Intégration et visualisation de données 3D Lidar et tuiles 3D Vectorielles
Laboratoire 3
Étape 1 Importation et nettoyage des nuages de points** **2
Étape 2 Importation des limites terrestres et découpage du nuage de points** **5
Étape 3 Simplification du nuage de points** **7
Étape 4 Ajout de rasters géoréférencés** **8
Étape 7 Ajout des empruntes et details de bâtiments** **12
Étape 8 Jointure des propriétés du nuage de points dans les polygones** **14
Étape 9 Visualisation du résultat dans MaplibreGL** **18
- Ajouter les 6 nuages de points suivante avec un LAS READER
http://depot.ville.montreal.qc.ca/geomatique/lidar_aerien/2015/301-5041_2015.laz
http://depot.ville.montreal.qc.ca/geomatique/lidar_aerien/2015/301-5040_2015.laz
http://depot.ville.montreal.qc.ca/geomatique/lidar_aerien/2015/301-5039_2015.laz
http://depot.ville.montreal.qc.ca/geomatique/lidar_aerien/2015/300-5041_2015.laz
http://depot.ville.montreal.qc.ca/geomatique/lidar_aerien/2015/300-5040_2015.laz
http://depot.ville.montreal.qc.ca/geomatique/lidar_aerien/2015/300-5039_2015.laz
- Ajoutez sur chacun des reader un **_Thinner _**avec un filtre de 30
- Ensuite ajoutez y un **_pointcloudcombiner _**pour combiner les 6 nuages de points en 1 seul
- Puis un EsriReprojector (2950 to 3857)
- La première étape devrait ressembler à ca
- Ajoutez un **_GeoJSONReader (URL) _**puis un _Reprojector 4326 vers 3857 _
Datasource:
Ajoutez un **_Clipper _**pour découper le nuage de puis avec la limites terrestres pour enlever les points superflus qui dépasse de notre zone de travail
Cela devrait ressembler à ca
Connectez le nuage de points combiné comme **_Clippee _**et les limites terrestres comme Clipper
Ensuite refaite un point thinner interval de 5 pour encore simplifier le nuage de points, normalement nous devrions effectuer un **_PointCloudSimplifier _**qui rend le nuage plus léger mais conserve sa forme, néanmoins ce processus est très gourmand en processing power, nous allons donc utiliser un thinner pour les biens de l’exercice
Cet ajout nous permettra d’ajouter la couleur du raster à notre nuage de points
- Ajouter les 4 rasters d’un seul coup en sélectionnant les 4 et en faisant un drag and drop
- Ajoutez un **_reprojector _**3857 vers 32188 (équivalent au 2950 mais au standard de reprojection FME)
- Ajouter un rasterMosaicker
- Puis ajouter un **_RasterSelector _**pour choisir les 3 bandes RGB et supprimer la bande alpha
- Pour connaître sur quelle bande se situe quelle couleur vous pouvez ajouter un **_rasterPropertyExtractor _**et collez y un **_listExploder _**sur la propriété BAND
- Maintenant ajoutez un **_RasterSelector _**pour enlever la bande alpha
Étape 6 Jointure raster et nuage de points
- Ajoutez la couleur dans votre nuage de point en ajoutant les valeur du raster avec un PointCloudOnRasterComponentSetter
- Ensuite on va combiner le résultat en 1 seul nuage avec un PointCloudCombiner
- Ensuite on va filtrer les valeurs du nuage de points dont le raster n’a pas donné de valeur avec un pointCloudFilter
Pour filtrer on va choisir les valeurs RGB qui sont toutes à 0 avec l’expression suivante :
_@Component(color_red)!=0&&@Component(color_blue)!=0&&@Component(color_green) _
- Puis pour terminer nous allons transformer le nuage de points en couche de vecteurs ponctuels simple avec un PointCloudCoercer, en s’assurant de garder les composantes nécessaires pour la suite
Maintenant que le nuage de point est nettoyé et préparé, nous allons assigner le Z et la couleur aux polygones de bâtiments
- Ajoutez 2 sources shapefiles pour les empreintes de toits (polygones) et les détails des toits (lignes)
- Reprojetez 2950 en 3857 avec un EsriReprojector
- Calculez le bounding box du nuage de points avec un BoundingBoxAccumulator
- Ensuite on découpe avec un Clipper les polygones et les lignes
- Et on découpe les empreintes de toits avec les détails avec un **_PolygonCutter _**issue du FMEHub
- Puis on vient joindre les polygones détaillés avec les points du nuages de points pour y injecter les valeurs de Z et de couleur du batiments avec un PointOnAreaOverlayer
! Attention ! ici on va accumuler les informations de Z et de couleurs pour ensuite calculer les moyennes qui nous permettront d’attribuer à chaque “bâtiments” une hauteur moyenne et une couleur
- On ajoute un _ListSummer _
- Ensuite on va créer un attribut pour calculer la moyenne AttributeCreator
@Evaluate(@round(@Value(_sum)/@Value(_overlaps),4))
- Ensuite on fait un peu de ménage pour garder seulement les 2 propriétés qui nous intéressent avec un AttributeManager
- Ensuite on transforme le FME color en RGB ou WebRGB avec un _ColorConverter _(FME Hub)
- Puis on exporte notre résultat avec GeoJSONWriter dans le répertoire :
- …/Lab3/results/bati3d.json
- Ouvrez un navigateur de fichiers et allez dans le dossier Lab3
- On ouvre le fichier MaplibreGL.html en double cliquant dessus dans le répertoire /Lab3/results/MaplibreGL.html
- Cliquez sur le bouton importer en haut à gauche et choisissez le bati3d.json, cela vous permettra de naviguer et visualiser les bâtiments à votre guise.
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