Face aux problèmes actuels d'extraction des lignes de faille topographiques à partir des nuages de points terrestres, tels que le manque de complétude et de précision, ainsi que des erreurs et omissions importantes, cet article propose un algorithme d'extraction des lignes de faille topographiques prenant en compte les caractéristiques multi-échelles et empêchant la contraction des failles. La méthode utilise d'abord les caractéristiques topographiques multi-échelles pour entraîner un classificateur de forêt aléatoire afin d'extraire les points potentiels de lignes de faille topographiques ; puis, en analysant la tendance à la contraction du nuage de points, elle divise les points caractéristiques potentiels en points potentiels de crêtes et de vallées, et utilise une segmentation par croissance régionale avec contrainte de cohérence de la direction principale pour débruiter ; ensuite, un lissage Laplacien contraint vertical est appliqué pour affiner le nuage de points ; enfin, la construction d'un arbre couvrant minimal permet d'obtenir des lignes de faille topographiques de haute qualité. Deux ensembles représentatifs de données de nuages de points topographiques complexes et à haute densité ont été choisis pour valider la précision et l'efficacité de la méthode. Les résultats montrent que cette méthode obtient la meilleure complétude et exactitude des lignes de faille topographiques par rapport à trois autres méthodes majeures (LapS, D8 et PIM). De plus, l'utilisation des lignes de faille topographiques extraites pour la modélisation du Modèle Numérique d'Élévation (MNE) montre qu'un MNE contraint par des lignes de faille supplémentaires améliore significativement la précision de la modélisation et permet une reconstruction précise des détails topographiques aux endroits des failles.

lidar aéroporté;ligne de faille topographique;caractéristiques topographiques multi-échelles;Laplacien contraint;Modèle Numérique d'Élévation