Résumé
Les instabilités rocheuses situées le long du réseau ferré national représentent un risque pour la sécurité et la régularité des circulations ferroviaires. Le projet présenté dans cet article a pour objectif d’optimiser la méthodologie de caractérisation géostructurale permettant d’aboutir à une meilleure connaissance du massif rocheux et une meilleure gestion des aléas associés affectant le système ferroviaire. Pour cela, l’étude des affleurements rocheux est proposée selon une approche basée sur l’utilisation conjointe de données tridimensionnelles denses et d’images numériques 2D acquises par lasergrammétrie et photogrammétrie terrestres. Au moyen d’un processus semi-automatique et/ou par un traitement manuel assisté, l’analyse des nuages de points et des photographies permet finalement d’accéder aux principaux paramètres quantitatifs caractérisant la structure des parois modélisées. L’ensemble des développements réalisés a été intégré au sein d’un outil de modélisation fonctionnel: GAIA-GeoRoc. Il permet, d’une part, de rendre accessible aux géologues une donnée tridimensionnelle massive, et d’autre part, dans un contexte ferroviaire, d’améliorer la connaissance du patrimoine rocheux sans engager la sécurité du personnel (grâce aux mesures sans contact) ni réduire la capacité de la ligne.
Abstract
Rock instabilities located along the national railway network are a real risk for safety and regularity of rail traffic. The project presented in this paper aims to optimize the methodology for geostructural characterization, resulting in an improved knowledge of the rock mass and better management of associated hazards affecting the railway system. As a consequence, a new approach is proposed in order to study the outcrops with the joint use of dense three-dimensional data and 2D digital images obtained by terrestrial laser scanning and photogrammetry. Using semi-automatic and/or assisted manual processing, the analysis of point clouds and photographs ultimately allows access to the main quantitative parameters characterizing the structure of the modeled rock walls. This set of developments has been integrated into a functional modeling tool: GAIA-GeoRoc. On the one hand, it makes massive amounts of dimensional data available to geologists; on the other hand, in a railway context, it improves our knowledge of the rock masses without risking the safety of personnel (thanks to non-contact measurements) or reducing the railway line capacity.
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Notes
Cet accident s’est produit sur la ligne reliant Nice à Digne-les-Bains qui est située en dehors du réseau ferré national. Elle est exploitée depuis le 1er janvier 2014 par la Régie Régionale des Transports Provence-Alpes-Côte d’Azur.
«La segmentation d’un nuage de points est un partage/subdivision de l’ensemble des points 3D en sous -ensembles (sous-nuages de points) homogènes, suivant des critères prédéfinis. »(Landes et al. 2011) Les termes partitionnement ou classification sont également parfois employés.
R est à la fois un environnement mathématique et un logiciel libre initialement utilisé pour le traitement de données et l’analyse statistique (@R-Project, 2014). Il repose sur le langage de programmation S.
La valeur angulaire (ou l’angle formé par les vecteurs x et p—compris entre 0 et pi) entre deux vecteurs VA et VB se définit comme l’angle θ s’obtenant grâce au produit scalaire et à la norme des vecteurs par la formule:
$$ \theta = \arccos \frac{{V_{A} .V_{B} }}{{\left\| {V_{A} } \right\|.\left\| {V_{B} } \right\|}}\!\,;\,\theta \in \left[ {0,\pi } \right] .$$(1)Notons que selon les résultats de la classification, il est possible qu’un point ne soit associé à aucune famille, dans le cas où il ne correspond à aucune discontinuité.
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Remerciements
Ce travail a été réalisé dans le cadre d’une thèse de doctorat soutenue par la SNCF (Projets Système Ingénierie, Direction de l’Innovation et de la Recherche, et Direction de la Maintenance du Réseau), représentée par Nicolas Pollet (géologue) et Flavien Viguier (topographe). Des remerciements sont également faits aux professeurs Pierre Grussenmeyer (INSA de Strasbourg) et Thierry Villemin (Université de Savoie) pour l’encadrement scientifique. Les mesures de terrain ont été réalisées en collaboration avec le bureau d’étude IMSRN (Ingénierie des Mouvements de Sols et des Risques Naturels) de Montbonnot-Saint Martin (Isère, 38) et avec l’autorisation de l’exploitant de la carrière de Saint-Jeoire.
Cette publication a reçu le prix Jean Goguel 2014, décerné par le Comité Français de Géologie de l’Ingénieur et de l’Environnement.
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Assali, P. Modélisation géostructurale 3D de parois rocheuses par lasergrammétrie et photogrammétrie terrestres en milieu ferroviaire. Bull Eng Geol Environ 74, 1255–1265 (2015). https://doi.org/10.1007/s10064-014-0711-8
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DOI: https://doi.org/10.1007/s10064-014-0711-8
Mots clés
- Paroi rocheuse
- Exploitation ferroviaire
- Scanner-laser 3D
- Photogrammétrie
- Discontinuités rocheuses
- Familles directionnelles
- Classification automatique
- Image solide