Numérisation et cartographie du bâtiment de logement communautaire Chester Le, Par George Brown College, Centre for Construction & Engineering Technologies.
Le complexe de logement communautaire Chester Le, réalisé pour Toronto Community Housing Corporation, est situé au nord de l’intersection de l’avenue Finch et de l’avenue Victoria Park. Les dimensions réelles de l’existant ont été mesurées avec des appareils de balayage FARO et KAARTA afin que TCHC dispose des informations les plus précises et puisse ainsi créer des plans actualisés de l’ensemble de la propriété. Le résultat des données numérisées sous forme de nuages de points a été converti en modèle 3D à l’aide de Revit. Cette information sera principalement utilisée pour déterminer les caractéristiques de l’environnement bâti existant en mettant l’accent sur les hauteurs des seuils des portes d’entrée de chaque résidence ainsi que les rénovations futures. L’intérêt de TCHC était de trouver le moyen le plus efficace pour obtenir des plans détaillés, des élévations et des dessins 3D du site qui soient disponibles pour des consultations futures, notamment en vue de résolution de problèmes.
Pendant le processus de numérisation, la météo a joué un rôle important dans la planification des conditions idéales de numérisation pour obtenir des données exactes et précises: d’une part, les conditions de pluie ne sont pas favorables pour effectuer une numérisation en raison du caractère réfléchissant des surfaces humides qui entraîne des écarts dans les données. D’autre part, les conditions d’ensoleillement sont également difficiles car un éblouissement résulte de la réflexion de la lumière dans le miroir du scanner et dans l’objectif de la caméra; le temps nuageux, finalement, a révélé les meilleures conditions pour un fonctionnement efficace du scanner. Ces facteurs ont incité l’équipe à utiliser les paramètres Horizon Weighted Metering ainsi qu’une autre méthode avec la technologie LiDAR mobile KAARTA. Le balayage mobile a été utilisé pour certaines parties de la propriété en raison de contraintes de temps et les données collectées ont été enregistrées avec les scans Faro.
L’enregistrement et l’assemblage des numérisations pour créer une carte d’ensemble ont été l’un des plus grands défis. Les scans devaient être assemblés en relevant des points communs ou en superposant deux scans consécutifs, ce qui posait parfois un problème. De plus, faire correspondre les références géographiques des scans avec géoréférencement de l’arpentage devait être implicite de sorte qu’une fois les fichiers chargés dans Revit, le niveau de référence correspondait bien au niveau de la mer. Après quelques essais et erreurs, nous avons réussi à assembler les données KAARTA mobile et Faro Static LiDAR et à les enregistrer avec succès.
Afin de traiter et gérer les données capturées par le balayage, le logiciel SCENE a été utilisé pour importer tous les balayages en vue de générer des nuages de points de haute qualité. Ces balayages et nuages de points de haute qualité représentaient des tailles de fichier de près de 1 To, ce qui les rendait très difficiles à manipuler
Pour le balayage, l’équipe a œuvré pour une solution efficace en utilisant la météo comme outil de mesure pour les scanners. Les conditions météorologiques quotidiennes ont été observées afin d’insérer les réglages des paramètres dans tous les scanners chaque jour. Les mêmes valeurs de mesure permettaient de répondre aux conditions météorologiques et de générer des balayages nets sans perte de données ou d’informations.
L’équipe a utilisé la méthode de géoréférencement pour standardiser les balayages et les obtenir avec les altitudes réelles par rapport au niveau de la mer afin que, lors de la conversion en modèle 3D, tous les plans numérisés puissent se positionner de manière juste grâce au géoréférencement contrôlé.
En raison de leur grande taille, les fichiers ont été gérés en regroupant et en divisant les balayages en grappes, puis en enregistrant chacune des grappes séparément afin de maintenir le fonctionnement du système. Les fichiers quotidiens ont été séparés et les grappes ont été créées en respectant la séquence de réalisation des balayages et leur nomenclature comme référence.
La vue d’ensemble a été nettoyée sur Recap pour réduire la taille du fichier et le rendre plus facile à manipuler en vue de sa conversion en modèle 3D ou modèle Autocad. Des éléments supplémentaires tels que des arbres, des voitures et des personnages ont été supprimés du fichier car ils pouvaient interférer avec les données collectées et les contaminer.
La principale contrainte pour l’équipe était le retard généré dans le processus global à cause de la taille des fichiers trop grande pour la puissance de calcul disponible. L’enregistrement et l’assemblage des balayages pour créer la vue d’ensemble ont nécessité de longs délais de traitement retardant ainsi considérablement le projet. Une partie du balayage a dû être refaite en raison de mauvaises collectes de données à cause des conditions météorologiques qui ont, elles aussi, généré une perte de temps importante.
Le développement du modèle 3D devait se faire en sections, ce qui générait une contrainte de temps majeure car chaque modèle devait être assemblé avec précision puis fusionné pour créer un modèle Revit géoréférencé et complet.
L’équipe a collaboré efficacement pour répondre aux exigences des projets en utilisant les dernières technologies de scanner Faro Scene et KAARTA pour la collecte d’informations sous forme de nuages de points. Ces informations ont ensuite été enregistrées et converties via le logiciel Scene pour créer une vue d’ensemble. Chaque balayage a également été géoréférencé selon les coordonnées calculées à l’aide de géosphères aux points de contrôle d’arpentage précédemment identifiés pour assembler l’ensemble du plan selon l’altitude du niveau de la mer. Le nuage de points géoréférencé assemblé a été nettoyé grâce à Recap afin de réduire la taille du fichier et le débarrasser de tout élément inutile. Ce fichier Recap a ensuite été converti en modèle 3D à l’aide de Revit et des fichiers 2D peuvent en être extraits selon les besoins des clients. Le modèle Revit généré représente une vue d’ensemble complète du complexe ; il peut être utilisé comme source d’information pour les dimensions, les matériaux ou encore pour aider à réaliser des estimations ou des rénovations futures.
