Classification des points au sol dans des données lidar aéroporté par apprentissage supervisé

Xeos Imagerie Inc.是一家专业从事电子商务的公司，主要从事电子商务、电子商务、电子商务、电子商务、电子商务、电子商务和电子商务。新技术的应用将会对地表土壤的密度和密度产生影响。** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** *** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** **从逻辑上讲，实际情况是，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况，根据实际情况进行调整。Ce travail manuel ne nsamessite pas un niveau de qualification（合格的）：samessite是重要的。我将测试的是：sous- trait<s:1> des enterprises, sous- trit<e:1>, sous- trit<s:1>, sous- trit<s:1>, sous, sous- trit<s:1>, sous, sous, sous, sous, sous, sous, sous, sous, sous。同一时间内的<s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1>·······························································································**新的方法，如机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械，机械。为此,它* * necessaire de开发et d 'evaluer de新indicateurs倒les地形事故等les forets。**从项目的角度来看，新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标、新指标。应用程序的原型（原型）是指在应用程序的原型（原型）中使用的<s:1> <s:1> <s:1> <s:1>图像处理链（chain de traitement）。

Xeos Imagerie Inc. est une entreprise spécialisée dans la photographie aérienne et les relevés topographiques**lidar. Cette technologie est utilisée pour produire des nuages de points à haute densité de la surface terrestre.**Ces points sont ensuite classés en fonction de la surface: bâtiment, route, végétation... La première étape est de**séparer les points au sol du reste. Les logiciels actuels basés sur des approches géométriques ne permettent pas**de classer tous les points correctement et le travail de correction manuel est long et fastidieux compte tenu du**volume de points à traiter. Ce travail manuel ne nécessite pas un niveau de qualification élévé mais représente**un cout important. Il est généralement sous-traité à des entreprises étrangères où les couts sont beaucoup plus**faibles. Une amélioration des outils de classification aurait donc un impact important sur les temps et les couts**de traitement et donc sur la compétitivité de l'entreprise dans un secteur concurentiel.**De nouvelles approches basées sur l'apprentissage machine sont apparues récemment mais leurs performances**ne sont pas significativement meilleures et elles ne sont pas encore utilisées dans l'industrie. Pour cela, il serait**nécessaire de développer et d'évaluer de nouveaux indicateurs pour les terrains accidentés et les forêts.**Dans ce projet, nous définirons de nouveaux indicateurs et évaluerons leurs performances et celles des**indicateurs existants en fonction du type de terrain (urbain, accidenté, forêt) et de la densité de points. Un**prototype d'application sera développé en vue de son intégration dans la chaine de traitement de Xeos Imagerie.