Un développement considérable des bases de données cartographiques 3D à différentes échelles s'est produit ces dernières années. Il a été stimulé par de nombreux besoins et soutenu par de véritables progrès technologiques, et par une diversité d'approches en numérisation 3D. Nous considérons dans cette thèse un contexte de production de cartographie numérique basée sur la fusion de données hétérogènes 3D. Nous intégrons trois types de données : relevés avec laser fixe, relevés avec laser mobile issus d'un Système de Cartographie Mobile (MMS) et un Modèle Numérique de Surface (MNS). Les caractéristiques différentes de ces données muti-sources se traduisent par des incohérences et des déformations. Nous nous focalisons essentiellement sur les erreurs affectant les données du MMS. Nous décrivons une démarche innovante de correction de relevés laser terrestres en nous basant sur des données externes au système d'acquisition (MNS, BD ORTHO®...). Notre démarche est basée sur un recalage hétérogène de données 3D. Nous proposons trois variantes de recalage rigide de la famille des ICP. Nous proposons également une nouvelle méthode d'évaluation qualitative du recalage, ayant deux variantes. Celle-ci est basée sur l'extraction et la comparaison de primitives géométriques. Elle a été utilisée pour la comparaison des précisions des algorithmes de recalage développés. Les résultats expérimentaux issus de nos implémentations montrent des temps raisonnables pour une exploitation sur de grandes bases de données.

La localisation automatique est une fonctionnalité importante des systèmes de cartographie mobiles (Mobile Mapping Systems, MMS). La présente thèse présente des solutions complémentaires aux méthodes de localisation utilisées actuellement dans un système MMS terrestre, qui utilise des récepteurs GPS et des centrales à inertie (Inertial Measurement Units, IMU). Un post-traitement, par lissage des données, permet d'améliorer les cartes 3D générées par un MMS. Cette approche est cependant insuffisante pour corriger les erreurs à variations lentes des capteurs. La présente thèse propose une technique de localisation alternative, fondée sur des scanners 2D à lasers. La méthode présentée ici, d'odométrie par laser, utilise des repères plans, qui sont fréquents dans les environnements créés par l'Homme : ces repères fixes permettent de déterminer le déplacement opéré par la plateforme mobile. Contrairement à la technique du SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), utilisée pour la navigation des robots à l'intérieur d'un bâtiment, la transformation 3D est calculée sans avoir recours à une carte préétablie, mais en exploitant des propriétés invariantes des caractéristiques extraites de l'environnement. Nous proposons une approche par "division pour régner" (divide and conquer, D&C) qui simplifie les tâches d'association des repères (data association, DA) et de reconstruction du mouvement.