{"id":11921,"date":"2023-08-30T10:00:00","date_gmt":"2023-08-30T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/?p=11921"},"modified":"2023-08-30T08:32:36","modified_gmt":"2023-08-30T06:32:36","slug":"qgis-pour-lidarmodele-numerique-dentites-mne-avec-open-lidar-tools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/qgis-pour-lidarmodele-numerique-dentites-mne-avec-open-lidar-tools\/","title":{"rendered":"QGis pour LIDAR:mod\u00e8le num\u00e9rique d’entit\u00e9s (MNE) avec Open Lidar Tools."},"content":{"rendered":"\n

Dans cet article vous trouverez comment r\u00e9aliser un Mod\u00e8le num\u00e9rique d’entit\u00e9s en quelques clics et visualiser les r\u00e9sultats, gr\u00e2ce au plugin Open Lidar Toolbox.<\/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<\/a><\/p>\n\n\n\n

9- Cr\u00e9er un Mod\u00e8le Num\u00e9rique d’Entit\u00e9s avec Open Lidar Toolbox.<\/h2>\n\n\n\n
Dans les chapitres pr\u00e9c\u00e9dents nous avons vu comment r\u00e9aliser un Mod\u00e8le Num\u00e9rique de Surface<\/a> (MNS, DSM en anglais) et un Mod\u00e8le Num\u00e9rique de Terrain (MNT, DTM en anglais). Le troisi\u00e8me type de mod\u00e8le num\u00e9rique est le Mod\u00e8le Num\u00e9rique d’Entit\u00e9s (MNE, DFM en anglais). Tous les trois sont regroup\u00e9s dans ce que l’on appelle Mod\u00e8les num\u00e9riques d’\u00e9l\u00e9vation.<\/p>\n\n\n\n
$\"les$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Le mod\u00e8le num\u00e9rique de terrain correspond tout simplement \u00e0 la surface du terrain nue, en excluant tout autre entit\u00e9 tels les b\u00e2timents et la v\u00e9g\u00e9tation.<\/p>\n\n\n\n
Le mod\u00e8le num\u00e9rique de surface prend en compte tout ce qui se trouve sur le terrain (b\u00e2timents et v\u00e9g\u00e9tation).<\/p>\n\n\n\n
Le mod\u00e8le num\u00e9rique d’entit\u00e9s prend en compte la surface du terrain et les b\u00e2timents, en excluant la v\u00e9g\u00e9tation.<\/p>\n\n\n\n
M\u00eame si les trois mod\u00e8les donnent des r\u00e9sultats diff\u00e9rents et que les processus pour les obtenir diff\u00e8rent, il n’en reste pas moins que la plupart des outils et techniques peuvent s’adapter \u00e0 tous les trois. Par exemple, lors de l’interpolation du nuage de points pour obtenir le raster r\u00e9sultat, dans le cas du MNT on ne retiendra que la classe ‘sol’ pour l’interpolation, tandis que pour le MNE on retiendra ‘sol’ et ‘b\u00e2timents’ et que pour le MNS on n\u2019exclura aucune classe.<\/p>\n\n\n\n
Tout ceci pour dire que, si ici on abordera la cr\u00e9ation des Mod\u00e8les Num\u00e9rique d’entit\u00e9s, avec des techniques d\u00e9velopp\u00e9es essentiellement pour l’arch\u00e9ologie, rien ne vous emp\u00eache de les adapter et les utiliser pour les MNT et MNS.<\/p>\n\n\n\n
OPEN LIDAR TOOLBOX<\/h2>\n\n\n\n
L’int\u00e9gration de donn\u00e9es topographiques issues du LiDAR a\u00e9roport\u00e9 est devenue un \u00e9l\u00e9ment fondamental dans les efforts de prospection arch\u00e9ologique. Face<\/a> au besoin de d\u00e9velopper une m\u00e9thodologie de traitement des donn\u00e9es rigoureuse et transparente, la bo\u00eete \u00e0 outils Open Lidar Tools propose un flux de traitement sp\u00e9cifiquement adapt\u00e9 aux nuages de points arch\u00e9ologiques, avec pour objectif la production de produits optimis\u00e9s pour diverses applications. Ce flux de traitement propos\u00e9 am\u00e9liore la classification des points au sol ainsi que ceux situ\u00e9s \u00e0 l’int\u00e9rieur des structures.<\/p>\n\n\n\n
L’innovation majeure dans ce flux de traitement r\u00e9side dans l’approche d’interpolation des donn\u00e9es sous forme de grilles matricielles, en introduisant une m\u00e9thode d’interpolation hybride. Cette m\u00e9thode combine la pond\u00e9ration selon la distance inverse (IDW) avec un r\u00e9seau triangul\u00e9 irr\u00e9gulier (TIN) et une interpolation lin\u00e9aire. De plus, des solutions pour des visualisations am\u00e9lior\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9es. Le plug-in pour QGIS permet d’ex\u00e9cuter l’ensemble du flux de traitement en une seule \u00e9tape et l’outil ne requiert aucune comp\u00e9tence sp\u00e9cialis\u00e9e, \u00e0 l’exception d’une familiarit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rale avec l’environnement QGIS.<\/p>\n\n\n\n
L’objectif de ce pipeline et de cet outil est de faciliter le traitement des donn\u00e9es LiDAR a\u00e9roport\u00e9es sp\u00e9cifiques \u00e0 l’arch\u00e9ologie mais pas que.<\/p>\n\n\n\n
Mise en garde<\/h3>\n\n\n\n
Le plug-in Open Lidar Tools utilise des traitements GRASS. Si vous avez install\u00e9 la version 3.32 avec l’installateur, v\u00e9rifiez que l’onglet Grass appara\u00eet bien dans le panneau des traitements<\/p>\n\n\n\n
$\"outils$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Si ce n’est pas le cas, une fois v\u00e9rifi\u00e9 que les plugins n\u00e9cessaires sont bien activ\u00e9s, vous devrez installer la version OSGeo4W de la 3.32 pour que les appels Grass fonctionnent.<\/p>\n\n\n\n
Installation de Open Lidar Toolbox<\/h3>\n\n\n\n
Installez le plugin Open LiDAR Toolbox pour QGIS (dans QGIS allez \u00e0 : Extensions-> Installer\/G\u00e9rer les extensions ->extensions install\u00e9es -> toutes -> Open LiDAR Toolbox -> Installer le Plugin<\/em><\/strong>).<\/p>\n\n\n\n
$\"installation$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Open Lidar Toolbox n\u00e9cessite trois autres plugins install\u00e9s:<\/p>\n\n\n\n
\n
Lastools<\/a><\/li>\n\n\n\n
WhiteboxTools<\/li>\n\n\n\n
Relief Visualisation Toolbox<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Pour les deux premiers nous avons vu dans les chapitres pr\u00e9c\u00e9dents comment les installer. Pour Relief Visualisation Toolbox <\/strong>il suffit de l’ajouter \u00e0 partir du menu Extensions-> Installer\/G\u00e9rer les extensions ->extensions install\u00e9es -> toutes -> Relief Visualisation Toolbox -> Installer le Plugin<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n
Les modules d’Open Lidar Toolbox<\/h3>\n\n\n\n
Vous trouverez en t\u00eate des traitements du plugin un module appel\u00e9 ONE. Ce traitement est un pipeline, encha\u00eenant tous les modules de traitement des donn\u00e9es LIDAR du plugin.<\/p>\n\n\n\n
$\"sch\u00e9ma$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Le traitement des nuages de points est bas\u00e9 sur un calcul de moyenne am\u00e9lior\u00e9 par un traitement s\u00e9quentiel. Tout d’abord, les b\u00e2timents sont class\u00e9s avec des param\u00e8tres optimis\u00e9s pour la d\u00e9tection des b\u00e2timents. Ensuite, l’ensemble du nuage de points sans les b\u00e2timents est retrait\u00e9 avec des param\u00e8tres optimis\u00e9s pour la d\u00e9tection des points au sol, ce qui favorise la conservation des caract\u00e9ristiques arch\u00e9ologiques par rapport \u00e0 l’\u00e9limination de la v\u00e9g\u00e9tation. Une \u00e9tape suppl\u00e9mentaire, ciblant les donn\u00e9es \u00e0 faible densit\u00e9, consiste \u00e0 classer tous les points non class\u00e9s qui se trouvent \u00e0 \u00b1 0,2 m des points au sol comme des points au sol. Les points de v\u00e9g\u00e9tation sont class\u00e9s selon le sch\u00e9ma ASPR. Cependant, en raison des limitations du logiciel et de la rationalisation du pipeline, la v\u00e9g\u00e9tation moyenne et haute est combin\u00e9e dans la classe 5.<\/p>\n\n\n\n
Vous n’avez qu’\u00e0 indiquer le fichier des points LIDAR \u00e0 traiter, s’il est class\u00e9 ou non, le syst\u00e8me de coordonn\u00e9es, le pas du mod\u00e8le num\u00e9rique d’entit\u00e9s et le nom pour le fichier du nuage de points class\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
$\"dilaogue$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Vous donnez un nuage de points LIDAR en entr\u00e9e, class\u00e9 ou non, et vous obtenez:<\/p>\n\n\n\n
\n
deux rasters avec les densit\u00e9s de points de v\u00e9g\u00e9tation basse et de terrain<\/li>\n\n\n\n
un raster avec le mod\u00e8le num\u00e9rique d’entit\u00e9s et un avec le niveaux de confiance associ\u00e9s<\/li>\n\n\n\n
le nuage de points class\u00e9<\/li>\n\n\n\n
cinq rasters de visualisation, avec des techniques diff\u00e9rentes, du MNE<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
$\"sorties$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Voici un exemple \u00e0 partir d’un nuage de points non class\u00e9 de l’IGN<\/p>\n\n\n\n
$\"nuage$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Le premier r\u00e9sultat du pipeline One Step Processing est le nuage de points class\u00e9s:<\/p>\n\n\n\n
$\"classement$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Les sorties avec les densit\u00e9s de points de v\u00e9g\u00e9tation basse et de terrain, ainsi que les niveaux de confiance du MNE sont utilis\u00e9es par le module d\u2019interpolation. Nous verrons plus loin leur utilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n
Nous avons notre mod\u00e8le num\u00e9rique d’entit\u00e9s:<\/p>\n\n\n\n
$\"mod\u00e8le$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Visualisation Sky View Factor (SVF)<\/h3>\n\n\n\n
La visualisation du relief \u00ab\u00a0Sky-View Factor\u00a0\u00bb (SVF) est un outil utilis\u00e9 dans le domaine de la g\u00e9omatique, en particulier dans l’analyse topographique et la visualisation du paysage. Le Sky-View Factor (SVF) est un indice qui mesure la portion du ciel visible depuis un point donn\u00e9 sur le terrain, en fonction de la topographie environnante. Cet indice peut \u00eatre utilis\u00e9 pour caract\u00e9riser la visibilit\u00e9 du ciel depuis un lieu sp\u00e9cifique, ce qui peut avoir des implications importantes dans divers domaines tels que la climatologie, l’\u00e9cologie, la planification urbaine, etc.<\/p>\n\n\n\n
Le SVF est calcul\u00e9 en simulant la ligne de vue depuis un point donn\u00e9 vers le ciel et en mesurant la proportion de cette ligne de vue qui est obstru\u00e9e par les \u00e9l\u00e9ments du paysage environnant, tels que les b\u00e2timents, les arbres et le relief du terrain. Plus le SVF est \u00e9lev\u00e9, plus le point a une vue d\u00e9gag\u00e9e vers le ciel.<\/p>\n\n\n\n
$\"visualisation$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Visualisation Opennes<\/h3>\n\n\n\n
La visualisation du relief \u00ab\u00a0Openness\u00a0\u00bb (ouverture en fran\u00e7ais) est un outil utilis\u00e9 dans le domaine de la g\u00e9omatique pour analyser et visualiser la topographie d’un paysage en termes de visibilit\u00e9 et d’exposition aux diff\u00e9rentes directions. L’ouverture mesure la capacit\u00e9 d’un point sur le terrain \u00e0 voir et \u00e0 \u00eatre vu depuis diff\u00e9rentes directions.<\/p>\n\n\n\n
L’ouverture est calcul\u00e9e en mesurant l’angle entre la normale du terrain en un point donn\u00e9 et les directions vers lesquelles on souhaite \u00e9valuer l’exposition. En d’autres termes, l’ouverture indique la facilit\u00e9 avec laquelle un point peut \u00ab\u00a0voir\u00a0\u00bb les zones environnantes ou \u00eatre \u00ab\u00a0vu\u00a0\u00bb depuis ces zones.<\/p>\n\n\n\n
$\"visualisation$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Visualisation pour la topographie arch\u00e9ologique (VAT)<\/h3>\n\n\n\n
La visualisation de la topographie arch\u00e9ologique (VAT) combine l’ombrage des collines (ou l’ombrage des collines dans trois directions), la pente, l’ouverture positive et le facteur de vue du ciel avec des param\u00e8tres de calcul et de m\u00e9lange pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9s pour les terrains \u00ab\u00a0normaux\u00a0\u00bb et tr\u00e8s plats. Les m\u00e9thodes de visualisation s\u00e9lectionn\u00e9s sont compl\u00e9mentaires et les modes d’estompage sp\u00e9cifiques parce qu’ils amplifient les caract\u00e9ristiques particuli\u00e8res. <\/p>\n\n\n\n
$\"visualisation$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Visualisation DME (Difference from mean elevation)<\/h3>\n\n\n\n
La visualisation \u00ab\u00a0Difference from Mean Elevation\u00a0\u00bb (DME) est une technique utilis\u00e9e pour repr\u00e9senter visuellement les variations d’\u00e9l\u00e9vation d’un terrain par rapport \u00e0 une \u00e9l\u00e9vation moyenne de r\u00e9f\u00e9rence. Cette m\u00e9thode est souvent utilis\u00e9e dans le domaine de la g\u00e9omatique et de l’analyse topographique pour mettre en \u00e9vidence les zones o\u00f9 le terrain pr\u00e9sente des d\u00e9viations significatives par rapport \u00e0 une \u00e9l\u00e9vation moyenne attendue.<\/p>\n\n\n\n
Voici comment fonctionne la visualisation DME :<\/p>\n\n\n\n
\n
Calcul de l’\u00c9l\u00e9vation Moyenne :<\/strong> Tout d’abord, une \u00e9l\u00e9vation moyenne est calcul\u00e9e pour l’ensemble de la zone d’\u00e9tude. Cela peut \u00eatre fait en prenant la moyenne des valeurs d’\u00e9l\u00e9vation de tous les points du terrain dans la zone.<\/li>\n\n\n\n
Calcul des Diff\u00e9rences :<\/strong> Ensuite, pour chaque point du terrain, la diff\u00e9rence entre l’\u00e9l\u00e9vation r\u00e9elle du point et l’\u00e9l\u00e9vation moyenne calcul\u00e9e est d\u00e9termin\u00e9e. Cette diff\u00e9rence est souvent exprim\u00e9e en termes de m\u00e8tres ou d’autres unit\u00e9s de mesure appropri\u00e9es \u00e0 l’\u00e9l\u00e9vation.<\/li>\n\n\n\n
Coloration de la Carte :<\/strong> Les diff\u00e9rences calcul\u00e9es sont ensuite repr\u00e9sent\u00e9es visuellement en utilisant une \u00e9chelle de couleurs. Les zones o\u00f9 l’\u00e9l\u00e9vation est sup\u00e9rieure \u00e0 la moyenne peuvent \u00eatre color\u00e9es avec des teintes chaudes (comme le rouge) pour indiquer des \u00e9l\u00e9vations plus \u00e9lev\u00e9es, tandis que les zones en dessous de la moyenne peuvent \u00eatre color\u00e9es avec des teintes froides (comme le bleu) pour indiquer des \u00e9l\u00e9vations plus basses.<\/li>\n\n\n\n
Cr\u00e9ation de la Carte DME :<\/strong> En appliquant cette coloration \u00e0 l’ensemble du terrain, une carte DME est cr\u00e9\u00e9e. Cette carte permet de visualiser rapidement les zones o\u00f9 le terrain pr\u00e9sente des \u00e9l\u00e9vations inhabituellement \u00e9lev\u00e9es ou basses par rapport \u00e0 l’\u00e9l\u00e9vation moyenne attendue.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
La visualisation DME peut \u00eatre utile pour d\u00e9tecter des caract\u00e9ristiques topographiques inhabituelles, telles que des monticules, des d\u00e9pressions ou d’autres formations g\u00e9ologiques int\u00e9ressantes. Elle peut \u00e9galement aider \u00e0 identifier des zones o\u00f9 des ph\u00e9nom\u00e8nes tels que l’\u00e9rosion ou la s\u00e9dimentation ont modifi\u00e9 le profil topographique attendu.<\/p>\n\n\n\n
$\"visualisation$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Visualisation hillshade (ombrage)<\/h3>\n\n\n\n
L’ombrage analytique est calcul\u00e9 dans plusieurs directions qui sont \u00e9galement r\u00e9parties entre 0\u00b0 et 360\u00b0. Le 0\u00b0 est toujours dans la bande 1, suivi des azimuts dans le sens des aiguilles d’une montre, par exemple 45\u00b0 dans la bande 2, 90\u00b0 dans la bande 3 \u2026 315\u00b0 dans la bande 8, pour un calcul dans 8 directions. L’image 8 bits est le r\u00e9sultat d’un calcul dans trois directions, s\u00e9par\u00e9es par 60\u00b0 (315\u00b0 dans la bande rouge, 15\u00b0 dans la bande verte, 75\u00b0 dans la bande bleue).<\/p>\n\n\n\n
$\"visualisation$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Les autres modules disponibles dans Open Lidar Toolbox<\/h2>\n\n\n\n
Les diff\u00e9rentes \u00e9tapes du module ONE Step Processing sont disponibles en tant que modules ind\u00e9pendants.<\/p>\n\n\n\n
$\"les$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Classify LAS\/LAZ<\/h3>\n\n\n\n
La diff\u00e9rence entre cet outil de classification et les autres toolbox que nous avons vu dans les chapitres pr\u00e9c\u00e9dents c’est l\u2019encha\u00eenement de trois \u00e9tapes:<\/p>\n\n\n\n
\n
Tout d’abord, les b\u00e2timents sont class\u00e9s avec des param\u00e8tres optimis\u00e9s pour la d\u00e9tection des b\u00e2timents. <\/li>\n\n\n\n
Ensuite, l’ensemble du nuage de points sans les b\u00e2timents est retrait\u00e9 avec des param\u00e8tres optimis\u00e9s pour la d\u00e9tection des points au sol<\/li>\n\n\n\n
finalement on classe tous les points non class\u00e9s qui se trouvent \u00e0 \u00b1 0,2 m des points au sol comme des points au sol. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Les points de v\u00e9g\u00e9tation sont class\u00e9s selon le sch\u00e9ma ASPR mais la v\u00e9g\u00e9tation moyenne et haute sont combin\u00e9es dans la classe 5.<\/p>\n\n\n\n
CREATE DFM<\/h3>\n\n\n\n
Cet outil est un pipeline, tout comme One Step Processing. Si vous cochez la case indiquant que le nuage de points en entr\u00e9e est d\u00e9j\u00e0 class\u00e9, il ex\u00e9cute le pipeline de One Step Processing sauf la premi\u00e8re partie, classification, et la derni\u00e8re, visualisation.<\/p>\n\n\n\n
Si vous ne cochez pas cette case, il ex\u00e9cute One Step Processing sauf la derni\u00e8re partie, visualisation.<\/p>\n\n\n\n
Visualisations (from DFM)<\/h3>\n\n\n\n
Pour n’importe quel mod\u00e8le num\u00e9rique au format raster vous pouvez utiliser ce module pour cr\u00e9er directement les 5 visualisations utilis\u00e9es dans le plugin Open LIdar Toolbox, sans passer par les outils Raster visualisation Toolbox.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n
Les autres modules<\/h3>\n\n\n\n
Create base data<\/em><\/strong>, DFM confidence map<\/em><\/strong> et Hybrid interpolation<\/em><\/strong> sont un ensemble d’outils permettant d’effectuer l’interpolation d’un nuage de points LIDAR pour cr\u00e9er un mod\u00e8le num\u00e9rique raster.<\/p>\n\n\n\n
Si dans le pipeline ils sont appliqu\u00e9s \u00e0 la cr\u00e9ation d’un mod\u00e8le num\u00e9rique d’entit\u00e9s, ils sont tout aussi utiles pour cr\u00e9er des mod\u00e8les num\u00e9riques de terrain et de surface.<\/p>\n\n\n\n
Le probl\u00e8me majeur de cette \u00e9tape dans tous les mod\u00e8les num\u00e9riques et celui de choisir la m\u00e9thode d’interpolation la plus appropri\u00e9e pour les donn\u00e9es disponibles. Open Lidar Toolbox propose un m\u00e9thode hybride, c’est \u00e0 dire, une m\u00e9thode qui utilise deux m\u00e9thodes d’interpolation diff\u00e9rentes selon la r\u00e9gion du nuage de points, en s\u00e9lectionnant la m\u00e9thode la plus pr\u00e9cise selon une s\u00e9rie de crit\u00e8res (carte de confiance).<\/p>\n\n\n\n
Cela m\u00e9rite un chapitre \u00e0 part et c’est ce que nous ferons dans l’article suivant.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Dans cet article vous trouverez comment r\u00e9aliser un Mod\u00e8le num\u00e9rique d’entit\u00e9s en quelques clics et visualiser les r\u00e9sultats, gr\u00e2ce au plugin Open Lidar Toolbox. Tutoriel Traitement des donn\u00e9es LIDAR HD avec QGis 1- Les donn\u00e9es LIDAR…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":11954,"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_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":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[2420,149,1945,62],"tags":[2070,2659,2657,2535,2655,279,58],"class_list":["post-11921","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-lidar","category-mnt","category-pluigin","category-qgis-2","tag-lidar","tag-mne","tag-modele-numerique-dentites","tag-nuage-de-points","tag-open-lidar-toolbox","tag-plugin","tag-qgis"],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/www.sigterritoires.fr\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/svf_one_open_lidar_toolboximg-3.png?fit=1773%2C1771&ssl=1","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p6XU0A-36h","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11921","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=11921"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11921\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11954"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11921"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11921"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11921"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}