42 Kết quả thực nghiệm và đánh giá độ chính xác

Một phần của tài liệu Nghiên cứu công nghệ quét laser mặt đất trong lĩnh vực địa hình và phi địa hình ở việt nam (Trang 96)

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

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

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 một cách tổng quan nhất số liệu đã thu thập

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

*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

Nhận dạng vị trí X (m) Y (m) Độ cao đo đạc trực tiếp (m)

Độ cao thu được từ quét laser mặt đất (m) So sánh số liệu (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

�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 điểm

Độ cao thu được từ quét Lidar hàng không (m)

Độ cao thu được từ quét laser mặt đất (m) Chênh 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

*Sai số trung phương độ cao:

�ℎ = √ ∑(∆�ℎ)2 = ± 0 240 (m) (3 15)

Ở đây: - ∆ℎ là chênh lệch độ cao; n là tổng số điểm kiểm tra (n = 51)

Tên điểm

Độ cao thu được từ quét Lidar hàng không (m)

Độ cao thu được từ quét laser mặt đất (m) Chênh 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

Trong giai đoạn mà yêu cầu về chuyển đổi số rất cấp bách việc ứng dụng công nghệ số trong công tác thu thập và xử lý dữ liệu không gian địa hình đang 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

Một phần của tài liệu Nghiên cứu công nghệ quét laser mặt đất trong lĩnh vực địa hình và phi địa hình ở việt nam (Trang 96)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(167 trang)
w