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A l’origine, qui a contribué au financement du programme LiDAR HD ?

Pour contribuer au financement de ce programme, l’IGN a soumis fin juillet 2020 un projet au Fonds pour la Transformation de l’Action Publique (FTAP), avec l’appui du ministère chargé de l’agriculture et des forêts, de l’ASP, de l’ONF et de la DGPR, dont les objectifs sont : -

• de réaliser la collecte aéroportée de mesures LiDAR à haute densité (i.e. à une densité moyenne de 10 impulsions par mètre carré, qui répond à la plupart des usages) sur tout le territoire national (DOM compris), sauf la Guyane
• de prétraiter les nuages de points issus des mesures LiDAR (géoréférencement, mise en géométrie, classification)
• d’héberger et de diffuser l’intégralité des données collectées et produites (nuages de points classifiés, modèles numériques de terrain, de surface et de hauteur) de manière libre, via à terme la Géoplateforme
• d’accompagner les principaux utilisateurs dans la prise en main et l’exploitation de ces données pour leurs besoins particuliers.

Une durée de 5 ans (2021 - 2026) est indiquée pour la réalisation de la couverture nationale LiDAR HD et la mise à disposition de données 3D relatives au sol et au sursol qui seront à la fois homogènes, riches et fiables. Cette programmation a été définie en lien avec les commanditaires et financeurs du programme. Des comités de concertation sont régulièrement organisés pour définir le socle de besoins prioritaires côté utilisateurs et la priorisation des acquisitions sur les territoires.

Cette initiative s’inscrit dans le cadre du plan France relance déployé par le Gouvernement. Elle a également reçu une importante dotation du Fonds pour la transformation de l’action publique à la suite d’un appel à projets compétitifs. Le budget total estimé de sa mise en œuvre est de 60 millions d’euros.

Est-il possible de participer financièrement au programme ?

Toujours dans cette optique de co-construction, le plan de financement du programme nécessite de trouver d’autres partenaires financiers. L’IGN est proactif dans cette action. Par exemple, les régions, en tant que gestionnaires du fonds FEDER et de leurs compétences en termes de connaissance du territoire, sont des partenaires privilégiés et légitimes pour y participer. L’IGN reste également à l’écoute d’autres partenaires souhaitant apporter leur concours financier pour étudier avec eux la possibilité de coordonner et mutualiser les moyens. A noter que la participation financière permet de favoriser la priorisation des zones à acquérir ainsi que les services d’accompagnement des utilisateurs sur l’exploitation des données et des services.

Une pérennisation de la couverture nationale est-elle prévue ?

Le périmètre du projet actuel prévoit le financement d’une première couverture complète du territoire en données LiDAR HD. Durant le projet, l’IGN va aussi étudier comment effectuer des mises à jour de données, mais celles-ci ne sont pas financées à ce stade. Il est probable que l‘engouement généré par ces données et services associés, et le développement de cas d’utilisations justifient leur pérennisation, et favorisent le financement de mises à jour. L’IGN est attentif à tous les nouveaux besoins qui pourront émerger dans ce sens.

Comment sont choisis et priorisés les blocs à voler chaque année ?

La programmation se fait en concertation avec les commanditaires locaux et nationaux financeurs du programme. Pour des questions d’usages, de logistique et de calendrier du projet, les acquisitions sont réparties au fil de l’année sur 2   périodes : 

• une période "hiver" (de novembre à mars)
• une période "été" (d’avril à octobre).

Entre 8 et 10 mois avant une saison d’acquisition, l’IGN estime un potentiel d’acquisition pour la période et sollicite les commanditaires sur leurs attentes. Une proposition tenant compte des différents besoins est alors faite et discutée. La concertation doit aboutir au plus tard 4-6 mois avant l’acquisition pour faciliter la préparation de celles-ci.

A titre d’exemple, au lancement du programme à l’automne 2020, les commanditaires du programme ont demandé à l’IGN de voler en priorité à l’été 2021 un grand quart sud-est de la France pour satisfaire le plus rapidement possible les usages "forêt" et "risques d’inondations" notamment dans ces zones.

Aujourd'hui, pour programmer les acquisitions prévues à l’hiver 2022/2023, l’IGN sollicite les commanditaires dès le printemps 2022 sur leurs besoins pour aboutir au plus tard en septembre 2022 à un programme d’acquisition finalisé. Il est donc important de partager et faire remonter aux plus tôt les besoins locaux et nationaux à l’IGN pour assurer leur programmation.

Quels départements d’Outre-Mer sont couverts par le programme ?

Le programme prévoit de couvrir en données LiDAR HD l’intégralité de la France Métropolitaine et les départements d’Outre-Mer suivant : Guadeloupe, Martinique, La Réunion et Mayotte. Pour la Guyane, des discussions sont à mener en lien avec les acteurs locaux pour étudier réponse la plus adaptée aux besoins spécifiques de ce territoire.

Ce programme est-il exécuté uniquement par l'IGN ou bien est-il sous-traité ?

Compte tenu de l'ampleur de ce chantier, l’IGN mobilise ses moyens aériens et de production ainsi que ceux de 4 groupements d’acteurs privés pour assurer l’ensemble des travaux (acquisition et traitement des données) :

• Avineon / APEI
• Geofit /Geofly
• Sintegra / Pixair / BlueSky
• Eurosense / SFS

Sur le littoral, les acquisitions se font-elles à marée basse ? Y a-t-il des acquisitions bathymétriques ?

Les acquisitions en bord de mer tiennent compte des marées et sont réalisées à marée basse dans la mesure du possible pour cartographier un maximum de littoral. L’acquisition des fonds marins proches du littoral, nécessitant des capteurs LiDAR bathymétriques spécifiques, n’est pas réalisée dans le cadre du programme.

Faites-vous les acquisitions en haute montagne ?

Les acquisitions couvriront à terme l’intégralité des massifs montagneux de notre territoire. L'IGN assure la production de nuages de points avec une densité minimale de 10pts/m² jusqu’à 2 500 m. Au-delà, la densité pourrait être légèrement inférieure, mais sera néanmoins toujours suffisante pour décrire avec précision le relief.

Y-a-t-il une acquisition d’images aériennes en même temps que les acquisitions LiDAR HD ?

Il n’y a pas d’acquisitions simultanées images et LiDAR, principalement pour des raisons de faisabilité économique et calendaire du programme. Faire une double acquisition limite le nombre de fenêtres d’acquisitions (nécessité de voler de jour et sans nuages notamment), la couverture du territoire s’étalerait sur plus de 5 ans. En revanche, l’IGN maintient la production de la BD Ortho® avec une mise à jour tous les 3 ou 4 ans.

Quels sont les produits attendus en sortie du programme ?

En bout de chaîne de traitements, les données issues d’acquisitions LiDAR HD accessibles à tous sont les suivantes :

- Nuage de points 3D classifiés (à défaut les nuages de point 3D bruts) au format .las :

• Densité minimale de 10pts/m² (densité non assurée au-delà de 2500m d’altitude)
• Précisions :
  • Altimétrique : 10 cm
  • Planimétrique : 50 cm o
• Classification (11 classes)
  • Sol
  • Végétation basse (de 0 à 50 cm de hauteur)
  • Végétation moyenne (de 50 cm à 1,50 m de hauteur)
  • Végétation haute (> à 1,50 m de hauteur)
  • Bâtiments
  • Eau
  • Pont
  • Sursol pérenne (qui regroupe toutes les installations artificielles hors bâtiments, comme les éoliennes, les antennes, les caténaires...)
  • Artéfact (point du nuage manifestement faux, ne correspondant pas à une réalité sur le terrain)
  • Point virtuel (point artificiel créé sous les ponts dans le but de retirer ces derniers dans les modèles numériques)
  • Non classé (objet mobile comme un véhicule, et autre point qui ne fait pas partie des autres classes)

- Des produits dérivés raster (modèles numériques) au format .asc :

• Résolution :
  • 5 m
  • 1 m
  • Une résolution à 50 cm est expérimentée pour savoir s'il est pertinent de la garder à termes.
• Modèle numérique de terrain (ou MNT)
• Modèle numérique de surface (ou MNS)
• Modèle numérique de hauteur (ou MNH). Le MNH enlève par définition l’altitude du MNS et ne garde que les éléments de sursol (bâtiments, végétation...).

- Des masques de qualité vecteur

Quels sont les contrôles appliqués sur les données en sortie et qui s’en charge ?

Avant de les classifier, les données brutes passent une série de contrôles :

• Contrôle de densité
• Recherche d’artefacts
• Contrôle des recalages planimétrique et altimétrique, en utilisant des points terrains connus et mesurés par les géomètres de l’IGN
• ...

Les données peuvent être renvoyées au sous-traitant pour correction, et au pire des cas, pour un nouveau vol.

Après classification, toujours dans le but d’avoir des données de qualité, d’autres contrôles sont réalisés sur les nuages de points et les produits dérivés qui en découlent :

• Contrôles visuels
• Tests sur l’ouverture des données dans les SIG

Tous ces contrôles sont réalisés par l’IGN.

Comment accéder aux données produites ?

L’IGN propose aux utilisateurs des services de téléchargement et de visualisation des données. Sur le site Géoservices, une interface cartographique est disponible pour télécharger les données traitées et contrôlées (cf. partie ci-dessous) sur une zone particulière. Une diffusion des produits dérivés avec une résolution de 50 cm est en cours de réflexion.

De plus, un démonstrateur LiDAR HD est disponible de manière libre et ouverte pour visualiser les nuages de points 3D, faire des mesures, extraire une partie du nuage, ou bien télécharger l’ensemble du nuage de points sur une emprise personnalisée pour l’importer dans un SIG par exemple. Le démonstrateur repose techniquement sur le logiciel libre Potree. Des développements internes IGN ont été nécessaires pour adapter cet outil aux différents besoins de visualisation et d’extraction. Pour plus d’informations, vous retrouverez des vidéos explicatives sur la chaine YouTube de l’IGN.

Le sujet d’industrialisation du démonstrateur est en cours de réflexion au sein de l’IGN. C’est notamment grâce aux différents retours sur l’outil que l’IGN aura une meilleure visibilité sur son intérêt pour les utilisateurs, et sa potentielle mise à l’échelle.

Les modalités actuelles de diffusion des données (en téléchargement et en flux) sont susceptibles d’évoluer, afin de mieux répondre aux besoins et attentes des utilisateurs.

À quoi correspond la communauté d’utilisateurs ?

À l’origine, le programme LiDAR HD est issu d’une convergence de besoins précis : avoir une modélisation fine du territoire, à différentes échelles (locale, régionale et nationale), pour l’appliquer à des cas d’usages (foresterie, risques naturels, agriculture, architecture, urbanisme, etc.). Ces derniers ont été identifiés en amont du programme lors de nombreux entretiens entre les utilisateurs de la donnée issue d’acquisitions LiDAR, et l’IGN. La communauté d’utilisateurs existait déjà : un lieu de rencontre virtuel devait être mis en place pour que les utilisateurs puissent échanger sur leur domaine d’application, communiquer des actualités et surtout y trouver des solutions à des problématiques communes. Pour être au plus proche des besoins et usages initiaux et de capter les retours des utilisateurs sur les données, produits et services, l’IGN a mis en place, à travers l’outil OSMOSE, un espace d’échanges ouvert et professionnel pour mettre autour de la table toute personne ou entité souhaitant y participer. Proposée par la DINUM, la plateforme Osmose permet d’animer en ligne une communauté professionnelle et propose différentes fonctionnalités : « salons » thématiques ou espaces d’échanges, blogs, calendrier, gestion des tâches, wiki et autres sondages. Un dispositif gagnant-gagnant pour aider les utilisateurs et l’IGN à améliorer les données et services issus d’acquisitions LiDAR HD.

Forêt

Comment déterminer les essences des arbres avec les produits dérivés ?

La modélisation de variables forestières avec du LiDAR HD permet d’effectuer les distinctions d’essences suivantes :

• La différenciation entre résineux et feuillus
• La différenciation entre des résineux, soit essence par essence, soit par groupe d’essences proches.

Ces distinctions sont faites en s’appuyant sur des analyses de la forme des houppiers (pente, surface, volume...), réalisées à partir du modèle numérique de surface. En s’appuyant sur des placettes de calibration qui reflètent une vérité terrain, il est tout à fait possible de réaliser une classification des essences de résineux par apprentissage (cf. méthode RandomForest).

Quid de l’ouverture des données de modélisations forestières au grand public ?

Les données modélisées en forêt publique ont vocation à être mise à disposition en Open Data. Une des difficultés actuelles est qu’il n’existe pas encore d’infrastructure simple d’utilisation de mise à disposition de ces données.

Prévention des risques d’inondation

Les données LiDAR HD peuvent-elles être utilisées pour réaliser des modélisations hydrauliques pour les PPRI ?

Les données LiDAR HD, accompagnées de relevés topographiques complémentaires, peuvent être utilisées pour réaliser des modélisations hydrauliques et obtenir des profils précis en travers ou en long. En zone de montagne dans le département 06, le LiDAR comporte cependant de nombreux effets de bord sur les versants, ce qui limite la précision du levé par rapport à la réalité du terrain.

Est-ce que les données LiDAR HD à 10 points par mètre carré peuvent répondre à la problématique GEMAPI (Gestion des milieux aquatiques et protection des inondations), compétence qui incombe aux EPCI ?

Une densité LiDAR de 10pts/m² suffit largement pour la construction d’un MNH. Cependant pour la construction de MNT, des relevés topographiques sont nécessaires, notamment au niveau des ouvrages, des ponts ou des vallées encaissées.

Intelligence Artificielle

Quel est l’apport de l’IA dans le traitement des données ?

L’IA permet de généraliser, à grande échelle, les traitements de classification du nuage de points, c’est-à-dire de propager au maximum l’information contenue dans les nuages de points déjà classifiés. En pratique, des modèles de classification du nuage de points sont entraînés à réaliser une première proposition pour chaque point (bâti, sol, ponts, végétation, eau, sursol pérenne, autre).

Celles-ci sont ensuite croisées avec d’autres formes de classification (non fondées sur de l’apprentissage machine) et des bases de données existantes, comme la BD Topo®, pour fournir une classification consolidée. Celle-ci sera reprise ensuite par des opérateurs experts de l’analyse de données LiDAR.

Où puis-je me procurer ces outils d’apprentissage ?

Les travaux IA conduits par l’IGN sont partagés en open source sur Github, notamment la librairie pour la classification des nuages de points. De premières données classées pour entraîner des modèles y sont également disponibles.

Mise à jour des produits IGN

Comment se passera la mise à jour des MNT produits par l'IGN (RGE ALTI/ BD ALTI) avec l'arrivée des données LiDAR HD ?

Les nouveaux référentiels altimétriques produits dans le cadre du projet LiDAR HD (nuages de points classés, modèles numériques de terrain, surface, hauteur) ont vocation à remplacer le modèle numérique de terrain existant du RGE Alti®. Les données du RGE Alti® font l'objet d’un archivage patrimonial, elles demeurent accessibles en cas de besoin ou de demande utilisateurs, mais ne seront plus mises à jour dès lors que la chaîne de production de données LiDAR HD est pleinement opérationnelle.

Quelles sont les perspectives d’usages des données LiDAR HD pour améliorer les autres produits IGN ?

Les données LiDAR HD ouvrent des perspectives intéressantes pour actualiser ou améliorer de nombreux produits de l’IGN : •

• Produits forestiers : BD Forêt ®/ Inventaire forestier
• Thème Bati de la BD TOPO® : Modélisation 3D des bâtiments (LOD2)
• Produits dérivés de MNT : Cartes des pentes / Courbes de niveaux
• ...

Des travaux vont débuter pour étudier le potentiel de ces données, notamment après leur classification.

Accompagnement des utilisateurs

Pensez-vous mettre en place des formations sur la prise en main des données ?

Pour l’instant l’offre se restreint à des ateliers réguliers sur la communauté Osmose (avec rediffusions disponibles). Des déplacements en région sont également menés pour apporter de l’expertise sur les données et services de diffusion et d’accès aux différents produits.

Le besoin de formation (e-learning ou en présentiel) sur la théorie et la pratique est de plus en plus important. C’est pourquoi des réflexions sont en cours à l’IGN pour proposer des formations pour différents niveaux.

Délais

Délais entre acquisition et diffusion ?

Jusqu'à présent, les délais de production et de diffusion des données brutes et classées étaient assez variables, de plusieurs mois à deux ans, le temps que l'ensemble des chaines de production et de contrôle des données se mettent en place. A partir de la fin 2023, on peut envisager sur la métropole les délais suivants :

• Délais des prétraitements, géoréférencement et des contrôles du nuage de points bruts (3-4 mois) ;
• Délais des traitements automatiques et des contrôles du nuage de points classés (1-2 mois) ;
• Délais de diffusion du nuage de points classés (1-2 mois) ;

On peut donc envisager à partir de la fin 2023 la diffusion des nuages de points classés 5 à 8 mois après leur acquisition. Toutefois, cela dépend fortement du délai de contrôle des nuages de points bruts (des demandes de reprises aux prestataires peuvent être nécessaires à ce stade), ce qui peut rallonger le délai global.

Diffusion et format des nuages de points

Pourquoi avoir choisi le format LAZ version 1.4 ?

C’est le format le plus à jour, le plus répandu, et permet une prise en compte d’un nombre d’échos (et donc d’information liées au terrain) supérieur par rapport aux versions antérieures du format LAZ.

La diffusion des données brutes est-elle arrêtée ?

La diffusion des données brutes n’était initialement pas prévue dans le cadre du programme, mais elle a permis la prise en main des nuages de points bruts, en attendant les nuages classés. La diffusion est donc arrêtée car la priorité est la diffusion des données classées. De plus, aujourd’hui, le délai de production des données classées à partir des données brutes est plus faible.

Pour autant, nous avons décidé de laisser l’interface des données brutes accessible sur le site Géoservices de l’IGN, jusqu’à ce que le nombre de blocs diffusés en données classées soit supérieur à celui des blocs bruts.

Une interface améliorée d’accès aux produits LiDAR HD est en cours de développement (notamment pour sélectionner une emprise et en récupérer les dalles intersectées), et un atelier de présentation sera prochainement proposé à travers la communauté OSMOSE.

Pour rappel, le format de diffusion des nuages de points classés est le COPC (Cloud Optimized Point Cloud) qui permet de visualiser en flux, ou "streamer", les nuages directement dans un SIG comme QGIS version 3.32 (et à termes dans des applicatifs web) ou bien de les télécharger directement sur sa machine.

Classification des données

Quels sont les différences entre la classification optimisé et classé en termes de qualité ?

Se référer au descriptif de contenu publié sur Géoservices, disponible ici.

Est-ce que les nouvelles versions du processus de classification seront réappliquées sur les données précédemment traitées pour améliorer leur classification ?

A priori oui, mais pas dans l’immédiat, il faut qu’on le cale plus précisément dans le calendrier de production. La priorité actuelle étant de couvrir de nouvelles zones pour répondre aux besoins des commanditaires.

Y a-t-il des changements autres que l’attribut classification entre les données brutes et classées ?

Non, seul l’attribut "classe" est ajouté, la géométrie des points et les autres attributs ne sont pas modifiés. Ainsi, vous pouvez tout à fait retrouver le nuage de brut initial en supprimant l’attribut "classe" du point.

Est-ce que les données classifiées seront utilisés pour amender les BD de l’IGN ?

A terme, il est en effet prévu d’améliorer les autres bases de données de l’IGN grâce aux données issues du programme LiDAR HD. Cela concerne notamment la BD Uni® et la BD Ortho®.

Quel est l'algorithme de l'IA que vous utilisez ?

Le module IA que nous utilisons est accessible en open-source ici.

Est-ce que les câbles (EDF, téléphérique, téléphone, etc..) ont une classification spécifique ?

Oui, ils sont dans la classe 64 : Sursol pérenne. Cependant, au sein de cette classe, ils ne sont pas distingués d’autres objets comme les éoliennes par exemple.

Modèles numériques

MNT & MNS disponibles au niveau d'un département ? Par téléchargement? Par flux ?

Aujourd’hui, les modèles numériques ne sont pas encore disponibles via Géoservices. Il est prévu prochainement un accès à ces données : 

• par flux (via une clé Géoservices).
• par téléchargement. Une extraction sera possible pour pouvoir télécharger les dalles qui correspondent à votre zone d’intérêt. Le format de sortie est le geotiff (float32), compressé (en zip) sans perte.

Mise à jour des données

Est-il prévu de mettre à jour les données LIDAR HD une fois le programme terminé ? Et si oui de quelle façon ?

La mise à jour des données est un sujet en cours de réflexion. À ce stade, nous pressentons que la mise à jour pourra être réalisée selon plusieurs méthodes, en fonction des caractéristiques (superficie, type de terrain…) des zones à mettre à jour. L’utilisation de drones pour faire des levés sur des zones circonscrites ou bien la réalisation de MNS par corrélation d’images pourraient constituer des pistes possibles par exemple. Les MNS réalisés par corrélation d’images sont moins précis que les MNS issus de lidar, mais permettraient de disposer de données actualisées plus fréquentes à moindre coût (à partir des campagnes d’acquisition d’images aériennes réalisées par ailleurs) et de répondre à certains besoins métiers, en forêt en particulier.