AXE 4 - Territoire, patrimoine et environnement Territoire et environnement LiDAR et photogrammétrie pour la numérisation de terrain : instrumentation, mesure et modélisation OBJECTIFS - Connaître les principes de l’instrumentation en LiDAR aéroporté / photogrammétrie ainsi que les méthodes d'acquisition et de traitement des données - Savoir utiliser et modéliser la donnée LiDAR, du nuage de points à la visualisation poussée - Connaître les étapes et savoir utiliser une chaîne de traitement open source par photogrammétrie SfM (Structure from Motion) - Etre capable de fusionner différents types de données - Etre capable d'utiliser un programme d’extraction d’objets environnementaux par machine learning à partir de données LiDAR PUBLIC Ingénieurs, chercheurs, chefs de projet en géosciences, génie civil, topographie, archéologie ou environnement PREREQUIS Aucun PROGRAMME Cours - Introduction au LiDAR : . déroulement d’un projet de A à Z ; planification / mission en vol / traitement . la donnée ; exemples concrets - Photogrammétrie : . principe de la photogrammétrie . Structure from Motion . exemples : cas pratiques, sensibilité... - Fusion - Extraction : concept de machine learning Travaux pratiques - Maniement du nuage de point : analyse qualité, classification sol... - MNT / MNE : outil de rastérisation - Détection de changements : différence entre MNT, nuage de points... - Reconstruction de surfaces : interpolation, équation de Poisson... - Visualisation : utilité de la visualisation pour l’observation - Photogrammétrie : mise en pratique sur un cas réel - Fusion - Extraction de données par machine learning Planning détaillé télécheargeable sur notre site internet EQUIPEMENT Il sera mis à la disposition de chaque stagiaire un ordinateur avec les logiciels nécessaires à la formation (CloudCompare, OpenMVG/MVS, RVT, Python 3) Environnement scientifique et technique de la formation Morphodynamique continentale et côtière http://www.unicaen.fr/recherche/m2c RESPONSABLES Laurent FROIDEVAL Ingénieur de recherche UMR 6143 Christophe CONESSA Ingénieur d'études UMR 6143 LIEU CAEN (14) ORGANISATION 3,5 jours De 4 à 12 stagiaires Un cocktail suivi d'un repas sera offert le mercredi soir dans un restaurant en bord de mer. MÉTHODES PÉDAGOGIQUES - Alternance de cours (40 %) et de travaux pratiques (60 %) - TP encadrés par 1 intervenant pour 6 stagiaires maximum En fin de formation, une demi-journée consacrée à une étude de cas permettra au stagiaire d'évaluer l’acquisition des connaissances. COÛT PÉDAGOGIQUE 1200 Euros À L'ISSUE DE LA FORMATION Evaluation de la formation par les stagiaires Envoi d’une attestation de formation DATE DU STAGE Réf. 22 060 : du mardi 27/09/22 à 09:00 au vendredi 30/09/22 à 12:00 cnrs formation entreprises - Tél. : +33 (0)1 69 82 44 55 - Email : [email protected] - http://cnrsformation.cnrs.fr Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

LiDAR et photogrammétrie pour la numérisation de terrain

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AXE 4 - Territoire, patrimoine et environnement Territoire et environnement

LiDAR et photogrammétrie pour la numérisation deterrain : instrumentation, mesure et modélisation

OBJECTIFS

- Connaître les principes de l’instrumentation en LiDAR aéroporté / photogrammétrie ainsi que les méthodesd'acquisition et de traitement des données- Savoir utiliser et modéliser la donnée LiDAR, du nuage de points à la visualisation poussée- Connaître les étapes et savoir utiliser une chaîne de traitement open source par photogrammétrie SfM(Structure from Motion)- Etre capable de fusionner différents types de données- Etre capable d'utiliser un programme d’extraction d’objets environnementaux par machine learning à partirde données LiDAR

PUBLIC

Ingénieurs, chercheurs, chefs de projet en géosciences, génie civil, topographie, archéologie ouenvironnement

PREREQUIS

Aucun

PROGRAMME

Cours- Introduction au LiDAR :. déroulement d’un projet de A à Z ; planification / mission en vol / traitement. la donnée ; exemples concrets- Photogrammétrie :. principe de la photogrammétrie. Structure from Motion. exemples : cas pratiques, sensibilité...- Fusion- Extraction : concept de machine learning

Travaux pratiques- Maniement du nuage de point : analyse qualité, classification sol...- MNT / MNE : outil de rastérisation- Détection de changements : différence entre MNT, nuage de points...- Reconstruction de surfaces : interpolation, équation de Poisson...- Visualisation : utilité de la visualisation pour l’observation- Photogrammétrie : mise en pratique sur un cas réel- Fusion- Extraction de données par machine learning

Planning détaillé télécheargeable sur notre site internet

EQUIPEMENT

Il sera mis à la disposition de chaque stagiaire un ordinateur avec les logiciels nécessaires à la formation(CloudCompare, OpenMVG/MVS, RVT, Python 3)

Environnement scientifiqueet technique de la formation

Morphodynamique continentale etcôtièrehttp://www.unicaen.fr/recherche/m2c

RESPONSABLESLaurent FROIDEVALIngénieur de rechercheUMR 6143Christophe CONESSAIngénieur d'étudesUMR 6143

LIEUCAEN (14)

ORGANISATION3,5 joursDe 4 à 12 stagiairesUn cocktail suivi d'un repas sera offert lemercredi soir dans un restaurant en bordde mer.

MÉTHODES PÉDAGOGIQUES- Alternance de cours (40 %) et de travauxpratiques (60 %)- TP encadrés par 1 intervenant pour 6stagiaires maximumEn fin de formation, une demi-journéeconsacrée à une étude de cas permettraau stagiaire d'évaluer l’acquisition desconnaissances.

COÛT PÉDAGOGIQUE1200 Euros

À L'ISSUE DE LA FORMATIONEvaluation de la formation par lesstagiairesEnvoi d’une attestation de formation

DATE DU STAGERéf. 22 060 : du mardi 27/09/22 à 09:00au vendredi 30/09/22 à 12:00

cnrs formation entreprises - Tél. : +33 (0)1 69 82 44 55 - Email : [email protected] - http://cnrsformation.cnrs.fr

http://www.tcpdf.org