Analyse, modélisation et détection de bruits pour scanners laser terrestres

Terrestrial Laser Scanner Noise Analysis, Modelling and Detection

• Auteur / Autrice : Romain Rombourg
• Direction : Franck Hétroy, Eric Casella
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques et informatique
• Date : Soutenance le 05/12/2019
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 199.-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Jean Kuntzmann (Grenoble)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Equipe-projet Capture et analyses de formes en mouvement (Montbonnot, Isère ; 2011-....)
• Jury : Président / Présidente : Edmond Boyer
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Franck Hétroy
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Julie Digne, Florent Lafarge

Mots clés

Mots clés contrôlés

Nuages de points

Lasergrammétrie

Mots clés libres

Scanner laser terrestre

Projection équirectangulaire

Ciel

Modélisation

Point mixte

Nuage de points

Terrestrial laser scanner

Equirectangular projection

Sky

Modelling

Mixed point

Point cloud

Résumé

Dans cette thèse, nous nous sommes concentrés sur plusieurs sujets liés à la détection du bruit dans les nuages de points générés par les scanners laser terrestres (TLS). Premièrement, les méthodes de projection pour calculer une image à partir d'un balayage TLS. Deuxièmement, la détection du bruit du ciel, c'est-à-dire le bruit produit lorsqu'une mesure d'un TLS à onde continue modulée en amplitude n'est effectuée que sur du rayonnement ambiant. Et enfin, la détection du bruit de points mixtes, c'est-à-dire les points acquis lorsque le TLS reçoit des signaux de retour de plusieurs surfaces différentes. Pour relever ces défis, nous avons d'abord analysé l'échantillonnage de l'espace du TLS et déduit des propriétés sur la densité locale de points en fonction de l'altitude, ce qui nous a permis de montrer les limites des techniques classiques de détection. Nous avons ensuite défini un cadre théorique pour analyser les méthodes de projection, fondements des méthodes de détection 2D. Ce cadre nous a permis de mettre en évidence deux propriétés fondamentales devant être satisfaites par une projection. En se basant sur ces propriétés, nous avons conçu un algorithme de projection les satisfaisant au mieux. Nous avons ensuite défini une quantification de la qualité d'une projection et comparé notre algorithme avec l'algorithme classique et montré que la méthode classique n'est pas adaptée. La projection proposée a quant à elle donné de très bons résultats. Comme le bruit du ciel n'a jamais été étudié dans de précédents travaux, nous l'avons formellement analysé pour construire des bases théoriques pour la détection du ciel. L'analyse nous a permis de montrer théoriquement et expérimentalement que la distribution de distance du bruit de ciel est indépendante des propriétés sous-jacentes du rayonnement ambiant. à partir de notre projection et des propriétés découvertes, nous avons conçu un détecteur de ciel et un détecteur de points mixtes. Les détecteurs ont été testés via une validation approfondie en conditions contrôlées. Les résultats ont montré que nos détecteurs combinés à notre projection sont capables de détecter correctement presque tous le bruit présenté avec peu de mauvaises détections pour le détecteur de ciel et une quantité raisonnable pour le détecteur de point mixte.

In this thesis, we focused on several topics related to noise detection in point cloud generated by Terrestrial Laser Scanners (TLS). First, the projection methods to compute an image from a TLS scan. Second, the detection of sky noise, i.e. noise produced when a Amplitude Modulated Continuous Wave TLS measures range only from background radiation. And finally, the detection of mixed point noise, i.e. points acquired when the TLS was receiving return signals from several different surfaces. To tackle these challenges, we first analysed how the TLS samples space and deduced properties on how the local point cloud density evolves with respect to the elevation, this allowed us to show the limits of usual noise detection techniques and oriented our focus on 2D non density based detection techniques. We then defined a theoretical framework to analyse projection methods, unavoidable foundations for 2D detection methods. This framework allowed us to bring to light two fundamental properties that should be satisfied by a projection. Following these properties, we designed a projection algorithm that satisfied them as much as possible. We then defined a way to quantify projection quality and compared our proposed algorithm with the widely used classic algorithm and showed that the classic projection method is not adapted. Our proposed projection however showed very good results. Since the sky noise was never studied in previous works, we formally analysed it to build some theoretical foundations for sky detection. The analysis allowed us to show theoretically and experimentally that the range distribution of sky noise is independent of the underlying properties of the background radiation signal. From our projection and the discovered properties, we designed a sky detector and a mixed point detector. The detectors were tested via an extensive validation in controlled conditions. The results showed that our proposed detectors combined with the proposed projection are able to correctly detect almost all presented noise with few bad detection for the sky detectors and reasonable amount for the mixed point detector.