OBJECTIF
– appréhender les potentialités et les contraintes de la technologie LiDAR en particulier pour des problématiques archéologiques
– maîtriser les connaissances minimum sur les modes d’acquisition des données LiDAR, le traitement et l’analyse des données à l’aide de plusieurs logiciels et à partir de la manipulation de jeux de données.
PUBLIC
Techniciens, ingénieurs, chercheurs et professionnels de l’archéologie qui débutent ou souhaitent développer un projet impliquant des données LiDAR, ou qui sont chargés d’expertiser des projets incluant la technologie LiDAR. Prérequis : un minimum de connaissances sur l’information géographique et une aptitude à la gestion et à la manipulation d’un logiciel SIG sont nécessaires. A ce titre, suivre le module » SIG et archéologie : utilisation d’ArcGis (ArcView) pour le traitement des données archéologiques spatialisées » (même catalogue) peut être utile.
PROGRAMME
1er jour Introduction à la technologie LiDAR – Apport du LiDAR à l’archéologie : présentation de cas d’étude liés à des projets de recherche ou de gestion du patrimoine – Bases technologiques et méthodologiques – Montage d’un projet d’acquisition : cahier des charges, appel d’offre, suivi du projet – Coût des prestations Visualisation des données LiDAR – Format et gestion des données (types de fichiers) – Appropriation d’un logiciel de visualisation 3D – Visualisation 3D des données brutes et filtrées – Traitements basiques de visualisation du MNT Lidar
2ème jour Traitement des données brutes LiDAR – Présentation des méthodes courantes de filtrage Modélisation topographique (MNT-MNS) – Appropriation d’un logiciel de traitement de données Lidar – Passage d’un nuage de point au format grid (création de MNE et MNT) – Interprétation des données en format grid Pratique sur le terrain – Repérage de structures topographique sur le terrain : identification et confrontation des perceptions sur le MNT LiDAR et sur le terrain ?3ème jour Visualisation des données LiDAR : techniques complémentaires – Présentations de plusieurs techniques avancées et d’outils pour la visualisation des MNT – Mise en pratique et test des traitements présentés sur un même jeu de données – Analyse des biais lors de l’enregistrement des données Enregistrement et gestion des données détectées – Stratégies d’enregistrement des anomalies détectées – Digitalisation – Elaboration d’une base de données détectées (métadonnées…) – Intégration avec d’autres types de données : apports et contraintes