationnement
Parking
Piste cyclable
Transport en commun
•
Les trottoirs, avec les objets
Trottoir
Chemin piéton
Surface latérale
•
Les îlots, pour les objets de type
Îlot
Fig. 87 : Superposition des groupes générés à partir des
objets de la couche "Couverture du sol"
avec les orthophotos
Routes : gris clair
Trottoirs : gris foncé
Îlots : orange
Page 88
7.4.2.1.2. Processus de traitement
Le processus de traitement a été réalisé à l'aide du logiciel ArcGIS Desktop et du logiciel FME
WorkBench.
7.4.2.1.2.1.
Modèle de traitement
Données LiDAR brutes
Couche "Couverture du sol Domaine routier" Niveau 0
Couche "Couverture du sol Domaine routier" Niveau 1
Création de la couche de surface du
domaine routier
Création de 3 groupes
Routes
Trottoirs
Îlots
Sélection des points LiDAR au niveau de chaque groupe
avec suppression des valeurs limites (en bordure)
par application buffer inverse de 25 cm
LiDAR "Routes"
LiDAR "Trottoirs"
LiDAR "Îlots"
Filtrage des points LiDAR :
Suppression des points classés en Végétation, Bâtiment et Autres
Génération d'une image raster (résolution 1 mètre) à partir des points
Lissage du raster
Filtre Médian
5x5
Filtre Minimum
11 x 11
Génération d'un fichier Shape point 3D à partir des raster
Génération d'un TIN à l'intérieur des polygones du domaine routier
TIN "Routes"
TIN "Trottoirs"
TIN "Îlots"
Fig. 88 : Processus de traitement pour générer les TIN du domaine routier
Page 89
7.4.2.1.2.2.
Détails du traitement
La définition de ces 3 groupes différenciant les objets du domaine routier a permis dans un premier
temps d'isoler, par intersection avec les données laser, trois jeux de données LiDAR distincts.
Chaque jeu de données laser a donc pu être traité individuellement aboutissant chacun à un TIN
spécifique.
Afin de supprimer les valeurs LiDAR limites (entre deux domaines routier différents), un buffer
inverse d'une valeur de 25 cm a été appliqué au préalable aux 3 groupes.
Chacun des trois lots de données LiDAR a tout d'abord été filtré en utilisant la classification
disponible au niveau de chaque point LiDAR. Les données laser classées en Végétation, Bâtiment
et Autres ont été supprimées. Seules les classes Sol et Pont ont été conservées.
La génération directe d'un TIN à partir des données LiDAR brutes a permis très rapidement de
mettre en évidence les limites de la technique de modélisation par TIN. Les variations d'altitude
entre des points LiDAR voisins, même de faibles amplitudes, sont directement visibles au niveau du
TIN. La variation d'orientation des triangles du TIN accentue alors l'aspect rugueux du terrain.
Fig. 89 : Génération d'un TIN à partir des données
LiDAR brutes "Routes"
Afin de réduire la rugosité du terrain et d'obtenir un résultat plus représentatif, un lissage des
données brutes a dû être réalisé. Pour se faire, les points bruts issus des trois lots ont été rasterisés
pour obtenir un modèle numérique de surface à 1 mètre des routes, des trottoirs et des îlots.
Afin de lisser les modèles de surface, plusieurs filtres ont été testés. Le filtre de type Médian, avec
une fenêtre de convolution de 5 par 5 a été retenu pour lisser le MNS des routes et des trottoirs. Par
contre, pour les îlots, de par leur faible surface tout d'abord, et donc un nombre plus faible de
données laser, mais également de part la présence importante d'objets de taille et de hauteur non
négligeables (par exemple les transformateurs ou les abris de bus), le filtre de type Médian s'est
avéré inadapté. Un filtre Minimum a alors été retenu pour lisser le MNS "îlots".
Les transformations détaillées ci-dessus ont été réalisées à l'aide des outils ArcToolBox d'ArcGIS
Desktop.
Une fois le lissage réalisé, les données raster ont pu être transformées à nouveau sous forme de
points vecteurs 3D. Le module Workbench de l'application FME a permis de réaliser la
transformation des données en format Shape 3D de type Point.
L'étape finale de ce processus de traitement consiste à générer un TIN spécifique à chaque groupe.
Cette ultime étape a été réalisée à l'aide de l'extension Spatial Analyst d'ArcGIS Desktop. Les TIN
ont été générés à partir des données LiDAR lissées et limitées à l'intérieur des polygones des
couches du domaine routier.
Page 90
7.4.2.1.3. Résultats
7.4.2.1.3.1.
Précision
La précision des résultats est élevée. L'utilisation du filtre médian ou du filtre minimum, n'altère que
très peu la précision du résultat. Ces filtres ne font que moyenner les valeurs d'altitude issues des
données LiDAR. La précision altimétrique moyenne d'un tel processus de modélisation tend vers
celle des données LiDAR brutes. La précision verticale moyenne est de 15 cm.
Par contre, le processus intégrant une étape de rasterisation des données vectorielles sur une grille
de 1 mètre par 1 mètre, la précision planimétrique des sommets des TIN résultants (correspondant
au centre de chaque pixel) est de 50 cm. Cette valeur correspond à une demi fois la taille de
chaque pixel.
La précision planimétrique des limites de surface correspond quant à elle à la précision de la
cadastration de la couche "Couverture du sol - Domaine routier" de la mensuration officielle.
7.4.2.1.3.2.
Visualisation
Les TIN peuvent être visualisés directement dans le module ArcScene. La hauteur de base de
chaque sommet de triangle des surfaces TIN est automatiquement interprétée par l'application.
Fig. 90 : Représentation tridimensionnelle des 3 TINS (des
routes, des trottoirs et des îlots) au niveau de la zone pilote
Fig. 91 : Représentation 3D des objets modélisés au niveau
de la zone pilote, Place Bel-Air
Page 91
Fig. 92 : Place de la Synagogue
Fig. 93 : Pont de la Coulouvrenière et quai Turrettini
Fig. 94 : TIN de la route généré à partir des données LiDAR brutes (à gauche)
et des données LiDAR lissées (droite)
7.4.2.2.
Calcul de pente au niveau de l'axe médian des rues (HEIG-VD)
L’objectif dans la modélisation des rues est d’obtenir des attributs d’altitude et les pentes
longitudinales afin de pouvoir, par exemple, mettre en évidence facilement les rues à fortes pentes
ou encore à modéliser des écoulements des eaux de surface. Cette approche revient à définir sur le
modèle numérique de terrain les lignes de rupture transversales des rues.
Afin de réaliser cette étude, le domaine public communal a été extrait à partir des données de la
mensuration officielle. Cette extraction a pu être réalisée facilement à l'aide de la couche
"Parcellaire mensuration".
Page 92
Au niveau de la zone pilote, seule la zone sud-est présente un dénivelé non nul. Cette étude s'est
donc limitée aux pentes de la vieille ville de Genève.
Fig. 95 : Zone d'étude
7.4.2.2.1. Méthode
Indépendamment de l’outil logiciel utilisé, la modélisation s’effectue de manière suivante :
1 / Définir l'axe et le sens des rues
La méthode utilisée précédemment pour modéliser
les escaliers à partir des outils proposés par le
logiciel TerraScan peut être transposée sur cette
problématique. En effet, puisqu’il faut chercher
uniquement les pentes longitudinales des routes (et
non pas les devers), il est possible d’utiliser le
drapage de lignes sur les points laser. A cet effet, la
première étape de traitement a été de saisir les axes
des routes. Ces informations, disponibles dans la
couche du graphe de la mobilité, auraient pu
toutefois être obtenues directement.
Fig. 96 : Axe des rues du sud–est de la zone
2 / Extraire les points de la rue à traiter
Page 93
3 / Définir une valeur de largeur afin d'englober tous les points dans le drapage de la ligne
Voici un exemple du drapage d’un axe sur les points de la route.
Ligne drapée
Axe sans altitude
Fig. 97 : Axe de la route n°4 drapé sur les points Laser
4 / Affiner les paramètres de lissage de la polyligne
5 / Contrôler et analyser les pentes de la polyligne
Grâce à l'export des coordonnées des différents sommets qui composent chaque polyligne de la
zone, des calculs de pentes ont pu être réalisés. Ces calculs ont été réalisés au niveau de chaque
rue à l'aide de l'application Excel de Microsoft. Le tableau présenté ci-dessous affiche les résultats
obtenus au niveau des pentes de la vieille ville.
Coordonnées des sommets
Rue 4
Y
Sommet
Sommet
Sommet
Sommet
Sommet
Sommet
Sommet
Sommet
1:
2:
3:
4:
5:
6:
7:
8:
500226.16
500187.96
500175.53
500176.60
500175.56
500184.40
500186.39
500187.31
X
117606.94
117635.05
117644.40
117649.35
117661.22
117671.55
117689.08
117713.21
H
386.54
380.40
379.21
379.03
378.18
377.61
376.26
374.59
Distance
0
47.43
15.55
5.06
11.92
13.60
17.64
24.15
Tronçons
Distances
Pente
cumulées
dénivelé [%]
0.00
47.43
-6.14
-12.9
62.98
-1.19
-7.7
68.05
-0.17
-3.5
79.97
-0.84
-7.1
93.57
-0.57
-4.2
111.21
-1.35
-7.7
135.36
-1.67
-6.9
6 / Définir des polygones inclinés en utilisant chaque segment et à l'aide des parcelles du
domaine public
Fig. 98 : Exemple de polygone incliné
7.4.2.2.2. Analyse des résultats
Page 94
7.4.2.2.2.1.
Profils longitudinaux
La réalisation de profils longitudinaux des différentes rues de la vieille ville a permis de valider très
simplement les résultats. Les résultats présentés ci-dessous ont cependant été filtrés (obstacles,
voir chapitre suivant). Voici les profils en long des rues exportées :
Fig. 99 : Profil en long des rues 1 à 7
Ou une représentation des pentes selon le kilométrage :
Pentes
15,0
10,0
Pentes [%]
Rue 1
Rue 2
5,0
Rue 3
Rue 4
0,0
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0
350,0
Rue 5
Rue 6
-5,0
Rue 7
-10,0
-15,0
Longueur [m]
Fig. 100 : Pentes des rues 1 à 7
7.4.2.2.2.1.1. Limites de la méthode
Cette méthode permet d’acquérir très rapidement les pentes des rues. Toutefois certaines erreurs
peuvent survenir : par exemple, lorsqu’un obstacle se trouve sur la route et qu’il n’a pas été filtré
automatiquement. Dans le cas ci-dessous les points de l’escalier de la rue de la Cité sont dans la
même classe que la rue (cf. figure 101). De même, un mauvais classement des points ou la
présence de points parasites engendrent des erreurs. Ce problème est visible sur les deux profils
en long (cf. figures 102 et 103).
Page 95
Fig. 101 : Profil en long de la rue de la Cité avec défaut
Fig. 102 : Profil en long du passage entre la rue de
la Confédération et le quai Bezançon Hugues avec défaut
Rue 5
375.00
374.00
373.00
372.00
0.00
40.00
80.00
120.00
Fig. 103 : Profil en long de la rue 5
Sur les rues à faible dénivelé, comme l’exemple précédent, les erreurs peuvent être facilement
identifiables car en général ce sont des irrégularités de quelques mètres. La programmation d'un
simple test permettrait de supprimer ces dernières en définissant une valeur limite de changement
de pente entre les tronçons.
Ces erreurs peuvent être efficacement filtrées à l'aide d'un graphique des pentes. Ci-dessous, le
graphique des pentes des rues montré précédemment mais cette fois-ci sans filtrage :
Page 96
Pentes des rues (non filtré)
40.0
30.0
Pentes [%]
20.0
10.0
0.0
0.0
50.0
100.0
150.0
200.0
250.0
300.0
-10.0
-20.0
350.0
Rue 1
Rue 2
Rue 3
Rue 4
Rue 5
Rue 6
Rue 7
-30.0
-40.0
Longeur [m]
Fig. 104 : Pentes des rues (non filtré)
7.4.2.2.2.2.
Synthèse de la méthode
Un travail préparatoire est nécessaire afin d'obtenir l'axe et le sens des rues ainsi qu'une estimation
de leur largeur. La récupération des couches du nouveau graphe de la mobilité géré par la DCMO,
localisant avec précision l'axe des rues et indiquant le sens des voies, permettrait cependant de
réduire cette phase à une simple délimitation de la largeur des rues.
La robustesse de la méthode de traitement est élevée. En effet, les erreurs peuvent être aisément
filtrées. Le nombre de points laser disponible est important grâce à la largeur importante des rues.
Cette surabondance permet d’éliminer les valeurs extrêmes. Des tests de cohérence peuvent être
également mis en place pour filtrer des aberrations dues à des erreurs de classement par exemple.
Le processus de traitement présenté ci-dessus décrit des méthodes conceptuelles de modélisation
des objets. Laissant ainsi le choix du logiciel et des outils de programmation, il peut être facilement
implémenté dans un logiciel indépendant. Les fonctionnalités utilisées dans l'application TerraScan
se retrouvent dans diverses solutions concurrentes et les calculs effectués dans Excel peuvent être
aisément intégrés dans un développement.
La précision du modèle tridimensionnel de terrain n'équivaut cependant pas à celle obtenue par
intersection des données LiDAR avec la couche du domaine routier. Dans le processus de
traitement défini par l'HEIG-VD, la géométrie des axes est en effet généralisée en posant pour
hypothèse que le dévers nul. Les erreurs engendrées par une telle hypothèse seront alors d'autant
plus importantes que les routes seront larges et le terrain vallonné. La largeur des rues est de plus
définie de façon approximative. Ces simplifications peuvent engendrer des imprécisions qui ne
peuvent être tolérées dans une gestion 3D cadastrale des surfaces.
Page 97
8. Méthode de mise à jour et procédures
La mise à jour des objets 3D pourra être assurée de diverses manières. Les procédures permettant
de mettre à jour les bases de données 3D dépendront : des classes d'objets et de leur périodicité de
mise à jour.
Ces deux critères sont eux-mêmes étroitement liés ; la fréquence de mise à jour étant elle-même
fonction des classes d'objets. En effet, la fréquence de mise à jour de la couche géographique 3D
des ponts sera quasi nulle alors que celle, par exemple, des couches des arbres ou des bâtiments
sera plus élevée.
Les mises à jour pourront donc être effectuées soit :
•
•
8.1.
périodiquement
permanente
Procédures
8.1.1.
Mises à jour périodiques
Un renouvellement périodique des données LiDAR et des photos orientées du Canton de Genève
permettra d'assurer une mise à jour pluri-annuelle des différentes couches de la base de données
tridimensionnelles. La planification périodique de campagnes d'acquisition aéroportée permettra à
l'Etat de Genève de disposer de données Laser et d'images actualisées sur l'ensemble du Canton.
Les différents processus mis en évidence au cours de cette étude, basés sur le traitement des
données LiDAR, permettront alors de mettre à jour les différentes couches 3D sur le territoire. Ces
mises à jour pourront se faire de deux manières :
> Par suppression puis création d'une nouvelle couche 3D
Ce mode de traitement sera retenu pour les couches 3D contenant un nombre
important d'objets nouveaux ou modifiés. La couche des arbres, modélisant des objets
en constante transformation, sera typiquement concernée par ce type de mise à jour.
La mise à jour des couches TIN de la couverture du sol pourra également être réalisée
selon ce principe. Le processus détaillé dans le chapitre 6.4.1.3 se base en effet sur un
traitement global des données surfaciques et aboutit à la création d'une nouvelle
couche TIN.
> Par mise à jour des couches en modélisant les objets nouveaux ou transformés
Cette procédure sera en effet possible grâce à la comparaison des jeux de données
issus de deux campagnes d'acquisition successives (comparaison par exemple des
MNS). La couche 3D des bâtiments pourrait être mise à jour selon ce principe. Seuls
les nouveaux bâtiments ou les bâtiments transformés seraient alors digitalisés par
photogrammétrie.
Page 98
8.1.2.
Mise à jour permanente
8.1.2.1.
Levé terrain et mutation 3D
Un levé terrain en 3 dimensions permettrait d'assurer une mise à jour en continu des couches de la
base de données 3D. Afin d'étudier la faisabilité d'un tel procédé, en comparaison à la mise à jour
périodique, la réalisation d'une mutation des bâtiments intégrant la troisième dimension a été
évaluée.
La complexité d'un levé terrain intégrant la 3D sera fonction en toute logique de la complexité des
objets et de l'accessibilité des différents points de mesure. Cependant, les matériels d'acquisition
terrain disponibles depuis quelques années permettent, grâce à l'intégration des technologies
Laser, de réaliser des levés terrain sans devoir placer des mires sur les objets cibles. Ces
techniques permettent donc de s'affranchir, ou du moins de limiter, le problème d'accessibilité des
points de mesure.
Dans le cas d'une cadastration 3D des objets du territoire, le temps alloué à la mise en place de
points de référence (PFP3) doit également être évalué. Dans le cas de la modélisation de
bâtiments, cette étape peut cependant être limité. En effet, les données relatives à l'altitude des
bâtiments peuvent être récupérées sur les plans d'autorisation de construire à la police des
constructions. L'altitude de dalle du rez-de-chaussée pourrait par exemple être directement utilisée
comme altitude de base lors d'une mutation 3D.
Dans le cas d'une mise à jour en continu, il serait également tout à fait envisageable de récupérer
les données architecturales. Disposer des plans architectes et des données numériques
permettraient de réduire le nombre de levés terrain nécessaires et également d'optimiser la phase
de modélisation 3D des objets.
En tenant compte des nouvelles technologies et des diverses données disponibles, relatives à la
géométrie et la dimension des objets, une estimation du coût d'une cadastration 3D de bâtiments a
été réalisée. Par rapport à la réalisation d'une mutation 2 dimensions d'une villa type, l'estimation du
coût supplémentaire engendré par l'intégration de la 3D est la suivante :
Prestations
-
Récupération des données architecturales et de la police des constructions
Estimation : 1 heure
-
Levé Laser 3D des sommets remarquables
Supplément : 2/3 heures
-
Modélisation 3D
Coûts
Coût actuel pour une mutation 2D :
Estimation d'une mutation 3D :
Estimation du coût supplémentaire pour une villa type :
1500~2000 CHF (HT)
2000~2500 CHF (HT)
700 CHF (HT)
soit une augmentation de 30/40 %
A noter que pour certaines classes de données 3D, la mise à jour en continu s'assimilerait plutôt à
une mise à jour ponctuelle. En effet, les couches dont les objets n'évoluent que très peu ne seront
mises à jour que de manière ponctuelle telle que la couche des ponts. Une modélisation spécifique
à chaque nouvelle construction sera alors réalisée. Cette dernière fera suite généralement à une
campagne d'acquisition complémentaire spécifique, telle qu'une acquisition LiDAR terrestre.
Page 99
8.1.2.2.
Problématique d'une mise à jour en continu
Une mise à jour en continu et à grande échelle des bases de données 3D engendre des coûts non
négligeables. A l'heure actuelle, la mise à jour en continu ne peut être envisagée que pour des
couches de faibles complexités et dont les modifications ne sont qu'occasionnelles.
La mise à jour en continu de couches complexes, telle que la couche des bâtiments, nécessitera la
réalisation de mutation en 3D. Le surcoût engendré par ces dernières devra être supporté par les
propriétaires des biens immobiliers du canton de Genève.
La faisabilité d'une mise à jour en continu des bases de données 3D sera donc fonction des
décisions politiques au niveau cantonal. Les bases légales de la Mensuration Officielle devront être
adaptées afin que l'augmentation des coûts soit acceptée par la population.
De telles décisions devront elles-mêmes se reposer sur les textes de l'Ordonnance Fédérale de la
Mensuration Officielle. Avant toute chose, la 3D devra être intégrée dans ces derniers.
8.2.
Synthèse des méthodes de mise à jour en fonction des classes d'objets
8.2.1.
Bâtiment
Classes d'objets présents sur la zone pilote
Périodique / En continu
La base 3D des bâtiments pourrait être mise à jour dans un premier temps de façon périodique par
traitement d'images aériennes orientées. Ces dernières proviendront de campagnes aéroportées
périodiques.
A long terme, lorsque les bases légales de la mensuration officielle intégreront la 3ème dimension,
une mise à jour en continu, basée sur des mutations réalisées en 3D, serait envisageable.
Pont / Passerelle
En continu
Les objets de la couche pont/passerelle ne changent que rarement. Une mise à jour ponctuelle
serait effectuée dès lors qu'un pont sera créé ou modifié.
Escalier
En continu
La couche des escaliers pourra également être mise à jour en continu. Des levés terrain spécifiques
seraient réalisés à cet effet.
Lampadaire
En continu
Les nouveaux lampadaires seraient intégrés en continu dans la couche tridimensionnelle des points
lumineux. Les services industriels genevois seraient en mesure de récupérer les données
constructeurs de chaque modèle et ainsi de connaître sa hauteur exacte.
Arbre
En continu / Périodique
Page 100
La mise à jour de la base 3D des arbres devrait se faire en continu. Une valeur approximative de
hauteur serait alors spécifiée.
A chaque renouvellement des données LiDAR, un ajustement de la hauteur exacte de l'ensemble
des arbres de la base pourrait être entrepris en reprenant le processus de traitement défini au cours
de cette étude.
Antenne
En continu
La base de données des mâts serait mise à jour en continu grâce aux données architectes
présentes dans la demande d'autorisation de construire.
Trottoir / Chemin piéton
Îlot
Domaine routier / Chaussée
Périodique
Les données tridimensionnelles de surface seraient mises à jour périodiquement par traitement des
données LiDAR. En effet, ces données étant stockées dans un format TIN, une édition localisée des
sommets de chaque triangle s'avèrerait délicate. De plus, les limites de la chaussée ainsi que le
relief du terrain n'évoluant que très peu, une modélisation pluri-annuelle s'avèrerait suffisante.
8.2.2.
Autres classes d'objets
Couvert
Périodique / En continu
La géométrie des couverts étant souvent proche des bâtiments, ils devraient être traités comme la
classe d'objet des bâtiments.
Débarcadère
En continu
Les débarcadères seraient gérés comme la classe des ponts et passerelles. Lors de la construction
d'un nouveau débarcadère, une mise à jour ponctuelle serait effectuée.
Mur
En continu
La modélisation des murs, nécessitant, comme la classes des escaliers, des levés terrain
spécifiques, seraient gérés en continu.
Voie ferrée / Tram
Périodique/ En continu
Les voies ferrées et les trams pourraient être mis à jour en continu lors de la création de nouvelles
voies. L'intersection de ces dernières avec le modèle numérique de terrain disponible permettrait de
mettre à jour la couche ligne 3D. En parallèle, lors de la mise à jour périodique des modèles
numériques d'altitude sur l'ensemble du canton, la précision d'altitude des objets de la couche 3D
"Voie ferré / Tram" pourrait être affinée par intersection avec le nouveau MNT.
Page 101
Fontaine / Monument
En continu
La modélisation 3D des fontaines et des monuments nécessiterait des levés terrain spécifique. La
mise à jour de cette classe d'objets pourrait donc être réalisée en continu.
Ouvrage protection des rives
En continu
Les ouvrages de protection seraient gérés comme la classe des murs ou des escaliers.
Page 102
9. Documentation et vérification
9.1.
Documentation
Une documentation complète pourrait être réalisée pour chacune des couches géographiques 3D.
Cette dernière décrirait en détails les points suivants :
-
-
-
L'identification de la couche
le nom usuel
la classe d'objet
le type d'objet
le format
le partenaire et l'institution maîtresse
la date de mise à jour
Les références légales
La description de la couche et le domaine d'application
Les contraintes d'utilisation avec
la méthode d'acquisition
la méthode de mise à jour
la périodicité de mise à jour
la précision
la fiabilité
l'échelle d'utilisation
l'état d'avancement
Les attributs contenus au niveau de chaque objet avec le nom, la description et le
type.
L'ensemble de ces métadonnées serait stocké directement dans la base de données Oracle/SDE
au niveau de chacune des couches. La consultation de ces métadonnées serait possible
directement depuis l'application ArcGIS à l'aide du module ArcCatalog.
Une consultation en ligne, au travers du dictionnaire de données du SITG, serait également
possible. L'application web interrogera alors directement les métadonnées de la base SDE.
9.2.
Vérification
La validation des résultats issus des différents processus de modélisation tridimensionnelle pourra
se faire de diverses manières :
•
•
•
Par validation sur le terrain
Cette technique serait cependant inappropriée dans le cas d'objets complexes tels que les
bâtiments.
Par comparaison avec les valeurs photogrammétriques issues des images orientées
Par comparaison avec des données complémentaires provenant des partenaires du
SITG
Page 103
9.2.1.
Comparaison des données LiDAR et des images orientées
La hauteur des objets présents sur le territoire genevois peut être connue soit par consultation
directe des données Laser, soit par photogrammétrie à l'aide des images orientées. L'exactitude de
la géométrie d'un objet 3D (telle que la hauteur d'un bâtiment) modélisé par photogrammétrie peu
donc être validée à l'aide des données LiDAR. La procédure inverse de validation peut également
être envisagée mais serait toutefois moins pertinente ; la précision obtenue par photogrammétrie
restant inférieure à la précision d'un levé Laser.
9.2.1.1.
Validation du modèle bâti 3D
Fig. 105 : Superposition des données LiDAR avec les bâtiments CyberCity
Les exemples ci-dessus superposent les données LiDAR au niveau de la zone test aux bâtiments
générés par la société CyberCity. Cette comparaison permet d'apprécier la qualité de modélisation
réalisée par CyberCity et le potentiel offert par leur suite logicielle.
La capture d'écran ci-joint permet d'observer la concordance de la couche LiDAR avec la toiture des
bâtiments. Cette interaction, générée entre objets d'altitude égale, démontre la haute précision
géométrique des bâtiments 3D.
Fig. 106 : Interactions engendrées par les données
LiDAR et les bâtiments d'altitude égale (cercles noir)
Page 104
Le survol de la zone test a permis de mettre en évidence un écart maximal de 40 cm entre la valeur
des bâtiments générés par photogrammétrie et les données LiDAR.
Fig. 107 : Écart maximal constaté entre les deux
couches de données (40cm)
9.2.2.
Plan photogrammétrique de la ville de Genève
La ville de Genève représente, depuis 1983, les objets de son territoire sur une maquette en bois.
Cette maquette est un outil de travail ainsi qu'une base de données consultable au service
d’urbanisme de la ville de Genève. Elle recouvre tout le territoire de la ville, soit 5km X 6km, à
l’échelle du 1/5000.
La confection de la maquette a nécessité un rassemblement important d’informations. Ces données
urbaines ont permis au groupe de travail 3D-MO à Genève d'évaluer la précision et la qualité des
objets 3D modélisés au cours de cette étude puisque la zone pilote se trouve intégralement sur la
commune de Genève.
La base de données comprend notamment des photos aériennes et des relevés
photogrammétriques. Des photos prises par hélicoptère et des levés sur le terrain viennent
également compléter ces données.
9.2.2.1.
Validation du modèle bâti 3D
Restituées par les géomètres sur des plans photogrammétriques, la forme et l’altitude des toits ainsi
que les superstructures sont des informations disponibles. Une nouvelle fois, la précision
altimétrique de la base de données des bâtiments 3D réalisé par CyberCity a pu être évaluée à
l'aide de ces plans.
Le tableau ci-dessous présente une comparaison des hauteurs réalisée entre plusieurs objets de la
base 3D et les valeurs des plans photogrammétriques.
Bâtiment
Altitude modélisée par
CyberCity (en mètre)
Altitude mesurée par la ville
de Genève (en mètre)
Différence
Bat 1
Bat 2
Bat 3
Bat 3
Bat 4
Bat 5
Bat 6
Bat 7
Bat 8
Bat 9
Bat 9
397.7
395
397.8
400.52
386.69
400.41
389.28
400.94
400.32
401.66
409.27
397.7
395.2
397.63
400.35
386.35
400.38
389.1
401.2
400.5
401.9
409.6
0
-0.2
+0.17
+0.17
+0.34
+0.03
+0.18
-0.26
-0.18
-0.24
-0.33
Fig. 108 : Tableau comparatif des altitudes mesurées par CyberCity et par la ville de Genève
Page 105
Bat 6
Bat 2
Bat 9
Bat 12
Fig. 109 : Vue 3D représentant la hauteur (en vert) relevé sur les plans de la ville de Genève
Concernant la précision planimétrique au
sol des bâtiments, elle devrait être égale à
la précision de la couche vectorielle 2D des
bâtiments gérés par la mensuration ; les
murs des bâtiments étant générés
directement à partir de la couche vectorielle
2D. Une comparaison entre le modèle 3D et
la couche du cadastre représentant
l'empreinte au sol des bâtiments a permis
toutefois de mettre en évidence quelques
aberrations. Ces dernières sont, dans
l'ensemble
des
cas,
des
erreurs
d'interprétation des données LiDAR et des
orthophotos. Elles sont dues à une
mauvaise connaissance de la zone test.
Fig. 110 : Interprétation correcte de
la géométrie des bâtiments
Page 106
Fig. 111 : Modélisations erronées de la Synagogue et du bâtiment "Confédération Centre"
Page 107
10. Modèle de données et degré de spécification de la couche
d'information ‘altimétrie’
La couche d'information altimétrique n'est plus gérée par le canton de Genève. Cette couche a été
remplacée par des modèles numériques d'altitude. Issus des données LiDAR, le MNT et MNS sont
d'une qualité nettement supérieure à la couche altimétrique demandée par la Confédération.
11. Problèmes
11.1. Les données vectorielles
11.1.1.
Topologie
Cette étude a permis de mettre en évidence des problèmes topologiques sur certaines couches
gérées par la Direction Cantonale de la Mensuration Officielle. Plusieurs erreurs ont été observées
notamment sur la couche des "objets divers". Ces dernières, dues à un manque de rigueur lors de
la digitalisation des objets, auraient pu être évitées grâce à l'instauration de règles topologiques
simples sur la couche du serveur métier (couche en édition). Les objets divers servaient jusqu'à
aujourd'hui à habiller les plan. Ils n'ont pas été modélisés selon les besoins des utilisateurs.
Par exemple, comme le mentionne le paragraphe 7.3.1.2, la majorité des polylignes délimitant les
marches des escaliers ne s'intersectent pas. Une correction a donc dû être effectuée afin que les
polylignes délimitant une marche soient adjacentes.
Afin de pouvoir appliquer les processus de traitement, définis au cours de cette étude, sur
l'ensemble du canton, une étape préliminaire de correction des erreurs de topologie serait
nécessaire.
A noter qu'en plus des erreurs topologiques, des erreurs de classification des objets ont également
été constatées.
11.1.2.
Précision
Au cours de la modélisation 3D des lampadaires, la couche des "points lumineux", actuellement
gérée par les Services Industriels Genevois, s'est avérée inutilisable. En effet, cette dernière
localise seulement de façon schématique les points lumineux du canton.
L'intersection d'une telle couche avec les données LiDAR s'est donc avérée inappropriée. Une
digitalisation manuelle, basée sur les orthophotos, les données LiDAR et des levés terrain, a donc
du être réalisée, préalablement à tout processus de modélisation 3D.
Page 108
L'extension du processus de modélisation tridimensionnelle à l'ensemble des lampadaires du
Canton nécessitera donc au préalable une localisation de précision cadastrale et une gestion de
ces derniers dans une couche géographique.
Afin de digitaliser les marches d'escaliers dans la couche "objets divers", diverses méthodes de
levé ont été réalisées. La méthode la plus rigoureuse consiste à lever chaque marche
individuellement. Cependant, dans de nombreux cas, un levé de la position des quatre extrémités
des escaliers suivi d'une simple division du nombre de marches a permis de digitaliser les marches.
Les approximations générées par cette dernière technique de levé provoque en toute logique des
imprécisions. Afin de pouvoir appliquer le processus de modélisation 3D des escaliers, un travail de
contrôle devra donc être réalisé, au préalable, afin de valider la position de chaque marche.
11.1.3.
Données manquantes
Pour modéliser les arbres présents sur la zone pilote, une phase préliminaire a du être réalisée afin
de disposer d'une couche géographique localisant l'ensemble des arbres présents.
En effet, actuellement, seule l'essence des platanes est gérée et localisée dans une couche
géographique. Comme pour la modélisation des lampadaires, une digitalisation des autres
essences présentes sur la zone test, s'appuyant sur les orthophotos et un levé terrain, a été
réalisée.
La modélisation 3D de l'ensemble des arbres isolés du Canton à l'aide du processus décrit dans le
paragraphe 7.2.1.2.1 sera donc possible dès lors que ces derniers seront gérés dans une couche
géographique.
11.2. Données LiDAR
11.2.1.
Densité
La fiabilité des processus de modélisation 3D est fonction principalement de la densité de données
laser au niveau des différents objets. Plus les objets sont couverts par des données LiDAR, plus la
valeur altimétrique des objets 3D sera fiable.
La fiabilité de la modélisation des objets surfaciques est donc, en règle générale, supérieure à celle
des objets ponctuels. Les résultats discutables obtenus lors de la modélisation des lampadaires de
la zone pilote, sont dus à la faible surface des mâts et donc à leur faible couverture par les données
LiDAR.
Cette règle ne peut être toutefois généralisée. En effet, lors de la modélisation des bâtiments, objets
couvrant pourtant une surface importante, les données LiDAR ne permettaient pas de délimiter
avec précision les arêtes des différentes facettes des toits. Une modélisation par photogrammétrie
s'est alors avérée plus appropriée.
11.2.2.
Hétérogénéité
La qualité des modélisations 3D, fonction de la densité, est également étroitement liée à
l'homogénéité de la couverture laser. La densité d'un balayage laser étant hétérogène, cette
Page 109
spécificité a nécessité l'intégration de traitements spécifiques dans les processus de modélisation.
Les problèmes, rencontrés au cours de la modélisation des escaliers de la zone pilote, illustrent les
limites des données laser. En effet, à cause de l'hétérogénéité des données LiDAR, toutes les
marches des escaliers de la zone n'étaient pas couvertes. Des processus d'extrapolation de valeurs
altimétriques entre les marches ont alors dû être implémentés.
11.2.3.
Couverture
Les données laser, provenant d'un balayage aéroporté, fournissent une information altimétrique au
niveau des objets "à ciel ouvert". La densité élevée des bâtiments avec avant-toits ainsi que la
présence d'un nombre important d'arbres isolés engendrent des zones d'ombres importantes sur la
zone test. Les objets présents dans ces dernières ne disposent donc d'aucune information
altimétrique.
La classe des escaliers a été particulièrement affectée par ces zones d'ombre. L'unique solution
pour pallier ce problème serait alors d'effectuer des levés terrestres complémentaires.
Page 110
12. Organisation et personnel engagé
Afin que les différents processus mis en évidence au cours de cette étude puissent être appliqués
sur l'ensemble du Canton, les couches vectorielles des "objets divers", des "lampadaires" et des
"arbres" devront être corrigées et/ou complétées.
La réalisation de cette étape préliminaire, nécessitant une charge de travail importante, devrait être
planifiée entre les différents services et institutions maîtres des données. La digitalisation précise de
ces objets devrait être assurée par la DCMO, le Service des Forêts, de la Protection de la Nature et
du Paysage et les Services Industriels à Genève.
La mise à jour en continu des couches tridimensionnelles : les ponts, les escaliers, les lampadaires,
les arbres et antennes, pourrait être supportée par les effectifs de la DCMO. Cependant une
collaboration étroite entre les différents acteurs précédemment cités et la DCMO devrait être
assurée afin de bénéficier des différents travaux qu'ils mènent sur le terrain. Une formation avancée
sur des outils permettant l'édition d'objets tridimensionnels devrait être planifiée. Une maîtrise des
fonctionnalités tridimensionnelles offertes par le logiciels AutoCAD serait envisageable.
Concernant la base 3D des bâtiments, dès lors qu'une mise à jour en continu serait décidée, une
formation sur des outils spécifiques, des opérateurs en charge de sa gestion, seraient
indispensables. Dans le cadre de ce projet, trois jours de formation ont suffi à avoir un aperçu
général des modules de base de la suite logicielle CyberCity. Une prise en main plus approfondie
d'environ une semaine serait toutefois à prévoir sur de tels logiciels métier dans le cadre d'une
utilisation professionnelle. Les tarifs détaillés des formations proposées par CyberCity, se basant
sur un prix de CHF. 2'325 (HT) par jour, peuvent être consultés en annexe 2.
En plus des formations sur les outils 3D spécifiques, un accompagnement du personnel devra être
réalisé. En effet, une simple formation technique ne permettra pas aux opérateurs de percevoir les
besoins des utilisateurs. Les processus de modélisation automatique ou de digitalisation 3D devront
être adaptés et optimisés en fonction de ces derniers. Une définition des méthodes de saisie devra,
entre autres, être réalisée.
Page 111
13. Mise à disposition de la couche « objets divers 3D »
Les données 3D seraient mises librement à disposition des différents partenaires du Système
d'Information du Territoire à Genève. Ces données seraient d'autre part publiques et soumises aux
conditions de diffusion spécifiées dans la charte du SITG.
A noter que certaines données, telle que la couche des bâtiments, pourraient être soumises à des
conditions de diffusion particulières. Le cas d'un financement mixte lors de la création d'une base de
données 3D des bâtiments avec une société privée en serait l'exemple.
Page 112
14. Nouveaux produits en 3D
Que ce soit des applications clientes ou des applications web, de nombreux produits dérivés
pourraient intégrer ces données tridimensionnelles. Actuellement de nombreuses solutions
proposent déjà la visualisation de telles données.
14.1. Geokiosk 3D
Geokiosk est une application cliente qui permet de naviguer
dans des données géographiques 2D du canton sans
interruption. Ce produit offre un déplacement très performant,
à l'aide d'une souris "trackball", dans des données raster et
vectorielles.
Les données tridimensionnelles pourraient être intégrées à un
tel produit en ajoutant par exemple une fonctionnalité
permettant de basculer d'une vue 2D vers une vue 3D.
14.2. Applications web
Le guichet cartographique du Canton de Genève,
l'application Topoweb, offre plus d'une centaine de couches
à la consultation au travers d'une vue 2D. L'intégration de
données 3D ainsi que des fonctionnalités avancées de
navigation dans une scène 3D pourraient être envisagées.
Fig. 112 : Vue 3D proposée par l'application cartographique
Map24
Des applications web dédiées spécifiquement à la
visualisation
de
données
tridimensionnelles
pourraient également être créées. Ces dernières se
baseraient sur des technologies avancées
disponibles en installant un plug-in léger.
Fig. 113 : Navigation depuis Internet Explorer dans
une scène 3D de la ville de Salzburg
(Plug-in TerrainView-Web de ViewTech)
Page 113
La société Viewtech, partenaire CyberCity, propose par exemple ce type de produit. L'installation
d'un plug-in de 400 ko, compatible aux navigateurs Internet Explorer et Firefox, permet de naviguer
aisément dans des données vectorielles 3D ainsi que des données raster "mappées" sur des
modèles numériques de terrain (cf. figure 113).
15. Documentation de la charge de travail
La charge de travail nécessaire à l'intégration de la troisième dimension dans la mensuration
officielle a été présentée dans divers chapitres de ce rapport et notamment aux cours des
processus de modélisation et du paragraphe relatant de l'organisation et du personnel à engager.
16. À quelles questions du groupe de travail, des réponses
n'ont-elles pas été apportées ?
Les points présentés ci-dessous n'ont pas été traités au cours de cette étude.
- Dans quelle mesure la coordination entre le MTP et le MNT-MO serait-elle appropriée ?
- Analyse coûts/utilités
Page 114
17. Remarques finales, conclusion
Cette étude pilote a permis au groupe de travail à Genève d'énumérer les conclusions suivantes :
- L'intégration de la troisième dimension dans les objets de la mensuration officielle est
technologiquement possible. Les logiciels SIG utilisés à l'Etat de Genève intègrent des formats
de données supportant la 3D. Les données tridimensionnelles peuvent être stockées et
consultées sur des serveurs de données géographiques tout comme les données 2D.
- La complexité d'une modélisation 3D et le degré d'automatisation des processus de
traitements sont fonction des classes d'objets et des informations altimétriques disponibles.
Certaines classes d'objets pourraient être modélisées avec précision et à moindre coût à partir
des données LiDAR et des données cadastrales. D'autres classes d'objets nécessiteraient
cependant des moyens financiers plus importants notamment lorsque la part d'automatisation
des processus est réduite et/ou que des levés terrain complémentaires sont nécessaires.
- L'utilisation unique des données LiDAR et des données de la mensuration ne permettent
pas de modéliser l'ensemble des classes d'objets. La simple utilisation des données LiDAR ne
permet pas de récupérer une valeur altimétrique pour l'ensemble des classes d'objets. Certaines
classes d'objets, de part leur géométrie (telles que les structures complexes) ou leur localisation
(zone d'ombre LiDAR), ne peuvent être couvertes par un balayage laser aéroporté.
- Les logiciels SIG actuels n'offrent pas d'outils d'édition et de mise à jour des objets
géographiques 3D. Les fonctionnalités d'édition permettant la création et la mise à jour des
objets géographiques 3D ne sont pas implémentées dans les outils SIG.
- Les coûts de mise à jour des objets de la mensuration officielle en 3D majoreraient les
frais actuels d'environ 30%. L'intégration des fonctionnalités 3D dans les outils SIG n'étant que
limitée, la mise à jour et la gestion quotidienne des bases de données 3D nécessiteraient le
développement d'outils spécifiques, proches des fonctionnalités offertes pas les logiciels de
CAO/DAO. De tels développements sont attendus des constructeurs de logiciels.
L'intégration de la 3D est donc possible d'un point de vue technologique mais nécessiterait
cependant des moyens financiers supplémentaires ; les outils disponibles actuellement n'étant pas
adaptés. Le passage vers la 3D de l'ensemble des objets mentionnés au cours de ce travail ne
pourra donc être envisagé que par étape et en fonction des besoins des utilisateurs.
L'étude n'a pas exploré les conséquences financières positives, dans d'autres domaines, qu'auront
une mise à disposition des données de la MO en 3D.
Les processus de modélisation des différentes classes d'objets recommandés par le groupe de
travail 3D de Genève sont synthétisés dans le tableau suivant. :
Classe d'objets
Donnée nécessaire
Méthodologie
Bâtiment
Cadastre des bâtiments
Photos aériennes orientées et paramètres
d'acquisition
Modélisation manuelle par photogrammétrie
à l'aide de logiciels spécifiques (CyberCity ou
autres)
Pont
Cadastre des objets du domaine routier
Acquisition terrestre complémentaire
Modélisation manuelle sous logiciel DAO
(AutoCAD ou autres)
Escalier
Cadastre des objets divers
Levé terrain
Saisie manuelle de la hauteur de chaque
marche
Page 115
Conversion automatique en objet de type
Shape 3D Polygon
Lampadaire
Cadastre des points lumineux
Modèle numérique de terrain
Hauteurs constructeurs des mats
Calcul automatique de la hauteur au sol par
géotraitements du MNT et de la couche
vectorielle
Saisie manuelle d'un attribut hauteur
Arbre
Cadastre des arbres isolés
Modèle numérique de terrain
Données LiDAR brutes
Calcul automatique de la hauteur au sol à
partir du MNT par géotraitements
Calcul de la hauteur des arbres par
échantillonnage statistique des données
LiDAR brutes
Antenne
Cadastre des antennes
Modèle numérique de surface
Plans architectes (permis de construire)
Calcul automatique de la hauteur au sol des
mats par géotraitements
Saisie manuelle de l'attribut hauteur à partir
des plans
Trottoir/Chemin piéton Cadastre du domaine routier
Données LiDAR
Chaussée
Îlot
Sélection et lissage des points LiDAR du
domaine routier par géotraitements
Génération de TINs
Le cahier des charges délivré par la confédération au groupe de travail 3D-MO n'intégrait aucune
évaluation des besoins utilisateurs en 3D. L'enquête réalisée par la Conférence des Services
Cantonaux du Cadastre, à l'origine de ce projet, démontrait sans équivoque l'intérêt porté par les
utilisateurs. Outre cet engouement certain pour la 3D, les discussions abordées au cours de cette
étude pilote, avec les différents acteurs et utilisateurs des données géographiques du SITG, ont
permis de mettre en évidence un intérêt majeur pour la gestion d'une base de données 3D des
bâtiments.
Les motivations principales seraient de se doter d'un nouvel outil d'aide à la décision. Il permettrait
de se rendre compte de l'impact des nouveaux projets d'aménagement. Une représentation
tridimensionnelle des futurs projets faciliterait la concertation des acteurs et leur approbation. Les
gestionnaires du territoire et de l'environnement auraient également à leur disposition un nouvel
outil permettant de simuler des phénomènes physiques dans l'espace. L'intégration de cette
nouvelle dimension dans les simulations permettrait de mieux gérer l'environnement et d'améliorer
les moyens de prévention (avec par exemple la simulation d'inondations, des niveaux de bruit, ou
des pollutions atmosphériques).
Les professionnels s'accordent à dire que les besoins de la 3D sont de plus en plus présents. La
valorisation de chaque projet s'effectue au travers de représentations tridimensionnelles du territoire
avec des vues et des maquettes 3D. Les coûts de tels travaux sont importants et les données
produites ne sont que rarement exploitées dans d'autres contextes. La réalisation d'une base 3D
des bâtis permettrait de réduire considérablement le coût pour réaliser des projets qui ont besoin de
ce type d'information, tels que les maquettes 3D.
Les outils permettant de consulter de l'information géographique devenant de plus en plus
populaires, la diffusion d'un modèle bâti 3D permettrait également de favoriser la promotion de la
région. Le développement d'outils spécifiques permettant la diffusion et la consultation des données
tridimensionnelles sur le canton offrirait de nouveaux moyens de communication.
Plusieurs villes ou agglomérations urbaines disposent actuellement de telles bases de données.
Les différents clients de la société CyberCity en sont l'exemple telles que les villes de Vienne,
Munich, Berne ou Paris. La ville de Cannes peut également être citée avec la livraison au cours de
l'été 2006 d'une base tridimensionnelle de la ville sur une superficie de 21 km2. Cette dernière,
Page 116
réalisée en partenariat par les sociétés françaises Alcatel Alinéa Space et PIXXIM comprend
quelque 22 000 bâtiments modélisés en détails et texturés avec les photographies de façades, la
végétation et le mobilier urbain.
L'intégration de la troisième dimension dans les objets géographiques du Système d'Information du
Territoire Genevois devra s'effectuer progressivement. La création d'une base 3D globale des
bâtiments pourrait être réalisée dans un premier temps. Cette couche de données 3D serait gérée
parallèlement à la couche des bâtiments hors-sol de la mensuration officielle.
Comme le démontre cette étude, une telle modélisation en masse pourrait être réalisée à moindre
coût par une société spécialisée. Le SITG dispose de l'ensemble des données nécessaires à la
création d'un tel modèle. Aucune acquisition aérienne complémentaire ne serait nécessaire. En se
référant au chapitre 9.2, validant les résultats issus des processus de modélisation, les données
disponibles sur le canton de Genève permettraient de modéliser les bâtiments avec une précision
supérieure à 40 cm.
Comme le précise le chapitre 8, la mise à jour d'une base de données 3D des bâtiments pourrait
être réalisée dans un premier temps de façon périodique au cours des futures campagnes
d'acquisitions aériennes. La modélisation des nouvelles constructions ou des bâtiments transformés
serait ainsi réalisée à faibles coûts. Seul un changement de la législation fédérale permettra
d'imposer la mise à jour des éléments de la mensuration officielle en 3D.
Page 117
ANNEXES
Annexe 1
Liste des questions thématiques fournies par le groupe de travail 3D-MO
Acquisition des données
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Méthodes d'acquisition
Expériences relatives à la qualité des données
Est-ce que les exigences du groupe de travail concernant les surfaces planes sont appropriées ?
Investissement pour l'infrastructure complémentaire permettant de garantir l'utilisation par
chaque système informatique
Connaissances requises pour le personnel
Quelles prestations externes avez-vous dû acquérir ?
Jugement de la (des) méthode(s) mise(s) en place
Propositions pour une saisie optimale des données
Quelles exigences sont à poser pour une saisie et un traitement futur ?
Dans quelle mesure les données MNT/MNS-MO peuvent être utilisées ?
Est-ce qu’un processus par étapes qualitatives et quantitatives est souhaitable ?
Exigences relatives aux données de base
Souhaits au sujet du modèle 3D
Exigences des utilisateurs concernant le contenu et la qualité des données
Gestion et mise à jour des données
•
•
•
•
•
Quels outils seront nécessaires pour la mise à jour ?
Questions concernant l'assurance et l'amélioration de la qualité
Comment acquérir les éléments à mettre à jour ?
Comment doit être assurée la mise à jour à l'avenir ?
Dans quelle mesure la coordination entre le MTP (TLM) et le MNT-MO serait-elle appropriée ?
Exigences et ressources nécessaires
•
•
•
•
Quels systèmes et quelles applications doivent être mis en place pour la saisie, la gestion et
l'exploitation des données ?
Coût pour l'acquisition des logiciels et des systèmes nécessaires
Investissement pour la saisie, la mise à jour et la production des données
Exigences pour la diffusion des données
Utilisations et aspects légaux
•
•
•
•
Produits souhaités par des tiers
Fournitures et services nécessaires pour la préparation de produits à des tiers
Analyse coûts/utilités
Est-ce que des dispositions juridiques supplémentaires doivent être édictées ?
Page 118
17.1. Questions supplémentaires
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Comment peut-on assurer l'homogénéité des données entre les objets 3D et la couche
altimétrique ?
Est-ce que les objets 3D sont modélisés de manière optimale et recouvrent-ils complètement les
besoins du catalogue de données, ou sont-ils trop détaillés ? Quels degrés de détails doivent
être respectés pour les différents niveaux de tolérance ?
Y a-t-il encore des problèmes mathématiques qui doivent être résolus ?
Quelles précisions devraient être respectées pour chaque niveau de tolérance ?
Est-ce que les principes de modélisation et de saisie sont satisfaisants pour les exigences
posées ?
Quelle est la méthode la plus appropriée, par niveau de tolérance, pour la saisie des données
(terrestres (y compris GPS), photogrammétrie, Laserscanning, caméra digitale ADS40, théodolite
laser sans prisme, scanner, etc.) ?
Quels programmes pour quelle plate-forme seront nécessaires, quelles exigences doivent être
satisfaites et quelles étapes de travail doivent être définies ?
Est-ce que des méthodes de saisie automatisées peuvent être utilisées de manière appropriée
sur la base des données 2D de la MO ? Ces données sont-elles fiables ?
Dans quelle mesure des adaptations des processus d'organisation organisationnel et de
l'entreprise doivent-elles être apportées ?
Quels coûts faut-il prévoir pour chaque niveau de tolérance (saisie et mise à jour) ?
Quelles restrictions et quelles pertes de qualité doit-on s'attendre lors du transfert des données
de 2D en 3D ?
Quels sont les contrôles de cohérences nécessaires ? Peut-on les décrire complètement avec
INTERLIS 1 et 2 ? Est-ce que des extensions sont ou seront nécessaires ? Si oui, lesquelles ?
Est-ce que l'interface ‘DXF > Interlis/Interlis > DXF’ répond aux exigences posées ?
Quels produits 3D devraient être mis à disposition par la MO à l'avenir ?
Dans quelle mesure le modèle de données devrait être adapté pour couvrir de nouveaux besoins
des clients ?
Est-ce qu'une couverture de territoire rapide et complète est souhaitée ? Si oui, doit-elle se faire
au détriment de la qualité ? Comment et avec quel investissement la qualité devrait-elle être
améliorée à posteriori pour respecter les exigences de la MO ?
Dans quelle mesure la formation professionnelle doit-elle être adaptée afin de disposer, dans le
futur, de suffisamment de personnel qualifié en géomatique et pour pouvoir engager de
nouveaux collaborateurs ?
Possibilités de lier d'autres données (par exemple avec des systèmes proches des SIG)
Exigences envers les utilisateurs des donnés 3D
...
Page 119
Annexe 2
Fiche tarifaire des solutions logicielles et des formations proposés par la société CyberCity
Page 120

3DMO Genève - Cadastre.ch

Transcription

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