Les nuages de points sont générés à l’aide de technologies et de méthodes de numérisation et de détection telles que le LiDAR, les scanners à lumière structurée, les caméras temps de vol, les sonars, les radars et la photogrammétrie. Ces méthodes capturent des données de géométrie et des informations spatiales sur les objets et les environnements en mesurant les distances, les motifs lumineux ou les réflexions d’ondes. Les données capturées sont ensuite traitées et converties en un jeu de points 3D dotés de coordonnées spatiales. Un post-traitement est généralement effectué afin d’affiner les données, de les rendre plus précises et les convertir dans les formats utilisés par les différents corps de métier et applications.

Les nuages de points peuvent être utilisés à des fins diverses, principalement dans des secteurs d’activité tels que l’architecture, l’ingénierie, la construction, le divertissement, la criminalistique, la cartographie géospatiale, la fabrication et la robotique. Ils offrent une représentation 3D détaillée d’environnements ou d’objets réels, et permettent d’effectuer des tâches complexes, comme la modélisation du tel que construit, l’ingénierie inverse, le développement d’univers de réalité virtuelle (anglais), des mesures précises et la visualisation de données. Les nuages de points permettent de gagner en efficacité dans de nombreux processus généralement délicats à réaliser. Ils constituent de ce fait un outil polyvalent pour capturer, analyser et exploiter des données spatiales 3D.

La représentation d’un objet ou d’un environnement capturé à l’aide d’une technologie de numérisation laser ou par photogrammétrie est un exemple de données de nuage de points. Prenons un bâtiment : un scanner 3D peut être utilisé afin de capturer plusieurs points de données et perspectives, et ainsi créer un nuage de points 3D pour le bâtiment. Chaque point représente une partie spécifique de la structure du bâtiment. Les points de données collectés sont ensuite combinés pour former un nuage de points représentant la géométrie 3D du bâtiment. En d’autres termes, les données d’un nuage de points sont des informations collectées par numérisation laser ou photogrammétrie, puis utilisées pour créer un nuage de points.

La différence entre un nuage de points et la photogrammétrie réside dans la manière dont les données sont capturées et représentées. Un nuage de points est un ensemble de points 3D qui représentent la géométrie d’un objet ou d’un espace. Les nuages de points sont généralement générés à l’aide de technologies de numérisation, comme le LiDAR, ou de méthodes basées sur des images, telles que la photogrammétrie. La photogrammétrie consiste à capturer plusieurs images d’un objet ou d’un environnement sous différents angles, puis à utiliser un logiciel pour calculer les cotes et tracer des points précis dans l’espace 3D.

L’une des principales différences entre les nuages de points et les modèles de maillage est leur représentation numérique et leur structure de données. Les nuages de points sont des ensembles de points individuels représentés dans un espace 3D. Chaque point représente un emplacement spécifique et peut contenir des informations supplémentaires, telles que la couleur ou l’intensité. Les modèles de maillage, quant à eux, sont des représentations basées sur les surfaces créées à partir de polygones interconnectés (triangles ou quadrilatères, par exemple). Ils constituent une surface fermée dont la forme est similaire à celle de l’objet, avec des arêtes, des faces et des sommets définissant sa structure. Les nuages de points conservent les données brutes et les détails, tandis que les modèles de maillage offrent une représentation plus compacte et structurée.

La précision des nuages de points peut varier en fonction de la technologie utilisée pour capturer les données, de la configuration utilisée pour la numérisation et des méthodes de traitement des données appliquées. Les technologies de numérisation avancées, comme le LiDAR, permettent d’obtenir une précision au millimètre, voire au micromètre, tandis que d’autres méthodes peuvent être légèrement moins précises. Des facteurs tels que les limitations des capteurs ou les mouvements dans l’espace numérisé peuvent également avoir un impact sur la précision du nuage de points. Plusieurs numérisations donnent généralement des nuages de points précis. Un processus de contrôle qualité rigoureux peut également limiter les erreurs et garantir une capture efficace des données.