Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh.

Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh.Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh.Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh.Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh.Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh.Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh.Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh.Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh.Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh.Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh.Nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT LÊ ĐÌNH HIỂN NGHIÊN CỨU TỐI ƯU HĨA THUẬT TỐN TỰ ĐỘNG PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM MÂY ĐIỂM HỖ TRỢ XÂY DỰNG MƠ HÌNH 3D THÀNH PHỐ THÔNG MINH LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT LÊ ĐÌNH HIỂN NGHIÊN CỨU TỐI ƯU HĨA THUẬT TỐN TỰ ĐỘNG PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM MÂY ĐIỂM HỖ TRỢ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 3D THÀNH PHỐ THƠNG MINH Ngành: Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ Mã số: 9520503 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Bùi Ngọc Quý HÀ NỘI - 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Tồn q trình nghiên cứu tiến hành cách khoa học, số liệu, kết nêu luận án xác, trung thực chưa công bố cơng trình khác Tác giả luận án Lê Đình Hiển ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii LỜI CẢM ƠN vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT .vii DANH MỤC BẢNG BIỂU ix DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ x MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu nghiên cứu 3 Đối tượng nghiên cứu .3 Phạm vi nghiên cứu Nội dung nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Luận điểm bảo vệ .5 Những điểm đề tài .5 10 Cấu trúc luận án .6 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU .7 1.1 Tổng quan thành phố thông minh .7 1.1.1 Trên giới 1.1.2 Ở Việt Nam 1.1.3 Các thành phần thành phố thông minh 11 1.1.4 Vai trị liệu khơng gian thành phố thơng minh .12 1.1.5 Vai trị mơ hình 3D thành phố thông minh 16 1.1.6 Mơ hình 3D thành phố thơng minh 17 1.1.7 Mức độ chi tiết mơ hình 3D thành phố thơng minh 19 1.2 Tổng quan phương pháp thuật toán phân loại liệu đám mây điểm.21 1.2.1 Tổng quan phương pháp phân loại liệu đám mây điểm 21 1.2.2 Tổng quan thuật toán phân loại liệu đám mây điểm 24 1.2.3 Tình hình nghiên cứu thuật tốn phân loại đám mây điểm Việt Nam 30 1.3 Tổng quan thuật toán phân loại đám mây điểm sử dụng luận án .31 iii 1.3.1 Thuật toán lọc mặt đất .31 1.3.2 Thuật toán lọc mái nhà .32 1.3.3 Thuật toán phân loại theo độ cao .33 1.3.4 Thuật toán phân loại dựa theo cường độ tia quét .33 1.3.5 Thuật toán phân loại dựa theo số NDVI 35 1.4 Tiểu kết chương 37 1.5 Hướng nghiên cứu đề tài luận án 37 CHƯƠNG 2: TỐI ƯU HÓA THUẬT TOÁN TỰ ĐỘNG PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM MÂY ĐIỂM 39 2.1 Nghiên cứu công nghệ thu nhận liệu cấu trúc hệ thống quét LiDAR hàng không City Mapper Leica 39 2.1.1 Các tính kĩ thuật hệ thống CityMapper (cơ bản) 40 2.1.2 Nghiên cứu đặc điểm, tính chất đám mây điểm thu nhận từ công nghệ quét LiDAR hàng không 43 2.2 Nghiên cứu xây dựng thuật toán tự động phân loại liệu đám mây điểm 54 2.2.1 Thuật toán lọc nhiễu 54 2.2.2 Thuật toán lọc mặt đất .55 2.2.3 Phân loại lớp đường nhựa ngưỡng cường độ phản xạ 62 2.2.4 Phương pháp phân loại thực vật ngưỡng độ cao số NDVI 64 2.2.5 Thuật toán phân loại nhà 65 2.3 Đề xuất xây dựng quy trình tối ưu hóa tự động phân loại liệu đám mây điểm 69 2.4 Đề xuất quy trình xây dựng mơ hình 3D thành phố thơng minh tự động từ liệu LiDar hàng không 72 2.5 Tiểu kết chương 74 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MƠ HÌNH 3D THÀNH PHỐ THƠNG MINH KHU VỰC HÒN GAI, HẠ LONG .75 3.1 Giới thiệu khu vực nghiên cứu 75 3.2 Xây dựng chương trình máy tính phân loại liệu đám mây điểm 75 3.2.1 Mục đích u cầu xây dựng chương trình máy tính phân loại liệu đám mây điểm 76 iv 3.2.2 Thiết kế tổng thể chương trình máy tính phân loại liệu đám mây điểm 76 3.2.3 Thiết kế chức chương trình máy tính phân loại liệu đám mây điểm 79 3.2.4 Lập trình xây dựng chương trình phân loại liệu đám mây điểm 81 3.2.5 Đóng gói chạy thử 83 3.3 Lựa chọn phần mềm xử lý liệu 84 3.3.1 Phần mềm MissionPro (Leica) 84 3.3.2 Phần mềm Flight Pro (Leica) .84 3.3.3 Phần mềm Inertial Explorer (NovAtel - Canada) 84 3.3.4 Hệ thống phần mềm HxMap 85 3.3.5 Phần mềm TerraSolid (Phần Lan) 86 3.4 Thực nghiệm thành lập mơ hình 3D thành phố từ liệu LiDAR hàng không .86 3.4.1 Công tác chuẩn bị liệu để xây dựng mô hình 3D 87 3.4.2 Xử lý liệu ảnh đám mây điểm LiDAR .88 3.4.3 Công đoạn phân loại liệu đám mây điểm .91 3.4.4 Công đoạn xây dựng mơ hình 3D thành phố thơng minh 97 3.5 Đánh giá kết nghiên cứu .103 3.5.1 Phương pháp đánh giá kết 103 3.5.2 Lựa chọn khu vực đánh giá kết phân loại 104 3.5.3 Đánh giá độ xác thuật tốn phân loại điểm mặt đất 106 3.5.4 Đánh giá độ xác trình tự động phân loại đám mây điểm .108 3.5.6 Đánh giá khả ứng dụng quy trình cơng nghệ tự động phân loại liệu đám mây điểm 116 3.6 Đánh giá khả ứng dụng mơ hình 3D thành phố thơng minh thực nghiệm 116 3.6.1 Quy hoạch đô thị 116 3.6.2 Hiển thị không gian 117 3.6.3 Phân tích tầm nhìn 118 3.6.4 Phòng chống thiên tai, ứng phó tình .120 v 3.6.5 Quản lý tài sản & phát thay đổi .121 3.6.6 Thăm vấn cộng đồng 122 3.6.7 Du lịch & bảo tồn di sản 123 3.6.8 Xác định vấn đề môi trường quản lý môi trường đô thị .124 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 126 Kết luận 126 Kiến nghị 127 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ 129 ĐÃ CƠNG BỘ CĨ LIÊN QUAN TỚI LUẬN ÁN 129 TÀI LIỆU THAM KHẢO 131 PHỤ LỤC 145 PHỤ LỤC 1: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG CHƯƠNG TRÌNH HUMG – POINT CLOUD CLASSIFIER 145 PHỤ LỤC – MÃ NGUỒN CHƯƠNG TRÌNH HUMG – POINT CLOUD CLASSIFIER 156 vi LỜI CẢM ƠN Trong trình thực luận án, NCS nhận giúp đỡ tận tình thầy hướng dẫn khoa học: PGS.TS Bùi Ngọc Quý cán bộ, giảng viên thuộc Bộ môn Bản đồ, Khoa Trắc địa – Bản đồ Quản lý đất đai thông qua đề tài, dự án với thầy hướng dẫn như: Đề tài Khoa học công nghệ cấp Bộ Giáo dục đào tạo, mã số B2021-MDA-01 Bên cạnh đó, NCS nhận hướng dẫn ngôn ngữ lập trình từ TS Trần Thùy Dương (Trường Đại học Mỏ - Địa chất) NCS xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới dìu dắt quý báu từ quý thầy cô Trong thời gian học tập nghiên cứu, NCS nhận ý kiến trao đổi thẳng thắn chuyên môn hỗ trợ tài liệu tham khảo quý báu từ Cơ quan công tác Công ty TNHH MTV Tài nguyên Môi trường Việt Nam, Bộ Tài nguyên Môi trường đồng nghiệp quan sản xuất nghiên cứu khoa học Cục Viễn thám Quốc gia, Nhà xuất Tài nguyên, môi trường đồ Việt Nam, Cục Đo đạc đồ thông tin địa lý Việt Nam, Viện Khoa học Đo đạc Bản đồ (Bộ Tài nguyên Môi trường), Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (Đại học Quốc gia Hà Nội), NCS xin chân thành cảm ơn giúp đỡ quý báu NCS xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Mỏ - Địa chất tạo điều kiện để NCS hồn thành luận án NCS xin trân trọng cảm ơn động viên, khích lệ gia đình, bạn bè, đồng nghiệp suốt trình học tập, nghiên cứu thực luận án vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DEM Digital Elevation Model Mơ hình số độ cao DSM Digital Surface Model Mơ hình số độ cao bề mặt DTM Digital Terrain Model Mơ hình số địa hình EM Expectation Maximization Cực đại hóa kỳ vọng GIS Geographic Information Hệ thống thông tin địa lý System GNSS Global Navigation Satellite Hệ thống vệ tinh dẫn đường toàn cầu System GML Geography Markup Ngôn ngữ đánh dấu địa lý Language GPS Global Positioning System GRID HUMG Hệ thống định vị toàn cầu Lưới ô vuông Hanoi University of Minning Đại học Mỏ Địa Chất – Hà Nội and Geology IMU Inertial Measurement System Đơn vị đo lường quán tính INS Inertial Navigation System Hệ thống hàng hướng quán tính IoT Internet of Things Internet vạn vật LiDAR Light Detection And Công nghệ đo khoảng cách tia laser Ranging LoD Level of Detail NCS NDVI Cấp độ chi tiết Nghiên cứu sinh Normalized Difference Chỉ số thực vật Vegetation Index NIR Near Infrared MCC Multiscale Cận hồng ngoại Curvature Phân loại dựa nguyên lý lặp đa tỉ lệ Classification MP Mega Pixel Đơn vị pixel ảnh viii OGC Open Geospatial Consortium Tổ chức không gian địa lý mở PPP Precise Point Positioning Cơng nghệ định vị điểm xác PRF Pulse Rate per Frame Tần số phát xung (số xung/giây) RGB Red Green Blue Đỏ Lục Lam TIN Triangulation Irregular Lưới tam giác không đồng Network TPTM Smart city Thành phố thông minh UAV Umanned Aerial Vehicle Thiết bị bay không người lái WGS World Geodetic System Hệ thống trắc địa giới ... pháp thuật toán phân loại liệu đám mây điểm. 21 1.2.1 Tổng quan phương pháp phân loại liệu đám mây điểm 21 1.2.2 Tổng quan thuật toán phân loại liệu đám mây điểm 24 1.2.3 Tình hình nghiên cứu thuật. .. HIỂN NGHIÊN CỨU TỐI ƯU HĨA THUẬT TỐN TỰ ĐỘNG PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM MÂY ĐIỂM HỖ TRỢ XÂY DỰNG MƠ HÌNH 3D THÀNH PHỐ THÔNG MINH Ngành: Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ Mã số: 9520503 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT... sinh lựa chọn đề tài ? ?Nghiên cứu tối ưu hoá thuật toán tự động phân loại liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mơ hình 3D thành phố thông minh” để giúp nâng cao hiệu sản xuất liệu địa khơng gian có