Plant canopy modeling from Terrestrial LiDAR System distance and intensity data

par Mathilde Balduzzi

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Christophe Godin.

Le président du jury était William Puech.

Le jury était composé de Christophe Godin, William Puech, Jean-Denis Durou, Richard Fournier, Frédéric Baret, François Tardieu.

Les rapporteurs étaient Jean-Denis Durou, Richard Fournier.

  • Titre traduit

    Modélisation géométrique de la canopée des plantes à partir des données d'intensité et de distance fournies par un Système LiDAR Terrestre


  • Résumé

    Le défi de cette thèse est de reconstruire la géométrie 3D de la végétation à partir des données de distance et d'intensité fournies par un scanner de type LiDAR. Une méthode de « shape-from-shading » par propagation est développée pour être combinée avec une méthode de fusion de données type filtre de Kalman pour la reconstruction optimale des surfaces foliaires.-Introduction-L'analyse des données LiDAR nous permet de dire que la qualité du nuage de point est variable en fonction de la configuration de la mesure : lorsque le LiDAR mesure le bord d'une surface ou une surface fortement inclinée, il intègre dans sa mesure une partie de l'arrière plan. Ces configurations de mesures produisent des points aberrants. On retrouve souvent ce type de configuration pour la mesure de feuillages puisque ces derniers ont des géométries fragmentées et variables. Les scans sont en général de mauvaise qualité et la quantité d'objets présents dans le scan rend la suppression manuelle des points aberrants fastidieuse. L'objectif de cette thèse est de développer une méthodologie permettant d'intégrer les données d'intensité LiDAR aux distances pour corriger automatiquement ces points aberrants. -Shape-From-Shading-Le principe du Shape-From-Shading (SFS) est de retrouver les valeurs de distance à partir des intensités d'un objet pris en photo. La caméra (capteur LiDAR) et la source de lumière (laser LiDAR) ont la même direction et sont placés à l'infini relativement à la surface, ce qui rend l'effet de la distance sur l'intensité négligeable et l'hypothèse d'une caméra orthographique valide. En outre, la relation entre angle d'incidence lumière/surface et intensité est connue. Par la nature des données LiDAR, nous pourrons choisir la meilleure donnée entre distance et intensité à utiliser pour la reconstruction des surfaces foliaires. Nous mettons en place un algorithme de SFS par propagation le long des régions iso-intenses pour pouvoir intégrer la correction de la distance grâce à l'intensité via un filtre de type Kalman. -Design mathématique de la méthode-Les morceaux de surface correspondant aux régions iso-intenses sont des morceaux de surfaces dites d'égales pentes, ou de tas de sable. Nous allons utiliser ce type de surface pour reconstruire la géométrie 3D correspondant aux images d'intensité.Nous démontrons qu'à partir de la connaissance de la 3D d'un bord d'une région iso-intense, nous pouvons retrouver des surfaces paramétriques correspondant à la région iso-intense qui correspondent aux surfaces de tas de sable. L'initialisation de la région iso-intense initiale (graine de propagation) se fait grâce aux données de distance LiDAR. Les lignes de plus grandes pentes de ces surfaces sont générées. Par propagation de ces lignes (et donc génération du morceau de la surface en tas de sable), nous déterminons l'autre bord de la région iso-intense. Puis, par itération, nous propagerons la reconstruction de la surface. -Filtre de Kalman-Nous pouvons considérer cette propagation des lignes de plus grande pente comme étant le calcul d'une trajectoire sur la surface à reconstruire. Dans le cadre de notre étude, la donnée de distance est toujours disponible (données du scanner 3D). Ainsi il est possible de choisir, lors de la propagation, quelle donnée (distance ou intensité) utiliser pour la reconstruction. Ceci peut être fait notamment grâce à une fusion de type Kalman. -Algorithme-Pour procéder à la reconstruction par propagation, il est nécessaire d'hiérarchiser les domaines iso-intenses de l'image. Une fois que les graines de propagation sont repérées, elles sont initialisées avec l'image des distances. Enfin, pour chacun des nœuds de la hiérarchie (représentant un domaine iso-intense), la reconstruction d'un tas de sable est faite. C'est lors de cette dernière étape qu'une fusion de type Kalman peut être introduite.


  • Résumé

    The challenge of this thesis is reconstruct the 3D geometry of vegetation from distance and intensity data provided by a 3D scanner LiDAR. A method of “Shape-From-Shading” by propagation is developed to be combined with a fusion method of type “Kalman” to get an optimal reconstruction of the leaves. -Introduction-The LiDAR data analysis shows that the point cloud quality is variable. This quality depends upon the measurement set up. When the LiDAR laser beam reaches the edge of a surface (or a steeply inclined surface), it also integrate background measurement. Those set up produce outliers. This kind of set up is common for foliage measurement as foliages have in general fragmented and complex shape. LiDAR data are of bad quality and the quantity of leaves in a scan makes the correction of outliers fastidious. This thesis goal is to develop a methodology to allow us to integrate the LiDAR intensity data to the distance to make an automatic correction of those outliers. -Shape-from-shading-The Shape-from-shading principle is to reconstruct the distance values from intensities of a photographed object. The camera (LiDAR sensor) and the light source (LiDAR laser) have the same direction and are placed at infinity relatively to the surface. This makes the distance effect on intensity negligible and the hypothesis of an orthographic camera valid. In addition, the relationship between the incident angle light beam and intensity is known. Thanks to the LiDAR data analysis, we are able to choose the best data between distance and intensity in the scope of leaves reconstruction. An algorithm of propagation SFS along iso-intense regions is developed. This type of algorithm allows us to integrate a fusion method of type Kalman. -Mathematical design of the method-The patches of the surface corresponding to the iso-intense regions are patches of surfaces called the constant slope surfaces, or sand-pile surfaces. We are going to use those surfaces to rebuild the 3D geometry corresponding to the scanned surfaces. We show that from the knowledge of the 3d of an iso-intensity region, we can construct those sand-pile surfaces. The initialization of the first iso-intense regions contour (propagation seeds) is done with the 3D LiDAR data. The greatest slope lines of those surfaces are generated. Thanks to the propagation of those lines (and thus of the corresponding sand-pile surface), we build the other contour of the iso-intense region. Then, we propagate the reconstruction iteratively. -Kalman filter-We can consider this propagation as being the computation of a trajectory on the reconstructed surface. In our study framework, the distance data is always available (3D scanner data). It is thus possible to choose which data (intensity vs distance) is the best to reconstruct the object surface. This can be done with a fusion of type Kalman filter. -Algorithm-To proceed a reconstruction by propagation, it is necessary to order the iso-intensity regions. Once the propagation seeds are found, they are initialized with the distances provided by the LiDAR. For each nodes of the hierarchy (corresponding to an iso-intensity region), the sand-pile surface reconstruction is done. -Manuscript-The thesis manuscript gathers five chapters. First, we give a short description of the LiDAR technology and an overview of the traditional 3D surface reconstruction from point cloud. Then we make a state-of-art of the shape-from –shading methods. LiDAR intensity is studied in a third chapter to define the strategy of distance effect correction and to set up the incidence angle vs intensity relationship. A fourth chapter gives the principal results of this thesis. It gathers the theoretical approach of the SFS algorithm developed in this thesis. We will provide its description and results when applied to synthetic images. Finally, a last chapter introduces results of leaves reconstruction.

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