Nghiên cứu đề xuất phương pháp kiểm định độ chính xác của mô hình số độ cao (lấy ví dụ vùng trung du và miền núi phía Bắc)

Results of gross error detection presented in format: total number of detected points - number of correctly detected points - m inim um value of correctly detected errors.[r]

HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG Đ Ạ I HỌC KHOA HỌC T ự N H IÊ N

BÁO CÁO ĐỂ TÀI NGHIÊN cứu KHOA HỌC

NGHI6N CỨU ĐỄ XUẤT PHƯƠNG PHÓP KlấAA ĐỊNH ĐỘ CHÍNH xric củn MƠ HÌNH sơ' ĐỘ cno (lift ví DỤ

VÙNG TRUNG DU MIỀN NÚI PHÍn Bốc)

Mã số: QT - 07 - 36

C h ủ t r ì đ ề tà i: PGS TS T rần Q u ố c B ìn h

Những người tham gia: ThS P hạm T hị P hin, ThS L ê T h ị H n g , ThS Lưu T h ế V in h , CN L ê P h n g T h ú y , CN Lê T hị H ươ ng H à, CN Bùi T hị V u i, CN Lê H ổ n g Sơn

ĐAI H O C Q U Ọ C GIA HẢ NỘI TRUNG TÃf/ THÒNG TIN THƯ VIÊN

D T / ?

MỤC LỤC

M Ở Đ Ầ U

CH Ư ƠN G I: TỎ N G QUAN VÊ MƠ HÌNH s ó Đ ộ CA O

1.1 Khái niệm vai trị mơ hình số độ c a o

1.1.1 Khái n iệm v ề m hình số độ c a o 5

1.1.2 C ác ứng d ụ n g cù a m hình số độ c a o 6

1.2 Cấu trúc liệu mơ hình số độ c a o

1.3 Các phương pháp thành lập mơ hình số độ cao 10

1.3.1 Ph n g pháp đo đạc thực đ ịa 10

1.3.2 Ph n g pháp số hoá nội su y từ đồ địa h ì n h 11

1.3.3 Ph n g pháp đo vẽ ảnh hàng k h ô n g 12

1.3.3.1 Thánh lập MHSĐC phương pháp đo vẽ thủ c ô n g 12

1.3.3.2 Thành lập mơ hình số độ cao bàng phương pháp đo vẽ tự đ ộ n g 13

1.3.4 Phương pháp sứ dụng công nghệ laser đặt máy bay (LIDAR) radar độ mỡ tổ n g họp g ia o thoa ( I F S A R ) 15

1.3.4.1 Phương pháp sử dụng công nghệ IFSAR 15

1.3.4.2 Phương pháp sử dụng công nghệ LIDAR 16

1.4 Vấn đề nội suy thành lập mơ hình số độ c a o 18

CHƯƠNG II C SỜ KHOA HỌC VỀ Đ ộ CHÍNH XÁC CỦA MƠ HÌNH s ố Đ ộ CAO 25

2.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến độ xác mơ hình số độ c a o 25

2.1 Đ ộ x c cùa mơ hình số độ cao thành lập bàng p h n g pháp đo vẽ ảnh hàng k h ôn g ảnh v ệ t i n h 6 2.1.1.1 Một số đánh giá sơ b ộ 26

2.1.1.2 Đánh giá ảnh hưởng cùa khoáng cách lấy mẫu tới độ xấc MHSĐC thành lập tự động bàng công nghệ ảnh s ố 27

2 Đ ộ chín h xác cùa mơ hình sơ độ cao thành lập băng; p h n g pháp nội su y từ các đ n g bình độ bàn đồ địa h ì n h 9 2.1.3 Độ xác mõ hình số độ cao thành lập phương pháp đo đạc thực đ ịa 31

2 Đ ộ chín h xác cùa m hình số độ cao thành lặp bàng c ô n g n ghệ L I D A R 31

2.2 Ước tính độ xác cùa mơ hình số độ cao 33

2.3 Ví dụ tính tốn sai số cho phép mơ hình số độ cao số ứng dụng cụ thể 36

2 Y ê u cầu v ề độ xác M H S Đ C thành lập binh đồ ảnh trực g ia o từ ảnh h àng k h ô n g 36

2.3.2 Yêu cầu độ xác cùa MHSĐC phục vụ nội suy đường bình độ q trình thành lập địa h ì n h 39

CHƯƠNG III NGHIÊN c u ĐÈ XUẤT PHƯƠNG PHÁP KIÊM ĐỊNH Đ ộ CHÍNH XÁC CÙA MỔ HÌNH s Đ ộ C A O 41

3.1 Nội dung cônR tác kiểm định độ xác mơ hình số độ cao h n h 41

3.1.1 Cơ sờ khoa học pháp lý công tác kiêm định độ xác mơ hình số độ cao 41

3 N h ữ n g nội d un g cùa c n g tác kiêm định độ xác củ a m hình số độ c a o hiện h n h 43

3.1.2.1 So sánh độ cao nội suy từ mơ hình số độ cao với điềm đo kiềm tra, điểm khống chế ngoại nghiệp, điểm tãne d y 4 3 1.2.2 Đánh giá độ chinh xác trực tiếp trẽn mỏ hình lập t h ê 4 3 ] 2.3 N ộ i s u y đ n o b ì n h đ ộ đề k i ể m tra k h n ã n c m ỏ tả đ ị a h i n h 44

3 S d ụ n g m hình lập thể để kiểm tra sàn phâm đ ược ch iết xuât từ M H S Đ C 45

3.2.1.1 Lơng ghép đường bình độ nội suy từ MHSĐC lên mơ hình lập t h ể 45

3.2.1.2 Sử dụng mơ hình lập thể "khơng" (Zero stereo model) tạo ảnh trực giao có chồng phù lên 45

3.2.2 Hiển thị mô hình số độ cao khơng gian chiều (3D) để quan sát phát lỗi 46

3.2.2.1 Hiển thị mơ hình số độ cao dạng TIN không gian D 46

3.2.2.1 Hiển thị mô hinh số độ cao không gian 3D vá so sánh với kết khào sát thực địa 47

3.2.3 Nội suy độ dốc từ mơ hình số độ cao để phát sai số mơ hình 48

3.2.3.1 Nội suy độ dốc đề phát sai số thô liệu nguồn 48

3.2.3.2 Nội suy độ dốc đề phát mặt dốc cong đo vẽ không đầy đ ủ 49

3.2.4 So sánh giá trị nội suy giá trị đo để phát sai số thô liệu nguồn dùng để thành lập MHSĐC 50

3.2.5 Khoanh vùng khu vực dễ xảy lỗi khớp ành tự động để kiểm tra mơ hình số độ c a o thành lập phương pháp đo v ẽ ảnh s ố 54

3 S d ụ n g GIS đ ể đánh ạiá mật độ c c điểm đo liệu n g u n 56

3.3 Đe xuất phương pháp kiểm định độ xác mơ hình số độ c a o 58

3 N ộ i dun g phươn g p h p 58

3 M ột số thử n g h iệ m thực t ế 59

3.3.2.1 Thừ nghiệm khu đo Đường Lâm 59

3.3.2.2 Thứ nghiệm khu đo Lạng S n 60

KẾT LUẬN VÀ KI ÉN N G H Ị 63

M Ở ĐẦU

Được đời từ năm 50 kỷ trước, mơ hình sổ độ cao (M H SĐ C) ngày có nhiều ứng dựng lĩnh vực khác như: đo đạc đồ, địa lý, xây dựng, giao thông, thủy lợi, nông nghiệp, lâm nghiệp, môi trường, viễn thông, quân sự, Do cỏ nhiều ứng dụng có sản phẩm dẫn xuất phong phú, đa dạng nên M HSĐC khẳng định tầm quan trọng thành phần quan trọng hạ tầng liệu không gian Hiện nay, với công nghệ thành lập đồ đại như: công nghệ ảnh số, công nghệ GPS, cơng nghệ viễn thám GIS, mơ hình số độ cao ứng dụng rộng rãi ngành thuộc lĩnh vực quản lý tài nguyên mơi trường Mơ hình số độ cao trờ thành phần thiết yếu GIS đặc biệt sở hạ tầng liệu không gian quốc gia (NSDI) nhiều nước như: Mỹ, Đức, Anh, ú c , Trung Quốc, Ở nước ta nay, M HSĐC thành lập thường xuyên coi công đoạn đo vẽ thành lập đồ chưa coi M HSĐC m ột sản phẩm chính, mang tính độc lập Trong tương lai, nhu cầu sử dụng sản phẩm M HSĐC cho nhiều mục đích khác ngày tăng chất lượng sản phẩm phải đáp ứng yêu cầu nhiều người sử dụng Tuy nhiên, loại sản phẩm coi sản phẩm trung gian nên nước ta chưa có quan tâm mức đến vấn đề kiểm tra chất lượng (kiêm tra độ xác) cùa MHSĐC cho đên chưa cố cơng trình nghiên cứu sâu vấn đề Đe tài nghiên cứu cố gang nhóm tác giả nhằm khấc phục vấn đề

Đe tài đặt m ục tiêu nghiên cứu, tìm hiếu độ xác phương pháp kiểm định độ xác M HSĐC, sở đề xuất số nội dung giải pháp nhằm nâng cao hiệu cơng tác kiểm định độ xác M HSĐC

Mục tiêu xác định nội dung nghiên cứu sau: - Nghiên cứu tổng quan M HSĐC;

- N ghiên cứu sờ khoa học độ xác M HSĐC phương pháp kiểm định độ xác cùa M HSĐC;

- Đưa số nội dung, giải pháp nham hồn thiện cơng tác kiểm định độ xác M HSĐC, sở đỏ đề xuất phương pháp kiểm định độ xác M HSĐC phù hợp với điều kiện cùa Việt Nam

Đe tài sử dụng ph n g pháp ngliiên cửu sau: - Phương pháp phân tích, tổng hợp tài liệu

- Phương pháp số để lưu trữ, phân tích hiển thị liệu

- Phương pháp thống kê để tìm quy luật mối quan hệ tượng tự nhiên có liên quan đến độ xác MHSĐC

- Phương pháp phân tích không gian để đánh giá phân bố mối quan hệ đổi tương không gian

Đê tài đạt kết nghiên cứu sau:

- Đê xuất phương pháp tính khoảng cách lấy mẫu tối ưu thành lập mơ hình số độ cao bàng công nghệ ảnh số;

- Đe xuất phương pháp kiểm định độ xác mơ hình số độ cao với 15 nội dung, có nội dung đề tài đề xuất hay cài tiến ý tường có, là: sử dụng GIS để đánh giá mật độ điểm đo dử liệu nguồn, khoanh vùng khu vực có độ xám đồng ảnh, hiển thị MHSĐC không gian 3D so sánh VỚI thực trạng thực địa, nội suy độ dốc kết hợp quan sát thực địa để phát mặt dôc cong đo vẽ không đầy đủ, so sánh giá trị nội suy giá trị đo đề phát sai số thô liệu nguồn dùng để thành lập MHSĐC

Ý nghĩa khoa học đề tài:

Đe tài nghiên cứu đề xuất sổ nội dung, giải pháp nhằm hoàn thiện phương pháp kiếm tra M HSĐC để đảm bảo đánh giá chất lượng sản phẩm

Ỷ nghĩa thực tiễn đề tài:

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ MƠ HÌNH SĨ ĐỘ CAO

1.1 Khái niệm vai trị mơ hình số độ cao

1.1.1 K hái niệm m hình số độ cao

Mơ hình số độ cao (Digital Elevation M odel - DEM ) cách thể thay đổi liên tục địa hình khơng gian bang mơ hình số Thuật ngữ mơ hình số địa hình (Digital Terrain M odel - D TM ) thường sử dụng T địa hình (terrain) thường ngụ ý chi thuộc tính bề mặt mặt đất hom ỉà độ cao (elevation) m ặt đất, thuật ngữ mơ hình sổ độ cao thường sử dụng cho mơ hình số chứa liệu độ cao Trong đề tài này, chúng tơi sử dụng chung thuật ngữ "mơ hình sổ độ cao" (MHSĐC) cho loại mơ hình nói Mặc dù khởi nguồn xây dựng để mô hình hóa bề mặt địa hình, song ngun tắc mơ hình số độ cao dùng để mơ hình hố m ột thuộc tính z nào khác bề mặt hai chiều

Có thể nói m ột cách khái qt, mơ hình số độ cao (M HSĐC) mơ tả bề mặt địa hình bởi điểm có toạ độ X, Yt H t hoả mãn hàm đơn trị H = f(X , Y) V ói vị trí (X, Y), có giá trị độ cao H xác định M HSĐC [11] Nói cách khác, M HSĐC m hình số khái quát biểu diễn bề mặt địa hình khơng gian chiều (hay xác không gian 2.5 chiều H =f(X , Y) hàm đơn trị) theo giá trị toạ độ độ cao (hình 1.1)

Hình 1.1 Mơ hình sõ độ ca o biểu diễn bề m ặt địa hình.

Dưới góc độ tốn học M HSĐC định nghĩa sau:

"Mơ hình số độ cao là một dãy hữu hạn vectơ chiều địa hình miền D:

Vị =( X„ Yị, H ) , i = 1,2, n (X/, Y, D) toạ độ mặt phẳne, H, độ cao cùa điểm (X„ Y,) Khi hình chiếu mặt phẳng cùa vectơ dãy xếp thành một lưới có quy tắc toạ độ mặt (X„ Y,) giản lược, lúc M HSĐ C trở thành dãy vectơ chiều (//„ i =1,2, ,«)" [6].

Thông thường, bề m ặt biểu diễn bảng điểm phân bố không Nếu bề mặt hoàn thiện thêm bàng yếu tố đặc trưng cùa địa hình (các điềm ghi độ cao đường đứt gãy) gọi mơ hình số địa hình

Mơ hình sổ bề mặt (Digital Surface M odel - DSM) mơ hình mơ tả bề mặt mặt đất bao gôm đối tượng, vật thể nhà cừa, cối, Mơ hình sổ bề m ặt mơ hình thường dùng để nắn ảnh trực giao

1.1.2 Các ứng dụng mơ hình số độ cao

Tuy có lịch sử 50 năm phát triển, M HSĐC có nhiều ứng dụng khác tất lĩnh vực khoa học, công nghệ, thương mại, dịch vụ, an ninh, quốc phòng, có liên quan đến liệu địa lý Có thể kể hàng trăm ứng dụng khác M HSĐC đề tài xin nêu ímg dụng phổ M HSĐC:

- Chiết xuất thơng tin địa hình: độ dốc, độ cong, hướng chảy cục bộ, số địa hình, số lượng dòng chảy, số vận chuyển trầm tích, tầm nhìn,

- Trong đo vẽ ảnh hàng khơng viễn thám: nấn chình ành nhằm loại bị sai số gây ngun lý hình học máy chụp chênh cao địa hình

- Trong địa vật lý: cải thiện chất lượng liệu trọng lực bang cách cung cấp liệu cho việc tự động hiệu chỉnh địa hình thơng tin trọng lực, nghiên cứu, khảo sát ảnh hưởng địa hình lên mơ hình Geoid

- Trong xây dựng: tính tốn khối lượng đào đắp, bố trí cơng trình, - Trong viễn thơng: tính tốn vùng phủ sóng, lựa chọn vị trí thu phát sóng

- Trong hàng khơng: hệ thống phịng tránh va chạm hàng không, cảnh báo tiếp cận sân bay quản lý chuyến bay, mô địa hình dùng trone việc huấn luyện phi cơng

- Trong địa chất: cung câp thông tin vê địa hình phục vụ tìm kiêm khống sản

- Trong khai thác mỏ: thiết kế cơng trình khai thác, tính tốn dịch chuyển mặt đất cơng trình khai thác gây

- Trong du lịch: giới thiệu, quảng bá địa điểm du lịch, tổ chức chuyến tham quan ảo

- Trong an ninh, quốc phịng: xây dựng mơ hình thực địa phục vụ tác chiến, phân tích địa hình cho hoạt động chiến trường như: phân tích tầm nhìn khả động trang thiết bị giới, phục vụ dẫn đường cho tên lửa, thiết kế mạng thông tin liên lạc, thành lập công cụ hiển thị hình ảnh động mơ hình mơ phịng tác chiến phục vụ cơng tác huấn luyện

- Trong quản lý sử dụng đât: đánh giá phán hạng thích nghi đất đai, đánh giá mức độ xói m ịn đát, cung cấp liệu địa hinli để giải toán quy hoạch sứ dụng đất

- Trong phòng chống thiên tai: dự báo ỉũ lụt đánh giá tác động cùa chúng, dự báo ảnh hưởng sóng thần, thiết kế cơng trình phịng chống thiên tai,

- Trong sinh học: làm tư liệu phục vụ đánh giá mức độ đa dạng thích nghi sinh học

Chi tiết ứng dụng M HSĐC tham khảo thêm cơng trình cùa Li [22], Tăng Quốc Cương [5] Phạm Vọng Thành [8],

1.2 Cấu trúc liệu mơ hình số độ cao

Có bốn phương pháp thường sử dụng để lưu trữ thề dừ liệu độ cao dạng số lưới (GRID), đường bình độ, mặt cắt mạng lưới tam giác không (TIN)

a Lưới đểu (GRID)

Dữ liệu độ cao hình thành từ m ột tập hợp điểm độ cao cách tạo nên mạng lưới (hình 1.2) Đây dạng cấu trúc liệu M HSĐC thông dụng nhất, trong giá trị H pixel độ cao địa hình vị trí K hoảng cách mắt lưới khoảng cách hai điểm nút Khi khoảng cách xác định vị trí nút mạng lưới xác định bàng toạ độ hàng, cột Khi khoảng cách mắt lưới số hàng, số cột xác định điểm nút có the lưu trữ cách tăng thứ tự hàng cột bàng cách tạo chuỗi nối tiếp điểm mắt lưới G iá trị độ cao lưu trữ điểm nút nói

đường bình > ,y

, ỵ v * đ iê m mãt lưới bán

b Đường bình độ

Các đường bình độ (hình 1.3) thể dạng liệu vectơ sau: đường bình độ rời rạc hóa, tức mơ hình hố tập hợp điểm có độ cao nằm đủ gần để tái tạo đường cong đảm bảo độ xác cần thiết bàng cách nối hai điểm cạnh thành đoạn thẳng Để làm tăng tính thẩm mỹ, đường bình độ làm trơn, ví dụ bàng hàm Spline

Dưới dạng số, đường bình độ xác định độ cao H cùa toạ độ mặt bang tất điểm (X /,Y i; X 2,Yĩ; ; X„,Yn) Chức vẽ tự động sử dụng dừ liệu để vẽ đường cong bàng cách dịch chuyền theo đoạn thẳng từ m ột điềm (X„Y,) đến điểm kề cạnh (Xi+i,ỵi+i).

Các đường bình độ đồ giấy số hố, kết thu tập hợp điểm nằm dọc theo đường bình độ nối với bời đoạn thể đường bình độ dạng vectơ Các đường bình độ dễ dàng nội suy sang dạng lưới GRID hay dạng TIN thành lập M HSĐC Dữ liệu độ cao dạng đường bình độ có số nhược điểm sau:

- Độ cao đường bình độ làm trịn khoảng cao bản, đường binh độ khái quát hoá nên khơng xác tuyệt đối, thơng tin chi tiết, chúng cung cấp thơng tin tương đối xác độ cao độ dốc

- Thiếu thông tin độ cao đường bình độ

, V , , đường bình

- đường tu thuý °

■ độ

đường bình điểm độ cao

Hình 1.3 D ữ liệu độ ca o d a n g đường binh độ

c Các m ặt cắt

điêm độ cao đo với độ giãn cách thay đổi tuỳ theo độ dốc địa hình (hình 1.4) Thông thường, mặt cắt dạng số lưu trữ bàng cách m ã hoá hai toạ độ m ặt băng độ cao nên chiếm nhiều nhớ dạng lưới Nhược điêm liệu dạng mặt cat thiếu số liệu độ cao chi tiết, chiếm nhiều nhớ, chì xác chi tiết theo hướng

đường tụ thuỷ đương binh

độ

đ ò n g bình đ ộ d iể m đ c a 0

Cơ bán •

Hình 1.4 D ữ liệu độ cao th ể d a n g cá c m ăt cắt.

d Lưới tam giác không đêu

Lưới tam giác không (TIN - Triangulated Irregular Netw ork) có the xây dựng từ nhiều nguồn liệu: mạng lưới đều, đưcmg bình độ số hố, điềm đo chi tiết TIN mơ tà bề mặt đặc trưng địa hình cách xác dạng liệu độ cao khác với điều kiện phải lấv mẫu hợp lý M ật độ điểm đo thay đổi tuỳ theo độ dốc, thường thiết kê đê thu thập đối tượng đặc trưng bề m ặt đường phân thuỳ, tụ thuỳ hay đỉnh cao, , (hình 1.5) N guyên lý cùa cấu trúc liệu dạng TIN loại bỏ điểm không phản ánh đặc trưng địa hình giữ lại điềm tam giác với khoảng cách lớn có thề đạt tuỳ theo thay đổi địa hình

đường tụ thuỳ i f 6" ? b'inh độ đường bình dơ

cơ * đlêm đ(? cao

Hỉnh 1.5 D ữ liệu độ cao th ể d n g lưới tam g iá c không đ ều (T IN ).

1.3 Các phương pháp thành lập mơ hình số độ cao

Hiện nay, hầu hết M HSĐC đuợc tạo thành từ nguồn liệu: từ kết đo đạc thực địa; từ đo vẽ ảnh hàng không ảnh vệ tinh (theo phương pháp thù công, bán tự động tự động); từ liệu số hố đồ có sẵn; đặc biệt, thời gian gần từ liệu đo radar độ m tổng họp giao thoa laser đặt máy bay ngày áp dụng nhiều Ngồi cơng nghệ đo siêu âm áp dụng đế thành lập mơ hình sổ độ cao cho vùng ngập nước bán ngập nước

Các phương pháp thành lập M HSĐC tóm tất sơ đồ hình 1.6 1.3.1 Phư ơng p h p đo đạc thực địa

Hình 1,6 C c phư ơng pháp thành lập mơ hình sõ độ cao.

1.3.2 Phương ph áp số hoá nội su y từ đổ địa hình

Dữ liệu đồ địa hình có sử dụng đê xây dựng MHSĐC vỉ phân bố độ cao địa hình mơ tả đường bình độ Các đường bình độ sau số hố dùng đê nội suy độ cao băng nhiêu thuật toán khác Trong trường hợp này, liệu đầu vào để thành lập M HSĐC chủ yếu đường bình độ số hóa từ đồ địa hình

Các đối tượng cần số hố ngồi đường bình độ cịn có đặc trưng địa hình Các đường bình độ phải gộp gán độ cao trước đưa vào tạo M HSĐC Các đặc trưng địa hình bao gồm điểm ghi độ cao, đường tụ thuỷ, sống núi, đường đứt gãy, thấy có thề lấy giá trị độ cao cùa số điểm thuộc chúng nên đưa vào tham gia xây dựng MHSĐC

sung thêm thông tin khác điểm đường đặc trưng địa hình Trong trường hợp đường bình độ đồ địa hình đo vẽ trực tiếp bàng phương pháp ảnh số chất lượng mơ hình số độ cao nội suy từ đường bình độ từ phương pháp đo vẽ ảnh gần tương đương

N hược điểm phương pháp thành lập MHSĐC bàng phương pháp số hố đồ địa hình có số lượng lớn mức điểm lấy mẫu dọc theo đường bình độ (lấy m ẫu thừa - oversampling), đường bình độ lại khơng có mẫu lấy (lấy m ẫu thiếu - undersampling) Do đó, chỗ địa hình mấp mơ có độ dốc thay đổi lại nàm đường bình độ thường bị bỏ qua, không miêu tả Hơn nữa, sai số đưa thêm vào cơng đoạn làm trơn, tổng hợp hố, có nhiều thơng tin gốc bị trình thành lập đồ, chủ yếu việc ỉấy bỏ, chọn lọc, thể tồng hợp hoá đồ

Phương pháp tạo M HSĐC từ đường bình độ có ưu điểm có khả kiềm sốt sai số cùa trình nội suy thuận tiện: sau nội suy M HSĐC, người ta nội suy ngược lại thành đường bình độ so sánh với đường binh độ gốc để phát khác biệt sai số nội suy

1.3.3 Phư ơng ph áp đo vẽ ảnh hàng không

Đo vẽ ảnh hàng không phương pháp thông dụng để thành lập M HSĐC thực theo nhiều quy trinh khác Việc đo điểm MHSĐC thực cách thủ cơng, bán tự động hay tự động Cách đo thủ công thực máy đo vẽ tương tự có gan chuyển đổi tương tự sang so hay máy đo vẽ giải tích, người thao tác đo điểm M HSĐC mơ hình lập thể bàng cách đặt tiêu đo lên mặt địa hình hay số hố đơi tượng đặc trưng địa hình khơng gian ba chiêu

Trên trạm đo vẽ ảnh số, M HSĐC đo thủ công, bán tự động hay tự động Việc đo M HSĐC thủ công trạm đo vẽ ảnh số tương tự máy đo vẽ giải tích N ếu đo theo chế độ tự động điểm MHSĐC đo nhờ kỹ thuật tự động tìm điểm tên ỉ cặp ảnh lập thể, gọi kỹ thuật khớp ảnh

1.3.3 ỉ Thành lập M H SĐ C phư ơng pháp đo vẽ thù công

Khi địa hình phức tạp, ảnh chụp tỷ lệ lớn có yêu cầu cao độ xác MHSĐC nên đo vẽ theo phương pháp thủ công Theo cách này, thao tác viên số hoá bàng tay đường đặc trung địa hình (break lines) điểm M HSĐC Các đường đặc trưng cùa địa hình cần phải số hố thủ cơng đù chi tiêt tơt Các đặc trưng địa hình thường phân loại phân mêm thành lập M HSĐC Theo hãne Intergraph đặc trưng địa hình chia làm loại:

- Collection boundary: đường bao chọn đo vẽ trước tiến hành đo điêm độ cao m hình số địa hình

- D rainage: đường tụ thủy, theo đáy khe, rãnh, suối điểm nằm đường có độ cao thấp điểm nam phía đường

- O bscured area: vùng khơng thể đo, so hố độ cao cách xác hình ảnh bị che khuất, ví dụ bị mây che hay phù kín khơng thể nhìn thấy mặt đất

- Ridge: đường phân thủy, thể sống núi điểm ghi nhận đột biên bê m ặt địa hình tât điêm năm đường có độ cao cao điểm nam phía đường

- Vertical fault: đường ghi nhận không liên tục độ cao (trong phần mềm ISDC Intergraph, đường tương tự đường breakline)

- M ass points: điểm độ cao đo bổ sung vị trí, vùng cần thiết mơ hình lập thể

Trong mơ hình lập thê, thường có rât nhiều đường đặc trưng địa hình cần so hố nhiều điểm chi tiết cần đo s ố lượng đường đặc trưng địa hình phụ thuộc vào độ phức tạp cùa địa hỉnh Nếu khoảng cách điểm độ cao 50m mơ hình lập thể tương đương mảnh đồ địa hình tý lệ 1:25.000 có khoảng 6.000 điểm cần phải đo Do vậy, phương pháp đo thủ công tổn nhiều thời gian Vì thế, nguyên tắc đặt cho thực tế sản xuất vừa phải đo m ột sổ lượng điểm tối thiểu vừa phải đạt độ xác yêu cầu, Đe đàm bảo chất lượng, điểm chi tiết thường bồ sung đường đứt gãy địa hình yếu tố địa hình khác Binh thường, mơ hình lập thể cỏ từ 2.000 đến 10.000 (tối đa khoảng 20.000) điểm đo Quá trình đo số lượng lớn điểm mát vài vài ngày

1.3.3.2 Thành lập mơ hình số độ cao phư ơng pháp đo vẽ tự động

Khả đo vẽ tự động ưu cùa cơng nghệ ảnh số Trên sờ thuật tốn khớp ảnh tự động (Image matching), số lượng điểm đo lớn hàng chục lần so với phương pháp thông thường Thành lập M HSĐC tự động từ m ột mơ hình lập thể bao gồm bước sau:

- Tìm điềm ảnh tên (hay gọi khớp ảnh); - Nội suy bề mặt địa hình;

- Kiểm tra chinh sửa MHSĐC

Phần mục giới thiệu ba phần mềm thường sử dụng thành lập M HSĐ C bàng công nghệ ảnh số M ATCH-T, ATE PhotoM OD

a Phần mềm M A TC H -T

modun tích hợp trạm đo vẽ ảnh số Carl Jeins Intergraph Trong phần mềm này, kỹ thuật khớp ảnh theo vùng (Area based m atching) áp dụng theo thứ bậc lớp hình tháp ảnh sau bề mặt địa hình nội suy từ điểm đo Việc khớp ảnh theo lớp hình tháp ảnh dẫn đến kết M HSĐC hình thành theo lớp hình tháp Các lớp hình tháp M HSĐC mơ tả bề mặt địa hình với độ phân giải khác Theo mặc định, khoảng cách điểm M HSĐC nhỏ (khoảng 30 pixel) thuật toán tự động thích nghi với độ cong cục địa hình M A TCH -T sử dụng ảnh chuyển đổi epipolar nhằm giảm thiểu khơng gian tìm kiếm điểm tên biết yếu tố định hướng

Trên thực tế, ý tưởng chủ đạo M A TCH -T đo tự động số lượng lớn điểm địa hình Bằng phép thống kê, sai số thơ phát loại bỏ Thơng thường có tới từ đến điểm đo ô vuông 5050 pixel Do đó, độ phân giải ảnh cỡ 2323cm 16m có tới khoảng 80.000 điểm lưới M HSĐC tính mơ hình lập thể với độ chồng phủ 60%

b Phan mem A TE cùa hãng Leica - Helava

Phần mềm ATE tạo M HSĐC nhiều cặp ảnh lập thể lúc Có thể chọn nhiều ảnh phù kín hay nhiều mảnh đồ sau cho chương trình đo điểm MHSĐC tự động toàn cặp ảnh chọn Các ảnh chọn khơng cân theo thứ tự Một hệ chuyên gia (Expert system) áp dụng để thích ứng với khác biệt ảnh đặc trưng khác cùa điạ hình Phần mềm tạo M HSĐC theo cấu trúc hình tháp

Mơ hình số độ cao sau tạo tự động phần mềm ATE có thê chỉnh sửa nhóm cơng cụ:

- Chỉnh sửa theo điểm; - Chỉnh sửa theo vùng;

- Chỉnh sửa theo đặc trưnÉi địa hình

c Phần mềm PhotoM O D

PhotoM OD phần mềm đo vẽ ảnh sổ hãng Racurs Ltd Phần m ềm đảm nhận công đoạn từ tạo sơ đồ ghép ảnh, tăng dày hình học, đo vẽ lập thể, tạo mơ hình số độ cao ảnh trực giao, Chức tạo mơ hình số độ cao thực bời modul DTM bao gồm bước sau:

- Tạo lưới đo phủ kín mơ hình lập thể;

- Đo vẽ tự động theo điểm mắt lưới kỹ thuật khớp ảnh tự động;

- Hiển thị mơ hình lập thể nhằm phát lỗi khớp ảnh tự động đo vẽ bổ sung yếu tố đặc trưng địa hình;

lỗi thơng quan phân tích cấu trúc địa hình;

- Ghép M HSĐC tạo từ mơ hình lập thể thành MHSĐC thống cho cà khu đo (G lobal TIN)

1.3.4 P hư ơng p h p s dụng công nghệ laser đặt máy bay (LIDAR) radar độ rttở tổng hợp giao thoa (IFSAR)

Trong năm gần đây, xuất hai công nghệ cho phép thành lập M HSĐC nhanh chóng với độ xác mức độ tự động hố cao, cơng nghệ LIDAR (Light D etection and Ranging) IFSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) Trong công nghệ LIDAR sử dụng máy bay cơng nghệ IFSAR sử dụng máy bay lẫn vệ tinh tàu thoi

1.3.4 ỉ Phương p h p sử dụng công nghệ IFSAR

Trong phương pháp này, độ cao điểm mặt đất tính tốn thơng qua lệch pha tín hiệu radar phản xạ thu hai ăng ten gần Hai ảnh radar thu từ ăngten hai thời điểm khác thu đơng thời nêu có hai ãngten đặt hai đầu “cạnh đáy” trường hợp hệ thống tàu thoi SRTM (Shuttle Radar Topography M ission, hình 1.7) Thiết bị SRTM bao gồm hai ăng ten với ăng ten gấn tàu thoi Endeavour có chức vừa thu vừa phát tín hiệu, ăng ten cịn lại đặt đầu cùa cạnh đáy có chức thu Ảng ten liên tục phát tín hiệu xuống mặt đất Tín hiệu phản xạ từ m ặt đất hai ăng ten thu Khoảng cách hai ăng ten cố định Khoảng cách lớn (khả tối đa 60m) sai số xác định độ cao các điểm bề mặt đất nhỏ SRTM sử dụng hai loại sóng: sóng X ( Ằ = 3.1 cm ) sóng C' (Ằ = 6.0 cm ) Độ xác MHSĐC thành lập từ liệu sóng X khoảng 3m (tương đối) 6m (tuyệt đối) Sừ dụng IFSA R phân sai thời điểm khác xác định mức độ thay đổi độ cao bề mặt gây động đất, chuyển động kiến tạo, sụt lở đất vùng mỏ hav hoạt động cùa núi lừa với độ xác cao [5]

v ề chất, công nghệ IFSAR khai thác tính liên kết cùa tín hiệu radar độ mở tổng hợp (SAR) phản xạ Các giá trị biên độ pha tín hiệu thu ghi lại, nhờ xác định độ lệch pha tín hiệu phản xạ từ vị trí m ặt đất thu từ hai vị trí khác máy bay (vệ tinh) hai thời điềm khác Độ lệch pha phụ thuộc vào yếu tố sau:

- K hoảng cách nối vị trí tương ứng ăng ten thời điểm thu tín hiệu góc định hướng ăng ten;

- Địa hình mật đất;

- Sự thay đổi vị trí điểm mặt đất;

- Sự thay đổi cùa tầng đối lưu vả tầng ion (trong trường hợp thu từ vệ tinh)

Neu tín hiệu đo thu đồng thời cặp ăng ten đặt máy bay (vệ tinh) yếu tố xác định với độ xác cao, ảnh hường cùa yếu tố thứ tương đối nhỏ bị qua Cuối cịn lại yếu tố thứ hai - địa hình bề mặt đất - tham số phụ thuộc Do phương pháp tối ưu để thành lập M HSĐ C bàng công nghệ IFSAR đặt hai ăng ten m ột máy bay vệ tinh hay tàu thoi, trường hợp SRTM

Độ phân giải không gian cùa ành SAR, tương tự độ lớn pixel ảnh vệ tinh quang học, xác định thời gian kéo dài xung tín hiệu, độ cao bay chụp góc nghiêng cùa tia chụp Độ phân giải khơng gian thấp khó thành lập MHSĐC với độ xác cao, đặc biệt khu vực có thực phủ dày Tại khu vực này, phải dùng xung ngắn xuyên qua “lỗ hổng” cùa màng thực phủ sử dụng bước sóng dài Sóng X có khả nãng đâm xuyên hạn chế qua thực phù Bước sóng dài độ đâm xuyên lớn có nhiêu nghiên cứu triển khai, sử dụng bước sóng dài cho IFSAR Tuy nhiên chưa có kết cụ thể cuối độ xác điều kiện thực phủ khác (độ phủ, loài cây, loại rừng)

/ 3.4.2 P hương ph p sử dụng công nghệ LỈDAR

Phương pháp dùng công nghệ laser LIDAR áp dụng hệ thông thành lập đồ dùng dải tia laser máy phát máy thu đặt m áy bay Hệ thống có tên ALSM có khả tạo M HSĐC nhanh xác, tới 10-15cm

Các thành phàn hệ thống LIDAR quét laser, máv thu GPS hệ thống dẫn đường quán tính (INS - Inertial N avigation System)

và phản xạ ngược trở lại đo ghi lại với vị trí định hướng cùa máy bay tại

thời điểm phát xung tia laser N hư vậy, tính khoảng cách D - 0.5ct (c là vận tốc ánh sáng, t thời gian cho chuyển động hai chiều xung laser), Cịn vị trí định hướng m áy bay thời điểm phát xung tia laser xác định hệ thống tích hợp GPS/INS N hư vậy, sau bay xong, tính toạ độ khơng gian ba chiều X, Y, H điểm mặt đất dựa theo: chiều dài D vectơ từ máy bay tới mặt đất; vị trí định hướng máy bay thời điểm đo tương ứng

Từng điểm phản xạ xung laser sau phân loại theo nhóm điểm mặt đất, cây, bề mặt cơng trình xây dựng, Sau xử lý, điểm cung cấp liệu thành lập M HSĐC mơ hình số bề mặt (hình 1.8)

ở Việt Nam, Trung tâm Viễn thám (Bộ Tài nguyên - Môi trường) phối hợp với liên doanh công ty Credent (Singapore) A A M H atch (Australia) tiến hành thành lập M HSĐC bàng cơng nghệ LIDAR với độ xác 20cm khu vực thành phố c ầ n Thơ dự án "Xây dựng sở liệu hệ thống thơng tin địa hình - thủy văn phục vụ phòng chống lũ lụt phát triển kinh tế xã hội vùng đồng bàng sông Cửu Long" K.ết dự án thành lập M HSĐC thành phố c ầ n Thơ phụ cận với diện tích khoảng 1800km có độ xác 0.2m mơ hình sổ bề mặt (DSM ) có độ xác khoảng 0.3m Dự án thực vào ngày từ 29/05 đến 08/06/2006 với hệ thống LIDAR ALTM 3100C, sử dụng máy bay AN-2 bay chụp chù yếu vào ban đêm Thời gian xử ỉý khống tháng cơng ty A A M H atch thực [1\ _ T _

Ị C A I H O C Q U O C G i a h a n ò i

■RUNG T Á Ví t h n g tin th VIẾN

1.4 Vấn đề nội suy thành lập mơ hình số độ cao

Theo Burrough [12] nội suy q trình dự đốn (thơng qua tính tốn) giá trị cùa thuộc tính điểm không lấy mẫu dựa điểm lấy mẫu (được đo) miên / vùng Việc dự đốn / tính tốn giá trị thuộc tính điểm khơng lấy mẫu nàm ngồi vùng có điểm lấy mẫu gọi phép ngoại suy

Theo Tăng Quôc Cương [5], nội suy thường áp dụng gặp trường hợp sau:

a Khi bề mặt rời rạc hố có độ phân giải, kích thước pixel hay định hướng khác so với yêu cầu;

b Khi m ột bề mặt liên tục miêu tà bời mơ hình dừ liệu khác so với yêu cầu; c Khi số liệu có chi [à đối tượng lấy mẫu không đo tất điểm vùng cần quan tâm

Ví dụ trường hợp (a) phải chuyển đổi ảnh quét (bản đồ, ảnh hàng không, hay ảnh vệ tinh) từ lưới hay hệ toạ độ với độ phân giải định hướng định sang lưới hay hệ toạ độ khác Quá trình gọi chung phép nhân chập hay tích chập (convolution) Trên thực tế trình gọi chung nan ảnh số hay nan bàn đồ giấy sau quét

Ví dụ trường hợp (b) chuyển đổi từ cấu trúc liệu sang cấu trúc dừ liệu khác (chuyển đổi từ TIN sang Grid hay từ Grid sang TIN chuyển đổi từ vectơ sang raster)

Ví dụ cùa trường họp (c) chuyển đổi liệu từ tập hợp điểm đo sang bề mặt liên tục, rời rạc hố Điển hình trường hợp bề mặt địa hình mặt đất Việc mơ hình hố bề mặt bang hàm tốn học q phức tạp Vì thơng tin bề mặt đất có thơng qua đối tượng lấy mẫu, cơng đoạn việc thành lập M HSĐC nêu mục 2.2 Công đoạn thứ hai tạo mơ hình số độ cao bề mặt đất từ điểm đo bàng tính tốn, nội suy Thơng qua hàm nội suy cho phép tính tốn độ cao điểm khơng ìấy mẫu vùng cần quan tâm

vẽ ảnh sổ, gần có phương pháp thành lập MHSĐC mới, sử dụne côna nghệ quét laser hay radar mật độ điêm đo có thề dày đặc nhiều so với phương pháp trun thơng Theo Ackermann [10] vấn đề nội suy trước đâv (từ số điểm lấy m ẫu phải nội suy cho nhiều điểm hơn) có thay đổi tính chất (từ nhiều điêm đo phải chọn số điểm để đưa vào thành lập M HSĐC) A ckermann gọi việc chuyển từ tính tốn nội suy (interpolation) sang phép tính gần (approxim ation)

Bê m ặt địa hình khó mơ hình hố, thơng tin địa hình hầu hết dựa yếu tố lấy mẫu (samples) - thường trị đo cùa điểm đường Nói cách khác, kết thu thập liệu (kết đo đạc) cho M HSĐC chi mẫu định (rời rạc) bề mặt thường liên tục Để mơ hình hố bề mặt liên tục dựa trị đo rời rạc cịn cần có quy tắc tính tốn (nội suy) cho phép tính độ cao điểm nằm khoảng trị đo Do vậy, để thành lập MHSĐC, việc thu thập liệu phải thực nhiệm vụ quan trọng khác nội suy để đàm bảo rang vị trí điểm lấy mẫu có giá trị độ cao bề mặt địa hỉnh Với mục đích nội suy hiểu dựa điểm lấy mầu, tính tốn độ cao cùa điểm thuộc bề mặt địa hình nam điểm lấy mẫu Theo [11], mơ hình DEM hay DTM bề mặt địa hình đại diện điểm đường phép nội suy chúng đê đảm bảo điểm có toạ độ x„ Yị thuộc miền D (vùng phủ cùa DEM ) tính giá trị độ cao H, tương ứng.

Cơ sờ lôgic phép nội suy ngoại suy giá trị điểm gần khơng gian thường có khả giống điểm cách xa khơng gian Nói chung hai điểm đo chi cách vài mét dễ có độ cao gần giống điểm hai đôi cách vài km.

Các phương pháp nội suy chia làm hai nhóm gọi nội suy hàm tổng thể (global) hàm cục (local) Các phép nội suy hàm tổng thể sử dụng toàn liệu lấy mẫu để tính tốn cho điểm chưa biết mơ hình Các phép nội suy hàm cục thực tính tốn phạm vi vùng nhị bao quanh điểm cần nội suy Theo Trương Anh Kiệt [6] nội suy M HSĐC thường khơng dùng phép nội suy hàm tồng thề mà dùng hàm cục để nội suy Hàm tổng thể thay đổi cục m thường coi thay đổi nhiễu “noise” ngẫu nhiên Bằng trực giác thấy điều khơng tuân theo sờ lôgic cùa phép nội suy, theo giá trị nội suy điểm gần với điềm lấy mẫu thi thường gần giống giá trị điêm lấy mẫu

- Xác định vùng tìm kiếm (search area) hay vùng lân cận xung quanh điểm cần nội suy;

- Tìm điểm đâ lấy mẫu vùng lân cận này;

- Chọn hàm toán học đê miêu tả biến thiên bề mặt vùng lân cận với số lượng định điểm lấy mẫu;

- Tính tốn giá trị điểm cần nội suy

Trong phép nội suy hàm cục vấn đề sau cần phải đề cập tới: - Loại hàm số dùng để nội suy;

- Kích thước, hình dạng định hướng vùng lân cận; - Số lượng điểm tham gia vào hàm nội suy;

- Phân bo cùa điểm lấy mẫu: phân bố hay khơng đều; - Khả có sử dụng số điều kiện ràng buộc bên

Chất lượng cùa phép nội suy phụ thuộc vào số lượng, phân bổ, độ xác điểm biết hàm toán học chọn Kết tốt thu hàm toán chạy theo phương thức giống tượng Tuỳ thuộc vào mục đích, độ gồ ghề phức tạp bề mặt địa hình, mật độ phân bố cùa điểm biết để chọn phương pháp nội suy cho phù hợp Điều quan trọng hiểu rõ rang nội suy coi liệu có bàn chất chuẩn đốn mặt khơng gian để tính tốn giá trị không đo Tất phụ thuộc vào khả chuẩn đốn đặc tính cùa bê mặt

Dưới đây, đề tài giới thiệu sơ lược số phép nội suy phổ biến phần mềm thương mại, là: nội suy tuyến tính, nội suy song tuyến, đa thức bậc 3, trung bình trọng số (cịn gọi nghịch đảo khoảng cách có trọng số), hàm splines gân áp dụng !à K ringing

ỉ Nội suy tuyến tính

Hình 1.9 Nội su y tuyến tính (a ) Sp line (b ).

Nội suy tuyến tính áp dụng rộng rãi DEM dạng TIN cùa M GE (Intergraph) A rc-Info (ESRI)

2 N ội suy song tuyến

Nội suy song tuyến phương pháp nội suy phổ biến DEM Trên hình 1,10 cần phải xác định độ cao Hũ vị trí X o , Y o nằm vị trí mắt lưới ( X „ Y j ) , (X , + / , Y j), ( X i+i , Yj +i), ( X „ Y j +i ) với độ cao tương ứng Hjj, Hị+Ij , Trước hết cần tính tốn đại lượng trung gian T u sau:

x ữ- x é T =

-Giá trị cần nội suy HO tính theo cơng thức:

//„ = (I - n o - U ) Z U + n - U ) Z , +iJ + TUZ, +lj+] + (L- T)ƯZI J+]

CXi, Yj+i) (X1+1, Ỵj+0 Z-i, j+i Zi+1, j+1

+{Xo, Yo) Zo

Zi.j Zi+I,j (Xi Yj) (X1+1.Y j)

(1.1)

(1.2)

Hình 1.10 Nội su y so n g tuyến.

3 Trung bình trọng sơ

từng điểm dựa theo mức độ ảnh hưởng thừa nhận có điểm tính tốn điểm chưa biết C ông thức nội suy sau:

m,

" = ^ — , (1.3)

J=

với Wj trọng số; d t khoảng cách từ điểm lấy mẫu tới điểm cần nội suy; lũy thừa p thường chọn bàng

4 Nội suy Spline

Theo Burrough [12] thi trước máy tính sử dụng để điều chỉnh đường cong qua tập hợp điểm cho trước người vẽ thiết kế biết dùng thước dẻo để có đường cong theo ý muốn Các thước dẻo gọi spline, v ề m ặt tốn học đường cong vẽ bời thước spline gần coi hàm đa thức bậc theo đoạn (piecewise cubic polynom ial) Hàm đa thức hàm liên tục có đạo hàm bậc bậc hai liên tục

N hư hàm spline xem tương đương với thước dẻo Chúng hàm theo đoạn có nghĩa chúng khớp xác với số lượng nhỏ điểm liệu đồng thời đảm bảo ràng chỗ tiếp nối đoạn đường cong liên tục (hình 1.9b) Điều có nghĩa ràng với hàm splines thỉ chỉnh sửa, thay đổi đoạn đường cong mà khơng cần phải tính tốn lại đường cong Đó điều khơng thể thực phương pháp nội suy sử dụng hàm tổng thể, chẳng hạn hàm phân tích bề mặt xu chuỗi Fourier

Một hàm đa thức theo đoạn P(x) định nghĩa tổng quát sau:

P (x ) = P ị(x) X / < X < X I+/; i = 0 , k- ì (1 )

p /( x ,) = P/+ị(xJ /■= l , , > l ;y = 0, , , r - l (1.5)

suy bề mặt, chẩng hạn MHSĐC)

Trong hầu hết ứng dụng thực tế người ta sử dụng dạng đặc biệt hàm spline gọi B-spline B-spline có giá trị khơng bên ngồi phạm vi vùng cần quan tâm Các hàm spline sử dụng cho nội suy xác (tức hàm spline qua tẩt điểm lấy m ẫu tham gia nội suy) cho việc làm trơn

5 P hương p h p nội suy Kriging

K riging phương pháp nội suy xây dựng dựa giả sừ ràng biến thay đổi theo khơng gian biểu thị tổng cùa thành phần Đó (a) thành phần cấu trúc, có giá trị trung bình hay xu khơng đổi, (b) thành phần ngẫu nhiên có tương quan theo không gian (c) nhiễu “noise” ngẫu nhiên khơng phụ thuộc theo khơng gian (hình 1.11)

+ Đ iểm quan sát

- Xu hướng toàn cẩu

^ ~~ ' SưbiỂhdổi c ụ cb â e"

Sai sổ phu thuôc

phi không giatie"

Hỉnh 1.10 Nội su y K rig in g.

Giả sử X vị trí khơng gian giá trị biên t ì có thẻ biểu thị sau:

H{x) = m(x) + e' (x) + e" (1.6)

Trong m(x) hàm mơ tả thành phân câu trúc H X, e' (x) thành phần có tương quan theo khơng gian, e nhiễu khơng phụ thuộc vào vị trí khơng gian tuân theo luật phân phối chuẩn

Do tính phức tạp nên nội suy K riging sừ dụng thành lập MHSĐC

6 Van để lựa chọn p hư ơng pháp nội suy

Trong công tác thành lập M HSĐC, phép nội suy sử dụng chủ yếu công việc sau [5]:

- Tính tốn độ cao H cho điểm địa hình riêng biệt;

- Tính tốn độ cao H cho điểm mắt lưới M HSĐ C dạng lưới đều; - Chêm dày hay khái lược hố mạng lưới (cịn gọi ỉả lấy m ẫu

Việc lựa chọn phương pháp nội suy thành lập MHSĐC đana vấn đề cẩn nghiên cứu Có thê nói phép nội suy tốt cho ứng dụng

CHƯƠNG II C SỞ KHOA HỌC VÊ Đ ộ CHÍNH XÁC CỦA MƠ HÌNH SĨ Đ ộ CAO

2.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến độ xác mơ hình số độ cao

Độ xác M HSĐC sai số độ cao tất điểm nội suy từ MHSĐC Trong thực tế, sai số trung phương mh độ cao cùa tất điểm tuỳ chọn nội suy từ M HSĐC so với độ cao điểm kiểm tra tương ứng bề mặt địa hình

Sai số M HSĐ C kết tích luỹ cùa nguồn sai số gây tất công đoạn thành lập M HSĐ C Theo Li [22] yếu tố chủ yếu ảnh hường tới độ xác MHSĐC là: mức độ go ghề (roughness) bề mặt Trái đất, phương pháp nội suy sử dụng, độ xác, mật độ phân bố cùa điểm đo (điểm lấy mẫu) liệu nguồn, v ề m ặt tốn học, biểu diễn độ xác M HSĐC dạng hàm số sau [22]:

~ / 'k i > ^ M n d c l t i n ỵ ' ^ '1 ’crrum ’ ^ D a l ù ’ ^ D a t a ’ ^ l ) a t a ’ ( “ * ^ )

với Am độ xác M HSĐC; CM số đặc trưng cho thông số cùa

MHSĐC; MMuMlmỊi phương pháp nội suy mơ hình sừ dụng; RTerram mức độ gồ ghề cùa mặt đất khu vực; ADala,D Dala,PUcua độ xác, mật độ phân bố điểm đo liệu nguồn; o yếu tố khác không kể đây.

Mức độ gồ ghề mặt đất xác định mức độ khó khăn mơ hình hóa bề mặt Nếu mặt đất có bề m ặt đơn giản phẳng chì cần m ột vài điểm lấy mẫu đủ mơ hình có dạng đơn giản dạng hàm bậc đa thức bậc 2, Mặt khác, bề mặt mặt đất có dạng phức tạp phải đo nhiều điểm lấy m ẫu mơ hình có dạng phức tạp, thường dạng đa thức bậc cao M ặc dù mức độ gồ ghề yếu tố có liên quan đến nhiều số khác thực tế, người ta thường sử dụng độ dốc số để biểu diễn

phải áp dụng

Ba yếu tố đặc trưng liệu nguồn thành lập MHSĐC (mật độ, phân bổ độ xác điêm đo) đêu có ảnh hường đến độ xác sản phẩm thành lập Độ xác liệu nguồn xác định độ xác M HSĐC cho đên nay, chua có giải pháp có khả giảm cách đáng kể sai số cùa liệu nguôn khâu tiêp theo thành tập M H SĐ C Hai yếu tố lại (mật độ phân bố điểm đo) có ảnh hưởng lớn đến độ xác M HSĐC, ví dụ khu vực phang có nhiều điểm đo khu vực nhấp nhơ lại có điểm đo rõ ràng kết đạt yêu cầu

Dưới đây, đề tài trình bày số tìm hiểu độ xác cùa mơ hình số độ cao thành lập theo phương pháp áp dụng thường xuyên điều kiện nước ta

2.1.1 Độ chinh xác mơ hình số độ cao thành lập pltu n g ph áp đo vẽ ảnh hàng không ảnh vệ tinh

2.1.1 ỉ Một số đánh giá sơ bộ

Trong thực tế, người ta thường khảo sát, đánh giá độ xác đo vẽ độ cao nói chung thành lập M HSĐ C nói riêng theo phần ngàn độ cao bay chụp ánh (%0 H) Các sai số thành lập M HSĐC thực tế đạt khoảng 0.20-0.35%o H vùng đồng bàng vùng đồi Sai số vùng núi thường gấp 2-3 lần giá trị [5],

Đối với M HSĐC thành lập từ ảnh vệ tinh quang học, chẳng hạn SPOT, sai số trưng phương độ cao mh đạt khoảng 4-5m (SPOT-5) hay mh > 8.Om (SPOT-4) [5],

Ờ nước ta, gần Trung tâm Viễn thám thuộc Bộ Tài nguyên Môi trường tiến hành thử nghiệm độ xác đo vẽ thành lập M HSĐC ảnh SPOT lập thể với kết mh khoảng 7-8m, SPOT lập thể với mh cỡ 4-5m Sai số mh tuyệt đối MHSĐC thành lập từ ảnh SPOT thường nằm khoảng từ dến 15 mét [5], Trong số ảnh vệ tinh quang học ảnh SPO T thường hay áp dụng để thành lập M HSĐC so với loại ảnh khác có tính ổn định cao hình học

Độ xác M HSĐ C thành lập theo phương pháp đo vẽ ảnh phụ thuộc vào chất lượng, tỷ lệ độ phân giải ảnh, độ cao bay chụp, tỷ số đường đáy độ cao bay chụp, độ xác cùa máy đo vẽ, độ xác tăng dày khối ảnh, tính chât hình học cùa mơ hình lập thể, độ xác mức độ chi tiết cùa yếu tố đặc trưng địa hình, mật độ phân bo điềm lấy mẫu

Hiện nay, đa số sàn phẩm M HSĐC thành lập từ ảnh hàng không ảnh vệ tinh thực hệ thông đo vẽ ảnh tự động bán tự động như: phân mềm

ISDC ISM T hãng Intergraph (M ỹ), module ATE phần mềm SOCET SET LH System s (M ỹ), PHODIS TS hãng Heiss (Đức), ORTHOBASE PRO Leica PHO TO M OD Racurs (Nga), Trong hệ thống này, việc lấy số liệu có thề tiến hành theo lưới quy chuẩn thông qua kỹ thuật nhận dạng điểm ảnh tên (khớp ảnh tự động) N điêm đo đêu xác (khi ảnh chụp với chất lượng tốt vùng có địa hình đơn giản) độ xác độ tin cậy MHSĐC tăng lên đáng kể Tuy nhiên, nhiều trường hợp, điềm MHSĐC đo tự động thường khơng xác địi hỏi phải chinh sửa nhiều Cho tới nay, việc thành lập MHSĐC tự động cho kết nhanh xác ảnh tỷ lệ nhò vùng quang đãng Còn ảnh tỷ lệ lớn phần mềm khó tự động loại bỏ điềm đo nhà Do vậy, việc chinh sừa điểm MHSĐC đo tự động tốn thời gian tương đương đo thủ công Nhầm giải vấn đề này, tác giả tiến hành thử nghiệm số khu đo nhằm đánh giá ảnh hường cùa mật độ điểm lấy mẫu tới độ xác M HSĐC Các kết nghiên cứu trình bày mục

2.1.1.2 Đánh giá ảnh hường cùa khoảng cách lấy mẫu tới độ xác cùa M H SĐC thành lập tự động công nghệ ảnh số

Để đánh giá ảnh hưởng khoảng cách lấy mẫu tới độ xác M HSĐC, tiến hành thử nghiệm đo vẽ tự động bàng kỳ thuật khớp ảnh tự động khu đo có dạng địa hỉnh khác Đặc điểm khu đo thể bảng 2.1

B ản g Đ ặ c điểm c c khu đo thử nghiệm

Đ ặ c điểm ảnh hàng k h ô n g Khu

đo T iểu khu Đ ặ c đ iểm địa hình

S ố tấm ảnh

S ố N ă m

tuyến bay

bay chụp

T ỷ lệ

Đ ộ c a o bay chụp

Đ ộ phân giải quét

Cồ Loa

Đ n g bằng, mật độ xây

d ự n g cao 13 2 2 0 3 1 :7000 1 m 2 |i m

Đ n g Đ n g Lâm 1 K h u dân cư, tư n g tự

như C ô Loa 2 1 1997 1 :3 0 0 5 0 m 16|im

Đ n g Lâm 2 Đ i , ruộng, c ó nhiê u gị

Ba Vì

Ba V ì 1 Khu dân cư

3 ] 2 0 4 1 :3 0 0 4 0 m 20|am

Ba V ì 2 N ú i đá

Lạng

Sơn N ú i đá cao 3 1 2 0 0 1 :3 0 0 5 m 32p.m

Tại khu đo, đề tài thử nghiệm đo lưới độ cao tự động với khoảng cách mắt lưới dao động khoảng từ 20m đến 120m Kết đo tự động kiểm tra kỹ băng mát đê xác định sò điêm băt tự động sai, điêm chỉnh sửa sau sai sổ trung phương M HSĐC tính dựa theo m ột mơ hình chuẩn [26]

sam pling interval) Chú ý khoảng cách lấy mẫu tăng n lần thi số điểm lưới tăng lên khoảng n2 lần.

PSI (m)

Đường Lâm

PSI (m)

Ba Vi Lạng Sơn

Hình Kết thừ n ghiệm đánh giá ảnh hưởng khoảng cách lấy m ẫu tới độ x c M H SĐ C (đ n g nét đứt lả sai số trung phương, đường nét liền số điểm bắt sa i).

Từ kết thừ nghiệm, đê tài đưa sô nhận xét sau:

- Sai số trung phương RMSE gẩn tỷ lệ thuận với khoảng cách lấy m ẫu PSI.

- Khi tăng khoảng cách lấy mẫu lên số lượng điểm bắt sai' giảm cách đáng kể, tới giá trị (hay khoảng giá trị) PSI (30m c ổ Loa, 50-70m Đường Lâm 2, ) mức độ giảm yếu nhiều Giá trị cùa PSI xem xét khoảng cách lấy m ẫu tối ưu

- Các điểm bẳt sai thường xảy khu vực có độ xám đồng ảnh, ví dụ mặt nước, bóng đối tượng, Hiện tượng hoàn toàn phù hợp với nhận xét đưa [1] [20]

- Việc đo vẽ bổ sung đường đứt gãy địa hình rât cân thiết nhàm nâng cao độ xác M HSĐC

- Đề tài đề xuất s dụng cơng thức s a u để tính khoảng cách lấy mẫu tối ưu đo vẽ thành lập M H SĐ C tự động bàne, công nghệ ảnh sô:

P SỈ = k y j P x M a , (2.2)

với p độ phân giải ảnh quét, Ma mẫu số tỷ lệ đồ, k hệ số phụ thuộc vào dạng địa hình: k - 0.08 -T 0.09 cho khu vực đồi núi k = 0.095 -ỉ- 0.105 cho vùng đồng bàng

2.1.2 Độ x ác m hình số độ cao thành lập phư ơng pháp nội suy từ đường bình độ đồ địa hình

Độ xác M HSĐC thành lập từ đường bình độ phụ thuộc chù yếu vào khoảng cao mức độ chi tiết (hay ngược lại mức độ khái qt hóa) cùa đường bình độ Theo kết đánh giá chung sai số MHSĐC nằm khoảng 1/2- 1/3 khoảng cao đường bình độ Sai số MHSĐC tãng đáng kể có biến dạng lớn đồ giấy hay đường bình độ bàn đồ vẽ khơng xác [5] sai số thiết bị sử dụng để sổ hóa đồ giấy M ột yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến độ xác M HSĐC dạng TIN thành lập bang phương pháp nội suy từ đường bình độ hình thành tam giác nằm ngang (H orizonal triangles), số tài liệu gọi tam giác phẳng (Flat triangles)

Tam giác nằm ngang tam giác mà ba đỉnh chúng có độ cao, tức năm đường bình độ Loại tam giác thường hay xuất vị trí mà đường bình độ có dạng thắt vịng hay lượn gấp (hình 2.2)

ị • Q

P" (a)

• Các điểm độ cao

Hình 2.2 Ví dụ tam g iá c nằm n g a n g

đường tròn ngoại tiêp tam giác PP'P" không chứa điểm Q, phần mềm chọn tam giác p p p làm tam giác mô hình TIN, Do đinh tam giác PP'P" có độ cao nên phân vi địa hình khu vực mô tả bàng phẳng thực tế lại có độ dơc đáng kê gân đường sống núi (hoặc đường phân thuý, tụ thủy, ) Thực chât, cân phải chọn tam giác PP'Q làm tam giác cùa mô hình TIN

Trên hình 2.2a cịn có tam giác nằm bên đường bình độ khép kín chứa điểm Q tam giác nằm ngang

Đê khác phục tình trạng tạo tam giác năm ngang, người ta thường phải bô sung thêm thơng tin địa đường sống núi, tụ thuý, phân thuỷ hay điểm độ cao, Đối với M HSĐC hình 2.2b số hoá bổ sung đường sống núi chêm thêm điểm độ cao tâm đường bình độ hình vịng khép kín chứa điểm Q Dựa đường sống núi điểm độ cao bổ sung, phần mềm tạo TIN tính tốn chia lại tam giác cho phù hợp với địa hình

Trong thực tế, dựa bàn đồ địa hình truyền thống (bàn đồ giấy) cơng việc bổ sung đặc trưng địa hình khơng đơn giản, địi hỏi người thao tác phải có kỹ nãng đọc địa hình có xử lý phù hợp Do đồ địa hình thường có mức độ khái quát định nên việc đưa thêm đường phân thuỳ, tụ thuỷ, phức tạp đồ địa hình thường thể khơng đầy đù đường mà chi thể có chọn lọc yếu tố, chẳng hạn thuỷ hệ Đối với đồ thành lập bàng công nghệ đo vẽ ảnh số vấn đề trở nên đơn giản đường bình độ, đường phân thuỷ, tụ thuỷ, điểm đặc trưng địa hình đà số hố, đo vẽ mơ hình lập thề nên dùng trực tiểp mơ hình (nêu có) cho việc tạo M HSĐC có nhiều khả tránh tam giác nam ngang

2.1.3 Độ x c m hình số độ cao thành lập phương ph áp đo đac thực địa Trong phương pháp thành lập mơ hình số độ cao theo kết quà đo đạc thực địa (bàng máy kinh vĩ, thủy chuẩn, tồn đạc điện tử, GPS, ) có nguồn sai số chù yếu sai số thân điêm đo chi tiết (sai số đo đạc) sai số số lượng phân bố điểm đo chi tiêt không phản ánh địa hình (sai số lấy mẫu) Hiện nay, với việc áp dụng rộng rãi cơng nghệ có độ xác cao tồn đạc điện tử GPS nguồn sai số thứ có ảnh hưởng tương đổi nhò so với nguồn sai số thứ hai N hư vậy, kiểm tra độ xác mơ hình số độ cao thành lập phương pháp đo vẽ thực địa cần trọng đến sai số điểm đo chi tiết không phàn ánh địa hình Ngun nhân sai sơ loại cơng sức để đo chi tiết ngồi thực địa thường lớn so với phương pháp khác nên người đo bỏ qua yếu tố vi địa hình Mặt khác, tầm nhìn ngồi thực địa bị hạn chế nên người đo khơng nhận biết đầy đủ yếu tố địa hình dẫn đến việc lựa chọn điểm đo chi tiết không hợp lý Chi tiết vấn đề trình bày chương

2.1.4 Độ x c mơ hình sổ độ cao thành lập công nghệ LIDAR

Trong thành lập M HSĐC bàng cơng nghệ LIDAR, sai số phát sinh từ nguồn sau [18]:

- Sai số định vị hệ thống bay chụp, hay nói cách khác sai số cùa hệ thống GPS sử dụng để xác định tọa độ máy quét laser trình bay chụp

- Sai số độ cao điểm quét (LIDAR points);

- Sai số độ cao mơ hình ảnh hưởng cùa sai số mặt phầng với độ dốc địa hình N guồn sai số giải thích cụ thể duới

- Sai số nhận dạng điểm sai (điểm mặt đất hay điểm đối tượng) - Sai số trình nội suy thành lập MHSĐC

Hình 2.3 giải thích mối quan hệ sai số độ cao với sai số m ặt phang độ dốc địa hình

Từ hình 2.3 ta thấy trường hợp độ dổc xác định với độ xác cao, sai số xác định vị trí mặt phẳng (x,y) tia laser dẫn đên tính tốn sai lệch độ cao điểm đo LIDAR Sai số tính theo cơng thức:

Eh = £ , y ta n (« ) (2 )

Ví dụ sai số bơ sung độ cao điểm đo với sai số mặt bàng khoảng lm địa hình có độ dốc ] 0° lên tới ± 18cm

điêm theo vị trí phản xạ cùa chúng bề mặt (hình 2.4): mật đất (around return), (vegetation return), tịa nhà (building return) Các thuật tốn tự động so sánh độ cao điểm so với điểm lân cận để tìm điểm có độ cao nhỏ coi chúng điểm nàm mặt đất Quá trinh lặp lặp lại nhiều lần

để tinh chỉnh kết phân loại Tuy nhiên, sai sổ khơng thể tránh khịi lượng thơng tin khơng đù để khẳng định cách chắn điểm đo nằm vị trí Đe làm giảm sai số loại này, kỹ thuật viên quan sát bàng mắt đám mây điểm LIDAR phân loại ảnh trực giao mô hình lập thể cùa ảnh hàng khơng để phát lỗi phân loại tự động [18]

Điếm đo dược

Hỉnh 2.3 Sai số độ ca o điểm đo L ID A R phát sinh sai số vị trí m ặt phẳn g.

2.2 c tính độ xác mơ hình số độ cao

Trong thực tê lập M HSĐC, độ xác sàn phẩm yếu tố quan trọng đôi với cà người sản xuât lân người sừ dụng Độ xác ước tính theo mơ hình sai số hay đánh giá bang thực nghiệm sớ đo kiểm tra naoại nghiệp

Bang thực nghiệm, sai sổ trung phương mh độ cao MHSĐC tính theo cơng thức sau:

trong đó:

H,: độ cao nội suy theo MHSĐC điểm kiềm tra; hj\ độ cao điểm kiểm tra;

N: số lượng điểm kiềm tra.

Tuy phương pháp đánh giá bàng thực nghiệm có tính khách quan cao chi tiến hành sau có sản phẩm MHSĐC, nữa, phương pháp địi hói phâi đo số lượng tương đối lớn điểm kiểm tra đàm bảo độ tin cậy

Độ xác MHSĐC ước tính trước thành lập có mơ hình sai số phù họp Một ưu điểm cùa việc sừ dụng mơ hình sai số cho phép người sàn xuất M HSĐC tiến hành cơng việc cách có hiệu quà kinh tế biết trước thông số cần thiết (phương thức lây mẫu, mật độ phân bô điêm lấy mẫu) để đảm bảo sản phẩm đạt độ xác yêu cầu

Đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm ước tính độ xác mơ hình số độ cao nước giới Theo Ackerm ann [9], độ xác M HSĐC có thê ước tính theo cơng thức sau:

m l = p + (a X d ) 2 ( )

Công thức sử dụng ký hiệu sau:

mh sai số trung phương cùa độ cao tính tốn, nội suy M HSĐC;

/? sai số cùa liệu gốc độ nhiễu cùa bề mặt địa hình (bao gồm sai số đo điêm ảnh hường cùa thực phủ);

d khoáng cách trung bỉnh điểm đo (mật độ trung binh điểm lay mẫu);

ơ, — 0.010 đơi với dạng địa hình có độ phức tạp trung bình: a = 0.022 đối vói dạng địa hình phức tạp.

Theo Flotron [16], M HSĐC thành lập từ ánh hàng khơng vùng bàng phẳng a = 0.01, vùng đồi a = 0.02, vùng núi a = 0.04.

Công thức (2.5) mơ hình tốn học sù dụng phổ biến để ước tính sai số M HSĐC Bên cạnh đó, nhiều nghiên cứu, khảo sát khác tiến hành nhàm đưa mơ hình sai số MHSĐC thành lập bàng phép nội suy tuyến tính với hai phương thức lấy mẫu là: lưới lưới kết hợp với điềm, đường đặc trưne địa hình Li [21] đưa biểu thức tốn học mơ hình sai số sau:

mị = Kịữỉl + (1 + AT3 X d ) 2{ dX t g a ỷ , (2 )

trong đó:

mc : sai số trung phương đo độ cao cùa điểm mắt lưới; d: khoảng cách điểm mắt lưới.

K, : hệ số thực nghiệm Ki = 4/9; K ĩ = 5/768; Kì = trường hợp lấy mẫu theo lưới kết họp với đặc trưng địa hình Trong trường hợp lấy mẫu theo lưới khơng có đặc trưng địa hình Kì = 4/Ằ với X bước sóng trung bình biến đồi địa hình tính theo cơng thức sau:

™* - m.n ) x c t g ỵ , (2 7)

với Hmax, Hmm y tương ứng độ cao lớn nhất, độ cao nhỏ nhất, độ dốc trung bình của địa hình khu vực thành lập MHSĐC

v ề ước tính độ xác cùa M HSĐC thành lập phương pháp khác nhau, Karel Kraus [19] đưa sổ công thức sau:

Đối với M HSĐ C thành lập phương pháp đo ảnh, độ xác khu vực quang đãng ước tính theo cơng thức thực nghiệm:

mh=0A{ ^ + ~ tgrì Ụ 0 c (2-8)

\ớ ỉ h độ cao bay chụp, Y độ dốc địa hình, c tiêu cự máy ảnh Ở khu vực bị che phủ nhiều, sai số tính theo cơng thức cân cộng thêm khoảng 2m [19], Ví dụ với h = 3000 m, c = 152 mm, độ dôc 10% mh = ±0.75 m khu vực quang đãne và mh « ±2.8 m khu vực bị che khuất nhiều.

với n sơ lượng điêm tính m2 Ví dụ vói khoảng cách thiết kế điêm đo băng 2ra địa hình có độ dốc 10%, sai số ước tính bàng:

m h = 0.01

^[Õ25 + x % a m

ở khu vực quang đãng có độ xuyên thủng (penetration) tia laser 100% và:

6

m h - 0.01 + x % * m

/ , Vo.0 5

ở khu vực có nhiều thực phủ, độ xuyên thủng bàng 25%

Các hệ số 50 cơng thức 2.9 tính phương pháp thực nghiệm có sừ dụng 22.000 điêm kiêm tra khu đo vùng núi vùng đồng Hình 2.5 thể kết thống kê cho điểm kiểm tra

íu.ubci í Cl.Lí^k Fluid - I c l a a s i c l I U’JCJ Lite I r co c )

1Í.0 -160 140 - 120 - oo

1.1 Jc:ia Il y Ị n j /:ii ’

Hình T h õ n g kê kết thử nghiệm ước tính độ x c M H SĐ C thành lập b ằng cô n g n gh ệ D A R [1 ].

Khi M HSĐC thành lập phương pháp nội suy từ đường bình độ sai số ước tính sau [21]:

^2

mị = — +h c (2 10)

2.3 Ví dụ tính tốn sai số cho phép mơ hình số độ cao số ứng dụng cụ thể

2.3.1 Yêu cầu độ chỉnh xác M H SĐ C thành lập bình đồ ảnh trực giao từ ảnh hàng khơng

Độ xác M HSĐC định chất lượng độ xác cùa q trình nấn ảnh trực giao - công đoạn quan trọng thành lập đồ bans công nghệ ánh số ứng dụng phổ biến nước ta

Anh hường chênh cao địa hình đên vị trí cùa điêm ảnh chụp với máv ảnh có tiêu c ự / độ cao H minh hoạ hinh 2.6.

s

R

Hình S ự xê dịch vị trí điểm ảnh ch ê n h cao địa hình,

Dựa tính chất hình học phép chiếu xun tâm, xác định độ dịch chuyển AR thực địa chênh cao địa hinh AH gây Theo hình 2.6 ta có:

AR - AH X tan a = tsH X — = A i/ X — ( 11)

H f

Tỷ lệ ảnh chụp tính theo cơng thức:

* = Z = = (2.12)

m u H R A R

Trong công (hức r khoảng cách từ tâm ành tới điểm ảnh, ôr độ dịch chuyển vị trí điềm àiih N hư vậy:

S r ^ J - A R = L A H x - = — x r ( )

H H f H

bình ảnh sau năn N tính đến hệ số phóng nx — mj/mn (mn mẫu số tỳ !ệ ánh sau năn) công thức (2.8) Sr phải nhân thêm với hệ số phóng:

- AH

o, = - x r x n *

H (2.14)

Từ cơng thức (2.14) tính chênh cao lớn cho phép cùa địa hình A/ímoi so với mặt phẳng trung bình, theo độ dịch chuyển vị trí điểm ảnh lớn cho phép

Srmax bình đồ ảnh:

_ HX Ổrí na* = / X ma X 5r ma, _ f xSr

r x n x r r ■ X (2.15)

X

-Khi nắn ảnh trực giao ảnh hưởng cùa sai số độ cao M HSĐC SDEM đến độ dịch chuyển vị trí điếm ảnh AR thực địa minh hoạ hình 2.7.

Hình Ành hưởng sai số độ cao DEM ỉên vị trí đ iếm ả nh nắn.

Trên hình 2.7 ta có AR - SDIMt g a Thực phép biến đổi tương tự từ cồng thức 2.11 đến 2.15 thay AH bàng ỎDEM , ta tính sai số lớn cho phép MHSĐC theo độ dịch chuyển vị trí điểm ảnh lớn cho phép ôrmVí ảnh nan trực giao:

D E M max M r r - x m (2.16)

bình ảnh Có thể nắn cách ành nấn liền ảnh (hình 2.8)

(a) (b)

-3—ổr 'r ;t

- Đ ng cắt ảnh g h ép 0*

Hình 2.8 s đồ tính rmax khi nắn cá ch ảnh (a ) liền ảnh (b )

Trong trường hợp năn cách ảnh thì: rmax = Vo.42 + 0-35 X / = Ỉ22mm ,

với / kích thước ảnh chụp hàng không, máy ảnh sử dụng nước ta / = 230mm hay 180mm

Trong trường hợp nấn liền ảnh thì: rmiK = Vo.22 + 0 X/ = 9 m m .

Đôi với khu chụp cụ thê, tuỳ theo độ chơng phủ p Q m có thê tính theo công thức tổng quát sau:

= / x (2.17)

nếu nẳn cách ảnh (p ìs 0,5) và:

rma* = / X ' w - s '

2

X í p Q

nêu năn liên ành Trong công thức trên: p = —— q -.

100 100

=1.25 nắn cách ảnh bàng 1.65 nắn l i ề n ành

Theo quy phạm hành nước ta, có thê lấv Srmax ~ 0.3mm với điều kiện sai số công tác định hướng, tăng dày ảnh hưởng khơng đáne kể tới độ xê dịch vị trí điểm ảnh nắn ta có:

- N ắ n cách ảnh: ÔDEM = 153x03 xnĩn = 0.38 ffimxw,;

XTỈ ’ f X

- Năn liên ảnh: SDLM = —— — X mn = ữA9mm X mn.

Các số liệu cho thấy, nắn liền ảnh thi sai số cho phép cùa M HSĐC nới rộng khoảng 1.3 lần so với nắn cách ảnh Bảng 2.2 trinh bày kết tính sai số cho phép MHSĐC thành lập bình đồ ảnh trực giao tỷ lệ khác

B ảng 2 Sai s õ ch o phép M H SĐ C thành lập bình đồ ảnh trực giao (với p = % , Q = % , f= m m , S r= m m )

T ý lệ bình đồ ảnh 1: m„

Sai số ch o phép D E M (m) N ắn liền ảnh

8dum= m m x m„

N ấn cách ảnh

Sd e m = 0.3 m m x m„

1 1000 0 9 0.38

1 0 0 0 8 0 6

1 0 0 2.45 1.90

] 10000 4 0 3.80

1 0 0 12.25 9 0

1 0 0 2 0 19.00

2.3.2 Yêu cầu độ xác M H S Đ C p h ụ c vụ nội suy đường bình độ trình tlĩànlt lập đồ địa hình

Tự động vẽ đường bình độ ứng dụng chủ yếu MHSĐC Khoảng cao đường bình độ chọn theo tỷ lệ đồ độ dốc địa hình Khoảng cao cịn xác định theo độ xác đo vẽ độ cao Theo tiêu chuân vê độ xác bàn đồ 90% điểm đo vẽ phải có sai số độ cao khơng vượt 1/2 khoảng cao Nếu sai so tuân theo luật phân phối chuẩn sai số giới hạn tương ứng với miền 90% ±1.65mh với m h sai sổ trung phương M H SĐ C N hư vậy, CI khoảng cao thì:

— C l = 1.65 X mh, ( 7)

hay: C ỉ = 3.3 X m h

CHƯƠNG III NGHIÊN c ứ u ĐÈ XƯÁT PHƯƠNG PHÁP KIÉM ĐỊNH Đ ộ CHÍNH XÁC CỦA MƠ HÌNH SỐ Đ ộ CAO

3.1 Nội dung cơng tác kiểm định độ xác mơ hình số độ cao hiện hành

3.1.1 C s khoa học pháp lý cơng tác kiểm định độ xác mơ hình số độ cao

Kiểm tra chất lượng sản phẩm đánh giá sàn phẩm theo tiêu chuân định quy định quy phạm, quy định kỹ thuật quan chủ quàn ban hành để cơng nhận sản phẩm (hay tồn sản phẩm thuộc trinh sản xuất) có đảm bảo chất lượng không thông qua việc thực công đoạn theo phương pháp người kiểm tra lựa chọn

Đổi với M HSĐC, phương pháp kiểm định độ xác dựa sờ sau:

a Các quy phạm , quy chế kiểm tra, quy định kỹ thuật

Các văn quy định mang tính bắt buộc cơng trình sán phâm đo đạc đồ có mơ hình sổ độ cao Các quy phạm, quy chế kiểm tra chất lượng Bộ Tài ngun Mơi trường (Tổng cục Địa trước đây) ban hành Các quy định kỳ thuật thường nàm thiết kế kỹ thuật - dự toán cơng trình, Ban quản lý dự án đo đạc đồ thuộc Cục Đo đạc Bàn đồ (Bộ Tài nguyên Môi trường) lập có phê duyệt Cục Các quy định thành lập dựa theo quy phạm quy chế Các quy trình, quy phạm vãn pháp quy ban hành gồm có:

* Các qui trình, qui phạm hành:

- Quy phạm thành lập đồ địa hỉnh tỷ lệ 1/500, 1/1000, 1/2000, 1/5000, 1/10.000 1/25.000 (phần nhà) ban hành năm 1990

- Quy phạm thành lập bàn đồ địa hình tỷ lệ 1/500, 1/1000, 1/2000, 1/5000 (phân trời) ban hành năm 1990

- Quy phạm thành lập đồ địa hình tỷ lệ 1/50.000 ban hành năm 1998

- Quy định kỹ thuật số hóa đồ địa hình tỉ lệ 1:10 000, 1:25 000, 1:50 000 1:100 000 ban hành năm 2000

- Quy phạm thành lập đồ địa tỳ lệ 1/200, 1/500 1/1000 khu vực đô thị (tạm thời) ban hành năm 1995

- Quy phạm thành lập đồ địa tỷ lệ 1/500, 1/1000, 1/2000, 1/5000, 1/10.000 1/25.000 ban hành năm 1999 (tái năm 2004)

* Các vãn pháp quy quản lý chất lượng:

- Quy chê quản lý chât lượng cơng trình - sản phẩm đo đạc bàn đồ Tổng cục Địa ban hành năm 1997

- Hướng dẫn kiểm tra kỹ thuật, nghiệm thu cơng trình - sán phẩm đo đạc - đồ Tổng cục Địa ban hành năm 1997

- Thông tư 02/2007/TT-BTNMT ngày 12/02/2007 cùa Bộ Tài nguyên Môi trường hướng dẫn kiểm tra, thẩm định nghiệm thu cơng trình, sản phẩm đo đạc đồ

- Thông tư 0Ĩ/2007/QĐ-BTNMT ngày 27/02/2007 Bộ Tài ngun Mơi trường việc ban hành Quy định áp dụng chuẩn thông tin địa lý sở quốc gia

b M ục đích thành lập

Tuỳ thuộc vào mục đích thành lập MHSĐC nhu: phục vụ cho nghiên cứu tài nguyên hay môi trường cùa vùng, khu vực; phục vụ cho thiết kế cơng trình giao thơng, xây dựng; hay thành lập bình đồ ảnh đo vẽ đồ; ứng dụng có u cầu độ xác cách xây dựng MHSĐC khác nhau, vào để lựa chọn phương pháp kiêm tra phù hợp nhât Ví dụ đê phục vụ cơng tác thành lập bình đồ ảnh đo vẽ đô, yêu câu độ xác MHSĐC tương đơi cao, thường thành lập bàng phương pháp ảnh số, cấu trúc dạng TIN để đàm bào độ xác; cịn mơ hình số độ cao phục vụ cho nghiên cứu tài nguyên mơi trường cùa khu vực u cầu độ xác thấp hơn, phủ trùm diện tích lớn nên thành lập bàng phương pháp đo vẽ ảnh vệ tinh với cấu trúc dạng GRID,

c Phương p h p thành lập

Mỗi phương pháp thành lập mơ hình số độ cao có ưu, nhược điểm riêng phân tích chương Càn vào nhược điểm phương pháp áp dụng thành lập MHSĐC, đưa phương pháp kiểm tra độ xác họp lý

d Điều kiện trang thiết bị trình độ cơng nghệ

Đây sờ quan trọng để lựa chọn phương pháp kiểm tra c ầ n phải theo điều kiện trang thiết bị trình độ cơng nghệ cùa cà hai phía đơn vị sàn xuất đơn vị kiểm tra Trang thiết bị trình độ chuyên môn đơn vị kiểm tra cần phải đại cao đơn vị sàn xuất Nếu trang thiết bị khơng đầy đủ yếu tố trình độ tìm phương pháp kiềm tra theo hướng mới, khơng lặp lại sản xuất quan trọng

đọ chinh xac cua san pham theo tiêu chuân CỊUV định cách xác dựa vào

các sở

e T ính h iệ u q u ả v kinh t ế

Đây yêu câu không thê thiêu công tác kiểm tra chất lượng sàn phầm Mục tiêu cuôi phải lựa chọn phương pháp kiểm tra cho phép đưa đánh giá khách quan, xác vê chât lượng sản phâm mà khơng tốn nhiều thòi gian tiết kiệm kinh tế 3.1.2 N hữ n g nội dung cơng tác kiểm đỉnh độ chỉnh xác mơ hình số độ cao hành

Hiện nay, công tác kiểm tra độ xác MHSĐC bao gồm nội dung chủ yếu sau đây:

- So sánh độ cao nội suy từ MHSĐC với điểm kiểm tra ngoại nghiệp, điềm khống chế, điểm tăng dày để kiểm tra độ xác;

- Kiểm tra trực tiếp mơ hình lập thể để phát sai sót đo vẽ (mức độ chi tiết, độ xác trình lấy mẫu);

- Nội suy đường bình độ để kiểm tra khả mơ tả địa hình; - Kiểm tra sai số tiếp biên MHSĐC

3.1.2.1 So sánh độ cao nội suy từ mơ hình sơ độ cao với điêm đo kiêm trci, điểm kháng chế ngoại nghiệp, điểm tăng dày

Các điểm đo kiểm tra, điểm khống chế ngoại nghiệp điểm đo đạc thực địa bang máy toàn đạc, thuỷ chuẩn, GPS với độ xác cao Các điềm tăng dày điểm đo trạm ảnh số tính toán binh sai từ điểm khống chế ngoại nghiệp nên độ cao có độ xác tốt So sánh độ cao cùa điểm với độ cao nội suy từ M HSĐC tíiih sai số trung phương mh MHSĐC theo công thức (2.4) Phương pháp so sánh độ cao đánh giá sai số cùa MHSĐC so với độ cao thực địa Nếu đo kiểm tra nhiều điểm việc đánh giá độ xác MHSĐC tin cậy xác Tuy nhiên, số lượng điểm kiểm tra thực tế thường không nhiều hạn chế kinh tế kỳ thuật

3.1.2.2 Đánh giá độ xác trực tiềp mơ hình lập thê

3.1.2.3 Nọi suy đương bình độ đẽ kiêm tra khả mơ tà địa hình

Phương pháp nội suy đường bình độ có vai trị quan trọng bời đối tượng đặc trưng đìa hình ảnh hưởng rõ rệt nên việc mơ tả địa hình thơng qua đườne bình độ Ba u cầu đổi với đường bình độ là:

- Bám đất;

- Lột tả khái qt hố dáng địa hình; - Đảm bảo tính thẩm mỹ (đường bình độ phải trơn)

Phương pháp nội suy lại đường bình độ có hiệu quà cao kiểm tra MHSĐC dạng TIN thành lập từ liệu đồ địa hình Bang việc chồng ghép đường bình độ từ liệu ban đâu đường bình độ nội suy lại, dễ dàng đánh giá sai số nội suy

Độ xác cùa MHSĐC thành lập từ đường binh độ điềm độ cao thường bị hạn chế do:

+ Các đường binh độ nhiều khái quát hoá tuỳ theo tỳ lệ đồ;

+ Những thông tin điểm, đường đặc trưng cùa địa hình thường khơng thể đầy đủ đồ gốc

Khi xây dựng MHSĐC dạng TIN từ đường binh độ thi hạn chế nêu dẫn tới tình khơng mong muốn lại khó tránh khịi, tình trạng tạo tam giác năm ngang mô tả chương

3.1.2.4 Kiếm tra sai so tiếp biên M H SĐC

MHSĐC thành lập cho khu vực lân cận phải tiếp biên nhãm đảm bào yêu cầu sau:

+ Các đường đặc trưng địa hình mơ tả đối tượng phải nối với nhau; + M HSĐC khu vực lân cận khơng trùng phù;

+ Các vị trí tiếp biên phải trơn (khơng có chênh cao đột ngột)

Kiểm tra sai số tiếp biên M HSĐC phát sai số thơ vùng rìa mơ hình sai số định hướng tư liệu ảnh, đồ trình thành lập MHSĐC

3.2 Đê xuat sơ phương pháp phát sai số mơ hình số độ cao

3.2.1 S dụng mơ hình lập thể để kiểm tra sản phẩm chiết x u ấ t từ M H SĐ C Nêu mơ hình sơ độ cao đo vẽ từ ảnh hàng không hay ành vệ tinh, trường họp khu vực thành lập MHSĐC có tư liệu ảnh tạo nên mơ hình lập thi có thê sử dụng chúng để kiểm tra sản phẩm chiết xuất từ MHSĐC đường bình độ hay ảnh trực giao Phương pháp nói chung tiện lợi nhanh nhiều so với phương pháp kiểm tra trực tiếp MHSĐC mô hình lập thể mơ tả mục trước Các sản phẩm chiết xuất tạo cách nhanh chóng dễ dàng với ứng dụng GIS công nghệ xừ lý ảnh số

3.2.1.1 L ồng ghép đường bình độ nội suy từ M H SĐC lên mơ hình lập thế

Đe nhanh chóng phát sai số thơ MHSĐC, nội suy đường bình độ lồng ghép chúng lên mơ hình lập thể để quan sát xem có thiếu quán khơng đường bình độ mơ hình Neu có thiếu quát khu vực có nghĩa MHSĐC có sai số thơ lân cận Ý tưởng lồng ghép đường bình độ lên mơ hình lập thể lần đưa Ostman [25]

Một biến dạng phương pháp nêu ta lồng ghép đường bình độ lên ảnh trực giao để kiểm tra tính phù hợp chúng với dạng địa hình Cơng việc địi hỏi kiểm tra viên phải giàu kinh nghiệm giải đốn ảnh có hiểu biết khu vực kiểm tra Hình 3.1 ví dụ lồng ghép đường bình độ nội suy từ MHSĐC lên ảnh trực giao khu đo Lạng Sơn (thành phố Lạng Sơn) Chúng ta nhận thấy rõ vị trí đánh dấu ành đường bình độ cắt ngang sống núi đo vẽ thiêu đường đứt gãy địa hình,

Hình Phát sai số tro n g M H S Đ C b ằ n g cá c h ỉồng g h é p c c đường bình độ lên ảnh trực g ia o khu đo Lạ n g sơ n

Tại khu vực khơng có có rát địa vật che khuất (nhà, cao ), từ tam anh trực giao tạo từ cặp ảnh lập thê có sừ dụng MHSĐC cẩn kiểm tra, lạp mơ hình lập thê "khơng" mà mặt lý thuyết khơng có thơng tin vê độ cao nêu M HSĐ C cân kiêm tra khơng có sai số Mơ hình lập thể "khơng" mơ hình m điêm thị sai ngang đêu nhìn thấy bề mặt Trái đât mơ hình lập thê mặt phẳng [22], Đe kiểm tra nhanh tạo lưới phù trùm miên chông phủ rôi đo tự động bàng kỹ thuật khớp ảnh tự động để xác định thị sai hay độ cao mắt lưới Nếu thị sai khác ngun nhân là:

- Sai sơ định hướng mơ hình, dẫn đến sai lệch ảnh trực giao trái phải; - Lỗi trình khớp ảnh tự động mơ hình lập thể "khơng";

- Lỗi M HSĐC sử dụng để tạo ảnh trực giao

Neu ngun nhân có thề loại bị điềm đo có thị sai (hay độ cao) khác sai số có MHSĐC

3.2.1.3 Kiểm tra loi phân loại điếm đo LỈDAR mơ hình lập thể hay ảnh

trực giao

Neu khu vực đo vẽ có ảnh trực giao tỷ lệ lớn hay xây dựng mơ hình lập thề ảnh liệu đo LIDAR sau phân loại đưa lên mơ hình lập the hay ảnh trực giao để kiềm tra dựa theo vị trí cùa điểm đo so với địa vật ảnh (hay mỏ hình) Chẳng hạn điểm phân loại (thực phù) lại nàm chỗ quang đãng xác định điểm sai, Ngược lại, điẽm phàn loại nằm mặt đất theo vị trí mặt phang lại nằm chỗ có tán dày đặc nhiều

năng điểm phân loại sai

3.2.2 Hiển thị mơ hình sổ độ cao khơng gian chiều (3D) để quan sát ph át lỗi Mơ hình số độ cao hiền thị khơng gian 3D cho phép người kiềm tra có nhìn tồn cảnh trực quan liệu Qua đó, việc phát lỗi trờ nên dễ dàng

3.2.2 ỉ H iển thị mơ hình số độ cao dạng TIN khơng gian 3D

Bằng phương pháp phát sai số thơ có giá trị lớn mang tính độc lập có MHSĐC Ví dụ số sai số khớp ánh tự động MHSĐC thành lập bàng công nghệ ảnh số, hay sai số phân loại điểm sai M HSĐC thành lập bàng công nghệ LIDAR, Khi thể không gian 3D, sai số tạo thành đinh nhọn hay hố sâu cách đột ngột, bất hợp lý so với khu vực lân cận Trong hình minh họa đây, nhĩme, lỗi đánh dấu băng hình trịn Chú ý để làm tăng tính trực quan, cần phóng đại mơ hình theo trục thăng đứng lên 3-10 lân

Hình Phát lỗi (đ ánh dấu c c hình trịn) M H SĐ C bằng cách hiển thị không gian 3D.

3.2.2.1 H iên thị mó hình 50 độ cao không gian 3D so sánh với két quà khào sớt thực địa

Phương pháp chủ yếu sừ dụng để kiểm tra MHSĐC thành lập từ liệu đo đạc m ặ t đất, mà số lượng mật độ điểm đo tương đối thấp để đảm bảo hiệu kinh tế Theo phương pháp này, MHSĐC hiển thị không gian 3D kết hợp với hiệu ứng chiếu sáng nhân tạo để nhận biết cách trực quan yếu tố địa hình Trên sở người kiểm tra thực địa so sánh để đánh giá mắt mức độ đầy đủ yếu to địa đường đứt gãy, đường phân thủy, tụ thủy, Công việc thực cách thuận lợi mơ hình số độ cao hiển thị góc chiếu sáng nhân tạo trùng với góc chiếu sáng Mặt trời thực địa thời điểm quan sát

Hình 3.3 ví dụ minh họa MHSĐC khu đo Đường Lâm (xã Đườno Lâm, thành phố Sơn Tây, tinh Hà Tây) hiên thị góc chiếu sáng 70° từ hướng bấc phần mêm ArcGIS, qua có thê thấy cách trực quan thav đổi đột ngột địa hinh theo phương bắc - nam

3.2.3 N ộ i su y độ dốc từ m hình số đô cao đ ể p h t sai sể mơ hình

Giá trị phân bơ cùa độ dốc chì số tin cậy chất lượne cùa mơ hình sơ độ cao Đã có số nghiên cứu đánh giá mối quan hệ độ dốc nội suy từ M HSĐ C với độ xác cùa thân mơ hình [17, 19, 22], Dưới đây, đề tài tổng hợp lại nghiên cứu góc độ kiểm tra độ xác MHSĐC đề xuất số ý tường

3.2.3.1 Nội suy độ dốc để p h t sai số thô dừ liệu nguồn

Phương pháp sử dụng để phát sai số thô đơn lé có liệu nguồn thể dạng lưới điểm đo tương đối Đầu tiên người ta tính độ dốc điểm p cần quan tâm theo hướng tới điểm lân cận (hỉnh 3.4) Tiếp theo đó, thực kiểm tra sau:

- Kiểm tra độ dốc p (PQ;) có vượt ngưỡng cho trước hay khơng; - Kiểm tra cặp độ dốc tính từ p theo hướng (PQi PQs, PQ2 P Q ô v ) xem khác biệt độ dốc cặp có vượt qua ngưỡng hay không;

- Kiểm tra cặp độ dốc tiếp tục từ điểm Q (Qi Q s , Q i và Q6, ) xem khác

biệt tùng cặp có vượt qua ngưỡng hay khơng

Trong q trình kiểm tra, ngưỡng trẽn chọn trước cho khu đo tinh tốn cho điểm đo theo đặc tính địa hình miền lân cận Một phương án tính ngưỡne, mơ tả [22], Những đ iể m không đ ạt yêu câu cùa bước kiểm tra đánh dấu nghi vấn để tiếp tục làm rõ bàng phương pháp khác

4— Q8 p - Ị * Q4 ►

3.2.3.2 Nội suy độ dốc đế phát mật dốc cong đo vẽ không đầy đu

Trong phương pháp thành lập MHSĐC bàng phương pháp đo đạc mặt đất (toàn đạc GPS) giới hạn vê kinh phí thời gian nên số lượng điểm đo thường hạn chê người đo có thê bị qua số chi tiết địa hinh Chẳng hạn người đo bỏ qua độ cong số mặt dốc coi chúng mặt phẳng nghiêng Hiện tượng thường hay xảy khu vực có nhiều đồi, gò Đối với mặt dốc cons cỏ mặt cat thể hình 3.5, điểm đo chi tiết cần phải bố trí theo tuyển: phía trên, phía mặt dốc Trong thực tế, người đo vẽ mac sai lầm cho độ cong mặt dốc không đáng kể bỏ qua tuyến

Đe kiểm tra mặt dốc cong có đo vẽ đầy đủ hay khơng, kiếm tra theo sơ liệu đo vẽ gốc (nếu có) theo phân bố tam giác mơ hình TIN (có chuỗi tam giác chạy theo phía cùa tuyến giữa)

a Mó hinh s ố độ cao b Độ dốc đo vẽ không đẩy đủ c Độ dốc đo vẽ đáy đủ

H ình 3.6 V í dụ vê tri/ờng hợp đo vẽ m ặt d õ c co n g không đ ầy đủ.

suy tư MHSĐC khu vực mặt dơc cong có độ dỏc khơng đơi (tức màu khơn° đổi hình 3.6b) thi co nghía la tuyên không đo vẽ độ cong cùa mặt dốc không đáng kể

3.2.4 So sánh g iá trị nội suy giá trị đo để p h t sai số thô liệu nguồn dùng đ ể thành lập M H SĐ C

Nêu M HSĐC giao nộp vói liệu nguồn (file tọa độ điềm đo) người kiểm tra tìm kiếm phát sai số có MHSĐC sai số thơ có liệu ngn Thuật tốn phát sai sổ thô số tác giả đê xuât [15, 17, 22, 24] đè tài sẽ đua số cải tiến đánh giá độ tin cậy, tính hiệu phương pháp sở thực nghiệm khu đo Đường Lâm (Hà Tây) Đại Từ (Thái Nguyên)

Đối với điểm Pl liệu nguồn, cừa sồ động có kích thước hình dạng cho trước đặt với tâm P' Sau đó, giá trị độ cao ước tinh p tính tốn nội suy từ độ cao điểm lân cận (nàm bên cừa sổ động) Giá trị ước tính so sánh với giá trị đo p, để tính hiệu sổ độ cao V' theo công thức:

với độ cao đo độ cao ước tính cùa điềm P ' Nếu giá trị vượt quá ngưỡng VthrcshM thì điểm P' sẽ bị nghi vấn có sai số thơ Đe ước tính độ cao, người ta sử dụng trị trung bình số học [17, 22]:

và ngưỡng V'h M J tính lần độ lệch chuẩn V' theo toàn khu đo:

Dưới đây, đề tài thừ nghiệm sử dụng phuơng pháp nội suy trị trung bình số học mơ tả nội suy trị trung bình trọng số theo khoảng cách, ngồi sử dụng thêm số ngưởng mức độ biến thiên địa hình lân cận điêm cân đánh

Các thử nghiệm tiến hành khu đo Đường Lâm Đại Từ với đặc điểm mơ tả bảng 3.1 Ớ khu đo, đê tài chọn cách ngâu nhiên khoảng 1% số lượng điểm đo gán chúng sai số thơ có giá trị ngẫu nhiên từ đến 20 lần sai số trung phương liệu gơc

Các tính tốn thực bàng phần mềm DBD (DTM Blunder Detection) đê tài xây dựng (hình 3.7), kết sau tính tốn hiển thị phân mêm ArcGIS nhàm làm tăng tính trực quan (hình 3.8)

V = \H meas - H ea (3.1)

( )

Bảng 3.1 Đ ặc đ iế m khu đo th ng h iệm

Đ ặ c điẻm Khu đo Đ n g L â m K h u đo Đại T ừ

Vị trí Thành phố Sơn Tảy, tinh Hà

Tây

Phía tây nam huyện Đại Từ, tinh Bắc N in h

Đ ặc đ iểm địa hình Trung du, đơi, nhiều gị

thấp ( - m )

N ú i đ n g bằng

Phươ ng pháp đ o đạc Toàn đạc điện từ với độ

chính xác cao S S T P ~ m.

Đ o vẽ ánh số với độ chinh xác trune bình S S T P - 1,5m.

Diện tích khu đo - ha ~ 1850ha

Đ ộ cao bề mặt / đ ộ lệch chuẩn 5 -48m / 3.8m 15 - 4 m / 93m

S ố lượn g đ iểm đo 7 5 6 15800

Phân bố c c đ iể m đo Rất không đều T n g đối đều

Số lượng điểm đ ợ c gán sai số thô

75 180

Giá trị sai số thô 0.2-2m 5-50m

Af DEM b lu n d e r d e te c tio n

Input

[" F ID - " ? ! ' ‘ " x v V i n t ' V O t f f

.0 000000.549132.297000.2340364 392

1.1 ŨŨ0000.549764 530000.2341034 950

2 ŨŨ00ŨŨ.548S75 152ŨŨ0.234Ũ974 409 i.3 000000.549067 9990Ũ0.234ŨE5Ũ.043

4 000000,549200 731000^2340204 521 01X000,548950 091 Q00.234QQ36 436 I ŨDŨŨ00 543399 432000^2339951 081

7 000000.547965.370000^2340201.550 òooooo 547333 816000.2340195.853 000000 547641 115000.2340339 287 10 000000 547859 593000.2340568 28 11.000000.546007 16GŨŨŨ 2340762 63 112 000000.548063 421000.2340747 51

13 000000,547933 678000.2340792 67 14 000000.547910 88500012340828 33

15 00000,548002 51200 40 54

1.1 £.000030.548031 427000.2340883.04 17 OOOŨŨO 548078 306000.2341002 39 Ỉ 18 000000 548108 412000.2341055 12 13 ÕỎŨ0ŨỦ.548062 73ỮŨŨŨ.2341102 85 20 000000.548030.709000.2341146.15 21.000000.548130 Ũ3DŨŨŨ.2341176.13

J U I J

O p e n File

Search iackis (m):

,20"

Win number ol Pis

Inleipolòúorv

ID W A v e ia g e

Com pute

i i z #

O liip u t

Ị lO X Y H H j n t Diff N e ig h O e v H A d d ✓

10 549132 297 2340S64 392 11 59.11 Ỉ1 548764 530 2341034 950.10 62.11 12 548675 152 2340974 409.10 85.11 '3 549067 999, 2340650 043.12 15.11 549200 731, 2340204 521 11 15.10 548950 091 2340036 438.12 77.12 548399 432 2339951 10 10 547985 370 23402Q1 550.10 82.11 547939.816 23401% 853.13 06.11 547641 115 2340339 237 so 12 É 10 547859 533 23405G8 288.10 11 548007 166 2340762 894 11 60 ,12 543063.421 2340747 51 2 : 13 547388 678 2340792 678,12.13.1 114 547910.885 2340828 338.10 1 |15 548002.512 2340813 5 13 74 116 548031.427 234 0883 048 s 45 11

17. 548078.308 2341002 391,12 48.1 i 18 548108.412.2341055 121.12 02.1 ■ 19 5480G2.730 2341102 85 ,1 .20.548090-709 2341148 6.1274 l; '21 548130.030 2341176192.13 93.1 ■

IHfr S a v e to F ie

Hình 3.7 Phần m ềm D BD

Để ước lượng độ cao , đề tài sử dụng phương pháp nội suy: phương pháp thứ (AVG) tính giá trị trung binh độ cao điêm lân cận theo công thức 3.2, phương pháp thứ sử dụng nội suy trị trung bình trọng sô (cụ thê nội suy trọng sô khoảng cách nghịch đảo IDW - Inverse Distance Weighted interpolation) theo công thức:

tu, Ỉ > A

ị " , J= I

với m, SỐ điểm nằm bên cửa sổ động; vv, trọng số cua điểm p ; d khoang cách từ p’ đến P' ; lũy thừa p nhận giá trị mặc định bang 2.

42 24' =—r '

’ 5397 *

Ỉ ' , ỹ -Mi 4-61 * J

s \ Í*

5973

* ** * • • , %

1 '

< •

■I / 6775 41€0

♦ J127 • Ặ4Í8- •

5310 • • •

» ' * ‘

7

' « •

-• u. * 0 • I

/ 39*2 h

f • J035 ’ '

Y ‘ H05 ■ » •

•

s \ 3602 3498 • / Ậ ■■■ ' % •

ô ' ã ^'3855

m ã 35 r. ■

* A

m

ỉ *17 " ■ /

Legend ũala points

X Correctly detected error points A Incorrectly dectecled error points Undetected error points

Hình Hiến thị kết phát sai số thỏ A rc G IS

Đe kiểm tra sai số thô, ngưỡng sừ đụng phối hợp riêng rẽ Ngưỡng thứ dựa biến thiên cùa địa hình miền giới hạn bời cửa sổ động:

K h m h o i = K x c r (3.5)

với ƠH độ lệch chuẩn độ cao bên cửa sổ động; hệ số K H nhận giá trị khoảng từ đến

Ngưỡng thứ dựa biến thiên cùa hiệu độ cao V (xem công thức 3.1):

v L * ,M = K v * ° l' (3'6)

với v độ lệch chuẩn hiệu độ cao V bên cửa sồ động; hệ sổ K l nhận giá trị trong khoảng từ đến Trong số thử nghiệm, đề tài sừ dụng giá trị trung bình V bên cửa sổ động thay cho độ lệch chuẩn

(3.5) (3.6) với hệ số K" =2; 2.5;3 K v = 2; 2.5; 3; Trong thừ nghiệm DT2, DT7 va DL8, gia tri nọ! suy V điêm P' sừ dụng thay cho độ lệch chuẩn cùa nó tinh ngương Vlhreshold Trong đỏ, DT3 sừ dụng liệu lọc bời DT1 với

K — 2,K — 2, vạy, dừ liệu cho DT3 chi có 180-97—83 điểm có sai số thơ.

B ảng Kẽt q uả th n gh iệm phát sai số thơ (trình bày dưói dan g: tổng số điểm nghi vãn - s ố đ iểm nghi vấn đ ủng - giá trị nhỏ nhãt sai số thô phat được)

Thử nghiệm

Thôn g số thay đổi Các hệ số Km and K y đề tính ngưỡng

2 / 2 2 / 5 2 / 3 2 / 4 3 / 3 3 / không

có

khơng có / 3 Khu đo Đ ường Lâm: bán kính tìm kiêm 20m; sơ điém tơi thiêu cừa sô động; 5; phương pháp nôi suy: 1DW.

DL1 Mặc định 36 -3 -0 8 163-25-0.8 149-25-0.8 116-22-0 93-1 9-0.9 104-19- 0.9 885-35-0.4

DL2 Mặc định với

một tập hợp điểm có sai số khác

35 -3 -0 9 154-24-0.9 138-23-0.9 112-23-0.9 87-17-0.9 103-18-0.9 891-3 7-0.4

DL3 Bán kính tim kiếm:

50m

2 -2 - 8 102-17-1.1 98-16-1.1 68-15-1.1 36-11-1.1 40-1 -0 9 694-28-0.8

DL4 Số điểm tối thiểu: 10 2 -2 - 8 96-17-1.1 89-16-1.1 63-15- 1.1 42-11-1.1 47-13-1.1 737-2 8-0.8

DL5 Số điểm tối thiểu: 3 4 - - 9 -2 - -2 - 9 176-26-0.8 163-2 3-0.9 20 -2 -0 9

1071-38-0.4

DL6 N ội suy: A V G 2 -3 - 8 138-2 4-0.9 134-24- 0.9 117-24-0.9 83-19-1.1 89-19-1.0 865-4 0-0.4

DL7 Nội suy: A V G

Bán kính tìm kiếm: 50m

15 6-23-0.9 -1 - 9 6 -1 - ] 51-15-0.9 30-11-1.1 32-12-1.1 6 5-29-0.9

DL8 N ộ i suy: A VG

ơ ' nội suy A V G

2 -3 - 8 125-2 4-0.9 110 -2 4-0.9 82-22-0.9 7 -1 - 9 8 9-19-1.0 377-36-0.5

Khu đo Đại Từ: bán kính tìm kiếm 100m; số điềm tối thiểu cứa sổ động: 5; phương pháp nội suy: IDW.

DT1 Mặc định 2 -9 - 8 125-83- 12 123-84- 12 9 -8 - 2 81-7 -1 2 8 3-7 -1 2 1187-141-

12

DT2 ơ l nội suy IDW 2 - - 8 118-8 3-12 113-82- 12 9 -7 - 2 7 -6 - 2 83-7 -1 2 40 -1 - 2

DT3 Sừ dụng đầu

DT1

2 -3 - 8 16-1-9 18-1-9 1285-47- 8

DT4 Sổ điểm tối thiểu: 10 2 - - 8 125-8 3-12 123-8 3-12 9 -7 - 2 8 -7 - 2 8 -7 - 2 1183-141-

12

DT5 N ộ i suy: A V G 16 2-1 01-8 9 -8 - 2 9 -8 - 2 9 -8 - 2 7 -6 - 2 7 -6 - 2 1168-145-

12

DT6 N ội suy: A V G

Số điểm tối thiểu: 10

162-1 00-8 97 -8 - 2 9 -82-12 9 -7 - 2 7 - - 2 7 -6 - 2

1164-145-12

DT7 Nội suy: A V G

ơ nội suy A V G

159-100-8 97 -8 - 2 95 -8 - 2 8 -7 - 2 7 - - 2 7 -6 - 2 259-137-12

Qua thừ nghiệm, đề tài đưa số đánh sau:

- Kết quà gần trùng lặp cùa DL1 DL2 chứng tò sai số phản bố tốt liệu nguồn thành lập MHSĐC

phat hiẹn het sai sô thô liệu nguồn Đây kết quà dự đoán trước VI phương phap dựa thuật toán phân tích thống kê, bề mặt Trái đất lại thương khong tuan theo quy luật thông kê Tuy nhiên, phươne pháp sử dụng đe giam mọt cach đáng kê công sức việc phát loại bỏ sai số thô

- So lượng sai sơ thơ có thê phát vào khống 50-80% tổna số sai số thơ có liệu nguồn để thành lập MHSĐC

- Độ nhạy phương pháp, tức giá trị tuyệt đối nhị Emm sai số thơ có thê phát được, không phụ thuộc vào sai sổ liệu mà phụ thuộc vào biến thiên địa hình xung quanh điêm cần kiểm tra Sự phụ thuộc biếu diễn gần dạng:

E min ~ % X Ơ H ( )

với ƠH độ lệch chuẩn cùa độ cao Ví dụ khu đo Đường Lâm với ƠH = 3.5 + 4.5m, sai sổ thơ nhỏ phát 0.4m khu đo Đại Từ, giá trị

ƠH - 80 4- ] OOm Emm = 8m.

- Giá trị ngưỡng cao thi số lượng sai số thô phát nhỏ, thi số điểm nghi vấn sai nhò Như vây, việc lựa chọn giá trị ngưỡng không đơn giản cần phải dựa yêu cầu mức độ tin cậy mức dộ nhanh chóng cơng tác kiểm tra

- Ngưỡng V^hrưsh(M cho sổ lượng điểm nghi vấn đúna sai lớn so với ngưỡng V^L-shou ■ Do đó, vfhmhũlj cần sử dụng độ tin cậy yêu cầu lớn cơng tác kiểm tra độ xác MHSĐC

- Khi sử đụng ngưỡng V}h r M J , tốt tính giá trị trung bình cùa V cửa sả động thay độ lệch chuẩn v Ví dụ thừ nghiệm DL8 DT7 (sừ dụng giá trị trung bình V), số lượng điềm nghi vấn sai nhỏ 3-5 lần so với DL6 DT5, số lượng điểm nghi vấn gần

- Các thử nghiệm DL1, DL6, DT1 DT5 cho thấy phương pháp nội suy AVG đơn giàn có hiệu so với phương pháp IDW Nguyên nhân có lẽ độ cao bề mặt Trái đất tuân theo quy luật thổng kê nên phương pháp thống kê phức tạp chưa dã cho kết tốt phương pháp đơn giàn

N hu vậy, sử dụng phươne pháp nêu để kiểm tra độ xác cùa MHSĐC thì nên thử nghiệm vài khu vực nhỏ để lựa chọn ngưỡng V^hreshM

rồi sau áp dụng cho khu đo Các điểm nghi vấn cân đánh dấu kiêm tra trực tiếp ngồi thực địa mơ hình lập thể để đưa đánh giá cuôi

Trong năm gân đây, công nghệ ảnh sô áp dụng rộng rãi cône tác đo vẽ địa hình thành lập MHSĐC khả tự động hóa cơng nghệ Việc tự động hóa quy trình sản xt cho phép giảm thiểu sai số chủ quan người đo gây ra, nhiên, gây sổ loại sai số mang tính khách quan thiếu hồn thiện cùa cơng nghệ giai đoạn Kinh nghiệm thực tế cho thấy, vấn đề có tính thời áp dụng công nghệ ành số việc nâng cao độ xác độ tin cậy kỹ thuật khớp ảnh tự động - hạt nhân công nghệ

Kỹ thuật khớp ảnh tự động giải thích cách đơn giàn sau: già sừ có cặp ảnh lập thể với điểm AT cho trước ánh trái, cần phải tìm điểm A p tương ứng (cùng tên) ảnh phải Đẻ tìm điểm A p người ta chọn miền Q T (gọi cửa sổ mục tiêu) ảnh trái giới hạn bời hình chữ nhật có cở ( mxn) với tâm điểm At Sau đó, chọn miền f ì p (gọi cửa sổ tìm kiếm) ảnh phài có cỡ tươne tự tâm gần vị trí dự đốn điểm A p tính hệ số tương quan chéo (cross-correlation) c theo độ xám a điểm ảnh miền Q T Q p:

với a r a ‘‘ độ xám điểm ảnh ảnh trái ảnh phải; ã ' độ xám trung bình cửa sổ mục tiêu Q T cửa sổ tìm kiếm Q p

Bằng cách dịch chuyển Q p bên miền tìm kiếm ộ xung quanh vị trí dự đốn cùa điểm A p, người ta tính dãy giá trị hệ số tương quan chéo Cu

rồi từ chọn giá trị lớn c max Nếu Cmax lớn giá trị ngưỡng chọn trước c„g (C„g = 0,70-^0,95) thỉ có thề coi tâm Q p tương ứng với Cmax điểm A p cần tìm.

v ề mặt lý thuyết, hệ số tương quan chéo có giá trị lớn +1 Nhưng điêu kiện chụp khác sai sơ q trình xử lý ảnh nên khu vực xung quanh điểm ảnh tên khơng hồn tồn giống Bởi vậy, hệ sô tương quan chéo thực tế đạt giá trị +1 mà thường đạt giá trị cực đại bàng 0,70-0,99 Đây lý kết khớp ảnh tự động chì với xác suât nhât định

Từ nguyên lý khớp ảnh tự động trình bày trên, nhận thây đê đạt kêt tốt vùng lân cận điểm ảnh tên tâm ảnh vừa phải giông nhau, vừa phải khác biệt rõ ràng độ xám với vùng cịn lại Nêu điêu kiện thứ khơng được thoả mãn thỉ ứng với miền Q J ảnh trái có loạt miền Q j P,

trên ảnh phải có hệ số tươne; quan chéo với Q T cao gần bàng nhau, khả khớp ành nhầm lớn

Trên ảnh hàng khơng thường có đối tượnu có độ xám đơng nhât, ví dụ nhu

mạt ao, ho, song, mai nha, mặt ruộng ngập nước, bãi đàt trống, Những vùng vậv cần đạc biẹt chu y kiem tra đọ xác cùa mơ hình sơ độ cao bời nhữna chỗ dễ xay sai so khớp ảnh tự động, Mặc dù việc khoanh vùng có thề người kiểm tra tự thực hiẹn bang mat song phương pháp thủ cơng vừa tơn thời gian lại vừa bị sót vung nhỏ Vì vậy, đê nâng cao hiệu công tác kiểm tra, cần phải đưa phương pháp tự động phát nhũng vùng có độ xám đồng

Đê đánh giá tính đơng nhât độ xám a điểm ảnh đề xuất sử dụng độ lệch chuẩn (hay phương sai u) tính theo cơng thức sau:

nì n , m n

x ị k - ã p Ị Ị a ,

o = ã = Ơ = (3.9)

mx n - l m X n

với m,n kích thước cửa sổ tìm kiếm (hay cừa sổ mục tiêu) Cơng thức (3.9) cho thấy điểm ảnh có độ xám từ đến 255 thi độ lệch chuẩn có giá trị cực đại gần

127,5 cực tiểu bang (khi điềm ảnh có độ xám hồn toàn đồng nhất)

Theo kết thử nghiệm [1], lỗi khớp ảnh tự động bắt đầu xuất độ lệch chuẩn độ xám điểm ảnh giảm xuống 18+20 (phương sai 400) Tần suất xảy lỗi khớp ảnh tãng giảm Khi < tần suất xảy lỗi vượt 40% kết quà khớp ành tự động khơng cịn tin cậy Ngưỡng bắt đầu xuất hiện lỗi khớp ảnh n không giống ảnh khác dao động trong khoảng nị, = -í- 20

Như vậy, để tự động khoanh vùng có độ xám đồng nhất, sử dụng cửa sổ động có kích thước bane l-ỉ-1,5 lần kích thước cùa cửa sổ tim kiếm khớp ảnh tự động Lần lượt đưa tâm cửa sổ động vào điểm đo chi tiết rơi tính độ lệch chn ƠK độ xám điểm ảnh nằm bên cửa sổ Neu giá trị ƠK tính nhỏ 18+20 đánh dấu điểm đo chi tiết để kiểm tra trực tiếp bàng cách quan sát mơ hình lập thể (hoặc đo kiểm tra thực địa) bước Tất cà thao tác đêu có thê tự động hóa bàng cách viết mođun phần mềm đơn giàn

3.2.6 S dụng G IS đ ể đánh g iá m ật độ điểm đo liệu nguồn

Khi thành lập M HSĐC phương pháp đo đạc mặt đất, sổ lượng điểm đo thường bị hạn chế lý kinh tế, kỹ thuật nên việc đánh giá tính phù hợp mật độ điểm đo liệu nguồn so với mức độ biên thiên địa hỉnh quan trọng Vấn đề phân tích mật độ điểm đo đề cập số cơng trình nghiên cứu ngồi nước, ví dụ [19] Tuy nhiên, nhà khoa học chi đề xuất việc phân tích dựa biểu đồ mật độ điềm đo nên tính trực quan tính thực tế cịn khơng cao Dưới đây, đề tài xin đề xuất ý tưởng dựa ứng dụng cùa công nghệ GIS

độ gô ghê, địa hình Có số ý kiến cho ràng độ dốc chi số Theo chúng tơi độ dơc khơng số tin cậy mặt dốc lớn thẩng, độ dơc có giá trị lớn biên thiên đon điệu với mức độ gồ ghề nhỏ Như vậy, độ dôc - vê chất vi phân bậc độ cao H - có khà mơ tà xu biến thiên địa hình Để đánh giá mức độ biến thiên (ghồ ghề) cùa địa hình cần sứ dụne vi phân bậc H, coi gần "độ dốc độ dốc" ký hiệu bàng

Rt

Tiêp theo cẩn tính chi số mật độ tương đối Dn tỷ số mật độ điểm đo vi phân bậc / / t h e o công thức:

D „= —D_ (3.10)

Những khu vực có D,( thấp (thấp 1/4 giá trị trung bình cùa DR theo tồn khu đo) khu vực nghi vấn cần kiểm tra xem mật độ điểm đo hợp lý chưa Hình 3.9 ví dụ minh họa kết phân tích số mật độ tương đổi khu đo Đường Lâm Trên đó, màu đỏ (màu sẫm) dùng để đánh dấu khư vực nghi vấn mật độ điểm đo cần kiểm tra

- •

Chủ giải

0iém đo Khơng có d ữ liệu

fp lB Nghi ván cẩm kjẻm tra ~ Ị Nghi ván

~ Mãi dó lốt

Để tính Rt phần mềm ArcGIS, ta tính độ dốc từ MHSĐC với đơn vị đo la phan tram (/ó) bang cơng cụ Slope cùa Spatial Analyst Extension, sau tiếp tục tính đọ doc mọt lan tư raster độ dôc thu bước trước Để tính mật độ điểm đo, sử dụng công cụ Raster Calculator Spatial Analyst Extension

3.3 Đe xuât phương pháp kiểm định độ xác mơ hình số độ cao

3.3.1 N ội dung ph ơn g pháp

Từ nghiên cứu trình bày mục trên, đề tài đề xuất phương pháp kiêm định độ xác cùa MHSĐC với 14 nội dung trình bày bảng 3.3 Trong bảng này, HH ký hiệu nội dung hành; TK nội dung chưa có thực tế Việt Nam đề tài tham khảo, áp đụng từ nghiên cứu nước ngoài; M nội dung đề tài đề xuất hay cải tiến ý tưởng có Trình tự thực nội dung cần lựa chọn tùy theo đặc điểm khu đo khà đơn vị kiểm tra Tuy nhiên, lựa chọn nên ý đến trình tự thể nội dung bảng 3.3

Bảng 3,3 C c nội d u n g phương pháp kiểm định độ xác M H SĐ C đề tài đề xuãt

STT N g u n N ộ i d u n g kiểm tra

g ố c

C s khoa học Đ iều kiện áp dụng

1. HH Đ ánh giá độ chín h xác trực

tiếp m hình lập thê

M ụ c 3.1.2.2 C ó tư liệu ảnh xây

dựng đ ược m hình lập thề

2. TK H iển thị M H S Đ C k h ô n g Không c ó nhũng thay đồi

gian D để phát lỗi đột ngột đon độc vẽ

địa hình (mục 3.2.2.1)

3. HH K iể m tra sai số tiếp biên M ụ c 4 Sàn phẩm M H S Đ C

giao nộp dưói dạng nhiều mành

4. M S d ụ n g G IS để đánh giá mật

đ ộ điểm đ o liệu n guồn

M ật đ ộ đ iểm đo phải phù h ọp với m ứ c độ biến thiên củ a địa hinh ( m ụ c )

M H S Đ C thành lập p h n g pháp đo đạc mặt đất khu vự c c ó địa hình g ghề.

5. HH N ộ i su y đ n g bình độ để

đánh giá chất lư ọ n g m tả địa hình

M ụ c 3.1.2 3 N g i k iêm tra c ó kinh

n g h iệ m , c ó hiểu biêt khu v ự c c ó đồ địa hình cịn giá trị H oặc khi thành lập M H S Đ C từ bản đồ địa hình

6. TK N ộ i su y đ n g bỉnh độ

lồ n g gh ép lẽn m hình lập thê

Đ n g binh độ phải k hớp vói m hình (m ụ c 3 )

T r o n g khu v ự c c ó tư liệu ảnh x â y d ự n g đ ợc mơ hình lập the

7. T K T o m hình lập thể "không"

từ ảnh trực giao

T r o n g m ỏ hình lập thẻ "không", độ c a o đ iê m mặt đất phải bằng (m ụ c )

S T T N g u n N ộ i d u n g kiểm tra g ố c

C sờ khoa học Đ iêu kiện áp d ụn°

8. T K K iể m tra lỗi phân loại điểm

đo L I D A R m hình lập the hay ảnh trực giao

V ị trí điểm phải tương ứng với địa vật trên ảnh (m ụ c 3 )

D ữ liệu đo L I D A R sau khi phản loại

9. M Kh oanh v ù n g khu vực

c ó đ ộ xám đ n g nhat trẽn ảnh

Đ â y khu vực de xảy lỗi khớp ảnh tự đ ộ n g (mục )

M H S Đ C thành lặp bàng phương pháp đo ánh số

10. T K N ộ i su y độ d ố c để phát

sai sô thô liệu nguôn

K h n g c ó khác biệt lớn độ dốc 1 điềm theo hướng (m ụ c 1)

M H S Đ C đo vẽ bàng cô n g nghệ ảnh số giao nộp cù n g với liệu nguồn (dữ liệu trước nội suy)

11, M H iên thị M H S Đ C k h ôn g

gian D so sánh với thực trạng n goài thực địa

N h ữ n g đ ường đứt gãy địa hình phải c ó mơ hình (m ụ c 2 )

M H S Đ C thành lập bàng p hư ơn g pháp đo đạc mặt đất khu vự c c ó nhiều gị hay bờ dốc.

12. M N ộ i su y đ ộ d ố c kết hợp quan

sát thực địa để phát n h ữ n g mặt d ố c c o n g đ ược đo vẽ k h ô n g đầy đủ

Đ ộ dổc khôn g c ố định theo mặt d ốc c o n g (mục 3 )

M H S Đ C thánh lập bàng p hư ơn g pháp đo đạc mặt đất v ù n g trang đu

13. M S o sánh giá trị n ội su y giá

trị đ o đ ược để phát sai số thô liệu nguồn dùng đ ể thành lập M H S Đ C

K h ô n g c ó khác biệt lớn giá trị một điểm ( m c )

M H S Đ C gia o nộp c ù n g với liệu n«uồr) (d ữ liệu trước nội suy)

14. HH Đ o kiểm tra để tính sai số

trung p h n g độ c a o cùa m ô hình

M ụ c 3.1.2.1 N h ữ n g khu vự c c ó thê tiêp

cận đ ược trẽn mặt đất

3.3.2 M ột số th nghiệm thực tế

3.3.2.1 Thử nghiệm khu đo Đường Lâm

N am cách trung tâm thị xã Sơn Tây 5km phía tây bắc, làng cổ Đường Lâm quần thể kiến trúc đẹp nẳm nhóm khu di tích lịch sử cân bảo vệ tôn tạo Những nét đẹp làng quê cổ kính Việt N am với di tích lịch sử nơi tiếng chùa Mía, lăng Ngơ Quyền, đinh Phùng Hưng, tạo nên sức hâp dân đặc biệt * dư khách ngồi nước Nhàm khơi phục bảo vệ vẻ đẹp tự nhiên làng

cồ Đuờng Lâm, phủ phê duyệt dự án hợp tác Việt Nam - Nhật Bản "Bảo tôn làng cổ Đường Lâm" Dự án thực thời gian năm (từ năm 2003 đến 2008), cơng việc thành lập liệu địa hình (giai đoạn 2003-2005) trường Đại học Quốc gia Hà Nội đảm nhận

pháp đo vẽ sử dụng là:

- Lưới khống chế đo vẽ gồm 34 điểm đo bàng máy thu GPS tần số Trimble 4600LS theo phương pháp đo tĩnh nhanh;

Đo ve chi tiet khu dân cư khu vực ân khuất thuộc đất canh tác thực hiẹn băng máy toàn đạc điện từ Sokkia SET 510, khu vực quang đãng thực hiẹn băng máy thu GPS Trimble 4600LS theo phương pháp đo động xừ lv sau Tổng số điểm chi tiết đo vẽ hom 14000 điểm

Tại khu đo Đường Lâm, cơng tác kiểm tra độ xác MHSĐC thực theo nội dung sau:

- S dụng G ỈS đê đánh giá mật độ điêm đo liệu nguồn: kết khoanh 83 vùng nghi vấn (hình 3.9), đề tài khảo sát 11 số 7/11 vùng có xảy lỗi đo thiếu điểm, phần lớn nhà nàm đinh đồi thấp quay lưng sát vào nên tồ đo không đặt gương đo khu vực nhà khó tiếp cận

- Hiển thị M HSĐC không gian 3D so sánh với thực trạng ngồi thực địa: phần mơ hình 3D tiểu khu Cam Lâm thể hình 3.3 Kết khoanh vi kiểm tra khoảng đất canh tác phía dơng nam làng Cam Lâm (nơi có địa hỉnh phức tạp với nhiều gị nhị) phát 14 gị có độ cao 0.5-0.8m không đưực đo

- Nội suy độ dốc kết hợp quan sát thực địa đế phát mặt dốc cong đo vẽ không đầy đù: hình 3.6 kết nội suy mặt dốc cong đồi phía tây nam tiểu khu Cam Lâm Trên toàn khu đo phát mặt dốc cong đo vẽ không đầy đù dẫn đến sai số khoảng 0.4-0.6m

- Sơ sánh giá trị nội suy giá trị đo đế phát sai so thô liệu nguồn dùng để thành lập MHSĐC: kết nội suy, tính tốn với chi số ngưởng đồng thời K h = \ K ự =3 tiểu khu Đường Lâm tìm 137 điểm nghi vấn, qua kiểm tra sổ liệu đo điều tra thực tế, phát 5/137 điểm có lỗi với sai sơ định 0.9m người đứng máy quên không ghi độ cao gương người câm gương thay đôi

- Đo kiểm tra đế tính sai số trung phương độ cao cùa mơ hình', q trình nghiệm thu sàn phẩm, đơn vị nghiệm thu đo điểm GPS điêm thủy chuân, Kêt tinh sai số trung phương độ cao theo 14 điểm bàng 0.15m

3.3.2.2 Thử nghiệm khu đo Lạng Sơn

long chao nam đọ cao 250-500m so với mực nước biên, bao quanh ba dãv núi cao la Mau Sơn, Khau Kheo Chóp Chài Địa hình đơi núi phân bố ỡ phía đỏna đơnu băc va tay nam phơ Địa hình bơi tụ từ sơng Kỳ Cùng chia làm ba bậc thêm VỚI thứ tự là: bậc thêm thứ nhât dài đât Bệnh viện thành phố đường Bản Lỏng, bậc thêm thứ hai dải đât sân bay Mai Pha bậc thềm thứ ba sông Kỳ Cùng

Hệ thông sông suôi thành phô Lạng Sơn chiếm 4% diện tích đất tự nhiên, quan trọng nhât sơng Kỳ Cùng chảy qua thành phố có chiêu dài 19km, chiều rộng trung bình

100m Ngồi ra, hệ thống sơng suối cịn có suối Nao Ly, Nhị Thanh, N a Sa Ky Kết Để đo vẽ thành lập M HSĐC khu vực thành phố Lạng Sơn, năm 2004- 2005 khoa Địa lý (trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQG Hà Nội) thử nghiệm sử dụng trạm đo ảnh số PhotoMOD 3.52 hãng Racurs Khu vục nghiên cứu phù trùm ba ảnh hàng không ký hiệu F3-2000-733F3-2000-735 nằm dải bay Ảnh chụp vào năm 2000 với tỳ lệ trung binh 1:35.000 tiêu cự máy ảnh 152,75mm Ảnh quét với độ phân giải 20|j.m Việc đo điểm khống chê thạc hai máy thu GPS tần số Trimble 4600LS Tổng số đà đo điềm khống chế tổng hợp góc khu đo Khu vực thừ nghiệm đề tài phần phía đơng phía nam thành phố Lạng Sơn có diện tích khoảng 2500ha, với 6000 điểm đo độ cao chi tiết

Tại khu đo Lạng Sơn, công tác kiểm tra độ xác MHSĐC thực theo nội dung sau:

- Hiển thị M H SĐ C không gian 3D đế phát lỗi: kết quà phát

lỗi khớp ảnh tự động mà người đo vẽ không nhận (các vịng trịn hình 3.10)

Hinh Một phần M H SĐ C khu đo Lạ n g sơ n thị tro ng k hông g ia n 3D

- Đánh giá độ chinh xác trực tiếp mơ hình lộp thể', phát 21 lôi VỚI

- N ội suy đường bình độ rơi lơng ghép lên mơ hình lập thể', phát lỗi Mọt loi vạy thê hình 3.1 Các lỗi xuất chù yếu đường đứt gãy địa hình khơng đo vẽ đầy đủ

- Khoanh vùng khu vực có độ xám đồng nhát ành\ khoanh 47 vùng có độ xám đơng nhất, có vùng trùng với lỗi phát hiển thị M HSĐC không gian 3D

Hỉnh 1 V í dụ kết khoanh vù ng có độ xám đồng ảnh.

KÉT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Mơ hình sơ độ cao trở thành sàn phẩm công nghiệp với nhiều ứng dụng đời sông kinh tê - xã hội, an ninh quốc phòng Bời vậy, vấn đề đàm hảo chất lượng M HSĐC, đặc biệt độ xác nó, cần phải trọng

Độ xác MHSĐC phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác Cône tác kiềm định độ xác MHSĐC cần phải kiểm định chất lượng tất cà công đoạn liên quan đến yếu tố khơng kiểm định độ xác sản phẩm cuối

Công tác kiểm định độ xác MHSĐC Việt Nam khả sơ sài, chủ yếu dừng lại nội dung truyền thống, mang nặng tính thủ công Các phương pháp tiên tiến chưa sử dụng

Trên sờ nghiên cứu thực hiện, đề tài đề xuất phương pháp kiểm định độ xác MHSĐC với 14 nội dung, có nội dung đưa vào dựa kết quà nghiên cứu nước ngoài, nội dung đề tài đề xuất hay cải tiến ý tường có, là: sừ dụng GIS để đánh giá mật độ điểm đo liệu nguồn, khoanh vùng khu vực có độ xám đồng ảnh, hiển thị MHSĐC khơng gian 3D so sánh với thực trạng ngồi thực địa, nội suy độ dốc kết hợp quan sát thực địa để phát mặt dốc cong đo vẽ không đầy đủ, so sánh giá trị nội suy giá trị đo để phát sai số thô liệu nguồn dùng đê thành lập MHSĐC

Nhìn chung, phần lớn nội dung kiểm định độ xác MHSĐC chủ yếu chì có khả phát sai số thơ Việc đánh giá sai số hệ thống sai số ngẫu nhiên có M HSĐC cịn can tiếp tục nghiên cứu

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Trân Qc Bình (2005) Phương pháp hạn chế sai số khớp ảnh tự động vùng có độ xám đồng nhất, Tạp chí khoa học ĐHQGHN chuyên san KH TN& CN, T XXI, số 4PT/2005, tr.21-28

2 Trần Quốc Bình, Đinh Ngọc Đạt (2005) Báo cáo kết quà thực tiều dự án "'Đo vẽ địa hình làng cổ Đường Lâm”, Dự án “ Bảo tồn làng cổ Đường Lâm ”, Bộ Văn hố Thơng tin, Hà Nội, 42 tr

3 Bộ Tài nguyên Môi trường (2005) Luận chứng kinh tế - kỹ thuật đo vẽ đồ địa hình tỷ lệ 1/2000, 1/5000 khu vực Lăng Cô, Hà Nội

4 Cục Đo đạc Bản đồ (Bộ Tài nguyên Môi trường) (2004) Dự án thử nghiệm xây dựng hệ thống quản lý chất lượng theo tiêu chuẩn ISO 9001:2000 áp dụng Trung tâm Kiểm định chất lượng sản phẩm đo đạc đồ Báo cáo tổng kết dự án Hà Nội

5 Tăng Quốc Cương NNC (2004) "Nghiên cứu sờ khoa học xây dựng mô hinh sổ độ cao phục vụ quản lý tài nguyên thiên nhiên", Đe tài khoa học câp bộ, Viện nghiên cứu Địa - Bộ Tài ngun Mơi trường

6 Trương Anh Kiệt (2000), Phương pháp đo ảnh giải tích đo ành số, Đại học Mỏ - Địa chất Hà Nội, 177 tr

7 Lê Minh, Hoàng Ngọc Lâm, Nguyễn Tuấn Anh (2007) ứ n g dụng công nghệ LIDAR Việt Nam Hội thảo " ứ n g dụng công nghệ LIDAR Việt Nam", Trung tâm Viễn thám, Bộ Tài nguyên Môi trường, Hà Nội, 11/2007

8 Phạm Vọng Thành (2004) Mô hình số độ cao nghiên cứu tài nguyên môi trường, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội, 180 tr

9 Ackermann, F (1979) The accuracy o f Digital Height Models, Proceeding o f 37th Photogrammetric Week, 24-28 September, University of Stuttgart, Stuttgart, Germany, pp 133-144

10 Ackermann, F (1994) Digital Elevation Model - Techniques and Application, Quality Standards, Development, Proceedings o f the Symposium Mapping and Geographic Information Systems, Commission IV o f ISPRS, Athens G.A., USA 11 Ackermann, F (1996) Techniques and Strategies for DEM Generation, Digital

Photogrammetry - An addendum to the Manual o f Photogrammetry, Greve, c (ed), American Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Maryland, USA, pp

12 Burrough, p.A and McDonnell, R.A (1998) Principles of Geoaraphical Information Systems, Oxford University Press Inc, New York, 333 pp

13 Ehlschlaeger, C.R (1998), The Stochastic Simulation Approach, Tools for Representing spatial Application Uncertainty, Ph.D Dissertation, University o f California, Santa Barbara

14 El-Sheimy, N (1998) Digital Teưain Modeling, ENGO 573, Department of Geomatics Engineering http://www.geomatics.ucalgary.ca/~Enel-shei/engo573.htm 15 Felicisimo A (1994) Parametric statistical method for error detection in digital

elevation models, ISPRS Journal o f Photo gramme try and Remote Sensing, 49/1994, 29

16 Flotron, A and Koelbl, o (2000) Precision Terrain Model for Civil Engineering Official Publication no 38, OEEPE, European Organization for Experimental Photogrammetric Research, 12.2000, p.37-134- Frankfurt a M., Available at http:// phot.epfi.ch/reseach/oeepe_op_38/toc_38.htm

17 Hannah, M (1981) Error detection and correction in digital terrain models Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 47 (1), 63-69

18 Hodgson M.E., Bresnahan p (2004) Accuracy of Airborne Lidar-Derived Elevation: Empirical Assessment and Error Budget Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol 70, No 3, 2004, pp 331-339

19 Karel w , Kraus K (2006) Quality Parameters of Digital Terrain Models, in: "Checking and Improving o f Digital Terrain Models / Reliability of Direct Georeferencing, Official Publication No 51", issued by European Spatial Data Research (EuroSDR), pp 125-139

20 Kasser, M and Egels, Y (2002), Digital Photogrammetry, Taylor & Francis, London and N ew York, 351 pp

21 Li z (1994), A Comparative Study on the Accuracy o f Digital Terrain Models base on Various Data Models, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol 49, No l , p p 2-11

22 Li Z.L., Zhu Q., Gold c (2005) Digital terrain modeling: principles and methodology, CRC Press, Boca Raton

23 Light, D.L (1993), The National Aerial Photography Program as a Geographic Information System Resource, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol 49, No 1, pp 2-11

25 Ostman A (1986) A graphic editor for digital elevation models Geo-processina 3, 1986, 143-154

26 Tran Quoc Binh (2007) Research on the optimal picket sampling interval in automated digital terrain model creation by using digital photogrammetry VNU Journal o f Science, Earth Sciences 23, 96-104

27 Wechsler s p (2000) Effect o f DEM Uncertainty on Topographic Parameters, DEM Scale and Teưain Evaluation, State University of New York College of Environmental Science and Forestry, Syracuse, New York, 187 pp

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Tạp chí Khoa học Độc lập - Tự - Hanh phúc

TI: 84-4-7547902 ' - O"

Hà Nội, N gày ỉ> tháng itn ă m 2007

GIẤY NHẬN ĐĂNG

Tòa soạn Tạp chi Khoa học- Đại học Quốc gia Hà Nội báo tin cho tác giả

Trần Quốc Bình về báo

ON THE DETECTION OF GROSS ERRORS IN DIGITAL TERRAIN MODEL SOURCE DATA

đã qua phản biện đạt yêu cầu, Tạp chí Khoa học, Chuyên san Các Khoa học Trái dâ't (Journal of Sdence, Earth Sdences), nhận đăng vào năm 2007.

V N U Journal of Science, Barth Sciences 23 (2007)

On the detection of gross errors in digital terrain model source data

T r a n Q u o c Binh* C ollege o f Science, V N U

Received 10 October 2007

Abstract N o w a d a y s, digital terrain models (DTM) are an important source of spatial data for various applications in many scientific disciplines Therefore, special attention is given to their main characteristic - accuracy.

At it is w ell know n, the source data for DTM creation contributes a large am ount of errors, including gross errors, to the final product At present, the most effective met hod for detecting

gross errors in DTM source data is to make a statistical analysis of surface height variation in the

area around an interested location In this paper, the met hod has been tested in tw o DTM projects with various parameters such as interpolation technique, size of neighboring area, thresholds, Based on the test results, the authors have m ad e conclusions about the reliability and effectiveness of the m ethod for detecting gross errors in DTM source data.

Keywords: Digital terrain model; DTM source data; Gross error detection; Interpolation.

1 I n tr o d u ctio n

Sin ce its origin in the la te 1950s, the D igital Terrain M o d e l (DT M ) is r e c e iv in g a stead ily increasing attentio n D T M p r o d u c ts h a v e f o u n d w id e ap p lication s in v a r io u s d is c i p li n e s su ch as m app ing, re m o te s e n s in g , civil e n g in e e r in g ,

m ining e n g in e e r in g , g e o l o g y , m ilitary

en gin eerin g, land re so u rc e m a n a g e m e n t ,

com m u n ication , etc A s D T M s b e c o m e an industrial prod uct, sp ecial atte n tion is g iv e n to

* its quality, m a in l y to its accuracy.

In D TM p ro d u c tio n , the errors c o m e from data acq u isitio n p r o c e s s (errors o f so u r c e data),

* Tel.: 84-4-8581420

E-mail: tqbinh@pmail.vnn.vn

and m o d e lin g p rocess (in terpolation and

representa tio n errors) A s for other errors, the errors in DTM p r o d u c tio n are classifie d into three types: n d o m , sy stem a tic, and gross (blunder) This p aper is fo c u s e d on d etec tin g single gross errors presented in DTM source data.

V ario us m e t h o d s w e r e d e v e l o p e d for

d e t e c tin g gross errors in D T M s o u r c e data [1-5] If the data are p res en te d in the form o f a regular grid, o n e can c o m p u t e s l o p e s o f the t o p o g r a p h y at each grid p o in t in e ig h t dir ectio ns T h ese s l o p e s are co m p a r e d to t h o s e at n e ig h b o r in g p oints, and if a sig n ifica n t d iffer en ce is found, the p o in t is su s p e c t e d o f h a v in g a gross error.

The m ore c o m p lic a te d c a s e is w h e n the D T M sou rc e data are irregularly distrib uted Li [3, 4], Felicisim o [1|, and L o p e z [5] h a v e

2 Tran Quoc Binh / V N U journal of Science, Earth Sãences 23 (2007)

d e v e l o p e d s i m i l a r m e t h o d s , w h i c h are

e x p l a i n e d as f o l l o w s :

For a s p e c ific p o in t P ', a m o v i n g w i n d o w of a certain s i z e is first d efin e d an d centered on P ' Then, a representative valu e will be com puted from all the p o in t s located w it h in this w i n d o w T his v a l u e is t h e n r e g a r d e d a s a n a p p r o p r i a t e estimate for the h e ig h t v a lu e o f the point p By com parin g the m e a s u r e d v a lu e o f P' w it h the representative v a l u e e s t im a t e d from th e neighbors, a difference V' in h e ig h t can b e obtained:

v,=\ I, (1)

w here are re sp ec tiv e ly m easu red

and e s t i m a t e d h e i g h t v a l u e s o f p o i n t P ' If the

difference V' is larger than a c o m p u t e d

threshold v a lu e VlhKiholJ, then the p oin t is s u s p e c t e d o f h a v i n g a g r o s s error.

It is c lea r that s o m e p a r a m e t e r s w il l

significantly affect the reliability and

e f f e c t i v e n e s s o f t h e err o r d e t e c t i o n p r o c e s s T h o s e p a r a m e t e r s are:

- The s iz e o f the m o v i n g w i n d o w , i.e the num ber an d lo c a tio n o f n e ig h b o r p oints.

- The in te rp olation t e c h n iq u e u s e d for e s t i m a t i n g h e i g h t o f t h e c o n s i d e r e d p o i n t s Li [4] p r o p o s e d to u s e a v e r a g e h e i g h t o f

n e i g h b o r i n g p o i n t s for c o m p u t a t i o n a l

si m p li fi c a tio n :

I "i

H r = ± ỵ H (2)

w here m , is the n u m b e r o f p o in ts n e ig h b o r in g Pt , i.e in sid e the m o v i n g w i n d o w

- The se le c tio n o f thr esh old v a lu e Vlh m M d Li [4] p r o p o s e d to c o m p u t e as:

K h r c s t m l d = X <T(, ( ( )

where CT| is sta n d a rd d e v ia t io n o f Vt in the w h o le s t u d y area In our o p in io n , the thus c o m p u t e d V,hr.,hM h as t w o drawbacks: firstly, it is a g lo b a l p a ram eter, w h i c h is hard ly suitable

for the sm a ll area a r o u n d p o in t Pt ; and

s e c o n d l y , it d o e s n o t d ir e c t ly reflect th e ch aracter o f t o p o g r a p h y N o t e that th e a n o m a l y of Vl m ay be cau se d by either gross error of s o u r c e d ata or v a r ia t io n o f t o p o g r a p h y

In n e x t s e c t io n s , w e w il l u s e th e a b o v e - m e n t i o n e d c o n c e p t to test s o m e D T M projects in o r d e r to a s s e s s the i n f l u e n c e o f each p a r a m e t e r o n the relia b ility a n d e f f e c t i v e n e s s o f th e g r o s s error d e t e c t i o n p r o c e s s For the s a k e of simplification, on ly point source data w ill be c o n s i d e r e d If b r e a k li n e s are p r e s e n t e d in th e s o u r c e data , th e y can be e a s i l y c o n v e r t e d to p o in t s

2 T e st m e t h o d o l o g y

2.1 Test data

T h is r esea rch u s e s t w o s e t s o f data: o n e is t h e D E M project in the area o f o l d v i l l a g e o f D u o n g L a m ( S o n T a y T o w n , H a T a y P r o v in c e ) ; t h e o t h e r is the D E M p ro ject in D a i T u D istric t, Thai N g u y e n Province The m ain characteristics o f the test projects are presen ted in Table 1.

For e a c h p r o j e c t vve r a n d o m l y s e l e c t a b o u t 1% o f total n u m b e r o f d a ta p o i n t s a n d a s s i g n t h e m in t e n t i o n a l g r o s s errors w i t h m a g n i t u d e 2- 20 tim e s larger than the origin al root m ean s q u a r e err or (R M SE ), T h e s e l e c t e d d a ta p o i n t s as w e l l as th e a s s i g n e d errors are r e c o r d e d in o r d e r to c o m p a r e w i t h th e r e s u l t s o f error d e t e c t i o n p r o c e s s

2.2 Test procedure

T h e w o r k f l o w o f the test is p res en te d in Fig 1 For the test, w e h a v e d e v e l o p e d a sim p le s o f t w a r e c a l l e d D B D ( D I M B l u n d e r D e t e c t i o n ) , w h i c h h a s t h e f o l l o w i n g f u n c t i o n a l i t i e s (F ig 2):

- Load an d exp ort data p o in t s in the text file fo r m a t.

- G e nerate g r o s s errors of a sp ecific

m a g n i t u d e and a ssig n them to ra n d o m ly

Tran Quoc Binh / V N U journal of Science, Earth Sciences 23 <2007)

Table Characteristics of the test projects

Characteristics D uong Lam project Dai Tu project

Location Son Tay Town, Ha Tay Province South-west of Dai Tu District,

Thai N gu yen Province

Type of T opography Midland, hills, paddy fields, Mountains, rolling plain

mounds.

Data acquisition m ethod Total station, very high accuracy. Digital photogrammetry, average

RMSE - 0.1m. accuracy RMSE - 1.5m.

Project area - ha - 1850ha

Height of surface / Std deviation 5-48m / 3.8m 15-440m / 93m

Number of data points 7556 15800

Spatial distribution of data points Highly irregular Relatively regular

Average distance betw een data points 11m 35m

Number of data points w ith 75 180

intentional gross error

Magnitude of intentional gross errors 0.2-2m 5 -50m

Export data to ArcGIS

Visualize and compute final statistics

*T DEM blunder detection

Irpư Oupul

"FID •■;10‘7X'.'Y'"H "Dif'.- A Saaeh IAÓU1 (mj

D 000000 549132 29700023*0984 332 p - - — -.1 000000 5*€7&4 300002341QÌ4 950 I20 20000005486751520302340974 409 .3 oooooo 549067 9990002340650 0*3 4 000000 549200 731000 2340204 5Z1 5 000000 548950 Ữ91000234ŨCX 436 Í 000000 540399 4)200023.8951 081 7 000000 547365 70000 2340201 550 .8 000000 547333 8160002340196 853 9000000.547641 115000 23*0339 297

10 000000 547853 55300023405*8 28

11 000000 548007 16ÕOOO 234076? 59 12 000000 5*8063 «2t000 23*0747 51 13.000000 547988 8780002340792 67 1 * 000000 547910 385000.2340828 33 15 000000 S480G2 512000 234081 ] y

16 000000 548031 4270002340683 04

17 000000 5*8078 30E000.2341002 39 10 000000 548108 412000234105512 19 000000 548062 730000.2341102 85

20.000000.548090 w o o o i u m s 15

21 000000 548130 030000234117819 s

^QpenFfc

ĨID X Y H H r t Oil N*gr t ) ev<H Add J

0 543132 297 2340964 m i l S3 I I :i Ĩ487S4 M0 2341034 950 1062 11 |2 S48B75 152 2340974 409.10 E6 II ' o' 13 S430S7 599 2340650 043^ 12 IS II - 4 2Ì4G204 5?1 11 15 10 5 548950 091 234QỮX 436 12 77 12 I* 548399 432 233996» 001 15 10 ^ ; S4 r e s 370 2340201 550 10 8? 11 , |f,w 8 54^D$915.2W0196 8W « u 3 S47&41 115 7340339 287 60 E

A /waoe j 10 547853 593 2340588 28« to X)

11 543007166 Z340762634 (I 601 112 4803 421 »40747 512 I* 10 I

I 113.547988 678 2340732 67 8.1211.1

u 547910 « 2340828 330 1058 li 15 $40002 512 2340813 545 1174 1& $40071127 r n m u I t IS II 17 548078 » 041002 391 1248 1 18 5*8100 412 Z341055 121 12 02 1.

9 54ÔŨÊ2 T X 2341102 854 1214 1 20 540OSO 709 2341146 156 74 I.

21 54«! 30 030 2341176132.1 1

s«v* 10 Fie

/Ị E*

Fig 2, The DBD software.

- Create a m o v i n g w i n d o w o f a sp ecific siz e and g e o m e t r y (square or circle) and interpola te h e ig h t for a g iv e n point.

- C o m p u t e statistics for the w h o l e area or in sid e the m o v i n g w i n d o w

T h e D T M so u r c e data p oin ts are p ro ce sse d by D B D so f tw a r e and then are ex p o rte d to ArcGIS so f tw a r e for v is u a liz a tio n (Fig 3) and c o m p u t a tio n o f final statistics.

4 Tran Quoc Binh / V N U journal of Sáence, Earth Sciencis 23 (2007)

J ’ A -■ « ' ■ • ■ , ■ • ■ # , \

X-;.-; ã ã.ôằ78<,s ã

L-■ ‘V ■'

6775 4160 *

-A ;4127

V ■ J / ’ V'

• - X •

3862 • •38 6 358

I 3575*

Legend Data points

X Correctly detected error points

A Incorrectly deetected error points # Undetected error points

Fig Visualization of results.

For e s t i m a t i n g h e i g h t H “ ‘ o f a d a t a p o in t , tw o i n t e r p o l a t i o n m e t h o d s a r e u s e d T h e first o n e is s i m p l y a v e r a g i n g ( A V G ) h e i g h t v a l u e s o f data p o i n t s l o c a t e d i n s i d e t h e m o v i n g w i n d o w by u s i n g Eq T h e s e c o n d o n e is to u s e i n v e r s e d is ta n c e w e i g h t e d i n t e r p o l a t i o n (I D W ) t e c h n i q u e as f o l l o w s :

Iiit

Ỳ W JH J

esi j = \

H esi =

% W J

7=1

<4>

w h e r e m , is t h e n u m b e r o f d a ta p o i n t s that fall i n s id e t h e m o v i n g w i n d o w a r o u n d p o i n t P /,

Wj is the w e i g h t o f p o i n t p ; dJ is d i s t a n c e

from Pj to Ĩ ) ; t h e p o w e r p in Eq ta k e s

d e f a u l t v a l u e o f 2.

For d e t e c t i n g g r o s s errors, t w o t h r e s h o l d s in

c o m b i n a t i o n are u s e d T h e first o n e is b a s e d o n th e v a r ia t io n o f s u r f a c e h e i g h t i n s i d e th e m o v i n g w i n d o w :

= (5)

w h e r e Ơ H is th e s t a n d a r d d e v i a t i o n o f su r f a c e h e i g h t i n s i d e th e m o v i n g w i n d o w ; c o e ff ic i e n t

K h takes a v a l u e in th e r a n g e fr o m to 3. T h e s e c o n d t h r e s h o l d is b a s e d o n the v a r ia t io n o f d if f e r e n c e V ( s e e Eq 1):

K r e s h o u = K v x < r v , ( )

w h e r e Ơ is th e s t a n d a r d d e v i a t i o n o f

d i f f e r e n c e v a l u e V i n s i d e th e m o v i n g w i n d o w ; c o e f f ic i e n t takes a v a l u e in the r a n g e fr o m to 4.

In s o m e tests, i n s t e a d o f s t a n d a r d d e v i a t i o n <Tl , w e u s e d the a v e r a g e v a l u e o f V i n s i d e the m o v i n g w i n d o w a n d it m a y g i v e a better resu lt S e e s e c t i o n for m o r e d e ta ils,

3 R e s u lt an d d i s c u s s i o n

For b o th D u o n g L am a n d D a i T u proje cts, w e h a v e m a d e s e v e r a l tes ts w i t h d e f a u l t p a r a m e t e r s p r e s e n t e d in T a b le T h e te s ts are n u m b e r e d as D L x ( D u o n g L am ) a n d D T x (D T u ) In e a c h test, o n e or t w o p a r a m e t e r s are c h a n g e d T h e c o m p u t e d h e i g h t d i f f e r e n c e V' (Eq 1) are c h e c k e d a g a i n s t th e t w o t h r e s h o l d v a l u e s f r o m Eq a n d Eq w i t h K H = , , a n d K 1, = , , , T h e r e s u l t s are s h o w n in T a b l e In D T , D T a n d D L te s ts , the i n t e r p o l a t e d v a l u e o f V at p o i n t Pl is u s e d i n s t e a d o f its s t a n d a r d d e v i a t i o n for c o m p u t i n g t h r e s h o l d V,hruM li ■ M e a n w h i l e , D T test u s e s d a t a th a t p a s s e d D T I te s t w i t h K H = , K l - , t h u s , t h e i n p u t d a t a for t h i s test h a s o n l y 180- 97 = p o i n t s w i t h i n t e n t i o n a l error.

F r o m th e o b t a i n e d r e s u l t s , s o m e r e m a r k s ca n b e m a d e a s f o l l o w s :

Tran Quoc Binh / V N U Journal of Science, Earth Sciences 23 (2007) 5

DL2 tests s h o w that the intentional errors are w ell d istrib uted in D T M sou rc e data.

- T h e tested m e t h o d is not id eal sin ce it

cannot d etec t all o f the points w ith gross error This is an tic ip ate d s in c e the m e t h o d is b ased on

statistical analysis; m e a n w h ile , the surface

m o r p h o lo g y u s u a ll y d o e s not f o llo w statistical distributions H o w e v e r , the m e t h o d can be u sed for sig n ific a n tly r e d u c in g the w o r k o n correcting g r o s s errors o f D TM sou rc e data.

- After automated detection, a manual check of marked points is still required for determining correctly and incorrectly detected gross errors.

- The m a x im u m n um ber o f gross errors, w h ich can be correctly detected, is estim ated as 50-80% of the total n u m b e r o f gross errors existed in the DTM sou rce data: in D u o n g Lam project, m a x im u m 40 of 75 points w ith gross errors are detected, in Dai Tu project, these n u m b e rs are 145 and 180 respectively

Table Results of gross error detection presented in format: total number of detected points - number of correctly detected points - m inim um value of correctly detected errors.

Test C hanged Coefficients KH and K*' for calculating threshold values (Eqs 5, 6)

parameters 2 / 2 2 / 5 2 / 3 2 / 4 3 / 3 3 / not used not used / 3

Duong Lam project, default parameters: search radius: 20m; m inim um number of points windows: 5; interpolation method: IDW.

inside the m oving

DL1 Default 367-32-0.8 163-25-0.8 149-25-0.8 116-22-0.8 93-19-0.9 104-19-0,9 885-35-0.4

DL2 Default, other set of

errors

356-31-0.9 154-24-0.9 138-23-0.9 112-23-0.9 87-17-0.9 103-18-0.9 891-37-0.4

DL3 Search radius: 50m 240-24-0.8 102-17-1.1 98-16-1.1 68-15-1.1 36-11-1.1 40-12-0.9 694-28-0,8

DL4 Min number of

searched points: 10

270-26-0.8 96-17-1.1 89-16-1.1 63-15-1.1 42-11-1.1 47-13-1.1 737-28-0.8

DL5 Min number of

searched points: 3

480-39-0.9 259-29-0.9 230-29-0.9 176-26-0.8 163-23-0.9 203-23-0.9 1071-38-0.4

DL6 Interpolation: AVG 271-33-0.8 138-24-0.9 134-24-0.9 117-24-0.9 83-19-1.1 89-19-1.0 865-40-0.4

DL 7 Interpolation: AVG

Search radius: 50m

156-23-0.9 69-16-0.9 67-15-1.1 51-15-0.9 30-11-1.1 32-12-1.1 675-29-0.9

DL8 Interpolation: AVG

Ơ P interpolated AVG

251-33-0.8 125-24-0.9 110-24-0.9 82-22-0.9 72-19-0.9 89-19-1.0 377-36-0.5

Dai Tu project default paramet0rs: search radius: 100m; m in im u m number of points inside the moving windows:

5; interpolation method: IDW.

DTI Default 272-97-8 125-83-12 123-84-12 99-80-12 81-71-12 83-71-12 1187-141-12

DT2 Ơ* interpolated ro w 258-97-8 118-83-12 113-82-12 94-77-12 77-69-12 83-71-12 401-118-12 DT3

DT4

U ses ou ut of DTI Min number of

205-3-8

270-95-8 125-83-12 123-83-12 98-79-12

16-1-9 81-71-12 18-1-9 82-70-12 1285-47-8 1183-141-12 DT5

searched points: 10

Interpolation: AVG 162-101-8 98-83-12 98-83-12 91-80-12 75-68-12 77-68-12 1168-145-12

DT6 Interpolation: AVG 162-100-8 97-82-12 97-82-12 90-79-12 75-68-12 76-68-12 1164-145-12

DT7

Min num of pts: 10

Interpolation: AVG 15 9-100-8 97-83-12 95-82-12 84-78-12 74-68-12 77-68-12 259-137-12

6 Tran Quoc Binh / V N U journal of Science, Earth Sciences 23 (2007)

- The s e n s i tiv i ty , i.e the smallest ab solute

v a l u e £ m,„ o f g r o s s e rro r that c a n b e d e t e c t e d , d oes not d e p e n d o n RMSE (root m ean sq uare error) o f the s o u r c e data, but it d e p e n d s on the variation ( n a m e l y stan d ard d e v ia tio n Ơ H ) of surface h e ig h t in th e local area arou n d a tested poin t T h is d e p e n d e n c y c a n b e e s t i m a t e d as:

£ m, r * % x " ( )

For e x a m p le , in D u o n g Lam project w ith Ơ H - 3.5 + m (average: 3.8m), the lo w es t d e t e c t a b le g r o s s e r r o r e q u a l s m In D a i Tu

project, the values are: <XW=80-H00m

(average: 93m ) a n d £'min = m

- By c o m p a r in g DL1 test w it h DL3, DL4, DL5, or D T I w i t h D T , o n e c a n s e e that w i t h an

increase o f th e s e a r c h r a d i u s (or o f th e

m i n i m u m n u m b e r o f p o i n t s i n s i d e th e s e a r c h w i n d o w ) , t h e n u m b e r o f c o r r e c t l y a n d in correctly d e t e c t e d p o i n t s is d e c r e a s i n g T h is can b e e x p l a i n e d a s a l a r g e n u m b e r o f p o i n t s p a r ticip a ted in i n t e r p o l a t i o n c a n g i v e a v e r a g i n g effect o n th e e s t i m a t e d h e i g h t o f a p o i n t T h is effect is c le a r ly s e e n o n a h i g h l y ir r e g u la r d ata

set ( D u o n g L a m p ro ject), w h i l e it is

in s ig n i fic a n t o n a r e l a t i v e l y r e g u l a r d a ta s e t (Dai Tu proje ct).

- The h ig h e r the v a lu e o f th resh old valu es, the s m a l l e r the n u m b e r o f c o r r e c t l y d e t e c t e d g ro ss erro rs, w h i l e t h e n u m b e r o f i n c o r r e c t ly d e t e c t e d g r o s s e r r o r s is d e c r e a s i n g to o T h u s , the c h o i c e o f th e o p t i m a l t h r e s h o l d v a l u e s is n o t

o b v i o u s a n d s h o u l d b e b a s e d o n t h e

requirem ents o f the s p e e d and reliability o f the test in a s p e c i f i c s i t u a t i o n

- The th r esh o ld v ^ h o u g iv e s a n iuch

larger n u m b e r o f c o r r e c t l y a n d i n c o r r e c t ly

detected g r o s s errors than Vthreshold ■ T h us,

KhreshnU s h o u l d be u s e d w h e n the reliability of a test is th e m o s t i m p o r t a n t r e q u i r e m e n t

- D e s p it e the d i s p u t e on e f f e c tiv e n e ss o f the s i m p l e i n t e r p o l a t i o n b y a v e r a g i n g th e h e i g h t o f neighbor p oints, the practical resu lts in the tests

D L l, DL6, DTI, and DT5 s h o w that the A Y G interpolation is actually better than the IDVV o n e O u r e x p l a n a t i o n is that th e v a r ia t io n o f s u r f a c e h e i g h t d o e s n o t f o l l o w statis tic al d is t r ib u t io n s , a n d th u s th e m o r e st a tis tic a lly s o p h i s t i c a t e d m e t h o d d o e s n ot a l w a y s g i v e a better result than the s im p le one.

- W hen u sing a d ition o n V^rcshoU' i t 's better to u se the average v a lu e of V in sid e the m o v i n g w i n d o w in s te a d o f s t a n d a r d d e v i a t i o n Ơ For exam ple , in the tests DL8 and DT7, w hich u se the average v a lu e of V , the n um ber o f in c o r r e c tly d e t e c t e d errors is 3-5 t i m e s less th an in th e te sts D L a n d D T5, w h i l e the nu m b e r of correctly detected errors remains a l m o s t th e s a m e

- If the data are u n d e r g o in g m u ltip le tests t h e n in th e s e c o n d a n d s u b s e q u e n t te s ts o n l y c o n d i t i o n o n V ^reihM m a k e s s e n s e , [n th e a b o v e e x p e r i m e n t s , D T test u s e d the d a ta p a s s e d a n d corrected after DTI test It can be readily seen in Table that on ly the s in g le co n d itio n on Khrcshaki can detect a g o o d n u m b e r (47) of gross

errors, t h o u g h th e n u m b e r o f in c o r r e c tly

d e t e c t e d errors is still v e r y la r g e in this test.

4 C o n c l u s i o n

T h e g r o s s errors p r e s e n t e d in D T M s o u r c e da ta c a n b e d e t e c t e d b y c o m p a r i n g th e m e a s u r e d h e i g h t o f a D T M d a ta p o i n t w i t h an e s t i m a t e d h e i g h t b y in t e r p o l a t i o n fr o m n e i g h b o r i n g d a ta p o i n t s T h i s m e t h o d c a n d e t e c t 50-8 0% total n u m b e r o f g r o s s errors w i t h s e n s i t i v i t y o f a b o u t 10% o f s t a n d a r d d e v i a t i o n o f s u r f a c e h e ig h t

Tran Quoc Binh / V N U journal of Science, Earth Sciences 23 (2007)

Optim al t h r e s h o l d v a l u e s s h o u l d be b a s e d on th e r e q u i r e m e n t s o n t h e s p e e d a n d r e li a b il it y o f th e te s t i n a s p e c i f i c s i t u a t i o n

S i n c e t h e s u r f a c e h e i g h t v a r i a t i o n u s u a l l y d o e s n o t f o l l o w s t a t is t ic a l d is t r i b u t i o n s , a m o r e s o p h i s t i c a t e d s t a t is t ic a l t e c h n i q u e d o e s n ot a l w a y s g i v e a b e tt e r r e s u l t in d e t e c t i n g g r o s s error o f D T M s o u r c e d a t a t h a n a s i m p l e on e.

Acknowledgem ents

T h is p a p e r w a s c o m p l e t e d w i t h i n the f r a m e w o r k o f P r o je c t Q T - - f u n d e d by V ie t n a m N a t i o n a l U n i v e r s i t y a n d F u n d a m e n t a l R esearch Proje ct f u n d e d b y V i e t n a m M in istr y o f S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y

R efer en ce s

[1] A Felidsim o, P aram etric statistical m eth o d for e rro r detection in digital elevation m odels, ISPRS journal o f PhotogTammetry and Remote Sensing, 49 (1994) 29

[2] M H an n ah , Error detection an d correction in digital terrain m odels, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 47 (1981) 63 [3] Z.L Li, Sampling Strategy and A ccuracy Assessment

fo r Digital Terrain M odelling, Ph.D thesis, The U niversity of G lasgow , 1990

[4] Z.L Li, Q Z hu, c Gold, Digital terrain modeling: principles and methodology, CRC Press, Boca Raton, 2005

[5] c Lopez, O n th e im p ro v in g of elev a tio n accuracy of D igital E levation M odels: a c o m p a riso n of som e e rro r d e te c tio n p ro ced u res,

Đ Ạ I H Ọ C Q U Ố C G IA H À N Ộ I

T R Ư Ơ N G Đ Ạ I H Ọ C K H O A H Ọ C T ự N H IE N

Lưu T h ế V inh

Đ Á N H G IÁ Ả N H H Ư Ở N G C Ủ A M Ậ T Đ Ò C Á C Đ IỂ M Đ O ĐỎ CAO T ự Đ Ộ N G T Ó I Đ Ộ C H Í N H X Á C C Ủ A M Ô H Ì N H s ố Đ Ộ C A O Đ Ư Ợ C

T H À N H L Ậ P B Ằ N G C Ổ N G N G H Ệ Ả N H s ố

Chuvên nầnh: Địa Mã số: 01.07.15

LUÂN VÃN T H Ạ C SỸ K H O A HỌC

NGƯỜI HƯỚNG D Ẫ N K H O A HOC

TS Trần Quốc Bỉnh

MỤC LỤC

D A N H M ỤC C Á C C H Ữ VIẾT T Ắ T 3

D A N H M ỤC H ÌN H 4

D A N H M ỤC B Ả N G 7

MỞ Đ Ầ U 9

CHƯƠNG TỔ N G Q U A N VỀ MỒ HÌNH s ố ĐỘ CAO 1.1 Khái niệm mơ hình số độ c a o 12

1.2 Các ứng dụng mơ hình số độ cao 15

1.2.1 Nội suy đường bình đ ộ 15

1.2.2 Đo diện tích, tính thể t í c h 16

1.2.3 Nắn ảnh trực g ia o 16

1.2.4 Thành lập mặt cắt địa hình 18

1.2.5 Đánh giá thuỷ văn lũ lụt 18

1.3 Các phương pháp thành lập mơ hình số độ c a o 20

1.3.1 Xây dựng MHSĐC từ số liệu đo trực tiếp thực đ ịa 1.3.2 Xây dựng M HSĐC từ đổ địa hình c ó 21

1.3.3 Xáy dựng M HSĐC bàng phương pháp đo ả n h 21

1.3.4 Phương pháp sử dụng công nghệ laser đặt máy bay (LIDAR) radar dộ mở tổng hợp giao thoa (IF S A R ) 2 1.4 Độ xác mơ hình số độ c a o 25

1.4.1 Khái n iệ m 25

1.4.2 Yêu cầu độ xác mỏ hình sơ' độ c ao 1.4.3 Các phương pháp đánh giá độ xác cùa M HSĐ C 30

CHƯƠNG PH Ư ƠN G PH ÁP T H À N H LẬP M Ơ HÌNH s ố Đ Ộ CAO BẰNG CÔNG N G H Ệ Ả N H s ố 2.1 Một số khái niệm công nghệ ảnh s ố 33

2.1.1 Khái niệm số hố ả n h 33

2.1.2 Tính chất thông kẽ ả n h 35

công nghệ ảnh s ố

2.3.1 Sai số tư liệu ả n h

2.3.2 Sai số kích cỡ Pixel 41

2.3.3 Sai số quét ả n h ?

2.3.4 Sai sô'của số liệu gốc .43

2.3.5 Sai số trình đo ảnh 45

2.3.6 Sai số phương pháp CHƯƠNG Đ Á N H GIÁ ẢNH HƯỞNG CỬA MẬT ĐỘ CÁC ĐlỂM đ o ĐỘ CAO T ự Đ Ộ N G TỚI ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA MỒ HÌNH s ố ĐỘ CAO THÀNH LẬP B Ằ N G CÔNG NGHỆ ẢNH s ố 3.1 Đặc điểm phương pháp lấy mẫu thành lập MHSĐC công nghệ ảnh s ố 46

3.1.1 Lấy số liệu theo lưới quy chuẩn 3.1.2 Lấy số liệu theo phương thức lấy mẫu nhích d ầ n 3.1.3 Phương lấy mẫu lựa chọn 3.1.4 Phương thức lấy mẫu hỗn hợp 3.1.5 Lấy số liệu xây dựng MHSĐC bàng hệ thống lự động h o 3.2 Đánh giá ảnh hườn2 mật độ điểm đo độ cao tự động tới độ chính xác mơ hình số độ cao số khu đo thừ n g h iệ m 50

3.2.1 Khu đo Cổ L o a 3.2.2 Khu đo Đường L âm 3.3.3 Khu đo Ba V I 3.3.4 Khu đo Lạng Sơn 3.2.5 Một số kiến nghị lựa chọn khoảng cách lấy mẫu hơp l ý 83

KẾT L U Ậ N 86

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NÔI

TRUỜNG ĐAI HOC KHOA HỌC T ự N H IÊ N KHOA ĐIA LÝ

Lê Thị Hương Hà

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ẢNH s ổ VÀ GIS

THÀNH LẬP MƠ HÌNH s ố ĐỘ CAO PHƯỜNG VẠN SƠN, • • • '

THỊ XÃ ĐỔ SƠN, THÀNH PHỐ HẢI PHỊNG VÀ GIẢI M Ộ T SỐ BÀI TỐN ỨNG DỤNG

KHOÁ LUẬN T Ố T N G H IỆP HỆ ĐẠI HỌC CHÍNH QUY Ngành: Địa chính

Cán hướng dân: TS Trần Quốc Bình

M Ở Đ Ầ U Ị

1 T ín h cấp thiết c ú a đề tà i

2 M ụ c tiêu n ghiên c ứ u I N ộ i dung n g h iê n c ứ u

4 P hương pháp n g h iê n c ứ u

5 C ấu trúc c ủ a k h ó a l u ậ n

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MỒ HÌNH s ố ĐỘ CAO 3

1.1 K h i n i ệ m

1.2 T ạo hiến thị m ô hình số độ c a o

1.2.1 T o m hình số đ ộ c a o

1.2.1.1 Phương pháp đo đạc thực địa 4

1.2.1.2 Phương pháp số hoá nội suy từ đổ địa h ìn h 5

1.2.1.3 Phương p h p sử d ụ n g c ông n ghệ L I D A R

1.2.1.3 Phương p h p đ o vẽ ảnh h àng k h ô n g bàng công nghệ s ố

1.2.2 Lưu trữ và hiển thị m hình s ố đ ộ c a o

1.3 Các phép nội suy th n h lập c h u y ế n đổi cấu trúc cúa mơ hình số độ c a o 10

1.4 Đ ộ xác a m ỏ hình sơ độ c a o 12

C H Ư Ơ N G 2: T H À N H LẬP M Ô H ÌN H s ố Đ Ộ C A O P H U Ỡ N G V Ạ N SƠ N B Ằ N G C Ô N G N G H Ệ Ả N H s ố V À H Ệ T H Ô N G T IN Đ ỊA L Ý 14

2.1 Đ ặc điểm củ a khu vực ng h iê n c ứ u 14

2.1.1 Đ iéu kiện tự n h i ê n 14

2.1.2 Đ iểu kiện kinh tế -x ã h ộ i 15

2.1.3 Các tư liệu thu th ậ p đ ợ c 15

2.2 T h àn h lập m h ìn h số độ ca o k h u vực ng h iê n c ứ u 15

2.2.1 Phần m ể m x ứ [ý ảnh sô P h o t o M O D 15

2.2.2 Q uét ả n h 16

2.2.3 Đ o khống c h ế ngoại n g h i ệ p 17

2.2.4 T o p r o je c t 17

2.2.5 Nắn hình học va tũim dày khống chè băng modul A T 20

2.3.6 Bình sui k hối b ằ n g m o d u S o lv e r 20

2.3.7 Đ o vẽ lưới điế m độ cao tư đ ộ n g m odul D T M 20

2.3.8 Đo vẽ bố sung sửa lỏi, tạo TIN băng modul DTM 25

2 X u ấ t d ữ l i ệ u 26

2.4 C h u y ển đổi m hình sơ' độ ca o san g A r c G I S 26

2.4.1 Giới thiệu vể phần m ề m A r c G I S 26

2.4.2 T hiết k ế sở d ữ liệu ch u y ể n đổi mơ hình số độ c a o 27

C H Ư Ơ N G 3: G IẢ Í M Ộ T s ố B À I T O Á N ÚNG D Ụ N G C Ủ A M Ị HÌNH SỐ ĐỘ CAO BẰNG PHẦN MEM ARCGIS 31

3.1 K iếm tra vùng ngám thiết k ế lưới kh ố n g c h ế toạ đ ộ 31

3.2 V ẽ đường bình đ ộ 33

3.3 Lập ban đồ đ ộ d ố c 34

3.4 T ính thể tí c h 35

3.5 T ính diện tích m ặt d ố c 37

KẾT LUÂN VÀ K IẾ N N G H Ị 40

X 1/ m ì u X V I KẾT QUẢ NGHIÊN cứu KHOA HỌC

T ê n đ è t i: N g h iê n u đê x u ấ t p h n g p h p kiẻm địn h ch ín h xác mó h ìn h s ố đ ộ ca o (lấ y v í dụ vù n g tru n g du m iền n ú i p h ía B ắc).

Mã số: QT-07-36

C q u a n c h ủ trì đề tài: Khoa Đ ịa lý, Trường Đại học KHTN, ĐHQG Hà Nội Địa chỉ: 334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà Nội

Tel: 04-8581420

T ổ n g k in h p h í thự c chi: 0 0 0 đ (Hai mươi triệu đổng)

T ro n g đó:

- Từ n g â n s ách n hà nước: 20.0 0 0 đ - K inh p h í c ủ a trường:

- V ay tín dụng:

- Vốn tự có:

- Thu hồi: _

Thời gian nghiên cứu: 01 năm

Thời gian bắt đầu: 2 0

Thòi gian kết thúc: 2008

Sô' đ ãng ký đề tài Số c ng n h ận đ ãng ký kết Bảo mật:

Q T -0 -3 q u ả ng h iê n cứu a Phổ biến rộ n g rãi: b Phổ biến han chế: □

Ngày: c Bảo mát: □

Tóm tát kết nghiên cứu:

• Đề xuất phương pháp tính khoảng cách lấy mẫu tối ưu thành lập mơ

h ình số độ cao b ằ n g cổ n g n g h ệ ảnh số;

• Đ ề x u ấ t p h ng p háp k iể m đ ịnh độ xác m h ìn h số độ cao với 15 nội d u n g đ ó có nội d u n g đề tài đề x u ất hay cải tiến nh ữ n g ý tư ng có, là: sử d ụ n g G IS để đ n h giá m ật độ đ iê m đ o liệu n g u n , k h o a n h vùng nh ữ n g kh u vực có độ x ám đ ổ n g ảnh, h iể n thị M H S Đ C k h ô n g gian 3D so sánh VỚI thưc trạn g thực đ ia nội suy độ dốc kêt hơp tỊuan sát thưc đia đê phát hiệ n nh ữ n g m ặ t dôc c o n g đ o vẽ k h ô n g đầy đủ, so sán h giá trị nội suy giá trị đo đê p h át sai số thô liệu n g u n dù n g để thành lập M H S Đ C

• C n g b ô báo

Kiến nghị quy mô đôi tượng áp dụng nghiên cứu:

Kêt qua cua đê tài có thê áp dụng rộng rãi công tác kiểm tra nghiệm thu san phâm đo đạc đổ, đặc biệt kiểm tra chất lượng mô hình sơ độ cao.

http://www.geomatics.ucalgary.ca/~Enel-shei/engo573.htm