{"id":11873,"date":"2023-08-10T13:02:46","date_gmt":"2023-08-10T11:02:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/?p=11873"},"modified":"2023-08-10T13:02:48","modified_gmt":"2023-08-10T11:02:48","slug":"qgis-pour-lidarmodele-numerique-de-terrain-mnt-avec-lastools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/qgis-pour-lidarmodele-numerique-de-terrain-mnt-avec-lastools\/","title":{"rendered":"QGis pour LIDAR:mod\u00e8le num\u00e9rique de terrain (MNT) avec LAStools."},"content":{"rendered":"\n

Dans cet article vous trouverez, pas \u00e0 pas, comment cr\u00e9er un MNT \u00e0 partir d\u2019un nuage LIDAR non class\u00e9 et class\u00e9, avec LAStools<\/a> et QGis. Nous verrons les outils LASground et LASground_new, las2dem et lastile.<\/p>\n\n\n\n

Tutoriel Traitement des donn\u00e9es LIDAR HD avec QGis<\/h2>\n\n\n\n
1- Les donn\u00e9es LIDAR dans QGis 3.32<\/a><\/p>\n\n\n\n
2- T\u00e9l\u00e9charger les donn\u00e9es LIDAR HD de l\u2019IGN et les charger dans QGis<\/a><\/p>\n\n\n\n
3-Les outils pour les donn\u00e9es LIDAR dans QGis 3.32<\/a><\/p>\n\n\n\n
4-Coloriser un nuage de points \u00e0 partir d\u2019une orthophoto avec CloudCompare<\/a><\/p>\n\n\n\n
5-Coloriser un nuage de points \u00e0 partir d\u2019une orthophoto avec LAStools<\/a><\/p>\n\n\n\n
6- Cr\u00e9er un Mod\u00e8le num\u00e9rique de surface (MNS) avec CloudCompare ou LAStools<\/a><\/p>\n\n\n\n
7- Cr\u00e9er un Mod\u00e8le Num\u00e9rique de Terrain avec Clo<\/a>udCompare<\/p>\n\n\n\n

8- Cr\u00e9er un Mod\u00e8le Num\u00e9rique de Terrain avec LAStools<\/h2>\n\n\n\n
Le processus de cr\u00e9ations d’un MNT \u00e0 partir d’un nuage de points LIDAR non class\u00e9 est le m\u00eame que celui que nous avons vu dans l’article pr\u00e9c\u00e9dent:<\/p>\n\n\n\n
1- On doit classer les points du nuage en point du \u00ab\u00a0sol\u00a0\u00bb et points \u00ab\u00a0hors sol\u00a0\u00bb<\/p>\n\n\n\n
2- On doit interpoler un raster \u00e0 partir de points du \u00ab\u00a0sol\u00a0\u00bb<\/p>\n\n\n\n
Si vous avez lu l’article pr\u00e9c\u00e9dent et que vous avez trouv\u00e9 la g\u00e9n\u00e9ration d’un MNT assez simple, d\u00e9trompez-vous! Ici la simplicit\u00e9 n’est pas de mise. <\/p>\n\n\n\n
\n
Vous avez 2 outils pour classer les points qui se ressemblent mais qui sont diff\u00e9rents<\/li>\n\n\n\n
Le nombre de param\u00e8tres possibles pour chaque outil d\u00e9passe la douzaine<\/li>\n\n\n\n
Les meilleurs r\u00e9sultats s’obtiennent en ex\u00e9cutant les outils deux fois, avec des param\u00e8tres diff\u00e9rents<\/li>\n\n\n\n
Que vous ayez ou pas de licence LAStools, un nuage LIDAR de l’IGN ne passe pas sans le d\u00e9couper en nuages plus petits<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Il est impossible de voir toutes les possibilit\u00e9s ici. A vous de prendre votre courage \u00e0 deux mains et d’explorer toutes celles que l’on ne verra pas.<\/p>\n\n\n\n
Classer les point en sol et hors sol avec LAStools<\/h2>\n\n\n\n
LASGround et LASGround_New sont deux outils de la bo\u00eete \u00e0 outils LAStools qui sont utilis\u00e9s pour extraire les points du sol \u00e0 partir d’un nuage de points LiDAR. Cependant, il y a des diff\u00e9rences importantes entre ces deux outils en termes de m\u00e9thodes et de fonctionnalit\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
\n
LASGround<\/strong> :
LASGround est un outil qui identifie et classe les points du sol dans un nuage de points LiDAR. Il utilise principalement des algorithmes bas\u00e9s sur des op\u00e9rations morphologiques pour d\u00e9tecter les points du sol. LASGround utilise une grille de cellules et une fen\u00eatre de taille variable pour identifier les points du sol en se basant sur la densit\u00e9 des points voisins. Il est efficace pour extraire les points du sol dans des zones planes ou l\u00e9g\u00e8rement inclin\u00e9es.
Cet outil fonctionne tr\u00e8s bien dans les environnements naturels tels que les montagnes, les for\u00eats, les champs, les collines ou tout autre terrain avec peu d’objets fabriqu\u00e9s par l’homme.<\/span>
<\/li>\n\n\n\n
LASGround_New<\/strong> :
LASGround_New est une version am\u00e9lior\u00e9e de LASGround, introduite pour fournir de meilleures performances et une extraction plus pr\u00e9cise des points du sol. Contrairement \u00e0 LASGround, LASGround_New utilise une approche bas\u00e9e sur l’apprentissage automatique (machine learning). Il peut utiliser des m\u00e9thodes telles que Random Forest pour classifier les points du sol en se basant sur des caract\u00e9ristiques telles que la hauteur, la densit\u00e9, etc. LASGround_New est con\u00e7u pour traiter des environnements plus complexes, y compris les zones avec des pentes plus prononc\u00e9es et des caract\u00e9ristiques topographiques vari\u00e9es.
Il s’agit d’une version enti\u00e8rement repens\u00e9e de lasground qui g\u00e8re beaucoup mieux les terrains compliqu\u00e9s o\u00f9 il y a des montagnes escarp\u00e9es \u00e0 proximit\u00e9 de zones urbaines avec de nombreux b\u00e2timents.<\/span>
<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
LASground<\/h3>\n\n\n\n
Il s’agit d’un outil d’extraction de la terre nue : il classe les points LIDAR en points au sol (classe = 2) et en points hors sol (classe = 1). Cet outil fonctionne tr\u00e8s bien dans les environnements naturels tels que les montagnes, les for\u00eats, les champs, les collines ou tout autre terrain comportant peu d’objets artificiels. <\/p>\n\n\n\n
L’outil produit \u00e9galement d’excellents r\u00e9sultats pour les villes, mais les b\u00e2timents plus grands que la taille du pas peuvent poser probl\u00e8me. <\/p>\n\n\n\n
Taille de pas<\/h4>\n\n\n\n
\n
La taille de pas par d\u00e9faut est de 5 m\u00e8tres, ce qui est bon pour les for\u00eats ou les montagnes. <\/li>\n\n\n\n
Pour les villes ou les terrains plats ‘-town’, la taille du pas est augment\u00e9e \u00e0 10 m\u00e8tres. <\/li>\n\n\n\n
Pour les villes ou les entrep\u00f4ts, ‘-city’ augmente la taille du pas \u00e0 25 m\u00e8tres. Pour les tr\u00e8s grandes villes, utilisez ‘-metro’ et la taille du pas sera augment\u00e9e \u00e0 50 m\u00e8tres. <\/li>\n\n\n\n
Vous pouvez \u00e9galement la d\u00e9finir directement avec ‘-step 35’. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
L’utilisateur exp\u00e9riment\u00e9 peut affiner l’algorithme en sp\u00e9cifiant le seuil en m\u00e8tres \u00e0 partir duquel les pics sont supprim\u00e9s. Le param\u00e8tre ‘-spike 0.5+5’ supprimera les pics ascendants sup\u00e9rieurs \u00e0 50 centim\u00e8tres et les pics descendants inf\u00e9rieurs \u00e0 5 m\u00e8tres dans le TIN le plus grossier. <\/p>\n\n\n\n
Un autre param\u00e8tre int\u00e9ressant est le param\u00e8tre \u00ab\u00a0-bulge 1.0\u00a0\u00bb qui sp\u00e9cifie \u00e0 quel point le TIN est autoris\u00e9 \u00e0 se gonfler lorsqu’il inclut des points au fur et \u00e0 mesure qu’il s’affine. Le renflement par d\u00e9faut est d’un dixi\u00e8me du pas pour les tailles de pas sup\u00e9rieures \u00e0 5 m\u00e8tres et d’un cinqui\u00e8me du pas dans les autres cas. <\/p>\n\n\n\n
L’\u00e9cart-type maximal pour les patchs planaires en centim\u00e8tres peut \u00eatre d\u00e9fini avec ‘-stddev 10’. Le d\u00e9calage maximal en m\u00e8tres jusqu’auquel les points au-dessus de l’estimation actuelle du sol sont inclus peut \u00eatre d\u00e9fini avec ‘-offset 0.1’. <\/p>\n\n\n\n
LASground_new<\/h3>\n\n\n\n
Il s’agit d’un outil d’extraction de la terre nue : il classe les points LIDAR en points au sol (classe = 2) et en points non au sol (classe = 1). Il s’agit d’une version totalement remani\u00e9e de lasground qui g\u00e8re beaucoup mieux les terrains compliqu\u00e9s o\u00f9 il y a des montagnes escarp\u00e9es \u00e0 proximit\u00e9 de zones urbaines avec de nombreux b\u00e2timents. <\/p>\n\n\n\n
La taille du pas par d\u00e9faut a \u00e9t\u00e9 augment\u00e9e \u00e0 25 m\u00e8tres, ce qui permet de supprimer la plupart des b\u00e2timents dans les villes courantes (\u00e0 l’exception des tr\u00e8s grands entrep\u00f4ts ou usines qui n\u00e9cessitent un pas plus grand). <\/p>\n\n\n\n
Pour les petites villes ou les terrains avec peu de b\u00e2timents, utilisez l’option ‘-town’ qui r\u00e9duit la taille du pas \u00e0 10 m\u00e8tres. Pour les tr\u00e8s grandes villes, utilisez l’option ‘-metro’ et la taille du pas sera augment\u00e9e \u00e0 50 m\u00e8tres. <\/p>\n\n\n\n
Vous pouvez \u00e9galement exp\u00e9rimenter en r\u00e9glant directement la taille du pas en utilisant ‘-step 35’. <\/p>\n\n\n\n
Il y a ensuite l’option \u00ab\u00a0-nature\u00a0\u00bb qui utilise un pas de 5 m\u00e8tres pour les terrains sans b\u00e2timents et l’option \u00ab\u00a0-wilderness\u00a0\u00bb qui utilise 3 m\u00e8tres si vous vous int\u00e9ressez \u00e0 des \u00e9l\u00e9ments plus petits sur le terrain dans le LiDAR \u00e0 haute r\u00e9solution. <\/p>\n\n\n\n
L’utilisateur exp\u00e9riment\u00e9 peut affiner l’algorithme en sp\u00e9cifiant le seuil en m\u00e8tres \u00e0 partir duquel les pics sont supprim\u00e9s. Le param\u00e8tre ‘-spike 0.5’ permet de supprimer les pics ascendants sup\u00e9rieurs \u00e0 50 centim\u00e8tres et le param\u00e8tre ‘-spike_down 2.5’ permet de supprimer les pics descendants inf\u00e9rieurs \u00e0 2,5 m\u00e8tres dans le TIN le plus grossier. <\/p>\n\n\n\n
Le d\u00e9calage maximal en m\u00e8tres jusqu’auquel les points au-dessus de l’estimation actuelle du sol sont inclus peut \u00eatre d\u00e9fini avec ‘-offset 0.1’. Vous pouvez \u00e9galement – si vous voulez essayer un grand nombre de param\u00e8tres – jouer avec ‘-bulge 1.5’ qui – par d\u00e9faut – est fix\u00e9 \u00e0 un dixi\u00e8me de la taille de l’\u00e9tape et ensuite serr\u00e9 dans l’intervalle de 1.0 \u00e0 2.0. <\/p>\n\n\n\n
Ce qui est valable pour les deux outils<\/h3>\n\n\n\n
Vous pouvez utiliser d’autres classifications que la norme ASRPS avec ‘-ground_class 10’ ou ‘-non_ground_class 25’. Il est possible de laisser intacte la classification originale de tous les points qui ne sont pas class\u00e9s comme sol avec ‘-non_ground_unchanged’.<\/p>\n\n\n\n
Si vous souhaitez exclure certaines classifications du calcul de la terre nue, vous pouvez le faire avec ‘-ignore_class 7’. Pour les collines tr\u00e8s escarp\u00e9es, vous pouvez intensifier la recherche des points initiaux du sol avec ‘-fine’, ‘-extra_fine’, ‘-ultra_fine’ ou ‘-hyper_fine’. De m\u00eame, pour les terrains tr\u00e8s plats, vous pouvez simplifier la recherche avec ‘-coarse’ ou ‘-extra_coarse’, mais essayez d’abord le r\u00e9glage par d\u00e9faut.<\/p>\n\n\n\n
Enfin, vous pouvez demander \u00e0 lasground ou lasground_new de calculer la hauteur au-dessus du sol pour chaque point (afin de pouvoir utiliser lasclassify ensuite sans avoir besoin de lancer lasheight d’abord) avec ‘-compute_height’ ou m\u00eame demander \u00e0 ce que la hauteur calcul\u00e9e remplace la valeur d’\u00e9l\u00e9vation avec l’option ‘-replace_z’. Vous obtenez alors directement un fichier LAS\/LAZ normalis\u00e9 en hauteur qui peut \u00eatre utilis\u00e9, par exemple, avec les outils lascanopy ou lasgrid ou l’algorithme CHM (canopy height model) sans fosse. Si lasground ou lasground_new fonctionne mal, essayez de d\u00e9sactiver certaines optimisations en utilisant les drapeaux ‘-no_clean’ ou ‘-no_bulge’. <\/p>\n\n\n\n
S’il y a trop peu de points pour effectuer une classification fiable du terrain, les fichiers sont simplement copi\u00e9s (et dans le cas de ‘-replace_z’, toutes les \u00e9l\u00e9vations sont mises \u00e0 z\u00e9ro). Ces fichiers peuvent \u00e9galement \u00eatre ignor\u00e9s \u00e0 l’aide de l’option de ligne de commande ‘-skip_files’.<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00e9-traitement du nuage exemple avec LAStile<\/h2>\n\n\n\n
Nous allons utiliser le m\u00eame nuage de points LIDAR que dans l’article pr\u00e9c\u00e9dent, un nuage class\u00e9 auquel on a effac\u00e9 la classification. Ceci permet de comparer les r\u00e9sultats des outils avec le MNT fait directement avec la classification \u00ab\u00a0sol\u00a0\u00bb de l’IGN.<\/p>\n\n\n\n
Le premier probl\u00e8me que nous avons est que ce nuage de points contient 28 millions de points. Si nous utilisons les outils LAStools de cet article sur ce nuage, nous avons un message:<\/p>\n\n\n\n
ERROR processing file 'C:\\telechargements\\ncLHD_FXX_0722_6403_PTS_C_LAMB93_IGN69.laz'. maybe out of memory?<\/code><\/pre>\n\n\n\nOn doit donc d\u00e9couper notre nuage en nuages plus petits (moins de 1.5 millions si vous n’avez pas de licence) et utiliser les outils de type \u00ab\u00a0r\u00e9pertoire\u00a0\u00bb au lieu de \u00ab\u00a0fichier\u00a0\u00bb. Nous reconstruirons une sortie unique \u00e0 la fin du traitement.<\/p>\n\n\n\n Pour cr\u00e9er les tuiles, nous cr\u00e9ons un r\u00e9pertoire vide, puis nous ouvrons l’outil LAStile<\/p>\n\n\n\n <\/a><\/figure>\n\n\n\nVous aurez \u00e0 calculer la \u00ab\u00a0tile size\u00a0\u00bb pour que les tuiles aient le nombre de points souhait\u00e9. Notre nuage en entr\u00e9e fait 1000mx1000m et 28 millions de points. Si nous voulons moins de 1.5 millions de points par tuile, 25 tuiles de 200mx200m auront environ 1.1 million de points. Nous indiquerons alors 200 dans tile size.<\/p>\n\n\n\n Par contre, le champ Output LAS\/LAZ, qui est marqu\u00e9 optionnel n’est pas du tout optionnel sous peine d’aller les chercher dans les recoins du \/Users\/nom_user\/AppData\/Local\/Temp\/. Vous devez rentre un r\u00e9pertoire pour les tuiles et un nom, par exemple \u00ab\u00a0tuile.las\u00a0\u00bb. Les tuiles seront alors nomm\u00e9es \u00ab\u00a0tuile_coordonn\u00e9eX_coordonn\u00e9eY.las\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nLe traitement que nous r\u00e9servons \u00e0 ces tuiles comprend des interpolations entre les points. Si nous avions un tuilage classique, bord \u00e0 bord, nous aurions des effets de bord: les points situ\u00e9s sur les bord n’auraient pas les voisins situ\u00e9s sur la tuile adjacente. Pour \u00e9viter cela, LAStools ajoute une zone tampon autour de chaque tuile. Au moment de reconstituer le nuage r\u00e9sultat elles seront enlev\u00e9es automatiquement mais on n’aura pas d’effet de bords dans les traitements interm\u00e9diaires.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nExtraction des points \u00ab\u00a0sol\u00a0\u00bb<\/h2>\n\n\n\nNous chargeons le nuage de point \u00e0 traiter, dans sa version coloris\u00e9e car ce sera plus pratique pour analyser les r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nNous avons une zone urbaine entour\u00e9e de zones naturelles. Nous allons utiliser l’outil LASground en le configurant avec les param\u00e8tres -city pour terrain type et -ultra_fine pour preprocessing. C’est la configuration classique en traitement du LIDAR pour l’arch\u00e9ologie et elle correspond tr\u00e8s bien \u00e0 notre nuage LIDAR. N’oubliez pas de cocher la case 64bits executable.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nLe r\u00e9sultat est une s\u00e9rie de nuages avec deux classes : <\/p>\n\n\n\n\n1- non class\u00e9 (points hors sol)<\/li>\n\n\n\n2- sol<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nC’est ici que nous avons la plus grande diff\u00e9rence avec le traitement avec CloudCompare. Pour \u00e9valuer le r\u00e9sultat nous avons deux probl\u00e8mes:<\/p>\n\n\n\n\nle premier c’est le fait d’avoir divis\u00e9 notre nuage en de multiples lots de donn\u00e9es.On aura difficilement une vue d’ensemble.<\/li>\n\n\n\nle deuxi\u00e8me c’est le manque d’une v\u00e9ritable interface 3D qui permette de voir le r\u00e9sultat sous tous les angles. La vue 3D de QGis est trop grossi\u00e8re pour voir correctement le r\u00e9sultat.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nLe moyen qui nous reste est d’utiliser la vue du Profil d’\u00e9l\u00e9vation, mais qui nous oblige \u00e0 tracer plusieurs transects pour d\u00e9tecter les \u00e9ventuels probl\u00e8mes.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nSelon les types de terrain pr\u00e9sents dans notre nuage initial, il sera n\u00e9cessaire de v\u00e9rifier plusieurs tuiles.<\/p>\n\n\n\n Dans notre exemple nous allons nous arr\u00eater l\u00e0. Mais il est assez courant qu’on ai besoin d’une deuxi\u00e8me passe de lasground. Le cas classique est celui des recherches arch\u00e9ologiques. Supposons que nous ayons dans notre nuage de points de l’exemple, une zone int\u00e9ressante dans la partie naturelle de l’image. Nous avons utilis\u00e9 l’option -city pour classer les b\u00e2timents en hors sol. Cette option utilise un pas de 25 m\u00e8tres. Si nous avons des petites structures elles risquent fort de ne pas \u00eatre class\u00e9es en hors sol. Une deuxi\u00e8me ex\u00e9cution de lasground, cette fois avec l’option -wilderness (zone naturelle sans constructions) en l’appliquant exclusivement aux points class\u00e9s en \u00ab\u00a0sol\u00a0\u00bb par le premier passage, pourrait alors enlever les petites structures.<\/p>\n\n\n\nCalcul du MNT avec LAS2dem<\/h2>\n\n\n\nCet outil lit les points LIDAR, les triangule temporairement en un TIN, puis calque le TIN sur un raster MNT. L’outil peut utiliser les valeurs ‘-elevation’, ‘-slope’, ‘-intensit\u00e9’, ‘-rgb’, ou une coloration ‘-hillshade’ ou ‘-gray’ ou ‘-false’. La sortie peut \u00eatre au format BIL, ASC, IMG, FLT, XYZ, DTM, TIF, PNG ou JPG. . La plage particuli\u00e8re de valeurs \u00e0 repr\u00e9senter peut \u00eatre limit\u00e9e \u00e0 l’aide de ‘-set_min_max 10 100’ ou peut \u00eatre d\u00e9finie \u00e0 l’aide de ‘-compute_min_max’. Quand vous utilisez des filtres tels que ‘-last_only’ ou ‘-keep_class 2’, vous pouvez utiliser l’option ‘-extra_pass’ pour d\u00e9terminer d’abord le nombre de points \u00e0 trianguler. Cela permet d’\u00e9conomiser de la m\u00e9moire.<\/p>\n\n\n\n Par d\u00e9faut, la taille du raster g\u00e9n\u00e9r\u00e9 est bas\u00e9e sur l’\u00e9tendue de la bo\u00eete de d\u00e9limitation. Si le fichier LAS\/LAZ a \u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9 \u00e0 l’aide de lastile, comme dans notre exemple, son \u00e9tendue peut \u00eatre fix\u00e9e \u00e0 celle de la tuile en utilisant l’option ‘-use_tile_bb’. Tout \u00ab\u00a0tampon de bordure\u00a0\u00bb que la tuile aurait pu avoir n’est alors pas rast\u00e9ris\u00e9. Cela permet d’\u00e9viter les artefacts de bordure tout en cr\u00e9ant des tuiles correspondantes en parall\u00e8le. <\/p>\n\n\n\nUn fichier KML est automatiquement g\u00e9n\u00e9r\u00e9 pour permettre l’affichage du MNE dans Google Earth (pour TIF\/PNG\/JPG). Comme le fichier LAS\/LAZ contient les informations de projection<\/a> , celles-ci sont utilis\u00e9es pour le g\u00e9or\u00e9f\u00e9rencement du fichier KML. <\/p>\n\n\n\n Pour notre exemple, voici la fen\u00eatre de dialogue de las2dem:<\/p>\n\n\n\n <\/a><\/figure>\n\n\n\nLe filtre keep_class 2 fait qu’on ne traitera que les points class\u00e9s \u00ab\u00a0sol\u00a0\u00bb (code 2).<\/p>\n\n\n\n On d\u00e9fini le pas du MNT \u00e0 0.5 m\u00e8tres.<\/p>\n\n\n\n Nous cochons la case \u00ab\u00a0use tile bounding box\u00a0\u00bb pour que le raster en sortie de chaque tuile soit d\u00e9coup\u00e9 pour ne garder que la tuile d’origine, sans la zone tampon cr\u00e9\u00e9 par lastile.<\/p>\n\n\n\n -extra_pass permet d’optimiser l’allocation de m\u00e9moire.<\/p>\n\n\n\n Le r\u00e9sultat est la cr\u00e9ation de trois fichiers par tuile: le fichier tif, le fichier world associ\u00e9 et le fichier kml.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nOn remarque que les tuiles en sortie sont jointives (sans d\u00e9bordement):<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nLAStools a bien l’outil pour tuiler le nuage de point de d\u00e9part, mais n’a pas d’outil pour reconstituer le MNT final. Nous devons utiliser l’outil standard de QGis: menu-> raster -> divers -> fusion<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nOn s\u00e9lectionne toutes les tuiles, on donne un nom au fichier tif en sortie et on ex\u00e9cute la commande.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nNous pouvons voir enfin le r\u00e9sultat complet et le comparer au MNT de r\u00e9f\u00e9rence fait \u00e0 partir du classement de l’IGN.<\/p>\n\n\n\n Dans la partie naturelle de notre zone LIDAR, les deux r\u00e9sultats concordent:<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nPar contre, dans la zone urbanis\u00e9e, on note des diff\u00e9rences:<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nEn toute logique, il faudrait revenir au premier passage de lasground et modifier le pas avec une valeur de 10 m\u00e8tres (-town) et tout refaire…<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Dans cet article vous trouverez, pas \u00e0 pas, comment cr\u00e9er un MNT \u00e0 partir d\u2019un nuage LIDAR non class\u00e9 et class\u00e9, avec LAStools et QGis. Nous verrons les outils LASground et LASground_new, las2dem et lastile. Tutoriel…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":11894,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"give_campaign_id":0,"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"sfsi_plus_gutenberg_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_show_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_type":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_alignemt":"","sfsi_plus_gutenburg_max_per_row":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[2420,149],"tags":[2573,2639,2637,2499,2070,25,2625,2535,58],"class_list":["post-11873","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-lidar","category-mnt","tag-las2dem","tag-lasground","tag-lastile","tag-lastools-fr","tag-lidar","tag-mnt","tag-modele-numerique-de-terrain","tag-nuage-de-points","tag-qgis"],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/www.sigterritoires.fr\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mnt_lastools_ign_city.png?fit=3842%2C2160&ssl=1","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p6XU0A-35v","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11873","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11873"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11873\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11894"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11873"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11873"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11873"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}