3.4.2.1. Đối với khu vực làng Gia Phú xã Bình Dương huyện Gia Bình - Bắc Ninh
Xây dựng DEM bằng hệ thống quét Faro S350 plus:
Hình 3.6. Máy quét Faro S350 plus đặt tại thực địa [75]
Lưu ý: Độ phân giải của máy quét, độ phân kỳ của chùm tia cũng ảnh hưởng đến việc thiết kế tiêu đo. Nếu tiêu đo quá nhỏ thì khi để khoảng cách không phù hợp nó không được ghi nhận ở trên đám mây điểm.
Hình 3.7. Mô hình đám mây điểm sau nắn ghép
Sau khi nắn ghép các trạm máy, mô hình đám mây điểm được xây dựng với độ chi tiết cao.
Hình 3.8. Mô hình đám mây điểm sau khi gán màu sắc khu vực làng Gia Phú
Hình 3.10. Vị trí đặt các tiêu để ghép nối số liệu
Hình 3.11. Điểm tọa độ, độ cao hiển thị trên số liệu đám mây điểm
Mô hình đám mây điểm thu thập được đã được đưa vào đúng hệ tọa độ VN2000. Dữ liệu sẽ được trích xuất ra định dạng LAS file để đưa vào phần mềm lọc số liệu địa hình.
Xử lý lọc địa hình bằng chương trình
Nhập số liệu gốc vào phần mềm bằng tính năng mở file trên Menu tính năng
Hình 3.13. Định dạng *.Las khi mở file Chọn file gốc cần mở dưới dạng las file
Hình 3.14. Lựa chọ đám mây điểm cần xử lý Số liệu gốc sẽ được hiển thị trên màn hình
Chức năng điều hướng các góc nhìn để xem số liệu ở các góc khác nhau
Hình 3.16. View số liệu trên chương trình ở các góc khác nhau
Sử dụng tính năng giảm mật độ điểm từ số liệu gốc
Hình 3.17. Tính năng giảm mật độ đám mây điểm Nhập khoảng cách Delta X,Y vào hộp thoại
Hình 3.18. Hộp thoại nhập khoảng cách Delta để giảm mật độ điểm Dữ liệu gốc hiển thị trong phần mềm với 1 triệu điểm
Hình 3.19. Số liệu gốc trước khi giảm mật độ
Dữ liệu hiển thị sau khi giảm mật độ điểm với 291 nghìn điểm
Hình 3.20. Sử dụng tính năng tự động tính toán địa hình
Hình 3.21. Vị trí tính năng lọc tự động địa hình
tích vào ô xử lý cho dữ liệu đồng bằng. Các tham số khác được thiết lập như sau:
Hình 3.22. Các thông số của tính năng lọc tự động địa hình
Dữ liệu địa hình sau khi được tính toán tự động sẽ được phân loại thành 2 dữ liệu: Dữ liệu địa hình và dữ liệu phi địa hình
Hình 3.23. Số liệu địa hình sau lọc còn lại
Hình 3.24. Số liệu phi địa hình được phân loại ra khỏi số liệu gốc Export số liệu đã lọc, tạo mô hình DEM
Hình 3.25. Hộp thoại xuất số liệu *.las file
Xây dựng DEM bằng công nghệ UAV kết hợp đo đạc trực tiếp
Khu vực làng Gia Phú đã có mô hình số độ cao DEM và tư liệu bản đồ địa hình tỷ lệ 1/500 (khoảng cao đều 0,5m) được thành lập bằng công nghệ UAV kết hợp với công tác đo đạc trực tiếp ngoài thực địa năm 2020. Cụ thể:
Hình 3.26. Số liệu đám mây điểm thu thập bằng phương pháp bay chụp ảnh UAV
trực tiếp ngoài thực địa bằng toàn đạc điện tử tiến hành thành lập dữ liệu địa hình và biên tập trên nền chuẩn Arcgis. Toàn bộ khu vực được xây dựng trên 1 mảnh bản đồ tỷ lệ 1:500
.
Hình 3.27. Bản đồ địa hình khu vực thực nghiệm
Điểm độ cao của bản đồ địa hình được xây dựng từ số liệu pointcloud sau khi xử lý số liệu UAV và đã được kiểm tra chi tiết ngoài thực tế.
Hình 3.28. Khu vực thực nghiệm trên dữ liệu địa hình đã có
Số liệu độ cao này sẽ được trích xuất riêng ra định dạng *.SHP và sẽ được sử dụng để so sánh với dữ liệu quét laser mặt đất đã được thu thập trên cùng khu vực.
Hình 3.29. Số liệu điểm độ cao từ dữ liệu địa hình đã có khu vực nghiên cứu
So sánh độ chính xác giữa hai loại dữ liệu:
Số liệu địa hình xây dựng từ số liệu bay chụp UAV được xây dựng dưới dạng Shape file gồm nhiều điểm độ cao nằm phủ trùm toàn bộ ranh giới khu vực thực nghiệm.
Hình 3.30. Ranh giới thu thập dữ liệu quét laser trên bản đồ địa hình
Địa hình khu vực thực nghiệm khá bằng phẳng, việc xây dựng dữ liệu địa hình khu di tích thực hiện bằng việc bố trí các điểm độ cao phân bố đều tỷ lệ 1:500 trên khoảng địa hình nhìn thấy.
Sai số tuyệt đối của DEM được đánh giá thông qua các điểm đo kiểm tra ở thực địa. Sai số trung phương về độ cao của tập hợp điểm kiểm tra giữa độ cao đo so với độ cao nội suy từ DEM không được vượt quá sai số cho phép của DEM cuối cùng. Sai số giới hạn không được vượt quá 2 lần sai số trung phương. Các sai lệch của các trị đo kiểm tra không được vượt quá sai số giới hạn, số lượng các trị đo có giá trị nằm trong khoảng (70% - 100%) sai số giới hạn không được vượt quá 10%.
Dữ liệu đã được kiểm tra chi tiết. Và điểm kiểm tra thực địa DEM được đo bằng phương pháp đường chuyền đo góc cạnh, đường chuyền treo, phương pháp giao hội nghịch sử dụng máy toàn đạc điện tử hoặc công nghệ đo GNSS tĩnh, kỹ thuật đo GNSS động với độ cao trạm gốc (Base) được lấy từ điểm thuộc lưới đo vẽ cấp 2 trở lên.
Với các yêu cầu về quy chuẩn và việc thực hiện theo quy chuẩn số liệu bản đồ địa hình. Dữ liệu địa hình khu vực làng Gia Phú này hoàn toàn đảm bảo độ chính các để so sánh với dữ liệu quét laser đã được thực nghiệm.
Số liệu lọc địa hình từ phần mềm xử lý dữ liệu đám mây điểm là 290 triệu điểm với mật độ điểm cao.
Hình 3.31. Dữ liệu địa hình khu thực nghiệm dùng để đánh giá độ chính xác Chồng xếp 2 lớp dữ liệu địa hình lên nhau bằng các phần mềm GIS cho ta thấy
Hình 3.32. Dữ liệu địa hình thực nghiệm so sánh hiển thị cùng điểm độ cao đã có
Các điểm độ cao dùng để so sánh nằm trong không gian số liệu thu thập được
Hình 3.33. Các điểm độ cao dùng để so sánh
Số liệu độ cao địa hình của dữ liệu quét laser được trích xuất tại điểm thuộc đám mây điểm gần nhất so với điểm độ cao đã có (độ cao trên dữ liệu địa hình tỷ lệ 1/500).
Hình 3.34. Điểm theo dữ liệu đám mây điểm và điểm đo địa hình tại điểm ID9
Sau khi trích xuất hết với các điểm kiểm tra, kết quả thu được như bảng 3.1 dưới đây:
Bảng 3.1. Bảng so sánh dữ liệu quét laser và dữ liệu địa hình đã có
Đánh giá độ chính xác với các điểm đo trực tiếp ngoài thực địa:
Đồng thời với quá trình quét để thu thập dữ liệu đám mây điểm thì tiến hành chọn 10 điểm địa vật đặc trưng trong khu vực thực nghiệm để tiến hành xác định tọa độ và độ cao bằng thiết bị đo đạc theo đúng quy định, quy phạm xây dựng mô hình số địa hình tỷ lệ 1/500 khoảng cao đều 0,5m.
Hình 3.35. Vị trí các điểm địa vật đặc trưng
Bảng 3.2. Bảng đánh giá sai số tuyệt đối của điểm địa vật đặc trưng
Nhận X Y Độ cao đo đạc Độ cao thu được So sánh dạng vị (m) (m) trực tiếp (m) từ quét laser mặt số liệu
trí đất (m) (m) TD1 578170.868 2330807.078 2.893 2.859 -0.034 TD2 578150.874 2330803.373 2.811 2.897 0.086 TD3 578175.457 2330812.192 2.834 2.828 -0.006 TD4 578182.261 2330816.364 2.600 2.573 -0.027 TD5 578187.926 2330829.649 2.867 2.854 -0.013 TD6 578168.703 2330818.6 2.907 2.813 -0.094 TD7 578179.544 2330803.926 2.684 2.616 -0.068 TD8 578166.161 2330804.428 2.949 2.926 -0.023 TD9 578170.825 2330816.719 2.887 2.841 -0.046 TD10 578187.432 2330819.292 2.963 2.846 -0.117
*Sai số trung phương độ cao:
Đánh giá độ chính xác giữa phương pháp quét laser với phương pháp UAV
ℎ= √ ∑(∆ℎ)2
= ± 0.033 (m) (3.14) Đánh giá độ chính xác giữa phương pháp quét laser với đo trực tiếp
ℎ= √
∑(∆ℎ)2 = ± 0.063 (m)
Ở đây: - ∆ℎ là chênh lệch độ cao
- n là tổng số điểm kiểm tra
Từ kết quả so sánh giá trị chênh cao của các điểm trùng tên theo 2 phương pháp thành lập DEM cũng như kết quả sai số trung phương theo công thức (3.14) của các điểm địa vật đặc trưng cho thấy sai số trung phương độ cao ℎ luôn nhỏ hơn 1/4 khoảng cao đều. Điều đó minh chứng chương trình lọc đám mây điểm khi quét laser mặt đất thì sẽ đảm bảo độ chính xác của mô hình số độ cao tỷ lệ 1/500 với khoảng cao đều h=0,5m.
3.4.2.2. Đối với khu vực đồi Lim thị trấn Lim huyện Tiên Du tỉnh Bắc Ninh Thu thập và xử lý dữ liệu quét laser khu vực thực nghiệm:
Dữ liệu được thu thập bằng máy quét laser FARO S350 plus và được nắn ghép từ khoảng 80 trạm quét. Dữ liệu tập trung vào khu vực trung tâm núi Lim thuộc không gian chùa Lim.
Hình 3.37. Dữ liệu thu thập bằng phương pháp quét laser tại vị trí trạm quét
Hình 3.38. Mật độ điểm máy quét thu được
Mô hình pointcloud thu được sẽ được nắn ghép thành mô hình tổng thể và được lọc đối tượng phi địa hình để ra pointcloud địa hình bề mặt
Sau khi xử lý ra mô hình đám mây điểm địa hình khu vực quét, sử dụng phần mềm nội suy ra mô hình số độ cao của khu vực. Với mật độ điểm tương đối dầy mô hình số độ cao được nội suy thể hiện chi tiết hơn rất nhiều phương pháp truyền thống.
Hình 3.40. Mô hình số độ cao địa hình khu vực quét thực
nghiệm Xây dựng DEM bằng công nghệ Lidar
Dữ liệu được thu thập bằng phương pháp lidar bay chụp hàng không độ phân giải 1m, thu thập được ở dạng đám mây điểm và nội suy sang DEM truyền thống.
Hình 3.42. Điểm kiểm tra dữ liệu quét laser mặt đất với lidar hàng không Trích dẫn số liệu của các điểm chung trên hai mô hình theo bảng sau: Bảng 3.3. Bảng so sánh độ cao của hai phương pháp thành lập DEM
Tên Độ cao thu được từ quét Độ cao thu được từ quét Chênh
điểm Lidar hàng không (m) laser mặt đất (m) lệch (m)
1 22.255 22.722 0.467 2 22.363 22.119 -0.244 3 21.702 22.024 0.322 4 21.554 21.798 0.244 5 21.749 21.605 -0.144 6 21.825 21.963 0.138 7 16.009 16.348 0.339 8 22.406 22.731 0.325 9 22.417 22.051 -0.366 10 21.145 21.279 0.134 11 16.976 16.524 -0.452 12 22.433 22.176 -0.257 13 17.578 17.83 0.252 14 21.843 21.73 -0.113 15 21.479 21.661 0.182 16 20.986 20.678 -0.308 17 18.733 18.479 -0.254
Tên Độ cao thu được từ quét Độ cao thu được từ quét Chênh
điểm Lidar hàng không (m) laser mặt đất (m) lệch (m)
18 15.359 15.656 0.297 19 19.01 19.369 0.359 20 18.278 18.48 0.202 21 18.794 18.402 -0.392 22 15.385 15.536 0.151 23 16.323 15.991 -0.332 24 18.896 18.429 -0.467 25 15.081 15.243 0.162 26 15.19 15.027 -0.163 27 13.696 13.671 -0.025 28 14.647 14.872 0.225 29 13.656 13.64 -0.016 30 13.176 13.412 0.236 31 13.085 13.19 0.105 32 11.885 11.651 -0.234 33 13.37 13.154 -0.216 34 11.656 11.845 0.189 35 11.547 11.631 0.084 36 11.5 11.483 -0.017 37 9.555 9.753 0.198 38 11.315 11.452 0.137 39 10.426 10.179 -0.247 40 9.771 9.637 -0.134 41 9.752 9.582 -0.170 42 9.326 9.477 0.151 43 9.621 9.586 -0.035 44 9.791 9.577 -0.214 45 10.101 10.292 0.191 46 9.458 9.545 0.087 47 9.384 9.529 0.145 48 9.438 9.53 0.092 49 10.167 10.285 0.118 50 9.221 9.508 0.287 51 9.239 9.501 0.262
*Sai số trung phương độ cao:
ℎ= √
∑(∆ℎ)2 = ± 0.240 (m)(3.15)
ngày càng yêu cầu nhanh chóng, chính xác phục vụ phát triển kinh tế xã hội. Để làm chủ công nghệ quét laser 3D mặt đất đặc biệt giải quyết bài toán lọc đám mây điểm phục vụ xây dựng mô hình số địa hình, tác giả đã đi sâu nghiên cứu và xây dựng chương trình lọc đám mây điểm với các modun tiện ích nhằm tăng khả năng tự động hóa, cùng với việc Việt hóa phục vụ biên tập đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật đồng thời phù hợp với điều kiện thực tiễn ở Việt Nam.
Chương trình xử lý dữ liệu đám mây điểm này có nhiều ưu điểm và lợi thế:
Là chương trình mã nguồn mở cho phép phát triển mở rộng với sự đóng góp của cộng đồng; đưa ra phương án giảm mật độ điểm trong dữ liệu đám mây điểm nhằm giảm khối lượng xử lý dữ liệu mà vẫn đảm bảo được độ chính xác cho dữ liệu gốc;
Phương pháp lọc địa hình tự động sử dụng thuật toán bổ sung mô hình hóa bề mặt và phát triển mô hình TIN tăng cường bộ lọc cho phép giải quyết bài toán lọc có độ tin cậy cao và tối ưu hóa dữ liệu đám mây điểm địa hình.
Đặc biết khi sử dụng phần mềm không có khóa cứng tạo điều kiện cho nhiều kỹ thuật viên được cùng lúc thao tác xử lý dữ liệu quét laser mặt đất.
3.5.2. Nhược điểm
Chương trình còn nhiều hạn chế về giao diện và tính chuyên nghiệp trong cách thể hiện. Hiện tại nằm trong khuôn khổ của Luận án nên chương trình chưa có điều kiện thử nghiệm cho các vùng với đa dạng địa hình khác nhau.
3.5.3. Định hướng phát triển
Với tiêu chí hàng đầu là làm chủ phần mềm xử lý dữ liệu quét laser mặt đất phục vụ cho dữ liệu địa hình vì vậy hướng phát triển là tiếp tục nghiên cứu, phát triển thuật toán tối ưu hơn cho mọi loại dữ liệu ở bất kỳ định dạng hay dung lượng lớn hơn.
Ngoài ra, do đây là chương trình có mã nguồn mở nên việc xây dựng phần mềm với quy mô lớn hơn, nhiều tiện ích hơn cũng đã được tính đến.
Từ các công cụ có sẵn, có thể phát triển thêm tùy chọn lọc theo địa hình với các góc khác nhau của nhiều loại địa hình, cho phép lựa chọn góc lọc từ 00 cho đến 1800 và có thể cho phép ứng dụng ở nhiều kiểu địa hình và nhiều kiểu dữ liệu hơn.
Trong tương lai có thể xây dựng mở rộng các bộ code AI đầy đủ hơn để giải quyết các bài toán lớn hơn, xử lý đa nguồn dữ liệu (có thể từ Lidar bay chụp hàng không, Lidar UAV hay chỉ là dữ liệu ảnh UAV, ảnh viễn thám…) phục vụ xây dựng cơ sở dữ liệu điều tra cơ bản cho đa ngành trong nhiều lĩnh vực địa hình, địa chính, lâm nghiệp, nông nghiệp, xây dựng, giao thông…
Tiểu kết Chương 3
Tự động hóa trong quá trình xử lý dữ liệu đám mây điểm thu được bằng thiết bị quét laser mặt đất là rất quan trọng, nhất là việc tách lọc điểm độ cao để xây dựng DEM vừa đảm bảo độ chính xác mô hình vừa đáp ứng cho các bài toán ứng dụng khác nhau phục vụ phát triển kinh tế xã hội.
Việc nghiên cứu các thuật toán lọc điểm từ đó tổng hợp, lồng ghép đề xuất thuật toán tự động và bán tự động kết hợp với việc lựa chọn các tham số phù hợp để tạo DEM từ dữ liệu đám mây điểm mang tính thời sự, khoa học hiện đại và có tính thực tiễn cao..
Kết quả chính của chương này là đưa ra được chương trình hỗ trợ xử lý dữ liệu đám mây điểm và qua thực nghiệm đã khẳng định đáp ứng được yêu cầu đặt ra. Chương trình được Việt hóa, dễ sử dụng và đáp ứng được việc sản xuất đại trà. Từ đó giảm nhẹ, rút ngắn thời gian thực hiện công tác nội nghiệp và tiết kiệm chi