Big Data LiDAR : Traitement à l'Échelle Terabit

1. Le Goulot d'Étranglement Mémoire

Un point LiDAR standard (X, Y, Z, Intensité, R, G, B, GPS Time) pèse environ 32 à 64 octets non compressé. Un milliard de points représente donc ~50 Go de RAM brute. Charger cela dans un script Python naïf provoquera un MemoryError immédiat sur la plupart des workstations.

2. Stratégie 1 : Le Chunking avec Laspy

La bibliothèque laspy permet de lire les fichiers .LAZ par morceaux (chunks) sans tout charger. C'est la première ligne de défense.

import laspy
import numpy as np

def process_massive_file(filepath, chunk_size=1_000_000):
    with laspy.open(filepath) as f:
        # Itérateur sur les points par paquets de 1 million
        for chunk in f.chunk_iterator(chunk_size):
            points = np.column_stack((chunk.x, chunk.y, chunk.z))
            
            # Traitement local (ex: filtrage hauteur)
            mask = points[:, 2] > 50.0
            # Sauvegarde incrémentale ou aggregation de statistiques
            save_result(points[mask])

Cette méthode garde l'empreinte mémoire constante (égale à chunk_size), quelle que soit la taille totale du fichier.

3. Stratégie 2 : Le Tiling Spatial (Tuilage)

Pour des opérations contextuelles (calcul de normales, maillage), le chunking séquentiel ne suffit pas car il brise la continuité spatiale. Nous devons découper le nuage en tuiles géographiques (Tiles) avec un buffer de recouvrement.

PDAL (Point Data Abstraction Library) est l'outil roi pour générer ces tuiles via la ligne de commande ou son binding Python.

[
    "input.laz",
    {
        "type": "filters.splitter",
        "length": 100.0,
        "buffer": 2.0
    },
    {
        "type": "writers.las",
        "filename": "tile_#.laz"
    }
]

4. Stratégie 3 : Multiprocessing (Parallélisme)

Une fois les données tuilées (ou chunkées), nous pouvons saturer les cœurs du CPU. Le GIL Python nous empêche d'utiliser des Threads efficacement pour le calcul pur, nous utilisons donc multiprocessing.

from multiprocessing import Pool, cpu_count

def worker_task(tile_path):
    # Processus isolé : Charge, Traite, Sauvegarde
    pcd = load(tile_path)
    result = heavy_algorithm(pcd)
    return result.status

if __name__ == "__main__":
    files = glob.glob("tiles/*.laz")
    # Utilisation de tous les cœurs disponibles
    with Pool(processes=cpu_count()) as pool:
        results = pool.map(worker_task, files)

5. Memory Mapping (Memmap)

Pour les cas où l'accès aléatoire est nécessaire sur le dataset entier, numpy.memmap permet de mapper un fichier binaire sur le disque dur comme s'il était en RAM. L'OS gère le paging automatiquement.

Synthèse : L'Architecture Idéale

Pour traiter une ville entière :

1. Split : PDAL pour découper en tuiles de 100m² avec buffer.
2. Process : Script Python Multiprocessing lançant un worker par tuile.
3. Merge : Fusion des résultats légers (vecteurs, métadonnées) dans une base de données spatiale (PostGIS).