Depuis environ six ans, le monde entier a été témoin de l'incroyable technologie des caméras de drone, qui a permis de produire des images en très haute résolution et des vidéos aériennes époustouflantes en résolution 4K et capturées avec une qualité allant jusqu'à 60 images par seconde. Ces deux types de données ont catapulté l'industrie des drones dans l'immobilier et la cinématographie aérienne.
Grâce aux progrès réalisés en matière de capteurs spécialisés et de plateformes logicielles, les drones peuvent désormais générer bien plus que des images et des vidéos sympathiques. Aujourd'hui, les drones ont la capacité de générer un large éventail de types de données qui s'avèrent utiles pour un nombre encore plus grand d'industries, y compris :
Les drones peuvent générer toute une série de types de données. Comment l'industrie des drones collecte-t-elle, conditionne-t-elle et livre-t-elle les données des drones à l'utilisateur final pour qu'elles soient faciles à comprendre et à utiliser ?
Tout d'abord, il est important de comprendre certains types de données de drone courants qui sont généralement produits pour l'utilisateur final commercial. Voici quelques-uns des types de données de drone les plus répandus et la manière dont ils sont utilisés dans diverses applications.
Bien que la technologie des nuages de points existe depuis des décennies, elle n'est apparue que récemment sur le devant de la scène avec l'avènement des drones.
Un nuage de points est la forme la plus simple d'un modèle 3D. Il s'agit d'une collection de millions de points individuels tracés dans un espace 3D. Chaque point contient plusieurs mesures, notamment ses coordonnées le long des axes X, Y et Z.
Il comprend parfois des données supplémentaires, telles que la valeur de la couleur (qui est stockée au format RVB) et la valeur de la luminance (qui détermine le degré de luminosité du point).
Les nuages de points sont créés en effectuant un balayage d'un objet ou d'une structure. Les scans sont réalisés soit à l'aide de la technologie LASER, soit par le biais d'un processus appelé photogrammétrie. Le processus laser consiste à envoyer des impulsions de lumière sur les surfaces d'un objet et à mesurer le temps qu'il faut à chaque impulsion pour se réfléchir et atteindre le scanner. Ces mesures sont utilisées pour déterminer la position exacte des points sur l'objet.
La photogrammétrie par nuage de points, quant à elle, est le processus de création de mesures à partir d'images géoréférencées. Elle utilise des images d'un objet prises à différents endroits pour trianguler des points sur l'objet et tracer ces points dans un espace 3D.
L'objectif premier d'un nuage de points est de créer un modèle 3D qui peut être perçu comme une texture, en particulier si les points ont des valeurs de couleur et de luminance. Mais souvent, les données ponctuelles sont d'abord converties en un maillage de polygones, car la plupart des logiciels de modélisation 3D fonctionnent avec des polygones.
Les modèles 3D précis formés par les nuages de points sont utilisés de diverses manières dans différents secteurs. Dans le secteur de l'architecture, de l'ingénierie et de la construction, les modèles 3D permettent de produire des dessins et des modèles conformes à l'exécution, qui rendent compte de l'état actuel et de la disposition des bâtiments, de l'infrastructure et des conditions topographiques.
La précision des modèles 3D signifie qu'ils peuvent être utilisés pour mesurer la distance, la surface et le volume, ce qui est utile pour les projets de construction et de restauration. La précision des modèles 3D signifie également qu'ils peuvent être utilisés pour calculer des mesures de distance, de surface et de volume, ce qui signifie qu'ils peuvent être importés dans des programmes de CAO pour affiner et manipuler la conception de l'objet.
L'une des raisons pour lesquelles les nuages de points sont un format populaire pour les modèles 3D est ce que l'on appelle la "bibliothèque de nuages de points".Bibliothèque de nuages de points". Il s'agit d'un cadre open-source qui comprend des algorithmes et des outils permettant de manipuler et d'affiner les données des nuages de points.
Les drones sont essentiellement des scanners aériens qui peuvent être utilisés pour transformer de grands objets tels que des bâtiments, des chantiers de construction ou de grandes surfaces en modèles 3D grâce à une technologie appelée photogrammétrie.
La photogrammétrie est la science qui consiste à prendre des mesures à partir de photographies, en particulier d'images aériennes. La photogrammétrie consiste à examiner des images d'un sujet prises à partir de deux endroits ou plus. Elle utilise les différentes perspectives des images ainsi que les données de localisation de l'endroit où les images ont été prises pour trianguler les emplacements des points sur le sujet. C'est le même processus qu'utilise Google Maps pour assembler des photos satellites afin d'obtenir une vue homogène.
Plus vous disposez de photos de votre sujet prises à différents endroits, plus ce processus de triangulation sera précis. Le résultat est une localisation précise des points dans l'espace 3D, ce qui est exactement ce dont vous avez besoin pour créer un modèle 3D. Les images de drones sont idéales pour ce processus car chaque image est géolocalisée. Cela signifie que la latitude, la longitude et l'altitude fournies par le GPS du drone et les capteurs embarqués sont intégrées dans les métadonnées de l'image. Les métadonnées comprennent également des informations sur le capteur de la caméra et l'optique du drone. Ces photos géolocalisées peuvent être traitées par des logiciels tels que DroneDeploy, Pix 4Det d'autres plateformes pour créer des modèles 3D très détaillés et précis.
Pour obtenir la plus grande précision possible pour un modèle 3D généré par un drone, il faut qu'il y ait un minimum de 60 à 70 % de chevauchement entre les photos aériennes. Cela permet au processus de triangulation d'être plus précis et de suivre les mêmes points d'une image à l'autre. Des applications logicielles sophistiquées de pilotage de drone, telles que Mesure, DroneDeployet Pix 4D jouent un rôle crucial dans la capture et la création de plans de vol automatisés et dans la définition du chevauchement d'images souhaité.
Pour obtenir la meilleure qualité et les meilleurs résultats, il est également important de capturer des images sous différents angles et à différentes altitudes. Par exemple, on commence par un vol NADIR (vue directe vers le bas), à une altitude d'environ 150 à 200 pieds. Ensuite, on effectue un vol orbital autour du sujet avec des angles obliques à partir de plusieurs altitudes différentes (exemple) :
Pour obtenir un produit de meilleure qualité, il faut s'assurer que le rayon de l'orbite est configuré de manière à ce que le sujet focal reste dans le cadre. La capture de ces différents angles et altitudes permet de créer un modèle 3D de meilleure qualité en fournissant des données de texture et d'image de tous les côtés d'un bâtiment ainsi que de son sommet.
Ces modèles 3D complets sont déjà utilisés avec succès dans un certain nombre d'industries. Le secteur de la construction, en particulier, a tiré d'énormes avantages de l'utilisation de l'imagerie cartographique par drone et de la modélisation 3D pour suivre l'évolution des chantiers. En reproduisant les plans de vol à l'aide de plateformes logicielles, il est possible de créer efficacement des jumeaux numériques pour inspecter facilement les changements à différents endroits du site.
Le LiDAR (light detection and ranging) utilise des lasers pour mesurer l'élévation d'éléments tels que les forces terrestres et même les bâtiments. Cela ressemble beaucoup au sonar, qui utilise des ondes sonores pour cartographier des objets, ou au radar, qui utilise des ondes radio pour cartographier des objets. Mais un système LiDAR utilise la lumière émise par un laser. Il existe différentes manières de collecter des données LiDAR : à partir du sol, d'un avion ou même d'un drone.
Un système LiDAR pour drone se compose de quatre parties. Tout d'abord, le drone contient l'unité LiDAR proprement dite, qui utilise un laser pour balayer la terre d'un côté à l'autre pendant que le drone vole. Le capteur laser utilise la lumière verte ou infrarouge proche, car ces longueurs d'onde ou types de lumière se réfléchissent fortement sur la végétation, ce qui explique pourquoi le LiDAR est si utile pour cartographier des terrains où le couvert végétal est important.
Le composant suivant d'un système LiDAR est un récepteur GPS qui suit l'altitude et la position X-Y du drone. Le GPS nous permet de déterminer où se trouvent les reflets plus clairs sur le sol.
Le troisième composant d'un système LiDAR est ce que l'on appelle une unité de mesure inertielle (IMU). L'IMU suit l'inclinaison du drone pendant qu'il vole, ce qui est important pour des calculs d'élévation précis.
Enfin, le système LiDAR comprend un ordinateur de bord qui enregistre les informations de hauteur que le LiDAR recueille lorsqu'il balaie la surface de la terre.
Comment le laser, le GPS, l'IMU et l'ordinateur fonctionnent-ils ensemble pour nous fournir ces ensembles de données LiDAR incroyablement utiles ?
Tout d'abord, définissons le mot "impulsion". Une impulsion fait référence à une salve d'énergie lumineuse émise par le système LiDAR. Ensuite, définissons le mot retour. Le retour fait référence à l'énergie lumineuse réfléchie qui a été enregistrée par le capteur LiDAR. Ainsi, les impulsions d'énergie lumineuse se déplacent vers le sol et reviennent vers le capteur LiDAR. Pour obtenir la hauteur, le système LiDAR enregistre le temps que met l'énergie lumineuse à se déplacer vers le sol et à revenir.
Le système utilise ensuite la vitesse de la lumière pour calculer la distance entre le sommet de l'objet et l'avion. Pour calculer l'altitude du sol, nous prenons l'altitude du drone à partir du GPS, puis nous soustrayons la distance parcourue par la lumière jusqu'au sol.
Un système LIDAR comporte un autre élément qui le rend si utile. Une impulsion lumineuse ne se reflète pas uniquement sur un objet, comme la cime d'un arbre, et ne produit qu'un seul retour. Il arrive qu'une impulsion LiDAR traverse des objets, par exemple entre les branches et les feuilles d'un arbre. Imaginez que vous vous tenez sur le sol de la forêt et que vous regardez la lumière du soleil filtrer à travers la cime des arbres, faisant briller les feuilles et les branches. L'énergie lumineuse qui traverse les arbres se reflète sur les branches et les feuilles à l'intérieur de la canopée. Cette capacité du LiDAR à se déplacer et à enregistrer des informations - depuis le sommet de la canopée, à travers la canopée et jusqu'au sol - rend les systèmes LiDAR uniques et extrêmement précieux.
Lorsque nous parlons de données topographiques, nous référençons généralement tous les ensembles de données dans ce que l'on appelle une "couche d'élévation".
Les couches d'élévation sont généralement constituées d'un modèle numérique de surface (MNS), d'un modèle numérique de terrain (MNT) ou de courbes de niveau (comme on les appelle dans le monde de la topographie).
Ceux qui utilisent des données d'élévation utilisent le plus souvent des modèles numériques de surface. Il s'agit de la valeur par défaut typique dans la plupart des plates-formes de traitement logiciel, qui affiche les hauteurs de tous les objets de la carte.
Des outils supplémentaires dans la couche vous permettront d'explorer les données encore plus en profondeur grâce à une perspective de l'altitude et de la profondeur de chaque zone de la carte.
Les données d'altitude figurant sur la carte proviennent d'informations géospatiales intégrées dans les images de votre drone et générées automatiquement lors du traitement de l'imagerie en vue de la création d'une carte.
Des plateformes comme DroneDeploy fournissent des outils utiles tels que le "profil d'élévation" qui est utile pour :
Les données d'élévation capturées par un drone comprennent toutes les surfaces qu'il voit, y compris les arbres, les équipements et les autres structures. Cette élévation est appelée modèle numérique de surface.
Toutefois, si vous souhaitez supprimer ces obstacles afin de permettre à vos collaborateurs de comprendre le terrain sous-jacent lorsqu'ils conçoivent un projet, estiment les travaux de terrassement nécessaires ou mesurent les volumes de matériaux sur le site, il est désormais possible de le faire en utilisant le modèle numérique de terrain (MNT) pour l'élévation.
La précision est essentielle. Un manque de précision sur un chantier de construction, par exemple, se traduit par de mauvaises comparaisons entre les travaux effectivement réalisés et la conception, et ne permet qu'une mauvaise compréhension de l'endroit où l'activité doit se dérouler. Dans des secteurs tels que l'exploitation minière ou le terrassement, cela signifie que le tonnage prévu ne correspond pas au tonnage extrait. Cela peut avoir un impact financier lorsque les stocks sont trop importants ou trop faibles.
Dans le secteur de la topographie, par exemple, si vous travaillez sur une décharge ou un chantier de construction, tous ces sites ont des systèmes de coordonnées spécifiques, parfois des plans d'état, comme s'ils étaient liés à l'état dans lequel vous vous trouvez. Parfois, il s'agit de systèmes locaux, qui ont été établis par un géomètre, soit à ce moment-là, soit dans un passé pas si lointain, et qui ne sont donc pas vraiment liés à quoi que ce soit d'autre.
Le concept de comparaison des déblais/remblais vous permet de comparer rapidement l'altitude d'une carte à celle d'une autre carte ou à celle d'une surface de conception (plan de nivellement). Grâce à la visualisation de cartes thermiques, vous pouvez facilement identifier les endroits où les sols ont été déblayés ou remblayés d'une carte à l'autre ou la quantité de sol qui doit être déblayée ou remblayée pour atteindre le niveau de conception, ce qui vous permet de suivre les changements et de surveiller l'avancement des travaux de terrassement. Grâce à la comparaison des mesures de volume, vous pouvez quantifier la quantité de terre déplacée, soit pour un site entier, soit pour une mesure de volume individuelle, comme une fosse ou un stock, afin de vérifier le travail des sous-traitants, de gérer l'inventaire des stocks et de mieux respecter le calendrier d'un projet.
Dans le diagramme ci-dessous, lorsqu'on le compare à un plan de conception, les coupes et les remblais sont exprimés en termes de ce qui devrait être coupé ou remblayé pour correspondre à l'état ultérieur ou au plan de conception. Il s'agit des "coupes proposées" et des "remblais proposés". Par exemple, les zones où ma carte est plus haute que le plan de conception seraient colorées en rouge pour la "coupe", ce qui signifie que la terre devrait être "coupée" pour atteindre les élévations de conception.
Ce visuel en est une bonne représentation.
Les caméras thermiques nous permettent de voir et de comprendre l'énergie thermique ou infrarouge invisible qui nous entoure en permanence.
L'énergie infrarouge fait partie du spectre électromagnétique. Nous n'y pensons pas parce qu'elle est invisible à l'œil nu, à l'exception d'une minuscule tranche au milieu du spectre, que nous appelons la lumière visible.
Bien qu'il s'agisse d'énergie lumineuse, la lumière visible et l'énergie thermique n'agissent pas toujours de la même manière. L'œil humain perçoit la lumière qui s'est réfléchie sur une surface dans différentes longueurs d'onde, ce qui crée des différences de couleur que nous pouvons voir.
Mais l'énergie thermique ne fonctionne pas de cette manière, elle peut être émise (rayonnée) ou réfléchie par la lumière visible qui traverse le verre. Non seulement la majeure partie de l'énergie que vous verrez en provenance d'un drone sera émise ou réfléchie, mais elle peut même être les deux à la fois.
Lorsque nous parlons de l'efficacité avec laquelle un objet dégage de l'énergie thermique, nous faisons référence à l'émissivité qui varie en fonction de la composition de l'objet et de l'état de sa surface. Les personnes, les animaux, le béton, les arbres et les rochers ont une émissivité élevée et restituent donc leur énergie de manière très efficace. Les matériaux tels que les métaux brillants, par exemple, ont généralement une faible émissivité et sont donc réfléchissants.
Mais l'émissivité d'un métal peut changer s'il est corrodé ou peint. Lorsque deux objets sont proches en température mais ont une émissivité différente, ils peuvent apparaître très différents aux yeux d'une caméra thermique.
L'imagerie thermique est en grande partie un phénomène de surface. Les deux images thermiques ci-dessous proviennent du même toit. Elles sont faites du même matériau métallique, mais la section de gauche est neuve et n'a pas encore été peinte, de sorte qu'elle reflète le ciel froid.
Les thermographes utilisent des caméras thermiques portatives pour inspecter les toits commerciaux depuis des décennies. Le leader de l'industrie FLIR a révolutionné pratiquement tous les aspects de la technologie de l'imagerie thermographique. Aujourd'hui, avec les drones, ce qui prenait des heures, voire des jours, peut désormais être réalisé en quelques minutes.
Les missions de drone qui génèrent des images thermographiques ne servent pas uniquement à détecter les problèmes. La plupart des gens qui pensent aux toits se concentrent sur la recherche de dommages dans les structures existantes. La thermographie par drone est également un outil puissant pour réaliser des études de base afin de confirmer la bonne installation des matériaux de couverture sur les nouveaux bâtiments ou sur les toits reconstruits. En outre, toutes les anomalies thermiques ne sont pas des problèmes de réparation. Des matériaux de couverture différents et des conditions météorologiques différentes peuvent produire des signatures thermiques différentes qui peuvent ressembler à de l'eau sous la membrane, mais qui n'en sont pas.
Mais ce n'est pas parce qu'il est plus efficace qu'il est aussi simple que la prise de vue directe. Comme pour la plupart des technologies qui semblent trop belles pour être vraies au premier abord, il y a quelques éléments à garder à l'esprit.
Comme vous pouvez le constater, les drones ont largement dépassé le stade de la photographie et de la vidéographie aériennes et fournissent désormais des données essentielles, des informations et une sécurité sur le lieu de travail à de nombreux secteurs importants, notamment la construction, l'architecture, l'arpentage, l'évaluation des dégâts matériels, les travaux de toiture, l'inspection des façades des bâtiments et bien plus encore.
La technologie des capteurs de données continuant d'évoluer à un rythme rapide, les drones sont toujours prêts à les emmener dans le ciel.
Frank Segarra est le premier vice-président des ventes chez Volatus Unmanned Services. Il a plus de 30 ans d'expérience dans les domaines de l'informatique, des télécommunications et de l'aviation. Il a été aviateur sur un porte-avions de la marine américaine et s'est spécialisé dans l'ingénierie avionique. En tant que leader d'opinion dans le domaine de la technologie des drones, Frank a été invité à devenir membre fondateur du CompTIA Drone Advisory Council () et fait partie du comité consultatif de la PA Drone Association.
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