Mesurer automatiquement les hauteurs des bâtiments à l’aide de données LiDAR

Au Luxembourg, la croissance économique et démographique est très soutenue et figure parmi les plus fortes des pays membres de l’Union Européenne. Cette croissance a entraîné d’importants besoins en bâtiments, avec des unités de plus en plus hautes pour répondre à l’accroissement des activités humaines (ex., résidentiel, industriel et commercial). En raison des ressources foncières limitées pour la construction et de la nécessité de préserver les espaces naturels et agricoles, la densification semble être une « solution intelligente » pour soutenir une croissance urbaine durable. Les urbanistes (et autres acteurs urbains) ont besoin d’informations et d’outils de suivi pour mieux surveiller le parc immobilier et les hauteurs des bâtiments afin d’améliorer divers aspects de la planification urbaine (ex. approvisionnement en eau, efficacité énergétique, services et espaces verts).

Dans ce contexte, le Luxembourg Institute of Socio Ecomomic-Reasearch (LISER) a récemment mené une étude permettant de mesurer automatiquement la hauteur des bâtiments de Luxembourg-Ville à l’aide de données LiDAR (Light Detection And Ranging1, 2). Un premier prototype d’outil nommé « Lux-SmartGrowth » a été développé en se basant sur un modèle numérique ‘normalisé’ de surface (MNSn) de haute résolution.

Il a été créé en réalisant les opérations suivantes:

1. En soustrayant l’influence de la topographie sur la hauteur des objets (c’est-à-dire la différence entre le modèle numérique de surface (MNS) Mesurer automatiquement les hauteurs des bâtiments à l’aide de données LiDAR. Une première expérimentation menée sur Luxembourg-Ville Esch-sur-Alzette 26 novembre 2018 et le modèle numérique du terrain (MNT); MNSn = MNS – MNT).

2. En utilisant un indice de végétation par différence normalisé (appelé aussi NDVI) afin de ne garder que les objets sans la végétation. 3. En combinant les nouvelles données (c.à.d. MNSn) avec des données administratives du cadastre pour identifier les types des bâtiments

3. Le résultat, issu de la fusion de ces données, est une couche de hauteur par type de bâtiments. Cette première étude a démontré que l’outil développé a le potentiel pour compléter les données administratives du cadastre vertical en créant notamment un cadastre 3D automatisé de tous les bâtiments avec une meilleure précision.

L’utilisation des données LiDAR est complexe, et son application soulève de nombreux défis, tels que  : détection et extraction automatisée des entités, manipulation de grandes quantités de données, classification des points LiDAR, et correction automatique des erreurs dans les données LiDAR (ex. grue sur un chantier, voiture dans une rue, etc.).

Cette première étude a abordé ces différents aspects complexes et les résultats qui en sont issus ont notamment montré que l’outil a pu automatiquement quantifier, avec une grande précision et une résolution verticale très fine (1m), les hauteurs de tous les bâtiments (cf. Figure 1). Le recours à de tels outils décisionnels offre une aide précieuse à tous les acteurs urbains pour :

• enrichir les données administratives du cadastre,

• surveiller les hauteurs des bâtiments (anciennes et nouvelles constructions) et ainsi estimer la densité volumique des bâtiments,

• créer un cadastre vertical 3D des bâtiments, assez complet et précis, avec des formes de toit détaillées et des hauteurs précises. Ces données sont notamment utiles pour évaluer le potentiel solaire sur les toits des bâtiments,

• détecter automatiquement, à une échelle très fine, les obstacles auxquels les personnes à mobilité réduite et les cyclistes peuvent être confrontés. Cette détection permettra de mieux aménager la ville de demain et la rendra plus inclusive,

• planifier/simuler la densification future pour loger les générations à venir en utilisant des outils de simulation urbains comme ceux déjà développés au LISER durant les dernières années dans le cadre de plusieurs projets de recherches compétitifs financés principalement par le FNR (ex., SmartBoundary, Moebius, Connecting),

• aider à la planification et à l’aménagement du territoire pour une gestion plus durable de l’habitat urbain afin d’assurer une croissance « intelligente» de la ville.

Le prototype Lux-SmartGrowth est encore en phase de développement. Il a été testé sur la ville du Luxembourg et devrait bientôt être étendu à l’ensemble du pays. A terme, il pourrait être utilement appliqué à l’ensemble de la Grande Région.

Hichem OMRANI Département ‘Développement Urbain et Mobilité’

Photo : Figure 1. Visualisation 3D des hauteurs des bâtiments à Luxembourg-Ville en 2017.
Note : Par simplification, cette visualisation ne modélise pas les formes des toits des bâtiments.

1 https://data.public.lu et https://lidar-demo.geoportail.lu/

1 Données produites par l’administration de la navigation aérienne (selon les règlementations de l’International Civil Aviation Organization (ICAO)

1 Administration du cadastre et de la topographie: https://act.public.lu/fr/index.html