Relevé 3D et classification de nuages de points du patrimoine bâti

Geospatial recording and point cloud classification of heritage buildings

• Auteur / Autrice : Arnadi Dhestaratri Murtiyoso
• Direction : Pierre Grussenmeyer
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Topographie - Géomatique
• Date : Soutenance le 09/07/2020
• Etablissement(s) : Strasbourg
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
• Jury : Président / Présidente : Pierre Charbonnier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierre Grussenmeyer, Pierre Charbonnier, Andreas Georgopoulos, Diego Gonzalez-Aguilera, Fabio Remondino
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Andreas Georgopoulos, Diego Gonzalez-Aguilera

Mots clés

Mots clés contrôlés

Capteurs (technologie)

Photogrammétrie en architecture

Nuages de points

Modélisation des données du bâtiment

Patrimoine urbain

Mots clés libres

Automatisation

Photogrammétrie

Nuage de points

Modélisation 3D

Classification

Patrimoine

Automation

Photogrammetry

Point cloud

3D modelling

Classification

Heritag

Résumé

La documentation du patrimoine bâti a beaucoup évolué ces dernières années grâce au développement de nouveaux capteurs 3D et de nouvelles techniques de relevé 3D. Les données 3D contribuent à la création d'archives fiables et tangibles des sites et des monuments historiques. Vu l'importance des données 3D dans la documentation du patrimoine bâti, le contrôle de qualité est un aspect primordial qui devrait être abordé avant d'entreprendre le traitement du nuage de points. La thèse est ainsi divisée en deux parties. La première partie concerne principalement l'acquisition et le contrôle de qualité des données. Un point important sera l'intégration de la photogrammétrie et de lalaser grammétrie dans le contexte de la documentation d'un site historique à différentes échelles. La deuxième partie de la thèse va aborder le traitement de nuages de points, plus particulièrement la segmentation et la classification de nuages de points. L'aspect multi-échelle de notre approche est importante car dans beaucoup de cas, un bâtiment remarquable se situe dans un quartier historique qui nécessite une segmentation multi-échelle. En combinant ces deux parties, nous avons considéré l'ensemble du processus allant de l'acquisition de données 3D jusqu'à la segmentation et la classification en entités à plusieurs échelles.

The documentation of built heritage has seen a significant development these past few decades due to advancements in new 3D sensors and 3D recording techniques. 3D data serve as reliable and tangible archive for historical sites and monuments. Since 3D data have such importance in the field of heritage documentation, quality control is paramount and must be performed before any point cloud processing is even planned to be conducted. The thesis is therefore divided into two parts. The first part concerned mainly the data acquisition and quality control of the point cloud data using the two techniques most commonly used, i.e. photogrammetry and laser scanning. A particular emphasis was also put on the integration of photogrammetry and laser scanning within the context of a multi-scalar documentation of a heritage site. The second part will address the processing of the resulting point cloud, particularly its segmentation and classification. The multi-scalar approach proposed in this thesis is an important point to note, as in many cases a historical building of interest is located in a historical neighbourhood; thus the requirement for a multi-scalar segmentation. By combining these two parts, the thesis had attempted to address the 3D workflow of heritage sites in a holistic manner, from the 3D data acquisition up to the resulting point clouds' segmentation and classification into individual entities in various scale steps.