{"id":"6cb86015-b166-4c61-bcd5-8e2c50e6183d","title":"Présentation de la chaîne logicielle de traitement des données LiDAR du projet CANNOPHY","year":2026,"publisher":"IFV","excerpt":"Le projet CANNOPHY propose une chaîne logicielle open-source PyLiCloud développée en Python et basée sur des librairies libres (scikit-learn, geopandas, SciPy, etc.). Cette solution permet de traiter les données LiDAR acquises par le système d’acquisition ROS pour en extraire des indicateurs végétat…","url":"https://rd-agri.fr/detail/DOCUMENT/6cb86015-b166-4c61-bcd5-8e2c50e6183d","links":{"self":"/rd-agri/documents/6cb86015-b166-4c61-bcd5-8e2c50e6183d"},"description":"Le projet CANNOPHY propose une chaîne logicielle open-source PyLiCloud développée en Python et basée sur des librairies libres (scikit-learn, geopandas, SciPy, etc.). Cette solution permet de traiter les données LiDAR acquises par le système d’acquisition ROS pour en extraire des indicateurs végétatifs géo-référencés, essentiels pour la viticulture de précision. La chaine logicielle est disponible sur la forge logicielle INRAE.\n\n\n\n\n\n\n\n\nFonctionnement de la chaîne logicielle\n\n\n\nPyLiCloud utilise comme données d’entrée les données issues du système d’acquisition ROS, contenues dans un fichier rosbag :Coordonnées polaires des points LiDAR interceptés par la végétation.Trace GNSS RTK centimétrique (position du tracteur).Orientation (roulis, tangage, lacet) fournie par la centrale inertielle.\n\n\n\nÉtapes clés du traitement\n\nLe workflow de calcul est organisé en plusieurs étapes consécutives : segmentation en inter-rangs avec découpage de la trame GNSS des passages de tracteur sur la parcelle pour en extraire les inter-rangs de passage, reconstruction 3D des nuages de points de la végétation, segmentation de la parcelle scannée en mailles de longueur paramétrable et calcul des indicateurs végétatifs. Pour chaque maille, PyLiCloud extrait 4 indicateurs végétatifs clés dont le mode de calcul est détaillé dans le document :\n\nHauteur de végétation (en m).Épaisseur de végétation (en m, calculée à partir des déciles sur l’axe perpendiculaire à l’avancement du tracteur).Densité de végétation (rapport entre faisceaux LiDAR interceptés et émis, valeur dans [0,1]).Surface de haie foliaire (en m²/ha, calculée à partir de la hauteur et de la distance inter-rang).\n\n\n\nGénération de cartes géo-référencées : Les indicateurs sont ensuite regroupés dans des cartes vectorielles exportables en formats ouverts (GeoPackage, Shapefile, GeoJSON). PyliCloud permet également d’interpoler les données par krigeage et génère des cartes raster au format GeoTIFF. \n\n\n\nLa visualisation des cartes en sortie est possible via le démonstrateur en ligne : cannophy.hdigitag.fr","language":"fra","keywords":[],"project":{"code":"21ART3971031","name":"CAractérisation Numérique pour le phéNOtypage PHYsique de la vigne"},"notice-url":null,"document-url":"https://rd-agri.fr/rest/content/getFile/c944e4e2-3eff-4b7f-95a9-c579de83a6b0/20260615+Pr%C3%A9sentation+de+la+cha%C3%AEne+prototype+de+traitement+donn%C3%A9es+LIDAR+.pdf","productions":[],"taxa":[],"production-systems":[],"areas":[],"pests":[]}