Qualité et classification de données LIDAR 'multipulses' pour l'extraction des réseaux d'écoulement en bassin rural aménagé

The objective of the work concerns the flow network extraction on small catchment strongly arranged by using LIDAR data. In this case of study we consider only the anthropic flow network (ditches) on the agricultural pieces limits, and we propose an extraction method based on the wavelet decomposition of an altimetric ground profiles resulting from LIDAR data. This application is related to ditches extraction in small catchment strongly arranged (Roujan, Hérault (34)). A preliminary specific LIDAR data processing is realized and consists of a LIDAR data (last returns) classification in "ground" and "non-ground" class. The development of the classification model was based on two discriminating variables: the NDVI and the difference of the averages between first and last laser return on the saure tell by using an IRC image, this classification model gives a good rates of classification. The classification of LIDAR data will allow a better representation of the altimetric profiles and the exploitation of the "ground" data make the representation of ditches morphology more precise. The results of ditches presence and extraction in agricultural pieces limits are weak on doping and vegetalized zone, and acceptable on plane and little vegetalized one. However the mufti-scale analysis method makes possible the identification of the ground morphology characteristic related on ditches presence (macrotopography in the environment of the ditch). / L'objectif du travail présenté porte sur le potentiel d'extraction des réseaux d'écoulement de surface sur de petits bassins fortement aménagés en utilisant les données LIDAR à très haute résolution spatiale (THRS). Sur la base d'une hypothèse de présence des réseaux d'écoulement anthropiques (fossés) uniquement sur les limites des parcelles agricoles, nous proposons une méthode d'extraction basée sur la décomposition en ondelettes de profils altimétriques de terrain issus de données LIDAR très haute résolution (THRS). L'application porte sur d'extraction des fossés du réseau d'écoulement d'un petit bassin versant fortement aménagé (Roujan, Hérault (34)). Un traitement préalable des données ponctuelles LIDAR est réalisé, et consiste en une classification des points LIDAR derniers retours en "sol" et "sursol". L'élaboration du modèle de classification s'est basée sur deux variables discriminantes: le NDVI et la différence des moyennes entre premier et dernier retour laser sur une même cellule en utilisant une image IRC, et abouti à de bons taux de classification. La classification des données LIDAR permettra une meilleure représentation des profils altimétriques "terrain"en exploitant uniquement les points "sol" (vrais points terrain), et par conséquent une représentation plus précise de la morphologie des fossés. Les résultats d'extraction de la présence de fossés en limites de parcelle sont faibles sur zone pentue et végétalisée, et acceptable, à l'échelle de chaque limite parcellaire, sur zone plane et dégagée et peu végétalisée. La méthode d'analyse mufti-échelle utilisée permet cependant d'identifier les caractéristique de la morphologie de terrain reliées à la présence de fossés (macrotopographie dans l'environnement du fossé).