[en] Professional drones have become indispensable tools for photogrammetric surveys and light detection and ranging. The trade practices of drone management, applied in agricultural or industrial uses, are now largely established, implementing well-rehearsed protocols for the optimisation of flight patterns for the measurement or surveillance of a given territory. In this context, the practices do not necessarily involve the best possible positioning of cameras since, more often than not, it is a question of repeating identical flight patterns over subjects of a broadly similar nature: quarries, agricultural surfaces, overhead power lines, road or railway infrastructures… Where the heritage is concerned, however, the heterogeneous nature of the objects observed means that drone operators have to make empirical operational choices according to the nature, the scale and the topology of the object being recorded or measured. Today, there are no preliminary procedures that allow for planning the best camera positions around a three-dimensional heritage object, particularly if these cameras are attached to drones. The experience of the users, whether they are professionals or enlightened amateurs, is usually the best judge here. The MAP is collaborating today with a team from the LIRIS laboratory (Laboratoire d'informatique en image et systèmes d'information) to work on an interdisciplinary IMAG'IN project, co-financed by the CNRS. The project is based on the experimental and empirical approaches developed over the last fifteen years by the laboratory in the field of aerial photogrammetry, combined with scientific advances. The aim is to facilitate the geometrical and topological understanding of the objects studied in order to offer a 'field' tool of assistance, guiding operators towards the most pertinent operational choices, on the ground or in the air, for surveying campaigns. This article presents a method tried out in the framework of an ongoing collaboration between the M2DisCo team (Modèles multirésolution, discrets et combinatoires) and Liris.

[fr] Les drones professionnels sont devenus les compagnons indispensables des campagnes de relevé photogrammétrique et LIDAR (light détection and ranging) ; dans ce domaine, les pratiques métier du secteur agricole ou industriel sont aujourd'hui largement consolidées : elles mettent en œuvre des protocoles extrêmement rodés en ce qui concerne l'optimisation des trajectoires de vol pour la mesure ou la surveillance du territoire. Dans ce contexte, ces pratiques s'affranchissent assez facilement des contraintes de positionnement optimal dans la mesure où il s'agit la plupart du temps de répéter des vols identiques au-dessus de sujets de nature similaire : carrières, étendues agricoles, lignes électriques, infrastructures routières ou ferroviaires... Dans le domaine du patrimoine, l'hétérogénéité du corpus d'étude soumet les opérateurs à des arbitrages opérationnels empiriques, qui seront fonction de la nature, de l'étendue et de la topologie des objets à mesurer : il n'existe pas aujourd'hui de procédure permettant de planifier a priori le positionnement de caméras – a fortiori d'un drone – autour d'un objet patrimonial " en trois dimensions ". L'expérience des utilisateurs, amateurs éclairés ou professionnels, sera meilleure juge dans la plupart des cas. Le MAP collabore actuellement avec une équipe du laboratoire LIRIS (Laboratoire d'informatique en image et systèmes d'information) à un défi interdisciplinaire IMAG'IN cofinancé par le CNRS : il conjugue ces empirismes expérimentaux testés depuis près de 15 ans par le laboratoire dans le domaine de la photogrammétrie aérienne avec les avancées scientifiques pour les mettre au service de la compréhension géométrique et topologique des sujets d'étude, afin de réaliser un outil d'assistance " de terrain " capable de guider les opérateurs vers les choix opérationnels – terrestres ou aériens – les plus pertinents lors des campagnes de relevé. Dans cet article, nous présenterons une méthode expérimentée dans le cadre d'une collaboration en cours avec l'équipe M2DisCo (Modèles multirésolution, discrets et combinatoires) du Liris.