Fondements des données LiDAR 3D et de l'analyse spatiale

Les données spatiales 3D transforment la façon dont nous cartographions et comprenons notre monde physique, mais travailler avec des nuages de points bruts peut sembler intimidant. Ce cours écrit complet vous guide étape par étape à travers les concepts et les flux de travail fondamentaux de la technologie LiDAR. Vous passerez de débutant à analyste confiant, capable d'importer, de filtrer et d'analyser des nuages de points 3D. En étudiant des explications claires et des exemples de code pratiques, vous apprendrez à extraire des modèles de terrain et de canopée exploitables pour des projets SIG du monde réel. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la physique de la télédétection active, les types de capteurs et les intensités de retour LiDAR. - Traiter les fichiers LAS et LAZ bruts à l'aide d'outils open-source modernes et de bibliothèques Python comme laspy. - Classifier les données de nuages de points pour séparer les points du sol de la végétation et des structures artificielles. - Générer des modèles numériques d'élévation (MNE) et des modèles de hauteur de canopée (MHC) très précis. - Appliquer des flux de travail d'analyse spatiale modernes pour évaluer les changements environnementaux et le développement urbain. Le cours commence par la terminologie essentielle et les principes physiques de la numérisation laser avant de passer aux techniques de traitement pratiques. Vous travaillerez à travers des exercices écrits structurés et des présentations conceptuelles conçues pour développer vos compétences pratiques en analyse spatiale. Ce cours est conçu pour les professionnels SIG, les analystes environnementaux et les débutants cherchant à élargir leur boîte à outils de données spatiales. Aucune expérience préalable avec LiDAR ou la programmation n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à explorer la puissance des données spatiales tridimensionnelles.