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Ce cours est offert à la session d'été 2022 dans le cadre des Sujets spéciaux en génie de la construction.
Les cours auront lieu les jeudis 5 mai, 12 mai, 19 mai, 2 juin, 9 juin et 16 juin, de 8 h 30 à 16 h 30. Les examens auront lieu durant ces dates. Il n’y aura pas de cours le jeudi 26 mai.

Le cours présente aux participants une vue d’ensemble des technologies d’arpentage de masse (principalement LiDAR et photogrammétrie) afin de développer les outils nécessaires pour obtenir et manipuler des données tridimensionnelles sous forme de nuage de points de façon autonome. Le cours met l’accent sur l’apprentissage par applications, et implique les étudiants dans la prise de données et les manipulations de nuages de points. Les étudiants sont amenés à développer une librairie de scripts pour l’analyse et les manipulations de nuages de points tri-dimensionnelles. Le cours s’attarde sur des applications de visualisation de projets, la prise de mesures, et l’automatisation de certains procédés d’analyse. Le cours se déroulera principalement en laboratoire informatique afin de permettre aux étudiants de mettre en pratique les apprentissages et les méthodes enseigné. Les étudiants seront amenés à effectuer un arpentage par LiDAR ou photogrammétrie, et ensuite effectuer une série de manipulations et mesures.

Le but du cours est de fournir une appréciation technique et pratique de l’utilisation des technologies d’arpentage de masse afin d’obtenir et manipuler des nuages de points tridimensionnelles.

Les objectifs sont :

  • Établir une procédure d’arpentage 3D en fonction de l’application d’ingénierie désiré;
  • Présenter l’approche, les avantages et inconvénients des méthodes d’arpentage de masse;
  • Définir les marges d’erreurs et incertitudes associées à des mesures effectuées à partir de nuages de points;
  • Développer une librairie de scripts pour manipuler des nuages de points 3D;
  • Appliquer des outils de calculs et d’analyse de nuages de points afin de performer des étapes (semi-) automatisées tel que l’application de filtres, la reconnaissance de surfaces, et le regroupement de composantes similaires.


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MCG922A Remote sensing surveys and point cloud processing in geosciences

This course is offered during the Summer 2022 session as part of the Sujets spéciaux en génie de la construction.
The courses for the Summer 2022 session will take place on Thursdays from 8:30 a.m. to 4:30 pm. Courses will scheduled on May 5, May 12, May 19, June 2, June 9 and June 16. Exams will take place during the scheduled course dates. There will not be any classes scheduled on May 26th.

The course presents broad overview of remote sensing technologies applied for mass data collection. The course will focus on Terrestrial Laser Scanners (LiDAR) and photogrammetry, and include field data collection using available tools at ETS. The students will learn to upload and transfer point cloud data sets across platforms, and manipulate in three-dimensional spaces real points clouds. The students will guided to develop their own set of processing tools and techniques in the form of Python scrips and through the use of open source software. The course emphasizes applications of remote sensing tools to the fields of geosciences , and will include practical exercises pertaining to rock piles, rock slopes, tunnels, soils and natural landscapes. Many of the processing methods are generalised for other engineering applications and tested in school buildings. Applications include 3D visualization of large landscapes and outcrops, geometric manipulation, shape measurements, and change detection. Special considerations are given to automating point cloud processing methods. Scan placement and handling of associated uncertainty is also addressed for combining multi-scan data sets.

The overarching goal of this course is to provide students with the necessary tools and knowledge to apply remote sensing surveys to geoscientific applications, and develop their own processing methodology and data set manipulation framework.

Objectives of the course are:

  • Establish a remote sensing assisted 3D survey procedure.
  • Describe the advantages and limitations of the different mass data collection techniques available.
  • Define and quantify the sources of error and uncertainty associated with remote sensing surveys.
  • Develop a suite of processing scripts and tools to tackle generic point cloud manipulations.
  • Apply semi-automated processing tools and techniques to compute different features quantifiable through measurements from 3D point clouds.