Drivgods utgör ett hot mot dammsäkerheten vid vattenkraftsverk eftersom det ökar risken för blockering av kraftverkens utskov vilket i sin tur kan resultera i överströmning av dammen och dammbrott. Fram till idag har drivgods inte ansetts vara ett problem i Sverige. Flera allvarliga drivgodsincidenter utomlands i kombination med en prognostiserad ökning av flödesintensiteter och översvämningstillfällen i Svenska vattendrag har dock lett till ett ökat intresset hos Svenska dammägare. Det saknas idag tillförlitliga metoder för prognostisering av potentiella drivgodsmängder vid extremflöden, vilket försvårar planering av preventiva åtgärder. Denna studie har som mål att utveckla specifika metoder för automatiserad kvantifiering och geografisk analys av drivgods. En modell har utvecklats i ArcGIS Modelbuilder för (i) avgränsning och klassificering av riskområden längs ett vattendrag baserat på identifierade riskfaktorer för drivgods-bildning, (ii) kvantitativ estimering av trädvolym utifrån höjdrasterdataset framtagna från LIDAR punktmoln, och (iii) identifiering av trädindivider baserat på lokalisering av lokala maxpunkter i en digital ytmodell skapad från laser-data. I syfte att utvärdera metodens tillämpbarhet samt undersöka förekomsten av eventuella geografiska mönster i utbredningen av potentiella drivgodskvantiteter appliceras modellen på utvalda dammanläggningar längs med älven Ljungan i Sverige. Modellens noggrannhet i uppskattningen av trädindivider valideras i en fältkontroll. Resultaten indikerar en mycket god överrensstämmelse mellan modellerade och fältkontrollerade värden på trädantal, dock med något underestimerade modellerade värden. Ett större antal träd som riskerar att falla i älven identifierades vid högre vattenflöden som ett resultat av en generellt större geografisk omfattning på översvämmade ytor. Stora vegetationsvolymer identifierades främst i riskområden med en stor andel höga träd men även i riskområden med ett stort antal träd. I vissa riskområden erhölls större relativa vegetationsvolymer trots ett betydligt mindre relativt antal träd vilket antyder att både trädhöjd och trädantal styr vegetationsvolymers storlek. Resultaten av utförda statistiska och geografiska analyser förbättrar överblicken över drivgodsets volym och geografiska fördelning längs vattendrag vilket i sin tur även leder till en bättre förståelse för drivgodsproblemets magnitud för specifika dammanläggningar. Den automatiserade metoden genererar reproducerbara resultat som är jämförbara mellan olika dammanläggningar och vattendrag över tid. Metoden har stor potential för framtida drivgodsanalyser då den erbjuder möjligheten att identifiera riskområden och estimera drivgodskvantiteter inom dessa. / Floating debris poses a threat to dam safety at hydropower dams as it increases the risk of spillways becoming blocked, which can in turn result in dam overflow and failure. Until now it has not been considered a problem in Sweden. However, the occurrence of several major international incidents, together with a projected future increase in streamflow intensities and flood events in Swedish rivers has raised the interest of Swedish dam owners. Presently there is a lack of robust methods for forecasting potential magnitudes of floating debris in extreme streamflow scenarios, which limits planning of preventive measures. This study aims to develop explicit methods for automated quantification and geographical analysis of floating debris. A model is developed in ArcGIS Modelbuilder for (i) identification and classification of risk areas along a river based on identified risk factors for floating debris formation, (ii) quantitative estimation of vegetation volume from elevation raster datasets derived from LIDAR point clouds, and (iii) identification of trees within risk areas based on locating local maxima in a digital surface raster derived from laser-data. In order to evaluate the applicability of the method as well as to investigate the existence of geographical patterns in potential floating debris quantities, the model is applied on selected dam facilities along the Ljungan River in Sweden. The accuracy of modeled tree amounts is validated in a field study. The results indicate high correlation between modeled number of trees and ground truth data, though modeled values are slightly underestimated. A greater number of trees at risk of falling into the river were identified during higher streamflow events as a result of larger areas being flooded. Large volumes of vegetation were identified in risk areas with a high proportion of tall trees as well as in risk areas with a large number of trees. In some risk areas, greater relative vegetation volumes were obtained despite a significantly smaller relative number of trees. This suggests that vegetation volume as a factor depends both upon the number of trees as well as tree height. The results of performed statistical and geographical analyses provide a better overview of floating debris distribution along rivers, leading to a better understanding of potential magnitudes of the problem for specific dam facilities. The automated method generates reproducible results that are comparable between different dam facilities and rivers over time. The method has significant potential for future floating debris analyses as it offers the possibility to identify risk areas and estimate floating debris quantities within them.

Submitted by Claudia Rocha (claudia.rocha@udesc.br) on 2017-12-11T13:13:27Z No. of bitstreams: 1 PGEF16MA069.pdf: 4337970 bytes, checksum: ff5740a29d7c5f8547ee871caf653bdb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-11T13:13:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGEF16MA069.pdf: 4337970 bytes, checksum: ff5740a29d7c5f8547ee871caf653bdb (MD5) Previous issue date: 2016-02-25 / Capes / New tree measurement techniques have been developed to improve the precision and quality of the dendrometric measurements performed. Among them the LIDAR technology stands out through which it is possible to obtain high precision three-dimensional data. Thereby the general objective of this work was to evaluate the use of the LIDAR ALS (Airborne Laser Scanner) and of the TLS (Terrestrial Laser Scanner) technologies for obtaining the dendrometric variables in commercial planting of Pinus taeda. The study area was a 16 years old plot without silvicultural treatment located in Doutor Pedrinho – North of the SC State, inside the Cerro Azul Farm owned by the Valor Florestal Company. A circular plot with 400 square meters was selected for the study. All the trees were numbered, marked and the DBHs and 10% of the heights were measured. The TLS data was obtained on the field with the Leica Scanstation P40 equipment on five different sweep positions to assure that all the shafting were covered by LASER points. The parcel was also georeferenced and points were taken from its inside with the total station equipment. The ALS points cloud data was supplied by EMBRAPA FLORESTAS and was collected in a flight performed on Jan, 2014. The 4 chapters of this dissertation demonstrates the ALS and TLS technologies state of the art in the forestry field (chapter 1); different filters were tested for obtaining the DTM from the ALS data and compared with the total station data where the ATIN filter presented the best results (chapter 2); segmentation and delineation of the treetops from the ALS cloud and automatic identification of the tree trunks in the TLS cloud in which the lack of thinning and silvicultural treatment had a negative impact on the results (chapter 3); and on chapter 4, the comparison of the dendrometric variables obtained through the ALS and TLS technologies with the heights and volume modeling obtained on the field presented statistic differences through the Dunnett statistic test (α = 5%) when compared with the ALS data for total height and the TLS for DBH and volume Lastly it is given a general conclusion about the theme explored in the dissertation with recommendations for future work / Novas técnicas de mensuração de árvores têm sido desenvolvidas para melhorar a precisão e qualidade das medidas dendrométricas realizadas. Dentre eles destaca – se a tecnologia LIDAR, com a qual é possível a obtenção de dados tridimensionais de alta precisão. Com isso, o objetivo geral deste trabalho foi avaliar o emprego das tecnologias LIDAR ALS (Airborne Laser Scanner) e TLS (Terrestrial Laser Scanner) para a obtenção de variáveis dendrométricas em plantios comerciais de Pinus taeda. A área de estudo, um talhão de 16 anos de idade sem tratos silviculturais, localizada em Doutor Pedrinho – SC, norte do estado, na Fazenda Cerro Azul, pertencente a empresa Valor Florestal. Foi selecionada uma parcela circular, de área igual a 400 m² foi instalada para realização dos estudos. Todas as árvores foram numeradas, marcadas e mensurados os DAPs e 10% das alturas foram medidas. Os dados TLS foram obtidos em campo com o equipamento Leica Scanstation P40 em cinco diferentes posições de varredura para garantir que todos os fustes fossem recobertos por pontos LASER. A parcela também foi georreferenciada e tomados pontos com estação total no seu interior. A nuvem de pontos ALS foi fornecida pela EMBRAPA FLORESTAS em um voo realizado em janeiro de 2014. No decorrer dos 4 capítulos desta dissertação foi demonstrado o estado da arte das tecnologias ALS e TLS na área florestal (capítulo 1); testados diferentes filtros para obtenção do MDT a partir dos dados ALS, comparados com os dados de estação total, no qual o filtro ATIN demonstrou os melhores resultados (capítulo 2); segmentação e delineamento das copas a partir da nuvem ALS e identificação automática de troncos na nuvem TLS, no qual a falta de desbastes e tratos silviculturais influenciou negativamente nos resultados (capítulo 3); e no capítulo 4 a comparação entre as variáveis dendrométricas obtidas pelo ALS e TLS com as modelagens de altura e volume obtidas em campo, na qual foi constatada diferenças estatísticas com os dados ALS para altura total e com os dados TLS para DAP e Volume por meio do teste estatístico de Dunnett, α = 5%. Por fim é dada uma conclusão geral acerca do tema explorado na dissertação, com recomendações para os trabalhos futuros

L'objectif de la thèse, réalisée dans le cadre du programme IMPACT14-18 (2015-2018), est de cartographier et de mesurer les impacts environnementaux de la Première Guerre Mondiale en Champagne-Ardenne. Le projet propose une nouvelle approche de la Grande Guerre par une analyse spatiale des réseaux de défense sur 115 km de front (13 000 km de tranchées et de boyaux) réalisée sous SIG à partir des plans directeurs au 1/20 000 de 1918 des Groupes de Canevas de Tirs des Armées. Le traitement de la banque de données spatiales permet non seulement de déterminer le potentiel de « polémo-paysages » de la Grande Guerre mais aussi de comprendre les facteurs militaires et géographiques (géomorphologie, géologie, hydrographie) structurant les réseaux. Les morphologies associées (tranchées, boyaux, entonnoirs de mines, trous d’obus), intégralement nivelées en grande culture mais recoupées par l’approche archéologique, sont étudiées de manière sectorielle, sous forêt à l’aide du Lidar aéroporté pour déterminer leur taux de conservation, sous la commande des pratiques sylvicoles. L’application opérationnelle des résultats s’intègre dans l’évaluation environnementale et les problématiques territoriales post-conflit de la Grande Guerre (aléa « cavités », bombturbation, contamination des sols et des nappes souterraines) mais révèle également un potentiel de valorisation patrimoniale. / The purpose of the thesis, carried out under the IMPACT14-18 program (2015-2018), is to map and measure the environmental impact of the First World War in Champagne-Ardenne. The project offers a new approach of the Great War by a spatial analysis of the defense networks on the 115 km of front (13 000 km of trenches and communication trenches) achieved under GIS from the 1/20 000 of 1918 trenches maps of the “Groupes de Canevas de Tirs des Armées”. The treatment of spatial database not only helps us to determine the potential of "Polemo Landscapes" of the Great War but also to understand the military and geographical factors (geomorphology, geology, hydrography) structuring the networks. Associated morphologies (trenches, communications trenches, mine craters, shells craters), fully leveled in the field but highlighted by the archaeological approach, are studied sectorally under the forest thanks to the airborne Lidar, in order to define their conservation rates, according to the silvicultural practices. The operational application of the results fits the environmental assessment and the post-conflict territorial issues of the Great War ("cavities" hazard, bombturbation, soil and groundwater contamination) but also reveals a potential for heritage enhancement.

La connaissance et la maitrise de la température et de la concentration des produits de combustion sont des paramètres clés pour la compréhension et l’amélioration de l’efficacité des moteurs. La mesure de ces température et concentration permettrait d’améliorer les machines de combustion et de quantifier les rejets polluants dans l’air (tels que le CO, CO2, NO, NO2, SO2, les aérosols, les suies ainsi que les composés organiques volatils) qui sont des enjeux environnementaux importants. Les procédés de combustion sont inhomogènes. Les méthodes actuelles sont essentiellement des méthodes de détection et pas de quantification. Nous proposons une méthode originale de caractérisation des profils de température et concentration couplant les avantages d’une mesure active par rétrodiffusion (LIDAR-Rayleigh, Light Detection And Ranging) d’une impulsion laser fondée sur la diffusion Rayleigh avec une mesure passive par spectroscopie d’émission. La première méthode est sensible aux profils spatiaux de températures et la seconde est particulièrement sensible à la température maximale et concentration des gaz. Cette étude a été soutenue par une REI (Recherche Exploratoire et Innovation) : « Caractérisation par Émission et LIDAR d’Écoulements de Propulseurs » en collaboration avec le laboratoire FEMTO-ST de Belfort, l’ONERA et l’entreprise MBDA. / The knowledge and control of the temperature and concentration of combustion products are key parameters to understand and improve engine efficiency. The measurement of temperature and concentration will improve combustion machines and quantify the pollutant emissions in the air (such as CO, CO2, NO, NO2, SO2, aerosols, soot and volatile organic compounds) which are important environmental issues. Combustion processes are inhomogeneous. Current methods are substantially methods for the detection and not for quantification. We propose an original method based on the characterization of temperature and concentration profiles coupling the benefits of an active backscattering method (Rayleigh LIDAR, Light Detection And Ranging) of a laser pulse with passive spectroscopic measurements. The first method is based on Rayleigh scattering and is sensitive to spatial temperature profiles and the second is particularly sensitive to the maximum temperature and to gas concentration. This study was supported by REI (Exploratory Research and Innovation): " Flows thrusters characterization by emission and LIDAR " in collaboration with the FEMTO-ST laboratory located in Belfort, ONERA and the MBDA company.

In recent times the demand of high resolution 3D data has seen a rise, and the applications of airborne LiDAR data are increasing. Automatic extraction of building roofs is important in many of these applications such as city modelling. In 2018, Lantmäteriet (the Swedish mapping, cadastral and land registration authority) is planning a new flight to collect airborne LiDAR data. This data may become useful in extracting roof planes. The purpose of this thesis is to evaluate automatic methods for extracting buildings from airborne LiDAR data, and to perform a quality assessment of the footprints.This thesis proposes specific methods of extraction in using software called ArcGIS Pro and FME. The method was to process raw LiDAR points by separating the ground points, and finding building points through plane detection of points in clusters. Vegetation was removed using height difference of the points and the area. Polygons were created from the building points and a quality assessment was then carried out concerning completeness, accuracy and RMSE. The result on four different data sets shows a more appropriate extraction in FME. Lower point density sometimes leads to better extraction of buildings because of less vegetation. Higher point density has the advantage of higher accuracy and can extract smaller buildings, but includes more vegetation. The proposed method is recommended for larger buildings (>25 m2) and a LiDAR point density around 12 points/m2.

I detta examensarbete har det undersökts om digitala höjdmodeller, framställda från LIDAR-data som insamlats av Lantmäteriet, kan användas för komplettera och lokalisera nya bäckar och diken som inte finns med i Lantmäteriets databaser idag. I Lantmäteriets verksamhet karteras bäckar och diken först och främst idag med hjälp flygfotografier i stereo. Då metoden fungerar bra på öppen mark kan det vara svårt att urskilja bäckar under tät vegetation som till exempel barrskog. Metoden som använts för att lokalisera bäckar och diken går ut på att beräkna flödesriktningar och flödesackumuleringar i höjdmodellerna. I projektet testas hur metoden påverkas av höjdmodeller av olika upplösningar och ursprung. Förutom Lantmäteriets egna höjdmodeller testas en modell som tagit fram genom en så kallad B-spline interpolation av laserdata. Detta för att undersöka om Lantmäteriets modeller duger för att göra de hydrologiska beräkningar som krävs för att identifiera bäckar och diken. För att evaluera noggrannheten på bäckarna mäts ett antal bäckar och diken in under olika terräng- och vegetationstyper mot vilka en areaavvikelse per meter referensbäck och andelen som ligger under godkänt noggrannhetskrav i plan beräknas. Studien har visat att Lantmäteriets bäcklinjer under tät vegetation, främst barrskog, har en lägre noggrannhet än på öppen mark. Lantmäteriets egna höjdmodeller med 1 meters upplösning har visat sig prestera bäst eller likvärdigt med övriga modeller under dessa förhållanden och genererar bäckar med större noggrannhet än reda karterade bäcklinjer. Dock är metoden beroende av kompletterande information om bäckarnas utformning från till exempel flygfotografier eller fältstudier, eftersom genererade bäckar måste väljas ut manuellt. Detta gör att inga nya bäckar med absolut säkerhet kan lokaliseras med denna metod. Det rekommenderas därför att metoden endast används för att komplettera redan karterade bäckar och diken. / This Master thesis investigated whether digital elevation models, derived from LiDAR data collected by the Swedish mapping and surveying agency, Lantmäteriet, which is a public authority that manages geographic information in Sweden, can be used to map streams and dikes not included in their databases today. Today Lantmäteriet identifies streams and dikes mainly with the photogrammetric methods. The methods works well on open land, but it can be difficult to distinguish smaller streams and ditches covered by dense vegetation. The method used to locate streams and dikes is to calculate flow directions and flow accumulations in the height models. The project tests how the methods are influenced by elevation models with different resolutions and origins. In addition to the national elevation model, a new model interpolated from LiDAR-data was tested, using a so-called B-spline method. This was to find out if the model produced by Lantmäteriet is useful to make the hydrological calculations required to identify streams and dikes. In order to evaluate the accuracy of the streams, a number of reference stretches of streams and dikes were surveyed in areas with different terrain and vegetation types. The area deviation per meter reference stretch and the proportion below approved accuracy was calculated. The results shows that Lantmäteriet’s mapped watercourses under dense vegetation, mainly coniferous forest, have a lower accuracy than on open fields. Lantmäteriet’s height models with 1 meter resolution have been shown to perform best or equivalent to other models under these conditions, and generate broads with greater accuracy than finding marked pelvic lines. However, the method is dependent on supplementary information about the streams distribution from, for example, aerial photographs or field studies, as generated streams must be manually selected. This means that watercourses cannot be mapped accurately with this method. It is therefore recommended that the method should only be used for supplement already mapped streams and dikes.

Ces travaux de recherche s’inscrivent dans la problématique scientifique de reconstruction du relief sous un couvert végétal à partir d’observations aéroportées. Le scanner laser aéroporté est une technique d’imagerie très prometteuse, notamment pour l’observation des zones forestières. Sa déclinaison "onde complète" consiste à émettre une impulsion laser et à enregistrer temporellement l’intégralité des échos de retour réfléchis par la scène. La forme des échos de retour fournit des informations sur l’épaisseur optique du couvert végétal. De nombreux systèmes commerciaux sont en exploitation, en particulier en topographie ou en bathymétrie. Mais ces systèmes ne sont pas dédiés à l’observation de la végétation. L’objectif de cette thèse est l’étude de l’intérêt de ces systèmes pour la construction de modèle numérique de terrain (MNT) sous couvert végétal. Elle est basée sur le développement d’outils de simulation du signal temporel incident au capteur lidar et de traitement des données. Dans un premier temps, le modèle physique de lidar onde complète, DELiS (n-Dimensional Estimation of Lidar Signals) a été développé. Il permet de simuler l’observation de scènes de végétation réalistes, tout en incluant la prise en compte de l’environnement extérieur (atmosphère, soleil) ainsi que des caractéristiques de la source et de la chaîne de détection (bruits de mesure). DELiS a été validé par confrontation à des résultats analytiques. Ensuite, DELIS a permis de comprendre et d’évaluer l’importance des diffusions multiples dans le couvert en fonction du champ de vue du lidar mais aussi de justifier l’utilisation d’acquisitions aéroportées petit champ pour simuler le signal d’un lidar spatial plus grand champ. Dans une deuxième étape, ses capacités de simulation ont été utilisées afin d’étudier l’intérêt du lidar onde complète pour la reconstruction d’un MNT sous couvert végétal. Dans ce but, nous avons développé et implémenté numériquement une méthode originale de traitement et de classification des données lidar onde complète permettant de séparer les échos lidar provenant du sol de ceux provenant de la végétation. Après classification des échos, nous avons reconstruit la géométrie du sol et des objets occultés par la végétation. Enfin, nous avons étudié comment combiner des données aéroportées acquises sous différents points de vue afin d’améliorer les reconstructions. Nos travaux montrent que le scanner laser aéroporté onde complète pourrait permettre d’obtenir en milieux forestier des reconstructions de la géométrie du terrain à des résolutions sub-métriques et avec une précision de l’ordre de 10 à 20 centimètres. La combinaison de visées multi-angulaire permet, par l’apport d’une quantité importante d’information supplémentaire, d’améliorer encore la reconstruction du MNT. Nous montrons cependant que les visées inclinées sont plus sensibles à la présence des troncs et branchages des arbres, éléments qui sont susceptibles d’introduire une erreur importante dans les processus de classification et de reconstruction. Pour cette raison, nous recommandons l’utilisation de la visée nadir pour la reconstruction mono-vue des modèles numériques de terrain, et nous proposons une méthode permettant de choisir de façon optimale les visées inclinées à ajouter pour l’observation détaillée d’une portion plus restreinte de la scène. / This research work regards the scientific challenge of reconstructing the ground and the object presents under a vegetation cover from airborne observations. Airborne laser scanning is a promising technology. Full-waveform devices are able to record the complete temporal return signal following the emission of a short laser pulse towards the ground. This offers a great potential for remote sensing of forested areas, since the laser pulse will travel through the vegetation. Many commercial systems are already operated for topography or bathymetry. Scientists have been using these systems for vegetation observation, even if they are not dedicated to this purpose. The objective of this thesis is to study the relevance of full-waveform lidars for the geometric reconstruction of digital terrain models (DTM) under vegetation. We also aim at developing simulation and data processing toolsthat will help design and optimize future sensors dedicated to vegetation observation. Our first task was the development of a new physical simulator for full-waveform lidar measurement. The DELiS model (n-Dimensional Estimation of Lidar Signals) is able tosimulate the observation of complex and realistic vegetation scenes while accounting for atmosphere and sun perturbations, and simulating the multiple scattering of the laser pulse in the canopy. We have also implemented a sensor model for simulation of the measurement, amplification and digitization noises. This operational simulation tool is a key asset for future physical studies as well as for designing and optimizing future sensors and data processing methods. After validating the DELiS model by confrontation with analytical results, we have used it for studying the interest of full-waveform lidar for digital terrain models reconstruction under vegetation. For this purpose, we have developed a full-waveform lidar data processing method for decomposition of the signals and classification of the lidar echoes into two classes : ’ground’ and ’vegetation’. We were then able to reconstruct ground geometry.Finally, we have led a study on the combination of multi-angular acquisitions for improvement of the reconstructions.Our work shows that airborne full-waveform lidar observations may allow ground reconstruction with sub-metric resolutions and a precision of 10 to 20 centimeters in forested areas. Combining multiple viewing angles provides additional data, and helps improving the precision of the reconstructions. Yet, we show that non-nadir viewing is much more sensitive to trunks and branches. These elements may be the cause of an additional error in the classification and reconstruction processes. For this reason, we recommend using nadir viewing for single-view ground reconstruction, and propose a method for optimally selecting non-nadir views for the detailed observation of restricted areas of interest.

La modélisation géométrique et la sémantisation de scènes intérieures à partir d'échantillon de points et un sujet de recherche qui prend de plus en plus d'importance. Cependant, le traitement d'un ensemble volumineux de données est rendu difficile d'une part par le nombre élevé d'objets parasitant la scène et d'autre part par divers défauts d'acquisitions comme par exemple des données manquantes ou un échantillonnage de la scène non isotrope. Cette thèse s'intéresse de près à de nouvelles méthodes permettant de modéliser géométriquement un nuage de point non structuré et d’y donner de la sémantique. Dans le chapitre 2, nous présentons deux méthodes permettant de transformer le nuage de points en un ensemble de formes. Nous proposons en premier lieu une méthode d'extraction de lignes qui détecte des segments à partir d'une coupe horizontale du nuage de point initiale. Puis nous introduisons une méthode par croissance de régions qui détecte et renforce progressivement des régularités parmi les formes planaires. Dans la première partie du chapitre 3, nous proposons une méthode basée sur de l'analyse statistique afin de séparer de la structure de la scène les objets la parasitant. Dans la seconde partie, nous présentons une méthode d'apprentissage supervisé permettant de classifier des objets en fonction d'un ensemble de formes planaires. Nous introduisons dans le chapitre 4 une méthode permettant de modéliser géométriquement le volume d'une pièce (sans meubles). Une formulation énergétique est utilisée afin de labelliser les régions d’une partition générée à partir de formes élémentaires comme étant intérieur ou extérieur de manière robuste au bruit et aux données. / Geometric modeling and semantization of indoor scenes from sampled point data is an emerging research topic. Recent advances in acquisition technologies provide highly accurate laser scanners and low-cost handheld RGB-D cameras for real-time acquisition. However, the processing of large data sets is hampered by high amounts of clutter and various defects such as missing data, outliers and anisotropic sampling. This thesis investigates three novel methods for efficient geometric modeling and semantization from unstructured point data: Shape detection, classification and geometric modeling. Chapter 2 introduces two methods for abstracting the input point data with primitive shapes. First, we propose a line extraction method to detect wall segments from a horizontal cross-section of the input point cloud. Second, we introduce a region growing method that progressively detects and reinforces regularities of planar shapes. This method utilizes regularities common to man-made architecture, i.e. coplanarity, parallelism and orthogonality, to reduce complexity and improve data fitting in defect-laden data. Chapter 3 introduces a method based on statistical analysis for separating clutter from structure. We also contribute a supervised machine learning method for object classification based on sets of planar shapes. Chapter 4 introduces a method for 3D geometric modeling of indoor scenes. We first partition the space using primitive shapes detected from permanent structures. An energy formulation is then used to solve an inside/outside labeling of a space partitioning, the latter providing robustness to missing data and outliers.

De nombreux travaux ont montré le potentiel de la télédétection parscanner laser aéroporté pour caractériser les massifs forestiers.Cependant, l'application aux forêts complexes de montagne reste encorepeu documentée. On se propose donc de tester les deux principalesméthodes permettant d'extraire des paramètres forestiers sur desdonnées acquises en zone montagneuse et de les adapter aux contraintesspéci fiques à cet environnement. En particulier on évaluera d'unepart l'apport conjoint de la régression à vecteurs de support et de laréduction de dimension pour l'estimation de paramètres de peuplement,et d'autre part l'intérêt d'un apprentissage non supervisé pour ladétection d'arbres. / Numerous studies have shown the potential of airborne laser scanningfor the mapping of forest resources. However, the application of thisremote sensing technique to complex forests encountered in mountainousareas requires further investigation. In this thesis, the two mainmethods used to derive forest information are tested with airbornelaser scanning data acquired in the French Alps, and adapted to theconstraints of mountainous environments. In particular,a framework for unsupervised training of treetop detection isproposed, and the performance of support vector regression combinedwith dimension reduction for forest stand parameters estimation isevaluated.

Trois méthodes de télédétection (Lidar, interférométrie radar satellitaire et photogrammétrie aérienne) ont été appliquées pour quantifier les évolutions spatiales et temporelles de deux glissements argileux (Harmalière et Avignonet, situés dans la région du Trièves, Alpes françaises) en complément d’instrumentation in-situ. Une analyse géomorphologique a été réalisée à partir d’ortho-photos (depuis 1948) et du MNT Lidar filtré. Couplée à des reconnaissances géophysiques, elle a montré que la cinématique différente des deux glissements contigus était partiellement contrôlée par la paléotopographie sur laquelle s’est déposée la couche d’argile. La rugosité directionnelle a permis de distinguer les processus d’érosion résultant de mouvements gravitaires et de ravinement. Une technique de corrélation d'images adaptée aux MNT a été développée pour obtenir les vecteurs de déplacement 3D entre deux acquisitions Lidar (2006 - 2009), avec une attention particulière portée à l’évaluation de la qualité des mesures. La carte des déplacements obtenue montre que la zone la plus active du glissement de Harmalière entre 1981 et 2001 est maintenant relativement lente (déplacement <0.4 m en 3 ans), contrairement à d’autres zones proches montrant des mouvements importants atteignant 3m avec une composante rotationnelle. Pour le glissement d’Avignonet, les déplacements déduits augmentent généralement vers le pied du glissement et peuvent atteindre 1 m. La technique des réflecteurs permanents en interférométrie radar a permis de déterminer de nouvelles valeurs de taux de déplacements (entre 1992 et 2000) en 16 points du glissement, qui sont cohérentes avec les données GPS existantes. Le taux moyen de recul à long terme de l’escarpement principal a été estimé à 1-5 cm/an à Avignonet et entre 7 et 14 cm/an à l'Harmalière. La régression du glissement d’Avignonet semble contrôlée par l’érosion du sommet de la couche d’alluvions compactes reposant sur le substratum. La présence d’une paleovallée du Drac sous le pied du glissement de l'Harmalière pourrait expliquer cette différence de cinématique entre les deux glissements. / Three remote sensing techniques, Lidar, satellite radar interferometry and aerial photogrammetry are applied to quantify the spatial and temporal evolution of two clayey landslides (Avignonet and Harmalière, located in the Trièves area, French Alps) in complement to in-situ instrumentations. A geomorphological analysis based on Lidar-derived filtered DEM, coupled to analysis of ortho-photos dating back to 1948 and geophysical investigations, shows that the different evolution of the neighbouring landslides could be partly controlled by the paleotopography of the bedrock underlying the clay layer. Directional roughness is shown to help distinguishing between landsliding and gully erosion patterns. Cross-correlation technique adapted to DEMs has been developed to derive 3D-displacement-vectors between two Lidar acquisitions (2006 and 2009), paying attention on measure quality assessment. The displacement map reveals that, at the Harmalière landslide, the main sliding channel, very active from 1981 - 2001, is now relatively slow (< 0.4 m over 3 years), in contrast with four surrounding distinct areas of large movements (up to 3 m) partly with rotational components. At the Avignonet landslide, displacements generally increase towards the toe (up to 1 m near the drainage outlets). Persistent Scatterers Interferometry technique allows to derive new reliable displacement-rates (1992 - 2000) at 16 points of the Avignonet landslide, consistent with GPS time-series. The long-term average headscarp retreat rates are estimated to 1 - 5 cm/y at Avignonet and 7 - 14cm/y at Harmalière. The retreat of the Avignonet landslide seems to be controlled by the erosion of the top of the underlying compacted alluvial layers. The presence of a paleovalley (Drac river) below the Harmalière toe could explain the difference of kinematics between the two landslides.