Ressources

GitHub

Des ressources pour l'école ont été mises en ligne sur GitHub :

https://github.com/UP-RS-ESP/PointCloudWorkshop-May2022

Tutoriels CloudCompare

Jeux de données

Pour la journée du 20 juin, lien vers les données ALS et TLS:

https://filesender.renater.fr/?s=download&token=a7b405a3-4830-42a7-bf2e-13e1861e24ac

Pour les tutoriels videos

Le jeu de données utilisé pour les tutoriels sur CloudCompare peut être téléchargé ici :

Hope_fault_NZ, NCALM 2014b.laz

Ces données sont un extrait de données acquises en 2014 sur les failles de la région de Marlborough, NZ (https://doi.org/10.5069/G9G44N75). Les données originales et complètes peuvent être téléchargées sur le site OpenTopography. Ces extraits de données ont été utilisés pour la détection de glissement de terrain à partir de nuages de points dans Bernard, Lague and Steer, 2021

Ci-dessous, une version sous-échantillonnée des données à 0.5 m de distance entre points pour simplifier la manipulation des données :

Hope_fault_NZ,NCALM 2014b_sub.laz

Données lidar terrestre (sous-échantillonnée à 5 cm) utilisées dans le tutoriel CANUPO (décrites et utilisées dans Lague et al., 2013 (M3C2) :

cliff5cm_feb09

Vidéos

1.a CloudCompare for earth sciences and environmental point clouds

1.b CloudCompare: GUI, cloning, subsampling, segmentation, merging, saving, terminology

2. What's in a .las / .laz file?

3.a Scalar fields part 1

3.b Scalar fields part 2

4. Comparing point clouds

5. Raster DEM creation, simple meshing, normals and advanced Poisson reconstruction

6.a Earth and environmental point clouds classification

6.b Classification tutorial with CANUPO in CloudCompare, terrestrial LiDAR

6.c Rule based classification

Dimitri Lague Lundi 20 9h30

The pdf of the presentation.

Travaux pratiques avec CloudCompare

ICP + contrôle qualité avec M3C2

Survey 1 et survey 2

Hands-on ICP with CloudCompare

Practical with Python

Jupyter notebook

ROOM 1

3D landslide detection using CloudCompare

ROOM2

scene.ply

voxelized_watershed.py