Cas client

 

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Caractériser la végétation dangereuse aux abords des voies

 

 

 

8 000 heures de retards de train et 120 millions d’euros de budget annuel, c’est la charge que représente la végétation pour SNCF Réseau.​

 

 

 

 

 

     

 

Besoin du client 

Besoin du client 

 

Optimiser les opérations de maintenance de la végétation

 

Types de données analysées 

Types de données analysées 

 

Nuages de points LiDAR 3D

 

Méthode d'acquisition des données

Méthode d'acquisition des données 

 

Train de mesure ESV

 

 

Méthode d'utilisation du jumeau numérique

 

 1

Analyse de l'inclinaison des pentes et des sols
2

Classification de l'inclinaison des pentes et des sols
3

Classification des différentes zones aux abords des voies (déblais, remblais, bande de proximité, abords)​

 Méthode d'utilisation du jumeau numérique

 4

Analyse des hauteurs de végétation (basse, moyenne, haute)​

 

 5

Détection de la végétation proche de la caténaire (danger immédiat à moins d’un mètre)​

 

 6

Modélisation de chutes d’arbres ​

 

 

benefit (1)

Gains pour le client
  • Valoriser les données ESV déjà disponibles​
  • Faciliter la budgétisation et l’organisation de l’élagage ​
  • Pouvoir anticiper les chutes d’arbres ​
  • Être capable d’appliquer un traitement spécifique en fonction des caractéristiques spécifiques de chaque arbre :  taille du tronc, essence de l’arbre etc​
  • Pouvoir élaguer uniquement les arbres sensibles sans avoir à déboiser de façon excessive  ​
  • Avoir une vue d’ensemble de leurs installations et de naviguer facilement sur toute leur surface​
  • Réduire les coûts liés aux accidents éventuels qui pourraient survenir à cause d’une chute d’arbre sur les voies​
  • Faire un suivi diachronique de l’état de la végétation à l’instant T et ensuite quelques mois plus tard pour détecter les pousses rapides​
  • Optimiser la disponibilité des agents terrain qui peuvent se focaliser sur les zones problématiques

 

 

question mark

Qu'est-ce qu'un LiDAR ? 

≪ light detection and ranging ≫ ou ≪ laser imaging detection and ranging ≫ (soit en français ≪ détection et estimation de la distance par la lumière ≫ ou ≪ par laser ≫), est une technique de mesure à distance fondée sur l’analyse des propriétés d’un faisceau de lumière renvoyé vers son émetteur.

Un lidar est donc un système opto-électronique composé d’un émetteur laser, d’un récepteur comprenant un collecteur de lumière (télescope ou autre optique) et un photodétecteur qui transforme la lumière en signal ´électrique, ainsi que d’une chaîne électronique de traitement du signal qui extrait l’information recherchée.

Les données LiDAR récoltées forment un nuage tridimensionnel constitué de 7 000 points par mètre carré ce qui permet d’avoir un niveau d’informations très exhaustif et précis.

 

Lidar

Qu'est-ce qu'un Engin de Surveillance de la Voie (ESV) ?

SNCF Réseau dispose d’une flotte de trains appelés Engins de Surveillance de la Voie (ESV) équipés de capteurs de mesure LiDAR et de caméras.
Ils contrôlent les lignes classiques toutes les huit semaines.  Ils rendent accessible une donnée exhaustive et constamment mise à jour.  
Les données principalement exploitées pour effectuer les analyses gabarit sont les données LiDAR issues des ESV.
Ces nuages de points fournis par une chaine de traitement incluant plusieurs phases de contrôle qualité présentent une forte densité (plusieurs centaines de points/m²) et une précision relative centimétrique.