{"id":21813,"date":"2025-09-23T22:02:46","date_gmt":"2025-09-23T20:02:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.forenseek.fr\/quand-la-foret-cache-la-verite-comment-le-lidar-aeroporte-peut-aider-les-enqueteurs-en-cas-de-disparition\/"},"modified":"2026-06-27T13:41:51","modified_gmt":"2026-06-27T11:41:51","slug":"quand-la-foret-cache-la-verite-comment-le-lidar-aeroporte-peut-aider-les-enqueteurs-en-cas-de-disparition","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.forenseek.fr\/en\/quand-la-foret-cache-la-verite-comment-le-lidar-aeroporte-peut-aider-les-enqueteurs-en-cas-de-disparition\/","title":{"rendered":"Quand la for\u00eat cache la v\u00e9rit\u00e9 : comment le LiDAR a\u00e9roport\u00e9 peut aider les enqu\u00eateurs en cas de disparition"},"content":{"rendered":"

Des disparitions difficiles \u00e0 \u00e9lucider : <\/strong><\/h2>

Chaque ann\u00e9e en France, pr\u00e8s de 40 000 personnes sont signal\u00e9es disparues. En 2022, l\u2019association ARPD a comptabilis\u00e9 60 000 \u00ab disparitions inqui\u00e9tantes \u00bb, dont 43 200 mineurs ; environ 1 000 dossiers restent, en pratique, sans solution [1,2]. Avec le temps, la probabilit\u00e9 de retrouver une personne disparue, vivante ou simplement ses restes, chute drastiquement. La densit\u00e9 v\u00e9g\u00e9tale des sous-bois voire des for\u00eats constitue alors un obstacle majeur, rendant inefficaces aussi bien l\u2019observation a\u00e9rienne que les capacit\u00e9s olfactives des chiens de recherche [3]. Dans les territoires ultra-marins comme la Martinique, les disparitions sont \u00e9galement nombreuses et la topographie des principales zones de disparition sont un v\u00e9ritable frein aux battues et \u00e0 l\u2019utilisation de moyens plus conventionnels pour rechercher une personne disparue [4,5]. Des t\u00e9l\u00e9pilotes de drones de la Gendarmerie Nationale sont souvent requis pour des recherches mais les drones utilis\u00e9s ne sont \u00e9quip\u00e9s que d\u2019un capteur optique qui peine \u00e0 d\u00e9tecter quoi que ce soit au travers de la v\u00e9g\u00e9tation. Malgr\u00e9 tout, les drones ne sont pas inutiles en termes de missions de sauvetage, leur utilisation est tr\u00e8s r\u00e9pandue aux Etats-Unis pour localiser des personnes accident\u00e9es dans la nature, pour leur transmettre un moyen de communication voire des m\u00e9dicaments ou des provisions [6\u20138]. Lorsque la canop\u00e9e et la v\u00e9g\u00e9tation dense rendent les recherches classiques inefficaces, une alternative s\u2019impose : le LiDAR (Light Detection And Ranging). D\u00e9j\u00e0 \u00e9prouv\u00e9 dans de nombreux domaines dont l\u2019arch\u00e9ologie, il pourrait apporter une v\u00e9ritable valeur ajout\u00e9e aux enqu\u00eates judiciaires en milieu forestier [9\u201311].<\/p>

Le pari du LiDAR<\/strong><\/h2>

Le\u00a0capteur LiDAR\u00a0envoie jusqu\u2019\u00e0\u00a0240 000 impulsions laser par seconde\u00a0; il mesure le temps que met chaque rayon \u00e0 revenir \u00e0 l\u2019\u00e9metteur apr\u00e8s avoir heurt\u00e9 un obstacle, reconstituant un\u00a0nuage de points 3D [12]. M\u00eame si un gros pourcentage des faisceaux rebondit sur les feuilles, le reste atteint le sol et dessine son relief. On peut s\u00e9lectionner une tranche de hauteur pr\u00e9cise, par exemple,\u00a0entre 15 et 50 cm au-dessus du sol\u00a0supprimant de facto<\/em> la canop\u00e9e. Cette s\u00e9lection donne acc\u00e8s aux diff\u00e9rents volumes pr\u00e9sents. Un corps ou un objet peuvent s\u2019y distinguer du relief naturel [13].<\/p>

Un test grandeur nature en Is\u00e8re<\/strong><\/h2>

En\u00a0avril 2024, une \u00e9quipe compos\u00e9e d\u2019un anthropologue judiciaire et d\u2019un sp\u00e9cialiste du t\u00e9l\u00e9 pilotage et du capteur LiDAR a install\u00e9 un volontaire allong\u00e9 dans un bosquet de\u00a0Montbonnot-Saint-Martin\u00a0(Is\u00e8re) ; afin de v\u00e9rifier si un corps humain pouvait laisser une signature d\u00e9tectable par le capteur et ce malgr\u00e9 une densit\u00e9 de v\u00e9g\u00e9tation importante. Le terrain, de\u00a00,8 ha, recensait\u00a0721 arbres\/ha\u00a0et affichait un indice de v\u00e9g\u00e9tation par diff\u00e9rence normalis\u00e9e (NDVI) entre +0,6 et +1, preuve d\u2019une canop\u00e9e particuli\u00e8rement \u00e9paisse [13\u201315].<\/p>

Deux capteurs LiDAR<\/strong><\/h2>
Capteur (DJI)<\/strong><\/td>\u00c9chos max.\/point<\/strong><\/td>Vitesse de vol<\/strong><\/td>% de points \u00ab sol \u00bb<\/strong><\/td>Verdict<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
Zenmuse L1<\/strong><\/td>3<\/td>1,9 m\/s<\/td>0,11 %<\/strong><\/td>Le corps est difficilement rep\u00e9rable<\/td><\/tr>
Zenmuse L2<\/strong><\/td>5<\/td>2 m\/s<\/td>0,26 %<\/strong><\/td>Silhouette d\u00e9tect\u00e9e en quelques clics<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>

A la mani\u00e8re d\u2019un GPS (Global Positioning System), l\u2019\u00e9cran de la radiocommande du drone permet d\u2019avoir une vue au zenith de la zone de recherche. Lorsqu\u2019une mission est programm\u00e9e, une aire est renseign\u00e9e et le logiciel du drone trace la route qu\u2019il devra emprunter. Le drone avance en ligne droite puis arriv\u00e9 \u00e0 la limite de la zone op\u00e8re une rotation \u00e0 90\u00b0 avance, fait une nouvelle rotation de 90\u00b0 et poursuit sa course dans le sens inverse. Lorsque le drone revient sur ses pas, le rayonnement du LiDAR recouvre le pr\u00e9c\u00e9dent passage permettant une acquisition sur et sous la canop\u00e9e plus importante (figure 1).<\/p>

\"Recherche<\/figure><\/div>

Figure 1\u00a0: Sch\u00e9matisation du parcours d\u2019un drone. Les bandes grises repr\u00e9sentent les zones scann\u00e9es par le LiDAR. Les zones gris fonc\u00e9 repr\u00e9sente le recouvrement du faisceau qui s\u2019op\u00e8re \u00e0 chaque passage du drone.<\/em><\/p>

Le test d\u00e9montre que, m\u00eame sous canop\u00e9e dense, un LiDAR de derni\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration peut capter suffisamment de points au sol pour d\u00e9tecter un corps en surface<\/strong><\/p><\/blockquote>

\u00c0 l\u2019issue d\u2019un vol de 7 minutes, les donn\u00e9es sont import\u00e9es dans DJI Terra Pro puis TerraSolid. Le filtrage sur la tranche 0,15\u20130,50 m met en \u00e9vidence une sur-densit\u00e9 caract\u00e9ristique \u00e0 l\u2019emplacement du volontaire. La comparaison avec une acquisition t\u00e9moin sans corps permet de distinguer les anomalies naturelles (rochers, souches) et de pr\u00e9parer une matrice de vrais\/faux positifs destin\u00e9e \u00e0 mesurer la robustesse statistique de l\u2019alerte.<\/p>

M\u00e9t\u00e9o, r\u00e8glementation : les freins du terrain<\/strong><\/h2>

Le test d\u00e9montre que, m\u00eame sous une canop\u00e9e dense, un LiDAR de derni\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration peut capter suffisamment de points au sol pour d\u00e9tecter un corps en surface (figure 2). La s\u00e9lection d\u2019une bande de hauteur adapt\u00e9e est essentielle pour r\u00e9duire le bruit issu des rochers ou troncs. Les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques (pluie, brouillard, vent\u202f>\u202f30\u202fkm\/h) restent limitantes, tout comme l\u2019autonomie du drone et les contraintes r\u00e9glementaires de distance.<\/p>

\"Recherche<\/figure><\/div>

Figure 2 : A : acquisition sans corps dispos\u00e9 au sol, B : acquisition avec disposition au sol du volontaire.<\/em><\/p>

L\u2019int\u00e9r\u00eat est d\u2019\u00e9valuer jusqu\u2019\u00e0 quel degr\u00e9 de d\u00e9composition les corps laisse une signature d\u00e9tectable par le LiDAR<\/strong><\/p><\/blockquote>

Et pour la suite ?<\/strong><\/h2>

Le LiDAR a\u00e9roport\u00e9 offre un outil non destructif pour localiser des restes humains sous la v\u00e9g\u00e9tation et documenter la topographie d\u2019une sc\u00e8ne en trois dimensions avant toute fouille, garantissant un acc\u00e8s en toute s\u00e9curit\u00e9 au corps. Son d\u00e9ploiement rapide (mat\u00e9riel l\u00e9ger, un \u00e0 deux op\u00e9rateurs) repr\u00e9sente une alternative moins co\u00fbteuse et plus s\u00fbre que les battues humaines ou les vols h\u00e9licopt\u00e8re dans un relief difficile.<\/p>

Dans un premier temps, les recherches s\u2019orientent plus sur la d\u00e9tection de corps de volontaires vivants mais pour les cas o\u00f9 les personnes sont suppos\u00e9es d\u00e9c\u00e9d\u00e9es, les tests devront \u00eatre effectu\u00e9s sur des corps en \u00e9tat de d\u00e9composition. L\u2019int\u00e9r\u00eat est d\u2019\u00e9valuer jusqu\u2019\u00e0 quel degr\u00e9 de d\u00e9composition les corps laisse une signature d\u00e9tectable par le LiDAR. Ce genre de recherche ne peut avoir lieu en France \u00e0 ce jour, des collaborations avec des laboratoires \u00e9trangers sont donc envisag\u00e9es. Une autre possibilit\u00e9 serait de compl\u00e9ter l\u2019utilisation du LiDAR avec d\u2019autres capteurs comme les capteurs thermographiques ou multispectraux. Le capteur thermographique permettrait de d\u00e9tecter des sources de chaleurs li\u00e9es \u00e0 l\u2019activit\u00e9 entomologique sur le corps [16]. Les capteurs multispectraux<\/a> permettraient de d\u00e9tecter les modifications chimiques du sol ou de la v\u00e9g\u00e9tation au fil du temps toujours en lien avec la putr\u00e9faction des corps [17,18].<\/p>

En l\u2019espace de quelques heures seulement, un simple nuage de points bruts se transforme en zone prioritaire \u00e0 explorer<\/strong><\/p><\/blockquote>

En conclusion<\/strong><\/h2>

Cette \u00e9tude d\u00e9montre qu\u2019un pourcentage infime de points \u201cau sol\u201d peut suffire \u00e0 r\u00e9v\u00e9ler la pr\u00e9sence d\u2019un corps dans une v\u00e9g\u00e9tation habituellement consid\u00e9r\u00e9e comme imp\u00e9n\u00e9trable. En l\u2019espace de quelques heures seulement, un simple nuage de points bruts se transforme en zone prioritaire \u00e0 explorer, r\u00e9duisant \u00e0 la fois l\u2019\u00e9tendue des recherches et l\u2019attente anxieuse des familles. Reste \u00e0 confirmer ces r\u00e9sultats sur d\u2019autres types de for\u00eats et avec de v\u00e9ritables donneurs, mais le LiDAR ouvre d\u00e9j\u00e0 une br\u00e8che dans l\u2019opacit\u00e9 des disparitions.<\/p>

Les r\u00e9sultats confirment que les capteurs LiDAR a\u00e9roport\u00e9s sont capables de mettre en \u00e9vidence la pr\u00e9sence d\u2019un corps dans des environnements fortement v\u00e9g\u00e9talis\u00e9s. Dans les conditions les plus denses, la densit\u00e9 de points au sol a atteint 0,26 %. L\u2019\u00e9tude met en lumi\u00e8re la n\u00e9cessit\u00e9 de perfectionner les techniques de post-traitement, en particulier la s\u00e9lection des points du nuage et l\u2019\u00e9laboration d\u2019analyses de vrais\/faux positifs, afin d\u2019optimiser la fiabilit\u00e9 de la d\u00e9tection. Enfin, l\u2019int\u00e9gration de capteurs compl\u00e9mentaires, tels que les capteurs thermiques ou multispectraux, appara\u00eet comme une piste prometteuse pour identifier plus finement les anomalies thermiques et les marqueurs chimiques associ\u00e9s \u00e0 la d\u00e9composition.<\/p>

Bibliographie<\/strong><\/strong><\/p>

[1] ARPD | ARPD, (n.d.). https:\/\/www.arpd.fr\/fr (accessed February 28, 2024).<\/p>

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[5] Disparition de Marion \u00e0 la Dominique\u202f: o\u00f9 en sont les recherches\u202f?, guadeloupe.franceantilles.fr (2024). https:\/\/www.guadeloupe.franceantilles.fr\/actualite\/faits-divers\/disparition-de-marion-a-la-dominique-ou-en-sont-les-recherches-976553.php<\/a> (accessed October 25, 2024).<\/p>

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[10]    T.S. Hare, M.A. Masson, B. Russell, High-Density LiDAR Mapping of the Ancient City of Mayap\u00e1n, Remote. Sens. 6 (2014) 9064\u20139085.<\/p>

[11]    N.E. Mohd Sabri, M.K. Chainchel Singh, M.S. Mahmood, L.S. Khoo, M.Y.P. Mohd Yusof, C.C. Heo, M.D. Muhammad Nasir, H. Nawawi, A scoping review on drone technology applications in forensic science, SN Appl. Sci. 5 (2023) 233. https:\/\/doi.org\/10.1007\/s42452-023-05450-4<\/a>.<\/p>

[12]    Zenmuse L2, DJI (n.d.). https:\/\/enterprise.dji.com<\/a>.<\/p>

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[14]    S. Li, L. Xu, Y. Jing, H. Yin, X. Li, X. Guan, High-quality vegetation index product generation: A review of NDVI time series reconstruction techniques, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 105 (2021) 102640. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jag.2021.102640<\/a>.<\/p>

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[16]    J. Amendt, S. Rodner, C.-P. Schuch, H. Sprenger, L. Weidlich, F. Reckel, Helicopter thermal imaging for detecting insect infested cadavers, Science & Justice 57 (2017) 366\u2013372. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.scijus.2017.04.008<\/a>.<\/p>

[17]    J. Link, D. Senner, W. Claupein, Developing and evaluating an aerial sensor platform (ASP) to collect multispectral data for deriving management decisions in precision farming, Computers and Electronics in Agriculture 94 (2013) 20\u201328. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.compag.2013.03.003<\/a>.<\/p>

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Des disparitions difficiles \u00e0 \u00e9lucider : Chaque ann\u00e9e en France, pr\u00e8s de 40 000 personnes sont signal\u00e9es disparues. En 2022, l\u2019association ARPD a comptabilis\u00e9 60 000 \u00ab disparitions inqui\u00e9tantes \u00bb, dont 43 200 mineurs ; environ 1 000 dossiers restent, en pratique, sans solution [1,2]. Avec le temps, la probabilit\u00e9 de retrouver une personne disparue, vivante ou simplement … Continue reading Quand la for\u00eat cache la v\u00e9rit\u00e9 : comment le LiDAR a\u00e9roport\u00e9 peut aider les enqu\u00eateurs en cas de disparition<\/span> →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":21815,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[99,104,110],"tags":[108,111,106],"class_list":["post-21813","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articles-en","category-news-en","category-les-innovations-technologiques-en","tag-innovations-technologiques-en","tag-intelligence-artificielle-en","tag-enquete-en"],"acf":[],"yoast_head":"\nLe LiDAR, une r\u00e9volution pour les disparitions en for\u00eat - Forenseek<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Disparitions et nouvelles technologies : d\u00e9couvrez comment le LiDAR a\u00e9roport\u00e9 permet de localiser des personnes disparues en for\u00eat.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.forenseek.fr\/en\/quand-la-foret-cache-la-verite-comment-le-lidar-aeroporte-peut-aider-les-enqueteurs-en-cas-de-disparition\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Le LiDAR, une r\u00e9volution pour les disparitions en for\u00eat - 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