Semaine_6: Considérations pratiques des relevés lidar aéroportés Flashcards
notes de cours
notes de cours
Video partie 1
Video partie 1
- Paramètres d’un relevé
dans les considérations pratiques
d’ou viennent les erreurs
distinction entre qualité de la donnée et précisions de la donnée
Plan de vol
• paramètres clé: – Vitesse avion – Hauteur de vol – Largeur visée – Superposition des lignes de vol – Cible de densité de pulses par m2 – Fréquence d’émission des impulsions – Fréquence de balayage (permet de déterminer patron, va aussi avec vitesse de notre avion)
COMMENTAIRE:
- On va beaucoup jouer avec la hauteur de vol,
- La largeur de visée (sur le coté, ça va jusqu’ou)
- La superposition des lignes de vol (% de recouvrement)
IMU-dérive
• Les IMU dérivent avec le temps lorsque la
plateforme suit un déplacement linéaire
• La période après laquelle l’erreur devient
critique est d’environ 10 minutes, ce qui
typiquement se traduit par 30-40km de ligne
de vol
raison pour laquelle il est utile de faire des virages pour changer de ligne de vol, permet aussi de corriger la plate-forme inertielle de l’avion
Détermination du cout
- Temps de vol (surtout lui qui a un impact)
- Transit de l’avion (région éloignée)
- Collection GPS au sol
GPS au sol
- 2 stations (1 base, 1 en cas de défaillance)
- À 30 km maximum de la zone du relevé
• Utiliser 2-3 cibles au sol pour le contrôle de
qualité des données d’élévation (p.ex. terrain
de tennis, stationnement)
COMMENTAIRE:
Sur une fiche excel il faut tenir compte de qques paramètres que nous allons paramétrer:
- par exemple:
- fréquence émission
- fréquence scan
- angle latéral max
- altitude avion
- vitesse avion
- over lap %
retour:
- nombre de passe
- selon type d’avion, combien de temps il nous faut pour effectuer un virage
- temps total de la durée de la mission
Tous ces points vont déterminer les couts
Paramètres d’un relevé lidar
IMPACT SUR LA DENSITÉ:
- Fréquence d’émission laser
- Altitude et vitesse de l’avion
- Fréquence de balayage
IMPACT SUR LA QUALITÉ:
- Divergence de l’impulsion laser
- FWF ou retours discrets
- Durée de l’impulsion laser
COUVERTURE ET COUTS:
- Recouvrement des lignes de vol
- Angle de balayage
ÉTAT DU SOL ET PRÉSENCE DE FEUILLAGE:
• Saison/ moment du relevé
ACTION:
ALTITUDE PLUS ÉLEVÉE
Conséquence:
- Produit une ligne de vol plus large.
- Grossit l’empreinte au sol (circonférence du laser plus gros à terre)
- Une empreinte plus grosse implique une probabilité que le rayon pénètre moins dans une végétation dense, donc moins grande précision verticale.
- Atténuations atmosphérique de l’énergie des impulsions
ACTION:
VOLS PLUS RAPIDE
CONSÉQUENCE:
ACTION:
ÉLARGISSEMENT DE L’ANGLE DE BALAYAGE
CONSÉQUENCE:
ACTION:
MOINS DE CHEVAUCHEMENT
CONSÉQUENCE:
ACTION:
PRÉCISION
CONSÉQUENCE:
ACTION:
FENÊTRE D’ACQUISITION
CONSÉQUENCE:
Qualité et précision, sources d’erreur
Différence de PRÉCISION topographique
entre le lidar et d’autres sources de données
avant:
- SRTM 90 m/pixel
- BNDT 22 m/pixel
maintenant:
- LiDAR 1 m/pixel
COMMENTAIRE:
ici quand on parle de précision, mais il est question de qualité de détails, à quel point il y a plus de détails, niveau de détails élevé.
On peut avoir un haut niveau de détails comme 1m/pixel sans que se soit précis, on peut avoir des erreurs de 2m - 3m en élévation.
Incertitude en Z
• L’incertitude traduit statistiquement le niveau d’erreur.
• On évalue de manière indépendante l’incertitude en Z
de celle en XY.
• On mesure les deux en donnant la probabilité que
l’erreur se situe en deça d’un certain niveau.
• Par exemple, on pourrait donner comme valeur
d’incertitude LE90 = 15 cm, c’est-à-dire que dans 90%
des cas, l’erreur altitudinale est égale ou inférieure à 15
cm.
• On emploit l’expression “sigma” qui équivaut à 1 écarttype de l’erreur.
COMMENTAIRE:
Quand on parle de précision en lidar, on fait référence aux statistiques, par exemple ce qu’on faisait pour décrire le nombre de points par mètres carrés, on doit faire cela parce que ce n’est pas homogène partout. il peut y avoir des endroits (tuiles, secteurs) ou il y a des points plus précis et des endroits ou il y a des points moins précis.
- Utilisation du sigma, car on utilise une gaussienne (forme de cloche), distribution normale
- ” • Par exemple, on pourrait donner comme valeur
d’incertitude LE90 = 15 cm, c’est-à-dire que dans 90%
des cas, l’erreur altitudinale est égale ou inférieure à 15
cm.” CE QUI VEUT DIRE: que dans 90% des cas notre erreur va être inférieure a 15 cm**
Sources d’erreur
• L’erreur altitudinale (Z) dépend du système et de la
classification.
• Système :
– Erreurs de portée (problème détermination de la distance)
– Erreurs GPS
– Erreurs métrologiques et de calibrage (par exemple :
distance entre le centre de phase de l’antenne et le point d’émission de l’impulsion laser).
• Les erreurs de classification dépendent de la
complexité du terrain et de la présence ou non de
végétation, de batîments, de voitures, de structures,
etc
Bore sight
- On a antenne GPS, IMU et capteur lidar dans l’avion, mais pas à la même place.
- il y a de l’information, un mentionne sa position, l’autre sont déplacement, il faut donc calibrer les appareils pour savoir ou ils se trouvent par rapport aux autres.
- Par exemple, l’information provenant de l’antenne GPS et la station inertielle proviennent de deux endroits différents
- l’alignement entre (IMU et GPS)
s’appelle le BORESIGHT
Lever arm
- l’alignement entre (IMU et système LIDAR)
s’appelle le BORESIGHT - au moment de l’installation il faut des mesures relatives entres les différents systèmes…cela doit être fait avec grande précision
- cela peut avoir des impacts sur la PRÉCISION du levé
mais plus spécifiquement sur l’altimétrie - impact plus grand sur altimétrie que sur planimétrique (bore sight et lever arm )
Niveau d’erreur
• Sur des surfaces bien définies, les lidars récents
peuvent atteindre, pour des altitudes de vol
d’environ 1000 m, une incertitude aussi basse
que 2 cm.
• Les fournisseurs garantiront en général une
incertitude ne dépassant pas 15 cm dans 95% des
cas.
• Sous couvert forestier, on peut s’attendre à une
incertitude de 30 cm, en raison de la densité de
points plus faible et des erreurs de classification
plus fréquente
Rapporter la précision
PRENDRE EN NOTE POUR L’EXAMEN
VIDEO PARTIE 2
VIDEO PARTIE 2
Incertitude en XY
• L’incertitude en XY est en général plus grande
que celle en Z.
• Ceci s’explique en raison de la nature de l’erreur
de la centrale inertielle. Une erreur angulaire se
traduit en effet par une erreur en XY qui
augmente en fonction de la portée.
• Le système Pegasus de Optec revendique une
exactitude planimétrique (XY) de 1/5 500 *
l’altitude (1 sigma) : – Donc, de 18 cm à 1 000 m.
COMMENTAIRE:
Rapporter la précision
• Une précision rapportée de 10cm implique que
68% des données ont une précision meilleure que
10cm. Le reste des données peut avoir une
précision 2 à 3 fois moins bonne
• Si on souhaite obtenir 95% des données avec une
précision de 10cm ou mieux, on doit utiliser le
critère 2σ (1.96*RMSE=10cm), le RMSE dans ce
cas doit être de 5.1cm
• Si on souhaite que 90% des données aient une
précision de 10cm ou mieux, on utilise
1.64*RMSE=10cm, RMSE=6.1cm
COMMENTAIRE:
1 sigma = 68%
2 sigma = 95%
** • Si on souhaite obtenir 95% des données avec une
précision de 10cm ou mieux, on doit utiliser le
critère 2σ (1.96*RMSE=10cm), le RMSE dans ce
cas doit être de 5.1cm**
Contrôle de qualité et correction des
données
• Plusieurs logiciels offrent des fonctions conçues
pour faciliter l’inspection et l’édition des
données lidar (par ex. LP360 de Qcoherent).
• On peut vérifier l’exactitude des données lidar
d’après des données terrain en utilisant un
logiciel tel TerraSurvey de TerraSolid.
• On peut également améliorer l’ajustement
géométrique entre les bandes (fauchées) à l’aide
de certains logiciels comme TerraMatch de
Terrasolid.
Exactitude vs qualité des données
• La qualité réfère à la conformité des données
à représenter la surface de manière à
satisfaire une application
• P.ex., représenter la continuité de l’ondulation
du terrain
Tin modeling with sparse lidar points
Dans le premier exemple, la pauvre densité de points ne permet pas de bien représenter le sommet du banc.
mais on peut identifier le plus bas.
Il y une considération à tenir en compte pour la densité de point et la représentation topographique de certaines applications.
cette considération est plus importante que l’exactitude, car dans l’exemple d’en haut, même si les points sont exacts, l’utilité (qualité) de ceux-ci reste à désirer.
Qualité définition
espacement au niveau planimétrique entre les retours lidar.
plus l’espace est réduit, plus utile cela est.
problème relié à la surface
- Plan d’eau qui cause réflexion spéculaire (pas de neige au sol)
- Surface d’eau qui absorbe beaucoup l’infrarouge
Standards du USGS (suite)
• Précision verticale
IMPORTANT POUR EXAMEN
95% des points mieux que 24.5cm. (2σ RMSE,
RMSE<12.5cm)
commentaire: ils vont demander de 2 sigma, une erreur maximal de 24,5 cm, cela implique que quand on doit avoir un RSME mieux que 12,5 cm
Paramètres spécifiés déterminants
erreurs absolue et relatives
• Zone à survoler (polygone) • Densité des premiers retours • Densité des retours sol • Divergence • Nombre de retours par impulsion • Pourcentage de recouvrement entre les bandes adjacentes • Angle de balayage maximum • Erreurs absolues et relatives en XYZ • Plage de dates pour le survol (phénologie de la végétation, absence de neige)
COMMENTAIRE:
-zone (taille du site à relever)
- angle de balayage maximal/latéral (plus c’est grand plus le fournisseur va couvrir de la surface avec une seule ligne de vol, va diminuer le nombre de ligne de vol et donc le temps que l’avion passe en vol)
- erreurs absolues et relatives en XYZ (RSME)
Paramètres habituellement déterminés
- Fréquence d’impulsion
- Fréquence de balayage
- Emplacement des lignes de vol
- Altitude de l’avion
- Vitesse de l’avion
Paramètres de traitement et
préparation des données
• Classification
• Découpage en feuillets
• Format (habituellement LAS)
• Séparation éventuelle des points dans des
fichiers différents selon leur classe (par
exemple : points sol dans un fichier séparé).
COMMENTAIRE:
- Classification (premier retours, derniers retours)
Ce que vous devriez savoir
• Les éléments de planification d’un relevé ALS
• L’effet des paramètres d’acquisition sur les
coûts et la qualité des données
- Les sources d’erreur et la précision des points
- Comment rapporter la précision d’un relevé
Ce que vous devriez savoir
• Les éléments de planification d’un relevé ALS
• paramètres clé: – Vitesse avion – Hauteur de vol – Largeur visée – Superposition des lignes de vol – Cible de densité de pulses par m2 – Fréquence d’émission des impulsions – Fréquence de balayage (permet de déterminer patron, va aussi avec vitesse de notre avion)
COMMENTAIRE:
- On va beaucoup jouer avec la hauteur de vol,
- La largeur de visée (sur le coté, ça va jusqu’ou)
- La superposition des lignes de vol (% de recouvrement)
Ce que vous devriez savoir
• L’effet des paramètres d’acquisition sur les
coûts et la qualité des données
Définition qualité:
• La qualité réfère à la conformité des données
à représenter la surface de manière à
satisfaire une application.
• P.ex., représenter la continuité de l’ondulation
du terrain.
• La qualité réfère à la conformité des données
à représenter la surface de manière à
satisfaire une application
• P.ex., représenter la continuité de l’ondulation
du terrain
Ce que vous devriez savoir
• Les sources d’erreur et la précision des points
• L’erreur altitudinale (Z) dépend du système et de la
classification.
• Système :
– Erreurs de portée (problème détermination de la distance)
– Erreurs GPS
– Erreurs métrologiques et de calibrage (par exemple :
distance entre le centre de phase de l’antenne et le point d’émission de l’impulsion laser).
• Les erreurs de classification dépendent de la
complexité du terrain et de la présence ou non de
végétation, de batîments, de voitures, de structures,
etc
Ce que vous devriez savoir
• Comment rapporter la précision d’un relevé
• Une précision rapportée de 10cm implique que
68% des données ont une précision meilleure que
10cm. Le reste des données peut avoir une
précision 2 à 3 fois moins bonne
• Si on souhaite obtenir 95% des données avec une
précision de 10cm ou mieux, on doit utiliser le
critère 2σ (1.96RMSE=10cm), le RMSE dans ce
cas doit être de 5.1cm
• Si on souhaite que 90% des données aient une
précision de 10cm ou mieux, on utilise
1.64RMSE=10cm, RMSE=6.1cm
VRMT IMPORTANT
