Le jumeau numérique territorial constitue l’usage du LiDAR aérien où l’ambition est la plus large et les exigences les plus hétérogènes. Il ne s’agit plus de mesurer un objet précis mais de décrire un territoire entier pour servir des usages qui ne sont pas tous connus au moment de la constitution.Cet article expose ce que cette ambition implique et les difficultés qu’elle produit. Il prolonge l’article consacré aux lignes électriques.
Ce qu’un jumeau numérique désigne
Une définition floue circule autour de ce terme.Il vaut la peine de la préciser avant toute discussion technique de LiDAR aérien.Le terme recouvre des réalités très différentes, de la simple maquette tridimensionnelle au modèle alimenté en continu par des capteurs.Trois niveaux se distinguent nettement et leur confusion produit des attentes déçues.La maquette décrit la géométrie d’un territoire à une date, ce qui suffit à la visualisation, à l’étude d’insertion et à de nombreuses analyses.Le modèle enrichi ajoute des attributs sémantiques, usage des bâtiments, nature des surfaces et réseaux, ce qui permet des analyses thématiques.Et le jumeau au sens strict ajoute une mise à jour continue et une capacité de simulation, ce qui suppose une infrastructure que peu de collectivités possèdent.Une observation importante en découle pour un projet de LiDAR aérien. La plupart des projets annoncés comme des jumeaux numériques relèvent du premier ou du deuxième niveau, et cette clarification au cadrage évite un décalage entre le livrable attendu et celui qui sera produit.Ce que le LiDAR aérien apporte
Quatre contributions le distinguent des autres sources d’un modèle territorial.La géométrie tridimensionnelle du bâti, hauteurs et formes de toitures, information qu’aucune source cartographique bidimensionnelle ne fournit.Le modèle de terrain, base altimétrique de toute analyse d’écoulement, d’accessibilité ou de terrassement.La végétation urbaine, arbres et espaces verts caractérisés en volume plutôt qu’en surface.Et les infrastructures, ouvrages d’art, réseaux aériens et mobilier, dans la mesure où leur taille les rend détectables.Une limite accompagne ces quatre contributions et elle mérite d’être posée. Les façades sont mal échantillonnées par un capteur regardant vers le bas, ce qui limite la modélisation détaillée et justifie le recours au LiDAR terrestre en complément.Les niveaux de détail du bâti
Cette gradation normalisée structure la modélisation urbaine.Sa connaissance évite les malentendus.Le niveau le plus simple représente un bâtiment par son emprise extrudée à une hauteur unique, ce qui produit une boîte.Le niveau suivant ajoute la forme de la toiture, ce qui distingue un toit plat d’un toit à deux pentes et améliore considérablement le réalisme comme les analyses d’ensoleillement.Le niveau supérieur détaille les façades, ouvertures et éléments architecturaux, ce que le LiDAR aérien seul ne permet pas.Et le niveau le plus élevé décrit l’intérieur des bâtiments, ce qui relève de sources entièrement différentes.Une conséquence pratique en découle. Un relevé aérien produit correctement les deux premiers niveaux et pas les suivants, ce qui doit être établi au cadrage car l’écart de coût entre ces niveaux est considérable.Les usages d’un modèle territorial
Six familles d’analyse emploient les modèles issus du LiDAR aérien.Leurs exigences diffèrent nettement.L’étude d’ensoleillement et de potentiel solaire exploite les toitures et les masques, usage où la forme de toiture compte davantage que la précision de façade.La modélisation hydrologique urbaine exploite le terrain et l’imperméabilisation, usage où le bâti importe surtout comme obstacle.L’étude de propagation, ondes et bruit, exploite les volumes et les surfaces réfléchissantes.L’analyse de vue et d’insertion paysagère exploite la géométrie d’ensemble.Le suivi de l’artificialisation exploite la comparaison entre dates.Et l’étude climatique urbaine, îlots de chaleur et ventilation, exploite la morphologie et la végétation.Une observation traverse ces six familles. Aucune n’exige le niveau de détail le plus élevé, ce qui rend la course au détail moins productive que l’amélioration de la cohérence et de la couverture.L’extraction du bâti
Une opération constitue le cœur technique de cet usage et elle mérite d’être détaillée.Passer de points classés bâti à un modèle de bâtiment suppose quatre étapes successives.Le regroupement des points en entités distinctes, opération délicate en tissu continu où deux immeubles mitoyens ne présentent aucune séparation géométrique.La détection des plans de toiture, chaque pan étant ajusté séparément et les intersections définissant les arêtes.La régularisation géométrique, qui impose des angles droits et des alignements que la mesure ne produit pas exactement, opération améliorant l’apparence et pouvant s’écarter de la réalité.Et l’assemblage en un volume fermé, contrainte topologique nécessaire à la plupart des usages en aval.Trois difficultés récurrentes accompagnent cette chaîne. Les toitures complexes, dont la décomposition en plans est ambiguë. Les superstructures, cheminées et édicules techniques, dont l’inclusion relève d’une convention. Et les bâtiments mitoyens, dont la séparation demande souvent une source cadastrale externe.Une conséquence pratique en découle pour un projet de LiDAR aérien. Le recalage sur un référentiel cadastral existant améliore sensiblement ce résultat, ce qui fait de la disponibilité de cette source une question à poser au cadrage.La difficulté propre à cet usage
Cette caractéristique distingue ce domaine des cas précédents.Elle en constitue la difficulté centrale.Les usages ne sont pas tous connus au moment de la constitution. Une collectivité constitue un modèle en anticipant des besoins qui apparaîtront plus tard.Trois conséquences en découlent.Le cadrage par la décision, principe que cette série a défendu constamment, s’applique mal, aucune décision unique ne gouvernant le contenu.Le risque de sur-spécification est réel, un modèle très détaillé coûtant cher et servant des usages qui pourraient se contenter de moins.Et le risque de sous-spécification l’est également, un modèle trop pauvre devant être refait lorsqu’un besoin apparaît.Une réponse pratique existe et elle mérite d’être posée. Conserver le nuage classifié permet de régénérer des produits selon des spécifications futures, ce qui déplace la question du niveau de détail des livrables vers la qualité de la classification, laquelle conditionne tout ce qu’on pourra en tirer.Ce que l’annotation demande dans ce domaine
Cinq exigences distinguent le travail urbain en LiDAR aérien.Elles en font l’un des plus lourds.La densité d’objets est maximale, un kilomètre carré urbain contenant des milliers de bâtiments, d’arbres et d’éléments de mobilier là où une même surface rurale en contient quelques dizaines.Les classes sont nombreuses, un modèle territorial demandant des distinctions que les autres usages ignorent, voirie, mobilier, ouvrages et végétation par strate.Les interfaces sont multiples et complexes, un arbre surplombant un bâtiment surplombant une voirie constituant une configuration courante en ville et rare ailleurs.Les objets mobiles sont nombreux, véhicules et personnes présents au moment du relevé demandant une convention explicite.Et la végétation urbaine se distingue mal du bâti, une pergola, une haie taillée ou un arbre en cépée présentant des géométries ambiguës.Une conséquence économique en découle. Le coût de classification par unité de surface en milieu urbain dépasse largement celui des autres usages, ce qui doit apparaître dans une estimation plutôt que se découvrir en production.La question de la mise à jour
Cette difficulté domine l’exploitation de ces modèles.Elle est régulièrement sous-estimée.Un territoire change continûment, constructions, démolitions, extensions et croissance végétale, ce qui rend un modèle périssable.Trois stratégies de mise à jour existent et leurs coûts diffèrent nettement.La réfection périodique reconstruit intégralement à partir d’un nouveau relevé, méthode simple et coûteuse dont la fréquence est limitée par le budget.La mise à jour ciblée ne traite que les zones ayant changé, ce qui suppose de savoir où elles se trouvent et donc une détection préalable.Et la mise à jour continue intègre les changements au fil de leur déclaration administrative, méthode économique et dépendante de la qualité des déclarations.Une observation importante en découle. La deuxième stratégie est la plus rentable et elle demande une détection de changement, ce qui constitue une prestation en soi et rejoint l’observation que cette série a formulée à plusieurs reprises sur la valeur du suivi.La végétation urbaine
Un objet particulier mérite un traitement séparé car sa demande croît et ses difficultés diffèrent de celles de la foresterie.Les arbres urbains font l’objet d’un intérêt croissant, sous l’effet des politiques d’adaptation climatique et de la valeur reconnue au couvert arboré en ville.Quatre mesures sont couramment demandées. Le taux de couvert, proportion de surface ombragée par les houppiers. Le volume de canopée, indicateur plus pertinent que la surface pour les effets thermiques. Le nombre et la position des sujets, pour la gestion patrimoniale. Et la hauteur, pour l’évaluation du service rendu.Quatre difficultés propres au milieu urbain compliquent ce travail.Les arbres isolés dominent, ce qui rend les métriques de peuplement inadaptées et pousse vers la détection individuelle.Les alignements et les arbres taillés présentent des géométries régulières que les méthodes conçues pour la forêt reconnaissent mal.La proximité du bâti produit des configurations d’occlusion et de mélange fréquentes.Et la distinction entre arbre, haie et arbuste relève d’un seuil de hauteur arbitraire qu’il faut fixer explicitement.Une conséquence pratique en découle. Le protocole forestier ne se transpose pas au milieu urbain, ce qui rejoint l’observation générale de cette série sur le LiDAR aérien selon laquelle l’usage précède la méthode.Les erreurs les plus fréquentes
- Employer le terme jumeau numérique sans préciser le niveau visé.
- Promettre un détail de façade à partir d’un relevé aérien seul.
- Viser un niveau de détail supérieur à ce que les usages demandent.
- Sous-estimer le coût de classification en milieu urbain dense.
- Négliger la convention sur les objets mobiles.
- Livrer les modèles sans conserver le nuage classifié.
- Concevoir un modèle sans prévoir sa stratégie de mise à jour.
- Traiter la végétation urbaine avec les conventions de la foresterie.
- Confondre emprise au sol et empreinte de toiture dans le modèle de bâti.
- Négliger la cohérence entre le modèle produit et les référentiels existants.
