On connaissait la photo aérienne de nos villes, la vue panoramique à hauteur d’homme dans les rues et même la représentation volumétrique des bâtiments grâce à une combinaison de ces deux types de visualisation. La technique Lidar est une autre proposition, de prime abord moins attrayante visuellement, mais qui offre l’immense avantage de proposer des informations plus précises relatives à la hauteur, à la position, à la dimension des éléments passés sous le radar. Le Lidar, ainsi, se révèle très performant dans le positionnement en trois dimensions des objets.

Plus qu’une photographie précise, le Lidar offre une base de données constituée, pour le Luxembourg, de milliards de points – plus de 126 milliards. Chaque mètre carré contient 30 points. La précision verticale de chaque point est inférieure à 10 cm, avec un écart-type de 5,5 cm. C’est suffisant pour reconstruire une vue 3D réaliste du pays. Le premier intérêt, toutefois, n’est pas là.

Urbanisme, aménagement du territoire, gestion des ressources naturelles, prévention des risques : les cas d’usage sont nombreux. Il s’agit d’une technologie complémentaire aux sources de données existantes, afin d’améliorer la connaissance du territoire et de disposer de nouvelles informations inédites.

Ainsi, cette technique permet de digitaliser les axes routiers qui ne sont pas visibles sur une photographie aérienne. Elle offre la possibilité de simuler différents scénarios de crues pour identifier les zones à risque, de planifier des interventions d’urgence et de concevoir les infrastructures de protection adaptées.

Les versions précédentes, de 2017 et 2019, comportaient une densité de points deux fois plus faible. Quant à la prochaine acquisition Lidar, elle est prévue pour l’hiver 2027-2028.

Actualiser la base de données Lidar est assez chronophage : si le survol dure au total une semaine, le post-traitement des données prend une demi-année. Les trajectoires sont calculées, les points géoréférencés, le nuage de points est classifié (bâtiments, végétation haute, végétation basse, sol, ponts, eau, lignes haute tension, etc.), les produits dérivés comme la visionneuse sont développés. Enfin, deux mois sont nécessaires au contrôle de qualité des données. L’étape de la classification est la plus longue.

Les données peuvent être consultées en ligne sur le Géoportail ou téléchargées gratuitement.

Ce jeu de données est mis à disposition sous la licence Creative Commons Zero (CC0). Il contient le nuage de points classifié ainsi que le Modèle Numérique de Surface (MNS) et le Modèle Numérique de Terrain (MNT).

MNT et MNS sont des produits dérivés du nuage de points sous forme de raster. On peut comparer les MNT et MNS à une orthoimage, mais au lieu d’avoir des valeurs RVB pour chaque pixel, la valeur du pixel correspond à la hauteur de la surface terrestre à cet endroit. L’ombrage est une représentation alternative du MNT et du MNS qui permet de mieux distinguer les formes de la surface terrestre. Les pixels sont plus ou moins clairs, dépendant de leur orientation par rapport à un soleil fictif, créant ainsi l’impression d’un relief avec des surfaces ensoleillées et des surfaces ombragées. Pour la création du MNT, seuls les points sol et eau sont considérés dans le nuage de points. Il représente donc la surface terrestre nue. Le MNS contient tous les points du semis et représente alors la surface terrestre avec la couverture (arbres, bâtiments, etc.).

Nous remercions Paul Mootz pour son aimable concours à l’écriture de cet article.