Surface reconstruction based on forest terrestrial LiDAR data

par Jules Morel

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Marc Daniel, Cédric Vega et de Alexandra Bac-Bruasse.

Le président du jury était Loïc Barthe.

Le jury était composé de Stephanie Hahmann.

Les rapporteurs étaient Takashi Kanai, Bruno Lévy.

  • Titre traduit

    Reconstruction de surface à partir de données LiDAR terrestre acquises en forêt


  • Résumé

    Au cours des dernières années, la capacité de la technologie LiDAR à capturer des informations détaillées sur la structure des forêts a attiré une attention croissante de la part de la communauté des écologues et des forestiers. Le LiDAR terrestre, notamment, apparaît comme un outil prometteur pour recueillir les caractéristiques géométriques des arbres à une précision millimétrique.Cette thèse étudie la reconstruction de surface à partir de nuages de points épars et non structurés, capturés en environnement forestier par un LiDAR terrestre. Nous proposons une suite d’algorithmes dédiés à la reconstruction de modèles d’attributs de placettes forestières : le sol etla structure ligneuse des arbres (i.e. troncs et branches principales). En pratique, nos approches modélisent le problème par des surfaces implicites construites à partir de fonctions à base radiale pour faire face à la forte hétérogénéité spatiale du nuage de points Lidar terrestre.


  • Résumé

    In recent years, the capacity of LiDAR technology to capture detailed information about forests structure has attracted increasing attention in the field of forest science. In particular, the terrestrial LiDAR arises as a promising tool to retrieve geometrical characteristics of trees at a millimeter level.This thesis studies the surface reconstruction problem from scattered and unorganized point clouds, captured in forested environment by a terrestrial LiDAR. We propose a sequence of algorithms dedicated to the reconstruction of forests plot attributes model: the ground and the woody structure of trees (i.e. the trunk and the main branches). In practice, our approaches model the surface with implicit function build with radial basis functions to manage the homogeneity and handle the noise of the sample data points.


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