1Spatial et la 3D : les leçons à tirer de la 2D

1Spatial et 3D : les leçons à tirer de la 2D

L'industrie des SIG a parcouru un long chemin depuis la création de 1Spatial il y a plus de 50 ans. Notre chef de produit 3D, Chris Evans, fait une rétrospective de sa vaste expérience dans les SIG traditionnels 2D/2,5D et explore la manière dont nous appliquons ces leçons à notre approche du développement de produits et de solutions 3D.

Comment les SIG ont-ils évolué depuis que vous avez rejoint 1Spatial ?

Il y a 35 ans, les données spatiales étaient principalement utilisées pour générer des cartes papier ou les présenter à l'écran. L'analyse se limitait à de simples requêtes de données, ou tournait autour de la cartographie thématique et de l'inspection visuelle des résultats.

À cette époque, les données spatiales étaient principalement constituées de points et de lignes représentant les limites physiques des entités, avec un style potentiellement différent pour chaque bord. Cela s'explique en partie par le fait que de nombreux pionniers des SIG s'appuyaient sur des technologies de CAO (conception assistée par ordinateur). Les données sources étaient principalement basées sur des cartes papier historiques et se présentaient donc sous la forme de lignes 2D sans attribut de hauteur. Avec un peu de chance, les parcelles de terrain étaient représentées par un anneau avec un drapeau pour indiquer si elles étaient fermées.

Étant donné que le principal cas d'utilisation consistait à rendre les données « attrayantes » à l'écran ou sur papier, la qualité des données était secondaire. Les problèmes de qualité des données topologiques étaient nombreux ; par exemple, les lignes n'étaient pas connectées correctement et les anneaux de bordure n'étaient pas fermés.

Ce type de modélisation rendait l'analyse peu fiable et lente, car même une simple vérification de zone ou un test de confinement impliquait la construction à la volée d'un polygone valide à partir des lignes constitutives. L'idée de rendre les données « intelligentes » en conservant les polygones a mis du temps à être adoptée et s'est avérée coûteuse à mettre en place. Les agences de cartographie se sont engagées dans des projets de plusieurs millions de livres pour modifier les modèles, les formats et les outils afin de générer des polygones à partir des lignes existantes et de créer les données plus fiables et plus intelligentes dont nous dépendons aujourd'hui.

Qu'entendons-nous vraiment par « 3D » ?

Nous assistons actuellement à un regain d'intérêt pour les données 3D, et j'éprouve un étrange sentiment de déjà-vu. Dans le domaine des SIG, le terme « 3D » est un autre de ces termes passe-partout. Il peut s'agir de données qui suivent un terrain (données altimétriques ou 2,5D) ou de biens souterrains, de nuages de points provenant de systèmes LIDAR et enfin de données 3D sur les bâtiments - explorons ce dernier point plus en détail.

Les principaux cas d'utilisation de la 3D actuellement démontrés sont encore une fois visuels : « Regardez, nous pouvons générer une modélisation photo-réaliste d'une ville ». Divers organismes s'efforcent de capturer la forme des bâtiments de la manière la plus automatique possible en s'appuyant sur des méthodes LIDAR et photogrammétriques. Mais l'analyse est encore une fois visuelle, basée sur les contours des bâtiments : « Voici l'analyse de la ligne de vue depuis cette fenêtre », ou “voici l'effet de l'ajout de ce bâtiment”, ou encore “montrons une coupe à travers le bâtiment”.

Si l'on y regarde de plus près, on s'aperçoit que la plupart des données conservées ne sont que des limites. Souvent, le modèle de données consiste à conserver la peau extérieure du bâtiment sous la forme d'un maillage (une série de polygones représentant les parties visibles du bâtiment). Cela nous ramène à l'idée de conserver les lignes qui composent les parcelles de terrain en 2D.

Cela s'explique en partie par le fait qu'une grande partie de la technologie de visualisation utilisée provient de l'industrie du jeu, qui se concentre sur les visuels et sur l'aspect esthétique (cela vous rappelle quelque chose ?), et sur l'approche du modèle de maillage qu'elle utilise. Il est également vrai que certains formats de données SIG ont été lents à s'adapter aux exigences de la vraie 3D. Les systèmes fournissent des outils permettant de vérifier si un maillage représentant un bâtiment est fermé et, si vous avez de la chance, ils le convertissent en un véritable volume. Cela signifie que vous pouvez effectuer des contrôles spatiaux, mais ils sont limités et effectués au moment de l'exécution, ce qui est lent. Encore une fois, en termes de qualité, des données topologiquement correctes sont facultatives - pour la plupart des cas d'utilisation, des données visuellement correctes sont tout ce qui est nécessaire.

Qu'entend-on par volume fermé ?

De même qu'en 2D, un polygone est constitué de lignes qui se touchent exactement et forment un anneau étanche, il en va de même en 3D. Dans le diagramme ci-dessous, l'image A ressemble à un modèle détaillé d'un bâtiment, mais en réalité, comme le montre l'image B, il n'y a pas de base. Le bâtiment se présente comme une coquille et il n'y a pas de volume solide fermé pour représenter le bâtiment lui-même.

Il y a 35 ans, on s'est rendu compte qu'il était préférable de conserver les données parcellaires sous forme de polygones afin d'améliorer la qualité des données et d'effectuer des analyses appropriées. Il doit donc en être de même aujourd'hui et nous devrions stocker les caractéristiques 3D sous la forme des volumes qu'elles représentent réellement.

On parle beaucoup des villes intelligentes et des données qui les sous-tendent. Je suis d'avis que les données 3D basées sur un maillage sont d'une utilité limitée pour l'analyse de ces environnements et qu'elles ne sont utiles que pour la présentation des résultats. Avec un modèle de bâtiment basé uniquement sur un maillage, vous ne pouvez pas effectuer directement des contrôles de confinement et vous ne pouvez pas déterminer directement le volume du bâtiment. En fait, on ne peut même pas supposer que le maillage forme un bâtiment fermé et « étanche ».

L'OGC a pris de l'avance dans ce domaine et CityGML encourage le stockage de véritables données volumétriques, mais CityGML est un format de transfert et cette attitude de « volumétrie d'abord » doit être encouragée dans l'application et les modèles internes.

Les modèles BIM/IFC sont souvent considérés comme la base des modèles géographiques en 3D, ce qui n'est pas sans intérêt, mais il ne faut pas oublier que le BIM est utilisé pour modéliser littéralement les briques et le mortier d'un bâtiment. Encore une fois, il modélise les limites des pièces et du bâtiment dans les moindres détails et l'espace de vie réel est facultatif. Lors d'une analyse à grande échelle, nous sommes généralement intéressés par le vide et non par les détails du périmètre, et ce détail supplémentaire dans le périmètre rend l'analyse impossible à mettre à l'échelle.

Que pouvons-nous donc apprendre de l'histoire ?

Ce que nous avons découvert avec la 2D reste valable :

• Les polygones ont permis d'améliorer l'analyse automatisée des données et il en va de même pour les volumes/solides en 3D.
• Il est possible de quitter ce processus d'ajout de solides aux modèles, mais cela impliquera des corrections de données, et le plus tôt sera le mieux.
• Changer le modèle et nettoyer les données perturbera les clients qui l'utilisent depuis un certain temps.

De la même manière que la conservation des parcelles de terrain sous forme de polygones a apporté une grande valeur ajoutée dans les années 90, la conservation des données relatives aux bâtiments et aux propriétés sous forme de volumes solides est essentielle pour favoriser une plus grande utilisation de la 3D dans la réalisation d'analyses utiles. L'histoire nous a appris qu'au fur et à mesure que nous avançons dans le monde de la 3D, il est essentiel de considérer les volumes comme un élément essentiel du modèle de données, à la fois pour le coût de production et pour l'adoption potentielle de l'analyse des villes intelligentes. Soyons réalistes, la première question que l'on nous pose lorsque quelqu'un installe un chauffage central est « quel est le volume des pièces » et non « à quoi ressemble le bâtiment ».

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