Dans le cadre du plan France Relance, le programme LiDAR HD de l’IGN est un projet d’une ampleur inédite qui se veut novateur dans la manière d’appréhender le territoire national.
Une cartographie 3D du territoire français
L’Institut National de l’Information Géographique et Forestière (IGN) s’est donné pour mission de réaliser une cartographie tridimensionnelle exhaustive du territoire français, à l’exception de la Guyane, d’ici fin 2025.
Le déploiement de ce Référentiel à Grande Échelle (RGE) permet de mutualiser les collectes de données LiDAR, d’en faciliter l’accès et l’usage, ainsi que de répondre aux besoins des acteurs publics en matière de :
- Prévention des risques naturels (modélisation et simulation 3D des inondations, érosions, avalanches, etc.) ;
- Gestion durable des forêts (optimisation des ressources et prévention des incendies) ;
- Transition énergétique (estimation du potentiel photovoltaïque des toitures, aide à l’implantation d’éoliennes) ;
- Aménagement du territoire (connaissance de la végétation urbaine et aide à l’implantation de nouveaux équipements) ;
- Protection de la biodiversité (cartographie des habitats naturels et des haies).
La cartographie 3D permettra donc une meilleure compréhension du territoire et de ses enjeux.
Source : IGN
La technologie LiDAR, au cœur du programme de l’IGN
L’IGN ambitionne de couvrir la totalité de la France métropolitaine et des territoires d’Outre-mer, par l’utilisation du LiDAR HD aéroporté.
Le scanner LiDAR produit des impulsions laser à très haute fréquence, qui, après avoir été réfléchies sur divers éléments (bâtiment, végétation, montagne, sol, etc.) retournent à son émetteur. Le délai entre l’émission et la réception de ces impulsions est mesuré pour déterminer avec exactitude la position des différents points d’impact.
L’intégration d’un récepteur GNSS et d’une centrale inertielle dans le système de mesure LiDAR assure une localisation précise des cibles en coordonnées XYZ. Une plateforme gyrostabilisée est parfois ajoutée pour compenser les mouvements de l’avion, afin de garantir une orientation constante et une couverture uniforme du capteur.
Le LiDAR HD se distingue nettement des technologies traditionnelles de mesure de distance (sonar et radar) par sa capacité à fournir, en un temps record, une abondance de points géoréférencés nécessaires à la création de modèles numériques 3D.
Les acteurs de ce projet ambitieux
Le projet est structuré en quatre phases opérationnelles :
- Acquisition de données : cette phase implique la collecte de données LiDAR aéroportées (avec un objectif de densité de 10 points par m²), ainsi qu’une mesure de points de contrôle au sol. L’ensemble des données est ensuite ajusté géométriquement pour garantir une uniformité de précision du nuage de points pour les utilisations ultérieures ;
- Traitement des données : les nuages de points brut sont traités pour répondre au cahier des charges. Cela inclut la classification des points et la création de produits dérivés tels que le Modèle Numérique de Terrain (MNT), le Modèle Numérique de Surface (MNS) et le Modèle Numérique de Hauteur (MNH) ;
- Hébergement et diffusion : les nuages de points classifiés et les produits dérivés sont hébergés et mis à disposition en open data ;
- Accompagnement des utilisateurs : cette dernière phase se concentre sur l’assistance fournie aux utilisateurs pour la manipulation et l’exploitation efficace des nuages de points et de leurs produits dérivés.
En matière d’acquisition et de traitements des données, l’IGN a mandaté plusieurs sociétés dont GEOFIT et SINTEGRA font parties.
L’acquisition des données
Les équipes interviennent sur des missions d’acquisition aérienne, de traitement des données LiDAR ainsi que sur le terrain pour la mesure des points de contrôle.
Depuis 2021, GEOFIT et SINTEGRA œuvrent en France métropolitaine (Pyrénées, littoral Nouvelle Aquitaine, Corse, Alpes, Alsace, Franche-Comté, Pays de la Loire et Bretagne) ainsi que dans les territoires d’Outre-Mer, pour notamment couvrir La Réunion et la Guadeloupe.
Dans ce projet, chaque vol est minutieusement planifié pour couvrir de vastes étendues terrestres qui, une fois ajustées, permettent de recréer la surface cartographiée en 3D. En cela, les conditions météorologiques doivent être surveillées régulièrement pour identifier les fenêtres de vol optimales et respecter les délais imposés.
En parallèle, des points de contrôle sont soigneusement placés et mesurés sur le terrain. Ils servent de repères absolus pour calibrer et valider la précision des données aériennes collectées. Ces points permettent d’établir un cadre de référence fiable pour toute la cartographie.
Après la collecte, une phase de contrôle des données est mise en place pour s’assurer de la conformité, avec une programmation de nouvelles sessions de vols si nécessaire.
À la livraison finale des nuages de points, l’IGN intervient pour une dernière vérification afin de s’assurer que les données répondent scrupuleusement au cahier des charges.
La classification des données
Les nuages de points brut fournissent une information géométrique de grande qualité mais manquent de sémantique. La classification permet une analyse et une compréhension beaucoup plus poussée du territoire. Néanmoins, elle reste complexe du fait qu’un nuage de points contient en moyenne 10 points par m² (soit 10 millions de points par km²).
Certains logiciels proposent une classification automatique mais présentent des limites en termes de précision. Partant de ce constat, et de l’avancée majeure de l’Intelligence Artificielle (IA) ces dernières années, GEOFIT a beaucoup investit dans la classification de nuages de points par deep learning.
En se basant sur des modèles “state-of-the-art” produits par la communauté scientifique, le service innovation de GEOFIT a développé son propre modèle deep learning pour automatiquement classifier les données brutes collectées. En cela, il va analyser la position réelle de chaque point dans l’espace en 3D (X, Y, Z) ainsi que leurs attributs spécifiques (intensité, nombre de retours, etc.).
Grâce à l’utilisation de ses propres données et celles du programme LiDAR HD de l’IGN, ce modèle est donc capable d’apprendre et de reconnaître différents éléments du paysage tels que le sol, la végétation, les bâtiments, les routes ou encore les véhicules.
Après classification par notre modèle IA, les nuages traités font l’objet d’une procédure de contrôle qualité et de correction manuelle en cas de réajustement.
Avec 7000 heures de vols prévues sur 5 ans, le programme de l’IGN est bien plus qu’un projet de cartographie 3D. Il représente une porte ouverte sur l’avenir en matière de gestion des territoires, où la compréhension détaillée de notre environnement ainsi que la précision et l’accès aux données en open data joueront un rôle déterminant dans la prise de décisions.
