Annoter le LiDAR – outils et méthodes

L’annotation d’un nuage de points ne ressemble pas à l’annotation d’une image. L’annotateur ne regarde pas une vue, il navigue dans un espace ; il ne trace pas un contour, il sélectionne des ensembles ; et il ne reconnaît pas des apparences, il lit des formes.Cet article expose l’outillage, les méthodes de travail et l’organisation qu’une production de LiDAR aérien demande. Il prolonge l’article consacré aux programmes nationaux.

Ce que l’outillage doit permettre

Six capacités distinguent un outil adapté au LiDAR aérien d’un simple visualiseur.Le chargement de grands volumes par niveaux de détail, un lot dépassant largement la mémoire disponible et devant s’afficher progressivement plutôt qu’intégralement.La coupe verticale paramétrable, outil principal du praticien et dont l’épaisseur, l’orientation et le déplacement doivent être réglables au clavier.La sélection volumique, par polygone en vue de dessus, par boîte tridimensionnelle ou par critère d’attribut, chacune servant des situations distinctes.La colorisation multiple, par classe, par altitude, par intensité et par numéro d’écho, ces représentations révélant des structures que les autres masquent.L’affichage de couches de référence, cadastre ou modèle dérivé, superposées au nuage.Et la préservation des attributs et de la géoréférence de bout en bout, exigence éliminatoire que l’article consacré aux outils dans la série précédente a détaillée.

Les modes de sélection

Quatre méthodes structurent le travail d’annotation.Le choix entre elles détermine la productivité davantage que l’habileté du geste.La sélection par polygone en vue de dessus convient aux objets étendus et bien séparés en plan, bâtiments isolés ou parcelles.La sélection en coupe convient aux distinctions verticales, séparer un sol d’une végétation basse ou un tablier de pont de la végétation sous-jacente, et elle constitue le mode dominant en pratique.La sélection par volume convient aux objets compacts en trois dimensions, un arbre isolé ou un ouvrage.Et la sélection par critère, seuil d’altitude relative, numéro d’écho ou plage d’intensité, convient aux traitements de masse et se combine utilement avec une délimitation spatiale.Une observation importante traverse ces quatre modes. La combinaison d’un critère et d’une emprise est nettement plus efficace que l’un ou l’autre seul, sélectionner par exemple tous les points au dessus d’une hauteur donnée à l’intérieur d’un polygone traitant en un geste ce qui demanderait autrement des dizaines d’actions.

La coupe verticale, outil central

Cet instrument domine l’annotation du LiDAR aérien.Sa maîtrise sépare un débutant d’un praticien.Une coupe affiche une tranche fine du nuage vue de côté, ce qui révèle immédiatement la structure verticale qu’aucune autre représentation ne montre.Quatre usages distincts en découlent.Le diagnostic, un défaut de classification du sol apparaissant instantanément comme une discontinuité dans la ligne de sol.La sélection précise, la limite entre deux classes se traçant en coupe avec une exactitude que la vue de dessus ne permet pas.La compréhension d’une configuration, un arbre surplombant un bâtiment devenant lisible en coupe là où la vue de dessus les confond.Et le contrôle, un parcours par coupes successives le long d’un transect révélant les incohérences d’un lot.Une recommandation en découle pour la formation. Enseigner la coupe avant tout autre outil raccourcit sensiblement la montée en compétence, un annotateur qui travaille en perspective seule produisant un résultat inférieur quelle que soit son application.

L’organisation d’un lot

Cinq décisions structurent le découpage du travail.Leur omission produit des difficultés récurrentes.La taille des lots, compromis entre la manipulabilité d’un fichier et le nombre d’interfaces à gérer.Le recouvrement entre lots, nécessaire pour que les objets de bordure soient annotés dans un contexte suffisant.La règle d’attribution des objets à cheval, un bâtiment traversant une limite de lot devant être annoté une fois et non deux.L’ordre de traitement, un parcours par secteur homogène valant mieux qu’un parcours géographique arbitraire, la cohérence étant plus facile à maintenir sur des configurations semblables.Et le suivi d’avancement, indispensable au delà de quelques dizaines de lots.Une observation importante en découle pour un projet de LiDAR aérien. Ces cinq décisions relèvent de l’outillage autant que de la méthode, et un outil qui n’en gère aucune impose de les reconstituer par des moyens externes, ce qui fonctionne mal au delà de quelques personnes.

Les familles d’outils disponibles

Quatre catégories se distinguent et un projet en mobilise généralement plusieurs.Les visualiseurs libres offrent une navigation performante sur de grands volumes et des fonctions d’édition limitées, ce qui les rend excellents pour l’exploration et le contrôle et insuffisants pour la production.Les logiciels métier géospatiaux intègrent le traitement de nuages de points dans un environnement gérant la géoréférence et les couches de référence, avec des fonctions d’édition correctes et une ergonomie conçue pour le géomaticien plutôt que pour l’annotateur.Les plateformes d’annotation tridimensionnelle, développées pour les besoins de la conduite autonome, offrent la meilleure ergonomie de production et une gestion géospatiale souvent partielle.Et les bibliothèques de traitement permettent l’automatisation et les traitements de masse, sans interface.Une observation importante traverse ces quatre catégories. Aucune ne couvre l’ensemble des besoins d’une production de LiDAR aérien, ce qui impose un montage composite dont l’assemblage constitue une part du travail d’ingénierie et un actif réutilisable.

Le référentiel de cas

Ce document conditionne la cohérence d’une production de LiDAR aérien.Il diffère de son équivalent en imagerie.En annotation d’images, un cas limite s’illustre par une vignette. En LiDAR aérien, il s’illustre par une coupe accompagnée d’une vue en perspective, la compréhension exigeant les deux.Quatre éléments composent une fiche de cas réellement utile.La configuration décrite en une phrase, arbre surplombant une toiture par exemple.La coupe illustrant la géométrie réelle.La décision retenue et son motif, ce qui permet de trancher par analogie les cas voisins.Et le contre-exemple lorsqu’il existe, une configuration voisine recevant une décision différente et dont la comparaison précise la règle.Une conséquence pratique en découle. Ce référentiel doit être accessible pendant le travail et non consulté au démarrage, exigence que les séries précédentes ont établie et qui pèse davantage ici, la variété des configurations tridimensionnelles dépassant celle des configurations planes.

Les fonctions d’assistance

Quatre aides accélèrent réellement ce travail.Leur disponibilité constitue un critère de choix d’outillage.La classification automatique préalable, dont l’article précédent a montré qu’elle constitue le point de départ de la plupart des projets.La croissance de région tridimensionnelle, qui agrège les points connexes présentant des propriétés voisines à partir d’un point désigné, particulièrement efficace sur les arbres isolés et les surfaces planes.L’ajustement de plan, qui identifie les points appartenant à une même surface plane, utile sur les toitures et les chaussées.Et la propagation de classe le long d’un objet linéaire, qui suit un câble ou une bordure et sélectionne ses points de proche en proche.Une réserve accompagne ces quatre aides. Toutes échouent aux interfaces, précisément là où l’enjeu se situe, ce qui reprend l’observation que les séries précédentes ont formulée à propos des outils d’assistance en imagerie.

Le contrôle qualité

Quatre dispositifs répondent aux difficultés propres au LiDAR aérien.Le contrôle automatique de cohérence, qui recherche les configurations impossibles, points de sol au dessus de points de bâti, hauteurs négatives dans un modèle dérivé ou points isolés flottants.La vérification par produit dérivé, l’ombrage du modèle de terrain révélant en quelques minutes les défauts de la classe sol comme l’article correspondant l’a détaillé.Le parcours par coupes le long de transects, méthode systématique révélant les incohérences verticales qu’aucune vue de dessus ne montre.Et la double lecture ciblée sur les configurations difficiles, mesurant l’accord entre annotateurs là où la variabilité se concentre.Une observation complète ces quatre dispositifs. Le deuxième présente le meilleur rendement et il devrait être systématique avant toute livraison, sa mise en œuvre coûtant quelques minutes par lot.

La formation d’un annotateur

Une progression en quatre étapes mène à la compétence tridimensionnelle.Elle conduit un annotateur d’images en quelques semaines.La navigation d’abord, se déplacer dans un espace, changer de point de vue et maîtriser la coupe.La lecture de la structure ensuite, reconnaître un objet par sa géométrie et sa disposition relative en l’absence de couleur.La sélection efficace en troisième, choisir le mode adapté à chaque situation plutôt que d’employer toujours le même.Et le diagnostic en quatrième, repérer où se situent les défauts d’une classification automatique plutôt que balayer exhaustivement.Une observation importante accompagne cette progression. La quatrième étape distingue un annotateur productif d’un annotateur consciencieux, l’étendue des lots interdisant l’examen exhaustif et rendant la stratégie de ciblage déterminante.

Ce qui diffère de l’annotation d’images

Cinq différences justifient une compétence propre.Elles expliquent que le transfert demande une formation.La navigation remplace l’observation, la compréhension se construisant par déplacement plutôt que par examen d’une vue fixe.La sélection remplace le tracé, la précision tenant au critère plutôt qu’au geste.La forme remplace l’apparence, la couleur étant absente d’un nuage LiDAR aérien brut.Le volume change d’échelle, un lot comportant des millions de points là où une image en comporte des millions de pixels mais organisés en objets identifiables d’un coup d’œil.Et la vérification passe par des produits dérivés, un défaut se révélant mieux dans un modèle de terrain que dans le nuage lui-même.

La cadence et ce qui la détermine

Cinq facteurs gouvernent la productivité d’un annotateur, et ils ne sont pas ceux que l’on suppose.Le mode de sélection employé, un annotateur combinant critère et emprise traitant plusieurs fois le volume d’un annotateur sélectionnant point par point.La qualité de la classification initiale, une correction sur un bon point de départ étant sans commune mesure avec une production complète.La netteté des conventions, un cas ambigu non couvert par le référentiel arrêtant l’annotateur ou produisant une décision individuelle.La performance de l’affichage, un outil qui rame sur un lot dense décourageant les changements de point de vue et donc la vérification.Et la longueur des sessions, le suivi de configurations tridimensionnelles étant fatigant et les erreurs se concentrant en fin de session.Une observation en découle pour un projet de LiDAR aérien. Les deux premiers facteurs dominent largement les trois autres, ce qui déplace l’effort d’optimisation vers la formation aux modes de sélection et vers l’évaluation préalable plutôt que vers la recherche de vitesse individuelle.

Les erreurs les plus fréquentes

• Travailler en perspective sans employer la coupe verticale.
• Employer toujours le même mode de sélection quelle que soit la situation.
• Négliger la combinaison entre critère d’attribut et emprise spatiale.
• Illustrer un référentiel de cas sans coupe.
• Rendre le référentiel inaccessible pendant le travail.
• Omettre le recouvrement entre lots.
• Ne pas fixer la règle d’attribution des objets à cheval.
• Livrer sans avoir généré de produit dérivé de contrôle.
• Balayer exhaustivement plutôt que cibler les zones défaillantes.
• Employer des annotateurs d’images sans formation tridimensionnelle.

L’apport de l’apprentissage automatique

Une évolution modifie l’organisation de ce travail et il vaut la peine d’en cerner l’effet réel.Les modèles opérant directement sur des nuages de points ont considérablement progressé et ils dépassent désormais les règles géométriques sur les paysages variés.Trois apports sont bien réels. Le point de départ s’élève, ce qui réduit le volume de correction. L’apprentissage sur un corpus local surpasse une classification générique, ce qui rend l’investissement dans un corpus rentable. Et la propagation d’une correction s’automatise partiellement, un modèle réentraîné sur les zones corrigées améliorant le reste.Trois limites persistent néanmoins. Les volumes d’entraînement nécessaires sont substantiels et les corpus annotés en LiDAR aérien sont rares. Le transfert entre paysages est limité, un modèle entraîné sur un relief donné se dégradant ailleurs. Et l’évaluation demande toujours une référence vérifiée manuellement.Une conséquence pratique en découle. Cette évolution renforce la valeur d’un corpus annoté plutôt qu’elle ne la réduit, un prestataire disposant de corpus locaux pouvant entraîner des modèles que ses concurrents n’ont pas les moyens d’égaler.

Les livrables et leur format

Quatre éléments composent une livraison d’annotation et l’omission des trois derniers limite fortement l’usage.Le nuage classifié dans le format d’échange standard, compressé pour l’archivage, avec l’ensemble des attributs d’origine préservés.Le document de conventions, décrivant les classes, les seuils retenus et le référentiel de cas illustré.Le rapport de contrôle, indiquant la méthode employée, les zones vérifiées et les taux d’accord mesurés.Et le journal des zones problématiques, recensant ce qui n’a pas pu être classifié de façon fiable et pourquoi.Ce dernier élément mérite d’être souligné en LiDAR aérien. Une zone de sous-couvert dense où aucun point de sol n’existe ne peut pas être classifiée correctement, et le signaler explicitement distingue une limite connue d’une défaillance invisible, ce qui change la valeur du livrable pour tout usage aval.Une recommandation complémentaire en découle. Livrer également un modèle de terrain ombragé permet au client de vérifier lui-même la qualité du travail en quelques minutes, geste qui coûte peu et qui installe une confiance que des chiffres n’établissent pas.

Ce que cet outillage coûte

Cinq composantes forment le coût d’une chaîne d’annotation LiDAR aérien.Leur répartition surprend.Les licences, poste visible et généralement modeste, plusieurs outils performants étant libres.Le matériel, poste réel et supérieur à celui d’une chaîne d’imagerie, l’affichage de nuages denses demandant des cartes graphiques et de la mémoire.Le stockage, considérable au regard des volumes évoqués dans l’article précédent.Le développement des compléments, conversions, contrôles automatiques et outils de suivi que les logiciels ne couvrent pas.Et la formation, poste dominant sur le premier projet et nul sur les suivants.Une observation importante en découle pour un prestataire de LiDAR aérien. Le premier projet supporte l’essentiel de ces coûts et les suivants en bénéficient, ce qui rend l’entrée dans cette modalité coûteuse et la poursuite économique, configuration qui explique la concentration de ce marché.

Monter une équipe sur cette modalité

Quatre décisions organisationnelles structurent la constitution d’une capacité et elles diffèrent de celles d’une équipe d’annotation d’images.Le profil recherché privilégie la compréhension spatiale sur la dextérité, un annotateur capable de se représenter une configuration tridimensionnelle valant mieux qu’un annotateur rapide au tracé.La taille d’équipe initiale reste réduite, la formation étant individuelle et la cohérence plus facile à établir sur un petit groupe avant d’étendre.La spécialisation par usage se justifie rapidement, les conventions de la foresterie et celles des réseaux différant assez pour qu’un annotateur gagne à en maîtriser une.Et le rôle de contrôleur demande un profil distinct, le diagnostic par produits dérivés relevant d’une compétence différente de l’annotation elle-même.Une observation en découle pour un prestataire de LiDAR aérien. Cette quatrième décision est la plus négligée, un contrôleur formé au diagnostic détectant en une heure ce qu’un annotateur consciencieux ne verrait pas en une journée.

Ce que cette compétence vaut

Trois conséquences se dégagent pour un prestataire.Elles sont d’ordre commercial.La première est que la rareté de cette compétence est réelle et durable. Elle ne se déduit pas de l’annotation d’images, elle demande plusieurs semaines de formation et un outillage particulier, et peu d’acteurs consentent cet investissement.La deuxième est que cette rareté se maintient par la pratique plutôt que par la barrière initiale. Un concurrent peut consentir le même investissement, et ce qui distingue durablement un acteur est le corpus de cas accumulé et les conventions éprouvées, actifs qui ne s’achètent pas.Et la troisième est que la compétence se transpose entre usages avec un effort modeste, un annotateur formé au LiDAR aérien forestier devenant opérationnel sur un couloir de réseau après une adaptation des conventions plutôt qu’une nouvelle formation.Cette troisième conséquence améliore sensiblement le rendement de l’investissement. Elle signifie qu’une capacité construite pour un marché sert les autres, ce qui réduit le risque d’un engagement sur une modalité dont la demande sectorielle pourrait fluctuer.

Démarrer une production de LiDAR aérien

Cinq étapes conduisent une équipe de la formation à la production courante, et leur ordre importe.Éprouver l’outillage sur un lot réel avant de s’engager, un outil se comportant différemment sur plusieurs millions de points que sur l’exemple de l’éditeur.Former deux personnes plutôt qu’une, la comparaison de leurs résultats révélant les insuffisances de convention qu’un annotateur seul ne détecterait pas.Constituer le référentiel de cas sur ce premier lot, avec les coupes illustrant chaque décision.Mesurer la cadence obtenue, chiffre qui remplace toute estimation et qui servira de base à tous les devis suivants.Et systématiser le contrôle par produit dérivé dès le premier lot, ce qui installe l’habitude avant que le volume ne rende sa mise en place difficile.Ces cinq étapes occupent quelques semaines et elles constituent l’investissement que la section précédente a décrit comme concentré sur le premier projet.

Le poste de travail

Quatre caractéristiques matérielles conditionnent le confort et donc la qualité du travail.La carte graphique, dont la capacité détermine le nombre de points affichables en interaction fluide, contrainte plus forte qu’en imagerie.La mémoire vive, qui borne la taille de lot manipulable sans recours au disque.L’écran, une grande surface permettant d’afficher simultanément une coupe et une perspective, ce qui évite des allers-retours coûteux en temps et en attention.Et le dispositif de pointage, une souris à molette libre et boutons programmables réduisant sensiblement la fatigue sur une navigation intensive.Une observation en découle. Ces quatre éléments coûtent peu au regard du salaire d’un annotateur, et leur insuffisance dégrade à la fois la cadence et la qualité, ce qui en fait un investissement dont le retour est immédiat.

Ce qu’il faut retenir

L’annotation d’un nuage de points demande une compétence propre, l’annotateur naviguant dans un espace, sélectionnant des ensembles et lisant des formes plutôt que des apparences.Trois lectures se dégagent. La coupe verticale constitue l’outil central de ce travail, elle révèle une structure qu’aucune autre représentation ne montre, et sa maîtrise sépare un débutant d’un praticien, ce qui en fait le premier point d’une formation. La combinaison d’un critère d’attribut et d’une emprise spatiale est nettement plus productive que l’un ou l’autre seul, traitant en un geste ce qui demanderait autrement des dizaines d’actions. Et la vérification par produit dérivé présente le meilleur rendement de tous les dispositifs de contrôle, un ombrage du modèle de terrain révélant en quelques minutes des défauts que l’inspection du nuage ne montre pas.Pour la mesure de cette qualité, l’article consacré à la qualité de classification LiDAR expose les métriques. Pour le cœur du travail, l’article sur la classification d’un nuage de points détaille la méthode.Pour approfondir les modalités d’exécution, les formats pris en charge et les dispositifs de contrôle applicables, vous pouvez consulter notre page dédiée au traitement de données géospatiales. Et si vous devez organiser une chaîne d’annotation tridimensionnelle, échangeons sur votre projet.