Mơ hình 3D được xây dựng từ dữ liệu đo trực tiếp tại thực địa

Hình 1 .14Nắn ảnh từ phép chiếu xuyên tâm về thẳng đứng

Hình 1.17 Mơ hình 3D được xây dựng từ dữ liệu đo trực tiếp tại thực địa

- Phương pháp do vẽ ảnh hàng không

Tùy thuộc vào tỷ lệ bản đồ cần thành lập, chọn tỷ lệ ảnh cho phù hợp. Tiến hành đo điểm khống chế, quét phim và tăng dày; vẽ lập thể các nội dung đặc trưng địa hình như đường phân thủy, tụ thủy. Thành lập mơ hình số độ địa hình DTM và nắn ảnh trực giao.

Từ mơ hình số địa hình DTM vừa được tạo tiến hành nội suy bình độ và độ cao của các điểm đặc trưng địa hình. Khoảng cao đều bình độ và mật độ điểm độ cao tương tự như bản đồ địa hình 2D cùng tỷ lệ. Các đối tượng dạng đường và dạng điểm này là 3D có giá trị độ cao thực. Sau đó tiến hành đo vẽ lập thể các đối tượng địa vật như nhà cửa, cơng trình, đường dây điện… các thơng tin trên được điều tra lại tại thực địa rồi gán ảnh thực cho các cơng trình xây dựng và các địa vật khác.

Hình 1.18: Bản đồ 3D thành lập từ phương pháp ảnh hàng khơng

Sau khi có các đối tượng dạng 3D, bước tiếp theo là gán thuộc tính cho các đối tượng đồ họa. Khi các dữ liệu đã được chuẩn bị sẵn sàng ở khn dạng cần thiết với các thuộc tính được gắn đầy đủ, thực hiện hiển thị chúng trong môi trường 3D theo các nguyên tắc hiện thị các đối tượng trên bản đồ 3D như thể hiện đối tượng địa hình, các đối tượng dạng đường, dạng điểm, dạng vùng, dạng khối…

Đây là một phương pháp có tính ứng dụng cao, cho phép tạo dữ liệu địa hình mới, tương đối cập nhật, thời gian thành lập ngắn và không địi hỏi nhiều chi phí cho điều vẽ.

- Phương pháp bản đồ địa hình, địa chính

Dựa trên bản đồ địa hình, địa chính đã có cho một khu đo, tiến hành điều vẽ bổ sung ngoại nghiệp, xác định chiều cao của các đối tượng cần thể hiện trong môi trường 3D. Chiều cao của nhà và các cơng trình xây dựng có thể được suy ra từ số

tầng với giả định về chiều cao đều cho mỗi tầng trong trường hợp không cần thiết phải thể hiện độ chi tiết và độ chính xác cao.

Hình 1.19: Mơ hình 3D thành lập từ bản đồ địa chính

Các ghi chú trên bản đồ địa hình và trên bản điều vẽ được chuyển đổi thành dữ liệu đồ họa 3D hoặc dữ liệu thuộc tính. Các dữ liệu thuộc tính của đối tượng được đưa lên bản đồ bằng dạng text và có thể được gán tự động và dựng các đối tượng thành bản đồ 3D. Các bước thực hiện tương tự như trong phương pháp sử dụng ảnh máy bay.

Phương pháp thành lập bản đồ 3D từ bản đồ địa hình, địa chính có sẵn phù hợp với mức độ chi tiết trung bình, với chi phí thấp, thời gian thành lập ngắn.

- Thành lập bản đồ địa hình 3D từ các nguồn ảnh viễn thám khác

Ngoài ảnh máy bay thường dùng (ảnh quang học chụp từ các máy ảnh truyền thống dùng phim và gần đây là các máy ảnh số), ảnh viễn thám rất đa dạng, có thể phân loại thành hai nhóm chính là các loại ảnh vệ tinh và ảnh laser với đầu thu đặt trên máy bay. Thông thường, ảnh được sử dụng làm nền để số hóa các dữ liệu vector, các thông tin chi tiết về hình dạng và tính chất của các đối tượng nằm trên mặt địa hình, ảnh trực giao để phủ lên mơ hình số địa hình tạo ảnh thực bề mặt mặt đất.

chụp từ máy bay đến trên dưới 1m với các ảnh vệ tinh quang học panchromatic độ phân giải cao; các ảnh vệ tinh quang học đa phổ và ảnh Radar có độ phân giải kém hơn, từ vài mét đến vài trăm mét. Độ phân giải cũng như khả năng đo vẽ lập thể là các yếu tố quyết định các ảnh này có thể dùng để thành lập bản đồ tỷ lệ nào và sử dụng như thế nào.

Với sự đa dạng về đặc điểm cũng như khả năng ứng dụng của từng loại ảnh viễn thám cũng như tỷ lệ bản đồ 3D cần thành lập, khó có thể đưa ra một qui trình chính xác và chi tiết. Tuy nhiên qui trình thành lập này có rất nhiều điểm tương tự qui trình thành lập bản đồ 3D từ ảnh máy bay.

Trong nhiều trường hợp, ảnh viễn thám chỉ được sử dụng ở một công đoạn nhất định để thu thập một trong những nội dung cần thiết cho bản đồ 3D như dùng để tạo mơ hình số địa hình và bổ trợ cho việc xác định ranh giới các địa vật. Ngồi ra, có thể kết hợp với khu vực có sẵn mơ hình số địa hình và dữ liệu vector thì ảnh vệ tinh quang học đa phổ có thể được nắn trực giao sử dụng mơ hình số địa hình và dùng làm ảnh phủ bề mặt.

Hình 1.20: Mơ hình 3D sử dụng ảnh viễn thám

Đối với ảnh vệ tinh quang học độ phân giải cao như Ikonos, Quickbird hay Spot5, độ phân giải trên dưới 1m, độ che phủ lớn và có thể đo vẽ lập thể thì qui trình thành lập bản đồ 3D tương tự như phương pháp dùng ảnh máy bay.

- Phương pháp Radar độ mở tổng hợp giao thoa (IFSAR - InterFerometric Synthetic Aperture Radar)

Ứng dụng quan trọng nhất của ảnh Radar là tạo mơ hình số địa hình độ chi tiết trung bình và độ chính xác từ vài mét đến hàng trăm mét cho một vùng rộng lớn trong một thời gian ngắn. Ngồi ra cịn có các hệ thống Radar độ mở tổng hợp giao thoa đặt trên máy bay, chẳng hạn như hệ thống Intermap STAR 3i dùng băng X có thể cho phép thành lập mơ hình số địa hình với độ chính xác từ 0,5 đến 3 m.

Ảnh Radar khơng thể hiện hình ảnh tự nhiên của bề mặt mặt đất nên không dùng làm nền để số hóa hay điều vẽ ngoại nghiệp được. Để xây dựng các đối tượng địa vật thì phải kết hợp với các nguồn ảnh quang học.Các ảnh này có thể là ảnh máy bay hay các loại ảnh vệ tinh quang học khác.Sự kết hợp này tận dụng được ưu thế của cả hai loại ảnh.Tuy nhiên với độ chính xác của mơ hình số địa hình tạo từ ảnh Radar như trên thì phương pháp này cũng chỉ có thể áp dụng để thành lập bản đồ 3D tỷ lệ 1:10 000 và nhỏ hơn.

Chương 2: PHƯƠNG PHÁP THÀNH LẬP BẢN ĐỒ ĐỊA HÌNH 3D TỪ DỮ LIỆU LIDAR

2.1 Dữ liệu sử dụng

Dữ liệu LIDAR thu được từ hệ thống tích hợp máy ảnh số và LIDAR Harrier 56/G3:

Bảng 2.1 Thông số kỹ thuật của hệ thống LIDAR Harrier 56/G3 Loại máy quét Riegl LMS- Q560

Độ cao bay 30m đến 1200m Độ chính xác điểm mặt phẳng <0.25m Độ chính xác điểm độ cao <0.15m Trường nhìn 45 độ tới 60 độ Tần số quét 5Hz đến 160Hz Tốc độ đo 100.000 Hz đến 133.000Hz Bước sóng 1550 nm

Tín hiệu phản xạ tối đa 4 mức truyền/ 1 tia Số lượng điểm đo tới 200.000 điểm/giây

Tốc độ bay 150km/h Độ cao bay 850m Mật độ điểm 2, 3 điểm/m2 Hệ thống định vị Applanix POS/AV 410 Độ chính xác IMU 0.008/0.008/0.015/0.005- roll/pitch/heading/velocity GPS 12 kênh, 2 tần số

Nguồn điện 28v DC, 15A max

Bảng 2.2 Thông số kỹ thuật máy chụp ảnh số Rollei AIC

Loại máy Rollei AIC P45

Kích thước mảng CCD 5428x7228 pixel

Độ phân giải 0.0068mm

Tiêu cự 51382 mm

Kênh màu R,G,B, NIR

Độ cao bay chụp tới 6000m

Tốc độ ghi tối đa cho một ảnh 2.5s

Độ phân giải ảnh mặt đất giảm tới 0.03m

Tỷ lệ ảnh 1:250 đến 1:18.000

- Dữ liệu Lidar phản hồi lần cuối cùng cho vùng nghiên cứu. Dữ liệu Lidar được bay chụp vào 8/2011 do công ty đo đạc ảnh địa hình, bộ Tài nguyên và Môi trường thực hiện.

- Ảnh của máy chụp ảnh số Rollei AIC. Ảnh tích hợp chụp cùng với hệ thống Lidar.

- DTM độ chính xác 0.2m

2.1 Phương pháp triết xuất thơng tin lớp phủ bề mặt từ dữ liệu Lidar Khảo sát, thiết kế Khảo sát, thiết kế

Đo đạc ngoại nghiệp: - Thiết lập cơ sở toán học.

- Xây dựng bãi chuẩn hiệu chỉnh. mặt phẳng và độ cao.

- Đo nối trạm base.

Bay quét Lidar kết hợp chụp ảnh số

Xử lý dữ liệu

- Xử lý thô, kiểm tra độ gối phủ dữ liệu.

- Xác định quỹ đạo đường bay và các thông số định vị tia quét. - Xác định các nguyên tố định hướng ngoài của ảnh.

- Xác định tọa độ các điểm phản hồi xung laser trong hệ tọa độ WGS84. - Xử lý làm khớp các giải bay và tuyến bay chặn.

- Chuyển kết quả sang hệ quy chiếu và hệ tọa độ VN-2000.

- Xử lý mặt phẳng và độ cao theo các điểm hiệu chỉnh của bãi chuẩn.

Xây dựng mơ hình số độ cao và tạo bình đồ trực ảnh

- Lọc điểm phân loại dữ liệu Lidar thành các lớp bề mặt đất (ground) và không phải bề mặt đất (Non-ground).

- Tạo ảnh cường độ. - Xây dựng DEM sơ bộ.

- Nắn ảnh trực giao (TrueOrtho) thành lập bình đồ trực ảnh trong hệ VN- 2000.

- Chuẩn hóa dữ liệu DTM.

- Xây dựng DTM chính xác theo khuôn dạng phần mềm sử dụng. - Chuyển đổi định dạng file, xây dựng DTM theo mơ hình GRID. - Xây dựng mơ hình số bề mặt.

Xây dựng mơ hình nhà cửa, các đối tượng khác, lập bản đồ 3D

- Số hóa các đối tượng dân cư, giao thông, thủy hệ, thực phủ, đường dây…

- Chuyển đổi các đối tượng sang dạng 3D trên nền DTM. - Dựng các mơ hình 3D trên nền DTM.

- Gán các ký hiệu thực phủ, cây cối, giao thông, đường dây… - Gán các thơng tin thuộc tính cho các đơi tượng.

- Hoàn thiện bản đồ 3D.

Hình 2.1: Quy trình cơng nghệ thành lập bản đồ 3D từ dữ liệu Lidar 2.2.1 Lọc điểm và nắn ảnh trực giao

Dữ liệu Lidar được xử lý sơ bộ nhằm loại bỏ sự chênh lệch về độ cao giữa các dải bay:

Hình 2.2 Loại bỏ chênh cao giữa hai dải bay

Dữ liệu Lidar là tập hợp các điểm (đám mây điểm) cung cấp thông tin một cách phong phú về mặt bằng và độ cao. Dựa trên các dữ liệu này, chúng ta có thể xây dựng được mơ hình số địa hình (thu nhận từ dữ liệu địa hình) và mơ hình số bề mặt (thu nhận từ việc kết hợp dữ liệu địa hình và dữ liệu bề mặt).

Hình 2.3 Dữ liệu tập hợp điểm Lidar

Hình 2.4 Bóc tách đối tượng địa vật để tạo DTM

Để bóc tách các đối tượng trên DSM, cần dựa vào các chỉ số về góc dốc, khoảng cách hay độ dài của đường cắt và độ cao lớn nhất. Tổ hợp các chỉ số này sẽ được dùng để cắt cho tồn vùng (Hình 2.5)

DSM

Góc dốc Khoảng cách Độ cao

DTM

Bóc các đối tượng

Hình 2.5 Tham số địa hình trong pháp lọc DTM từ DSM

a) DSM b) DTM

Hình 2.6 Kết quả tạo mơ hình số bề mặt (a) và mơ hình số địa hình (b)

2.2.3Tái tạo mơ hình mái nhà từ dữ liệu Lidar

Sau khi đã có dữ liệu DTM, để có thể tách được nhà cần dựa vào các chỉ số như độ cao, diện tích, độ dốc mái và cấu trục của cây để phân biệt, tách lọc ra nhà (hình 2.7)

Hình 2.7 Sơ đồ tách lọc đối tượng nhà

Trên thế giới hiện nay, người ta chủ yếu sử dụng dữ liệu Lidar để tiến hành xây dựng, tái tạo lại các mơ hình nhà cửa, cây cối và một số các đối tượng khác trong môi trường đồ họa 3 chiều để thành lập nên các mơ hình đơ thị 3D.

Nhìn chung, q trình tái tạo mơ hình mái từ đám mây điểm Lidar bao gồm:  Xác định những điểm trong đám mây điểm thuộc về mái

 Xác định các mặt phẳng cấu thành mái

 Xác định vị trí đường viền mái trên từng mặt phẳng này.

Trong các nghiên cứu gần đây cho thấy 2 hướng tiếp cận để đưa ra phương pháp mơ hình hóa tự động mái nhà từ dữ liệu Lidar. Đó là dựa trên dữ liệu (data driven approach) và dựa trên mơ hình mẫu (model driven approach).

Để đảm bảo tính hiệu quả và độ chính xác cao, phương pháp kết hợp dữ liệu Lidar và ảnh độ phân giải cao thường được áp dụng. Hai nguồn dữ liệu này có khả năng bổ trợ hiệu quả cho nhau. Dữ liệu điểm Lidar tham gia tạo mơ hình DSM chi tiết cao giúp việc nắn ảnh trực giao thực chính xác hơn. Ảnh trực giao cũng cho phép nhận biết và vector hóa và chỉnh sửa đối tượng một cách chính xác hơn. Để nhận dạng và tái lập các cơng trình xây dựng trên mơ hình 3D, người ta kết hợp phân nhóm dữ liệu dựa trên phép phân tích tính đồng phẳng của dữ liệu điểm Lidar cho các vùng của mái các cơng trình xây dựng (Soininen 2004).

DSML DTM Độ cao của địa vật bao gồm cả Diện tích Độ cao nhà Độ dốc của mái nhà Texture của cây (cấu trúc cây) Nh

Bảng 2.3 Kết quả phân loại điểm địa hình, địa vật nhà cửa, cây cối. Các tiêu chuẩn Các trường hợp Kết quả phân loại

(1): Điểm địa hình

(a) Điểm thực địa

(b) Điểm lọc khác

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

(2): Điểm địa vật

(a) Điểm địa vật là nhà

(b) Điểm lọc khác

(c) Điểm địa vật là cây

Điểm lọc khác Điểm lọc khác

(3): Điểm không lọc

(a) Điểm thực địa

(b) Điểm lọc khác

(c) Điểm địa vật là cây

Điểm lọc khác Điểm lọc khác

Dựa trên các đánh giá thực tế này, để tái tạo mơ hình nhà cho các khu đơ thị phương pháp khả thi được đề xuất với các dữ liệu đầu vào là:

 Điểm Lidar để dựng các mặt phẳng mái nhà

 Ảnh máy bay (hoặc ảnh vũ trụ độ phân giải cao) dùng cho việc xác định chính xác đường viền mái nhà và để có thể nhìn thấy hay thể hiện các cấu trúc có kích thước nhỏ.

 Dữ liệu 2D đường viền chân nhà (nếu có) dựng tường đúng vị trí và trợ giúp xác định hướng chính của nhà

 Công đoạn chuẩn bị dữ liệu Lidar và ảnh bao gồm 2 bước chính. Phân loại điểm Lidar thành 2 nhóm riêng biệt:

 Điểm mặt đất

 Điểm thuộc về đối tượng có độ cao riêng trên mặt đất như nhà, cây, cầu, dây và cột điện.

 Việc tái tạo mơ hình mái nhà bao gồm các bước sau:

 Tìm kiếm các mặt phẳng dựa trên tập hợp điểm Lidar và tách các điểm nằm trên các mặt phẳng này thành nhóm điểm mái nhà

 Chia nhỏ nhóm điểm mái nhà, mỗi nhóm thể hiện 1 mặt phẳng.

 Xác định các yếu tố mang tính đối xứng và điều chỉnh lại phương trình mặt phẳng

 Tìm kiếm tự động polygon đường bao mái dựa trên tập hợp điểm Lidar

 Tạo các đường giao giữa các mặt phẳng mái, chỉnh sửa thủ công đường bao mái dựa trên ảnh trực giao bằng các công cụ đồ họa để đảm bảo tính đối xứng, tính cộng tuyến của các bề mặt cấu thành mái khi tác nghiệp viên đánh giá và kết luận rằng những nguyên tắc này thật sự phù hợp với thực tế.

a) Nhà b) Cây

Hình 2.8 Đối tượng nhà sau khi được tách lọc

Sau khi có được DTM, việc dùng độ cao DSMLE trừ đi độ cao của DTM sẽ cho độ cao của các đối tượng ở trên mặt đất.Tất cả các đối tượng đó sẽ giữ được các thông tin như độ rộng, độ dốc và độ cao.Như vậy, có thể dựa vào các thơng tin để tách ra được nhà. Phân biệt nhà với các đối tượng có diện nhưng độ cao lại thấp hơn nhà như oto cần dựa vào các thơng tin độ cao nhà, cịn các thơng tin về diện tích nhà có thể giúp lọc bỏ các đối tượng nhỏ hơn nhà như cây cối của nhà, ngồi ra thơng tin về độ dốc của mái nhà trong khu vực cũng giúp cho việc tách ra được đối tượng nhà