Các hình ảnh trên được tác giả lựa chọn từ ba khu vực có các thửa tương đối lớn, rõ ràng, ít biến động.
Về trực quan có thể dễ dàng nhận thấy hình dạng thửa đất của cả ba khu vực đều khá tương đồng với bản đồ giải thửa. Để có đánh giá khách quan và chính xác hơn thì ta cần sử dụng phương pháp đánh giá sai số trung phương theo tọa độ đỉnh thửa và theo chiều dài cạnh giữa hai loại bản đồ. Số liệu đánh giá được tác giả lấy từ ba khu vực đã chọn ở trên.
Quá trình đánh giá sai số được tính từ tọa độ 75 đỉnh thửa và chiều dài 50 cạnh.
- Sai số vị trí theo tọa độ đỉnh thửa được tính theo cơng thức sau:
n m i 2 x x ; n m 2 i y y => 2 2 y x m m m (3.1) (i là số thứ tự đỉnh thửa, n là số đỉnh thửa)
Cho ra sai số tọa độ đỉnh thửa của thửa đất vẽ trên nền ảnh với bản đồ giải thửa sau khi được số hóa là m = 1,06m.
- Sai số theo chiều dài cạnh được tính theo cơng thức sau:
1 di 2 n m (3.2) (i là số thứ tự cạnh, n là số cạnh) Được kết quả sai số là m = 0,45m.
Giả thiết là sai số của bản đồ giải thửa (mgt) và sai số bản đồ được vẽ trên nền ảnh (mv) gần bằng nhau, ta sẽ ước tính được sai số trung phương của bản đồ từ q trình số hóa như sau:
2 v 2 2 gt 2m m mv m => 2 m mv (3.3) Tính được kết quả bảng 3.3.
Bảng 3.3. Sai số bản đồ số hóa nền ảnh tính theo bản đồ Giải thửa
Đối chiếu
Giải thửa
Tọa độ đỉnh thửa Chiều dài cạnh
Sai số (m) 0,749 0,318
- Sai số của bản đồ giải thửa (mgt).
Hình 3.2. Quá trình số hóa ảnh bản đồ giải thửa đã nắn
Việc sai số tính được của bản đồ vẽ trên nền ảnh từ Trimble UX5 lại khá lớn khi đối chiếu với bản đồ giải thửa là do chính từ bản đồ giải thửa đem so sánh. Trong sai số này lại gồm có các nguyên nhân sau:
+ Bản đồ giải thửa được thành lập từ lâu (1988) nên đã xuống cấp vì nhàu nát, đường nét vẽ ranh thửa bị phai mờ, chất liệu giấy bị co giãn không đồng đều.
+ Quá trình chụp (hoặc scan) lại bản đồ.
+ Q trình số hóa lại bản đồ sau khi đã nắn ảnh. - Sai số của chính bản đồ vẽ trên nền ảnh (mv).
Hình 3.3. Quá trình nắn, tạo ảnh trực giao
Nguồn sai số này được bao gồm bởi 2 nguyên nhân là sai số trong quá trình nắn tạo ảnh trực giao và q trình giải đốn điều vẽ ảnh. Tuy nhiên nguồn sai số này chắc chắn nhỏ hơn rất nhiều với sai số từ bản đồ đối chiếu ở trên (là bản đồ giải thửa). Vì vậy, trong quá trình tổng hợp nghiên cứu tài liệu, lập kế hoạch thực hiện đề tài, tác giả đã định hướng cần phải có thêm nguồn tư liệu thực tế, có độ chính xác và tin cậy cao hơn để đối chiếu.
Trong quá trình tiến hành đo điểm khống chế ảnh như kế hoạch đã đề ra thì tác giả có đưa ra phương án đo GPS hơn 40 đỉnh thửa ngay tại thực địa ngày 18/10/2015 bằng phương pháp đo động xử lý sau. Trên cả lý thuyết lẫn thực tiễn thì số liệu đo GPS có độ chính xác cao và đáng tin cậy.
Dữ liệu sau khi đo ngồi thực địa được xử lý tính tốn bình sai đảm bảo độ chính xác cao nhất. Số liệu sau tính tốn này được đưa lên bản đồ số hóa trên nền
ảnh từ Trimble UX5 để chuyển đến công đoạn đánh giá sai số. Hình ảnh thực tế được thể hiện dưới hình 3.4.
Hình 3.4. Tương quan giữa các đỉnh thửa đo bằng GPS và bản đồ vẽ nền ảnh
Ranh giới màu đỏ là các thửa đất được đo bằng GPS động xử lý sau, màu đen là các thửa đất được vẽ trên nền ảnh. Từ hình ảnh trên có thể thấy sự ăn khớp giữa các đỉnh thửa đo GPS và ranh giới vẽ trên nền ảnh rất cao, với góc nhìn và tỷ lệ này khó các thể phân biệt sự sai khác giữa hai đường ranh giới này. Điều đó cho thấy rằng ảnh bay chụp bằng hệ thống Trimble UX5 có độ tin cậy cao. Kết quả này được minh chứng bằng số liệu đánh giá cụ thể như sau:
Bảng 3.4. Bảng sai số tọa độ của các đỉnh thửa so với kết quả đo GPS
Số hiệu điểm GPS Số hóa 2 x 2y Sai số vị trí điểm (m) x (m) y (m) x (m) y (m) 103 2346004,640 540499,396 2346004,735 540499,243 0,0090 0,0234 0,1801 104 2346003,232 540497,039 2346003,181 540497,006 0,0026 0,0011 0,0607 105 2346009,469 540492,579 2346009,506 540492,573 0,0014 0,0000 0,0375 106 2345998,779 540483,281 2345998,854 540483,159 0,0056 0,0149 0,1432 107 2345996,562 540485,441 2345996,615 540485,439 0,0028 0,0000 0,0530 108 2345992,275 540488,482 2345992,251 540488,399 0,0006 0,0069 0,0864 109 2346001,459 540479,028 2346001,494 540479,063 0,0012 0,0012 0,0495 110 2346013,693 540487,905 2346013,700 540487,957 0,0000 0,0027 0,0525 111 2346017,700 540482,723 2346017,857 540482,540 0,0246 0,0335 0,2411 112 2346016,801 540477,971 2346016,944 540477,943 0,0204 0,0008 0,1457
Số hiệu điểm GPS Số hóa 2 x 2y Sai số vị trí điểm (m) x (m) y (m) x (m) y (m) 113 2346014,758 540473,429 2346014,857 540473,436 0,0098 0,0000 0,0992 114 2346012,034 540469,762 2346012,177 540469,743 0,0204 0,0004 0,1443 115 2346007,422 540465,479 2346007,476 540465,390 0,0029 0,0079 0,1041 116 2346005,045 540465,996 2346005,068 540466,039 0,0005 0,0018 0,0488 117 2346004,296 540471,276 2346004,357 540471,267 0,0037 0,0001 0,0617 118 2346007,093 540458,995 2346007,042 540458,922 0,0026 0,0053 0,0891 119 2346009,091 540459,693 2346009,193 540459,469 0,0104 0,0502 0,2461 120 2346012,163 540461,349 2346012,104 540461,202 0,0035 0,0216 0,1584 121 2346019,884 540469,160 2346019,914 540468,919 0,0009 0,0581 0,2429 122 2346023,709 540471,774 2346023,784 540471,630 0,0056 0,0207 0,1624 123 2346025,293 540472,108 2346025,436 540472,119 0,0204 0,0001 0,1434 124 2346028,912 540476,653 2346029,063 540476,588 0,0228 0,0042 0,1644 125 2346030,970 540479,780 2346031,073 540479,700 0,0106 0,0064 0,1304 126 2346032,705 540483,720 2346032,765 540483,609 0,0036 0,0123 0,1262 127 2346027,798 540491,748 2346027,803 540491,486 0,0000 0,0686 0,2620 128 2346023,492 540500,143 2346023,478 540500,015 0,0002 0,0164 0,1288 129 2346019,921 540503,410 2346019,834 540503,372 0,0076 0,0014 0,0949 130 2346018,999 540505,070 2346018,971 540505,041 0,0008 0,0008 0,0403 131 2346014,457 540503,985 2346014,532 540503,904 0,0056 0,0066 0,1104 134 2346100,634 540525,401 2346100,719 540525,482 0,0072 0,0066 0,1174 135 2346126,865 540548,463 2346126,792 540548,632 0,0053 0,0286 0,1841 136 2346121,265 540553,497 2346121,294 540553,537 0,0008 0,0016 0,0494 137 2346115,026 540558,434 2346115,067 540558,390 0,0017 0,0019 0,0601 138 2346110,262 540562,787 2346110,258 540562,804 0,0000 0,0003 0,0175 139 2346106,512 540566,640 2346106,520 540566,666 0,0001 0,0007 0,0272 140 2346100,826 540574,125 2346100,942 540573,963 0,0135 0,0262 0,1992 141 2346084,984 540559,103 2346085,042 540559,198 0,0034 0,0090 0,1113 143 2346087,455 540554,612 2346087,581 540554,663 0,0159 0,0026 0,1359 144 2346091,318 540545,012 2346091,465 540545,179 0,0216 0,0279 0,2225 145 2346094,759 540536,844 2346094,752 540536,968 0,0000 0,0154 0,1242 146 2346102,393 540543,387 2346102,510 540543,479 0,0137 0,0085 0,1488 Sai số tổng hợp: 0,138m
Sai số tọa độ từ 41 cặp đỉnh thửa là: 0,138m. Tương tự ta cũng tính được sai số từ độ dài 26 cặp cạnh giữa hai bản đồ là: 0,091m
Giả thiết là sai số của bản đồ các thửa đo bằng GPS (mgps) và sai số bản đồ
được vẽ trên nền ảnh (mv) gần bằng nhau, ta sẽ ước tính được sai số trung phương của bản đồ từ q trình số hóa như sau:
2 v 2 2 gps 2m m mv m => 2 m mv (3.4)
Tính được kết quả bảng dưới:
Bảng 3.5. Sai số bản đồ số hóa nền ảnh tính theo kết quả đo GPS
Đối chiếu
GPS
Tọa độ đỉnh thửa Chiều dài cạnh
Sai số (m) 0,098 0,064
Từ các kết quả tính được ở trên cho thấy sai số được so sánh với bản đồ giải thửa lớn hơn rất nhiều khi đối chiếu với số liệu đo GPS. Điều này đúng thực tế về nguồn dữ liệu đối chiếu là bản đồ giải thửa đã được diễn giải trong phần đánh giá ở trên. Qua đây cũng cho thấy rằng thực trạng tư liệu trong quản lý nhà nước về đất đai hiện nay tại Việt Nam còn nhiều bất cập do dữ liệu đã cũ, độ chính xác thấp, khơng được cập nhật thường xuyên,…
Vì vậy, bản đồ giải thửa trong trường hợp so sánh này chỉ để tham khảo dữ liệu thực tế đang quản lý tại địa phương. Từ đó, tác giả sẽ đánh giá biến động sử dụng đất và định vị vị trí thửa đất làm cơ sở cho giải đoán và điều vẽ ranh giới trên nền ảnh chụp của Trimble UX5 được thuận lợi và chính xác hơn. Để đi đến kết luận cụ thể cho tính tin cậy của bản đồ địa chính sử dụng ảnh chụp bằng máy bay không người lái trong đề tài này thì chỉ quan tâm chủ yếu vào kết quả đối chiếu với đo GPS.
Trong những phương pháp chính thức được sử dụng vào thành lập bản đồ địa chính hiện nay thì cơng nghệ GPS thực sự đáng tin cậy, hơn thế nữa công nghệ này khơng chỉ được sử dụng độc lập mà cịn có sự kết hợp với các cơng nghệ khác nhau để cho ra một sản phẩm có độ chính xác cao nhất. Kết quả so sánh đạt được ở trên cũng là một sự kết hợp giữa hai công nghệ ảnh số và GPS nhằm tối ưu sản phẩm tạo ra. Tuy nhiên, ảnh số ở đây được tạo ra bằng phương pháp mới, công nghệ mới đầy tiềm năng và sai số đạt được ở trên đã phản ánh phần nào tiềm năng đó. Độ chính xác này có thể đáp ứng được yêu cầu của bản đồ địa chính tỷ lệ 1:1000 hoặc nhỏ hơn.
3.2. Đánh giá khả năng ứng dụng công nghệ bay chụp ảnh bằng máy bay không người lái trong đo vẽ bản đồ địa chính khơng người lái trong đo vẽ bản đồ địa chính
3.2.1. Về khả năng triển khai và độ chính xác
Việc ứng dụng công nghệ mới vào thực tiễn địi hỏi q trình nghiên cứu thử nghiệm chuyên sâu và đội ngũ lao động cũng cần có một trình độ nhất định để có thể vận hành hệ thống một cách thuận lợi, chính xác và tiết kiệm. Tuy nhiên, hệ thống UX5 khơng địi hỏi trình độ chun mơn q cao, chỉ cần nắm vững một số kiến thức cơ bản về ảnh số, về khống chế ảnh ngoại nghiệp và thao tác kỹ thuật bay là có thể thực hiện được. Vì thế mà việc áp dụng rộng rãi hệ thống này vào thực tiễn khơng mấy khó khăn và nhanh chóng.
Kết quả thử nghiệm trong đề tài này cho thấy độ chính xác của sản phẩm tạo ra đáp ứng được các quy định của cơ chế hiện hành. Sai số trung phương vị trí điểm khống chế ảnh sau bình sai đạt 4,06 cm theo mặt bằng và 1,23 cm theo độ cao. Với sai số này và kết quả tính được ở bảng 3.5 có thể đáp ứng được yêu cầu độ chính xác cho thành lập bản đồ tỷ lệ lớn như 1:1000 hoặc nhỏ hơn.
3.2.2. Về hiệu quả kinh tế
Khi áp dụng phương pháp này vào thành lập bản đồ địa chính rõ ràng đem lại hiệu quả kinh tế rất cao, cụ thể là:
- Giảm thiểu nguồn nhân lực: đội ngũ kỹ thuật bay và xử lý số liệu sau bay chụp chỉ cần tối thiểu 2 người là có thể thực hiện tốt mọi cơng việc trong quy trình cơng nghệ đưa ra của hệ thống cho thành lập bản đồ địa chính.
- Giảm thiểu phương tiện máy móc đo đạc: hệ thống Trimble UX5 rất gọn nhẹ dễ di chuyển.
- Giảm thời gian thi công: qua quá trình thử nghiệm thực tế cho thấy thời gian thi công rất nhanh bởi công việc chủ yếu được thực hiện nội nghiệp (trong phòng), thời gian đi ngoại nghiệp chỉ chiếm một phần không lớn dành cho bay chụp, đo khống chế và quy chủ thửa đất.
- Nâng cao năng suất lao động: nhận định này rất dễ hiểu bởi cùng một khối lượng công việc như nhau nhưng với công nghệ mới này đã giảm thời gian thi cơng, giảm nguồn nhân lực kéo theo đó là năng suất của người lao động được nâng cao.
- Chi phí mua thiết bị và đào tạo nhân lực ban đầu thấp: các phương pháp truyền thống cần đến nhiều người lao động, nhiều trang thiết bị kỹ thuật kèm theo, chi phí đào tạo bỏ ra cũng lớn. Ngược lại, hệ thống bay chụp không người lái này chỉ cần ít người lao đơng nên chi phí chuyển giao công nghệ giảm rõ dệt, trang thiết bị cần có rất ít và gọn nhẹ.
3.2.3. Những thuận lợi và khó khăn khi áp dụng ảnh chụp bằng máy bay không người lái vào thành lập bản đồ địa chính người lái vào thành lập bản đồ địa chính
Việc áp dụng ảnh chụp bằng máy bay khơng người lái vào thành lập bản đồ địa chính có rất nhiều thuận lợi nổi bật đó là:
- Cơng nghệ dễ chuyển giao.
- Độ phân giải của ảnh cao, dễ giải đoán ranh giới thửa đất và quy chủ khi hoàn thiện nội nghiệp.
- Khi được cơ quan có thẩm quyền chính thức cơng nhận thì phương pháp này sẽ được phổ biến rất nhanh và rộng rãi bởi tính cơ động, gọn nhẹ của hệ thống
chụp, cũng như nguồn tư liệu là ảnh số phổ thông nên công tác lưu trữ dễ dàng, thuận lợi và ít tốn kém.
Bên cạnh đó cũng cịn tồn tại một số khó khăn ảnh hưởng đến khả năng áp dụng rộng rãi công nghệ bay chụp này vào thành lập bản đồ địa chính như:
- Khơng phù hợp với vùng dân cư đông đúc như thành thị, thơn xóm tập trung,… là những vùng có thực phủ lớn gây khó khăn trong việc giải đốn ranh giới thửa đất.
- Chưa có văn bản chính thức quy định kỹ thuật về sử dụng ảnh chụp từ máy bay không người lái trong công tác thành lập bản đồ địa chính.
- Việc bay chụp ảnh nếu khơng được quản lý tốt thì sẽ tiềm ẩn nhiều rủi ro, gây mất an toàn.
- Các máy chụp ảnh sử dụng trên UAV chưa có tính chun dụng cao nên khả năng khai thác ảnh chụp được sẽ có một số hạn chế, nhất là trong những ứng dụng cần độ chính xác cao.
3.3. Một số kiến nghị về ứng dụng công nghệ bay chụp ảnh bằng máy bay không người lái trong thu thập dữ liệu không gian về đất đai ở Việt Nam không người lái trong thu thập dữ liệu không gian về đất đai ở Việt Nam
Dữ liệu khơng gian về đất đai cịn rất rộng lớn mà chưa thể khai thác triệt để bằng các phương pháp truyền thống. Việc nghiên cứu ứng dụng phương pháp mới nhưng lại hiệu quả và tiết kiệm chi phí rất cần thiết và cấp bách. Trimble UX5 là một hệ thống với nhiều cơng nghệ mới có nhiều tiềm năng to lớn nên việc tìm hiểu nghiên cứu chuyên sâu công nghệ cần được nâng cao nhằm tận dụng tối đa chức năng, hiệu quả vào thu thập dữ liệu không gian về đất đai tại Việt Nam.
Trên thế giới có rất nhiều hệ thống máy bay khơng người lái có những đặc tính tương đồng với hệ thống Trimble UX5. Vì thế, cần có nhiều hơn những đề tài nghiên cứu sâu rộng về cơng nghệ này nhằm tìm ra được những hệ thống phù hợp nhất, hiệu quả nhất đáp ứng được nhu cầu thực tế hiện nay không chỉ trong ngành quản lý đất đai nói riêng mà cịn nhiều lĩnh vực khác nói chung. Ví dụ điển hình
như trong: thiết kế xây dựng, khai thác khoáng sản, khảo sát nghiên cứu môi trường, giáo dục, nơng nghiệp, tìm kiếm cứu nạn, dự báo thảm họa thiên tai,…
Các cơ quan chức năng nên xem xét và thừa nhận ảnh chụp bằng hệ thống máy bay không người lái Trimble UX5 như là một tư liệu chính thức được áp dụng vào khơng chỉ riêng cho thành lập bản đồ địa chính mà cịn cho các dạng bản đồ chuyên đề khác.
Quy trình thành lập bản đồ địa chính bằng ảnh chụp từ máy bay khơng người lái có hai bước cần lưu ý để nâng cao hiệu quả của phương pháp là:
- Nghiên cứu, khảo sát lập kế hoạch bay chụp: + Địa hình thực địa.
+ Thời tiết khu vực. + Thời gian bay chụp.
- Bay chụp và đo khống chế ảnh:
+ Tùy vào tình hình thực địa mà lựa chọn thời điểm bay chụp, tốt nhất là tránh gió lớn và mưa; những yếu tố sẽ ảnh hưởng đến độ ổn định của máy bay gây ra sai số lớn của ảnh chụp.
+ Lựa chọn độ cao bay chụp tối ưu cho nhu cầu của sản phẩm tạo ra, tránh