Plant canopy modeling from Terrestrial LiDAR System (TLS) distance and intensity data
La mesure de la géométrie des feuilles d'une plante est une étape importante lorsqu'il est nécessaire d'étudier la physiologie de la plante ou encore son interaction l'environnement. Les scanners 3D de type "Scanner LiDAR (Light Detection And Ranging) Terrestre" (ou TLS) sont des outils de mesures qui ont permis d'extraire des variables géométriques pour la modélisation des plantes. Ces variables peuvent être globales (e.g., canopée) ou locales (e.g., feuille). De nombreuses méthodes d'extraction de variables globales ont déjà été proposées dans la littérature. Par contre, l'extraction de variables locales dans des conditions in situ n'ont pas été encore bien mises au point. Le TLS est un appareil de mesure de distance qui émet une lumière laser et qui enregistre le temps de vol de cette lumière après avoir été réfléchie par une surface. Il utilise ce temps de vol pour en déduire sa distance à cette surface. Généralement, les TLSs sont équipés d'un système mécanique et optique permettant le scan complet d'une scène et ainsi, la génération d'un nuage de points de cette scène. L'analyse des données TLS nous permet de dire que la qualité des nuages de points des TLSs est variable en fonction de la configuration de la mesure : lorsque le TLS mesure le bord d'une surface ou une surface fortement inclinée, il intègre dans sa mesure la partie de l'arrière plan. Ces configurations de mesures produisent des points aberrants, ou "outliers". On retrouve souvent ce type de configuration pour la mesure de feuillages puisque ces derniers ont des géométries fragmentées et variables. Ainsi, la qualité des scans ne permettent pas, en général, d'extraire correctement les feuilles d'abres car la suppression des points aberrants devient rapidement fastidieuse. L'objectif de cette thèse est de développer une méthodologie permettant d'intégrer les données d'intensité TLS aux distances pour corriger automatiquement ces points aberrants et ainsi fournir une représentation réaliste des feuilles de canopée à partir de scan TLS. Le principe du Shape-From-Shading (SFS) est de retrouver les valeurs de distance à partir des intensités d'un objet pris en photo. Les points aberrants étant au bord du nuage de points représentant les feuilles, nous choisissons de développer une méthode de SFS par propagation initialisée par les régions du nuage de points qui sont de bonne qualité. Les valeurs d'intensité d'une image sont fonction de l'angle d'incidence entre le rayon lumineux et la surface. Nous donnons une preuve mathématique que les surfaces qui ont une intensité (i.e., un angle d'incidence) constante sur une image sont nécessairement des surfaces dites d'égales pentes, ou dites de "tas de sable". Ces surfaces ont des propriétés géométriques intéressantes ce qui nous a amené à choisir de développer une méthode de SFS par propagation le long de ces régions iso-intenses. Notre méthode de SFS a d'abord été testée sur des surfaces synthétiques. Elle est ensuite appliquée à des données TLS de poirier Conference pour la reconstruction de feuilles manuellement sélectionnée. En amont de ces reconstructions, les données d'intensité TLS sont calibrés (correction radiométrique de l'effet distance, transformation des intensités en valeur d'angles d'incidence).