Ứng dụng thiết bị bay không người lái (UAV) trong giám sát tiến độ thi công công trình tuyến metro số 1 Bến Thành Suối Tiên

Luận văn trình bày một giải pháp mới trong việc giám sát tiến độ thi công công trình của dự án đường sắt đô thị TP.HCM bằng cách sử dụng hệ thống UAV thu nhận ảnh độ phân giải cao trong

|ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

TUYẾN METRO BẾN THÀNH - SUỐI TIÊN

Chuyên ngành: Bản Đồ, Viễn Thám Và Hệ Thống Thông Tin Địa Lý

Mã số: 60 44 02 14

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2016

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐHQG.HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS Lê Trung Chơn

2 TS Lê Thanh Hòa –Thư ký

3 TS Vũ Xuân Cường - Phản biện 1

4 TS Phan Hiền Vũ-Phản biện 2

ĐẠI HỌC QUÓC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHÚ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: NGUYỄN HỮU NHẬT

Ngày, tháng, năm sinh: 04-10-1980

Chuyên ngành: Bản Đồ, Viễn Thám Và Hệ Thống Thông Tin Địa Lý

Mã số: 60440214

I TÊN ĐỀ TÀI: “ứng dụng thiết bị bay không người lái (UAV) trong giám sát tiến độ

thỉ cồng cồng trình tuyến Metro Bến Thành - Suối Tiên”

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

1) Xây dựng quy trình vận hành và khai thác hệ thống UAV Falcon 8

2) Xử lý ảnh sau khi bay chụp để tạo ra sản phẩm ảnh trực giao, mô hình DSM và xây dựng hiển thị mô hình 3D

3) Đánh giá độ chính xác mặt bằng của sản phẩm ảnh sau xử lý dụa vào các điểm khống chế mặt đất

4) Đánh giá so sánh độ cao của mô hình DSM với dữ liệu LiDAR

5) Xây dựng chương trình hỗ trợ theo dõi tiến độ thi công công trình

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 11/01/2016

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 17/06/2016

V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS Lê Trung Chơn

CÁN Bộ HƯỚNG DẪN

(Họ tên và chữ ký)

Để có được những kiến thức nhát định cho việc hoàn thành quyển Luận văn này, em

đã nhận được sụ đào tạo và giúp đỡ tận tình của quý Thầy, Cô thuộc Bộ môn Địa Tin Học, Trường Đại học Bách Khoa Tp.HCM trong suốt quá trình học tập vừa qua Đó là những kết quả quý giá và trân trọng Thông qua quyển Luận văn này, em xỉn chân thành cám ơn quý Thầy, Cô trong Bộ môn Địa Tin Học, đã truyền đạt kiến thức và kinh nghiệm cho em trong suốt thời gian học tập tại trường

Em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến PGS.TS Lê Trung Chơn, người thầy đã tận tình giảng dạy, giúp đỡ và hướng dẫn trực tiếp em thực hiện quyển Luận văn này

Em cũng xin chân thành cám ơn PGS.TS Trần Trọng Đức, người đã có những góp

ý chuyên môn cho Luận văn trong đợt báo cáo tiến độ thực hiện Luận văn

Đặc biệt, em xin gửi lời cám ơn chân thành đến PGS.TS Lê Văn Trung, Giám đốc Trung tâm Địa Tin Học - Đại học Quốc Gia Tp.HCM, cơ quan nơi em công tác, đã tạo mọi điều kiện tốt nhất về cơ sở vật chất, trang thiết bị cho em theo đuổi quá trình học tập, nghiên cứu và thực hiện quyển Luận văn này

Xin cám ơn cảc anh, chị, em đồng nghiệp ở Trung tâm Địa Tin Học đã cùng đồng hành và nhiệt tình giúp đỡ trong suốt thời gian vừa qua

Cuối cùng, con xin tỏ lòng biết ơn đến Ba, Mẹ và những người thân trong gia đình

đã động viên, giúp đỡ trong suốt thời gian qua, tạo mọi điều kiện tốt nhất đề con có thề tập trung học tập, nghiên cứu và thực hiện thành công quyển Luận văn này

Xỉn kính dâng lên quý Thầy, Cô, Ba, Mẹ và người thân kết quả nghiên cứu này thay cho lời cám ơn chân thành nhất./

Luận văn được thực hiện với đề tài: “Ứng dụng thiết bị bay không người lái (UAV)

trong giám sát tiến độ thi công công trình tuyến Metro Bến Thành - Suối Tiên”

Luận văn trình bày một giải pháp mới trong việc giám sát tiến độ thi công công trình của dự án đường sắt đô thị TP.HCM bằng cách sử dụng hệ thống UAV thu nhận ảnh độ phân giải cao trong các giai đoạn khác nhau của dự án Với hệ thống UAV AscTec Falcon

8 có thể hoạt động linh hoạt và đạt hiệu quả cao trong việc chụp ảnh bề mặt đất với độ cao bay thấp Ngoài ra, sử dụng phần mềm Pix4Dmapper để xử lý ảnh tạo ra các sản phẩm như: ảnh trực giao, mô hình DSM, mô hình 3D dựa trên độ phủ của các tờ ảnh Các điểm khống chế mặt đất GCPs và dữ liệu GIS được sử dụng để so sánh, đánh giá độ chính xác đạt được của giải pháp ứng dụng UAV Thuật toán biến đổi Helmert được sử dụng để cải thiện độ chính xác cho sản phẩm ảnh trực giao

Nghiên cứu này cho thấy tính khả thi của việc ứng dụng hệ thống UAV trong việc chụp không ảnh có độ phân giải cao và đưa ra kỹ thuật mới cho việc giám sát tiến độ thi công công trình theo thời gian

This thesis deals with the task: “Using Unmanned Aerial Vehicles (UA V) for

mornitoring the construction progress of Metro Ben Thanh - Suoi Tien project”

This thesis describes a new approach for monitoring construction progress of the Urban Railway Construction Project by using Unmanned Aerial Vehicles (UAV) to capture high resolution imagery at different stages of the project The advantage of the UAV AscTec Falcon 8 systems lies in their high flexibility and efficiency in capturing the surface of an area from a low flight altitude In addition, Pix4Dmapper image processing software can permit to create ortho-images, DSM model and 3D model based upon overlapped images The Ground Control Points (GCPs) and GIS data were used to compare the achieved accuracy of UAV method The Helmert transformation algorithm were used to to improve accuracy for the ortho-images

This study shows the feasibility of using an UAV system for acquiring the high resolution aerial images and the new opportunities for momitoring the construction progress over time

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi

Các số liệu, kết quả nghiên cứu nêu trong Luận văn là trung thực và chưa từng được

ai công bố ửong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả Luận vãn

Học viên

Luận Văn Thạc Sĩ

HVTH: NGUYỄN HỮU NHẬT

MSHV: 13100998

CBHD: PGS.TS LÊ TRUNG CHƠN

NGUYỄN HỮU NHẬT

MỤC LỤC

BẢNG VIẾT TẮT I

DANH MỤC HÌNH II

DANH MỤC BẢNG V

PHẦN MỞ ĐẦU 1

1 SỰ CẰN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI 1

2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 3

3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 3

4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 4

5 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN 5

CHƯƠNG 1 7

TỔNG QUAN 7

1.1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC 7

1.1.1 Tĩnh hĩnh nghiên cứu ở ngoài nước 7

1.1.2 Tĩnh hĩnh nghiên cứu trong nước 10

1.1.3 Kết luận 12

1.2 GIỚI THIỆU MỘT SỐ HỆ THỐNG UAV ỨNG DỤNG TRONG KHÔNG ẢNH 13

1.3 CƠ SỞ PHÁP LÝ CHO ỨNG DỤNG UAV Ở VIỆT NAM 15

1.3.1 Thành phần hồ sơ cấp giấy phép bay 15

1.3.2 Trình tự thực hiện cap giấy phép 16

1.3.3 Thấm quyền cap phép hoạt động bay 16

1.3.4 Thời hạn cap giấy phép hoạt động 16

1.4 TỐNG QUAN DỰ ÁN ĐƯỜNG SẮT ĐÔ THỊ TP.HCM [1] 17

1.4.1 Quy hoạch phát triển dự án đường sắt đô thị TP.HCM 17

1.4.2 Giới thiệu tuyến metro so 1 Ben Thành - Suối Tiên 19

Luận Vẳn Thạc Sĩ

MSHV: 13100998

CHƯƠNG 2 21

XÂY DỰNG QUY TRÌNH VẬN HÀNH VÀ KHAI THÁC HỆ THỐNG UAV FALCON 8 21

2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 21

2.1.1 Mối quan hệ giữa độ cao bay, tiêu cự và độ phân giải không gian 21

2.1.2 Mối quan hệ giữa độ cao bay, tỉ lệ ảnh và độ phủ giữa các tờ ảnh 23

2.1.2.1 Tính khoảng cách giữa các điểm waypoints 24

2.1.2.2 Tính thời gian cho một chuyến bay 27

2.2 GIỚI THIỆU HỆ THỐNG UAV FALCON 8 [14] 28

2.2.1 Thông sổ kỹ thuật của UAVFalcon 8 28

2.3 XÂY DỰNG QUY TRÌNH VẬN HÀNH VÀ KHAI THÁC UAV FALCON 8 30

2.3.1 Sơ đồ quy trình vận hành UAVFalcon 8 30

2.3.2 Mô tả chi tiết các bước của quy trình 30

2.3.2.1 Khảo sát thực địa 30

2.3.2.2 Thiết kế tuyến bay 31

2.3.2.3 Kiểm tra hệ thống 32

2.3.2.4 Tiến hành bay chụp 32

2.3.2.5 Kết thúc phi vụ bay 33

2.3.2.6 Xử lý ảnh 33

2.3.2.7 Kiểm tta kết quả 33

2.3.2.8 Sản phẩm 33

2.4 BAY CHỤP THỰC ĐỊA TUYẾN METRO SÓ 1 34

2.4.1 Yêu cầu 34

2.4.2 số liệu thiết kế tuyến bay 34

2.4.3 Tiến độ bay chụp thực tế 35

2.4.1 Thiết kế vùng không gian bay chụp 36

Luận Vẳn Thạc Sĩ

MSHV: 13100998

CHƯƠNG 3 38

XỬ LÝ ẢNH BẰNG PHẦN MỀM PIX4DMAPPER 38

3.1 YÊU CẰU CHUNG VỀ XỬ LÝ ẢNH 38

3.2 GIỚI THIỆU PHẰN MỀM PIX4DMAPPER [15] 39

3.2.1 Dữ liệu đầu vào cho Pix4Dmapper 39

3.2.2 Chức năng xử lý ảnh 41

3.2.3 Yêu cầu cấu hình cài đặt Pix4Dmapper 42

3.3 QUY TRÌNH XỬ LÝ ẢNH CHỤP BẰNG CÔNG NGHỆ UAV 43

3.3.1 Dữ liệu ảnh bay chụp 44

3.3.2 Kiểm tra kết quả quá trình bay chụp và chất lượng ảnh chụp 44

3.3.3 Xác định các yếu tố định hướng ngoài của từng tấm ảnh 45

3.3.4 Tạo dữ liệu đầu vào cho quá trình xử lý 47

3.3.5 Xử lý ảnh bằng phần mềm Pix4Dmapper 48

3.3.6 Kiểm tra sản phẩm sau xử lý 49

3.3.7 Đóng gói sản phẩm 50

CHƯƠNG 4 51

PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 51

4.1 CƠ SỞ ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC 51

4.1.1 Xác định các điểm khổng chế mặt đẩt 51

4.1.2 Xác định tọa độ của các điểm khổng chế mặt đẩt trên ảnh trực giao 52

4.1.3 Công thức Gauss [17] 54

4.1.4 Giới thiệu thuật toán biến đối Helmert [19] 54

4.1.5 Các phương ản đảnh giả độ chính xác 58

4.2 ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC MẶT BẰNG 59

4.2.1 Ảnh xử lý bằng Pix4Dmapper không sử dụng điểm GCP 59

4.2.2 Ảnh xử lý bằng Pix4Dmapper cố sử dụng điểm GCP 61

4.2.3 Sử dụng thuật toán biến đối Helmert 62

Luận Vẳn Thạc Sĩ

MSHV: 13100998

4.2.3.1

Chuyển đổi kinh tuyến trung ương và múi chiếu 62

4.2.3.2 Chọn điểm trùng cho thuật toán Helmert 63

4.2.3.3 Tìm bộ tham số chuyển đổi 64

4.2.3.4 Đánh giá độ chính xác của ảnh trực giao khi sử dụng thuật toán Helmert 68

4.2.4 Biểu diễn độ lệch của điểm khống chế trên ảnh so với thực địa 69

4.3 ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC VỀ ĐỘ CAO 71

4.3.1 Dữ liệu đầu vào 71

4.3.2 Xử lý dữ liệu 72

4.3.3 Đánh giá so sánh giá trị độ cao 73

4.3.3.1 So sánh độ cao LiDAR với độ cao toàn đạc 73

4.3.3.2 So sánh độ cao của mô hình DSM với độ cao toàn đạc 75

4.3.3.3 So sánh độ cao của mô hình DSM với độ cao LiDAR 76

CHƯƠNG 5 79

XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH THEO DÕI TIẾN ĐỘ THI CÔNG CÔNG TRÌNH TUYẾN METRO BẾN THÀNH - SUỐI TIÊN 79

5.1 MỤC ĐÍCH - YÊU CẲU 79

5.2 XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU 79

5.2.1 Cơ sở dữ liệu dạng raster 80

5.2.2 Cơ sở dữ liệu dạng vector 80

5.2.2.1 Thiết kế cấu trúc dữ liệu 80

5.2.2.2

Chuyển đổi dịnh dạng dữ liệu 83

5.3 XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH 83

5.3.1 Giới thiệu chương trình 83

5.3.2 Cẩu trúc chương trình 84

5.3.3 Các chức năng chinh của chương trình 86

Luận Vẳn Thạc Sĩ

MSHV: 13100998

5.3.3.1 Tắt/hiển thị dữ liệu không ảnh theo thời gian 86

5.3.3.2 Chức năng tìm kiếm 86

5.3.3.3 Chức năng cập nhật 88

CHƯƠNG 6 90

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 90

6.1 KẾT LUẬN 90

6.2 KIẾN NGHỊ 91

6.3 HƯỚNG MỞ RỘNG CỦA ĐỀ TÀI 91

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC 92

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 93

PHỤ LỤC 1 95

GIỚI THIỆU HỆ THỐNG UAV FALCON 8 VÀ LẬP KẾ HOẠCH BAY 95 PHỤ LỤC 2 103

XỬ LÝ TẠO ẢNH TRỰC GIAO BÀNG PHẦN MÈM PIX4DMAPPER 103 PHẰN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 111

Luận Vẳn Thạc Sĩ II

MSHV: 13100998

DANH MỤC HÌNH

Hĩnh 1.1 Khu vực nghiên cứu và các điểm GCP (dấu + màu đỏ) 8

Hĩnh 1.2 Biểu diễn mối quan hệ giữa độ chính xác của ảnh sau xử lỷ và độ phân giải của ảnh chụp [8] 9

Hình 1.3 Ảnh trực giao khu dân cư Nunspeet (Hà Lan) 9

Hình 1.4 Hệ thống UAV Swinglet CAM 10

Hình 1.5 Sản phẩm ảnh của khu vực ga bảo trì (Depot) 12

Hĩnh 1.6 Sản phẩm ảnh của tuyến trên cao 12

Hình 1.7 UAV trực thăng - Helicopter 14

Hình 1.8 UAV nhiều động cơ -Mmulti rotor 14

Hĩnh 1.9 UAV cánh bằng - Fixwing [9] 15

Hình 1.10 Mô hình hệ thống metro TP.HCM 17

Hình 1.11 Sơ đồ các tuyến metro TP.HCM 19

Hĩnh 1.12 Biểu đồ thể hiện vốn đầu tư 20

Hĩnh 1.13 Một đoạn trên cao của tuyến metro số 1 20

Hĩnh 2.1 Ảnh hưởng của độ cao bay và tiêu cự đến vùng thu ảnh [15] 22

Hĩnh 2.2 Ảnh hưởng của độ cao bay và tỉ lệ ảnh đến độ phủ giữa các ảnh [15] 24 Hĩnh 2.3 Vùng phủ của ảnh khi chiều rộng của cảm biến vuông góc với hướng bay 25

Hình 2.4 Vùng phủ của ảnh khi chiều rộng của cảm biến song song với hướng bay 26 Hĩnh 2.5 Tính thời gian bay giữa 2 waypoints 27

Hình 2.6 Hệ thống UAVFalcon 8 28

Hình 2.7 Sơ đồ quy trình vận hành UAV Falcon 8 30

Hình 2.8 Điểm khổng chế ngoài thực địa và trên ảnh chụp 31

Hình 2.9 Các điểm waypoints khu vực ga bảo trì (Depot) - tuyến metro sổ 1 34

Hình 2.10 Xác định khu vực bay chụp cho các chuyến bay ở khu Depot 36

Hình 2.11 Xác định khu vực bay chụp cho các chuyến bay thuộc tuyến trên cao 37

Hình 3.1 Giao diện chính của phần mềm Pix4Dmapper 39

Hình 3.2 Sơ đồ quy trình xử lý ảnh 43

Hình 3.3 Ảnh đơn thu được sau quá trình bay chụp 44

Luận Vẳn Thạc Sĩ III

MSHV: 13100998

Hĩnh 3.4 Các yếu tố định hướng ngoài của ảnh [17] 46

Hình 3.5 Ba góc xoay của ảnh theo ba trục tọa độ 47

Hĩnh 3.6 Dữ liệu ảnh và giá trị các yểu tố định hướng ngoài 47

Hình 3.7 Sản phắm ảnh trực giao và mô hình DSM 48

Hình 3.8 Ảnh trực giao, mô hình DSM và mô hình 3D khu vực Trạm 2 49

Hĩnh 4.1 Phân bố các điểm khống chế trên Depot 51

Hĩnh 4.2 Nhận biết các điểm khống chế trên ảnh 52

Hình 4.3 Xác định tọa độ của các điểm khổng chế trên ảnh trực giao 53

Hình 4.4 Quan hệ giữa 2 hệ tọa độ trong thuật toán Helmert 55

Hình 4.5 Sơ đồ đánh giá độ chính xác ảnh trực giao theo 3 phương án 59

Hĩnh 4.6 Chuyển đổi múi chiểu và kinh tuyến trung ương bằng GeoTools 62

Hĩnh 4.7 Kết quả chuyển đổi múi chiểu và kinh tuyến trung ương 63

Hĩnh 4.8 Biểu đồ biểu diễn độ lệch tọa độ trên ảnh so với thực địa 70

Hĩnh 4.9 Ảnh trực giao và dữ liệu điểm khu vực Trạm 2 73

Hĩnh 4.10 Kết quả thống kê giá trị chênh cao giữa LiDAR và toàn đạc 74

Hĩnh 4.11 Kết quả thống kê giá trị chênh cao mô hình DSM và toàn đạc 75

Hình 4.12 Kết quả thống kê giá trị chênh cao mô hình DSM và LiDAR 77

Hình 4.13 Mô hình 3D từ dữ liệu UAV và LiDAR 78

Hình 5.1 CSDL raster 80

Hình 5.2 Dữ liệu ảnh trực giao tuyến trên cao 80

Hình 5.3 Cẩu trúc không gian dữ liệu geodatabase 81

Hình 5.4 Cấu trúc lưu trữ dữ liệu không gian theogeodatabase 83

Hình 5.5 Sơ đồ cẩu trúc chương trình 84

Hình 5.6 Giao diện chính của chương trình 85

Hình 5.7 Hiển thị không ảnh theo thời gian 86

Hình 5.8 Các chức năng tìm kiếm 86

Hĩnh 5.9 Tìm trụ theo tên trụ 87

Hình 5.10 Tìm trụ theo lý trình 87

Hĩnh 5.11 Tìm kiểm trụ theo nhà thầu thi công 88

Hĩnh 5.12 Tìm kiểm trụ theo viaduct 88

Luận Vẳn Thạc Sĩ V

MSHV: 13100998

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Danh sách các depot của dự án metro 18

Bảng 2.1 Thông số thiết kế tuyển bay cho khu vực Depot 34

Bảng 2.2 Thông số thiết kế tuyển bay cho tuyến trên cao: 35

Bảng 2.3 Thời gian và số lượng bay chụp thực tế cho công trình tuyến Metro số 135 Bảng 3.1 Dữ liệu nhập cho một phiên xử lý bằng Pix4Dmapper 40

Bảng 3.2 Các tinh năng xử lý ảnh của Pix4Dmapper 41

Bảng 3.3 Giá trị các yểu tố định hướng ngoài của tờ ảnh 46

Bảng 4.1 Tọa độ toàn đạc của điểm khổng chế mặt đẩt trên khu Depot 52

Bảng 4.2 Tọa độ của các điểm khổng chế trên ảnh trực giao 53

Bảng 4.3 Đánh giá độ chính xác mặt bằng khi không sử dụng GCP 60

Bảng 4.4 Đánh giá độ chính xác mặt bằng có sử dụng GCP 61

Bảng 4.5 Giá trị tọa độ của 10 điểm trùng ngoài thực địa và trên ảnh 64

Bảng 4.6 Kết quả tính chuyển tọa độ các điểm khổng chế theo Helmert 67

Bảng 4.7 Kết quả tính toán sai số trung phương đơn vị trọng số p 68

Bảng 4.8 Kết quả đảnh giả độ chính xác khi sử dụng thuật toán Helmert 69

Bảng 4.9 Giá trị độ lệch tọa độ AS của 15 điểm khổng chế 69

Bảng 4.10 Kết quả so sảnh độ cao LiDAR với độ cao toàn đạc 74

Bảng 4.11 Kết quả so sảnh độ cao mô hình DSM với độ cao toàn đạc 75

Bảng 4.12 Kết quả so sảnh độ cao mô hình DSM với độ cao LiDAR 76

Bảng 5.1 Mô tả các đoi tượng trong cấu trúc geodatabase 81

Bảng 5.2 Cấu trúc thuộc tính lớp TramDung 82

Bảng 5.3 Cấu trúc thuộc tính lớp TRU 82

Bảng 5.4 Cấu trúc thuộc tính lớp Km_100 82

1 Sự cần thiết của đề tài

Để quan sát một khu vực của bề mặt trái đất, trong các hoạt động giám sát, người

ta có thể sử dụng ảnh vệ tinh hay ảnh hàng không (bay chụp bằng máy bay có người lái), tuy nhiên hiệu quả của phương pháp này không cao khi áp dụng cho khu vực nhỏ hẹp,

vì chi phí cho một lần bay lớn, độ chính xác và độ phân giải không gian thấp, ửong khi phạm vi khu vực cần quan sát nhỏ hẹp và cần độ chính xác, độ phân giải không gian cao

Với hệ thống ƯAV (thiết bị bay không người lái) có thể bay chụp ở độ cao tối đa đến 300m, hình ảnh thu rõ nét, tạo ra sản phẩm bình đồ ảnh trực giao có độ chính xác

và độ phân giải không gian cao, trong khi chi phí bay thấp Mặt khác hệ thống nhỏ gọn, hoạt động ổn định và linh hoạt kể cả ửong khu vực nhỏ hẹp Do đó ứng dụng hệ thống ƯAV trong hoạt động giám sát tiến độ thi công công trình, giám sát rừng, giám sát sông, kênh rạch, cho phạm vi nhỏ là giải pháp tối ưu

Hình 1 Biểu diễn mối tương quan giữa độ cao bay và độ phân giải không gian

của các hệ thong bay chụp

- Dkit.-I camvra Mti - Near IR ctrnera Ị - Tberwa] ER

Luận Vẳn Thạc Sĩ 2

HVTH: NGUYỄN HỮU NHẬT

MSHV: 13100998

CBHD: PGS.TS LÊ TRUNG CHƠN

Dự án tuyến meửo số 1 Bến Thành - Suối Tiên TP.HCM, với ga bảo trì (Depot)

có diện tích 27,7 ha, toàn bộ tuyến trên cao dài 17,1 km và tuyến ngầm dài 2,6km [1], Toàn bộ công trình có nhiều hạng mục khác nhau với nhiều đơn vị thi công khác nhau

Vì vậy một vấn đề đã được chủ đầu tư và nhà thầu chính đặt ra là làm thế nào để theo dõi và giám sát tiến độ thi công công trình của từng hạng mục của từng đơn vị thi công

và của cả dự án một cách trực quan và bao quát theo thời gian bằng không ảnh có độ phân giải cao dưới 5cm, độ phủ ngang của ảnh theo chiều dài tuyến là 80m Đồng thời tạo công cụ hỗ trợ quản lý và khai thác dữ liệu không ảnh, cung cấp nhanh chóng và chính xác thông tin, hình ảnh theo yêu cầu

Trước các yêu cầu của nhà thầu chính, trong khi khu vực có tuyến metro số 1 đi qua là khu vực đô thị, đông dân cư và phương tiện giao thông đông đúc thì việc ứng dụng hệ thống máy bay có người lái để bay chụp không ảnh là không khả thi và ứng dụng các ƯAV cần đường băng để cất/hạ cánh là không hiệu quả và khó thực hiện Từ điều kiện và nhu cầu thực tế đó, được nhà thầu chính (SCC) đặt hàng trực tiếp, Trung tâm Địa Tin Học - ĐHQG.HCM (nơi học viên hiện đang công tác) đã ứng dụng hệ thống UAV Falcon 8 để bay chụp không ảnh từ độ cao 100m, với độ phân giải không gian đạt dưới 3cm cho ga bảo trì có diện tích 27,7 ha và toàn bộ tuyến trên cao dài 17,1 km với

độ phủ ngang dọc tuyến là 120m đã đáp ứng được yêu cầu của chủ đầu tư và nhà thầu chính đặt ra

Học viên với vai trò là người thực hiện chính cho việc chụp không ảnh bằng UAV

và tham gia xử lý ảnh cho toàn bộ dự án tuyến metro so 1, ghi nhận trong quá trình thực hiện vẫn còn nhiều vấn đề cần làm rõ thêm như: độ chính xác vị trí của các đối tượng trên ảnh sau xử lý, độ phân giải không gian thay đổi khi độ cao bay thay đổi, đánh giá

so sánh với sản phẩm của công nghệ LiDAR, để từ đó có thể mở rộng ứng dụng hệ thống UAV cho các lĩnh vực khác với các mục đích khác nhau

Nhằm tiếp tục phát triển mở rộng việc ứng dụng UAV trong các lĩnh vực khác, việc nghiên cứu để đưa ra những đánh giá so sánh có cơ sở khoa học là điều cần thiết,

để từ đó vận hành hệ thống UAV trong hoạt động thực tiễn đảm bảo được sự

an toàn và đạt hiệu quả cao, cũng như việc xử lý ảnh sau khi bay chụp đạt được độ chính

Luận Vẳn Thạc Sĩ 3

MSHV: 13100998

xác tốt nhất

Với điều kiện và thực tế đó, luận văn được thực hiện với đề tài: “Ứng dụng thiết

bị bay không người lái (UAV) trong giám sát tiến độ thỉ cồng cồng trình tuyến metro Bến Thành - Suối Tiên” Đề tài là một ứng dụng mới cần được nghiên cứu và phát triển

mở rộng trong tương lai với nhiều ứng dụng khác nhau cho nhiều lĩnh vực Kết quả đạt được giúp làm chủ công nghệ mới ửong việc tạo ảnh độ phân giải cao, đa thời gian nhằm cung cấp nhanh thông tin hỗ ửự công tác quản lý, theo dõi và giám sát cho các mục đích khác nhau, góp phần phát triển kinh tế-xã hội

2 Mục tiêu nghiên cứu

*- Mục tiêu tổng quát: ứng dụng thiết bị bay không người lái (ƯAV) ửong giám

sát tiến độ thi công công trình tuyến metro Ben Thành - Suối Tiên

4- Mục tiêu cụ thể:

- Xây dựng quy trình vận hành và khai thác hệ thống ƯAV ửong việc chụp không ảnh phục vụ giám sát tiến độ thi công công trình tuyến Meửo

- Xử lý ảnh sau bay chụp

- Đánh giá độ chính xác mặt bằng và độ cao của sản phẩm sau xử lý

- Đánh giá so sánh các sản phẩm ảnh sau xử lý từ hệ thống UAV với dữ liệu LiDAR của cùng khu vực và cùng thời điểm

- Xây dựng phần mềm theo dõi tiến độ thi công công trình tuyến mctro so

1 dựa vào ảnh đã xử lý

3 Nội dung nghiên cứu

1) Xây dựng quy trình vận hành và khai thác hệ thống UAV Falcon 8

2) Sử dụng phần mềm Pix4Dmapper xử lý ảnh sau khi bay chụp để tạo ra sản phẩm ảnh trực giao, mô hình DSM và xây dựng hiển thị mô hình 3D Trong quá trình xử

lý có sử dụng các điểm khống chế mặt đất (GCPs) và thuật toán nắn chỉnh ảnh trực giao để tăng độ chính xác cho sản phẩm

3) Đánh giá độ chính xác mặt bằng của sản phẩm sau xử lý Sử dụng các điểm khống chế hạng 4 và cấp đường chuyền được bố trí dọc 2 bên tuyến metro để làm cơ sở

Luận Vẳn Thạc Sĩ 4

MSHV: 13100998

đánh giá độ chính xác mặt bằng của sản phẩm ảnh sau xử lý

4) Đánh giá so sánh các sản phẩm ảnh sau xử lý từ hệ thống ƯAV Falcon 8 khi bay chụp từ độ cao 100m với dữ liệu LiDAR của cùng khu vực và cùng thời điểm về

độ chính xác độ cao

5) Sử dụng ngôn ngữ Net để xây dựng phần mềm theo dõi tiến độ thi công công trình

Phần mềm có các chức năng chính như: tìm kiếm và hiển thị hình ảnh theo vị trí, thời gian và tên của đơn vị thi công, cập nhật thông tin thuộc tính

6) Đánh giá khả năng phát triển mở rộng ứng dụng cho các lĩnh vực khác, như: nông nghiệp, giao thông, đô thị, thành lập bản đồ,.„

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài:

- Nghiên cứu hệ thống UAV Falcon 8 để đưa ra quy trình vận hành và khai thác

hệ thống trong việc bay chụp thu nhận ảnh độ phân giải cao cho tuyến metro

Phạm vi nghiên cứu của đề tài được giới hạn như sau:

với ga bảo trì (Depot) có diện tích 27,7 ha và toàn bộ tuyến ttên cao dài 17,1

Luận Vẳn Thạc Sĩ 5

MSHV: 13100998

thực hiện bay chụp với Falcon 8

• Sử dụng phần mềm Pỉx4Dmapper để xử lý ảnh sau bay chụp

• Sử dụng phần mềm ArcGIS để chuyển đổi về hệ tọa độ VN2000, trình bày

bản đồ, hiển thị và xuất các sản phẩm ảnh sau xử lý

• Sử dụng ngôn ngữ Net để xây dựng phần mềm theo dõi tiến độ thi công

Đề tài đề xuất giải pháp sử dụng thuật toán biến đổi Helmert để chuyển hệ tọa

độ tờ ảnh trực giao về hệ tọa độ địa phương thông qua các điểm khống chế mặt đất

Đề xuất quy trình ứng dụng công nghệ UAV ttong theo dõi tiến độ thi công công trình xây dựng bằng không ảnh

- Kết quả đạt được giúp làm chủ công nghệ mới ửong việc tạo ảnh độ phân giải cao, đa thời gian nhằm cung cấp nhanh thông tin hỗ ửự công tác quản lý, theo dõi và giám sát và cho các mục đích khác nhau

ị- Ỷ nghĩa thực tiễn

- Đề tài đưa ra một hướng ứng dụng mới ửong các hoạt động như: khảo sát địa hình, giám sát môi trường, đô thị, giám sát sạt lở/lấn chiếm bờ sông, kênh rạch,

Luận Vẳn Thạc Sĩ 6

HVTH: NGUYỄN HỮU NHẬT

MSHV: 13100998

CBHD: PGS.TS LÊ TRUNG CHƠN

theo dõi tiến độ thi công công trình

- Kết quả của đề tài được ứng dụng cho việc giám sát tiến độ thi công công trình tuyến meửo số 1 Bến Thành - Suối Tiên của TP.HCM, mang lại hiệu quả cao được nhà thầu chấp nhận và đánh giá tích cực, như giảm thời gian khảo sát thực địa, theo dõi tiến độ một cách tổng quát, trực quan, tạo công cụ hỗ trợ quản lý

và khai thác dữ liệu không ảnh hiệu quả, phục vụ cho mục đích giám sát công trường của dự án

Chương 1

TỔNG QUAN

1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

A í, ĩ Tình hình nghiên cứu ở ngoài nước

Ngày nay, ở các nước phát triển như Đức, Anh, Pháp, Mỹ, Isreal, thiết bị bay không người lái (UAV) đã được sử dụng rộng rãi cả trong lĩnh vực quân sự lẫn dân sự Tuy nhiên, ƯAV chỉ được được nghiên cứu và phát triển chủ yếu phục vụ các nhu cầu của quân đội như tuần tra, trinh sát, Đến những năm 2000 trở lại đây, ƯAV mới bắt đầu được phát triển rộng rãi và được ứng dụng cho mục đích chụp không ảnh độ phân giải cao trong các lĩnh vực như:

vực cây trồng bị sâu bệnh, nhờ vào các dữ liệu và hình ảnh độ phân giải cao thu nhận được một cách nhanh chóng và chính xác từ ƯAV [2],

vật, tính toán sinh khối, khảo sát diện tích rừng bị cháy, nhận dạng một số loài mới [3],

trình thông qua các hình ảnh được thu nhận từ UAV [4],

thấp bằng hệ thống UAV, giúp cung cấp các dữ liệu quan trọng ttong việc giám

Luận Vẳn Thạc Sĩ 7

MSHV: 13100998

sát môi trường đất, nước theo thời gian [5]

các hình ảnh nhằm phục vụ công tác đánh giá và lập kế hoạch cứu hộ, cứu nạn một cách nhanh chóng [6]

theo thời gian, lộ trình, xu hướng di chuyển [7]

Đã có các công trình nghiên cứu đánh giá về độ chính xác của các sản phẩm được tạo ra từ kỹ thuật ứng dụng ƯAV trong việc chụp không ảnh đã được công bố và trình bày tại các hội nghị quốc tế:

Nhóm nghiên cứu: o Kung et al [8], đã sử dụng hệ thống ƯAV swinglet CAM của

công ty senseFly (Thụy Sĩ) để bay chụp thử nghiêm trong các điều kiện khác nhau như:

độ cao bay, vùng phủ, thời tiết, và sử dụng phần mềm xử lý ảnh tự động Pix4Dmapper

để xử lý tạo ảnh trực giao và mô hình DSM Kết quả đã được báo cáo tại Hội nghị ửng

dụng thiết bị bay không người lải trong lĩnh vực Địa Tin Học tại Thụy Sĩ năm 2011

Hình 1.1 Khu vực nghiên cứu và các điểm GCP (dấu + màu đỏ)

Hệ thống UAV swinglei CAM [9] cũng có các đặc điểm kỹ thuật tương đương với

hệ thống hệ thống UAV Falcon 8 (được trình bày trong chương 2):

+ Trọng lượng: 0,5 kg (chưa bao gồm pin)

+ Kích thước cánh: 80cm

+ Độ cao bay tối đa: 1000m

+ Thời gian bay tối đa: 30 phút

Luận Vẳn Thạc Sĩ 9

HVTH: NGUYỄN HỮU NHẬT MSHV: 13100998

CBHD: PGS.TS LÊ TRUNG CHƠN

Kết quả đánh giá của nhóm nghiên cứu: với ảnh chụp có độ phân giải từ 5,7cm đến 33cm (ứng với độ cao bay từ 130m đến 900m), thì độ chính xác đạt được trong hai trường hợp xử lý như sau:

+ Không sử dụng các điểm GCP trong quá trình xử lý: độ chính xác đạt được từ 2m đến 8m

+ Có sử dụng các điểm GCP trong quá hình xử lý: độ chính xác đạt được từ

Hĩnh 1.2 Biểu diễn mối quan hệ giữa độ chính xác của ảnh sau xử lỷ và độ phân

độ chính xác đạt được của ảnh trực giao sau xử lý là 5cm (hình 1.3) [10],

Hình 1.3 Ảnh trực giao khu dãn cư

Nunspeet (Hà Lan)

0,05m đến 0,2m

Không sử dụng các đỉêm GCP

Ifl fj w 24 3» 35 ui phãr qii aril (au)

Luận Vẳn Thạc Sĩ 10

HVTH: NGUYỄN HỮU NHẬT

MSHV: 13100998

CBHD: PGS.TS LÊ TRUNG CHƠN

A L2 Tĩnh hình nghiên cứu trong nước

Ở Việt Nam, việc ứng dụng công nghệ UAV trong không ảnh vẫn còn là vấn đề rất mới, hiện tại chưa có nhiều nghiên cứu về lĩnh vực này

Vào năm 2013 Viện Công nghệ Không gian trực thuộc Viện Hàn lâm Khoa học

và Công nghệ Việt Nam đã thực hiện thành công đề tài cấp Nhà nước: “Chế tạo tổ hợp

máy bay không người lái phục vụ nghiên cứu khoa học” Nhóm nghiên cứu do

PGS.TS Phạm Ngọc Lãng đã nghiên cứu, thiết kế, chế tạo thành công 05 loại mẫu máy bay không người lái mang ký hiệu AV.UAV.Msl, AV.UAV.sl, AV.UAV.s2, AV.UAV.s3, AV.UAV.s4 Đây là nhóm đầu tiên nghiên cứu, thiết kế, chế tạo thành công máy bay không người lái tại Việt Nam Tuy nhiên hiện nay vẫn đang trong giai đoạn bay thử nghiêm, chưa ứng dụng vào thực tế cho mục đích cụ thể [11],

Công ty hách nhiệm hữu hạn một thành viên Trắc địa Bản đồ của Cục Bản đồ thuộc Bộ Tổng Tham mưu, đã và đang ứng dụng hệ thống UAV UX5 Trimble (Mỹ) trong chụp ảnh hàng không kỹ thuật số phục vụ mục đích khảo sát địa hình, thành lập bình đồ ảnh trực giao và mô hình bề mặt số DSM với độ phân giải không gian trung bình 15cm [12]

Vào năm 2014, Thượng úy Vũ

Phan Long và kỹ sư Lê Thắng thuộc

Cục Bản đồ (Bộ Tổng Tham mưu) đã

bay thử nghiệm thành công hệ thống

UAV Swinglet CAM (Thụy Sĩ) chụp và

xử lý số liệu đám mây điểm phục vụ

thành lập bản đồ 3D hành lang tuyến

điện cao thế Hà

Nội - Sơn Tây, nhăm tìm ra giải

pháp để ứng dụng thiết bị này vào các hoạt động quốc phòng trong tương lai [12] Vào tháng 03 năm 2013, Công ty cổ phần Chân Châu (Hà Nội) ứng dụng hệ thống ƯAV Swinglet-Cam của hãng Sensefly (Thụy Sĩ) thực hiện bay chụp thử nghiệm phục

vụ giám sát tài nguyên thiên nhiên và xây dựng mô hình DSM mỏ than lộ thiên khu vực

Nguồn ảnh: https://www.sensefly.com

Luận Vẳn Thạc Sĩ 11

HVTH: NGUYỄN HỮU NHẬT

MSHV: 13100998

CBHD: PGS.TS LÊ TRUNG CHƠN

mỏ than Cọc Sáu, tỉnh Quảng Ninh với diện tích khoảng 80ha [13]

Cả hai hệ thống ƯAV ƯX5 Trimble và Swinglet-Cam là loại ƯAV cánh bằng, khi

cất/hạ cánh phải cần một khu vực rộng (tối thiểu 40m X 50m), do đó rất khó ứng dụng

cho các khu vực đô thị, đông dân cu

Từ tháng 1 năm 2013 đến nay, Trung tâm Địa Tin Học thuộc Khu Công nghệ Phần

mềm, Đại học Quốc gia TP.HCM đã và đang ứng dụng thành công hệ thống ƯAV

Falcon 8 của công ty Ascending Technologies (Đức) trong hoạt động theo dõi tiến độ

thi công công trình tuyến metro số 1 Bến Thành - Suối Tiên, với các sản phẩm được

khách hàng chấp nhận và đánh giá cao Một số sản phẩm cụ thể như sau:

Luận Vẳn Thạc Sĩ 12

HVTH: NGUYỄN HỮU NHẬT

MSHV: 13100998

CBHD: PGS.TS LÊ TRUNG CHƠN

CỈTp Lirtui'i £craỀn*Haa P H > C Ì Dai Tha-M - 9 L * LI TVs R+fka-! |U>H 1|

Hình 1.5 Sản phẩm ảnh của khu vực ga bảo trì (Depot)

't: cti liM Ciry Urban CmrtuEtrâi F-=i*-“ D«1 ĨTirih- Sãd Ĩ14T teciiav fljr» lị

Để giải quyết hai vấn đề còn tồn tại trên, trong đề tài này, học viên đã sử dụng thuật toán biến đổi Helmert để nắn chuyển hệ tọa độ của ảnh trực giao về hệ tọa độ VN2000 (trùng với hệ tọa độ của các điểm GCP) và tiến hành đánh độ chính xác mặt bằng của ảnh trực giao sau khi nắn chỉnh Ngoài ra, đánh giá độ chính xác về độ cao bằng cách so sánh với độ cao từ dữ liệu LiDAR đã được kiểm chứng

1.2 Giói thiệu một số hệ thống UAV ứng dụng trong không ảnh

Thiết bị bay không người lái - ƯAV là thiết bị bay mà việc điều khiển, duy trì hoạt động của chuyến bay không cần có sự tham gia điều khiển trực tiếp của phi công, tổ lái trên thiết bị bay đó ƯAV là phương tiện bay siêu nhẹ, bao gồm các loại khí cầu và mô hình bay

Hiện nay công tác thu thập dữ liệu ảnh hàng không đang được phát triển mạnh mẽ trên thế giới, từ một số loại ƯAV có thể bay cao đến khoảng 20km để chụp ảnh cho các mục đích thành lập bản đồ hay mang vũ khí cho mục đích quân sự, Nhưng phát ưiển

đa dạng và với số lượng nhiều nhất là loại UAV nhỏ cho các mục đích khảo sát địa hình, thu thập dữ liệu không ảnh cho khu vực nhỏ UAV được chia làm 3 loại chính tương ứng với nguyên lý cấu tạo kỹ thuật của chúng:

4- UAVtrực thăng (helicopter) [14]; Sử dụng một động cơ đẩy thẳng đứng chịu tải

chính và động cơ đuôi điều chỉnh hướng, có thể hoạt động ở mọi loại địa hình Nếu lắp động cơ xăng thời gian bay có thể tới 6 giờ bay, khả năng chuyên chở lớn,

vì dùng một động cơ chính để chịu tải nên cánh quạt rất lớn, đường kính từ 2m đến 6m, khi xảy ra trục ưặc kỹ thuật rất nguy hiểm cho con người, loại UAV này được ứng dụng rất hạn chế (hình 1.7)

Nguồn ảnh: https://grabcad.com

Luận Vẳn Thạc Sĩ 14

HVTH: NGUYỄN HỮU NHẬT

MSHV: 13100998

CBHD: PGS.TS LÊ TRUNG CHƠN

Hình 1.7 UAV trực thăng - Helicopter

4- UAVnhiều động cơ (multi rotor) [14]; Sử dụng nhiều động cơ điện đẩy thẳng đứng,

điều chỉnh cân bằng và huớng bay nhờ sụ phối hợp thay đổi lục đẩy của các động

cơ Loại ƯAV này có khả năng ứng dụng ở mọi loại địa hình phức tạp, có thể dừng lại trên không để quan sát, độ an toàn cao vì sử dụng các động cơ nhỏ, dễ dàng điều khiển, đây đuợc chọn là loại ƯAV nhỏ phổ biến nhất hiện nay Nhược điểm chính

là sử dụng nguồn năng lượng pin, dùng nhiều động cơ nên hao tổn năng lượng nhanh, khả năng chịu gió yếu, chỉ bay tốt ở thời tiết gió nhẹ cấp 3 trở xuống, thời gian bay ngắn thường chỉ khoảng 20 - 30 phút cho một ca bay (hình 1.8)

Hình 1.8 UAV nhiều động cơ -Mmultỉ rotor

4- UAVcánh bằng (fixwing) [14]; chỉ cần sử dụng một động cơ đẩy về phía sau và lợi

dụng sức nâng của cánh khi đạt đủ tốc độ tối thiểu quy định Do sử dụng ít năng lượng vì chỉ cần 1 động cơ, nên thời gian bay lâu, khả năng mang tải ttọng lớn, tuy nhiên điều khiển máy bay này cần có kỹ năng nhất định Từ khi ứng dụng thành công định vị vệ tinh vào hệ thống điều khiển bay tự động, việc ứng dụng ƯAV cánh bằng

có nhiều bước đột phá mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi ửong quân sự và ửong thu

1.3 Cơ sở pháp lý cho ứng dụng UAV ở Việt Nam

Nhằm giảm thiểu những hoạt động bay tự do, góp phần bảo đảm an toàn, gìn giữ

an ninh hàng không và ưật tự xã hội tăng cường quản lý hoạt động của các loại máy bay không người lái, các phương tiện bay siều nhẹ, pháp luật đã quy định những điều cụ thể

về việc sử dụng tàu bay không người lái và các phương tiện siêu nhẹ tại Việt Nam căn

cứ vào các cơ sở pháp lý sau:

- Nghị định 36/2008/NĐ-CP về việc quản lý tàu bay không người lái và các phương tiện bay siêu nhẹ

- Nghị định 79/2011/NĐ-CP sửa đổi Nghị định 36/2008/NĐ-CP về quản lý tàu bay không người lải và phương tiện bay siêu nhẹ và Nghị định 58/2010/NĐ-

CP hướng dẫn Luật Dân quân tự vệ

ỉ 3- ỉ Thành phần hồ sơ cấp giấy phép bay

- Hai đơn đề nghị cấp phép bay bằng tiếng Việt và tiếng Anh

ỉiỉtỉ Thẳm quyền cắp phép hoạt động bay

Cục Tác chiến - Bộ Tổng Tham mưu cấp phép, từ chối cấp phép cho các chuyến bay của tàu bay không người lái, các loại khí cầu bay không người điều khiển, các loại

mô hình bay, các loại khí cầu có người điều khiển nhưng không cất, hạ cánh từ các sân bay được mở cho hoạt động dân dụng

Trung tâm Quản lý điều hành bay Quốc gia, các Trung tâm Quản lý điều hành bay khu vực thuộc Quân chủng Phòng không - Không quân và Cơ quan Phòng không thuộc các quân khu và Bộ Chỉ huy quân sự các tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương được phép yêu cầu đình chỉ hoạt động bay trong trường hợp phát hiện tổ chức, cá nhân khai thác tàu bay không người lái và các phương tiện bay siêu nhẹ vi phạm các giới hạn, quy định trong giấy phép bay hoặc tổ chức hoạt động bay khi chưa được cấp phép

Thời hạn cấp giấy phép hoạt động

05 ngày làm việc, kể từ ngày nhận hồ sơ đầy đủ theo quy định, Cục Tác chiến -

Bộ Tổng Tham mưu cấp phép tổ chức thực hiện các chuyến bay

03 ngày làm việc, kể từ ngày nhận hồ sơ đầy đủ theo quy định xin sửa đổi giấy phép bay đã cấp, Cục Tác chiến - Bộ Tổng Tham mưu cấp phép điều chỉnh thực hiện các chuyến bay

Cục Tác chiến - Bộ Tổng Tham mưu có thể từ chối cấp phép bay ttong các trường hợp để bảo đảm an ninh, quốc phòng, an toàn hàng không và khi chưa được cung cấp

đủ thông tin được quy định trong nội dung đơn đề nghị cấp phép bay

Việc từ chối cấp phép bay được trả lời bằng văn bản

Luận Vẳn Thạc Sĩ 17

HVTH: NGUYỄN HỮU NHẬT

MSHV: 13100998

CBHD: PGS.TS LÊ TRUNG CHƠN

1.4 Tổng quan dự án đường sắt đô thị TP.HCM [1]

Đường sắt đô thị (metro) là tàu điện chạy trong đô thị có sức vận chuyển khối lượng lớn hơn so với xe điện mặt đất (Tramway) hay xe điện chạy một bánh (Monorail) Metro là loại tàu điện (không sử dụng đầu kéo Diesel như tàu lửa) Tàu gồm toa có động

cơ xen lẫn toa không động cơ chạy bằng điện

Nguồn ảnh: http://hcmcmetrolinel-scc.com.vn

Hình 1.10 Mô hình hệ thống metro TP.HCM

Hệ thống metro Thành phố Hồ Chí Minh bao gồm đi ngầm và đi trên cao Tùy theo lượng hành khách đi lại vào giờ cao điểm mà tàu có từ 3 đến ố toa và chạy giãn cách khoảng 3 đến 10 phút Vận tốc hành trình của metro là 40km/giờ Ví dụ với đoạn Bến Thành - Suối Tiên dài 19,7km thì đi mất khoảng 30 phút

A Ar J Quy hoạch phát triển dự án đường sắt đô thị TP.HCM

Theo quyết định số 568/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ ký ngày 08 tháng 04

năm 2013 về việc “Phê duyệt điều chỉnh quy hoạch phát triển giao thông vận tải thành

phố Hồ Chi Minh đến năm 2020 và tầm nhìn sau năm 2020”, dự án đường sắt đô thị

(metro) TP.HCM được quy hoạch xây dựng 08 tuyến xuyên tâm và vành khuyên nối các trung tâm chính của thành phố, chủ yếu đi ngầm ttong nội đô, bao gồm:

• Tuyến số 1: Bến Thành - Suối Tiên, chiều dài khoảng 19,7 km; nghiên cứu kéo dài

tới thành phố Biên Hòa - tỉnh Đồng Nai và tỉnh Bình Dương

• Tuyến số 2: Đô thị Tây Bắc (huyện Củ Chi) - Thủ Thiêm, chiều dài khoảng 48,0

km;

• Tuyến số 3a: Bến Thành - ga Tân Kiên, chiều dài khoảng 19,8 km Nghiên cứu kéo

Luận Vẳn Thạc Sĩ 18

HVTH: NGUYỄN HỮU NHẬT

MSHV: 13100998

CBHD: PGS.TS LÊ TRUNG CHƠN

dài tuyến số 3a kết nối thành phố Tân An (tỉnh Long An) từ ga Hưng Nhơn đi dọc theo quốc lộ 1;

• Tuyến số 3b: Ngã 6 Cộng Hòa - Hiệp Bình Phước, chiều dài khoảng 12,1 km

Nghiên cứu kết nối với thị xã Thủ Dầu Một (tỉnh Bình Dương) từ ga Hiệp Bình và

đi dọc quốc lộ 13, kết nối với tuyến đường sắt đô thị số 1 của tỉnh Bình Dương;

• Tuyến số 4a: Thạnh Xuân (Quận 12) - Khu đô thị Hiệp Phước (Huyện Nhà Bè),

chiều dài khoảng 36,2 km;

• Tuyến số 4b: Ga Công viên Gia Định (tuyến số 4) - Ga Lăng Cha Cả (tuyến số 5),

chiều dài khoảng 5,2 km;

• Tuyến số 5: Bến xe cần Giuộc mới - cầu Sài Gòn, chiều dài khoảng 26,0 km;

• Tuyến số 6: Bà Quẹo - Vòng xoay Phú Lâm, chiều dài khoảng 5,6 km

Ngoài ra quy hoạch xây dựng 07 Depot như sau:

Bảng 1.1 Danh sách các depot của dự án metro

V

1

Sơ đồ 08 tuyến metro như sau (trong đó tuyến 3a và 3b gộp lại thành tuyến số 3; tuyến 4a và 4b gộp lại thành tuyến số 4)

Sơ đò 6 tuyên metro

luycrt rnítr<' » 1 Bin Than- - ! ỲuoiTién

1'ưycnmctrosoz Bcnlhanh - bcr-M An buora

Tty* rr^iip ỉ Ml Thỉnh Tin IMn vi Nfl 4 Cộng ■ Hiệp ỊirVn PIM0C

■Rrywi 11-clic >1 Ngụyt-n ưar Linh |Ợ.7| -Thantì Kuan ỌQ 13Ọ

n Tuyfci inriio *á í 5 CÁU ỈAI Gủn iQ-Bír-il, Th*ili) - bẽn 1» Ún Giuộc nidi IQ-S1

Tuyín Irwt.o «ế £ BA <Ịu,ù ÍQTSn BliMi - Q.TSn pt>ủ> - «álụj »ợ*y Pbú Um (Q.G)

Hình 1.11 Sơ đồ các tuyến metro TP.HCM

Các tuyến đường sắt đô thị này đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết tình

trang ùn tắc giao thông và ô nhiễm môi trường, đóng góp vào sự phát triển đô thị hiện

đại, văn minh nhờ vào những ưu thế của hệ thống Metro là vận chuyển nhanh và tự động

khi tích hợp với các hệ thống xe buýt và các loại hình giao thông khác

/,4h2 Giới thiệu tuyến metro số 1 Bến Thành — Suối Tiên

Dự án metro tuyến số 1 Bến Thành - Suối Tiên do ủy ban Nhân dân TP.HCM làm

chủ đầu tư, nhà thầu chính là Liên danh Sumitomo (Nhật Bản) - Cienco 6 (Việt Nam)

Tuyến số 1 được khởi công ngày 28/08/2012 và dự kiến hoàn thành vào năm 2020

Luận Vẳn Thạc Sĩ 20

HVTH: NGUYỄN HỮU NHẬT

MSHV: 13100998

CBHD: PGS.TS LÊ TRUNG CHƠN

Tuyến số 1 bao gồm: 19,7 km (trong đó có 2,6 km đoạn ngầm và 17,1 km đoạn trên cao), 14 nhà ga (3 nhà ga dưới mặt đất và 11 nhà ga trên cao) Khu ga bảo trì (Depot) tại phường Long Bình, Quận 9 với diện tích 27,7 ha

Tuyến số 1 là tuyến metro được xây dựng đầu tiên, nằm trong hệ thống 06 tuyến metro sẽ được xây dựng theo quy hoạch phát triển đường sắt đô thị TP.HCM Tuyến số

1 kéo dài từ Bến Thành trạm trung chuyển quan trọng tại trưng tâm Tp HCM đến Suối Tiên cửa ngõ thành phố và nơi tiếp giáp với các tỉnh như Đồng Nai, Bình Dương, đây cũng là nơi tập trung của các trường đại học, khu công nghiệp và trong tương lai là các bệnh viện

Nguồn vốn cho tuyến metro số 1 là vốn vay do Cơ

quan Hợp tác Quốc tế Nhật Bản (JICA) tài trợ và vốn đối

ứng của thành phố Hồ Chí Minh

Hình 1.12 Biểu đồ thể hiện vốn đầu tư

Luận Vẳn Thạc Sĩ 21

MSHV: 13100998

2.1 Cơ sở lý thuyết

Việc chọn độ cao bay chụp, tiêu cự máy ảnh và tỷ lệ ảnh chụp cần đảm bảo hai

yếu tố cơ bản là: tính kinh tế và độ phân giải không gian của ảnh chụp

Để giảm bớt chi phí, thời gian bay chụp và thời gian xử lý ảnh, ta nên chọn chọn

độ cao bay tối đa có thể, và góc ảnh lớn nhất (tiêu cự ngắn nhất) Với điều kiện này, ảnh chụp sẽ có kích thước lớn, vùng phủ trên mặt đất rộng Điều này đảm bảo số dải bay và

số ảnh trong một dải bay là ít nhất có thể nhưng vẫn đảm bảo được độ phủ giữa các tờ ảnh theo yêu cầu Tuy nhiên do việc tăng diện tích chụp được trên một tấm ảnh của khu

đo, điều này sẽ làm giảm tỷ lệ ảnh, làm giảm khả năng phân biệt đối tượng trên ảnh, tức

là giảm độ phân giải không gian của ảnh

Hệ thống ƯAV Falcon 8 thực hiện hoạt động bay chụp theo các điểm tọa độ (waypoints) đã được thiết kế trước Trong thiết kế tuyến bay, việc xây dựng các điểm waypoints phụ thuộc vào các thông số như: độ cao bay, độ phân giải không gian của ảnh, độ phủ dọc, độ phủ ngang, kích thước của ảnh chụp, tiêu cự của camera, kích thước cảm biến (sensor) Do đó để thiết kế một kế hoạch bay chụp đảm bảo được yêu cầu về

độ phân giải không gian của ảnh thu được, độ phủ giữa các tờ ảnh, cũng như tính kinh

tế, việc làm rõ mối quan hệ của các yếu tố trên là cần thiết

/r f Mối quan hệ giữa độ cao bay, tiêu cự và độ phân giải không gian

Với một độ cao bay xác định (H), khi tăng tiêu cự (f) thì vùng thu ảnh tương ứng của một tờ ảnh sẽ bị thu nhỏ lại, pixel của ảnh có kích thước nhỏ hơn và như vậy ảnh có

độ phân giải không gian tăng lên Ngược lại, khi giảm tiêu cự (f) thì vùng thu ảnh tương ứng của một tờ ảnh sẽ được mở rộng, pixel của ảnh có kích thước lớn hơn, ảnh có độ phân giải không gian giảm (hình 2.1)

Với một tiêu cự (f) xác định, khi giảm độ cao bay (H), thì vùng thu ảnh tương ứng của một tờ ảnh sẽ bị thu nhỏ lại, pixel của ảnh có kích thước nhỏ hơn và như vậy ảnh có độ phân giải không gian tăng lên Ngược lại, khi tăng độ cao bay (H), thì vùng thu ảnh tương ứng của một tờ ảnh sẽ được mở rộng, pixel của ảnh có kích thước lớn hơn, ảnh có độ phân giải không gian giảm (hình 2.1)

Nguồn ảnh: https://pix4d.com/

E>0 CÙO bù, ung

• sw: chiều rộng của cảm biến camera (mm)

• f: độ dài tiêu cự của camera (mm)