Géoinformatique et géostatistique : un aperçu

Extraction et analyse de différentes dérivées de terrain à partir de mesures LiDAR aéroportées en nuage de points de volumes de données réduits

Fahmy FF Assal

Les paramètres topographiques tels que la pente, l'aspect, la courbure du profil, la courbure des courbes de niveau et le réseau de drainage sont généralement connus comme des dérivés de terrain qui bénéficient d'une large gamme d'applications techniques et environnementales. Différentes techniques d'ingénierie topographique telles que l'arpentage, le GPS, la photogrammétrie numérique en plus des technologies de télédétection constituent les principales sources de données d'élévation numériques exploitées dans l'extraction de différents dérivés de terrain à différentes qualités. Le LiDAR aéroporté est une technologie efficace qui peut capturer des données d'élévation numériques très denses et précises, appelées données LiDAR en nuage de points pour des zones étendues dans des délais relativement courts et à des coûts raisonnables. Cependant, le traitement de données LiDAR en nuage de points à très haute densité pourrait entraîner de graves problèmes de consommation de temps et de mémoire. Ainsi, les réductions des volumes de données LiDAR devraient réduire les coûts d'acquisition et de traitement des données ; mais cela pourrait affecter les qualités des dérivés de terrain extraits. Cette étude visait à extraire et à évaluer différents dérivés de terrain à partir de mesures LiDAR aéroportées de volumes de données réduits, y compris des cartes de pente, d'aspect et d'ombrage, en plus de l'évaluation des résidus d'élévation qui surviennent en raison de la réduction des volumes de données LiDAR. Français L'analyse visuelle des cartes de pente, des cartes d'aspect et des cartes d'ombrage a montré des différences claires dans les tailles et les formes des taches de couleur en raison des réductions des volumes de données LiDAR qui apparaissent comme des dégradations des tons et des textures dans les cartes qui augmentent avec l'augmentation du nombre de réductions par rapport aux volumes de données d'origine. L'analyse statistique des cartes de pente a montré que l'écart type des pentes n'a diminué que de 0,225 % et 30,442 % en raison de l'exclusion de 50 % et 75 % des données LiDAR d'origine respectivement. Cela signifie que les cartes de pente peuvent supporter des réductions des volumes de données LiDAR jusqu'à 50 % des données brutes sans effets clairs sur les propriétés statistiques des cartes de pente produites. Les cartes d'erreur résultant de l'omission de seulement 25 % des données sont structurées là où les taches de couleur sont relativement petites montrant de larges changements de ton au sein de la carte par rapport à la carte d'erreur résultant uniquement de 50 % des données LiDAR qui est moins structurée avec des tons lissés. L'analyse statistique des cartes d'erreur a montré que l'écart type des résidus d'élévation augmente avec la diminution du volume de données LiDAR, ce qui se traduit par une plus grande incertitude des élévations extraites. Lorsque le volume de données LiDAR est réduit de 75 % des données d'origine à 50 %, l'écart type des résidus d'élévation n'a augmenté que de 17 %, mais lorsqu'il est réduit de 75 % à 25 %, l'écart type des résidus d'élévation a augmenté d'environ 101,5 %.