Classification des points au sol dans des nuages de points LiDAR aéroporté par apprentissage profond

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Xeos Imagerie Inc. est une entreprise spécialisée dans la photographie aérienne et les relevés topographiques**LiDAR. Cette technologie permet de produire des nuages de points à haute densité de la surface terrestre. Ces**points sont ensuite classés en fonction de la surface (bâtiment, sol, végétation).**Lors du projet SEP initial, nous avons mis en place une méthode de classification par apprentissage profond de**points obtenus par LiDAR aéroporté. Les points sont classés en points au sol et points hors sol. Les résultats**préliminaires que nous avons obtenus sont très prometteurs puisque proches des méthodes actuelles.**Cependant, les résultats varient suivant les types d'environnement qui doivent être traités dans des modèles**différents. Dans ce projet, nous poursuivons nos travaux actuels en cherchant à détecter également les points**aberrants et à intégrer les différentes approches dans un même modèle. Pour cela, nous souhaitons intégrer des**paramètres contextuels (voisinage des points, paramètres d'aquisition des données) pour enrichir la donnée et**améliorer l'apprentissage pour intégrer tous les types d'environnement. Un prototype d'application sera**développé en vue de son intégration dans la chaine de traitement de Xeos Imagerie.