Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Lidar thành lập bản đồ 3D khu vực đô thị

Hiện nay, rất nhiều nước trên thế giới và trong khu vực đã ứng dụng công nghệ Laser kết hợp với hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu, hệ thống xác định quán tính để lập mô hình số địa hình,

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, các số liệu là trung thực và chưa từng được công bố trong các công trình khác

Tác giả luận văn

Đặng Thanh Tùng

MỤC LỤC

Mục lục: 2

Danh mục chữ viết tắt: 4

Danh mục hình ảnh: 5

Danh mục bảng biểu: .6

MỞ ĐẦU 7

1 Tính cấp thiết của đề tài 7

2 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu 8

3 Cấu trúc của luận văn 9

CHƯƠNG 1

CỞ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 10

1.1 Cơ sở lý thuyết của công nghệ Lidar 10

1.1.1 Cấu trúc hệ thống Lidar 10

1.1.2 Nguyên lý hoạt động của Lidar 11

1.1.3 Cơ sở toán học xác định tọa độ của điểm Lidar 12

1.1.4 Độ chính xác xác định vị trí điểm Lidar 15

1.2 Khả năng ứng dụng Lidar và bản đồ 3D 18

1.2 2 Ứng dụng trong công tác khảo sát, thiết kế, giám sát công trình 19

1.2.3 Ứng dụng trong công tác thiết kế, quy hoạch, phát triển đô thị 19

1.2.4 Ứng dụng trong quân sự 20

1.2.5 Ứng dụng trong du lịch 20

1.3 Các vấn đề cơ bản về bản đồ 3D 20

1.3.1 Các khái niệm cơ bản 20

1.3.2 Khả năng ứng dụng dữ liệu Lidar trong thành lập bản đồ 3D 22

1.3.3 Các phương pháp nghiên cứu thành lập bản đồ 3D 22

a Phương pháp Lidar 23

b Phương pháp đo vẽ trực tiếp thực địa 25

c Phương pháp do vẽ ảnh hàng không 26

d Phương pháp bản đồ địa hình, địa chính 27

e Thành lập bản đồ địa hình 3D từ các nguồn ảnh viễn thám khác 28

f Phương pháp Radar độ mở tổng hợp giao thoa (IFSAR - InterFerometric Synthetic Aperture Radar) 29

CHƯƠNG 2 31

QUY TRÌNH ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ LIDAR THÀNH LẬP BẢN ĐỒ 3D 31

2.1 Xử lý dữ liệu Lidar 31

2.1.1 Chiết tách các thông tin về địa hình và địa vật (phân tầng độ cao dữ liệu Lidar – tách bề mặt địa hình thực và bề mặt địa vật) 32

2.1.2 Nhận dạng, tái lập mô hình các công trình xây dựng 36

a Tìm kiếm, nhận dạng các công trình xây dựng 38

2.2 Phương pháp hiển thị các đối tượng trên bản đồ 3D 42

2.2.1 Phương pháp hiển thị các đối tượng 3D 42

2.2.2 Mô hình số địa hình 43

2.2.3 Các đối tượng địa hình 3D 45

2.2.4 Phân tích và lựa chọn mức độ chi tiết cho các đối tượng hiển thị 3D 46

CHƯƠNG 3 49

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ LIDAR

THÀNH LẬP BẢN ĐỒ 3D THÀNH PHỐ BẮC GIANG 49

3.1 Khái quát chung về khu vực thử nghiệm, hệ thống máy quét Lidar 49

3.2 Công tác chuẩn bị, bay quét và xử lý dữ liệu Lidar 53

3.2.1 Công tác chuẩn bị 53

3.2.2 Bay quét Lidar 53

3.2.3 Xử lý dữ liệu Lidar 56

3.2.4 Xây dựng mô hình 3D khu vực thử nghiệm 61

d Thể hiện các đối tượng khác trên bản đồ 67

- Thuỷ hệ và các đối tượng liên quan 67

- Giao thông và các đối tượng liên quan 68

- Các đối tượng kinh tế, văn hoá xã hội 69

- Dáng đất, chất đất 70

- Thực vật 71

- Ranh giới 73

- Ghi chú 73

3.3 Đánh giá kết quả sản phẩm 74

3.3.1 Đánh giá độ chính xác 74

3.3.2 So sánh với một số phương pháp 74

3.3.3 Đánh giá khả năng ứng dụng và hiệu quả: 76

Trang bị công nghệ Lidar giúp chúng ta tiếp cận với công nghệ tiên tiến trên thế giới, góp phần nâng cao được trình độ khoa học công nghệ trong lĩnh vực đo đạc và bản đồ 77

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 79

TÀI LIỆU THAM KHẢO 82

PHỤ LỤC 83

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Tên viết vắt Nghĩa tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt

TIN Triangulated Irregular Network

Cấu trúc mạng tam giác không đều của mô hình số

độ cao

Aperture Radar:

Radar độ mở tổng hợp giao thoa

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1: Tổng quan hệ thống bay quét Lidar 11

Hình 1.2: Cơ sở toán học xác định vị trí điểm Lidar 13

Hình 1.3 Bản đồ địa hình 3D 19

Hình 1.4 Bản đồ 3D khu vực đô thị 20

Hình 1.5 Mô hình 3D khu vực đô thị từ dữ liệu Lidar 25

Hình 1.6 Mô hình 3D được xây dựng từ dữ liệu đo trực tiếp tại thực địa 26

Hình 1.7 Bản đồ 3D thành lập từ phương pháp ảnh hàng không 27

Hình 1.8 Mô hình 3D thành lập từ bản đồ địa chính 28

Hình 1.9 Mô hình 3D sử dụng ảnh viễn thám 29

Hình 2.1 Dữ liệu tập hợp điểm Lidar 32

Hình 2.2 Phân loại các điểm Lidar giữa địa hình và địa vật 34

Hình 2.3 Phân loại các điểm Lidar giữa địa hình và địa vật 35

Hình 2.4 Kết quả phân loại, tạo mô hình số bề mặt và mô hình số địa hình 36

Hình 2.5Ttìm kiếm, nhận dạng công trình xây dựng 40

Hình 2.6 Xác định ranh giới công trình xây dựng 41

Hình 2.7 Xây dựng mô hình 3D của các công trình xây dựng 41

Hình 2.8: Mô tả mô hình số địa hình và các đối tượng trên nó 42

Hình 2.9 Mô tả nhà trong bản đồ 3D được hiện thị một cách đơn giản trên nền mô hình số địa hình 46

Hình 2.10 Cấp độ chi tiết LoD đối với các đối tượng nhà, khối nhà 48

Hình 3.1 Sơ đồ tuyến bay quét Lidar khu vực thành phố Bắc Giang 56

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Sơ đồ 2.1: Sơ đồ quy trình xử lý dữ liệu Lidar lập bản đồ 3D……… 30 Bảng2.1:Bảng kết quả phân loại điểm địa hình, địa vật nhà cửa, cây cối…….34 Bảng3.1: Bảng tư liệu các điểm địa chính cơ sở……….……49

Sơ đồ 3.1: Quy trình công nghệ thành lập bản đồ 3D từ dữ liệu Lidar….….….50

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Trong những năm gần đây, việc ứng dụng công nghệ mới trong lĩnh vực bản đồ viễn thám và GIS đã có những bước tiến vượt bậc và đã tạo ra những sản phẩm có chất lượng cao Công nghệ Laser đã được ứng dụng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực, trong đo có lĩnh vực đo đạc bản đồ Trước đây, trong lĩnh vực đo đạc bản đồ, công nghệ Laser đã được sử dụng trong các máy đo dài, định tuyến Hiện nay, rất nhiều nước trên thế giới và trong khu vực đã ứng dụng công nghệ Laser kết hợp với hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu, hệ thống xác định quán tính

để lập mô hình số địa hình, mô hình số bề mặt phục vụ thành lập bản đồ địa hình, bản đồ dải ven biển, bản đồ không gian ba chiều và xây dựng cơ sở dữ liệu nền thông tin địa lý

Việc thành lập mô hình số địa hình, đặc biệt là mô hình số bề mặt thực địa

có độ chính xác cao bằng công nghệ ảnh hàng không hoặc bằng các phương pháp đo đạc trực tiếp khác trước đây gặp nhiều khó khăn, chi phí cao, tốn nhiều thời gian để hoàn thành sản phẩm Công nghệ Lidar kết hợp với các công nghệ khác như định vị vệ tinh, xác định quán tính, bay chụp ảnh số cỡ trung bình cho phép xác định chính xác bền mặt địa hình và bền mặt thực địa theo một hệ tọa

độ không gian xác định Sản phẩm của công nghệ Lidar giúp xây dựng mô hình

số địa hình cũng như mô hình số bề mặt có độ chính xác cao, mật độ dữ liệu điểm lớn, thậm chí là rất lớn đảm bảo được tính chi tiết của địa hình thực tế Dữ liệu Lidar thu nhận được là tập hợp các điểm có giá trị mặt bằng và độ cao (đám mây điểm) trong một hệ tọa độ xác định Từ dữ liệu đám mây điểm Lidar, cho phép tiến hành lọc điểm, biên tập xây dựng nên mô hình số địa hình và mô hình

số bề mặt và dựng mô hình 3D các công trình xây dựng, từ đó có thể xây dựng bản đồ không gian ba chiều khu vực đô thị một cách nhanh chóng, chính xác Công nghệ Lidar có sự tiến bộ vượt trội so với các công nghệ đi trước trong việc thành lập mô hình số địa hình, mô hình số bề mặt phục vụ công tác lập

bản đồ địa hình, bản đồ không gian ba chiều (bản đồ 3D) và xây dựng cơ sở dữ liệu nền thông tin địa lý Nó cho phép đẩy nhanh tiến độ thi công một cách đáng

kể, giảm chi phí thi công và đạt độ chính xác cao

Bản đồ không gian ba chiều có rất nhiều ưu điểm so với bản đồ hai chiều (bản đồ 2D) Nó gồm nền mô hình số địa hình, các đối tượng địa lý dạng vector được gắn kết với các thuộc tính và được hiển thị trong không gian ba chiều Bản

đồ 3D có thể được thành lập từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau có khả năng mô phỏng cấu trúc cảnh quan đô thị phục vụ quy hoạch, xây dựng phát triển đô thị, phục vụ giáo dục, quốc phòng, du lịch… Để có được độ chính xác cao cho các

vị trí điểm trên bản đồ thì hiện nay nguồn dữ liệu thu nhận từ công tác bay quét Lidar đang thể hiện là tối ưu nhất

Với những ưu thế và hiệu quả của việc xây dựng bản đồ không gian ba chiều và các nhu cầu phát triển kinh tế xã hội, đặc biệt là tốc độ phát triển đô thị

ở Việt Nam đang rất nhanh thì việc ứng dụng công nghệ Lidar để xây dựng bản

đồ không gian ba chiều là rất cần thiết trong thời điểm hiện nay Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn và khả năng đáp ứng của công nghệ, đề tài được lựa chọn với tiêu

đề:: “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Lidar thành lập bản đồ 3D khu vực đô thị”

2 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu

* Mục tiêu đề tài: Nghiên cứu, xây dựng quy trình thành lập bản đồ 3D khu

vực đô thị dựa trên nguồn dữ liệu Lidar

* Nội dung nghiên cứu:

Để thực hiện được mục tiêu của đề tài luận văn, các nội dung nghiên cứu sau được thực hiện:

- Tổng quan tài liệu nghiên cứu ứng dụng Lidar trong việc xây dựng bản đồ 3D

- Nghiên cứu quy trình xây dựng bản đồ 3D bằng công nghệ lidar

- Xây dựng bản đồ 3D khu vực đô thị thành phố Bắc Giang

3 Cấu trúc của luận văn

Ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo luận văn được cấu trúc trong ba chương:

Chương 1 Cơ sở lý luận và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 Quy trình ứng dụng công nghệ Lidar thành lập bản đồ 3D Chương 3 Ứng dụng công nghệ hoặc dữ liệu Lidar thành lập bản đồ 3D thành phố Bắc Giang

CHƯƠNG 1

CỞ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1.1 Cơ sở lý thuyết của công nghệ Lidar

1.1.1 Cấu trúc hệ thống Lidar

Công nghệ quét laser từ máy bay (Airborne Laser Scanning) hay còn gọi là Lidar (Light Detection And Ranging) là công nghệ mới được áp dụng tại Việt Nam, cho phép đo đạc độ cao chi tiết địa hình một cách nhanh chóng và chính xác

Hệ thống Lidar bao gồm bộ đầu quét (bộ cảm biến), hệ thống đo quán tính (IMU), hệ thống GPS, hệ thống quản lý bay, hệ thống camera số và hệ thống các thiết bị lưu trữ dữ liệu

Bộ máy quét laser (bộ cảm biến): gồm hai bộ phận được gắn vào bên dưới

máy bay: một bộ phận có vai trò phát xung laser hẹp đến bề mặt trái đất trong khi máy bay di chuyển với tốc độ nhất định Một máy thu gắn trên máy bay sẽ thu nhận phản hồi của những xung này khi chúng đập vào bề mặt trái đất và quay trở lại thiết bị thu trên máy bay Hầu hết các hệ thống Lidar đều sử dụng một gương quét để tạo ra một dải xung Sóng Laser nằm trong dải sóng cận hồng ngoại để phục vụ công tác đo đạc địa hình, bề mặt trên mặt đất, còn với laser dải sóng xanh lá cây phục vụ công tác đo sâu dưới mặt nước Độ rộng của dải quét phụ thuộc vào góc dao động của gương, và mật độ điểm mặt đất phu thuộc vào các yếu tố như tốc độ máy bay và tốc độ dao động gương Tốc độ dao động được xác định bằng cách tính toán tổng thời gian tia laser rời máy bay, đi đến mặt đất và trở lại bộ cảm biến

Hệ thống xác định quán tính IMU: Các giá trị góc xoay, góc nghiêng dọc,

nghiêng ngang, hướng bay quét của hệ thống Lidar được xác định chính xác bằng thiết bị đạo hàng, góc quay gương tức thời và các khoảng cách thu nhận và

dữ liệu GPS được dùng để tính toán tọa độ ba chiều của các điểm Lidar

Hệ thống GPS: Dữ liệu Lidar được kết hợp với các thông tin vị trí chính

xác thu nhận từ thiết bị GPS và hệ thống thiết bị xác định các thông số định hướng góc xoay, góc nghiêng dọc, nghiêng ngang cùng đặt trên máy bay Các thông tin này được lưu trữ và xử lý, để xác định giá trị tọa độ (x,y,z) chính xác của mỗi điểm trên mặt đất Hệ thống GPS cung cấp thông tin về vị trí và thời điểm thu nhận tín hiệu Lidar Hệ thống GPS bao gồm một máy thu đặt trên máy bay và một máy thu đặt tại mặt đất quá trình xử lý dữ liệu này cho ra kết quả vị trí điểm có độ chính xác cao

Hình 1.1: Tổng quan hệ thống bay quét Lidar

Hệ thống quản lý bay: Cho phép lập kế hoạch, thiết kế tuyến bay và theo

dõi quá trình bay quét Lidar

Ngoài các thiết bị chính, hệ thống Lidar còn bao gồm các thiết bị ngoại vi khác như hệ thống lưu trữ, giao diện điều khiển thiết bị, điều khiển bay, bộ cấp nguồn Một hệ thống Lidar thông thường được tích hợp một máy ảnh số kích thước trung bình, một số còn trang bị máy quay video để theo dõi vùng chụp và mây Khi được tích hợp với máy ảnh số cỡ trung bình, có thể tiến hành đồng thời quá trình quét Lidar và chụp ảnh số của một khu vực quy trình này giúp giảm chi phí bay chụp, thu được các sản phẩm: trực ảnh, mô hình số độ cao và

có thể tạo được mô hình thành phố ba chiều

1.1.2 Nguyên lý hoạt động của Lidar

Hệ thống Lidar xác định được tọa độ các điểm trong không gian ba chiều X,Y, Z) bằng cách đo độ D dài của tia laser, xác định góc phương vị của tia quét (dựa vào các góc xoay của thiết bị và góc quay của gương quét được xác định

bằng hệ thống IMU) và hệ tọa độ GPS lựa chọn tại thời điểm quét laser

Thiết bị Lidar có độ rộng dải quét có thể từ vài chục mét đến hàng trăm mét phụ thuộc vào chiều cao bay và đặc biệt nhờ vào góc quay của tấm gương đước gắn vào đầu thiết bị phát tia laser hướng về phía bề mặt địa hình

Tia laser hoạt động theo nguyên lý xung điện có tần số lớn tới vài Khz Sau khi phát, năng lượng sẽ được phản hồi từ địa hình, địa vật qua hệ thống quang học tới đầu thu của thiết bị xung điện Dựa vào khoảng chênh lệch thời gian T giữa tín hiệu phát đi và tín hiệu thu về, chúng ta xác định được chiều dài D của tia laser tại thời điểm quét theo công thức (1.1):

2

C T

Trong đó:

Di: Chiều dài tia laser

Ti: Thời gian từ thời điểm phát tia laser đến thời điểm nhận tín hiệu phản hồi

C: Vận tốc ánh sáng

Thiết bị Lidar hoạt động trong dải phổ cận hồng ngoại với bước sóng khoảng 1504nm cho phép xác định chiều dài D với độ chính xác cao với sai số khoảng ± 1cm

Các tia laser được quét liên tục với góc quét có thể lên tới 1500 và theo hướng vuông góc với hướng bay của máy bay Tần suất phát của thiết bị Lidar

có thể lê tói 100000 điểm trong 1 giây nên tùy theo tính chất, đặc điểm của bề mặt địa hình và độ cao bay chụp mà ta có thể thu nhận được dữ liệu với mật độ lên tới hàng triệu điểm trên 1 km2 tương đương từ 0.3m đến 1m có 1 điểm

1.1.3 Cơ sở toán học xác định tọa độ của điểm Lidar

Việc xác định tọa độ của các điểm Lidar được tiến hành bằng cách xác định tọa độ điểm Lidar trong hệ tọa độ của máy quét, sau đó xác định chính xác tọa

độ của điểm Lidar trong một hệ tọa độ không gian lựa chọn Sơ đồ vector (1.2) minh họa việc xác định tọa độ của điểm Lidar:

Hình 1.2: Cơ sở toán học xác định vị trí điểm Lidar

Trong đó:

G: điểm GPS mặt đất trong hệ tọa độ lựa chọn

A: Anntena của máy GPS trên máy bay

S: điểm đặt máy quét Lidar

P: điểm phạn xạ tia laser tại mặt đất

Ở đây ta có hai hệ tọa độ:

- Hệ tọa độ thứ nhất: là hệ tọa độ được lựa chọn GXYZ

- Hệ tọa độ thứ hai: là hệ tọa độ đặt máy quét Lidar Suvt

Do vậy cần chuyển tọa độ từ hệ tọa độ của máy quét Lidar sang hệ tọa độ

đã được lựa chọn theo công thức sau:

Trong đó:

Vector D: luôn luôn xác định được bằng cách đo động GPS

S: khoảng cách từ máy quét tới điểm phản xạ P

b: khoảng cách đo trực tiếp từ Anten đến máy quét

A: ma trận chuyển vị từ hệ tọa độ Lidar sang hệ tọa độ lựa chọn

Ma trận trên có dạng:

÷

÷

÷ ø

ö ç

ç ç è

æ

=

13 12 11

13 12 11

13 12 11

c c c

b b b

a a a

Trong đó:

w b w g b

w b w g b g

w g

w g

cos cos sin

sin sin

sin cos cos

sin sin sin

sin cos

cos cos

12 12 11 11 11

b g

w b w g b

w b w g b

b g

cos cos

cos sin sin

sin cos

sin sin cos sin cos

sin cos

13 13 13 12

c

(1.4)

, 2

,

2 ÷ ø

ö ç

,

2 ÷ ø

ö ç

è

æ - p p

Thay vào công thức (1.3) vào công thức (1.2):

( )S b A D

g= + - (1.5) Viết dưới dạng ma trận:

( )S b A Z Z

Y Y

X X Z

Z

Y Y

X X

a a a

P P

P

+

-÷

÷

÷ ø

ö ç

ç ç è

æ - -

ö ç

ç ç è

æ - - -

0 0 0

0 0 0

(1.6)

Trong đó:

0 0

p p p a a

a Y Z X Y Z

Từ công thức (1.6) có thể xác định toạ độ điểm P:

( )S b A Z Y X Z

Y X

i i i

Pi Pi

Pi

+ ú ú ú û

-ù ê ê ê ë

é D D

D

= ú ú ú û

ù ê ê ê ë

é D D

D

(1.7)

Trên cơ sở công thức (1.7) tìm được toạ độ Xp, Yp, Zp

Như vậy trên cơ sở nguyên lý này sẽ xác định được tập hợp các điểm có toạ

độ, độ cao trên mặt đất Tiến hành phân loại và lọc được các dữ liệu quét bằng tia laser bao gồm:

- Dữ liệu mặt đất (các điểm nằm trên mặt đất) sử dụng để thành lập mô hình số địa hình (DTM)

- Dữ liệu các điểm không nằm trên mặt đất như các điểm nằm trên cây, mái nhà, dây điện… Các điểm này được sử dụng để thành lập mô hình số bề mặt (DSM)

- Dữ liệu ảnh cường độ phản xạ của tia laser cho phép nhận dạng địa vật một cách tương đối rõ nét

Như vậy việc phân loại để xử lý các dữ liệu đo được thông qua các modul

và các chương trình phần mềm của hệ thống để mục đích bóc tách được các loại

dữ liệu này thông qua các phép lọc

1.1.4 Độ chính xác xác định vị trí điểm Lidar

Dựa trên cấu trúc hệ thống và nguyên lý hoạt động của công nghệ Lidar, chúng ta có thể nhận thấy độ chính xác xác định vị trí điểm Lidar chủ yếu phụ thuộc vào độ chính xác của hệ thống quét laser, độ chính xác xác định các thông

số định hướng giữa hệ thống IMU và điểm đặt anntena trên máy bay, độ chính xác cơ sở trắc địa

Độ chính xác của hệ thống quét Lidar bao gồm độ chính xác đo chiều dài

Các thiết bị trên luôn tồn tại sai số hệ thống và có thể thay đổi giá trị theo thời gian sử dụng như các sai số do chuyển động quay của gương quét laser, sai số của hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu GPS, sai số của thiết bị đo quán tính IMU

Để giảm thiểu các sai số này hay nói cách khác là đảm bảo cho chúng tồn tại trong hạn sai cho phép thì trong thực tế chúng ta phải tiến hành kiểm định các thiết bị trên một cách định kỳ trong các điều kiện nhất định nhằm xác định các thông số hiệu chỉnh thiết bị

Độ chính xác xác định các thông số định hướng giữa hệ thống IMU và điểm đặt anntena GPS trên máy bay về bản chất là xác định chính xác các vector tính chuyển giữa hệ tọa độ của hệ thống IMU và hệ tọa độ được sử dụng để thành lập bản đồ 3D Hệ thống IMU thường được lắp đặt trùng hợp với hệ thống quét laser một cách ổn định và chính xác Truy nhiên, hệ thống GPS trên máy bay thường được lắp đặt tại vị trí thông thoáng, có khả năng thu tín hiệu tốt nhất

Do đó, độ chính xác xác định thông số định hướng giữa hệ thống IMU và tâm anntena GPS càng chính xác càng tốt, thông thường độ chính xác này nhỏ hơn 1cm

Việc thu nhận và xử lý kết quả đo GPS giữa hệ thống GPS trên máy bay và dưới mặt đất đặc biệt quan trọng, đây chính là cơ sở để xác định tọa độ của các điểm Lidar trong hệ tọa độ cần thành lập bản đồ 3D Để đảm bảo độ chính xác cần thiết, tọa độ của các điểm đặt máy GPS dưới mặt đất (điểm trạm Base) cần phải được xác định chính xác, từ đó mới có thể xác định chính xác tọa độ của điểm đặt máy GPS trên máy bay trong quá trình bay bằng các phương pháp xử

lý dữ liệu GPS Ở đây, sau khi xác định chính xác vị trí của các điểm Lidar bằng công nghệ GPS và IMU, chúng ta cần đặc biệt quan tâm tới độ chính xác của mô hình Geoid địa phương (mô hình Geoid của khu phạm vi bay quét Lidar) Nếu chỉ sử dụng kết quả đo GPS đơn thuần thì mới chỉ xác định chính xác được giá trị độ cao H của các điểm Lidar (giá trị độ cao trên bề mặt Ellipsoid của hệ tọa

độ sử dụng để thành lập bản đồ 3D) Do đó phải sử dụng mô hình Geoid địa

phương có độ chính xác đảm bảo để có được các giá trị dị thường độ cao N tại khu vực bay quét Lidar, từ đó xác định chính xác các giá trị độ cao thủy chuẩn h của các điểm Lidar trong khu vực Dựa trên các điểm Lidar có tọa độ chính xác

về mặt bằng và độ cao thủy chuẩn, tiến hành xây dựng mô hình 3D khu vực bay quét

1.1.5 Sản phẩm trực tiếp của công nghệ Lidar

Mô hình số địa hình(DTM): là các mô hình số miêu tả bề mặt mặt đất

nhưng không bao gồm các đối tượng vật thể trên đó Dữ liệu thu nhận từ quá trình bay quét Lidar bao gồm tập hợp các điểm có giá trị mặt bằng và giá trị độ cao tạo ra mô hình số địa hình dạng Raster với mắt lưới lên đến 0.5m, độ chính xác về độ cao có thể đạt tới 0.15m

Mô hình số bề mặt(DSM): là một mô hình số độ cao miêu tả bề mặt mặt đất

và bao gồm cả các đối tượng vật thể trên đó như nhà cửa, cây cây cối, đường dây điện, đường giao thông Cũng như mô hình số độ cao, mô hình số bền mặt được tạo ra dưới dạng Raster với kích thước mắt lưới Grid đạt tới 0,5m và độ

chính xác về độ cao lên tới 0,2m

Ảnh cường độ xám (intensity): là sản phẩm thu được trong quá trình thu

nhận dữ liệu Lidar Dựa trên cường độ tín hiệu phản hồi của tia laser thu được, tiến hành nội suy tạo ảnh cường độ xám Trên bề mặt thực địa bao gồm các đối tượng khác nhau, do đó khả năng hấp thụ và cường độ phản hồi tín hiệu laser cũng khác nhau, từ đó thu nhận và có thể phân biệt được các loại đối tượng khác nhau trên ảnh cường độ xám Điều này rất có ý nghĩa trong việc phân loại đối tượng trong trường hợp không có ảnh hàng không hay ảnh vệ tinh độ phân giải cao tại khu vực bay quét Lidar Độ phân giải của ảnh cường độ xám có thể lên tơi 0,25m Độ chính xác về mặt bằng và độ cao của các điểm trên ảnh cường độ

xám tương đương với độ chính xác của dữ liệu Lidar gốc

Bình đồ ảnh trực giao (true otrthophoto): là sản phẩm ảnh được nắn

chuyển hình học chính xác trong hệ tọa độ lựa chọn dựa vào các góc xoay được

xác định nhờ hệ thống IMU và tọa độ GPS cùng với mô hình số địa hình, mô hình số bề mặt so dữ liệu Lidar tạo ra Bình đồ ảnh trực giao trên lý thuyết là ảnh nắn chỉnh hình học đã được loại trừ sai số vị trí điểm do chênh cao địa hình gây ra dựa vào việc sử dụng mô hình số địa hình để nắn chỉnh Đối với trường hợp bay quét Lidar có kết hợp chụp ảnh số thì sản phẩm bình đồ ảnh trực giao là sản phẩm trực tiếp của công nghệ Lidar đem lại hiệu quả rất lớn cho công tác đo đạc lập bản đồ và xây dựng mô hình không gian ba chiều Bình đồ ảnh trực giao

có thể được sử dụng làm lớp phủ bề mặt cho các đối tượng trên bản đồ 3D

1.2.1 Ứng dụng trong công tác thành lập bản đồ địa hình

Bản đồ địa hình tỷ lệ lớn là một trong những sản phẩm mà hiện nay được thành lập nhiều nhất dựa trên công nghệ Lidar Công nghệ Lidar cho phép lập

mô hình số địa hình độ chính xác cao với thời gian nhanh chóng và ít phụ thuộc vào thời tiết, có thể bay quét Lidar cả ngày lẫn đêm Hiện nay người ta thường

áp dụng công nghệ Lidar cho thành lập bản đồ các tỷ lệ 1/1000, 1/2000, 1/5000

Hình 1.3 Bản đồ địa hình 3D

1.2.2 Ứng dụng trong công tác khảo sát, thiết kế, giám sát công trình

Dữ liệu Lidar có thể được thu nhận trong khoảng thời gian ngắn, có độ chính xác và độ chi tiết rất cao giúp cho công tác khảo sát, đặc biệt là khảo sát

vê địa hình đạt hiệu quả cao

Kết quả của sản phẩm Lidar phục vụ khảo sát, thiết kế, giám sát công trình giúp cho việc tính toán khối lượng đào đắp, lên kế hoạch giải tỏa, đền bù được sát thực tế hơn và bố trí các phương án, phương tiện thi công iệu quả

1.2.3 Ứng dụng trong công tác thiết kế, quy hoạch, phát triển đô thị

Thiết kế - qui hoạch là một trong những lĩnh vực rộng lớn rất cần mô hình chi tiết Từ thiết kế giao thông, đô thị, công trình công cộng đến thiết kế nhà máy thuỷ điện đều cần đến các thông tin chính xác này để nghiên cứu tình trạng hiện thời, tính toán khối lượng đào đắp để đưa ra phương án tối ưu, lên kế hoạch giải toả và tái định cư, hiển thị mô hình thiết kế, lấy ý kiến đóng góp, trình duyệt

Hình 1.4 Bản đồ 3D khu vực đô thị

1.2.4 Ứng dụng trong quân sự

Trong quân sự, việc sử dụng công nghệ Lidar để xây dựng các mô hình khu vực tác chiến giúp cho khả năng phân tích tầm nhìn hay khả năng cơ động của các trang thiết bị cơ giới, xác định mục tiêu cho dẫn đường tên lửa được nhanh chóng, chính xác, hiệu quả

1.2.5 Ứng dụng trong du lịch

Cũng nhờ dữ liệu Lidar, cho phép tạo những tua du lịch ảo trên nền bản đồ giúp khách hàng có khái niệm rõ ràng hơn về những nơi mình sẽ đến và cảnh quan ở đó, đây cũng là một cách tiếp cận thị trường hiệu quả Khách du lịch có thể thực hiện việc quan sát ba chiều hay bay mô phỏng để tìm hiểu cảnh quan thiên nhiên của vùng được quan tâm Họ cũng có thể được cung cấp các thông tin về cơ sở hạ tầng, khách sạn, các hoạt động vui chơi, giải trí nhờ các công

cụ hỏi đáp của GIS

1.3 Các vấn đề cơ bản về bản đồ 3D

1.3.1 Các khái niệm cơ bản

Hiện nay, bản đồ địa hình 3D và 3D GIS đã được các nước trên thế giới nghiên cứu và có các ứng dụng trong thực tế Cấu trúc của bản đồ 3D bao gồm nền địa hình, dữ liệu đồ họa của các đối tượng địa hình, dữ liệu thuộc tính gắn với dữ liệu đồ họa này và tất cả được hiển thị trong môi trường 3D theo nguyên tắc bản đồ Các nghiên cứu lý thuyết cũng như kết quả của một số hệ thống ứng dụng thực tế cũng đã được trình bày nhưng không nhiều và chưa đầy đủ trên các tạp chí chuyên ngành hoặc trong các cuộc hội thảo quốc tế Trong các

nghiên cứu trên, có một số lĩnh vực chính đã được nghiên cứu sâu liên quan đến bản đồ địa chính, địa hình 3D và 3D GIS là xây dựng mô hình thành phố ba chiều

Mô hình thành phố ba chiều (3D city model) là một hướng nghiên cứu dành được nhiều quan tâm của ngành bản đồ, viễn thám và đã có nhiều ứng dụng Đối tượng được quan tâm nhiều ở đây là nhà và các khối nhà Một số nghiên cứu tập trung vào vấn đề cấu trúc topology của dữ liệu và cách thể hiện nhiều cấp độ chi tiết trong một mô hình thành phố 3D bằng một ngôn ngữ mô hình hoá Vấn đề thể hiện các chi tiết của mô hình hình học các khối nhà là làm sao cố gắng giảm kích thước dữ liệu Các kết quả thử nghiệm thường được đưa

ra với độ chi tiết rất cao cho một không gian nhỏ như một khu phố nhỏ

Trên thực tế, mô hình thành phố 3D được chính quyền nhiều thành phố quan tâm Bước đầu, họ xây dựng mô hình thành phố 3D dựa trên nền bản đồ địa chính, độ cao của các khối nhà được xác định với độ chính xác tương đối từ các nguồn có sẵn Sau đó, song song với việc cập nhật mô hình, họ tìm cách xác định lại độ cao cho từng khối nhà một cách chính xác và toàn diện hơn từ các nguồn dữ liệu mới như ảnh máy bay tỷ lệ lớn, ảnh laser chụp từ máy bay Tuy nhiên, trên thực tế, việc xây dựng mô hình thành phố 3D chính xác và cập nhật

là quá trình rất lâu dài và tốn kém khi thực hiện với cả một thành phố nên cũng chưa có một mô hình thành phố 3D hoàn chỉnh nào được công bố

Bản đồ địa chính 3D ngày càng được các nước trên thế giới quan tâm khi

mà thị trường bất động sản ngày càng sôi động và có giá trị lợi nhuận cao như hiện nay Các vấn đề được quan tâm nhiều liên quan đến quan hệ topology giữa các đối tượng của bản đồ địa chính trong môi trường 3D thực, quá trình chuyển tiếp từ hệ thống địa chính 2D sang hệ thống địa chính 3D Vấn đề quản lý và luật đất đai gắn với các bất động sản 3D này hiện nay đang được nhiều nước trên thế giới quan tâm nghiên cứu

1.3.2 Khả năng ứng dụng dữ liệu Lidar trong thành lập bản đồ 3D

Bản đồ 3D đòi hỏi thông tin về kích thước của đối tượng trong chiều thứ ba của không gian Các thông tin này có thể được thu thập bổ sung bằng các nguồn

dữ liệu như: điều tra - đo vẽ thực địa; đo vẽ lập thể trên trạm ảnh số; dữ liệu giao thoa radar, Lidar…

Tuy nhiên, trong các nguồn dữ liệu có thể sử dụng để thành lập bản đồ 3D như đã nêu ở trên thì dữ liệu Lidar tỏ ra là nguồn dữ liệu có nhiều ưu thế nhất, đáp ứng được nhiều yêu cầu của bản đồ 3D Đặc biệt, đối với bản đồ 3D khu vực đô thị, khi mà việc thể hiện các nhà và khối nhà trên nền mô hình địa hình là một trong những yêu cầu được quan tâm nhất thì dữ liệu Lidar có thể đáp ứng tốt hơn so với các nguồn dữ liệu khác

Việc thể hiện các nhà, khối nhà 3D trên bản đồ cần có đầy đủ thông tin về kích thước, hình dáng và dạng mái nhà Đối với các dữ liệu như ảnh hàng không hoặc dữ liệu thu nhận từ việc đo đạc trực tiếp ngoài thực địa gây ra tốn kém lớn

về kinh phí và thời gian để xử lý dữ liệu và rất khó khăn trong việc xác định thông tin về dạng mái nhà, độ cao mái nhà Dữ liệu Lidar với mật độ điểm chi tiết rất lớn, có thể lên tới 5 điểm/m2 và đặc biệt có độ chính xác rất cao (đạt tới 0.15m về độ cao) hoàn toàn có thể đáp ứng được yêu cầu về xây dựng bản đồ 3D khu vực đô thị

Sử dụng dữ liệu Lidar cho việc xây dựng bản đồ 3D khu vực đô thị có khả năng tiết kiệm chi phí lớn và rút ngắn được rất nhiều về mặt thời gian hoàn thành sản phẩm so với việc sử dụng các nguồn dữ liệu khác

Với những ưu điểm của dữ liệu Lidar so với các nguồn dữ liệu khác, khả năng ứng dụng dữ liệu này để thành lập bản đồ 3D là rất hiệu quả, nhất là đối với bản đồ tỷ lệ lớn, đòi hỏi độ chính xác cao

1.3.3 Các phương pháp nghiên cứu thành lập bản đồ 3D

Có nhiều phương pháp có thể áp dụng để thành lập bản đồ 3D: sử dụng ảnh máy bay; thành lập từ các nguồn số liệu viễn thám khác; thành lập sử dụng bản

đồ địa hình 2D có sẵn hay thành lập bằng phương pháp đo đạc thực địa

Mỗi phương pháp thành lập bản đồ 3D có các ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với các tỷ lệ hay độ chi tiết khác nhau Việc thu thập các dữ liệu chi tiết cho bản đồ 3D rất tốn công, chỉ với một yêu cầu tăng thêm về độ chi tiết của một nhóm đối tượng có thể dẫn đến chi phí thành lập bản đồ tăng rất cao Nên bước đầu tiên mà dù theo phương pháp thành lập nào cũng cần tiến hành là thiết kế nội dung bản đồ trong đó một trong những chi tiết quan trọng cần phải quyết định là hình thức thể hiện nhà và các công trình xây dựng trong khu dân

cư Tùy vào mục đích sử dụng, yêu cầu mà đưa ra tỷ lệ và phương pháp thành lập Tuy nhiên có thể điểm ra các bước chính áp dụng cho mọi phương pháp thành lập bản đồ địa hình 3D như sau:

- Thiết kế nội dung: xác định nội dung, chọn lựa và qui định cách thể hiện

cụ thể cho từng đối tượng bản đồ 3D của khu đo

- Tạo dữ liệu đồ họa nền 2D tương tự như bản đồ địa hình truyền thống

- Tạo dữ liệu 3D bằng các phương pháp đo vẽ lập thể, đo vẽ thực địa, Lidar…

- Thu thập các thông tin thuộc tính từ các nguồn tài liệu có sẵn hoặc thông qua điều vẽ ngoại nghiệp

- Gắn kết các thông tin thuộc tính với dữ liệu đồ họa

- Hiển thị các nội dung bản đồ 3D dựa trên nền mô hình số địa hình, các dữ liệu đồ họa 3D và các dữ liệu thuộc tính của đối tượng theo các nguyên tắc nhất định

a Phương pháp Lidar

Giải pháp công nghệ quét laser đặt trên máy bay - Airborne Laser Scanning (ALS) hay còn gọi là LIDAR phục vụ cho công tác nghiên cứu địa hình bắt đầu vào những năm thập niên 90 của kỷ nguyên XX Dữ liệu Lidar có thể thành lập DTM với độ chính xác rất cao từ 0.15m – 0.50 m

Cơ chế hoạt động của một hệ thống Lidar: thông thường bao gồm một máy

quet laser (bộ cảm biến) được gắn chính xác vào bên dưới máy bay có vai trò phát xung laser hẹp đến bề mặt trái đất trong khi máy bay di chuyển với một tốc

độ nhất định Một máy thu gắn trên máy bay sẽ thu nhận phản hồi của những xung này khi chúng đập vào bề mặt trái đất và quay trở lại thiết bị thu trên máy bay Hầu hết các hệ thống Lidar đều sử dụng một gương quét để tạo ra một dải xung Các giá trị tọa độ và độ cao chính xác đo được bằng thiết bị đạo hàng, góc quay gương tức thời và các khoảng cách thu nhận được dùng để tính toán tọa độ

ba chiều của các điểm độ cao Dữ liệu Lidar được kết hợp với các thông tin vị trí chính xác thu nhận từ thiết bị GPS và hệ thống thiết bị xác định các thông số định hướng trong (INS) cùng đặt trên máy bay Khi tất cả các thông tin này được lưu trữ và xử lý, kết quả sẽ là một giá trị tọa độ (x,y,z) chính xác của mỗi điểm quét được trên mặt đất Khi được tích hợp với máy ảnh số khổ trung bình, có thể tiến hành đồng thời quá trình quét Lidar và chụp ảnh số của một khu vực quy trình này giúp giảm chi phí bay chụp, thu được các sản phẩm: trực ảnh, mô hình

số độ cao và có thể tạo được mô hình thành phố ba chiều

Với khả năng thành lập cả mô hình số địa hình (DTM) lẫn mô hình số bề mặt (DSM) công nghệ LIDAR đặc biệt tỏ ra hữu ích khi được ứng dụng tại các vùng mà các phương pháp khác tỏ ra kém hiệu quả, chẳng hạn các vùng rừng, vùng cửa sông, đụn cát, vùng đất ngập nước hay quản lý vùng bờ và đặc biệt là

có mức độ chi tiết cao để thực hiện xây dựng bản đồ 3D khu vực đô thị Đặc biệt trong trường hợp cần xây dựng mô hình đô thị trong một thời gian ngắn bao gồm cả mô hình bề mặt mặt đất và cả mô hình nhà cửa với hình dạng chi tiết của mái nhà (roof shape)

Hình 1.5 Mô hình 3D khu vực đô thị từ dữ liệu Lidar

Trong các ứng dụng dạng này, người ta thường kết hợp dữ liệu laser với các tài liệu khác trong quá trình thành lập bản đồ 3D như: các dữ liệu GIS có sẵn

về khối nhà, ảnh hàng không và vệ tinh để có thể đạt được kết quả tốt nhất Thông thường, phương pháp Lidar được áp dụng đạt hiệu quả cao trong việc thành lập bản đồ 3D tỷ lệ lớn cho các khu vưc đô thị

b Phương pháp đo vẽ trực tiếp thực địa

Phương pháp đo vẽ trực tiếp ngoài thực địa rất tốn kém về thời gian và kinh phí, phương pháp này đòi hỏi rất nhiều công sức của con người Để xây dựng bản đồ 3D, người ta cần đo đạc trực tiếp ngoài thực địa các đối tượng địa hình, địa vật, cây cối, đường dây, công trình xây dựng, giao thông như đối với bản đồ 2D truyền thống Ngoài ra còn phải trực tiếp đo độ cao cho các đối tượng này để tiến hành mô hình hóa ba chiều và gán các dữ liệu thuộc tính cho chúng Trên thực tế, vì đỏi hỏi quá nhiều thời gian và công sức nên người ta hầu như không

sử dụng phương pháp này để xây dựng bản đồ 3D mà chỉ áp dụng để xác định vị trí và kích thước của một số đối tượng phục vụ cho công tác bổ trợ cho các phương pháp khác

Hình 1.6 Mô hình 3D được xây dựng từ dữ liệu đo trực tiếp tại thực địa

c Phương pháp do vẽ ảnh hàng không

Tùy thuộc vào tỷ lệ bản đồ cần thành lập, chọn tỷ lệ ảnh cho phù hợp Tiến hành đo điểm khống chế, quét phim và tăng dày; vẽ lập thể các nội dung đặc trưng địa hình như đường phân thủy, tụ thủy Thành lập mô hình số độ địa hình DTM và nắn ảnh trực giao

Từ mô hình số địa hình DTM vừa được tạo tiến hành nội suy bình độ và độ cao của các điểm đặc trưng địa hình Khoảng cao đều bình độ và mật độ điểm độ cao tương tự như bản đồ địa hình 2D cùng tỷ lệ Các đối tượng dạng đường và dạng điểm này là 3D có giá trị độ cao thực Sau đó tiến hành đo vẽ lập thể các đối tượng địa vật như nhà cửa, công trình, đường dây điện… các thông tin trên được điều tra lại tại thực địa rồi gán ảnh thực cho các công trình xây dựng và các địa vật khác

Hình 1.7 Bản đồ 3D thành lập từ phương pháp ảnh hàng không

Sau khi có các đối tượng dạng 3D, bước tiếp theo là gán thuộc tính cho các đối tượng đồ họa Khi các dữ liệu đã được chuẩn bị sẵn sàng ở khuôn dạng cần thiết với các thuộc tính được gắn đầy đủ, thực hiện hiển thị chúng trong môi trường 3D theo các nguyên tắc hiện thị các đối tượng trên bản đồ 3D như thể hiện đối tượng địa hình, các đối tượng dạng đường, dạng điểm, dạng vùng, dạng khối…

Đây là một phương pháp có tính ứng dụng cao, cho phép tạo dữ liệu địa hình mới, tương đối cập nhật, thời gian thành lập ngắn và không đòi hỏi nhiều chi phí cho điều vẽ

d Phương pháp bản đồ địa hình, địa chính

Dựa trên bản đồ địa hình, địa chính đã có cho một khu đo, tiến hành điều

vẽ bổ sung ngoại nghiệp, xác định chiều cao của các đối tượng cần thể hiện trong môi trường 3D Chiều cao của nhà và các công trình xây dựng có thể được suy ra từ số tầng với giả định về chiều cao đều cho mỗi tầng trong trường hợp không cần thiết phải thể hiện độ chi tiết và độ chính xác cao

Hình 1.8 Mô hình 3D thành lập từ bản đồ địa chính

Các ghi chú trên bản đồ địa hình và trên bản điều vẽ được chuyển đổi thành

dữ liệu đồ họa 3D hoặc dữ liệu thuộc tính Các dữ liệu thuộc tính của đối tượng được đưa lên bản đồ bằng dạng text và có thể được gán tự động và dựng các đối tượng thành bản đồ 3D Các bước thực hiện tương tự như trong phương pháp sử dụng ảnh máy bay

Phương pháp thành lập bản đồ 3D từ bản đồ địa hình, địa chính có sẵn phù hợp với mức độ chi tiết trung bình, với chi phí thấp, thời gian thành lập ngắn

e Thành lập bản đồ địa hình 3D từ các nguồn ảnh viễn thám khác

Ngoài ảnh máy bay thường dùng (ảnh quang học chụp từ các máy ảnh truyền thống dùng phim và gần đây là các máy ảnh số), ảnh viễn thám rất đa dạng, có thể phân loại thành hai nhóm chính là các loại ảnh vệ tinh và ảnh laser với đầu thu đặt trên máy bay Thông thường, ảnh được sử dụng làm nền để số hóa các dữ liệu vector, các thông tin chi tiết về hình dạng và tính chất của các đối tượng nằm trên mặt địa hình, ảnh trực giao để phủ lên mô hình số địa hình tạo ảnh thực bề mặt mặt đất

Độ phân giải của các loại ảnh viễn thám thay đổi từ vài dm đối với ảnh laser chụp từ máy bay đến trên dưới 1m với các ảnh vệ tinh quang học panchromatic độ phân giải cao; các ảnh vệ tinh quang học đa phổ và ảnh Radar

có độ phân giải kém hơn, từ vài mét đến vài trăm mét Độ phân giải cũng như

khả năng đo vẽ lập thể là các yếu tố quyết định các ảnh này có thể dùng để thành lập bản đồ tỷ lệ nào và sử dụng như thế nào

Với sự đa dạng về đặc điểm cũng như khả năng ứng dụng của từng loại ảnh viễn thám cũng như tỷ lệ bản đồ 3D cần thành lập, khó có thể đưa ra một qui trình chính xác và chi tiết Tuy nhiên qui trình thành lập này có rất nhiều điểm tương tự qui trình thành lập bản đồ 3D từ ảnh máy bay

Trong nhiều trường hợp, ảnh viễn thám chỉ được sử dụng ở một công đoạn nhất định để thu thập một trong những nội dung cần thiết cho bản đồ 3D như dùng để tạo mô hình số địa hình và bổ trợ cho việc xác định ranh giới các địa vật Ngoài ra, có thể kết hợp với khu vực có sẵn mô hình số địa hình và dữ liệu vector thì ảnh vệ tinh quang học đa phổ có thể được nắn trực giao sử dụng mô hình số địa hình và dùng làm ảnh phủ bề mặt

Hình 1.9 Mô hình 3D sử dụng ảnh viễn thám

Đối với ảnh vệ tinh quang học độ phân giải cao như Ikonos, Quickbird hay Spot5, độ phân giải trên dưới 1m, độ che phủ lớn và có thể đo vẽ lập thể thì qui trình thành lập bản đồ 3D tương tự như phương pháp dùng ảnh máy bay

f Phương pháp Radar độ mở tổng hợp giao thoa (IFSAR - InterFerometric Synthetic Aperture Radar)

Ứng dụng quan trọng nhất của ảnh Radar là tạo mô hình số địa hình độ chi tiết trung bình và độ chính xác từ vài mét đến hàng trăm mét cho một vùng rộng

lớn trong một thời gian ngắn Ngoài ra còn có các hệ thống Radar độ mở tổng hợp giao thoa đặt trên máy bay, chẳng hạn như hệ thống Intermap STAR 3i dùng băng X có thể cho phép thành lập mô hình số địa hình với độ chính xác từ 0,5 đến 3 m

Ảnh Radar không thể hiện hình ảnh tự nhiên của bề mặt mặt đất nên không dùng làm nền để số hóa hay điều vẽ ngoại nghiệp được Để xây dựng các đối tượng địa vật thì phải kết hợp với các nguồn ảnh quang học Các ảnh này có thể

là ảnh máy bay hay các loại ảnh vệ tinh quang học khác Sự kết hợp này tận dụng được ưu thế của cả hai loại ảnh Tuy nhiên với độ chính xác của mô hình

số địa hình tạo từ ảnh Radar như trên thì phương pháp này cũng chỉ có thể áp

dụng để thành lập bản đồ 3D tỷ lệ 1:10 000 và nhỏ hơn

CHƯƠNG 2 QUY TRÌNH ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ LIDAR THÀNH LẬP BẢN ĐỒ 3D 2.1 Xử lý dữ liệu Lidar

Dữ liệu điểm có giá trị tọa độ ba chiều (mặt bằng và độ cao) được tạo bởi công nghệ bay quét Lidar thường có mật độ dày đặc, chứa đựng các thông tin của bề mặt địa hình, bề mặt các công trình xây dựng, các bề mặt thực phủ, đường dây tải điện, đường giao thông Nhưng việc xác định ranh giới, hình dáng của các địa vật như công trình xây dựng, bờ ruộng, hàng rào hay các tán cây lại không được rõ ràng Để khắc phục tình trạng này, người ta thường kết hợp dữ liệu Lidar với dữ liệu ảnh máy bay hoặc ảnh vệ tinh độ phân giải cao được nắn chỉnh trong cùng một hệ tọa độ với dữ liệu Lidar Việc kết hợp đó nhằm tận dụng các thông tin rõ ràng về hình dạng, ranh giới của các đối tượng địa vật trên ảnh giúp cho khả năng phân biệt đối tượng từ dữ liệu Lidar đảm bảo chính xác Muốn có được ảnh trueortho khu vực bay quét, chúng ta cần sử dụng

mô hình số địa hình, mô hình số bề mặt thu nhận được từ dữ liệu Lidar để tiến hành nắn chỉnh hình học ảnh về đúng hệ tọa độ với dữ liệu điểm Lidar (cùng với

hệ tọa độ cần thành lập bản đồ) Ảnh trueortho không chỉ giúp khả năng phân biệt đối tượng được tạo bởi dữ liệu Lidar một cách chính xác mà còn giúp cho việc phủ lên bề mặt các đối tượng địa vật để xây dựng mô hình 3D một cách bán

tự động

Nói chung, việc xây dựng bản đồ 3D từ dữ liệu Lidar cần được tiến hành qua các công đoạn: chiết tách thông tin về độ cao và hình ảnh, kích thước của các đối tượng, lựa chọn phương pháp và mức độ chi tiết hiển thị đối tượng trên bản đồ 3D

Sơ đồ 2.1: Sơ đồ quy trình xử lý dữ liệu Lidar lập bản đồ 3D

Nhận dạng, phân tích mức độ hiển thị đối tượng 3D Chiết tách các thông tin về địa hình và địa vật

2.1.1 Chiết tách các thông tin về địa hình và địa vật (phân tầng độ cao

dữ liệu Lidar – tách bề mặt địa hình thực và bề mặt địa vật)

Dữ liệu Lidar là tập hợp các điểm (đám mây điểm) cung cấp thông tin một cách phong phú về mặt bằng và độ cao Dựa trên các dữ liệu này, chúng ta có thể xây dựng được mô hình số địa hình (thu nhận từ dữ liệu địa hình) và mô hình số bề mặt (thu nhận từ việc kết hợp dữ liệu địa hình và dữ liệu bề mặt)

Hình 2.1 Dữ liệu tập hợp điểm Lidar

Tín hiệu xung điện của tia laser khi gặp các chướng ngại vật như công trình xây dựng, cây cối, đường dây tải điện sẽ phản hồi về hệ thống thu tín hiệu xung điện laser, các tín hiệu này được ghi nhận là nhóm tín hiệu của địa vật Một phần tín hiệu xung điện laser sẽ tiếp tục đâm xuyên qua chướng ngại vật tới mặt địa hình và phản hồi trở lại máy thu tín hiệu xung điện laser, các tín hiệu phản hồi này kết hợp với tín hiệu phản hồi trực tiếp từ mặt địa hình tạo nên nhóm tín hiệu địa hình Nhóm tín hiệu địa hình được sử dụng để thành lập mô hình số địa hình Kết hợp nhóm tín hiệu địa hình và địa vật, chúng ta xây dựng được mô hình số bề mặt

Trên thế giới hiện nay có các phần mềm thương mại hóa để tiến hành tách lọc các đối tượng địa hình và địa vật từ dữ liệu Lidar Thuật toán tách lọc các đối tượng phục vụ xây dựng mô hình số địa hình và mô hình số bề mặt thường không được công bố bởi các hãng cung cấp phần mềm nhưng nói chung, các phần mềm thường sử dụng các thuật toán dưới đây

Lọc các đối tượng địa hình:

Dựa trên lý thuyết topo và giá trị chênh cao cực đại giữa hai điểm liền kề trong một tập hợp điểm, người ta có thể xây dựng mô hình số địa hình theo hàm sau:

( ) ( ( ) )

{p i A p j A h p h p h d p i p j }

DTM = Î | " Î : i- j £ D max ,

(2.1) Trong đó:

- A: là tập hợp các điểm Lidar

- pi: là điểm được lọc từ tập hợp A

- pj: là điểm liền kề với điểm pi

- d(p i,p j): là khoảng cách giữa pi và pj

- ∆hmax: là chênh cao cực đại cho phép

- (h p i -h p j)

: là chênh cao giữa điểm pi điểm pj

Công thức (2.1) nêu trên nhằm lọc điểm Pi từ tập hợp điểm A nếu không tồn tại điểm Pj nào khác mà chênh cao nhỏ hơn chênh cao cực đại cho phép (∆hmax) trong phạm vi khoảng cách d(p i,p j) giữa chúng

Quá trình lọc điểm được bắt đầu từ điểm pmin, các điểm được sắp xếp theo thứ tự tăng dần về độ dài Sau đó tính gradient b dựa vào độ dài d(p i,p j) và chênh cao (h p i-h p j)

theo công thức sau:

2 2 2 2

(trục Z của mô hình số địa hình) Để lọc được các đối tượng địa hình và địa vật riêng biệt, trước hết cần xác lập ngưỡng k1,k2 (vớik1hỏ hơn k2) chúng ta sẽ có chuẩn lọc như sau:

(3): k cos1/ b £(h i-hmin)£k cos2/ b Các đối tượng không được phân loại

Hình 2.2 Phân loại các điểm Lidar giữa địa hình và địa vật

Lọc các đối tượng địa vật:

Phụ thuộc mật độ điểm quét Lidar và luật phân bố sai số, người ta có thể tiến hành lọc các điểm địa vật là nhà cửa và cây cối như sau:

Lọc điểm P(X,Y,Z) từ N điểm Qi(Xi,Yi,Zi) với i=1,2,3 N

+ Nếu khoảng cách từ điểm P tới điểm Qi nhỏ hơn hoặc bằng ngưỡng cho trước r (phụ thuộc mật độ điểm quét):

ö ç

b X c

a Z

Khi đó phương sai của vi sẽ là:

2 2

2 2

2 2

i i i

v

c

b c

ø

ö ç è

æ +

÷ ø

ö ç è

i

v d

c b a

s c

Từ đó sẽ có 3 trường hợp xảy ra:

(a): Tồn tại mặt phẳng cục bộ và điểm P thuộc mặt phẳng đó

(b): Tồn tại mặt phẳng cục bộ và điểm P không thuộc mặt phẳng đó

(c): Không tồn tại mặt phẳng cục bộ

Hình 2.3 Phân loại các điểm Lidar giữa địa hình và địa vật

Kết hợp 3 trường hợp (a), (b), (c) và các chuẩn lọc (1), (2), (3) đã nêu trên, chúng ta sẽ lập được bảng phân loại điểm địa hình và địa vật nhà cửa, cây cối như bảng sau:

Bảng2.1 Kết quả phân loại điểm địa hình, địa vật nhà cửa, cây cối

Các tiêu chuẩn Các trường hợp Kết quả phân loại

(1): Điểm địa hình

(2): Điểm địa vật

(c) Điểm địa vật là cây

Hình 2.4 Kết quả phân loại, tạo mô hình số bề mặt và mô hình số địa hình

2.1.2 Nhận dạng, tái lập mô hình các công trình xây dựng

Ngoài việc tách lọc các đối tượng địa hình và địa vật thì yêu của việc thành lập bản đồ 3D khu vực đô thị, nhất thiết phải nhận dạng được các công trình xây dựng và tái lập chúng trên mô hình 3D Thông thường, để đảm bảo hiệu quả và đạt độ chính xác cao người ta sử dụng phương pháp kết hợp dữ liệu Lidar và ảnh hàng không Để nhận dạng và tái lập các công trình xây dựng trên mô hình 3D, người ta kết hợp phân loại các vùng cơ bản và các đối tượng cơ bản, phân tích tính đồng phẳng của dữ liệu Lidar cho các vùng của mái các công trình xây dựng Độ chính xác vị trí điểm của các bức tường được xác định dựa trên sự kết hợp giữa các yếu tố sắc cạnh (gờ sắc nét) từ dữ liệu ảnh hàng không và dữ liệu

đồng phẳng từ các điểm Lidar Các cạnh trong mảng ba chiều được sử dụng để dựng lại các mô hình của công trình xây dựng và phương pháp này có được lợi thế về độ tin cậy cao và tính linh hoạt, nó đưa ra giải pháp chắc chắn, thậm chí ngay cả khi dữ liệu là các đường 3D bị đứt quãng

Dữ liệu 3D của tập hợp các điểm Lidar thu được từ thiết bị Lidar trên máy bay cung cấp thông tin một cách phong phú về độ cao và thậm chí cả hình ảnh, trong khi đó chúng ta cũng thu được các dữ liệu phổ rất dồi dào từ ảnh hàng không Do đó, kết hợp hai nguồn dữ liệu nêu trên đem lại triển vọng cho việc tự động tìm kiếm, tái lập lại các mô hình công trình xây dựng trong đô thị phục vụ cho quy hoạch và quản lý một cách hiệu quả hơn Từ dữ liệu hợp nhất, ta có thể xây dựng mô hình các công trình xây dựng từ dữ liệu ảnh hàng không và tập hợp các điểm Lidar một cách tự động gồm hai phần chính như sau:

- Tìm kiếm, nhận dạng các công trình xây dựng

- Tái lập lại các mô hình 3D của các công trình xây dựng

Sử dụng các điểm khống chế ngoại nghiệp, hệ thống dẫn đường GPS và INS, chúng ta xác định được các thông số định hướng ngoài của ảnh hàng không, do đó ta có thể xử lý kết hợp 2 nguồn dữ liệu Lidar và ảnh hàng không thống nhất trên một hệ toạ độ Sau đó, chúng ta có thể tiến hành xác định, phân loại các vùng và các đối tượng cơ bản trong quá trình tìm kiếm, nhận dạng các công trình xây dựng Trong giai đoạn này, chúng ta cần các thông tin về bề mặt địa hình từ dữ liệu Lidar đã được chuyển sang dạng Raster và thông tin về phổ của dữ kiệu ảnh hàng không màu Thực tế, việc phân loại các đối tượng để tìm

ra ranh giới các công trình xây dựng dựa trên các thông tin về phổ, hình dạng, cấu trúc và thông tin về độ cao Với các thông tin trên, chúng ta có thể tách biệt được các các công trình xây dựng và kiểm soát chúng Khi ranh giới các công trình xây dựng đã được nhận biết và tách biệt, chúng ta phân tích tính đồng phẳng của các dữ liệu Lidar cho các vùng mái của các công trình xây dựng Khi

đó, mô hình TIN cơ bản sẽ dựng lên các mặt phẳng trong môi trường 3D cho

mỗi vùng của công trình xây dựng Các cạnh của công trình xây dựng được tách

ra từ dữ liệu ảnh hàng không được kết hợp chặt chẽ với dữ liệu độ cao điểm Lidar để xác định vị trí các bức tường của các công trình xây dựng trong môi trường 3D Giải pháp này đưa ra độ tin cậy cao và thuận lợi cho việc tái lập lại các mô hình của các công trình xây dựng, thậm chí trong trường hợp các đoạn thẳng 3D bị đứt, gãy

a Tìm kiếm, nhận dạng các công trình xây dựng

Các đối tượng được xác định của các công trình xây dựng là dạng vùng Ở đây, chúng ta có 2 bước xử lý là xác định vùng và phân loại các đối tượng cơ bản Quá trình tìm kiếm, nhận biết các công trình xây dựng được thực hiện như sau:

Quá trình tìm kiếm vùng (ranh giới) cho các công trình xây dựng:

Có 2 cách trong quá trình này Cách thứ nhất, người ta sử dụng các đường đồng mức cơ bản Cách thứ hai sử dụng các thông tin về hình ảnh sắc nét (gờ,

bờ, …) để xác định các vùng (ranh giới) cơ bản Thông thường, người ta sử dụng công nghệ nối các điểm ảnh (pixel) có tính đồng dạng đặc trưng vì hệ số xác định ranh giới (vùng) từ những hình ảnh sắc nét đạt độ chính xác cao hơn so với phương pháp xác định dựa vào đường đồng mức cơ bản Việc kết hợp dữ liệu Lidar và bình đồ ảnh trực giao tạo nên được sự kết nối các điểm ảnh (pixel) đồng nhất, đặc trưng thành các ranh giới (vùng) của các công trình xây dựng Phân loại các đối tượng cơ bản:

Sau quá trình tìm kiếm các đối tượng vùng (ranh giới các công trình xây dựng), người ta tiến hành phân loại các đối tượng đó dựa trên các đặc điểm về

độ cao, thông tin về phổ, cấu trúc, độ nhám (gồ ghề), và các thông tin về các vùng bóng, bị che khuất để thực hiện nhận dạng các công trình xây dựng Quá trình này được mô tả như sau:

Độ cao: tiến hành xác định Mô hình số bề mặt (DSM) và Mô hình số địa hình (DTM) thông qua việc xử lý dữ liệu Lidar Kết quả thu nhận được từ Mô

hình số bề mặt bao gồm cả giá trị độ cao của các công trình xây dựng và độ cao của thảm thực phủ

Thông tin phổ: dựa trên phân tích các thông tin về phổ từ ảnh hàng không màu, dựa trên các chỉ số thực vật, tiến hành phân loại và thu được các vùng không có thực phủ và các vùng có thực phủ

Cấu trúc: thông tin về cấu trúc được lấy từ ảnh hàng không Sử dụng Ma trận xuất hiện mức độ độ xám để phân tích cấu trúc ảnh (GLCM) Đây là ma trận liên quan tới tần số xuất hiện các điểm ảnh (pixel) so với các điểm ảnh (pixel) gần nhất Ngoài ra còn sử dụng hàm Entropi và tính đồng nhất như là các chỉ số của xác suất xuất hiện các điểm ảnh (pixel) Vai trò của thông tin về cấu trúc là để tách biệt giữa các công trình xây dựng và thảm thực phủ khi các đối tượng phân loại có giá trị tương đương về phổ

Độ nhám (gồ ghề): độ nhám của bề mặt thu nhận từ dữ liệu Lidar nhằm mục đích phân biệt giữa các đối tượng vùng thực vật và không phải là thực vật Cũng tương tự như thông tin về cấu trúc của ảnh, có thể sử dụng các chỉ số về

độ dốc, độ lồi lõm của bề mặt để tách biệt được giữa các công trình xây dựng và các vùng thực phủ khi mà giá trị thu nhận từ phổ của ảnh giữa các đối tượng là tương đương nhau

Hình dạng: thuộc tính của hình dạng bao gồm kích thước và tỷ số giữa chiều dài và chiều rộng của đối tượng Thông thường cần sử dụng một ngưỡng

về diện tích để lọc ra những đối tượng quá nhỏ Điều này có nghĩa là những vùng có diện tích rất nhỏ, dưới ngưỡng đặt ra thì không được phân loại vào các đối tượng thuộc các công trình xây dựng Các đối tượng có tỷ số giữa chiều dài

và chiều rộng phù hợp được chuyển vào lớp đối tượng thuộc các công trình xây dựng Những đối tượng không được xếp vào các lớp đối tượng thuộc các công trình xây dựng khi mà tỷ số giữa chiều dài và chiều rộng lớn hơn ngưỡng đặt ra

Hình 2.5 Tìm kiếm, nhận dạng công trình xây dựng

b Tái lập các công trình xây dựng trên bản đồ 3D

Quá trình dựng lại mô hình các công trình xây dựng bắt đầu khi đã có kết quả nhận biết ranh giới riêng biệt của các công trình từ bước trước đó Quá trình này bao gồm 4 nhiệm vụ: (1) định dạng các mặt 3D, (2) tìm kiếm ranh giới của các công trình xây dựng, (3) xác định các đường ranh giới của các công trình xây dựng, (4) dựng lại các công trình xây dựng

Định dạng các mặt 3D: nhiệm vụ thứ nhất trong quá trình xây dựng mô

hình của các công trình xây dựng là xác định được các mặt 3D từ dữ liệu Lidar Việc xác định các mặt phẳng tam giác dựa trên sự kết hợp của các điều kiện về tính đồng phẳng và sự so sánh giữa các điểm láng giềng gần nhất trong lưới điểm tam giác của dữ liệu Lidar Có 2 thông số để xác định các mặt phẳng tam giác trong lưới tam giác: (1) dựa vào góc được tạo thành giữa 2 vector liền kề, (2) dựa vào chênh cao giữa các điểm lưới Dựa trên tiêu chuẩn đồng phẳng, người ta sử dụng thuật toán khớp điểm theo nguyên lý số bình phương nhỏ nhất

để xác định các mặt 3D

Tìm kiếm ranh giới của các công trình xây dựng: sau khi định dạng được

các mặt 3D, tiến hành tìm kiếm ranh giới của các công trình xây dựng từ dữ liệu Lidar đã được Raster hoá Tiến hành đặt các hệ số về độ dài để gỡ bỏ các đoạn