Reconstruction de formes tubulaires à partir de nuages de points : application à l’estimation de la géométrie forestière

Les capacités des technologies de télédétection ont augmenté exponentiellement au cours des dernières années : de nouveaux scanners fournissent maintenant une représentation géométrique de leur environnement sous la forme de nuage de points avec une précision jusqu'ici inégalée. Le traitement de nuages de points est donc devenu une discipline à part entière avec ses problématiques propres et de nombreux défis à relever. Le coeur de cette thèse porte sur la modélisation géométrique et introduit une méthode robuste d'extraction de formes tubulaires à partir de nuages de points. Nous avons choisi de tester nos méthodes dans le contexte applicatif difficile de la foresterie pour mettre en valeur la robustesse de nos algorithmes et leur application à des données volumineuses. Nos méthodes intègrent les normales aux points comme information supplémentaire pour atteindre les objectifs de performance nécessaire au traitement de nuages de points volumineux.Cependant, ces normales ne sont généralement pas fournies par les capteurs, il est donc nécessaire de les pré-calculer.Pour préserver la rapidité d'exécution, notre premier développement a donc consisté à présenter une méthode rapide d'estimation de normales. Pour ce faire nous avons approximé localement la géométrie du nuage de points en utilisant des "patchs" lisses dont la taille s'adapte à la complexité locale des nuages de points. Nos travaux se sont ensuite concentrés sur l’extraction robuste de formes tubulaires dans des nuages de points denses, occlus, bruités et de densité inhomogène. Dans cette optique, nous avons développé une variante de la transformée de Hough dont la complexité est réduite grâce aux normales calculées. Nous avons ensuite couplé ces travaux à une proposition de contours actifs indépendants de leur paramétrisation. Cette combinaison assure la cohérence interne des formes reconstruites et s’affranchit ainsi des problèmes liés à l'occlusion, au bruit et aux variations de densité. Notre méthode a été validée en environnement complexe forestier pour reconstruire des troncs d'arbre afin d'en relever les qualités par comparaison à des méthodes existantes. La reconstruction de troncs d'arbre ouvre d'autres questions à mi-chemin entre foresterie et géométrie. La segmentation des arbres d'une placette forestière est l'une d’entre elles. C'est pourquoi nous proposons également une méthode de segmentation conçue pour contourner les défauts des nuages de points forestiers et isoler les différents objets d'un jeu de données. Durant nos travaux nous avons utilisé des approches de modélisation pour répondre à des questions géométriques, et nous les avons appliqué à des problématiques forestières.Il en résulte un pipeline de traitements cohérent qui, bien qu'illustré sur des données forestières, est applicable dans des contextes variés.Abstract : The potential of remote sensing technologies has recently increased exponentially: new sensors now provide a geometric representation of their environment in the form of point clouds with unrivalled accuracy. Point cloud processing hence became a full discipline, including specific problems and many challenges to face. The core of this thesis concerns geometric modelling and introduces a fast and robust method for the extraction of tubular shapes from point clouds. We hence chose to test our method in the difficult applicative context of forestry in order to highlight the robustness of our algorithms and their application to large data sets. Our methods integrate normal vectors as a supplementary geometric information in order to achieve the performance goal necessary for large point cloud processing. However, remote sensing techniques do not commonly provide normal vectors, thus they have to be computed. Our first development hence consisted in the development of a fast normal estimation method on point cloud in order to reduce the computing time on large point clouds. To do so, we locally approximated the point cloud geometry using smooth ''patches`` of points which size adapts to the local complexity of the point cloud geometry. We then focused our work on the robust extraction of tubular shapes from dense, occluded, noisy point clouds suffering from non-homogeneous sampling density. For this objective, we developed a variant of the Hough transform which complexity is reduced thanks to the computed normal vectors. We then combined this research with a new definition of parametrisation-invariant active contours. This combination ensures the internal coherence of the reconstructed shapes and alleviates issues related to occlusion, noise and variation of sampling density. We validated our method in complex forest environments with the reconstruction of tree stems to emphasize its advantages and compare it to existing methods. Tree stem reconstruction also opens new perspectives halfway in between forestry and geometry. One of them is the segmentation of trees from a forest plot. Therefore we also propose a segmentation approach designed to overcome the defects of forest point clouds and capable of isolating objects inside a point cloud. During our work we used modelling approaches to answer geometric questions and we applied our methods to forestry problems. Therefore, our studies result in a processing pipeline adapted to forest point cloud analyses, but the general geometric algorithms we propose can also be applied in various contexts

Spatial vegetation density index from terrestrial laser scanner

International audienceForest monitoring is a key issue in scientific, social and commercial domains. Manual measurements of forests attributes can be tedious and limited, hence, Terrestrial Laser Scanner (TLS) has been introduced in forest monitoring. Vegetation density index (VDI) is a way to quantify vegetation using voxels from TLS data. The VDI is estimated using ray tracing techniques in a 3D voxel grid. This process can be time consuming. We present a continuous approach to minimise the ray tracing usage in the VDI computation

Modélisation de tiges d'arbres à partir de contours actifs

National audienceForest structural parameters are essential information for several applications, including forest inventory, forest management and allometric modelling. Recently, Terrestrial Laser Scanner (TLS) have been introduced as a reliable alternative to manual measurements of these parameters. In this study we present an innovative methodology for the estimation of diameter at breast height and tree stem tapper from a TLS acquired point cloud. Our work is based on a multi-scale combination of an original Hough transform and open growing active contours. The methodology was tested on both simulated data and real data acquired in natural forest environments. Even though no statistical results are available yet, the estimation procedure appears to be promising.Les attributs structuraux des arbres sont des éléments forestiers cruciaux. Ils se trouvent au coeur de multiples applications telles que l'inventaire forestier, la gestion forestière et les modèles allométriques. Récemment, les Scanners Lasers Terrestres (SLT) ont été présentés comme une alternative fiable à la mesure manuelle des paramètres structuraux. Dans cet article nous présentons une estimation innovante du diamètre à hauteur de poitrine et du défilement des troncs à partir de données acquises par SLT. Notre méthodologie utilise un schéma multirésolution dans lequel intervient une combinaison de transformée de Hough et de contours actifs croissants ouverts. Bien que des résultats chiffrés ne soient pas encore disponibles, les tests effectués sur des données simulées et réelles (acquises en environnement forestier naturel) montrent des résultats encourageants

Laser-scanned tree stem filtering for forest inventories measurements

International audienceWith specific flora and fauna, regional landscapes and forests constitute an important part of the cultural heritage. Several natural environments have already been classified as national or regional parks. The UNESCO World Heritage covers 13% of the protected forests in the world. Thus, preserving those sites represents a crucial issue. Such a safeguarding involves a detailed knowledge of the sites and forestry management plans. The management of a natural forest is traditionally based on forest plot inventories in which several features of the trees are measured. The set of data collected during these inventories represents the starting point of forest monitoring, flora preservation and risks prevention. Traditionally, measurements are made manually by operators. However, during the last decade, terrestrial laser scanning has become a new and promising way of measuring such attributes. This instrument provides a fine three dimensional point cloud virtual representation of the scanned scene. Trees location, stem diameter, and stem taper can be extracted from these point clouds using pattern recognition algorithms. In this paper we present a novel two steps way to improve the quality of tree branching detection in a three dimensional point cloud acquired by terrestrial laser scanner. This method was developed in order to enhance the results of a previous study. Our approach is based on the combination of a simplification step (using particle simulation), followed by a shape detection (discrete arcs of circle detection). It identifies the lack of accuracy in tree stem diameter measurements at branching junctions for further more detailed analysis

Segmentation de nuages de points par octrees et analyse en composantes principales

National audienceL'amélioration des capacités des scanners laser, de leur précision et de leurs temps d'acquisition a rendu ces instruments très populaires dans des domaines comme l'urbanisme, l'archéologie ou encore la foresterie. Ces instruments permettent d'échantillonner rapidement et avec précision les surfaces scannées sous la forme de nuages de points tridimensionnels contenant plusieurs dizaines de millions de points. Avec l'utilisation croissante de ces capteurs LiDAR (Light Detection And Ranging), le traitement de nuages de points est devenu un domaine d'étude important. En effet, l'utilisation efficace de cette technologie implique le développement de traitements rapides et automatiques en vue d'expliciter les informations contenues par les données brutes. Dans cet article, nous présen-tons une méthode de segmentation de nuages de points tridimensionnels pour en extraire les surfaces sans arêtes vives. Nous abordons cette problématique avec une approche de type split-and-merge basée sur la planéité locale des surfaces ainsi que sur la cohérence de la direction de leurs normales. Des contraintes additionnelles ont été mise en place pour améliorer la qualité des résultats. Un ensemble de solides de base et de combinaison de ces derniers a été utilisé pour valider cette méthodologie. Nous exposons aussi plusieurs applications de ces travaux à des données réelles et simulées. Dans de tels cas, le traitement présenté permet de segmenter efficacement les toits, murs et routes des scènes urbaines, ainsi que le sol et les branches principales des arbres présents sur des données forestières

Tree stem reconstruction from terrestrial laser scanner point cloud using Hough transform and open active contours

International audienceWe introduce an innovative methodology for reconstructing tree stems from terrestrial LiDAR data. The method uses a multi-scale combination of an original Hough transform and active contours. Tests were conducted on both simulated data and real LiDAR data. Even though no formal evaluation was completed yet, the procedure seems promising

Tubular shapes reconstruction from point clouds : applications to the forests geometry

Le coeur de cette thèse porte sur la modélisation géométrique et introduit une méthode robuste d'extraction de formes tubulaires à partir de nuages de points. Nous avons choisi de tester nos méthodes dans le contexte applicatif de la foresterie pour mettre en valeur la robustesse de nos algorithmes.Nos méthodes intègrent les normales aux points, il est donc nécessaire de les pré-calculer. Notre premier développement a alors consisté à présenter une méthode rapide d'estimation de normales. Pour ce faire nous avons approximé localement la géométrie du nuage de points en utilisant des "patchs" lisses dont la taille s'adapte à la complexité locale des nuages de points.Nos travaux se sont ensuite concentrés sur l’extraction robuste de formes tubulaires dans des nuages de points occlus, bruités et de densité inhomogène. Nous avons développé une variante de la transformée de Hough que nous avons couplé à une proposition de contours actifs indépendants de leur paramétrisation. Notre méthode a été validée en environnement forestier pour reconstruire des troncs d'arbre afin d'en relever les qualités par comparaison à des méthodes existantes.La reconstruction de troncs d'arbre ouvre d'autres questions dont la segmentation des arbres d'une placette forestière. Nous proposons également une méthode de segmentation pour isoler les différents objets d'un jeu de données.Durant nos travaux nous avons utilisé des approches de modélisation pour répondre à des questions géométriques, et nous les avons appliqué à des problématiques forestières. Il en résulte un pipeline de traitements cohérent qui, bien qu'illustré sur des données forestières, est applicable dans des contextes variés.The core of this thesis concerns geometric modelling and introduces a fast and robust method for the extraction of tubular shapes from point clouds. We chose to test our method in the difficult applicative context of forestry in order to highlight the robustness of our algorithms.Our methods integrate normal vectors, thus they have to be pre-computed. Our first development consisted in the development of a fast normal estimation method on point cloud. To do so, we locally approximated the point cloud geometry using smooth "patches" of points which size adapts to the local complexity of the point cloud geometry.We then focused our work on the robust extraction of tubular shapes from dense, occluded, noisy point clouds suffering from non-homogeneous sampling density. We developed a variant of the Hough transform and combined this research with a new definition of parametrisation-invariant active contours. We validated our method in complex forest environments with the reconstruction of tree stems to emphasize its advantages and compare it to existing methods.Tree stem reconstruction also opens new perspectives halfway in between forestry and geometry such as the segmentation of trees from a forest plot. Therefore we propose a segmentation approach capable of isolating objects inside a point cloud.During our work we used modelling approaches to answer geometric questions and we applied our methods to forestry problems. Therefore, our studies result in a processing pipeline adapted to forest point cloud analyses, but the general geometric algorithms we propose can also be applied in various contexts

Classification de nuage de points par descripteur de forme cylindrique et application aux données forestières

International audienc

Reconstruction de formes tubulaires à partir de nuages de points : application à l’estimation de la géométrie forestière

Les capacités des technologies de télédétection ont augmenté exponentiellement au cours des dernières années : de nouveaux scanners fournissent maintenant une représentation géométrique de leur environnement sous la forme de nuage de points avec une précision jusqu'ici inégalée. Le traitement de nuages de points est donc devenu une discipline à part entière avec ses problématiques propres et de nombreux défis à relever. Le coeur de cette thèse porte sur la modélisation géométrique et introduit une méthode robuste d'extraction de formes tubulaires à partir de nuages de points. Nous avons choisi de tester nos méthodes dans le contexte applicatif difficile de la foresterie pour mettre en valeur la robustesse de nos algorithmes et leur application à des données volumineuses. Nos méthodes intègrent les normales aux points comme information supplémentaire pour atteindre les objectifs de performance nécessaire au traitement de nuages de points volumineux.Cependant, ces normales ne sont généralement pas fournies par les capteurs, il est donc nécessaire de les pré-calculer.Pour préserver la rapidité d'exécution, notre premier développement a donc consisté à présenter une méthode rapide d'estimation de normales. Pour ce faire nous avons approximé localement la géométrie du nuage de points en utilisant des "patchs" lisses dont la taille s'adapte à la complexité locale des nuages de points. Nos travaux se sont ensuite concentrés sur l’extraction robuste de formes tubulaires dans des nuages de points denses, occlus, bruités et de densité inhomogène. Dans cette optique, nous avons développé une variante de la transformée de Hough dont la complexité est réduite grâce aux normales calculées. Nous avons ensuite couplé ces travaux à une proposition de contours actifs indépendants de leur paramétrisation. Cette combinaison assure la cohérence interne des formes reconstruites et s’affranchit ainsi des problèmes liés à l'occlusion, au bruit et aux variations de densité. Notre méthode a été validée en environnement complexe forestier pour reconstruire des troncs d'arbre afin d'en relever les qualités par comparaison à des méthodes existantes. La reconstruction de troncs d'arbre ouvre d'autres questions à mi-chemin entre foresterie et géométrie. La segmentation des arbres d'une placette forestière est l'une d’entre elles. C'est pourquoi nous proposons également une méthode de segmentation conçue pour contourner les défauts des nuages de points forestiers et isoler les différents objets d'un jeu de données. Durant nos travaux nous avons utilisé des approches de modélisation pour répondre à des questions géométriques, et nous les avons appliqué à des problématiques forestières.Il en résulte un pipeline de traitements cohérent qui, bien qu'illustré sur des données forestières, est applicable dans des contextes variés.Abstract : The potential of remote sensing technologies has recently increased exponentially: new sensors now provide a geometric representation of their environment in the form of point clouds with unrivalled accuracy. Point cloud processing hence became a full discipline, including specific problems and many challenges to face. The core of this thesis concerns geometric modelling and introduces a fast and robust method for the extraction of tubular shapes from point clouds. We hence chose to test our method in the difficult applicative context of forestry in order to highlight the robustness of our algorithms and their application to large data sets. Our methods integrate normal vectors as a supplementary geometric information in order to achieve the performance goal necessary for large point cloud processing. However, remote sensing techniques do not commonly provide normal vectors, thus they have to be computed. Our first development hence consisted in the development of a fast normal estimation method on point cloud in order to reduce the computing time on large point clouds. To do so, we locally approximated the point cloud geometry using smooth ''patches`` of points which size adapts to the local complexity of the point cloud geometry. We then focused our work on the robust extraction of tubular shapes from dense, occluded, noisy point clouds suffering from non-homogeneous sampling density. For this objective, we developed a variant of the Hough transform which complexity is reduced thanks to the computed normal vectors. We then combined this research with a new definition of parametrisation-invariant active contours. This combination ensures the internal coherence of the reconstructed shapes and alleviates issues related to occlusion, noise and variation of sampling density. We validated our method in complex forest environments with the reconstruction of tree stems to emphasize its advantages and compare it to existing methods. Tree stem reconstruction also opens new perspectives halfway in between forestry and geometry. One of them is the segmentation of trees from a forest plot. Therefore we also propose a segmentation approach designed to overcome the defects of forest point clouds and capable of isolating objects inside a point cloud. During our work we used modelling approaches to answer geometric questions and we applied our methods to forestry problems. Therefore, our studies result in a processing pipeline adapted to forest point cloud analyses, but the general geometric algorithms we propose can also be applied in various contexts

Spatial vegetation density index from terrestrial laser scanner : a continuous approach applied to forestry

International audienc