Dans un précédent article publié il y a quelques semaines, nous annoncions une collaboration entre Soilcloud, spécialiste français de la géotechnique, Apeiron et Oslandia dans le domaine de la modélisation 3D du sous-sol.
Comment s’inscrivent le logiciel Open Source et l’expertise géospatiale d’Oslandia dans ce cadre ? C’est le moment de mettre en lumière la bibliothèque SFCGAL, pour laquelle Oslandia joue un rôle central !
Modélisation géométrique 2D et 3D avec SFCGAL
Si vous suivez assidûment ce blog, vous ne manquerez pas de vous rappelez d’un précédent article annonçant la sortie de SFCGAL 2.1.0 (la bibliothèque en est désormais à sa version 2.3.0 !).
Logo du projet SFCGAL
SFCGAL est une bibliothèque Open Source basée sur CGAL qui propose une modélisation des géométries décrites dans la norme OGC Simple Features, et qui ouvre ainsi la voie à la manipulation et l’analyse de données géoréférencées en 2D et 3D. Elle est connue des utilisateurs de PostGIS 3D (les fonctions portant le préfixe CG_), mais possède également un binding Python qui a été au coeur de ce projet : PySFCGAL !
SFCGAL est ainsi particulièrement adapté dans la problématique de modélisation 3D du sous-sol ! Il est de fait possible de modéliser des éléments de lithologie sous forme de volumes 3D, à partir des données ponctuelles et linéaires que sont les sondages, avec une forte confiance mathématique et physique. C’est un parti-pris fort du projet : contrairement aux solutions géostatistiques qui dominent le marché, l’approche de SFCGAL assure une modélisation de ce qui est certain géométriquement, à partir des observations de terrain. En guise de corollaire, une part minimale laissée aux extrapolations, et la possibilité de « blancs » entre les sondages si aucune correspondance géométrique n’est possible dans un voisinage donné.
Dessine-moi un sondage
Comment passer des sondages, à des volumes 3D ? Et déjà, comment définit-on un sondage ?
Au départ, deux informations sont nécessaires à minima :
– une liste de sondages, représentés par leur localisation (X, Y, Z) et leur longueur de forage ;
– une liste de lithologies, dans laquelle figure, pour chaque sondage, le type de lithologie rencontré et l’intervalle de profondeur concerné.
Entrent ici des premières géométries : PointZ pour les sondages eux-mêmes, LineStringZ pour les « trous », en tant que tels.
L’objectif final est la production de géométries au format 3D, comme les PolyhedralSurface (et leur version triangulée, les TinZ) et autres Solid.
Modélisation et voisinage
En se focalisant sur les sondages un à un, pas grand chose n’émerge d’autre qu’une description des données… Mais l’approche géométrique des sondages monte en puissance si on analyse les sondages par rapport à leurs voisins immédiats… À ce stade, la 2D n’est pas en reste, puisqu’une triangulation des têtes de sondage en surface permet de définir les triplets de noeuds qui seront exploités dans la suite du modèle !
Triangulation en surface, à partir de têtes de sondage géoréférencées
De là, chaque section lithologique en sous-sol, sur un sondage donnée, peut être mise en regard avec une section lithologique de même type sur un sondage voisin. Et si le troisième sondage contient également le même type lithologique, on distingue la possibilité d’un volume 3D. Bien évidemment, ce cas très favorable peut laisser la place à des situations plus complexes, pour lesquelles il n’y a pas de corrélation possible (le type lithologique n’existe pas sur l’un des sondages voisins, ou alors il existe mais à une profondeur telle qu’on refuse de valider la correspondance)…
L’approche géométrique laisse ainsi une grande part à la notion d’interpolation géométrique, lorsque l’on met en relation des sondages : impossible de connaître exactement ce qu’il se passe entre deux sondages, à moins d’en réaliser un troisième entre les deux premiers, on choisit donc la solution la plus directe, la ligne droite entre les passes lithologiques de même nature. Dans cette optique, la stratégie d’extrapolation est réduite au maximum, elle se cantonne à déterminer ce qui se passe entre les sondages non-reliés : où s’arrête un volume lithologique observé sur un sondage, mais pas sur ses voisins ?
Tracé de corrélations entre sondages, en fonction des types de lithologie : la plupart des correspondances sont tracées dans cet exemple, mais il existe aussi des cas de correspondances non-tracées
Cette grande variété de cas est gérable grâce à la flexibilité de SFCGAL, qui permet de construire des polyèdres à l’envi, quels que soient les géométries des lithologies observées.
Aucune corrélation entre sondages voisins, les volumes issus du modèle sont des ilôts isolés
Corrélation étendue à plusieurs zones de voisinage pour un type lithologique donné : vers la production de volumes 3D à l’échelle du jeu de données
La bibliothèque apporte aussi des opérations ensemblistes, permettant notamment de fusionner des volumes de même nature en intersection, ou encore de filtrer les volumes à retourner en sortie de traitement en fonction d’un masque géographique.
Comme un air de déjà-vu…
Jusque là, nous parlons de « modélisation 3D du sous-sol », et d’ « approche géométrique », mais peut-être que ces notions vous rappellent quelque chose ? C’est normal ! Le projet décrit ici reprend les grandes lignes du plugin QGIS Albion. Nous développerons dans un prochain article le récit de vie de ce projet Open Source qui connait une seconde vie depuis le début de la collaboration avec Soilcloud et Apeiron…
Conclusion
La collaboration entre Soilcloud, Apeiron et Oslandia est riche de l’utilisation de la bibliothèque SFCGAL pour la modélisation 3D du sous-sol. Le projet ouvre la voie à des outils d’analyse 3D pour la géotechnique, et permet de démontrer l’intérêt de SFCGAL pour un nouveau cas d’usage.
Envie d’en savoir plus sur la modélisation 3D ? Intérêt pour SFCGAL et la modélisation géométrique ? N’hésitez pas à nous contacter via infos@oslandia.com pour creuser le sujet !
