Élaboration d'une méthode de détection et de caractérisation des occlusions présentes dans les nuages de points massifs de zones résidentielles

La fréquence et l'ampleur des dommages causés par les inondations au Canada augmentent chaque année, nécessitant des solutions préventives. Les étages inférieurs des bâtiments sont particulièrement vulnérables, justifiant la nécessité de détecter avec précision les ouvertures comme les portes et les fenêtres. Les nuages de points obtenus par télémétrie mobile sont bien adaptés pour identifier la présence de ces ouvertures sur les façades de bâtiments. Toutefois, la présence d'occlusions dans les nuages de points causées par des objets obstruant le faisceau LiDAR rend cette tâche complexe. Le présent projet de maîtrise vise à répondre à cette problématique en proposant une approche pour détecter et caractériser les occlusions dans les scènes acquises dans les milieux résidentiels et ruraux. La conception de la méthode est articulée autour de deux volets : la segmentation sémantique pour étiqueter le nuage de points et la détection d'occlusions par lancer de rayons. La méthode a été validée à partir de données simulées car elles permettent un contrôle total sur l'environnement et facilitent la visualisation des résultats. Cette analyse a ensuite été transposée sur les résultats obtenus à partir du nuage de points réel. Les résultats obtenus par la méthode proposée ont démontré une capacité à détecter la présence d'occlusions dans les milieux résidentiels et ruraux. La combinaison de la segmentation sémantique pour l'étiquetage du nuage de points avec la détection d'occlusions par lancers de rayons a permis une identification robuste des occlusions. Ces résultats soulignent l'efficacité de la solution dans des contextes réalistes, renforçant ainsi sa pertinence pour la détection précise des ouvertures sur les façades, une étape cruciale pour évaluer les risques liés aux inondations. La transposition réussie de l'analyse des données simulées aux résultats du nuage de points réel valide la robustesse de l'approche et son applicabilité dans des scénarios du monde réel.