Combien de photos faut-il pour une surface d'un hectare ?

Comme ordre de grandeur, 50 à 80 photos par hectare à 1 à 3 cm de résolution au sol. Notre vol sur la décharge a livré 443 photos pour 7.0 hectares, soit un peu plus de 60 par hectare. Le nombre exact dépend de la hauteur de vol, du recouvrement et de la forme du terrain : un relief accidenté demande plus d'images qu'une surface plane.

Pourquoi la position donnée par le drone ne suffit-elle pas à elle seule ?

Le drone sait où il était, mais pas à quoi ressemble le terrain. La forme ne naît que du recouvrement : le même point au sol doit être visible sur plusieurs images sous des angles différents pour que le logiciel puisse calculer sa position dans l'espace. La position RTK fait que ce modèle se situe ensuite au bon endroit en coordonnées nationales.

La photogrammétrie peut-elle voir à travers la végétation ?

Non. Elle ne voit que ce qui a été photographié, c'est-à-dire la surface. Sous un couvert de feuillage fermé, le sol reste invisible. En cas de végétation clairsemée, la classification du sol intervient : elle sépare les points sur la végétation des points de sol et en calcule un modèle numérique de terrain. Pour la forêt sous les feuilles, il faut un balayage laser.

Quelle est la différence avec un balayage laser ?

La photogrammétrie calcule la géométrie à partir de photos et livre nécessairement la couleur avec. Un scanner laser mesure directement des distances et atteint le sol à travers les trouées de la végétation ; il ne livre la couleur que si une caméra RVB est embarquée et que le nuage de points est colorisé après coup. Le balayage laser coûte nettement plus cher. Pour les surfaces ouvertes, les chantiers, les décharges et les toitures, la photogrammétrie est le choix le plus économique et généralement suffisant.

Combien de temps dure le traitement ?

Le calcul d'un jeu de données de cette taille dure quelques heures sur notre grappe GPU et se déroule sans surveillance. Ce qui détermine le délai de livraison n'est pas le temps de calcul, mais le contrôle qui suit. En règle générale, nous livrons dans la semaine qui suit le vol.

Savoir · Fondamentaux

Photogrammétrie : de la photo au modèle 3D

Comment des photos de drone qui se recouvrent deviennent un modèle 3D mesurable : orientation, nuage de points, modèle de terrain et orthophoto.

Publié le 3 septembre 2026 · 8 min de lecture · par Markus Linke

La photogrammétrie est le procédé par lequel de nombreuses photos qui se recouvrent donnent une représentation tridimensionnelle et à l'échelle d'un terrain. Aucun capteur ne mesure ici de distance. La géométrie est contenue uniquement dans les images, et le logiciel l'en extrait par la comparaison des mêmes points sur différentes prises de vue. Cet article parcourt le chemin qui va du déclenchement de la caméra au modèle fini, avec les chiffres d'un vol réel.

Le principe de base : la profondeur à partir de deux angles de vue

Deux yeux voient en relief parce que le même objet se forme sur les deux rétines avec un léger décalage. De ce décalage et de l'écart connu entre les yeux découle la distance. La photogrammétrie fait la même chose, avec une caméra en de nombreuses positions plutôt que deux yeux en une seule.

Pour que cela fonctionne, chaque point au sol doit être visible sur plusieurs images. C'est pourquoi le drone vole selon des lignes parallèles et déclenche assez souvent pour que les images successives se recouvrent fortement. Lors du vol sur la décharge, que nous examinons en détail plus bas, le recouvrement était de 92 pour cent dans le sens du vol et de 85 pour cent entre les lignes. Un point au centre de la surface apparaît ainsi sur plus de dix images sous des angles différents.

Cette redondance n'est pas un luxe. Elle explique pourquoi le procédé est robuste face à quelques images de mauvaise qualité et pourquoi le logiciel peut décider quelle mise en correspondance de points est la bonne.

Étape 1 : où se trouvait la caméra ?

La première étape de calcul s'appelle orientation des images, ou Structure from Motion. Le logiciel cherche dans chaque photo des éléments remarquables — coins, arêtes, motifs de texture — et retrouve ces mêmes éléments dans les images voisines. À partir de milliers de correspondances de ce type, il calcule simultanément deux choses : la position et la direction de visée de chaque caméra, ainsi qu'un premier nuage de points encore peu dense.

C'est ici qu'intervient le géoréférencement. Nos drones embarquent un récepteur RTK qui connaît la position de chaque déclenchement à quelques centimètres près. Sans RTK, le modèle serait cohérent en lui-même, mais il se situerait quelque part dans l'espace et devrait être ajusté au moyen de points d'appui au sol. Avec le RTK, il est d'emblée en coordonnées nationales.

Un effet secondaire de cette étape : le logiciel calibre la caméra en même temps. La distorsion de l'objectif, la focale et le centre du capteur sont estimés à partir des données elles-mêmes, au lieu d'être supposés connus.

Étape 2 : le nuage de points dense

Le nuage de points de l'étape 1 ne contient que les éléments remarquables, soit quelques dizaines de milliers de points. C'est beaucoup trop grossier pour un modèle exploitable. Lors de la deuxième étape, le logiciel calcule donc une profondeur pour pratiquement chaque point d'image, en comparant les images deux à deux et en fusionnant les résultats.

De 443 photos sont ainsi nés 384 millions de points, chacun avec une position en trois dimensions et la couleur issue de la photo. C'est là le véritable trésor de données : tout ce qui vient ensuite en est dérivé.

Étape 3 : séparer le sol du non-sol

Un nuage de points brut ne fait pas de différence entre terre, véhicule, buisson et conteneur. Or, pour les volumes et les formes du terrain, cette distinction est justement décisive. C'est pourquoi une classification du sol est appliquée au nuage, chez nous avec la méthode SMRF, qui pose progressivement un tamis de plus en plus fin sur les points et écarte tout ce qui se situe de manière trop abrupte au-dessus de son voisinage local.

Il en résulte deux modèles d'élévation :

MNS, le modèle numérique de surface, avec tout ce qui repose sur le sol.
MNT, le modèle numérique de terrain, uniquement le sol lui-même.

La différence entre les deux est d'ailleurs exactement ce qu'évalue un calcul de volumes.

Modèle numérique de surface de la même décharge en fausses couleurs : zones hautes en jaune, zones basses en bleu-vert, talus et cimes d'arbres visibles en relief — Le modèle numérique de surface du même vol. La couleur représente la hauteur, non le matériau : les cimes des arbres et les talus ressortent, la plateforme en béton reste plane. C'est de cette surface que naît le modèle numérique de terrain, par élimination des points de non-sol.

Étape 4 : maillage et orthophoto

Le nuage de points permet de calculer un maillage triangulaire, et les photos d'origine sont appliquées sur ce maillage comme texture. Le résultat est le modèle 3D explorable, que vous pouvez faire pivoter dans le navigateur du showcase.

Vue oblique du modèle 3D texturé de la décharge : talus de rive végétalisé avec cimes d'arbres identifiables une à une, une piste le long de l'arête, un tas de béton concassé et le fleuve derrière — Le même terrain sous forme de maillage texturé, vu obliquement d'en haut. Cette vue seule fait apparaître ce qu'un modèle d'élévation ne montre pas : les arbres sont des corps dans l'espace, le talus a une face avant, le tas de matériau a un flanc. Les bords blancs effilochés sont la limite du modèle, non celle de l'image.

Pour l'orthophoto, le logiciel reprojette chaque photo sur le modèle d'élévation et assemble les images redressées en une mosaïque continue. Comme le redressement utilise le modèle d'élévation, la qualité de l'orthophoto est directement liée à celle du nuage de points. Une toiture mal reconstruite se traduit dans l'orthophoto par une arête étalée.

Ce qui détermine la précision

Trois grandeurs que l'on confond souvent :

Résolution au sol — la taille d'un pixel sur le terrain. Elle dépend de la hauteur de vol et de la caméra. Lors du vol sur la décharge, 1.6 cm à 68 mètres au-dessus du sol.
Précision relative — la cohérence interne du modèle. Elle provient du recouvrement, de la netteté des images et de la texture.
Précision absolue — la justesse du positionnement du modèle en coordonnées nationales. Elle provient du géoréférencement.

Pour le niveau RTK sans points d'appui, nous garantissons dans l'offre cinq centimètres en planimétrie et dix centimètres en altimétrie. Le rapport de traitement du vol sur la décharge indique environ trois centimètres en absolu. Ce chiffre est la valeur attendue du procédé en RTK-Fix, et non le résultat d'un contrôle indépendant : lors du vol, aucun point d'appui n'a été posé et donc aucun point de contrôle n'a été levé, contre lequel le modèle aurait pu être vérifié. Si vous avez besoin d'une précision démontrée, vous choisissez le niveau avec des points d'appui et des points de contrôle levés ; les écarts mesurés figurent alors dans le rapport.

Où le procédé atteint ses limites

La photogrammétrie a besoin de texture. Là où l'image n'offre aucun élément distinguable, le logiciel ne trouve aucune correspondance :

Les plans d'eau ne livrent que des reflets et ne se reconstruisent pas.
La neige fraîche, le sable nu, les revêtements bitumineux neufs sont trop uniformes.
Le verre et les toitures métalliques nues réfléchissent différemment selon l'angle de vue.
La végétation dense masque totalement le sol.
Les ombres dures et une nébulosité changeante pendant le vol créent des différences entre images qui n'ont rien à voir avec la géométrie.

La plupart de ces effets peuvent être atténués par la planification : lumière homogène, soleil pas trop bas, vent calme, au besoin des prises de vue obliques supplémentaires sur les arêtes critiques. Ce qui ne peut pas être atténué figure dans le rapport.

Le vol sur la décharge en chiffres

Une décharge en exploitation sur le Plateau suisse, survolée le 1er août 2026 avec un DJI Matrice 4E :

7.0 hectares de surface, relief de 428 à 533 mètres
68 mètres au-dessus du sol, 92 pour cent de recouvrement longitudinal et 85 pour cent de recouvrement transversal
443 photos en sept minutes de temps de vol net, 1.6 cm de résolution au sol
géoréférencement par RTK-Fix, aucun point d'appui au sol, environ 3 cm en absolu selon le rapport
384.3 millions de points, d'où MNS, MNT, maillage texturé et orthomosaïque
24 gigaoctets de données au total, traitées avec OpenDroneMap en mode Ultra

Ces sept minutes de vol sont la pointe d'une journée de travail complète : trajet, reconnaissance du terrain, planification de la mission, installation, vol, démontage, puis le traitement et le contrôle des résultats. Le showcase montre les données d'origine dans le navigateur.

Ce que cela signifie pour votre projet

Vous n'avez à réaliser aucune de ces étapes vous-même. Seule compte la conséquence : la qualité de la livraison se joue le jour du vol, pas devant l'ordinateur. Le recouvrement, la hauteur de vol, la lumière et la question de savoir si des points d'appui sont nécessaires déterminent ce qui sera possible au bout du compte. C'est pourquoi, lors de la demande, nous posons des questions sur la surface, l'objet et la finalité avant de proposer une date.

Le déroulement d'un mandat et les livrables qui en résultent sont décrits sur la page Levé par drone.

Questions fréquentes

Combien de photos faut-il pour une surface d'un hectare ?: Comme ordre de grandeur, 50 à 80 photos par hectare à 1 à 3 cm de résolution au sol. Notre vol sur la décharge a livré 443 photos pour 7.0 hectares, soit un peu plus de 60 par hectare. Le nombre exact dépend de la hauteur de vol, du recouvrement et de la forme du terrain : un relief accidenté demande plus d'images qu'une surface plane.
Pourquoi la position donnée par le drone ne suffit-elle pas à elle seule ?: Le drone sait où il était, mais pas à quoi ressemble le terrain. La forme ne naît que du recouvrement : le même point au sol doit être visible sur plusieurs images sous des angles différents pour que le logiciel puisse calculer sa position dans l'espace. La position RTK fait que ce modèle se situe ensuite au bon endroit en coordonnées nationales.
La photogrammétrie peut-elle voir à travers la végétation ?: Non. Elle ne voit que ce qui a été photographié, c'est-à-dire la surface. Sous un couvert de feuillage fermé, le sol reste invisible. En cas de végétation clairsemée, la classification du sol intervient : elle sépare les points sur la végétation des points de sol et en calcule un modèle numérique de terrain. Pour la forêt sous les feuilles, il faut un balayage laser.
Quelle est la différence avec un balayage laser ?: La photogrammétrie calcule la géométrie à partir de photos et livre nécessairement la couleur avec. Un scanner laser mesure directement des distances et atteint le sol à travers les trouées de la végétation ; il ne livre la couleur que si une caméra RVB est embarquée et que le nuage de points est colorisé après coup. Le balayage laser coûte nettement plus cher. Pour les surfaces ouvertes, les chantiers, les décharges et les toitures, la photogrammétrie est le choix le plus économique et généralement suffisant.
Combien de temps dure le traitement ?: Le calcul d'un jeu de données de cette taille dure quelques heures sur notre grappe GPU et se déroule sans surveillance. Ce qui détermine le délai de livraison n'est pas le temps de calcul, mais le contrôle qui suit. En règle générale, nous livrons dans la semaine qui suit le vol.

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