- Các số liệu đầu vào đưa vào chương trình định dạng *.las file. Dữ liệu sẽ được import và được chương trình kiểm tra đúng định dạng hay không.
- Nếu định dạng chuẩn chương trình sẽ tiếp tục kiểm tra mật độ đám mây điểm để đánh giá và đọc giá trị màu sắc để hiển thị trên giao diện chính.
2. Bước giảm mật độ đám mây điểm
- Nếu máy cấu hình yếu hoặc không đủ cấu hình để thực hiện xử lý khối dữ liệu lớn, chương trình có thể sử dụng thuật toán giảm mật độ điểm.
- Dữ liệu đám mây điểm sẽ được giảm bớt mật độ bằng thông số giá trị mật độ điểm yêu cầu. Giá trị này tương ứng với khoảng cách giữa các điểm của đám mây điểm sẽ được sử dụng để xử lý. Ví dụ mật độ điểm gốc là 6mm/1 điểm nếu nhập vào 10cm thì số liệu sau khi xử lý sẽ là 10cm/1 điểm. Số liệu sẽ được giảm gần 50% mà vẫn giữ được độ chính xác.
- Sau khi giảm mật độ điểm, chương trình sẽ cho phép hiển thị số liệu đám mây
điểm đã giảm
3. Bước lọc dữ liệu thủ công
- Dữ liệu sau khi đã giảm mật độ điểm được sử dụng trực tiếp vào bước này.
- Chương trình sẽ yêu cầu vẽ vùng chọn dữ liệu để lọc loại bỏ.
- Sau khi vẽ vùng xong, chương trình sẽ tách vùng lọc sang một layer mới và được hiển thị riêng thành dữ liệu đám mây bị lọc.
- Số liệu còn lại sau khi lọc sẽ được chương trình sử dụng tiếp tục.
4. Bước lọc dữ liệu địa hình
- Đây là bước chính để xây dựng địa hình.
- Các dữ liệu qua các bước trên có thể tham gia vào bước này.
- Dữ liệu sẽ được sử dụng các tham số của thuật toán phân loại địa hình CSF để tính toán. Các thông số này có thể được hiệu chỉnh để có sản phẩm chuẩn nhất đối với từng loại dữ liệu đầu vào. Các thông số bao gồm:
+ Thông số độ dốc địa hình và chọn loại địa hình tham gia tính toán.
+ Thông số ngưỡng độ phân giải dữ liệu đầu vào để tính toán.
ngữ lập trình hướng đối tượng bậc cao, dùng để phát triển website và nhiều ứng dụng khác nhau. Python được tạo ra bởi Guido van Rossum và được phát triển trong một dự án mã mở (open source).
Với cú pháp đơn giản Python là ngôn ngữ nổi tiếng về sự chặt chẽ, nhanh, mạnh, và có mặt ở mọi hệ điều hành.
2. Môi trường làm việc của chương trình
Chương trình làm việc trên môi trường windows hỗ trợ cả nền tảng 32bit và 64bit.
3. Yêu cầu phần cứng cài đặt
Chương trình yêu cầu cấu hình không quá cao để chạy, tuy nhiên để xử lý khối dữ liệu lớn cần máy tính có cấu hình cao.
Yêu cầu cấu hình tương đối: - CPU: Intel® Core™ i7 - Ram: 16GB DDR4
- Ổ cứng: SSD
- VGA rời bộ nhớ 2GB GDDR4
4. Cài đặt chương trình
a. Chuẩn bị file cài đặt, tên file là PMXLDLDMD__Installer.exe
c. Hoàn thành cài đặt file chạy phần mềm có tên PMXLDLDMD.exe
5. Giao diện chính của chương trình
Hình 3.5. Các chức năng chính của chương trình
Bước 1. Công tác chuẩn bị;
Bước 2. Khảo sát khu vực thi công;
Bước 3. Lập thiết kế quét LiDAR mặt đất; Bước 4. Đo nối khống chế;
Bước 5. Thu nhận dữ liệu LiDAR; Bước 6. Xử lý dữ liệu;
Bước 7. Điều tra, đối soát ngoại nghiệp và đo đạc bổ sung; Bước 8. Thành lập mô hình số độ cao;
Bước 9. Kiểm tra, thẩm định, nghiệm thu chất lượng sản phẩm; Bước 10. Giao nộp sản phẩm.
Trên cơ sở đó, nghiên cứu sinh tập trung chủ yếu vào công đoạn xử lý lọc đám mây điểm bằng chương trình được tác giả xây dựng phục vụ thành lập mô hình số độ cao DEM nhằm kiểm định và minh chứng cho kết quả nghiên cứu.
3.4.1. Khu vực tiến hành thực nghiệm thu thập dữ liệu
Tiến hành thực nghiệm thu thập dữ liệu bằng hệ thống quét laser mặt đất Faro
S350 plus tại 02 địa điểm, cụ thể:
Địa điểm thứ nhất là khu vực làng Gia Phú xã Bình Dương huyện Gia Bình tỉnh Bắc Ninh. Đây là khu vực tương đối bằng phẳng tuy nhiên mật độ dân số
đông, có đầy đủ các yếu tố địa vật như nhà cửa, ao hồ, cây cối. Tiến hành quét laser mặt đất sau đó xử lý bằng chương trình lọc điểm đáp ứng yêu cầu của dữ liệu địa hình tỷ lệ 1/500. Từ đó làm cơ sở so sánh, đánh giá độ chính xác của mô hình DEM được thành lập bằng công nghệ quét laser mặt đất với mô hình
DEM của khu vực đã có 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).
Địa điểm thứ hai là khu vực đồi Lim thuộc thị trấn Lim huyện Tiên Du tỉnh Bắc Ninh. Đây là khu vực đồi núi cao nhưng cũng có đầy đủ các yếu tố địa vật đặc trưng như nhà cửa, cây cối. Tiến hành quét laser mặt đất sau đó xử lý bằng chương trình lọc điểm đáp ứng yêu cầu của dữ liệu địa hình tỷ lệ 1/2.000. Từ đó làm cơ sở so sánh, đánh giá độ chính xác của mô hình DEM được thành lập với mô hình DEM của khu vực đã có bản đồ địa hình tỷ lệ 1/2.000 khoảng cao
đều 1m (được thành lập bằng công nghệ Lidar hàng không năm 2015).
Ngoài ra, đồng thời quá trình quét laser mặt đất thu thập dữ liệu đám mây điểm thì tác giả tiến hành lựa chọn mỗi khu vực khoảng 10 điểm địa vật đặc trưng và xác định chính xác tọa độ và độ cao bằng máy toàn đạc điện tử làm cơ sở so sánh, đánh giá độ chính xác với dữ liệu đám mây điểm sau khi xử lý bằng chương trình nêu trên.
3.4.2. Kết quả thực nghiệm và đánh giá độ chính xác
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