InformationsPublié le 7 février 2025

swissSURFACE3D : Une étape majeure franchie et des bases posées pour l'avenir

Avec la publication des données pour le canton de Berne, les données LiDAR uniformes et de haute précision de swissSURFACE3D couvrent désormais l'ensemble de la Suisse et la Principauté du Liechtenstein. Lancée au printemps 2017, la campagne d'acquisition a été réalisée en six étapes et a duré un peu plus de sept ans. Face à la forte demande et aux retours positifs, swisstopo a lancé une nouvelle campagne d'acquisition LiDAR, garantissant ainsi la mise à jour continue des produits swissSURFACE3D et swissSURFACE3D Raster.

Nuage de points LiDAR du château de Thoune avec Bälliz en arrière-plan

• Le produit swissSURFACE3D – Le nuage de points classifiés de la Suisse

  Qu’est-ce qu’un nuage de points classifié? Chaque point du nuage possède, en plus de ses coordonnées, des attributs. L’un des attributs essentiels est l’appartenance à une classe. La première version de swissSURFACE^3D comprend les classifications suivantes:

  • Classe 1: non classifié et objets temporaires
  • Classe 2: sol
  • Classe 3: végétation
  • Classe 6: bâtiments
  • Classe 9: eau
  • Classe 17: Ponts, passerelles et viaducs

  Grâce à cet attribut, le nuage de points peut être filtré par classe ou par combinaison de classes. Cela ouvre une large gamme de possibilités d’analyse, de dérivation et de visualisation.Dans les illustrations suivantes, des nuages de points colorés par classes sont représentés en coupe transversale et en trois dimensions:

  

  Section transversale d'un nuage de points LiDAR colorés par classe

  

  Représentation 3D d'un nuage de points colorés par classe

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  Outre la classification, d’autres attributs importants des points incluent l’intensité du signal rétrodiffusé et l’horodatage (timestamp) du moment d’acquisition. L’intensité du signal permet de tirer des conclusions sur la nature, la couleur ou le matériau de la surface. Par exemple, dans la représentation de l’aéroport de Cointrin, les points sont colorés en fonction de leur classe et de leur intensité. Bien que toute la piste soit classée comme « sol » (classe 2), l’intensité révèle des détails tels que les marquages au sol, le seuil de piste ou les traces de pneus sur l’asphalte. L’horodatage précis permet une analyse temporelle détaillée. Cela est crucial, par exemple, pour détecter des changements dans des modèles de hauteur à travers le temps, comme l’érosion, les dépôts, la fonte des glaciers ou les mouvements de masse.

  

  Nuage de points LiDAR colorés selon l'intensité et les classes

Exemples d’utilisation de données LiDAR chez swisstopo

Mise à jour de swissALTI3D

swisstopo utilise les données LiDAR principalement pour la mise à jour des modèles de terrain existants. La densité des points et la précision des mesures entraînent une amélioration significative de la qualité. De plus, les données couvrent désormais des zones au-delà des frontières suisses, permettant par exemple une couverture complète du Cervin dans les données de swissALTI^3D. D’ici 2025, la résolution de cellules raster de 50 cm swissALTI^3D s'appuiera partout en Suisse sur des donnés LiDAR haute résolution. Les comparaisons avant/après basées sur des ombrages de relief montrent des améliorations significatives.

Nouveau modèle de surface: swissSURFACE3D Raster

Un modèle numérique de surface (MNS) se distingue d’un modèle numérique de terrain (MNT) en ce qu’il représente le terrain avec la végétation et les constructions artificielles comme les bâtiments ou les ponts. À partir des données LiDAR de swissSURFACE^3D, swisstopo dérive swissSURFACE^3D Raster. Ce MNS à haute résolution est presque entièrement calculé de manière automatique et publié peu de temps après les données LiDAR.

Détection des changements pour la production de swissTLM3D MTP

Un des produits de swisstopo fréquemment utilisés est swissTLM^3D, le modèle topographique du paysage suisse. Il représente les objets naturels et artificiels en trois dimensions. Comme le paysage est en perpétuel changement, toutes les modifications doivent être identifiées et mises à jour. Ces changements sont détectés, entre autres, à l’aide des données LiDAR classifiées. Par exemple, les bâtiments ou les ponts peuvent être extraits du nuage de points LiDAR selon leur classification. Ces données sont ensuite comparées à l’ensemble de données MTP existant pour identifier les différences.

Illustration des modifications, à gauche les bâtiments, à droite les ponts. Les objets verts n'ont pas été modifiés, les rouges sont absents du MTP, les bleus sont encore présents dans le MTP, mais plus dans le jeu de données LiDAR.

Exemples d’applications externes

Archéologie

À l’automne 2023, un sondeur bénévole a découvert une structure de terrain inhabituelle dans la région de Colm la Runga, située à environ 900 mètres au-dessus d’un ancien champ de bataille. Il s’est appuyé sur l’ombrage du modèle numérique de terrain swissALTI3D, dérivé des données LiDAR haute résolution de swissSURFACE3D, capables de détecter les plus petites différences d’altitude dans le paysage.
En Suisse, les découvertes archéologiques (y compris celles identifiées grâce au LiDAR) appartiennent à la collectivité. Le bénévole a donc signalé sa découverte au Service archéologique des Grisons. La structure s’est avérée être une fortification artificielle comprenant des fossés et des remblais. Les premiers artefacts et études montrent qu’il s’agit d’un camp romain vieux de 2 000 ans. En savoir plus : Découverte d’un camp militaire romain dans les Grisons.

Image par drone de la structure topographique remarquable à Colm La Rugna — © Fotografie Andrea Badrutt, Chur

Ombrage du relief de la structure topographique remarquable à Colm La Rugna

Les premières découvertes et analyses montrent que le site de découverte sur le Colm La Rugna est un camp militaire romain vieux de 2000 ans — © Fotografie Andrea Badrutt, Chur

L'un des objets trouvés — © Fotografie Andrea Badrutt, Chur

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Aménagement du paysage et urbanisme

Les chercheurs et architectes du large scale virtualization and modeling lab de l’ETH Zurich utilisent les nuages de points LiDAR de swissSURFACE^3D comme base pour une approche globale de l’aménagement paysager et, en particulier, de l’urbanisme. Les données LiDAR contribuent à trois composantes principales :

• Modélisation du terrain : Les modèles permettent une meilleure compréhension des structures spatiales et le développement de solutions adaptées à des sites spécifiques.
• Visualisation scientifique : Les propriétés biophysiques, telles que les variations d’altitude, les pentes ou les motifs de végétation, peuvent être dérivées des données pour soutenir une analyse et une conception approfondies du paysage.
• Calcul de la « physique du paysage » : Les modèles dérivés des données LiDAR peuvent être combinés avec des données climatiques ou hydrologiques pour simuler les impacts des îlots de chaleur urbains ou de l’imperméabilisation des sols. Ces simulations sont essentielles pour un développement urbain durable.

La vidéo suivante illustre les trois composantes à l'exemple d'un projet d'urbanisme de la commune  genevoise de Carouge.

Perspectives

Dans le cadre de la nouvelle campagne, les cantons suivants ont déjà été survolés : Appenzell Rhodes-Intérieures, Appenzell Rhodes-Extérieures, Glaris, Schaffhouse, Schwytz, Saint-Gall, Thurgovie, Zoug et Zurich. Les données collectées sont actuellement en cours de traitement et seront publiées progressivement dans les mois à venir. Et ce n’est pas tout : des campagnes de collecte de données LiDAR sont actuellement en cours en Romandie (bloc bleu). D’ici 2030, une nouvelle couverture complète du territoire sera disponible.

Étapes de saisie prévues de swissSURFACE3D. Les données sont disponibles publiquement environ 12 mois après la saisie.

Nouveautés

En tenant compte des retours des utilisateurs, des suggestions et des avancées technologiques en matière de LiDAR, swisstopo a décidé d’intégrer les nouveautés suivantes dans la prochaine version de swissSURFACE^3D :

• Densité de points accrue: minimum 10 impulsions par m²
• Nouvelles classes ajoutées: façades, pylônes électriques, câble électriques et pilliers de ponts / structures porteuses
• Points synthétiques sur les plans d'eau et sous les ponts
• Valeurs d'intensité normalisées pour une comparaison homogène à l'échelle nationale
• Nouveau format de distribution: nuage de points optimisé pour le cloud au format .laz, remplaçant les fichiers .las compressés

Eglisau avec son pont ferroviaire sur le Rhin. Le nuage de points LiDAR de 2018 est coloré par classe. Le pont, les pylônes électriques, la ligne de contact sont tous colorés en gris, car ils appartiennent à la même classe. Les façades et les toits sont également attribués à la même classe.

Eglisau avec son pont ferroviaire sur le Rhin. Le nuage de points LiDAR 2024 est coloré selon les nouvelles classes. Le pont, les pylônes électriques, la caténaire et les façades sont colorés dans des couleurs différentes.

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