Plant canopy modeling from terrestrial LiDAR system (TLS) distance and intensity data
Modélisation de la canopée des plantes à partir des données d'intensité et de distance d'un système LiDAR terrestre
Résumé
Plant geometry measurement is an important step to study plant’s physiology and interac-
tion with its environment. 3D "Terrestrial LiDAR (Light Detection and Ranging)Scanners"
are measuring tools that allowed scientists to extract geometrical variable of plants for their
modeling. Those variables can be global (e.g., canopy shape), or local (e.g., leaf shape). De-
spite they have been showed efficient for global variables extraction, local variables extraction
within in situ condition has not been well set up yet. TLS device is a distance measuring tool
that emits a laser light and records time-of-flight of reflected laser light. It uses this time-of-
flight to determine distance between its aperture and the surface. Generally, TLS are equipped
with mechanical/optical system to make it possible to scan a scene, and consequently the gen-
eration of a 3D point cloud. TLS data analysis shows that the point cloud quality is variable.
This quality depends upon the measurement set up. When the TLS laser beam reaches the edge
of a surface (or a steeply inclined surface), it also integrates background measurement. Those
set up produce outliers. This kind of set up is common for foliage measurements as foliages
have in general fragmented and complex shapes. TLS data quality is severally biased and the
quantity of leaves in a scan makes the correction of outliers fastidious. This thesis goal is to
develop a methodology to integrate TLS intensity data with TLS distance to make an automatic
correction of those outliers and to provide a realistic representation of canopy leaves from TLS
scan. Shape-from-shading (SFS) principle is to reconstruct an object from the intensities of
its photography. Outliers being along the edge of surface point cloud, we chose to develop a
propagation SFS method with an initialization yield with portions of the TLS 3D point cloud
that are of good quality. Intensity values of a photograph depend on incidence angle between
light beam and surface. In this thesis, we prove that surface with constant intensity (i.e., inci-
dence angle) are necessarily surfaces of constant slope, or "sand-pile" surfaces. Those surfaces
have interesting geometrical property that made our decision to develop a propagation method
along iso-intensity regions. Our SFS method has been tested on synthetic surfaces. Then it
has been applied on Conference pear tree leaves that have been manually extracted from TLS
point cloud. Upstream those reconstructions, TLS intensity data are calibrated (radiometric
correction of the distance effect, intensity to incidence angle transformation).
La mesure de la géométrie des feuilles d’une plante est une étape importante lorsqu’il est né-
cessaire 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 modélisa-
tion 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. Générale-
ment, 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 don-
nées 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 confi-
gurations 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 re-
présentant 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’in-
cidence) 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).
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