Nghiên cứu ứng dụng công nghệ lidar thành lập bản đồ 3d

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.

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 sảnphẩm có chất lượng cao Công nghệ Laser đã được ứng dụng hiệu quả trongnhiều lĩnh vực, trong đo có lĩnh vực đo đạc bản đồ Trước đây, trong lĩnh vực đođạc 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 nghệLaser 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 nềnthông 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 thờigian để hoàn thành sản phẩm Công nghệ Lidar kết hợp với các công nghệ khácnhư định vị vệ tinh, xác định quán tính, bay chụp ảnh số cỡ trung bình cho phépxác định chính xác bền mặt địa hình và bền mặt thực địa theo một hệ tọa độkhông gian xác định Sản phẩm của công nghệ Lidar giúp xây dựng mô hình sốđịa hình cũng như mô hình số bề mặt có độ chính xác cao, mật độ dữ liệu điểmlớn, thậm chí là rất lớn đảm bảo được tính chi tiết của địa hình thực tế Dữ liệuLidar thu nhận được là tập hợp các điểm có giá trị mặt bằng và độ cao (đám mâyđiểm) trong một hệ tọa độ xác định Từ dữ liệu đám mây điểm Lidar, cho phéptiến hành lọc điểm, biên tập xây dựng nên mô hình số địa hình và mô hình số bềmặt và dựng mô hình 3D các công trình xây dựng, từ đó có thể xây dựng bản đồkhông 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 trongviệc thành lập mô hình số địa hình, mô hình số bề mặt phục vụ công tác lập bản

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

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 ViệtNam đang rất nhanh thì việc ứng dụng công nghệ Lidar để xây dựng bản đồkhông gian ba chiều là rất cần thiết trong thời điểm hiện nay Xuất phát từ nhu cầuthực 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 sauđược thực hiện:

- Tổng quan tài liệu nghiên cứu ứng dụng Lidar trong việc xây dựng bản đồ3D

- 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 trúctrong 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 3Dthành 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 làLidar (Light Detection And Ranging) là công nghệ mới được áp dụng tại ViệtNam, cho phép đo đạc độ cao chi tiết địa hình một cách nhanh chóng và chínhxác

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 cácthiết 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 khimáy bay di chuyển với tốc độ nhất định Một máy thu gắn trên máy bay sẽ thunhận phản hồi của những xung này khi chúng đập vào bề mặt trái đất và quay trởlại thiết bị thu trên máy bay Hầu hết các hệ thống Lidar đều sử dụng một gươngquét để tạo ra một dải xung Sóng Laser nằm trong dải sóng cận hồng ngoại đểphục 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 thuộcvào góc dao động của gương, và mật độ điểm mặt đất phu thuộc vào các yếu tốnhư tốc độ máy bay và tốc độ dao động gương Tốc độ dao động được xác địnhbằng 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 bằngthiết bị đạo hàng, góc quay gương tức thời và các khoảng cách thu nhận và dữliệu GPS được dùng để tính toán tọa độ ba chiều của các điểm Lidar

xác thu nhận từ thiết bị GPS và hệ thống thiết bị xác định các thông số địnhhướng góc xoay, góc nghiêng dọc, nghiêng ngang cùng đặt trên máy bay Cácthông tin này được lưu trữ và xử lý, để xác định giá trị tọa độ (x,y,z) chính xáccủa mỗi điểm trên mặt đất Hệ thống GPS cung cấp thông tin về vị trí và thờiđiểm thu nhận tín hiệu Lidar Hệ thống GPS bao gồm một máy thu đặt trên máybay và một máy thu đặt tại mặt đất quá trình xử lý dữ liệu này cho ra kết quả vịtrí 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 vikhác như hệ thống lưu trữ, giao diện điều khiển thiết bị, điều khiển bay, bộ cấpnguồn Một hệ thống Lidar thông thường được tích hợp một máy ảnh số kíchthước trung bình, một số còn trang bị máy quay video để theo dõi vùng chụp vàmây Khi được tích hợp với máy ảnh số cỡ trung bình, có thể tiến hành đồng thờiquá trình quét Lidar và chụp ảnh số của một khu vực quy trình này giúp giảm chiphí bay chụp, thu được các sản phẩm: trực ảnh, mô hình số độ cao và có thể tạođược 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 chiềuX,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 địnhbằng 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 métphụ thuộc vào chiều cao bay và đặc biệt nhờ vào góc quay của tấm gương đướcgắn 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 Saukhi phát, năng lượng sẽ được phản hồi từ địa hình, địa vật qua hệ thống quanghọc tới đầu thu của thiết bị xung điện Dựa vào khoảng chênh lệch thời gian Tgiữa tín hiệu phát đi và tín hiệu thu về, chúng ta xác định được chiều dài D của tialaser tại thời điểm quét theo công thức (1.1):

D i =T i

C

(1.1) 2

Trong đó:

Di: Chiều dài tia laser

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

C: Vận tốc ánh sáng

Thiết bị Lidar hoạt động trong dải phổ cận hồng ngoại với bước sóng khoảng1504nm 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 theohướng vuông góc với hướng bay của máy bay Tần suất phát của thiết bị Lidar cóthể lê tói 100000 điểm trong 1 giây nên tùy theo tính chất, đặc điểm của bề mặtđịa hình và độ cao bay chụp mà ta có thể thu nhận được dữ liệu với mật độ lên tớihàng 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

của điểm Lidar trong một hệ tọa độ không gian lựa chọn Sơ đồ vector (1.2) minhhọa 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 đãđược lựa chọn theo công thức sau:

g =d+AS (1.2)

Để xác định vector g từ điểm G đến điểm P (điểm phản xạ của các tia laser) cần phải xác định vector d, ma trận chuyển vị A và vector b như hình (1.2) ta có:

d =D-Ab

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:

a11a12a13

A = b11b12b13 (1.3)

Łc11 c12c13 łTrong đó:

a11 = cosg cosw

b11 = cosg sinw

c11 = sing a12 = sin b sing cosw-cosb sinw b 12 = sin

b sing sinw+cosb cosw

w(0,2p), w : Góc xoay của máy bay p p b - , ,

b : Góc nghiêng dọc của máy bay

Ł 2 2 ł

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

g =D+A(S -b) (1.5) Viết dưới dạng ma trận:

X P -X0 X a -X0

Y P -Y0 = Y a -Y0 +A(S -b) (1.6)

ŁZ P -Z0 ł ŁZ a -Z0 łTrong đó:

X0, Y0, Z0 : Toạ độ điểm G (điểm toạ độ GPS mặt đất)

X a ,Ya ,Za , X p ,Yp ,Z p : toạ độ ăngten A và toạ độ điểm P cần tìm

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

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 tialaser 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, máinhà, 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 vậtmột cách tương đối rõ nét

Như vậy việc phân loại để xử lý các dữ liệu đo được thông qua các modul vàcác chương trình phần mềm của hệ thống để mục đích bóc tách được các loại dữliệu 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 phụthuộc 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 chínhxác cơ sở trắc địa

Độ chính xác của hệ thống quét Lidar bao gồm độ chính xác đo chiều dàicủa tia laser và độ chính xác của thiết bị đo GPS, thiết bị đo quán tính IMU Các thiết bị trên luôn tồn tại sai số hệ thống và có thể thay đổi giá trị theo thờigian 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 Đểgiảm thiểu các sai số này hay nói cách khác là đảm bảo cho chúng tồn tại tronghạn sai cho phép thì trong thực tế chúng ta phải tiến hành kiểm định các thiết bịtrên một cách định kỳ trong các điều kiện nhất định nhằm xác định các thông sốhiệu chỉnh thiết bị

Độ chính xác xác định các thông số định hướng giữa hệ thống IMU và điểmđặt anntena GPS trên máy bay về bản chất là xác định chính xác các vector tínhchuyển giữa hệ tọa độ của hệ thống IMU và hệ tọa độ được sử dụng để thành lậpbản đồ 3D Hệ thống IMU thường được lắp đặt trùng hợp với hệ thống quét lasermột cách ổn định và chính xác Truy nhiên, hệ thống GPS trên máy bay thườngđược lắp đặt tại vị trí thông thoáng, có khả năng thu tín hiệu tốt nhất Do đó, độchính xác xác định thông số định hướng giữa hệ thống IMU và tâm anntena GPScàng 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 vàdưới 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 xáccần thiết, tọa độ của các điểm đặt máy GPS dưới mặt đất (điểm trạm Base) cầnphải được xác định chính xác, từ đó mới có thể xác định chính xác tọa độ củađiểm 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 bằngcông nghệ GPS và IMU, chúng ta cần đặc biệt quan tâm tới độ chính xác của môhình 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 độcao H của các điểm Lidar (giá trị độ cao trên bề mặt Ellipsoid của hệ tọa độ sửdụng 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 bayquét Lidar, từ đó xác định chính xác các giá trị độ cao thủy chuẩn h của các điểmLidar 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 bayquét 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 độcao 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 dâyđiện, đường giao thông Cũng như mô hình số độ cao, mô hình số bền mặt đượctạo 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 lasercũng khác nhau, từ đó thu nhận và có thể phân biệt được các loại đối tượng khácnhau trên ảnh cường độ xám Điều này rất có ý nghĩa trong việc phân loại đốitượng trong trường hợp không có ảnh hàng không hay ảnh vệ tinh độ phân giảicao tại khu vực bay quét Lidar Độ phân giải của ảnh cường độ xám có thể lên tơi0,25m 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 địnhnhờ hệ thống IMU và tọa độ GPS cùng với mô hình số địa hình, mô hình số bềmặt so dữ liệu Lidar tạo ra Bình đồ ảnh trực giao trên lý thuyết là ảnh nắn chỉnhhình học đã được loại trừ sai số vị trí điểm do chênh cao địa hình gây ra dựa vàoviệc sử dụng mô hình số địa hình để nắn chỉnh Đối với trường hợp bay quétLidar có kết hợp chụp ảnh số thì sản phẩm bình đồ ảnh trực giao là sản phẩm trựctiếp 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 sửdụng 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 đượcthành 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 vàothời tiết, có thể bay quét Lidar cả ngày lẫn đêm Hiện nay người ta thường ápdụng 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 chínhxác và độ chi tiết rất cao giúp cho công tác khảo sát, đặc biệt là khảo sát vê địahình đạt hiệu quả cao

Kết quả của sản phẩm Lidar phục vụ khảo sát, thiết kế, giám sát công trìnhgiúp cho việc tính toán khối lượng đào đắp, lên kế hoạch giải tỏa, đền bù được sátthực 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 hìnhchi tiết Từ thiết kế giao thông, đô thị, công trình công cộng đến thiết kế nhà máythuỷ điện đều cần đến các thông tin chính xác này để nghiên cứu tình trạng hiệnthời, tính toán khối lượng đào đắp để đưa ra phương án tối ưu, lên kế hoạch giảitoả 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 khuvực tác chiến giúp cho khả năng phân tích tầm nhìn hay khả năng cơ động củacác trang thiết bị cơ giới, xác định mục tiêu cho dẫn đường tên lửa được nhanhchóng, 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 đồgiúp khách hàng có khái niệm rõ ràng hơn về những nơi mình sẽ đến và cảnhquan ở đó, đây cũng là một cách tiếp cận thị trường hiệu quả Khách du lịch cóthể thực hiện việc quan sát ba chiều hay bay mô phỏng để tìm hiểu cảnh quanthiên 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 cụhỏi 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 giớinghiên cứu và có các ứng dụng trong thực tế Cấu trúc của bản đồ 3D bao gồmnền 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 tắcbản đồ Các nghiên cứu lý thuyết cũng như kết quả của một số hệ thống ứng dụngthực tế cũng đã được trình bày nhưng không nhiều và chưa đầy đủ trên các tạp chíchuyên 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 dànhđược nhiều quan tâm của ngành bản đồ, viễn thám và đã có nhiều ứng dụng Đốitượng được quan tâm nhiều ở đây là nhà và các khối nhà Một số nghiên cứu tậptrung vào vấn đề cấu trúc topology của dữ liệu và cách thể hiện nhiều cấp độ chitiết trong một mô hình thành phố 3D bằng một ngôn ngữ mô hình hoá Vấn đề thểhiện các chi tiết của mô hình hình học các khối nhà là làm sao cố gắng giảm kíchthước dữ liệu Các kết quả thử nghiệm thường được đưa ra với độ chi tiết rất caocho một không gian nhỏ như một khu phố nhỏ

Trên thực tế, mô hình thành phố 3D được chính quyền nhiều thành phố quantâm Bước đầu, họ xây dựng mô hình thành phố 3D dựa trên nền bản đồ địachính, độ cao của các khối nhà được xác định với độ chính xác tương đối từ cácnguồn có sẵn Sau đó, song song với việc cập nhật mô hình, họ tìm cách xác địnhlại 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, trênthực tế, việc xây dựng mô hình thành phố 3D chính xác và cập nhật là quá trìnhrất 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 màthị trường bất động sản ngày càng sôi động và có giá trị lợi nhuận cao như hiệnnay Các vấn đề được quan tâm nhiều liên quan đến quan hệ topology giữa cácđối 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 đấtđai gắn với các bất động sản 3D này hiện nay đang được nhiều nước trên thế giớiquan tâm nghiên cứu

Bản đồ 3D đòi hỏi thông tin về kích thước của đối tượng trong chiều thứ bacủa 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 giaothoa radar, Lidar…

Tuy nhiên, trong các nguồn dữ liệu có thể sử dụng để thành lập bản đồ 3Dnhư 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 mộttrong 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 vềkích thước, hình dáng và dạng mái nhà Đối với các dữ liệu như ảnh hàng khônghoặc 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 địnhthông tin về dạng mái nhà, độ cao mái nhà Dữ liệu Lidar với mật độ điểm chi tiếtrất 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 khuvực đô thị

Sử dụng dữ liệu Lidar cho việc xây dựng bản đồ 3D khu vực đô thị có khảnăng tiết kiệm chi phí lớn và rút ngắn được rất nhiều về mặt thời gian hoàn thànhsản 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, khảnăng ứng dụng dữ liệu này để thành lập bản đồ 3D là rất hiệu quả, nhất là đối vớibản 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 ảnhmáy bay; thành lập từ các nguồn số liệu viễn thám khác; thành lập sử dụng bản đồđịa 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 mộtnhóm đối tượng có thể dẫn đến chi phí thành lập bản đồ tăng rất cao Nên bướcđầu tiên mà dù theo phương pháp thành lập nào cũng cần tiến hành là thiết kế nộidung bản đồ trong đó một trong những chi tiết quan trọng cần phải quyết định làhình thức thể hiện nhà và các công trình xây dựng trong khu dân cư Tùy vào mụcđích sử dụng, yêu cầu mà đưa ra tỷ lệ và phương pháp thành lập Tuy nhiên có thểđiểm ra các bước chính áp dụng cho mọi phương pháp thành lập bản đồ địa hình3D 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 thôngqua 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 dữliệu đồ họa 3D và các dữ liệu thuộc tính của đối tượng theo các nguyên tắc nhấtđịnh

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 đầuvào những năm thập niên 90 của kỷ nguyên XX Dữ liệu Lidar có thể thành lậpDTM 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 phátxung laser hẹp đến bề mặt trái đất trong khi máy bay di chuyển với một tốc độnhất định Một máy thu gắn trên máy bay sẽ thu nhận phản hồi của những xungnày 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 quaygương tức thời và các khoảng cách thu nhận được dùng để tính toán tọa độ bachiều của các điểm độ cao Dữ liệu Lidar được kết hợp với các thông tin vị tríchính xác thu nhận từ thiết bị GPS và hệ thống thiết bị xác định các thông số địnhhướng trong (INS) cùng đặt trên máy bay Khi tất cả các thông tin này được lưutrữ và xử lý, kết quả sẽ là một giá trị tọa độ (x,y,z) chính xác của mỗi điểm quétđược trên mặt đất Khi được tích hợp với máy ảnh số khổ trung bình, có thể tiếnhành đồng thời quá trình quét Lidar và chụp ảnh số của một khu vực quy trìnhnày giúp giảm chi phí bay chụp, thu được các sản phẩm: trực ảnh, mô hình số độcao 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 bềmặt (DSM) công nghệ LIDAR đặc biệt tỏ ra hữu ích khi được ứng dụng tại cácvùng 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 cómức độ chi tiết cao để thực hiện xây dựng bản đồ 3D khu vực đô thị Đặc biệttrong 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 máinhà (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 cáctài liệu khác trong quá trình thành lập bản đồ 3D như: các dữ liệu GIS có sẵn về

thường, phương pháp Lidar được áp dụng đạt hiệu quả cao trong việc thành lậpbản 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 kinhphí, 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, địavật, cây cối, đường dây, công trình xây dựng, giao thông như đối với bản đồ 2Dtruyền thống Ngoài ra còn phải trực tiếp đo độ cao cho các đối tượng này để tiếnhành 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 dụngphương pháp này để xây dựng bản đồ 3D mà chỉ áp dụng để xác định vị trí vàkích thước của một số đối tượng phục vụ cho công tác bổ trợ cho các phươngpháp 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 Tiếnhành 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 hìnhDTM và nắn ảnh trực giao

Từ mô hình số địa hình DTM vừa được tạo tiến hành nội suy bình độ và độcao của các điểm đặc trưng địa hình Khoảng cao đều bình độ và mật độ điểm độcao tương tự như bản đồ địa hình 2D cùng tỷ lệ Các đối tượng dạng đường vàdạng điểm này là 3D có giá trị độ cao thực Sau đó tiến hành đo vẽ lập thể các đốitượng địa vật như nhà cửa, công trình, đường dây điện… các thông tin trên đượcđiều tra lại tại thực địa rồi gán ảnh thực cho các công trình xây dựng và các địavật 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 cácđối tượng đồ họa Khi các dữ liệu đã được chuẩn bị sẵn sàng ở khuôn dạng cầnthiết với các thuộc tính được gắn đầy đủ, thực hiện hiển thị chúng trong môitrường 3D theo các nguyên tắc hiện thị các đối tượng trên bản đồ 3D như thể hiệnđối tượng địa hình, các đối tượng dạng đường, dạng điểm, dạng vùng, dạngkhối…

Đây là một phương pháp có tính ứng dụng cao, cho phép tạo dữ liệu địa hìnhmới, tương đối cập nhật, thời gian thành lập ngắn và không đòi hỏi nhiều chi phícho 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 trongmôi 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 cầnthiết 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 tượngđược đưa lên bản đồ bằng dạng text và có thể được gán tự động và dựng các đốitượng thành bản đồ 3D Các bước thực hiện tương tự như trong phương pháp sửdụng ảnh máy bay

Phương pháp thành lập bản đồ 3D từ bản đồ địa hình, địa chính có sẵn phùhợp 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 ảnhtruyền thống dùng phim và gần đây là các máy ảnh số), ảnh viễn thám rất đadạng, có thể phân loại thành hai nhóm chính là các loại ảnh vệ tinh và ảnh laservới đầu thu đặt trên máy bay Thông thường, ảnh được sử dụng làm nền để số hóacác 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 tạoảnh thực bề mặt mặt đất

Độ phân giải của các loại ảnh viễn thám thay đổi từ vài dm đối với ảnh laserchụp 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 giảikém hơn, từ vài mét đến vài trăm mét Độ phân giải cũng như khả năng đo vẽ lậpthể 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 ảnhviễn thám cũng như tỷ lệ bản đồ 3D cần thành lập, khó có thể đưa ra một qui trìnhchính xác và chi tiết Tuy nhiên qui trình thành lập này có rất nhiều điểm tương tựqui trình thành lập bản đồ 3D từ ảnh máy bay

Trong nhiều trường hợp, ảnh viễn thám chỉ được sử dụng ở một công đoạnnhất định để thu thập một trong những nội dung cần thiết cho bản đồ 3D nhưdùng 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 vectorthì ảnh vệ tinh quang học đa phổ có thể được nắn trực giao sử dụng mô hình sốđịa 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 haySpot5, độ phân giải trên dưới 1m, độ che phủ lớn và có thể đo vẽ lập thể thì quitrình 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 chitiết trung bình và độ chính xác từ vài mét đến hàng trăm mét cho một vùng rộnglớn trong một thời gian ngắn Ngoài ra còn có các hệ thống Radar độ mở tổng hợpgiao 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 khôngdùng làm nền để số hóa hay điều vẽ ngoại nghiệp được Để xây dựng các đốitượng địa vật thì phải kết hợp với các nguồn ảnh quang học Các ảnh này có thể làảnh máy bay hay các loại ảnh vệ tinh quang học khác Sự kết hợp này tận dụngđược ưu thế của cả hai loại ảnh Tuy nhiên với độ chính xác của mô hình số địahình 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

dữ liệu Lidar một cách chính xác mà còn giúp cho việc phủ lên bề mặt các đốitượng 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 quacác công đoạn: chiết tách thông tin về độ cao và hình ảnh, kích thước của các đốitượng, lựa chọn phương pháp và mức độ chi tiết hiển thị đối tượng trên bản đồ3D

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

Dữ liệu Lidar là tập hợp các điểm (đám mây điểm) cung cấp thông tin mộtcách phong phú về mặt bằng và độ cao Dựa trên các dữ liệu này, chúng ta có thểxây 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 trìnhxây dựng, cây cối, đường dây tải điện sẽ phản hồi về hệ thống thu tín hiệu xungđiện laser, các tín hiệu này được ghi nhận là nhóm tín hiệu của địa vật Một phầntín hiệu xung điện laser sẽ tiếp tục đâm xuyên qua chướng ngại vật tới mặt địahình và phản hồi trở lại máy thu tín hiệu xung điện laser, các tín hiệu phản hồinày kết hợp với tín hiệu phản hồi trực tiếp từ mặt địa hình tạo nên nhóm tín hiệuđịa 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 bềmặt

Trên thế giới hiện nay có các phần mềm thương mại hóa để tiến hành táchlọc các đối tượng địa hình và địa vật từ dữ liệu Lidar Thuật toán tách lọc các đối

Nhận dạng, phân tích mức độ hiển thị đối tượng 3D

Xây dựng, hiển thị các đối tượng 3D Chiết tách các thông tin về địa hình và địa vật

tượng phục vụ xây dựng mô hình số địa hình và mô hình số bề mặt thường khôngđược công bố bởi các hãng cung cấp phần mềm nhưng nói chung, các phần mềmthường sử dụng các thuật toán dưới đây

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

DTM ={p i ˛A | "pj ˛A : (h p i -hp j )£Dhmax(d(p i , pj )) }

(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 tồntại 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

(h p i -h p j )

chênh cao theo công thức sau:

b= (d(pi , p j ),(hp i -h p j )) (2.2) Phụ thuộc vào tham số ngưỡng a và phương sai s a của nó, đồng thời phụthuộc vào phương sai s b và gradient b cũng như các tham số ka, kb mô tả đặc thùcủa địa hình, xác định giá trị Dhmax theo hàm quy hồi sau:

Dhmax =a+k a2s a2 +bd+k b2d 2 sb2 (2.3) Sau khi xây dựng được mô hình số địa hình gần đúng, chúng ta tiến hành lọc

dữ liệu địa hình ra khỏi tập hợp dữ liệu điểm Lidar thô (bao gồm cả dữ liệu địahình và dữ liệu địa vật) dựa vào khoảng cách dọc theo phương dây dọi (trục Z của

mô hình số địa hình) Để lọc được các đối tượng địa hình và địa vật riêng biệt,

Các đối tượng địa hình

(2):(h i -hmin )>k2 /cosb Các đối tượng địa vật

(3): k1 /cosb £ (h i -hmin )£ k2 /cosb 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 tiếnhành 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 chotrước r (phụ thuộc mật độ điểm quét):

Hàm thử c 2(a,b,c, d) sẽ được cực tiểu hóa và có dạng:

c 2(a,b,c,d)= N vi22 = min

i=1 s v i

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 nhưbảng 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

(a) Điểm thực địa

(c) Điểm thực địa gồ ghề Điểm lọc khác Điểm thực địa

(2): Điểm địa vật (a) Điểm địa vật là nhà

a): Mô hình số bề mặt DSM b): mô hình số địa hình DTM

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 thànhlập bản đồ 3D khu vực đô thị, nhất thiết phải nhận dạng được các công trình xâydựng và tái lập chúng trên mô hình 3D Thông thường, để đảm bảo hiệu quả vàđạt độ chính xác cao người ta sử dụng phương pháp kết hợp dữ liệu Lidar và ảnhhàng 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 tíchtính 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 hợpgiữa các yếu tố sắc cạnh (gờ sắc nét) từ dữ liệu ảnh hàng không và dữ liệu đồngphẳng từ các điểm Lidar Các cạnh trong mảng ba chiều được sử dụng để dựnglại 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 cảkhi 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 máybay 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 hàngkhông Do đó, kết hợp hai nguồn dữ liệu nêu trên đem lại triển vọng cho việc tựđộng 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 thểxây dựng mô hình các công trình xây dựng từ dữ liệu ảnh hàng không và tập hợpcác 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 vàINS, 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 nhấttrên 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 xâydựng Trong giai đoạn này, chúng ta cần các thông tin về bề mặt địa hình từ dữliệu Lidar đã được chuyển sang dạng Raster và thông tin về phổ của dữ kiệu ảnhhàng không màu Thực tế, việc phân loại các đối tượng để tìm ra ranh giới cáccông trình xây dựng dựa trên các thông tin về phổ, hình dạng, cấu trúc và thôngtin về độ cao Với các thông tin trên, chúng ta có thể tách biệt được các các côngtrình xây dựng và kiểm soát chúng Khi ranh giới các công trình xây dựng đãđược nhận biết và tách biệt, chúng ta phân tích tính đồng phẳng của các dữ liệuLidar 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 xâydựng Các cạnh của công trình xây dựng được tách ra từ dữ liệu ảnh hàng khôngđược kết hợp chặt chẽ với dữ liệu độ cao điểm Lidar để xác định vị trí các bứctường của các công trình xây dựng trong môi trường 3D Giải pháp này đưa ra độtin cậy cao và thuận lợi cho việc tái lập lại các mô hình của các công trình xâydựng, 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 Ởđây, 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 đườngđồng 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 dụngcông nghệ nối các điểm ảnh (pixel) có tính đồng dạng đặc trưng vì hệ số xác địnhranh giới (vùng) từ những hình ảnh sắc nét đạt độ chính xác cao hơn so vớiphương pháp xác định dựa vào đường đồng mức cơ bản Việc kết hợp dữ liệuLidar và bình đồ ảnh trực giao tạo nên được sự kết nối các điểm ảnh (pixel) đồngnhất, 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 xâydựng), người ta tiến hành phân loại các đối tượng đó dựa trên các đặc điểm về độcao, thông tin về phổ, cấu trúc, độ nhám (gồ ghề), và các thông tin về các vùngbóng, bị che khuất để thực hiện nhận dạng các công trình xây dựng Quá trìnhnày được mô tả như sau:

Độ cao: tiến hành xác định Mô hình số bề mặt (DSM) và Mô hình số địahình (DTM) thông qua việc xử lý dữ liệu Lidar Kết quả thu nhận được từ Môhình số bề mặt bao gồm cả giá trị độ cao của các công trình xây dựng và độ caocủa thảm thực phủ

Thông tin phổ: dựa trên phân tích các thông tin về phổ từ ảnh hàng khôngmàu, dựa trên các chỉ số thực vật, tiến hành phân loại và thu được các vùngkhông 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 trậnxuất hiện mức độ độ xám để phân tích cấu trúc ảnh (GLCM) Đây là ma trận liênquan tới tần số xuất hiện các điểm ảnh (pixel) so với các điểm ảnh (pixel) gầnnhất Ngoài ra còn sử dụng hàm Entropi và tính đồng nhất như là các chỉ số củaxác 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 phânloại có giá trị tương đương về phổ

Độ nhám (gồ ghề): độ nhám của bề mặt thu nhận từ dữ liệu Lidar nhằm mụcđích phân biệt giữa các đối tượng vùng thực vật và không phải là thực vật Cũngtương 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 vùngthực phủ khi mà giá trị thu nhận từ phổ của ảnh giữa các đối tượng là tươngđương nhau

Hình dạng: thuộc tính của hình dạng bao gồm kích thước và tỷ số giữa chiềudài và chiều rộng của đối tượng Thông thường cần sử dụng một ngưỡng về diệntích để lọc ra những đối tượng quá nhỏ Điều này có nghĩa là những vùng có diệntích rất nhỏ, dưới ngưỡng đặt ra thì không được phân loại vào các đối tượng thuộccác công trình xây dựng Các đối tượng có tỷ số giữa chiều dài và chiều rộng phùhợp được chuyển vào lớp đối tượng thuộc các công trình xây dựng Những đốitượng 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 kếtquả nhận biết ranh giới riêng biệt của các công trình từ bước trước đó Quá trìnhnày bao gồm 4 nhiệm vụ: (1) định dạng các mặt 3D, (2) tìm kiếm ranh giới củacác công trình xây dựng, (3) xác định các đường ranh giới của các công trình xâydựng, (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 Việcxác định các mặt phẳng tam giác dựa trên sự kết hợp của các điều kiện về tínhđồng phẳng và sự so sánh giữa các điểm láng giềng gần nhất trong lưới điểm tamgiác của dữ liệu Lidar Có 2 thông số để xác định các mặt phẳng tam giác tronglưới tam giác: (1) dựa vào góc được tạo thành giữa 2 vector liền kề, (2) dựa vàochênh cao giữa các điểm lưới Dựa trên tiêu chuẩn đồng phẳng, người ta sử dụngthuật toán khớp điểm theo nguyên lý số bình phương nhỏ nhất để xác định cácmặt 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 liệuLidar đã được Raster hoá Tiến hành đặt các hệ số về độ dài để gỡ bỏ các đoạnthẳng quá ngắn Các đường thẳng là ranh giới của công trình xây dựng bao gồm

cả thông tin về độ cao, chúng có liên quan mật thiết tới các mặt 3D đã được xácđịnh ở bước trên

Xác định các đường ranh giới của các công trình xây dựng: trên nền ảnh trực

giao, người ta xây dựng được các đường ranh giới 2D Kết hợp giữa dữ liệu về độcao từ các mặt 3D đã được xác định ở trên và dữ liệu về mặt bằng từ ảnh hàngkhông trực giao, người ta dựng được ranh giới 3D của các công trình xây dựngbằng việc

Hình 2.6 Xác định ranh giới công trình xây dựng Cắt, nối, dựng mô hình công trình xây dựng: phương pháp này tiến hành cắt

bỏ, nối lại các đoạn thẳng tạo nên các đối tượng đồ hoạ dạng vùng cho ranh giớicủa các công trình xây dựng Tiếp theo, sử dụng thông tin về độ cao đã được xácđịnh của mái công trình xây dựng để tiến hành dựng lại các mô hình 3D cho từngcông trình xây dựng khác theo các nguyên tắc thể hiện bản đồ để thành lập bản đồ3D khu vực đô thị

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

2.2.

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

trúc cơ bản của bản đồ 3D:

Hình 2.8 mô tả bản đồ 3D bao gồm hai thành phần chính là mô hình số địahình và các đối tượng địa hình, đối tượng địa vật có thể hiện chiều cao trên đó

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

Mô hình số địa hình là một nội dung rất quan trọng của bản đồ 3D Tất cảcác yếu tố nội dung khác của bản đồ đều được thể hiện trên nền mô hình số địahình

Thể hiện đối tượng địa hình 3D thành hai nhóm:

Các đối tượng nằm ngay trên bề mặt địa hình bao gồm các đối tượng dạngđường, vùng, điểm không có thể tích nằm ngay trên bề mặt DTM như đường giaothông, bãi đất trống, bãi cỏ, điểm khống chế

Các đối tượng nằm nổi trên bề mặt địa hình bao gồm nhà, các công trình xây

dựng, tường rào, các loại dây dẫn, các đối tượng thực vật có chiều cao tươngđối lớn so với mặt địa hình

Nguyên tắc xây dựng và sử dụng ký hiệu:

Trong việc thể hiện nội dung bản đồ 3D, khi đối tượng được chọn thể hiệntheo xu hướng ký hiệu hóa cao (symbolised) chứ không theo nguyên tắc hiển thịhình ảnh thực (photorealistic) thì cần cố gắng sử dụng các ký hiệu tương tự vớibản đồ 2D đã quen thuộc với người dùng bản đồ Tuy nhiên trên bản đồ truyềnthống chỉ sử dụng số lượng màu hạn chế để đơn giản hóa quá trình in ấn, còn bản

đồ địa hình 3D có ưu thế của bản đồ số với khả năng sử dụng màu sắc đa dạnghơn cho hệ thống ký hiệu của mình

Dữ liệu thuộc tính:

Dữ liệu thuộc tính của các đối tượng này cần phải được thu thập và gắn kếtvới dữ liệu đồ họa một cách thống nhất theo nguyên tắc của hệ thống thông tinđịa lý (GIS) Các thuộc tính của đối tượng có thể là cả định lượng lẫn định tính.Các công cụ của GIS cho phép thực hiện các phép phân tích dựa trên các dữ liệunày một cách hiệu quả hơn Các dữ liệu thuộc tính có thể được sử dụng để điềukhiển cách hiển thị của đối tượng theo các nguyên tắc bản đồ

Tóm lại, cấu trúc của bản đồ 3D bao gồm nền địa hình, dữ liệu đồ họa củacác đối tượng địa hình, dữ liệu thuộc tính gắn với dữ liệu đồ họa này và tất cảđược hiển thị trong môi trường 3D theo nguyên tắc bản đồ

2.2.2 Mô hình số địa hình

Mô hình số địa hình thường được thể hiện ở hai dạng TIN hoặc GRID TIN là từ viết tắt của mạng tam giác không đều (Triangulated IrregularNetworks) Đây là mô hình dạng vector, có cấu trúc topo mạng đa giác khá phứctạp, lấy điểm làm đơn vị và xét xem mỗi điểm sẽ được kết nối với các điểm liền

kề nào để tạo ra tam giác TIN là một tập hợp của các tam giác liền kề, khôngchồng đè, không có tam giác đảo (tam giác nằm bên trong một tam giác khác),được tạo nên từ các điểm phân bố không đồng đều với tọa độ X, Y và giá trị Z

Mô hình TIN với cấu trúc dữ liệu dạng vector dựa trên các điểm, đường và vùng

có phân bố không đồng đều và thường được chia ra thành các tập hợp điểm(masspoints) và các đường breakelines Mô hình TIN thường được xây dựng ápdụng thuật toán Delaunay để tối ưu hoá việc thể hiện bề mặt địa hình Ý tưởngchủ đạo của thuật toán này là tạo ra các tam giác mà xét một cách tổng thể càng

có dạng gần với tam giác đều càng tốt Nói một cách chính xác hơn thì tam giácDelaunay là tam giác thoả mãn điều kiện đường tròn ngoại tiếp bất kỳ một tamgiác nào đều không chứa bên trong nó đỉnh của các tam giác khác Mô hình TINkhá phức tạp khi xử lý nhưng nó cũng tránh được việc lưu trữ thừa thông tin và

có khả năng mô tả các biến đổi địa hình phức tạp

Đối với mô hình số địa hình dạng lưới ô vuông quy chuẩn hay ma trận độcao (altitude matrix), các điểm độ cao được bố trí theo khoảng cách đều đặn trênhướng tọa độ X,Y để biểu diễn địa hình Trong mô hình số độ cao dạng này tọa

độ mặt phẳng của một điểm mặt đất bất kỳ có độ cao Z (Zij) được xác định theo

số thứ tự (i, j) của ô lưới trên hai hướng

Mô hình số địa hình dạng lưới đều là một mô hình bề mặt có cấu trúc đơngiản, dễ xử lý Độ chính xác được xác định bởi khoảng cách mắt lưới và để tăng

độ chính xác phải giảm khoảng cách giữa các mắt lưới Các đối tượng đặc trưng,chẳng hạn các đỉnh hay các đường phân thuỷ không thể được miêu tả chính xáchơn độ rộng của mắt lưới Đối với các vùng bằng phẳng, không hiệu quả khi lưutrữ ở dạng lưới đều, còn ở vùng độ cao biến đổi phức tạp mô hình GRID khó cóthể diễn tả được các chi tiết này nếu không có giảm đáng kể về kích cỡ ô lưới Mỗi một dạng mô hình số địa hình dạng GRID hay TIN đều có những ưuđiểm và nhược điểm nhất định Có một số ứng dụng thì cần mô hình số địa hình ởdạng GRID, một số ứng dụng khác lại cho kết quả tốt hơn nếu có mô hình số địahình dạng TIN Nhiều thuật toán phân tích dòng chảy tính toán lưu vực sông hayphân tích thuỷ văn các vùng ngập lụt được phát triển trên mô hình GRID Cònnếu trong các ứng dụng cụ thể nào đó mà các thông tin vi địa hình (micro reliefinformation) được coi là quan trọng thì mô hình TIN có thể tỏ ra có ưu thế hơn Hai dạng TIN và GRID của mô hình số địa hình có thể được chuyển đổi qualại lẫn nhau, các phần mềm hiệ có đều cung cấp công cụ để thực hiện quá trìnhchuyển đổi này Đối với dữ liệu điểm Lidar thì việc xây dựng mô hình số địa hìnhđược thực hiện nhanh chóng, chính xác và có mức độ chi tiết cao hơn so với môhình số địa hình được thành lập từ các nguồn dữ liệu khác như ảnh hàng không,ảnh vệ tinh lập thể, ảnh giao thoa radar, bản đồ địa hình…

2.2.3 Các đối tượng địa hình 3D

Các đối tượng nằm ngay trên bề mặt địa hình dạng đường như sông, suối,đường giao thông, dạng điểm như các điểm khống chế có thể được mô tả bằng