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Cas d'étude

cartographie thermique d'un bâtiment (intérieur et extérieur)

La thermographie par drone, en constante évolution, s’intègre notamment dans les flux de travail de reconstruction 3D. Cet article évoque son utilisation récente pour l’étude de bâtiments patrimoniaux, notamment en diagnostic avant rénovation. À travers un cas belge, le château de Mozet, on découvre comment obtenir des nuages de points thermiques avec des drones multi-capteurs. Des reconstructions haute résolution avec données infrarouges sont produites pour l’extérieur et l’intérieur des bâtiments. Ces analyses mettent en évidence des faiblesses thermiques et permettent de nouvelles approches. De plus, le processus est largement automatisable via la programmation scientifique.

Aperçu

Capture

Traitement

Livrables

Introduction

Pour le diagnostic thermique rapide, la thermographie demeure l’une des techniques non destructives privilégiées. Elle peut mettre en évidence les pathologies existantes, identifier le risque de développement de nouvelles pathologies et même révéler des éléments cachés.

Le château de Mozet a servi de cas pratique pour tester une nouvelle méthodologie de thermographie associée aux drones. Situé dans la province de Namur, Belgique, il date du 14ème siècle et surplombe la vallée du Samson. Bien qu’ayant subi plusieurs extensions et rénovations, son architecture médiévale originale est toujours visible. Cela reste un bâtiment dont la gestion énergétique est extrêmement complexe, d’où l’importance de cartographier rapidement les zones de déperdition anormale.

01

Capture

Pour cette étude, deux relevés ont été effectués: à l’intérieur et à l’extérieur. Selon où l’on se trouve, l’approche est différente en raison des matériaux à analyser et des conditions de l’environnement.

La collecte de données a été effectuée en février 2023, tôt le matin, juste après le lever du soleil. La température extérieure était de -4°C, le vent était léger, il n’y avait pas de brouillard, et le ciel était dégagé.

Capture extérieure par drone

Les drone commerciaux modernes destinés aux applications industrielles sont devenus très polyvalents. Ils sont capables de gérer diverses missions grâce à leurs différents outils d’imagerie embarqués.

Pour l’étude présentée ici, un DJI Mavic 2 Enterprise Advanced a été utilisé. Il est équipé de caméras RGB et infrarouge: chaque fois que l’appareil photo est déclenché, une paire d’images est générée et précisément géolocalisée, grâce à un système RTK. 

A l’extérieur un total de 609 photos sont capturées de manière manuelle. Il faut noter que des photos obliques sont combinées à des photos dites ‘NADIR’ (avec l’appareil photo orienté vers le bas).

 

Le drone utilisé, muni d'une caméra thermique
La localisation des prises de vue par drone
Chaque déclenchement génère 2 images: une couleur et une thermique

Capture de l'intérieur

À l’intérieur, 147 paires d’images ont été générées avec le drone. Dans ce cas, le drone a simplement été monté sur un trépied pour garantir une qualité d’image maximale.

En plus du drone, un scanner laser terrestre Leica BLK360 (TLS) a été utilisé pour compléter la capture intérieure. En effet, la présence de certains matériaux uniformes (plaque de plâtre ou revêtement en vinyle) peut entraver la photogrammétrie. Plus tard, les trois ensembles de données laser générés peuvent être facilement alignés avec les images du drone dans Agisoft Metashape. Cela indique également la complémentarité des deux techniques de relevé.

Capture des images à l'intérieur

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Traitement

Traitement des images thermiques

Les images infrarouge collectées ont dû être modifiées. Afin de garantir une intégration optimale des informations thermiques dans le processus  de reconstruction 3D, il est impératif d’avoir une échelle de température fixe sur l’ensemble des photos (ce qui n’est pas le cas par défaut!). Pour traiter les images thermiques en lot avec facilité, un outil de traitement d’image a été créé et codé par Buildwise en Python.

(Lien vers l’outil)

L’interface graphique simple y permet d’accéder aux données brutes capturées par le capteur infrarouge et de refaire complètement le traitement graphique. L’ensemble des images y est traité en une fois, de manière uniforme.

Reconstruction de l'enveloppe extérieure

La reconstruction est réalisée avec le logiciel Agisoft Metashape. La première étape consiste à importer les images. Le logiciel reconnaît automatiquement les paires d’images Couleur/infrarouge comme ayant été capturées simultanément, ce qui facilite grandement la procédure de reconstruction 3D.

Un capteur ‘principal’ (ou ‘master’) doit cependant être défini. Il sert de base pour toutes les étapes de calcul. Ici, les images couleur sont définies comme ‘master’ jusqu’à la reconstruction automatique d’un maillage haute résolution. C’est ensuite les images infrarouge qui sont définies comme ‘master’ pour la création d’une texture thermique. On obtient donc la meilleure précision géométrique possible, associé au rendu des déperditions thermiques.

Before After

Seules trois images extérieures prises par le drone n’ont pas été alignées avec succès. Au terme de la reconstruction dense, un maillage de 50 millions de polygones est généré (haute qualité). Comme c’est souvent le cas, les zones les moins bien reconstruites se trouvent autour des fenêtres et là où la végétation a créé un obstacle à la vue

Du côté intérieur

Du côté intérieur, le processus d’alignement des images est légèrement plus complexe. On garde le système de caméra double offerte par Agisoft. Les images couleur doivent cependant être alignés avec les données du scanner laser. Heureusement, cette étape est automatique, basé sur l’identification de points homologues entre les deux jeux de données. Cette option d’alignement laser/image est extrêmement précieuse, et également présente dans le logiciel RealityCapture.

Identification de points homologues entre les images couleurs prises par drone et l'image panoramique du scanner laser

Au terme de la reconstruction, on obtient un maillage de 6 millions de polygones. Le niveau de détail élevé obtenu est le résultat de la combinaison des différentes sources de données (laser + photos). C’est souvent une approche fructueuse en intérieur, où le scanner laser est plus robuste sur les surfaces uniformes et où les images peuvent compléter certaines parties plus difficilement ‘capturables’ par laser.

Résultat de la reconstruction

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Livrables

Les possibilités en matières de communication des résultats sont ici nombreuses. Un orthophotoplan extérieur fournit toujours une vue très claire et globale du comportement thermique des toitures. Pour les façades, la génération d’élévations est moins directe, mais également possible. On peut aussi trouver des alternatives plus dynamiques pour l’inspection en temps réel des température, comme un nuage de points où chaque point se voit attribuer une température. 

Une orthophoto extérieure

Depuis le logiciel de photogrammétrie (ici Agisoft Metashape), il est possible de générer une orthomosaïque juste après la création du maillage texturé. Pour obtenir un orthophotoplan de tout l’extérieur du bâtiment, l’opération est très rapide: on demande au logiciel d’effectuer une projection selon l’axe Z. Si l’on veut une orthomosaïque de chaque façade, c’est un peu plus complexe. Car impossible ici de demander une projection selon l’axe X ou Y. Chaque façade est orientée dans une direction propre. Il faut donc définir un plan de projection pour chaque façade et masquer les éléments en premier plan qui pourraient venir bloquée la vue.

 

Générer un nuage de points thermique

Le maillage texturé est une solution satisfaisante pour un rapide diagnostique visuel. Malheureusement, comme souvent avec les maillage, c’est une représentation très ‘figée’ de la réalité. Recourir à un nuage de points thermique permet beaucoup plus de liberté en matière de traitement de la donnée.

Author

Samuel Dubois

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