Cet article traite de l'analyse de données LiDAR via la caractérisation morphologique des nuages de points qui en résultent. Tandis que la majorité de travaux effectuent en premier lieu une «rasterisation» (transformation du nuage de point en données 2D structurées en pixels) et utilisent ensuite des outils d'analyse d'images, nous proposons ici de garder le plus longtemps possible la structure 3D (en y calculant des caractéristiques) et de structurer les données le plus tard

possible. En pratique, une étape de voxelisation des données brutes est opérée afin d'utiliser des outils mathématiques définis sur des volumes réguliers. Ensuite, nous utilisons des représentations hiérarchiques pour caractériser ces voxels. Pour illustrer les intérêts d'une telle approche, plusieurs applications sont proposées, notamment le débruitage, le filtrage et la classification

des nuages de points.