FR 2991091 A1 20131129 FR 1254888 A 20120525 Système et procédé de reconz.truction tridimensionnelle et support de stocka .e in ue ces s stème et .rocédé La présente invention concerne le domaine de la reconstruction s tridimensionnelle. Plus précisément, l'invention concerne un système et un procédé de reconstruction tridimensionnelle d'au moins une entité à partir de divers types de données, qu'elles soient représentatives d'un nuage de points, de courbes ou de points ordonnés dans des ensembles. Les dimensions de la reconstruction, bien que préférentiellement spatiales, io peuvent être de divers types et la reconstruction peut donc concerner n'importe quel type d'entité, qu'elle soit reconstruite dans un espace tridimensionnel géométrique (un espace spatial), un espace de couleur ou tout espace représentatif de trois paramètres qui caractérisent les points ou courbes contenus dans les données En particulier, la reconstruction peut 15 concerner des coordonnées spatiales et représenter ainsi la forme de l'entité, qui peut par exemple être une entité réelle qui a été mesuré par un dispositif de mesure relevant une pluralité de points sur au moins une surface de l'entité, par exemple par des balayages successifs ou par une succession de plans de capture de points définissant des ensembles des points relevés sur 20 l'entité. L'entité peut ainsi être un environnement, tel qu'un terrain par exemple, ou un objet réel, mais peut aussi en fait être une entité virtuelle représentée dans un espace dont les trois dimensions concernent des paramètres abstraits (tels que des valeurs physiques mesurées ou non, des valeurs arbitraires monétaires ou non, etc.) La présente invention peut 25 concerner, dans certains exemples, un système et un procédé de reconstruction tridimensionnelle (et de dans certains modes de réalisation) d'un environnement à partir de données provenant d'un relevé de l'entité par au moins un moyen de mesure. Un problème qui se pose dans le domaine de la reconstruction 30 tridimensionnelle concerne les coûts, en termes de temps et de capacité de traitement. D'une manière générale, ce problème est souvent lié à la taille des fichiers représentant les entités et à l'organisation des données dans ces fichiers. En particulier, des fichiers contenant des données qui concernent une entité peuvent être organisés avec des données représentatives de nuages de points qui sont chacun associés à une pluralité de paramètres (plusieurs valeurs représentatives chacune d'une caractéristique de l'entité). De telles données peuvent également être organisées sous formes d'une pluralité de courbes (donc avec deux types d'informations fournissant deux dimensions), dont la comparaison forme une troisième dimension (la différence des courbes, leur répartition). Pour extraire des informations de telles données qui peuvent s'avérer inexploitables en l'absence d'une telle caractérisation, il peut donc être intéressant ou nécessaire de caractériser au moins trois dimensions permettant de les représenter et/ou les étudier et/ou d'effectuer des calculs dessus. Dans le cas de courbes, deux dimensions sont généralement fournies et ce sont les dimensions supplémentaires qui doivent être caractérisées car elles ne sont pas fournies, au moins de manière suffisamment complète pour être exploitées. Dans le cas de nuages de points, il est même possible que les données ne fournissent pas de manière suffisamment complète les informations permettant de les définir dans au moins deux dimensions et il faut donc compléter les deux dimensions incomplètes, à partir d'autres informations (notamment dans d'autres dimensions) avant de pouvoir reconstruire les points dans les dimensions (trois ou plus). Dans l'exemple des données provenant de relevés par des moyens de mesure , les fichiers de données sont très volumineux et leur traitement, notamment en vue de reconstruire l'entité relevée et éventuellement extraire des informations et/ou détecter des éléments ou des formes, s'avère très couteux en temps et en capacité de traitement. De plus, comme mentionné ci-dessus, dans le cas de données sous la forme d'un nuage de points ou de sous la forme de courbes, l'organisation des données ne fournit pas toujours l'information (par exemple par un indice dédié) permettant de déterminer directement l'ordre dans lequel les points et/ou courbes doivent être classés ou, du moins, ne fournit pas cette information de façon suffisamment complète. Quelque soit le type de données représentants une pluralité de paramètre de points ou des courbes, d'une manière générale, les fichiers volumineux nécessitent en général des capacités et des temps de traitement très importants, mais surtout, la reconstruction tridimensionnelle est difficile car la caractérisation d'au moins trois dimensions nécessite que les données fournissent de manière suffisamment complète ou nécessite des algorithmes complexes et couteux ou nécessite un traitement particulier des données en utilisant les informations relatives à l'obtention des données (méthodologie de mesure par exemple). Bien entendu, ce problème de traitement difficile s'accompagne du problème de l'exactitude, ou du moins de la fiabilité ou lo fidélité, de la reconstruction. Une solution connue à ce problème de fiabilité ou fidélité est d'augmenter le nombre de points pour avoir une estimation la plus représentative possible. Néanmoins, ce type de solution aggrave les problèmes mentionnés ci-dessus. Dans ce contexte, il est intéressant de proposer une solution 15 permettant de réaliser une reconstruction tridimensionnelle à partir de données ne fournissant pas directement l'information relative à l'organisation de points (ou courbes) dans trois dimensions ou la fournissant de manière incomplète. La présente invention a donc pour but de pallier au moins un des 20 inconvénients de l'art antérieur en proposant un procédé de reconstruction tridimensionnelle permettant d'obtenir une reconstruction fidèle et/ou rapide et/ou peu coûteuse en temps et/ou en capacités de calcul. Ce but est atteint par un procédé selon l'invention. D'autres particularités et avantages du procédé selon l'invention sont 25 présentés dans la présente demande. De plus, la présente invention a pour but de pallier au moins un des inconvénients de l'art antérieur en proposant un système de reconstruction tridimensionnelle permettant d'obtenir une reconstruction fidèle et/ou rapide 30 et/ou peu coûteuse en temps et/ou en capacités de calcul. Ce but est atteint par un système selon l'invention. D'autres particularités et avantages du système selon l'invention sont présentés dans la présente demande. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description ci-après, faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 montre une représentation schématique d'un exemple de fronts de triangles successifs pour la triangulation des bandes entre les lignes polygonales des sections successives, selon divers modes de réalisation ; - la figure 2 montre une représentation schématique d'un exemple de nuage de points dont les données ne fournissent pas les informations relatives à l'organisation tridimensionnelle de manière suffisante ; - la figure 3 montre une représentation schématique d'un exemple 15 d'une détermination d'une pluralité des sections permettant chacune de caractériser les points dans deux dimensions, selon divers modes de réalisation ; - la figure 4 montre une représentation schématique d'un exemple de lignes polygonales joignant tous les points de chacune des sections, selon 20 divers modes de réalisation ; - la figure 5 montre une représentation schématique d'un exemple de carte de triangulation obtenue à partir des lignes polygonales, selon divers modes de réalisation ; - la figure 6 montre une représentation schématique d'un exemple de 25 carte simplifiée obtenue à partir d'une carte de triangulation, selon divers modes de réalisation ; - la figure 7 montre une représentation schématique d'un exemple de suppression, lors de la simplification selon divers modes de réalisation ; - la figure 8 montre une représentation schématique d'un exemple 30 d'optimisation, lors de la simplification selon divers modes de réalisation ; - la figure 9 montre un exemple de données représentatives d'un nuage de points, sous un format de type LAS ; - la figure 10 montre une représentation schématique d'un exemple d'optimisation, lors de la simplification selon divers modes de réalisation ; - la figure 11 montre une représentation schématique d'un système selon divers modes de réalisation ; - la figure 12 montre une représentation schématique d'un procédé selon divers modes de réalisation. io La présente invention concerne un système et un procédé de reconstruction tridimensionnelle d'une entité, ainsi qu'un support de stockage informatique contenant les données pour la mise en oeuvre du procédé ou l'implémentation d'un système selon divers modes de réalisation de l'invention. Le système comporte, d'une manière générale, des moyens de 15 traitement de données (10) accédant à des moyens de mémorisation (11) contenant les données (D) représentatives (au moins partiellement) de l'entité, à partir desquelles la reconstruction est réalisée. En particulier, l'invention concerne la reconstruction tridimensionnelle (éventuellement avec l'extraction de caractéristiques techniques et/ou la détection d'au moins un 20 élément) d'une entité (telle qu'un environnement, un objet ou une notion abstraite) à partir de données (D) représentatives de l'entité sous la forme d'une pluralité d'ensembles, appelés sections (Se), de points (Pu) ordonnés dans deux dimensions représentatives de l'entité, la pluralité d'ensembles étant ordonnée selon une troisième dimension représentative de l'entité. 25 Chacun des points (Pu) est répertorié (ou associé) dans les données selon une pluralité de paramètres (IT, A, n, x, y, z, t, C, E, R, G, B) dont au moins une partie définit le point (Pu) dans une des sections (Se). Selon le type de données, les informations relatives aux deux dimensions et à la troisième dimension peuvent être fournies de manière plus ou moins complète et 30 divers modes de réalisation permettent de les compléter pour réaliser la reconstruction. Ainsi, selon divers modes de réalisation, les données (D) peuvent être représentatives d'au moins un nuage de points (Pu) ou représentatives d'une pluralité de successions de points ordonnés ou de courbes. Le terme « entité » est utilisé ici pour indiquer que l'objet de la reconstruction peut aussi bien être réel, concret qu'être abstrait ou théorique. En particulier, l'entité peut être un environnement, tel qu'un terrain par exemple, ou un objet réel ou non (dont les trois dimensions reconstruites sont des dimensions spatiales), mais peut aussi en fait être une entité virtuelle représentée dans un espace dont les trois dimensions peuvent io concerner des paramètres concrets et réels ou abstraits (tels que des valeurs physiques mesurées ou non, des valeurs arbitraires monétaires ou non, etc.). La présente invention peut concerner, dans certains exemples, un système et un procédé de reconstruction tridimensionnelle (et de dans certains modes de réalisation) d'au moins un environnement ou d'au moins un objet à partir 15 de données provenant d'un relevé de l'entité par au moins un moyen de mesure. Un tel moyen de mesure peut être un moyen de mesure par balayage (d'onde notamment) ou un moyen de mesure capturant une pluralité ordonnée de points selon une pluralité ordonnée de sections (par exemple un dispositif de capture ou de mesure comprenant plusieurs 20 capteurs agencés en ligne et déplacés pour réaliser plusieurs sections ou agencés en plusieurs lignes capturant chacune une section). L'invention est particulièrement adaptée, mais pas limitée, aux données telles que des données obtenues par un moyen de mesure par balayage d'onde tel qu'un laser ou tout autre dispositif, comme par exemple un dispositif métrologique 25 à balayage laser d'une pièce mécanique. De même, une pluralité de capteurs CCD (« charge-Coupled Device » selon la terminologie anglo-saxonne ou dispositif à transfert de charge) ou de capteurs binaires ou tout type de capteur ordonnés dans une dimension pourront fournir des données comprenant des ensembles à 2 dimensions et si l'on répète la capture en 30 déplaçant les capteurs ou l'entité capturée, on obtient une troisième dimension que l'invention permet de reconstruire. Par souci de complétude, on pourra citer un exemple illustratif et non limitatif d'entité abstraite qui peut être reconstruite. Cet exemple est choisi pour sa relative simplicité et les paramètres des points sont ici limités à ceux nécessaires pour les trois dimensions, mais on comprendra que l'invention permet de gérer d'autres paramètres, notamment pour identifier des caractéristiques techniques et extraire des informations de manière facilitée grâce à la triangulation alors que ces informations auraient été complexes ou impossibles à extraire directement à partir des données brutes. Dans cet exemple illustratif, si l'on étudie la corrélation temporelle entre l'activité de deux structures et que l'on Io souhaite mettre en évidence l'impact d'un facteur extérieur sur cette corrélation, on peut générer des cross-corrélogrammes ou des fonctions de cross-corrélation qui représentent le décalage (ou la synchronisation) temporelle de l'activité des deux structures. La figure 3 montre une représentation schématique d'un tel espace tridimensionnel et montre une 15 répartition des points dans des sections. Le corrélogramme ou la fonction de corrélation fournit une information dans deux dimensions : la corrélation d'activité (C) en fonction du décalage temporel (t). Le fait de suivre l'évolution de la corrélation suite à la perturbation du système (les deux structures corrélées) par le facteur extérieur fournit une troisième dimension (E). 20 L'invention permet de déterminer les surfaces dans cette troisième dimension (E) représentant l'évolution de la corrélation (C) temporelle (t) suite à la perturbation. Ainsi, on obtient, en répétant les mesures de corrélation, des points (Pu) qui sont ordonnés dans les deux dimensions de la corrélation (t, C) et qui forment des ensembles, appelés ici des sections (Se). 25 Les points des sections sont tous cadrés dans une gamme de valeur définissant une surface (PM) de la section dans ses deux dimensions. Dans chaque section, les points forment une courbe (pour une fonction de corrélation) ou un ensemble de points (pour un corrélogramme). L'évolution des courbes ou ensembles de points dans la troisième dimension permet de 30 suivre les modifications. On comprend qu'en utilisant une reconstruction tridimensionnelle fiable, on obtient ainsi une manière d'approximer les valeurs en tout point de l'espace sans avoir à multiplier les nombre de points et on peut même éventuellement utiliser moins de points que ce dont on dispose (cf. discrétisation plus loin dans la demande) pour obtenir des estimations proches de la réalité, puisque l'on reconstruit des surfaces tridimensionnelle qui permettent en fait d'interpoler les valeurs situées entre les points répertoriés dans les données. On notera que la figure 3 illustre un point de référence (Pr) qui peut être un point d'origine ou un point d'intérêt par exemple. Ainsi, par ce type de reconstruction, qu'il s'agisse d'entité réelle ou abstraite, il est possible d'extraire de nombreuses informations qui n'étaient pas disponibles dans les données, tout en limitant les coûts en io termes de temps et de capacité de traitement. Les termes « moyens de mesure » et notamment « mesure topographique » ou « mesure par balayage à onde» sont utilisés dans la présente description dans leur acception signifiant qu'au moins un dispositif avec au moins un capteur, par exemple d'émission d'une onde balayant un 15 champ, permet de relever des points (et donc « mesurer la forme ») d'un objet ou un environnement. Ces termes ne doivent pas être interprétés de façon limitative, et ne doivent pas notamment être interprétés comme étant limités à de la topographie au sens classique du terme (topographie de terrain) car la présente invention peut être mise en oeuvre sur un objet 20 « topographié » par des moyens de mesure (par exemple avec un balayage d'onde) se déplaçant autour de l'objet ou fixes par rapport à l'objet qui subit des variations de formes, sous l'effet de contraintes par exemple (cas d'un barrage par exemple) ou des mesures de métrologie (par exemple un bras articulé muni d'au moins un capteur se déplaçant par rapport à l'objet, ou 25 inversement pour le scanner, et utilisé de manière répétée avec un déplacement pour réitérer la mesure sur plusieurs positions différentes de l'objet). De même, la mesure elle-même ne doit pas être interprétée de manière limitative car elle peut concerner la géométrie, mais peut concerner différents types de grandeurs et de paramètres, comme par exemple la 30 forme, la couleur, la réflectance, la chaleur (ou tout autre paramètre ou variation de paramètres au cours du temps). Par exemple, des capteurs CCD, des capteurs binaires, des capteurs d'onde, un laser (par exemple à balayage), un sonar, un radar (par exemple un géoradar) ou tout autre dispositif peut fournir une mesure utilisable dans une des dimensions de la présente invention. Enfin, l'invention peut s'appliquer à des moyens de mesure fixes ou à des moyens de mesure placés sur tout type de support en déplacement (par exemple véhicule roulant ou volant ou flottant, etc.) dans la mesure où on obtient au moins un nuage de points relevés sur ou dans l'entité dont on souhaite faire la reconstruction tridimensionnelle (i.e., la « modélisation »). Io On notera que le terme « nuage de points » est utilisé ici pour désigner un ensemble de points qui ne sont pas répartis de manière complètement aléatoire, comme certaines acceptions générales ou mathématiques pourraient le laisser penser. Ici, les données (D) ont une certaine organisation, provenant du fait que les points sont ordonnés en 15 ensembles (sections) dans 2 dimensions et que les sections sont ordonnées dans une troisième dimension. En fait, dans certains cas, les données forment des ensembles de points ordonnés ou des courbes et leur comparaison dans une troisième dimension fournit de manière suffisamment complète les trois dimensions de l'espace à reconstruire. Néanmoins, dans 20 certains modes de réalisation, les données n'ont pas forcément besoin de comporter aussi précisément toutes ces informations et mêmes si l'on a un nuage de points dont les sections ne sont pas déterminées dans les données dont on dispose, l'invention permet de les retrouver par différents algorithmes, avant d'utiliser ces sections pour réaliser la triangulation et 25 obtenir la troisième dimension. C'est pour cela que la présente demande désigne l'invention comme pouvant être mise en oeuvre sur un nuage de points (qui n'est pas complètement aléatoire mais dont l'organisation peut être déduite à partir de certaines informations enregistrées dans les données représentatives des paramètres de chacun des points). Par exemple, les 30 moyens de mesure fournissent souvent des données sous la forme de nuages de points, mais la méthodologie de mesure, par balayage par exemple, ou l'organisation des dispositifs de mesure (lignes de capteurs par exemple) permet de savoir que le nuage a une organisation cachée, par exemple à cause des moyens de mesure à balayage périodique (utilisant des ondes, par exemple lumineuse ou sonore) qui fait que les points sont relativement ordonnés dans le plan du balayage (les positions successives scannées à chaque balayage) et par le trajet du balayage (la périodicité ou la direction du balayage) du moyen de mesure. Ainsi, certains modes de réalisation de l'invention concernent un procédé de reconstruction tridimensionnelle d'une entité à partir de données (D) représentatives d'au moins un nuage de points (Pu) (mesurés ou enregistrés ou générés par ailleurs) dans lequel il est possible de déterminer des sections ou des ensembles ordonnés (sections) de courbes (composés d'une pluralité de points) ou de points ordonnés. Ce procédé est généralement mis en oeuvre dans un système (1), par exemple tel qu'un ordinateur, comprenant des moyens de traitement de données (10), tels qu'au moins un processeur, accédant à des moyens de mémorisation (11), tels que des disques de stockage et/ou des mémoires vives par exemple, contenant lesdites données (D) dont les points (Pu) sont répertoriés au moins selon une pluralité de paramètres (IT, A, n, x, y, z, t, C, E, R, G, B) dont au moins une partie définit le point (Pu) dans une des sections (Sn). La figure 11 illustre de manière schématique un système dans le cas de données provenant d'une mesure par des moyens de mesure (12), qui sont de préférence (ou du moins dans certains modes de réalisation) géoréférencés par des moyens de positionnement (13). On comprend de cette figure et de la présente description que le système peut ne pas comporter ces moyens de mesure (12) et de positionnement (13) dans divers modes de réalisation et notamment (mais pas uniquement) ceux où les données ne proviennent pas d'une mesure. Dans le cas de points provenant d'une mesure, les points relevés sont de préférence « géoréférencés » (spatialement et temporellement), c'est-à-dire que leurs coordonnées spatiales sont déterminées par le relevé, mais on relève également le temps pour chacun des points, qu'il s'agisse d'un relevé par des moyens de mesure en déplacement ou non, car dans le cas de moyens de mesure (12) fixes, c'est justement le déplacement de l'environnement ou l'objet topographié qui est suivi au cours du temps. On notera néanmoins que si les données représentatives du relevé utilisent d'autres indices de relevé, le référencement pourrait utiliser ces indices, comme détaillé ci-après. D'autre part, on notera que l'invention pouvant s'appliquer à une entité telle qu'un environnement ou un objet, le terme « environnement » utilisé dans la présente demande devra être interprété comme pouvant désigner un objet io ou toute entité, à moins qu'il ne soit explicitement mentionné qu'il s'agit uniquement d'un environnement (par exemple dans lequel les moyens de mesure se déplacent). Le procédé comporte de préférence: - une détermination (52), pour chacune des sections (Se) 15 consécutives, d'une ligne polygonale (LPn) joignant tous les points (Pu) consécutifs de la section (Sa) dans l'espace tridimensionnel ; - une triangulation (53) des bandes (B) entre les lignes polygonales (LPn) de chacune des sections (S1, S2,...,S,) consécutives, par au moins une avancée itérative de front de triangles (FTn) successifs selon au moins une 20 chronologie temporelle (Ch), chacun des fronts de triangles (FTn) successifs étant définis, à partir d'un segment (ST) reliant un point (P1) de la ligne polygonale (LP1) d'une section (S1) à un point (P2) de la ligne polygonale (LP2) de la section (S2) suivante, en formant un triangle (T) avec le point (Pu) de l'une de ces deux lignes polygonales (LP1, LP2) qui est le moins éloigné, 25 en terme de distance (d) dans l'espace tridimensionnel, de la ligne polygonale (LP2, LP1) à laquelle il n'appartient pas, cette triangulation (53) permettant d'obtenir une carte (CT) comprenant une pluralité de triangles (T) dont les sommets sont formés par lesdits points (Pu) des données (D). La figure 1 montre une représentation schématique illustrative et non 30 limitative d'une telle triangulation. La figure 12 montre un exemple illustratif de succession de traitements qui peuvent être mis en oeuvre grâce à la présente invention, mais elle ne doit pas être interprétée de façon limitative car on comprendra de la présente demande que divers modes de réalisations peuvent comporter tout ou partie des traitements illustrés sur cette figure 12. Dans certains modes de réalisation, notamment lorsque les données sont représentatives de courbes successives, la détermination (52) des lignes polygonales (LP,) est précédée d'une discrétisation des courbes pour y définir les points (Pu) répartis sur les courbes, puis d'une définition des lignes polygonales en joignant, pour chacune des courbes, les points Io successifs ainsi définis. Ainsi, un pas de discrétisation peut être prédéfini ou sélectionnable par un utilisateur du système (saisi ou choisi parmi des choix) pour définir l'approximation (i.e., l'écart, le pas) entre les points à traiter. D'autre part, on comprend que même à partir de données comprenant au moins un nuage de points définis par une pluralité de paramètres (IT, A, 15 n, x, y, z, t, C, E, R, G, B) dont au moins une partie définit les points (Pu) dans des sections (Se), le procédé permet de générer une triangulation de l'espace de manière fiable et fidèle à la répartition tridimensionnelle des points et ce, même si les points contenus dans les données (D) ne sont pas classés ou ordonnées en sections. La figure 2 représente un exemple de 20 nuage de points. Par exemple, les données peuvent provenir d'une mesure par au moins un laser scannant les points selon un balayage déterminé dans un plan de l'espace se déplaçant avec le laser dans l'espace tridimensionnel, selon un mode de déplacement référencé en coordonnées (géoréférencés, de préférence avec un GPS pour les coordonnées spatiales, 25 mais l'invention prévoit également au moins un référencement temporel). Les données pourront, à titre d'exemple préféré mais non limitatif, être de type .las (dont un exemple illustratif et non limitatif est montré en figure 9) car ce format est particulièrement adapté au relevé ou la création d'une pluralité de paramètres pour des points de l'espace. On cite par exemple le format .las 30 qui est particulièrement pertinent et largement utilisé, mais il est possible d'exploiter d'autres types de formats. Ces paramètres peuvent en particulier comporter, pour chaque point, des coordonnées spatiales, un indice temporel (comme le temps auquel le point est mesuré), un angle de balayage du moyen de mesure par balayage d'onde (laser par exemple), une intensité du retour de l'onde comme la luminosité du retour laser par exemple (représentative de propriétés physiques de la surface à laquelle appartient le point), etc. comme montré dans la figure 9, mais les coordonnées tridimensionnelles (coordonnées 1, 2 et 3 de la figure 9) peuvent concerner des paramètres qui ne sont pas spatiaux, comme par exemple les coordonnées t, C et E illustrées sur la figure 3 et reprise dans la figure 9. La figure 3 montre une représentation schématique de sections (Se) dans lo lesquels les points sont ordonnés et qui peuvent correspondre à des surfaces moyennes (PM) d'alignement des points. Dans certains modes de réalisation, les points sont classés selon au moins un indice pour déterminer des sections. Malheureusement, les moyens de mesure connus relèvent des points et les données issues des 15 relevés se présentent sous la forme de nuage de points qu'il faut pouvoir traiter. Pour que l'invention s'applique à des relevés effectués par des moyens de mesure, il est avantageusement proposé de déterminer des sections qui correspondent à des plans de mesure successifs. Par exemple, un laser peut balayer l'environnement à 360° dans un temps donné et 20 recommence son balayage en permanence, de sorte que les balayages successifs forment des sections (ou coupes) de l'environnement (éventuellement légèrement déformées par le déplacement du laser). Dans un autre exemple, le moyen de mesure peut faire des allers-retours dans une gamme de valeurs d'angles et les balayages successifs forment aussi des 25 sections de l'environnement (bien que 2 balayages successifs soient réalisés dans une direction opposé l'un de l'autre). Dans d'autres exemples encore, le moyen de mesure peut être déplacé en des positions successives ou comporter une pluralité de capteurs pour déterminer les points dans deux dimensions (une section), puis ce déplacement peut être réitéré ou, 30 respectivement, cette pluralité de capteur peut être déplacée pour un ensemble de points suivant (une section suivante). Certains modes de réalisation de l'invention proposent donc de traiter le nuage de points en y déterminant déjà les sections successives qui dépendent, comme mentionné ci-dessus, du plan et du trajet du balayage. Généralement, les données répertorient les points d'après au moins un indice, mais en général, il ne s'agit pas d'un indice utilisable directement. Par exemple, comme indice possible, il existe souvent, pour les moyens de mesure à balayage d'onde, une donnée correspondant au temps de retour de l'onde (le temps, souvent le temps GPS, auquel le retour d'onde a eu lieu ; temps de retour laser par exemple), qui dépend de la distance à laquelle se trouve le point relevé par rapport au moyen qui a émis l'onde (le centre optique du laser par exemple). io Une autre donnée qui est souvent répertoriée, notamment pour un laser ou un radar (géoradar par exemple), est l'angle d'émission du laser pour chacun des points relevés. Il est donc possible de reconstruire les sections à partir d'au moins un de ces indices de chacun des points: le temps ou l'angle. Pour une telle reconstruction, on utilise un seuil maximum (d'intervalle temporel ou 15 d'espacement angulaire par exemple). On comprend donc que si les données comprenaient au moins un indice arbitraire (n) pour chaque point et/ou la section de chaque point, il suffirait d'utiliser cet indice (n) pour déterminer les sections. Comme les moyens de mesure (12) actuels n'enregistrent pas un tel indice dans les données, certains modes de 20 réalisation prévoient une détermination des sections sur la base d'au moins un indice différent d'un indice relatif à la section et/ou à l'ordonnancement des points au cours de la mesure (puisque même l'indice temporel correspond en général au temps de retour de l'onde et n'est donc pas utilisable pour indiquer quel point a été mesuré avant l'autre). 25 Dans certains modes de réalisation, notamment lorsque lesdites données (D) sont représentatives de sections mais indirectement car l'ordonnancement selon la troisième dimension n'est pas fourni (au moins de manière suffisamment complète) dans les données qui se présentent alors sous la forme d'au moins un nuage de points (Pu), le procédé comporte une 30 détermination (51), à partir du nuage de points (Pu), des sections (Se) consécutives ordonnées dans la troisième dimension, comprenant chacune une pluralité de points (Pu) consécutifs ordonnés dans les deux premières dimensions. Dans certains modes de réalisation, ladite détermination (51) des sections (Sn) est réalisée par sélection des points en fonction d'un seuil (DT) maximum entre au moins un des indices (IT, A, n) de chacun des points (Pu) du nuage, chacune desdites sections (Sn) comprenant alors une s pluralité de points (Pu) consécutifs, classés selon cet indice (IT, A, n) et dont les coordonnées spatiales (x, y, z) appartiennent à une surface moyenne (PM) définie autour d'au moins un point de référence (Pr). En pratique, la surface moyenne des sections est quasi-plane, donc désignée comme plan moyen (PM), mais elle peut en fait être une surface gauche (puisque les Io points sont classiquement alignés sur une ligne déformée en hélice dans le sens de déplacement du moyen de mesure). On notera qu'on utilise ici le terme de surface et de plan alors que l'invention peut autoriser une certaine marge d'erreur dans l'alignement des coordonnées et que ces termes ne doivent pas être interprétés de façon limitative car ils peuvent en fait désigner 15 en fait des volumes (que l'on approxime à la surface moyenne). Ainsi, dans certains modes de réalisation, notamment lorsque les données ont l'inconvénient de ne pas ordonner les points selon un indice facile à utiliser, comme souvent dans les systèmes et procédés de l'art antérieur, les moyens de traitement de données (10) mettent en oeuvre un tri 20 (50) des données (D) pour classer les points (Pu) en fonction d'au moins un indice, par exemple (et de préférence) leur indice temporel (IT) qui correspond au temps (te) auquel le moyen (12) de mesure a reçu le retour de l'onde de mesure d'un point (Pu) donné. Il s'agit, ici encore, de préférence de moyens de mesure géoréférencés (référence spatiale au minimum mais de 25 préférence référence temporelle également). Les points ici sont de préférence triés selon le temps, mais si on disposait d'un autre type d'indice que le temps du retour de l'onde (retour laser par exemple), tel qu'un indice arbitraire (n) par exemple, le procédé serait simplifié. Il est d'ailleurs éventuellement possible d'organiser les données directement selon un indice 30 particulier pour éviter ces tris coûteux en termes de capacité et temps de traitement, comme détaillé ci-après. On comprend en effet que si les données étaient récoltées, lors de la mesure des points, à l'aide d'un indice permettant d'ordonner ces points, le traitement serait facilité (notamment en permettant de déterminer les sections comme expliqué ci-dessus). Ainsi, l'invention prévoit divers modes de réalisation où les points sont indexés selon au moins un indice arbitraire (n) ou triés lors de l'acquisition (lors du relevé dans l'environnement ou sur l'objet). Ainsi, dans certains modes de réalisation, le tri (50) est mis en oeuvre préalablement à la détermination (51) des sections (Sn) consécutives, par les moyens de traitement de données (10), à partir des données (D) qui sont stockées dans les moyens de io mémorisation (11) et représentatives d'au moins un nuage de points (Pu) dont l'ordonnancement n'est pas fonction d'un indice utilisable, par exemple l'indice temporel (IT). En revanche, dans d'autres modes de réalisation, le tri (50) est mis en oeuvre, par les moyens de traitement de données (10), au cours de l'acquisition des données (D) par le moyen (12) de mesure en 15 classant les points (Pu) par ordre croissant d'au moins un indice (IT, A, n), grâce à une mémoire tampon (110) permettant de stocker temporairement, en attendant le retour de l'onde pour un point (Pu) d'un indice (IT, A, n) donné, les points (Pu) d'indice supérieur à cet indice donné, jusqu'à ce que le retour soit reçu pour le point correspondant à cet indice donné, et permette 20 d'ordonner les différents points (Pu) selon leur indice (IT, A, n) dans la mémoire tampon (110) et/ou les moyens de mémorisation (11), ce tri (50) au cours de l'acquisition des données (D) permettant la mise en oeuvre du procédé en temps réel à partir de l'acquisition des données (D) correspondant à au moins deux sections (S) consécutives. De préférence, 25 l'indice pourra indiquer la section (c'est-à-dire, par exemple, un numéro de balayage ou un numéro de plan de balayage) auquel appartiennent les points. Ainsi, certains modes de réalisation du procédé utilisent directement des données représentatives de sections avec des points ordonnés ou des courbes et le procédé peut démarrer par la détermination des lignes 30 polygonales. En particulier, on réfère ici à l'indice (A) qui correspond à l'angle (An) mais un tel indice nécessite au moins de connaître la section (et même parfois de connaître une autre information relative au nombre de fois où cet angle est balayé dans la section, car dans certains cas, les données indiquent plusieurs passages des moyens de mesure à un angle donné, comme détaillé ci-après dans un des exemples de réalisation). En pratique, pour effectuer le tri et la détermination des sections lorsqu'ils n'ont pas été réalisés lors de l'acquisition, l'invention prévoit de repérer les sections grâce à un point de départ, par exemple tel que le point de référence (Pr), puis d'ordonner les points dans les sections par la différence de leur valeur pour au moins un indice (par exemple le temps). D'autre part, il est également possible de déterminer les sections selon d'autres méthodes basées sur la Io connaissance de la méthodologie de mesure, par exemple en utilisant le trajet du balayage (périodicité et/ou direction) mentionné précédemment. Par exemple, dans le cas d'un balayage continu dans une direction donnée (e.g., un sens de rotation donné, qu'il couvre 360° ou non), en connaissant le temps que le moyen de mesure met à effectuer un balayage, on peut 15 déterminer la périodicité du balayage. Une telle période de balayage permet de déterminer, en connaissant le temps auquel le balayage a démarré, les points qui appartiennent à une même section puisqu'ils sont reçus dans la période de balayage. Avec ce type de détermination des sections par période, certains points risquent d'être associés à une section ultérieure à 20 celle au cours de laquelle le moyen de mesure a balayé ces points (à cause de leur temps de retour de l'onde qui est supérieure au temps auquel ce balayage s'est terminé), mais le nombre de points ainsi mésestimés seraient assez limité et ces points correspondraient à des points très éloignés dont la fiabilité (de mesure) peut être assez réduite. On peut alors appliquer à ces 25 points un traitement de correction particulier ou simplement les ignorer (on notera que l'on prévoit également d'ignorer les points orphelins pour lesquels des algorithmes sont décrits dans la présente demande, en particulier car la mesure d'au moins une partie de ces points orphelins n'est pas forcément très fiable). De manière similaire, dans le cas d'un balayage par allers- 30 retours, en connaissant les changements de direction du balayage du moyen de mesure, il est possible de déterminer les plans de balayage successifs (dont il faut considérer qu'ils sont orientés dans des directions opposées, par paires). Pour une telle détermination du trajet du moyen de mesure, on peut utiliser par exemple le temps auquel le changement a lieu et/ou un indice enregistré dans les données pour indiquer la direction du scan (DS, figure 9) ou pour indiquer le changement de direction et/ou des informations concernant les valeurs de la gamme d'angles dans laquelle le moyen de mesure fait des allers-retours, de préférence en association avec le temps. On comprend donc des exemples de méthodes décrites ci-dessus que l'invention prévoit divers modes de réalisation pour déterminer les sections à partir de divers types d'informations, de préférence à partir d'au moins une Io partie des informations contenues dans les données (D), mais éventuellement à partir d'autres informations (période de balayage ou temps pour un aller-retour, par exemple) ou une combinaison des deux. A l'inverse, le tri lors de l'acquisition est prévu dans divers modes de réalisation, même si le moyen de mesure (12) des points se déplace, mais on prévoit dans ce cas 15 un suivi des coordonnées et de l'orientation du moyen de mesure qui puisse également être réalisé en temps réel pour délivrer en temps réel les coordonnées des points. Les GPS et centrales à inerties ne permettent pas forcément de réaliser cet objectif avec une précision suffisante (cf. la précision souhaitée selon les applications) dans tous les cas (tunnel, canyon 20 urbain, etc...), du moins pour l'instant. Néanmoins, il est possible que ces technologies évoluent ou que le système de topographie comporte alors d'autres moyens de contrôle de la position (et de l'orientation) du moyen de mesure, par exemple tels qu'un rail contraignant son déplacement ou un dispositif de poursuite au sol (théodolite/station complète robotisée par 25 exemple) ou tout autre moyen de transposition des coordonnées du laser dans l'espace. D'autre part, le moyen de mesure peut être fixe avec des rotations verticales et horizontales motorisées ou non (théodolite ou autre), dans certains modes de réalisation et ce traitement en temps réel est affranchi de la contrainte du positionnement (XYZ et orientation) du moyen 30 de mesure (12). D'autre part, comme mentionné précédemment, divers modes de réalisation concernent un système (1) de reconstruction tridimensionnelle à partir des données (D) Ce système (1) comporte des moyens de traitement (10) qui exécutent au moins un logiciel ou une application comprenant au moins un algorithme (ALG) pour la mise en oeuvre d'au moins un des modes de réalisation du procédé décrit dans la présente. D'une manière, l'invention peut être implémentée à l'aide d'au moins un logiciel installé sur au moins un système informatique (ou plus généralement une application exécutée au sein d'un environnement logiciel) et contrôlé par un utilisateur du système Io pour exécuter tout ou partie des algorithmes décrits dans la présente demande. L'invention concerne donc également au moins un logiciel ou application stockée dans des moyens de mémorisation (tout type de support informatique de stockage de données). L'invention concerne également un support de stockage informatique (comme par exemple un CD, un DVD, un 15 dispositif de stockage de données amovible ou non, etc.), comprenant des données pour l'exécution et/ou l'installation d'au moins un logiciel ou application dans un système informatique, caractérisé en ce que ledit logiciel ou application comporte un ou des algorithme(s) pour la mise en oeuvre d'au moins un des modes de réalisation de procédé décrits dans la présente 20 demande. On notera que l'on désigne ici les données relatives aux triangles sous le terme de « carte », mais que ce terme ne doit pas être interprété de manière limitative car les données générées comportent au moins une pluralité de triangles répertoriés par leurs sommets. On peut prévoir divers types de fichiers et de formats de stockage, et on peut par exemple 25 simplement stocker cette information sous la forme d'une succession de triangles définis chacun par un triplet de points, car le but de l'invention est surtout de générer les triangles (grâce aux arêtes reliant les points) pour déterminer les surfaces entre les points. L'invention permet en effet, à partir d'une pluralité de sections, voire d'un nuage de points, qui n'est pas 30 exploitable en tant que tel pour connaitre et/ou caractériser l'environnement relevé, de générer des triangles dont les sommets sont formés par ces points et indiquant les surfaces qui sous-tendent ces points. En partant de données inexploitables, l'invention fournit donc des données exploitables pour connaitre et/ou caractériser l'environnement relevé, notamment grâce à des extractions de caractéristiques techniques ou divers calculs sur les données obtenues (éventuellement à l'aide des données initiales, notamment dans le cas des caractéristiques physiques). Dans certains modes de réalisation où les données sont sous la forme d'un nuage de points et où il faut déterminer les sections, les points (Pu) sont parfois répertoriés selon l'angle (An) de balayage d'un moyen de mesure (12) relevant lesdits points (Pu), le point de référence (Pr) de chacune des io sections (Se) peut alors souvent être défini par un point répertorié selon un angle (An) de balayage du moyen de mesure (12) déterminé comme étant fiable pour le référencement des autres points (Pu) de la section (Se). Dans certains de ces modes de réalisation, l'angle (An) de balayage dudit point de référence (Pr) de chacune des sections (Sn) est un angle correspondant à un 15 point situé au niveau du sol de l'environnement dans lequel se déplace le moyen de mesure (12), par exemple lors d'un relevé par des moyens de mesure en déplacement sur le sol (dispositif terrestre). En général, notamment dans les données de type LIDAR, cet angle est l'angle nul (= 0) et il est utilisé car il correspond à un point situé sur le sol, qui est moins 20 variable que le reste de l'environnement (en particulier dans le cas où le laser est sur un véhicule terrestre en déplacement dans l'environnement scanné). Néanmoins, il suffit en fait d'avoir un référentiel fiable qui dépend de la méthode de mesure et on peut choisir prévoir d'autres méthodes pour déterminer un point de référence (Pr). En particulier, l'angle 0 est choisi car il 25 correspond en général à un angle pour lequel le moyen de mesure pointe vers le sol et le point de référence (Pr) ainsi choisi sera généralement reproductible d'une section à l'autre (plus que ne le serait un point mesuré à un angle pointant à l'horizon). Néanmoins, cette valeur d'angle choisie pour le point de référence dépend de la façon dont le relevé est effectué et peut 30 dépendre de ce qui est relevé. La valeur des données qui sert à définir le point de référence pourra donc être paramétrée par un utilisateur du système pour s'adapter au cas d'espèce. Par exemple, il arrive parfois que, pour au moins quelques sections, il n'y ait pas de point à l'angle 0 car le sol portait une flaque d'eau que le laser ne peut pas mesurer de point. Il suffit alors de choisir un autre angle, de préférence également au sol, pour mettre en oeuvre le procédé. D'autre part, cet angle 0 ne correspond généralement pas au premier point mesuré dans une section pour les données de type LIDAR, mais il est envisageable que cela change et que le laser démarre par une mesure au sol. Le procédé pourra alors utiliser un autre indice que l'angle pour déterminer un point de référence. De plus, dans le cas où les sections io seraient identifiées par un indice, la détermination de la section ne nécessite pas de rechercher un point de référence reproductible, mais on peut utiliser les algorithmes en démarrant de n'importe quel point et un tel point pourrait simplement être le premier de chaque section. Dans certains modes de réalisation, en particulier dans le cas où 15 l'angle 0 sert à définir le point de référence et lorsque le moyen de mesure effectue balayage à 360° dans lequel on peut retrouver plusieurs angles 0, on prévoit de vérifier que les points d'angle 0 sont cohérents comme points de référence. Ainsi, par exemple, lors de la détermination (51) des sections (Se) consécutives, si un premier point de référence (Pr) est séparé d'un 20 second point de référence (Pr) par une valeur d'indice (IT) ou une distance dans l'espace tridimensionnel, supérieure à un seuil d'espacement (ESP) maximum, c'est que le second point de référence (second point à l'angle 0) ne correspond en fait pas à un point de référence d'une autre section que celle du premier point de référence. Dans ce cas, le procédé prévoit que les 25 deux sections (S1, S2) consécutives sont fusionnées en une seule section (Se) car elles ont été discriminées à tort. Il s'agit en fait ici d'une « levée d'incertitude » sur le point de référence (Pr), c'est-à-dire que si la distance entre deux candidats au point de référence est supérieure à la distance moyenne entre 2 sections, alors le 2ème candidat est rejeté et les points qui 30 l'entourent sont fusionnés avec la section du 1er candidat. On comprend donc que le seuil d'espacement pourra être fixé en fonction de type de données, pour correspondre à une valeur supérieure à la distance moyenne entre deux sections ou pourra être fixé arbitrairement, par exemple par l'utilisateur du système. En pratique, on utilise généralement la distance, mais il est possible s d'utiliser le temps puisque deux « coupes » du terrain sont généralement relevées dans un intervalle de temps limité. On comprend que le procédé fusionne les sections si la différence entre leurs points de référence est supérieure à un seuil maximum qui correspond soit à une distance (distance dans l'espace tridimensionnel entre les deux points de référence), soit à un io délai (différence de temps entre les deux points de référence). Le point de référence (Pr) est un point caractéristique de la section en général, et de préférence situé au milieu de celle-ci et dont on a la certitude qu'il est dans l'environnement (et généralement reproductible d'une section à l'autre). Il est utilisé comme point d'étalonnage de la section. Il est généralement délivré 15 par le système de mesure (Lidar, Sonar, Radar) comme référence des mesures. Dans certains modes de réalisation, le point de référence sert à déterminer les sections et dans certains modes de réalisation (non exclusifs), il sert de point de départ à la triangulation. On comprend qu'on aura de toute manière toujours un point servant de référence dans les sections, au moins 20 pour déterminer un point de départ du traitement, mais que selon l'organisation des données ce point peut n'être qu'arbitraire pour démarrer l'algorithme sur un point donné, ou peut être nécessaires et les diverses méthodes proposées ici permettent de résoudre les problèmes de traitement des nuages de points. 25 On comprend que divers modes de réalisation prévoit une détermination (51) des sections (requérant un point de référence reproductible ou plus simplement un identifiant de section) qui sont ordonnées au sens où on peut identifier qu'elles sont différentes (par exemple des mesures successives). De plus, comme indiqué 30 précédemment, les données peuvent également ne pas comporter des informations suffisantes sur l'ordonnancement des points à l'intérieur de chaque section (agencement bidimensionnel insuffisamment fourni dans les données). Dans de tels cas, la détermination (51) nécessite souvent un tri (50) préalable pour classer les points qui n'ont pas été ordonnés suffisamment précisément lors de l'acquisition (ou de leur création). L'exemple ci-dessous est donc fourni de manière illustrative et non limitative pour montrer comment il est possible de réorganiser les données du nuage de points lorsqu'il provient par exemple d'un relevé par un laser balayant l'environnement à 360° et dont l'angle 0 point vers le sol. Les points sont d'abord triés dans l'ordre croissant du temps GPS de relevé. Pour cela, on Io peut appliquer divers algorithme de tri et on préfère en général l'algorithme « Heap Sort » de complexité N log N où N est le nombre de points. En effet, cet algorithme simple est efficace et rapide à exécuter. Les points ainsi ordonnés sont partiellement partitionnés en des sous-ensembles de points ordonnés désignés ici comme des « sections. Chaque section contient un 15 point de référence de relevé d'angle géométrique à 0 degré (en pratique, ce point est le premier rencontré dans le balayage des points ordonnés). De plus, dans chaque section, la différence du temps de relevé entre deux points ordonnés consécutifs est inférieure à un seuil donné (DT). Ce seuil maximum d'intervalle correspond ici à un intervalle de temps, mais comme 20 mentionné précédemment, on peut aussi utiliser d'autres indices, dont l'angle (An) par exemple. Ce seuil (DT) pourra être paramétré par un utilisateur, comme la plupart des valeurs utilisées dans les algorithmes détaillés dans la présente demande. Comme le point de référence est dans le présent exemple à l'angle 0 25 et environ au milieu de sa section, chaque section est ainsi déterminée à partir de son point de référence suivant deux balayages, respectivement, dans l'ordre croissant puis décroissant de chronologie temporelle des points. Un balayage complet du laser définissant une section ou une trame peut contenir deux passages de relevé de points à angle 0 degré. Ainsi, on réalise 30 la levée d'incertitude sur le point de référence en balayant les cartes dans l'ordre de construction, et si deux sections consécutives possèdent des points de référence de distance plus grande qu'un seuil donné (ESP), elles sont fusionnées en une seule section ayant comme point de référence celui associé à la première section. Souvent, le partitionnement en sections ainsi obtenu ne couvre pas la totalité des points. Les points, dits orphelins, n'appartenant à aucune section sont situés, dans la liste ordonnée des points, soit avant la première section, soit entre deux sections consécutives, soit après la dernière section. Pour attribuer ces points à des sections, il est possible de réaliser le traitement suivant. Les points orphelins situés avant la première section, Io respectivement après la dernière section, sont associés à la première, respectivement dernière section. Les points situés entre deux sections consécutives sont associés à l'une des deux sections suivant leur appartenance à la surface moyenne (ou « plan moyen ») (PM) d'une section. Ce dernier est un plan qui passe au mieux par tous les points de la section. 15 La section S possède ainsi le plan moyen ax + f3y + yz = 1 avec a, f et y solutions du système linéaire : Ixiyi Exizi (Ixl Exiyi 4/1 XyZ (a\ = (Ixi) -Yi Ixizi Iyizi Izi Y / \Izi où (xi, yi, zi) balayent tous les points constituant la section S. Soit P est un point orphelin situé entre deux cartes consécutives Si et 52 de plan moyen respectivement Hi et H2. Si d(P,H1) Dans certains modes de réalisation, la détermination (52), pour chacune des sections (Sn) consécutives, d'une ligne polygonale (LPn) joignant tous les points (Pu) consécutifs de la section (Sn) dans l'espace tridimensionnel est réalisée par les moyens de traitement de données (10) en joignant uniquement les points (Pu) consécutifs séparés par une distance, dans l'espace tridimensionnel (spatial ou non), inférieure à un seuil d'écartement maximum (ECA) déterminé. La figure 4 montre une représentation schématique d'une telle détermination des lignes polygonales. Par exemple, dans ces lignes, les segments de longueur plus grande qu'un io seuil de distance donné (1 mètre par exemple) sont ignorés, par exemple dans le cas où les coordonnées des points concernent des dimensions spatiales. Ce seuil est paramétrable et permet de valider l'existence d'une connexion entre deux points en fonction de la précision de la répartition des points (par exemple la précision des moyens de mesure). On notera d'autre 15 part que l'on réfère ici à des lignes polygonales entre les points, mais qu'il est possible d'utiliser des courbes. Cependant, on préfère généralement une ligne puisqu'elle est plus simple à déterminer et parce que les segments de ces lignes formeront des arêtes des triangles lors de la triangulation. Néanmoins, il est possible d'utiliser une courbe (en particulier la courbe 20 réelle provenant des données lorsque celles-ci se présentent sous la forme de courbes), notamment pour le calcul de la distance (d) utilisée dans la triangulation. Dans certains modes de réalisation, ladite triangulation (53) des bandes (B) entre chacune des sections (Sn) consécutives est réalisée par 25 plusieurs avancées itératives en parallèle par les moyens de traitement (10) de données. En effet, il est possible de trianguler plusieurs bandes en même temps, en parallèle. Une représentation schématique de la triangulation est illustrée à titre d'exemple non limitatif sur la figure 1. De plus, dans certains modes de réalisation, ladite triangulation (53) 30 des bandes (B) est réalisée selon au moins une chronologie temporelle (Ch) définissant un premier segment (ST) de front de triangle (T) formé entre le point de référence (Pr) dans la ligne polygonale (LP1) de la première des deux sections (Se) consécutives et le point (Pu) le plus proche de cette ligne polygonale (LP1) de la première des deux sections (Sn), en terme de distance (d) dans l'espace tridimensionnel, parmi les points (Pu) au voisinage du point de référence (Pr) de la ligne polygonale (LP2) de la seconde des deux sections (Sn) consécutives. Ces modes de réalisation pourront par exemple être mis en oeuvre lorsque le point de référence est un point situé au début de chaque section (le premier point de chaque section de préférence). Dans d'autres modes de réalisation, notamment dans le cas où le point de Io référence est choisi ailleurs et par exemple au milieu de la section (comme dans les exemples exposés ci-dessus pour des données de type LIDAR où le point d'angle 0 est à peu près milieu des points successifs de la section ou dans tout cas où l'on choisi un point de référence déterminé), ladite triangulation (53) des bandes (B) est réalisée selon une chronologie 15 temporelle (Ch) croissante et une chronologie temporelle (Ch) décroissante : - la chronologie croissante étant définie par des itérations dans l'ordre croissant des indices temporels (IT), depuis un point de référence (Pr) déterminé (un point initial à partir duquel démarre la chronologie) de la première section (S1) jusqu'au segment (ST) joignant les deux derniers 20 points (Pu) des deux sections (Se) ; - la chronologie décroissante étant définie par des itérations dans l'ordre décroissant des indices temporels (IT) depuis le point de référence (Pr) déterminé de la première section (S1) jusqu'au segment (ST) joignant les deux premiers points (Pu) des deux sections (Se). 25 On notera que l'on peut, dans certains modes de réalisation réaliser le traitement en parallèles des deux chronologies croissante et décroissante d'une même bande, comme exposé ci-dessus pour plusieurs bandes. On comprend de ce qui précède que le point de référence (Pr) sert de point de départ de la triangulation. Néanmoins, une fois de plus, ce point 30 peut simplement être pris arbitrairement si l'organisation des données (D) le permet, comme déjà mentionné à plusieurs reprises. De plus, la triangulation peut prévoir un seuil maximum de longueur pour les arêtes des triangles. Un tel seuil pourra également être paramétrable par un utilisateur du système ou être fixé d'après des valeurs déterminées comme étant optimales pour la majorité des cas. s On notera que dans le cas de choix de valeur de seuil ou de paramètres offerts à l'utilisateur pour paramétrer le système, il est possible d'enregistrer au préalable une pluralité de valeurs déterminées pour chaque paramètre comme étant optimisées en fonction du type de données et/ou de mesures. Ainsi, l'utilisateur est guidé dans ces choix ou n'a même qu'à io indiquer le type de donnée ou de mesure pour que le système utilise les paramètres optimaux. De même que précédemment, l'exemple d'algorithme ci-dessous est fourni de manière illustrative et non limitative pour montrer comment il est possible de réaliser la triangulation des points lorsqu'ils proviennent par 15 exemple d'un relevé par un laser balayant l'environnement à 360° et dont l'angle 0 point vers le sol et sert de référence. On désigne par bande la surface comprise entre deux courbes (lignes polygonales) de relevé associées aux deux sections consécutives ordonnées. Pour générer la triangulation globale de la surface représentant 20 le nuage de points, on construit de manière itérative la triangulation des bandes. Cette reconstruction est basée sur une approche d'avancé de front de triangles à partir d'un segment joignant une section à sa section consécutive. Deux fronts sont générés, le premier avançant dans les points de chronologie temporelle croissante et le deuxième dans les points de 25 chronologie temporelle décroissante (lorsque l'on a le point de référence définissant ces deux chronologies). Soient Si et S2 deux sections consécutives ordonnées, la construction de la bande de triangles associée au couple (S1,S2) est décrite par l'algorithme suivant (les points de Si sont désignés par P et ceux de S2 par Q,) : 30 - Le premier segment du front est défini par [Pref(Si),Q(Pref, S2)] où Pref(Si) est le point de référence dans la ligne polygonale LPi de la section Si et Q(Prei,S2) est le point de la ligne polygonale LP2 de la section S2 le plus proche de Prei(Si). En pratique, le point Q(Pref,S2) est déterminé par une recherche dans un voisinage de Qref(S2), le point de référence de S2. (le voisinage étant entendu au sens s mathématique, comme comprenant également le point de référence lui-même) - Cas de la chronologie temporelle croissante : o Tant que le segment actuel du front est différent du segment joignant les deux derniers points des sections Si et S2 10 - Soit [PA] le segment actuel du front alors - Si d(P1-0,S2) Cette identification de la géométrie, par la déviation angulaire ici mais possiblement par la courbure ou un autre calcul, permet de déterminer la géométrie au sein de l'environnement. On comprend des exemples ci-dessus que la présente invention permet de nombreuses variantes pour caractériser l'entité. La déviation angulaire permet avantageusement de repérer l'orientation des surfaces, en particulier par rapport au référentiel qu'est le sol. On comprend qu'une fois de plus, le point de référence est ici réutilisé de manière avantageuse mais que l'on pourrait utiliser un autre référentiel pour indiquer une orientation donnée par rapport à laquelle peuvent être io comparées les normales des triangles (verticale connue par exemple, notamment dans le cas d'un avion ou autre) et que dans le cas de données dont la reconstruction tridimensionnelle ne concerne pas des dimensions spatiales, un tel point peut être arbitraire. De même que précédemment, l'exemple d'algorithme ci-dessous est 15 fourni de manière illustrative et non limitative pour montrer comment il est possible de réaliser l'identification de caractéristiques déterminées. Dans un premier temps, la normale unitaire à chaque sommet de la triangulation est estimée en considérant une moyenne des normales aux éléments partageant le sommet. Soit P un sommet de la triangulation. 20 Désignons par K, les triangles incidents à P et par 0, les angles au sommet P de K, . Si n(K) est la normale unitaire à K, (orientée dans le sens de l'orientation des sommets de K, ), alors la normale en P est définie comme : Ei 6n(K) n(P) = IlEi oin(Ki)II où 11.11 représente la norme vectorielle euclidienne usuelle. Pour chaque section, la normale unitaire au sol est définie comme la 25 moyenne des normales unitaires aux points de la courbe associée dans un voisinage du point de référence de la section. En pratique, pour une section S, à partir de son point de référence Pref(S), on considère PEP (ici PEP = 10) points dans l'ordre chronologique temporelle croissant et PEP points dans l'ordre chronologique temporelle décroissante et la normale unitaire au sol associée à la section est définie comme la moyenne unitaire des normales unitaires en ces points. La normale au sol étant définie pour chaque section, on associe à chaque point de la section la déviation angulaire de sa normale par rapport à la normale au sol. On obtient ainsi un champ de déviations s angulaires discret associé aux sommets de la triangulation. En interpolant linéairement le champ dans chaque triangle à partir des valeurs du champ à ces sommets, un champ continu de déviations angulaires est défini sur toute la surface triangulée. A chaque sommet de la triangulation est associée une intensité io lumineuse dépendant de l'indice de réflectance du matériau sous-jacent. De même, ce champ discret d'intensités lumineuses défini aux sommets de la triangulation est rendu continu par interpolation linéaire dans chaque triangle à partir de ces sommets. Dans certains modes de réalisation, les moyens de traitement de 15 données (10) mettre en oeuvre une simplification (55) de la carte (CT) obtenue par la triangulation (53) pour obtenir une carte simplifiée (CS) dont le nombre de triangles (T) est réduit. En effet, les nuages de points à traiter pouvant être très denses ou les données à trianguler pouvant comporter de nombreux points, la triangulation de surface résultante comprend 20 généralement de nombreux de triangles. On applique alors une méthodologie de simplification de la triangulation permettant de réduire le nombre d'éléments, de préférence en préservant au moins une caractéristique technique identifiée (associée aux sommets de la triangulation). Dans certains de ces modes de réalisation, la simplification 25 (55) est réalisée avec au moins une contrainte de préservation d'au moins une des valeurs calculées lors de l'identification (54) des caractéristiques techniques (CG, CP) dans une gamme de valeur déterminée. Ainsi, on peut simplifier la carte obtenue sans perdre les informations pertinentes que l'on souhaite préserver. Le système pourra donc être configurable par un 30 utilisateur qui pourra choisir quels sont les informations qui ne doivent pas être dégradées par la simplification. Par exemple, on peut préserver la normale unitaire des triangles (interpolée) dans une gamme de valeur pour éviter que la simplification ne modifie trop l'orientation des surfaces. De même, on peut préserver l'intensité de retour de l'onde (interpolée) en empêchant qu'elle ne soit modifiée au-delà d'un seuil. Divers algorithmes sont envisageables et ceux présentés ci-dessus sont plus illustratifs que limitatifs, bien qu'ils soient particulièrement avantageux en termes de préservation d'information et de rapidité de traitement. La figure 6 montre une représentation schématique d'une carte simplifiée (CS) obtenue par une telle simplification (55) à partir de l'illustration schématique de la carte initiale (CT) de la figure 5. Dans certains modes de réalisation, la gamme de valeur déterminée, pour la caractéristique technique (CG) de la normale unitaire, est définie par un facteur de proximité (FP) indiquant que l'écart entre la carte (CT) obtenue et la carte simplifiée (CS) doit être inférieur à un seuil de proximité (SP) et un facteur de régularité (FR) indiquant que la normale aux triangles de la carte simplifiée (CS) doit dévier, par rapport aux normales aux sommets du triangle, d'une valeur inférieure à un seuil de régularité (SR). De même que précédemment, l'exemple d'algorithme ci-dessous est fourni de manière illustrative et non limitative pour montrer comment il est possible de simplifier la triangulation en préservant au moins une des valeurs (la normale unitaire dans l'exemple ci-dessous) calculées lors de l'identification (54) des caractéristiques techniques (CG, CP) dans une gamme de valeurs déterminée. La triangulation dense initiale (CT) est désignée par la triangulation de référence définissant de manière discrète la forme géométrique de la surface. La triangulation simplifiée (CS) doit vérifier deux propriétés fondamentales à savoir : chaque élément doit être proche de la surface (décrite par la triangulation de référence) et chaque élément doit être proche des plans tangents de ses trois sommets, assurant le respect de la géométrie. La première propriété dite de proximité indique que l'écart entre la triangulation simplifiée et la surface doit être borné. Cet écart représente la plus grande distance entre un élément de la triangulation simplifiée et la surface. Le facteur de proximité (FP) indique donc que l'écart entre la carte (CT) obtenue et la carte simplifiée (CS) doit être inférieur à un seuil de proximité (SP) (borné signifiant que les écarts, dans un sens ou dans l'autre, sont inférieurs à un seuil). La seconde propriété dite de régularité traduit localement la continuité G1 de la surface. Un élément de la triangulation simplifiée est proche des plans tangents de ses sommets si l'écart angulaire entre l'élément et les plans tangents à ses sommets est borné. Ainsi, le facteur de régularité (FR) indique que la normale aux triangles de la carte simplifiée (CS) doit dévier, par rapport aux normales aux sommets du triangle, d'une valeur inférieure à un seuil de régularité (SR). Pour assurer la propriété de proximité, on introduit une zone de proximité globale autour de la surface située à une distance de Hausdorff donnée, fixant les bornes des écarts, de part et d'autre de la triangulation de référence de la surface. Cette distance peut être représentée globalement ou en pourcentage de la diagonale de la boîte minimale englobant la triangulation de référence. De même, pour assurer la propriété de régularité, on associe à chaque sommet de la triangulation de référence un cône de régularité local centré en ce sommet, d'axe principal la normale au sommet à la surface et d'angle d'ouverture O donné. Ainsi, tout triangle résultant de la simplification doit d'une part appartenir à la bande de proximité et d'autre part avoir une normale appartenant aux cônes de régularité associés à ses sommets. Désignons par Tref la triangulation de référence (CT). Soit K un triangle résultant de la simplification, K doit donc vérifier : dH(K, Tref-) et V i, (ni(K),n(K)) cos 0 où dH(.,.) désigne la distance de Hausdorff d'un triangle à une triangulation, est le produit scalaire de deux vecteurs, n(K) est la normale unitaire au sommet i de K et n(K) la normale unitaire à K. Dans certains modes de réalisation, pour préserver les caractéristiques physiques (CP) issues de l'identification (542), la gamme de valeur déterminée, pour la caractéristique technique physique (CP) (comme par exemple de l'indice de réflectance), est définie par un seuil de variation maximum (SLR) entre les valeurs des points formant les sommets des triangles de la carte (CT) obtenue et les valeurs de ceux de la carte simplifiée (CS). Ainsi, afin de préserver la propriété physique associée aux sommets de la triangulation, seules sont traitées les arêtes ayant une faible variation de propriété (CP) entre leurs extrémités. Dans certains modes de réalisation, la simplification (55) est réalisée de manière itérative au moins à l'aide d'une suppression (551) d'arête(s) Io entre les sommets des triangles (T) et d'une optimisation (552) des triangles. De plus, il est possible d'optimiser les triangles avec un bougé (553) de points (illustré sur la figure 10 montrant que cette procédure fait tendre les triangles quelconques vers des triangles équilatéraux). En pratique, la suppression est de préférence réalisée faite par une fusion de sommets des 15 triangles (illustrée sur la figure 7 montrant que la fusion à partir de 5 triangles aboutit à seulement 3 triangles) et l'optimisation par une bascule d'arête (illustrée sur la figure 8 montrant que, par la bascule, l'arête commune de 2 triangles, située entre 1 sommet de chaque triangle, devient l'arête connectant les deux sommets des triangles qui ne partageaient pas d'arête). 20 De même que précédemment, l'exemple d'algorithme ci-dessous est fourni de manière illustrative et non limitative pour montrer comment il est possible de réaliser de manière itérative la simplification par une combinaison des suppressions, optimisations et bougés de points. On notera que diverses combinaisons itératives sont possibles, même si la procédure 25 ci-dessous est avantageuse car la succession des opérations optimise la réorganisation des triangles. La méthode consiste principalement à supprimer et optimiser, d'une manière itérative, les arêtes de la triangulation de référence (CT) autant que possible. Pour cela deux opérations sont utilisées : la fusion des extrémités 30 d'arêtes et la bascule d'arêtes. La première opération (suppression), bien que simple s'avère assez efficace dans la mesure où les deux propriétés de proximité et de régularité peuvent être vérifiées explicitement. La seconde opération (d'optimisation d'arêtes) est une opération classique de bascule d'arête (remplaçant les deux triangles partageant l'arête par deux autres) qui permet d'améliorer la qualité en forme de la triangulation et n'est effectuée que si les triangles partageant l'arête sont quasi-coplanaires. Dans ce cas, la géométrie de la surface est automatiquement préservée. Ces opérations de suppression et de bascule d'arêtes appliquées globalement peuvent être suivies d'une procédure de bougés de points afin d'une part augmenter le nombre d'arêtes susceptibles d'être supprimées et Io d'autre part d'améliorer la qualité en forme de la triangulation (la meilleure forme étant celle d'un triangle équilatéral). Le bougé d'un sommet de la triangulation consiste à déplacer ce sommet, pas à pas, vers un point « optimal » conduisant à une configuration de triangles optimaux (en qualité). Pour cela, en chaque sommet de la triangulation, la surface (ou la géométrie 15 sous-jacente) est localement approchée par une surface quadrique passant au mieux par les sommets adjacents et le point optimal est projeté sur cette surface. De même, le bougé est localement effectué si la géométrie de la surface ainsi que la qualité en forme de la triangulation sont préservées. Ces contraintes peuvent être explicitement vérifiées comme dans le cas de la 20 fusion des extrémités d'une arête. La méthode de simplification permet ainsi de construire une triangulation simplifie, associée à un triplet de contrôle (ô, 0, ,e) donné (6 exprimé en pourcentage de la boîte englobant la surface et 0 en degré), permettant de quantifier d'une part le niveau d'approximation géométrique 25 désiré ainsi que la dégradation de la qualité en forme de la triangulation. En pratique, on considère une relaxation des deux premiers paramètres et on applique d'une manière itérative les opérations décrites précédemment. L'algorithme de simplification de la triangulation est alors le suivant : 30 On initialise la triangulation courante T à Tref, A (respectivement O) à 60,6 (respectivement 000), puis tant que et o Optimiser toutes les arêtes de T o Supprimer et optimiser toutes les arêtes de T si la géométrie (A,O) et la dégradation de qualité f3 sont préservées o Bouger les sommets de T si la géométrie (A,O) et la dégradation de qualité ,e sont préservées o Incrémenter A et O. Le fait de démarrer par une optimisation (bascule) est avantageux car io cela permet de générer des fusions potentielles supplémentaires pour l'opération suivante. On comprend que cet algorithme utilise une combinaison des opérations décrites en utilisant au moins une fois chacune des opérations. Le fait de procéder à une relaxation permet une simplification progressive qui fournit une optimisation plus efficace et une bonne 15 préservation des facteurs souhaités. Comme détaillé ci-dessus, dans certains modes de réalisation, ladite normale unitaire de référence peut correspondre à la normale unitaire moyenne au niveau du sol et l'identification (541) de la caractéristique technique (CG) de la déviation angulaire par rapport à une normale unitaire 20 de référence permet de déterminer l'orientation des surfaces de l'environnement scanné dans l'espace tridimensionnel par rapport au plan moyen du sol. On comprend qu'en prenant un point de référence (Pr) au sol directement dans les données (D) d'un relevé de points, on permet d'estimer la caractéristique géométrique d'orientation des triangles par rapport au sol. 25 Néanmoins, on notera que la normale unitaire de référence peut concerner une autre référence que le sol, bien que le sol soit le référentiel préféré dans la plupart des modes de réalisation car l'angle 0, utilisé pour le point de référence comme détaillé ci-dessus pour divers modes de réalisation préférés, correspond en général (selon le type de système de topographie) à 30 une mesure au sol qui est en général « reproductible » d'une section à l'autre. En revanche, on comprend également que dans le cas d'autres types de données que celles provenant d'un relevé, les points de référence utilisés pour les divers algorithmes décrits dans la présente demande peuvent être différents les uns des autres ou identiques et peuvent être choisi en fonction du type de données ou carrément arbitrairement. D'autre part, on notera que la normale unitaire de référence pourrait être fournie lors de l'acquisition au lieu d'être calculée sur le voisinage du point de référence (Pr) au sein des sections (Se), car il suffit en fait d'avoir une mesure d'une verticale (ou toute autre orientation de référence) et divers moyens de mesure peuvent être utilisés pour la déterminer. L'invention prévoit donc divers modes de réalisation où la géométrie est déterminée à partir de ce type de référentiel quelle qu'en soit la provenance. La présente demande décrit diverses caractéristiques techniques et avantages en référence aux figures et/ou à divers modes de réalisation. L'homme de métier comprendra que les caractéristiques techniques d'un mode de réalisation donné peuvent en fait être combinées avec des caractéristiques d'un autre mode de réalisation à moins que l'inverse ne soit explicitement mentionné ou qu'il ne soit évident que ces caractéristiques sont incompatibles ou que la combinaison ne fournisse pas une solution à au moins un des problèmes techniques mentionnés dans la présente demande. De plus, les caractéristiques techniques décrites dans un mode de réalisation donné peuvent être isolées des autres caractéristiques de ce mode à moins que l'inverse ne soit explicitement mentionné. Il doit être évident pour les personnes versées dans l'art que la présente invention permet des modes de réalisation sous de nombreuses autres formes spécifiques sans l'éloigner du domaine d'application de l'invention comme revendiqué. Par conséquent, les présents modes de réalisation doivent être considérés à titre d'illustration, mais peuvent être modifiés dans le domaine défini par la portée des revendications jointes, et l'invention ne doit pas être limitée aux détails donnés ci-dessus. REVENDICATIONS1. Procédé de reconstruction tridimensionnelle d'au moins une entité, mis en oeuvre dans un système comprenant des moyens de traitement de données (10) accédant à des moyens de mémorisation (11) contenant des données (D) représentatives de l'entité sous la forme d'une pluralité d'ensembles, appelés sections (Se), de points (Pu) ordonnés dans deux dimensions représentatives de l'entité, la pluralité d'ensembles étant ordonnée selon une troisième dimension représentative de l'entité, chacun Io des points (Pu) étant répertorié selon une pluralité de paramètres (IT, A, n, x, y, z, t, C, E, R, G, B) dont au moins une partie définit le point (Pu) dans une des sections (Su), le procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte : - une détermination (52), pour chacune des sections (Se), d'une ligne polygonale (LPn) joignant tous les points (Pu) consécutifs de la section ; 15 - une triangulation (53) des bandes (B) entre les lignes polygonales (LPu) de chacune des sections (S,-,), par au moins une avancée itérative de front de triangles (FTn) successifs selon au moins une chronologie temporelle (Ch), chacun des fronts de triangles (FTn) successifs étant définis, à partir d'un segment (ST) reliant une point (Pi) d'une ligne polygonale (LP1) d'une 20 section (S1) à un point (P2) de la ligne polygonale (LP2) de la section (S2) suivante, en formant un triangle (T) avec le point (Pu) de l'une de ces deux lignes polygonales (LP1, LP2) qui est la moins éloignée, en terme de distance (d) dans l'espace tridimensionnel de l'entité, de la ligne polygonale (LP2, 1131) à laquelle il n'appartient pas, cette triangulation (53) permettant d'obtenir une 25 carte (CT) comprenant une pluralité de triangles (T) dont les sommets sont formés par lesdits points (Pu). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lorsque les données sont représentatives de courbes successives, la détermination (52) des lignes polygonales (LPu) est précédée d'une discrétisation des courbes 30 pour y définir les points (Pu) répartis sur les courbes, puis d'une définitiondes lignes polygonales en joignant, pour chacune des courbes, les points successifs ainsi définis. 3. Procédé selon une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que lorsque lesdites données (D) sont représentatives de sections dont l'ordonnancement selon la troisième dimension n'est pas fourni dans les données qui se présentent alors sous la forme d'au moins un nuage de points (pn), le procédé comporte une détermination (51), à partir du nuage de points (pn), des sections (sa) consécutives ordonnées dans la troisième dimension, comprenant chacune une pluralité de points (pn) consécutifs ordonnés dans les deux premières dimensions. 4. Procédé selon une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que ladite triangulation (53) des bandes (B) entre chacune des sections (Sa) consécutives est réalisée par plusieurs avancées itératives en parallèle par les moyens de traitement (10) de données. 5. Procédé selon une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que ladite triangulation (53) des bandes (B) est réalisée selon au moins une chronologie temporelle (Ch) définissant un premier segment (ST) de front de triangle (T) formé entre un point de référence ou initial (Pr) déterminé dans la ligne polygonale (LP1) de la première des deux sections (Sa) consécutives et le point (Pp) le plus proche de cette ligne polygonale (LP1) de la première des deux sections (Sa), en terme de distance (d) dans l'espace tridimensionnel de l'entité, parmi les points (Pn) dans la ligne polygonale (LP2) de la seconde des deux sections (Sa) consécutives. 6. Procédé selon une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que ladite triangulation (53) des bandes (B) est réalisée selon une chronologie temporelle (Ch) croissante et une chronologie temporelle (Ch) décroissante à partir d'un point initial (Pr) défini au sein de la section : - la chronologie croissante étant définie par des itérations dans l'ordre croissant des indices temporels (IT), depuis un point de référence (Pr)déterminé de la première section (S1) jusqu'au segment (ST) joignant les deux derniers points (Pu) des deux sections (Sa) ; - la chronologie décroissante étant définie par des itérations dans l'ordre décroissant des indices temporels (IT) depuis le point de référence (Pr) déterminé de la première section (Si) jusqu'au segment (ST) joignant les deux premiers points (Pn) des deux sections (Sn). 7. Procédé selon une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que la détermination (52), pour chacune des sections (Sn) consécutives, d'une ligne polygonale (LPn) joignant tous les points (Pu) consécutifs de la section (Sn) dans l'espace tridimensionnel est réalisée par les moyens de traitement de données (10) en joignant uniquement les points (Pn) consécutifs séparés par une distance, dans l'espace tridimensionnel, inférieure à un seuil d'écartement maximum (ECA) déterminé. 8. Procédé selon une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que les moyens de traitement de données (10) mettent en oeuvre une identification (54) d'au moins une caractéristique technique (CG, CP) des points (Pu) formant les sommets des triangles issus de la triangulation (53), à partir desdites données (D). 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que les moyens de traitement de données (10) mettent en oeuvre une identification (540) d'au moins une caractéristique technique (CG, CP) des triangles issus de la triangulation (53), par une interpolation des valeurs des caractéristiques techniques (CG, CP) déterminées pour les points (Pn) formant les sommets de ces triangles. 10. Procédé selon une des revendications 8 et 9, caractérisé en ce que les données (D) comportent au moins un paramètre représentatif d'une valeur géométrique et/ou physique permettant identification (541, 542) d'une caractéristique technique géométrique (CG) et/ou physique (CP). 11. Procédé selon une des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que les moyens de traitement de données (10) mettent en oeuvre unesimplification (55) de la carte (CT) obtenue par la triangulation (53) pour obtenir une carte simplifiée (CS) dont le nombre de triangles (T) est réduit. 12. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que ladite simplification (55) réduit le nombre de triangle, mais avec au moins une contrainte de préservation d'au moins une des valeurs calculées lors de l'identification (54) des caractéristiques techniques (CG, CP) dans une gamme de valeurs déterminée. 13. Procédé selon les revendications 10 à 12, caractérisé en ce que la gamme de valeur déterminée, pour la caractéristique technique (CG) de la io normale unitaire, est définie par un facteur de proximité (FP) indiquant que l'écart entre la carte (CT) obtenue et la carte simplifiée (CS) doit être inférieur à un seuil de proximité (SP) et un facteur de régularité (FR) indiquant que la normale aux triangles de la carte simplifiée (CS) doit dévier, par rapport aux normales aux sommets du triangle, d'une valeur inférieure à 15 un seuil de régularité (SR). 14. Procédé selon une des revendications 8 et 11 à 13, caractérisé en ce que la gamme de valeur déterminée, pour la caractéristique technique physique (CP), est définie par un seuil de variation maximum (SLR) entre les valeurs des points formant les sommets des triangles de la carte (CT) 20 obtenue et les valeurs de ceux de la carte simplifiée (CS). 15. Procédé selon une des revendications 11 à 14, caractérisé en ce que la simplification (55) est réalisée de manière itérative au moins à l'aide d'une suppression (551) d'arête(s) entre les sommets des triangles (T) et d'une optimisation (552) des triangles. 25 16. Procédé selon une des revendications 1 à 15, caractérisé en ce que les moyens de traitement de données (10) sont configurables par un utilisateur du système, pour régler au moins un paramètre parmi une pluralité de paramètres comprenant un pas de discrétisation et/ou un seuil d'indice maximum (DT) et/ou un seuil d'espacement (ESP) et/ou une ou des 30 chronologie(s) temporelle(s) (Ch) et/ou un nombre d'avancées itérativesparallèles et/ou un seuil d'écartement maximum (ECA) et/ou au moins un voisinage déterminé défini par un nombre de voisin à considérer et/ou un seuil de proximité (SP) et/ou un seuil de régularité (SR) et/ou un seuil de variation maximum (SLR). 17.Système (1) de reconstruction tridimensionnelle d'au moins une entité, à partir données (D) représentatives d'une pluralité de successions de points (Pu), appelées sections (Se), définissant des courbes, chacun des points (Pu) étant répertorié selon une pluralité de paramètres (IT, A, n, x, y, z, t, C, E, R, G, B) dont au moins une partie définit le point (Pu) dans une courbe, le système (1) comprenant des moyens de traitement de données (10) accédant à des moyens de mémorisation (11) contenant lesdites données (D), caractérisé en ce que les moyens de traitement (10) exécutent au moins un logiciel ou application comprenant un ou des algorithme(s) (ALG) pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 16. 18. Support de stockage informatique, comprenant des données pour l'exécution et/ou l'installation d'au moins un logiciel ou application dans un système informatique, caractérisé en ce que ledit logiciel ou application comporte un ou des algorithme(s) (ALG) pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 16.