Academic literature on the topic 'Maquette numérique urbaine'

Durant quatre années consécutives, un collectif d’enseignant.es et de chercheur.es a développé et suivi un projet de recherche-formation, prenant appui sur la place des maquettes dans la représentation et l’aménagement de la ville. « À quoi rêvent les maquettes ? » est un atelier de recherche-formation de plusieurs jours réunissant des groupes d’étudiant.es de master en information et communication, informatique, géographie numérique et urbanisme autour d’une maquette à « augmenter » grâce à la visualisation de données. Cet article interroge la problématique de l’usage de dispositifs de représentation urbaine tangibles dans le cadre de l’aide à la compréhension des territoires, tout en proposant une analyse réflexive qui interroge le dispositif pédagogique présenté.

Cet article propose des stratégies du droit solaire basées sur l’optimisation du temps de coupure d’ombrage et des clôtures d’ombres. Il vise à minimiser l’empreinte carbone des bâtiments en exploitant au mieux les ressources utiles du contexte, notamment le parcellaire. Il propose la notion du retrait propre pour restreindre l’ombre à l’intérieur de la parcelle pendant le temps de coupure d’ombrage. Le retrait propre mutualisé par la négociation entre voisins optimise le potentiel solaire et la densité urbaine. Il sert à établir une réglementation urbaine dynamique qui se base sur l’immersion via une maquette numérique paramétrique. Celle-ci permet de définir des nouvelles stratégies de droit solaire favorisant à la fois la densification urbaine et une meilleure exploitation des ressources utiles de l’environnement.

De plus en plus de modèles, peu importe leur échelle (bâtiment, espace public, quartier, ville) sont mobilisés dans l’aménagement et sont considérés comme des outils favorisant la durabilité des projets et la collaboration des acteurs. Souvent enrichis d’informations sémantiques, ils portent des appellations différentes et sont techniquement très hétérogènes. Dans cet article, nous explorons la littérature scientifique qui se développe fortement autour du concept de city information model (CIM) et la confrontons à un retour d’expérience réalisé sur une démarche CIM déployée sur une zone d’aménagement concertée (ZAC). Notre enquête est réalisée en collaboration avec les acteurs du projet et dans les premières phases de la ZAC, afin de travailler avec les aménageurs sur les utilisations possibles du CIM du projet à l’échelle urbaine. Les entretiens se concentrent sur les aspects techniques et de gouvernance de ces modèles ainsi que sur les échanges entre acteurs. La confrontation des deux approches souligne un décalage entre les discours sur les CIM et leur concrétisation dans un projet rassemblant un grand nombre d’intervenants. Nous mettons ainsi en évidence la complexité de la définition d’un CIM, la nécessité de préciser les usages visés et la difficulté de mise en œuvre opérationnelle de la collaboration. Des pistes de recherches sont proposées pour consolider les connaissances théoriques et pratiques des maquettes numériques urbaines, telles que la collecte de données empiriques et la prise en compte des besoins des acteurs impliqués.

La question de la conception urbaine du futur est à la une des questions importantes et critiques de notre société. On peut citer comme exemples : le réchauffement de la planète, la biodiversité en péril, les transitions économiques/sociales/culturelles, les prévisions d’une augmentation considérable de la population citadine, les mutations des transports et le changement des formes urbaines, pour ne citer que ceux-là. Toutes ces questions sont au cœur des problématiques actuelles et font partie des contraintes auxquelles nous devons faire face dans la conception urbaine de demain...Ce travail entend reconsidérer l’approche classique de conception et aménagement urbain et développer une approche globale assistée par ce que l’on nommera ici une maquette numérique procédurale. Car la ville en tant que système complexe est constituée de sous-systèmes très variés ; physique et perceptible ; exemple : [bâti, réseaux routiers, infrastructure, verdure] et non-physique ; sans forme visible, exemple : [mobilité des citadins, activités interactives liées à la temporalité…]. Un respect des liens de ses sous-systèmes : sociaux, techniques est nécessaire dans ce travail. Des recherches dans le domaine urbain dévoilent l’importance du besoin d’études globales approfondies dans l’aspect comportemental et social du citadin ainsi que son interaction spatio-temporelle dans la ville, un aspect très important, mais souvent pris à la légère dans la conception urbaine. Pourtant, les activités répétitives quotidiennes du citadin représentent un aspect essentiel devant alimenter toute intervention urbaine. Cette orchestration de milliers de citadins comporte une dimension socio-temporel-interactive, décisive et vitale permettant de mesurer le « succès » ou non d’une ville. Cet aspect invisible de vie urbaine constitue un phénomène essentiel de réussite urbaine que Jan Gehl qualifie d’« inter-Play (l’entrejeu) entre l’utilisat-eur(rice) [agent dynamique vivant] et l’objet [physique statique]. D’après Jan Gehl , le succès d’une ville se mesure par sa capacité à attirer l’utilisateur(rice) à passer plus de temps dans ses places et ses rues. Sans ce jeu dynamique vivant entre l’utilisateur(rice) et l’objet, la ville est sans âme. Ce travail essaye en même temps de célébrer la puissance technologique en soulignant la nécessité et supériorité du pouvoir de décision humaine sur celui de la machine. De manière à montrer que l’intelligence humaine reste indispensable à la pensée, l’observation, la synthèse et le pilotage du projet. Ceci redonne à l’homme sa place de leader et dirigeant pour atteindre des résultats plus flexibles et adaptables à des schémas généraux à grande échelle ou refocalisés sur l’expérience singulière individuelle à l’échelle de l’utilisat-eur(rice). Cette capacité et flexibilité permet d’intégrer des nouveaux éléments ou de nouvelles performances qui surgissent avec le développement soit des applications utilisées soit de nouvelles découvertes sur le terrain
The question of urban design of the future is one of the important and critical issues of our society. The global warming, the biodiversity at risk, the economic/social/cultural transitions, the predictions of a significant increase in the urban population, the changes in transportation patterns, and changes in urban forms, to quote only a few... All these questions are at the heart of current issues and are part of the constraints we must face in the urban design of tomorrow. Faced with such a situation, it seems risky today to continue to think of the city with approaches or design processes that are based on yesterday’s realities. As Albert Einstein puts it, "we cannot solve our problems using the same way of thinking that we had when we created them". The environmental issues (global warming, biodiversity, etc ...) are factors of vulnerability in the current city in such a way that it is generally accepted (ScienceNet) that built environments must now , more than in the past, be designed in a way that is "respectful of the environment ". We are encouraged to develop a socially responsible and "environmentally friendly" mentality, an approach that looks beyond the immediate and individual interest to achieving stable, long-term common goals. This is only possible if we use and intelligently and fairly all the resources at our disposal, in this case our knowledge, the natural resources, the socio-economic, the geographical as well as the technological advancements. Because, if technology and digital have become of common daily used by the citizens, urban design and architectural disciplines seems however to have a hard time integrating it completely in an intelligent and systemic way as do today other disciplines such as medicine and aeronautics...This work tries to develop a methodology of urban design based on a combination of digital applications, the effort of a collective intelligence as well as ideas, concepts and techniques proposed by a handful of philosophers, historians, psychologists, architects, town planners above mentioned who marked the history of cities. It is therefore from this heterogeneous marriage of techniques and thoughts augmented by recent geospatial technologies that this research intends to base its point of view on the study of urban complexity in order to try to cope with urban problems in constant form. evolution

La numérisation d'objets réels est de plus en plus utilisée dans des domaines tels que l'urbanisme, l'architecture, la gestion des catastrophes et la sécurité intérieure. Des outils d'acquisition tels que les scanners aériens de détection et de télémétrie par la lumière (LiDAR) permettent de produire des représentations numériques de villes entières sous la forme de nuages de points 3D échantillonnant les surfaces des objets dans l'environnement. Malgré le haut degré de maturité atteint par les techniques de numérisation, les solutions informatiques efficaces pour le prétraitement et la reconstruction à partir de ces mesures sont rares et mal adaptées à la complexité de l'environnement. Aujourd'hui, le processus de création d'un modèle numérique à partir de ces données est long, fastidieux et essentiellement manuel. Dans ce processus de rétroconception, l'opérateur humain dessine manuellement les éléments du modèle 3D au plus près du nuage de points. Bien que des efforts importants aient été déployés pour développer des méthodes automatiques et semi-automatiques, qui apparaissent actuellement sur le marché, aucune solution proposée jusqu'à présent ne répond à toutes les exigences industrielles en termes de précision, d'exactitude et d'efficacité. En effet, la reconstruction de modèles de bâtiments en 3D est une tâche complexe qui nécessite un flux de travail composé de plusieurs étapes de traitement telles que la classification, l'extraction de contours, la segmentation, la reconnaissance de caractéristiques, la génération et la vérification d'hypothèses, la modélisation et la construction géométriques, l'ajustement et le raffinement. De plus, les modèles reconstruits doivent respecter un certain nombre de contraintes structurelles (planéité des segments de toit, arêtes de toit horizontales, symétrie, etc. Malgré les connaissances acquises, il existe encore un nombre important de problèmes non résolus provenant de : lacunes dans les données (dues à des occlusions ou à des réflexions et absorptions indésirables) ; bruit et valeurs aberrantes ; résolution limitée et densité de points variable ; grande variabilité et complexité des formes de bâtiments dans les zones urbaines, pour n'en nommer que quelques-uns. Dans ce travail, nous abordons le problème particulier de la construction (création) de modèles de toit 3D polygonaux à partir de données ponctuelles LIDAR préalablement classées
Digitization of real-world objects is increasingly used in fields such as urban planning, architecture, disaster management, and homeland security. Acquisition tools such as Light Detection and Ranging (LiDAR) airborne scanners are used to produce digital representations of entire cities in the form of 3D point clouds sampling the surfaces of objects in the environment. Despite the high degree of maturity reached by the digitizing techniques, efficient computing solutions for pre-processing and reconstruction from these measurements are scarce and poorly adapted to the complexity of the environment (complex structures of buildings and entire cities). Today, the process of creating a digital model from these data is time-consuming, tedious, and essentially manual. In this reverse engineering process, the human operator manually draws the elements of the 3D model as close as possible to the point cloud. Although significant efforts have been made to develop automatic and semi-automatic methods, which are currently appearing on the market, no solution proposed so far meets all industrial requirements in terms of precision, accuracy and efficiency. Indeed, the reconstruction of 3D building models is a complex task that requires a workflow composed of several processing steps such as classification, contour extraction, segmentation, feature recognition, hypothesis generation and verification, geometric modeling and construction, adjustment and refinement. In addition, the reconstructed models must meet a number of structural constraints (flatness of roof segments, horizontal roof edges, symmetry, etc.). Despite the knowledge gained, there are still a significant number of unsolved problems arising from : data gaps (due to occlusions or unwanted reflections and absorptions) ; noise and outliers ; limited resolution and variable point density ; high variability and complexity of building shapes in urban areas, to name a few. In this work, we address the particular problem of constructing (creating) polygonal 3D roof models from previously classified LIDAR point data