Filtrage des points sol dans un nuage de points

Différentes approches et outils peuvent être utilisés pour filtrer les points appartenant au sol dans un nuage de points et dont pour créer un MNT

PDAL

PDAL outil Open-source, on pourra voir ce Workshop ou différents exemples sur le site officiel

avec LAStools, outil LASGround (payant). C’est la référence en terme de traitements Lidar.

Utilisation de données Lidar existante avec classification sol pour extraire le sol de données de photogrammétrie : https://rapidlasso.com/2019/04/09/using-open-lidar-to-remove-low-noise-from-photogrammetric-uav-point-clouds/
Clean DTM from Agisoft Photogrammetric Points of Urban Scene => ici
et plusieurs autres exemples sur le blog de LASTools : ex1 ; ex2 ; ex3 ; …

idées en vrac:

utiliser l’algo Canupo (assez difficile à paramétrer).
si on dispose d’un MNT Lidar, on peut calculer la distance à cette surface et filtrer grâce à un seuil sur cette distance.
On peut aussi utiliser des seuils min et max si la topo est assez plane et qu’on a une idée de la hauteur de la végétation

La nouvelle version Metashape propose différentes approches pour classifier un nuage de points, voir cet article https://agisoft.freshdesk.com/support/solutions/articles/31000148866-dense-cloud-classification

C’est assez basique comme méthode, mais ça peut aider à faire un pré-traitement.

post de blog qui référence plusieurs méthodes ici

et méthode et tuto bien écrit avec Grass ici, notamment utilisant l’algorithm MCC