LiDAR en pratique : formats, lecture, intégration QGIS et traitements

Tu as récupéré tes fichiers LiDAR — un .laz de quelques gigaoctets, peut-être plusieurs dalles couvrant une commune ou un bassin versant. Maintenant quoi ? Cet article couvre la chaîne complète : comprendre les formats et leurs différences réelles, ouvrir les données dans QGIS ou en ligne de commande, intégrer le nuage dans un projet SIG, produire les dérivés utiles (MNT, MNS, MNH), choisir les bons outils open-source et dimensionner l'architecture selon ton volume. C'est la suite directe de l'Article 1 — si tu n'as pas encore les bases (définition, familles de capteurs, sources de données), commence par là.

Comprendre les formats LiDAR

Avant d'ouvrir quoi que ce soit, il faut savoir à quoi on a affaire. Le format du fichier conditionne les outils utilisables, les performances de traitement et les possibilités de diffusion.

Comparatif technique des formats

Lecture rapide : LAZ pour tout usage local ou en échange. COPC dès que la diffusion web ou l'accès distant est envisagé. E57 uniquement si tu travailles avec des scanners terrestres ou des projets BIM.

Ouvrir et lire des fichiers LiDAR

Quatre outils couvrent 95 % des besoins — de l'exploration visuelle au traitement batch industriel.

Dans QGIS

QGIS supporte nativement les nuages de points depuis la version 3.18 (2021) via le moteur PDAL intégré. Le workflow d'exploration est immédiat : glisser-déposer d'un fichier LAZ ou LAS directement dans le canevas, rendu configurable par attribut (élévation Z, intensité, classification, RGB si disponible).

Les versions à retenir :

• QGIS 3.18 : support natif LAZ/LAS, visualisation 3D de base
• QGIS 3.26 : support COPC, visualisation avec streaming
• QGIS 3.32 : streaming HTTP optimisé (octree, LOD progressif), algorithmes Processing point cloud disponibles nativement — Point Cloud to Raster, Clip, Thin, Filter by Class — sans plugin supplémentaire

La limite pratique est d'environ 500 millions de points selon la configuration de la machine. Au-delà, COPC avec streaming est la seule option réaliste pour garder des performances acceptables.

CloudCompare

CloudCompare (licence GPL) est l'outil de référence pour l'analyse fine et la comparaison temporelle de nuages de points. Son point fort principal est le calcul de distance M3C2 (Multiscale Model to Model Cloud Comparison) entre deux nuages — indispensable pour les projets de suivi dans le temps : détection d'érosion, tassement de terrain, avancement de chantier, surveillance de falaises.

Autres fonctions utiles : segmentation manuelle, filtres statistiques, mesures de distance directe, export vers différents formats. L'interface est moins intuitive que QGIS, mais CloudCompare n'a pas d'équivalent open-source pour l'analyse de changement 3D.

PDAL en ligne de commande

PDAL (Point Data Abstraction Library, licence BSD) est la bibliothèque de traitement batch de référence. Deux commandes suffisent pour démarrer :

# Inspecter les métadonnées d'un fichier
pdal info fichier.laz

# Exécuter un pipeline de traitement
pdal pipeline pipeline.json

pdal info retourne le CRS, le nombre de points, les statistiques par attribut (min/max/moyenne Z, intensité…), l'étendue spatiale et la présence d'une classification. C'est le premier réflexe à avoir à la réception d'une dalle inconnue.

Le pipeline JSON est le cœur de PDAL : il chaîne des opérations — lecture, filtrage, reprojection, classification, sous-échantillonnage, export raster — dans un fichier versionnable et reproductible. Exemple minimal de pipeline d'export raster :

{
  "pipeline": [
    "input.laz",
    {
      "type": "filters.range",
      "limits": "Classification[2:2]"
    },
    {
      "type": "writers.gdal",
      "filename": "mnt.tif",
      "resolution": 0.5,
      "output_type": "mean"
    }
  ]
}

Ce pipeline lit le LAZ, filtre les points de classe 2 (sol ASPRS), et exporte un raster GeoTIFF à 0,5 m de résolution — soit le MNT de base.

Potree Converter

Potree Converter convertit un LAZ ou LAS en format Potree ou EPT pour la visualisation web interactive sur très gros volumes — plusieurs centaines de millions à plusieurs milliards de points. Le résultat est une visionneuse 3D dans le navigateur, sans plugin, avec navigation fluide par LOD progressif. Licence BSD.

Cas d'usage typiques : livraison d'un levé à un client sans logiciel SIG, portail open data territorial, plateforme de consultation collaborative. À combiner avec COPC sur stockage objet pour les nouvelles architectures.

Intégrer le LiDAR dans un projet SIG

La réception d'une dalle LAZ brute n'est pas le point de départ d'une exploitation — c'est le début d'un workflow en cinq phases.

Les dérivés essentiels : MNT, MNS, MNH

Trois modèles numériques sont produits depuis le nuage classifié. Ils constituent la valeur exploitable du LiDAR pour la quasi-totalité des cas métier.

MNT — Modèle Numérique de Terrain

Le MNT est produit en interpolant uniquement les points classifiés "sol" (classe 2 ASPRS, ou classe sol IGN). Il représente le relief nu, sans végétation ni bâtiments. C'est la référence pour les calculs hydrauliques (bassins versants, ruissellement), les calculs de pentes, les profils de terrain et les études de risques d'inondation.

MNS — Modèle Numérique de Surface

Le MNS utilise le premier retour laser — le tout premier écho reçu depuis le ciel, qui correspond à la surface visible : canopée, toits, infrastructures. Il représente tout ce qui dépasse du sol. Utilisé pour les études d'ombrage solaire, les simulations de propagation radio, et comme source pour calculer le MNH.

MNH — Modèle Numérique de Hauteur

Le MNH est la soustraction MNS − MNT. Il donne la hauteur normalisée au-dessus du sol de chaque objet. La valeur 0 correspond au sol ; une valeur de 18 correspond à un objet de 18 m de hauteur — un arbre, un bâtiment, un pylône. Utilisé pour les inventaires forestiers (hauteur de canopée, estimation de biomasse) et la détection des bâtiments.

Outils open-source : panorama 2026

Voici les outils à connaître pour couvrir l'ensemble de la chaîne de traitement LiDAR.

Trois architectures selon le projet

Le choix de l'architecture dépend de trois facteurs : le volume de données, la fréquence d'usage (ponctuel ou récurrent) et la nécessité ou non d'une diffusion publique.

Grille de décision rapide

Trois questions structurantes déterminent l'architecture. Les deux questions opérationnelles (fréquence d'usage et état de la classification) complètent le choix d'outils.

Les deux questions complémentaires pour affiner le choix d'outils :

Conclusion

La chaîne LiDAR open-source est mature en 2026. PDAL, QGIS 3.32+ et CloudCompare couvrent l'ensemble des besoins — de l'exploration visuelle au traitement batch industriel — sans licence propriétaire. La vraie complexité n'est pas dans l'outillage : elle est dans la classification du nuage et dans la cohérence du workflow entre réception, traitement et intégration. Un pipeline bien structuré, versionné et documenté vaut plus qu'un outil sophistiqué mal utilisé.

Si tu veux aller plus loin — cas avancés, architecture de diffusion, annexes techniques et bibliographie complète — le livre blanc MP-i reprend et enrichit les deux articles de cette série.