BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ-ĐỊA CHẤT

ĐỖ VĂN DƯƠNG

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG TỰ ĐỘNG MỘT SỐ
ĐỐI TƯỢNG VÀ XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU 3D BẰNG DỮ LIỆU
ẢNH THU NHẬN TỪ THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI - 2018


ii

MỤC LỤC
Lời cam đoan............................................................................................................ i
MỤC LỤC .............................................................................................................. ii
Danh mục các ký hiệu, chữ viết tắt tiếng Việt và tiếng Anh ..................................... v
Danh mục các bảng, biểu đồ ................................................................................... vi
Danh mục các hình vẽ, đồ thị................................................................................. vii
MỞ ĐẦU .............................................................................................................. 10
Chương 1- TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG UAV VÀ CÁC ỨNG DỤNG DỮ LIỆU
ẢNH UAV TRONG TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ ......................................................... 16
1.1 Định nghĩa UAV.............................................................................................. 16
1.2 Lịch sử phát triển hệ thống UAV ..................................................................... 16
1.2.1 Trên thế giới............................................................................................... 16
1.2.2 Ở Việt Nam ................................................................................................ 18
1.3 Ứng dụng dữ liệu ảnh thu nhận từ UAV trong Trắc địa - Bản đồ ..................... 22
1.4 Dữ liệu ảnh UAV phục vụ trong nghiên cứu của đề tài. ................................... 25

2.3.4.3 Độ chính xác DEM của chương trình tạo ra so với kết quả DEM đo
đạc thực địa ..................................................................................................... 51
Chương 3 - NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC
NHẬN DẠNG TỰ ĐỘNG ĐỐI TƯỢNG TRÊN ẢNH UAV ................................ 55
3.1 Tổng quan về nhận dạng đối tượng ảnh ........................................................... 55
3.2 Cơ sở lý thuyết và thuật toán trong PLĐHĐT .................................................. 58
3.2.1 Các cơ sở tri thức sử dụng trong PLĐHĐT ................................................. 58
3.2.2 Thuật toán sử dụng trong phân mảnh ảnh ................................................... 61
3.2.3 Phương pháp nâng cao độ chính xác nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV ... 63
3.3 Thực nghiệm nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV sử dụng dữ liệu DHM và các
dữ liệu khác ........................................................................................................... 64
3.3.1 Dữ liệu sử dụng .......................................................................................... 64
3.3.2 Quy trình nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV sử dụng DHM và các dữ liệu
khác .................................................................................................................... 65
3.3.2.1 Công tác tiền xử lý dữ liệu .................................................................... 66
3.3.2.2 Phân mảnh ảnh ..................................................................................... 66
3.3.2.3 Thiết lập các lớp đối tượng ................................................................... 67
3.3.2.4. Thiết lập bộ quy tắc và tiến hành xác định lớp cho đối tượng ............... 68


iv

3.3.2.5 Định danh từng đối tượng địa vật .......................................................... 72
3.3.2.6 Đánh giá độ chính xác .......................................................................... 74
Chương 4 - XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU 3D TỪ KẾT QUẢ XỬ LÝ ẢNH UAV83
4.1 Tổng quan về xây dựng cơ sở dữ liệu 3D ......................................................... 83
4.2 Cơ sở lý thuyết khoa học về xây dựng cơ sở dữ liệu 3D................................... 87
4.2.1 Cơ sở dữ liệu 3D ........................................................................................ 87
4.2.2 Chuẩn hóa cơ sở dữ liệu ............................................................................. 89
4.2.3 Một số phần mềm ứng dụng trong công tác xây dựng CSDL 3D ................ 90

Thiết bị máy bay không người lái

DEM

Digital Elevation Model:

Mô hình số độ cao

DSM

Digital Surface Model:

Mô hình số bề mặt

DTM

Digital Terrain Model:

Mô hình số địa hình

DHM

Digital Height Model:

Mô hình số độ cao địa vật

2D

Two Dimension:


Đơn vị đo lường quán tính

GCS

Ground Control Systerm

Trạm điều khiển mặt đất

PLĐHĐT

Phân loại định hướng đối tượng

CSDL

Cơ sở dữ liệu

MBKNL

Máy bay không người lái

KCANN

Khống chế ảnh ngoại nghiệp


vi

Danh mục các bảng, biểu đồ
Bảng 2.1. Ký hiệu mức độ cao các đối tượng......................................................... 35
Bảng 2.2. Bảng giá trị chênh cao giữa các lớp đối tượng ....................................... 35

Hình 2.3. Kết quả của Hình 2.2 với ngưỡng chênh cao đột biến là 1.5m ................ 36
Hình 2.4. Xác định khu vực các đối tượng địa vật bằng phương pháp trực tiếp. ..... 38
Hình 2.5. Minh họa kết quả của Hình 2.3 với sự kết hợp ngưỡng đột biến được thiết
lập 1.5m và ngưỡng địa hình tự động..................................................................... 39
Hình 2.6. Mối quan hệ giữa điểm ảnh p với các điểm địa hình xung quanh. .......... 41
Hình 2.7. (a) Mô hình số bề mặt (DSM); (b) Bình đồ ảnh UAV............................. 43
Hình 2.8. Sơ đồ thuật toán của chương trình tạo DEM từ DSM ............................. 44
Hình 2.9. Thiết lập với các ngưỡng chênh cao đột biến khác nhau ......................... 45
Hình 2.10. (a) Mô hình số bề mặt; (b) Phân ngưỡng địa hình tự động. ................... 46
Hình 2.11. Kết quả đối tượng địa vật được xác định bằng thuật toán phân ngưỡng.47
Hình 2.12. So sánh DSM và kết quả DEM tạo ra bằng thuật toán đề xuất .............. 48
Hình 2.13. So sánh DSM và kết quả DEM tạo ra bằng thuật toán đề xuất .............. 49
Hình 2.14. Kết quả xác định các khu vực địa vật, khu vực có độ cao đột biến. ...... 50
Hình 2.15. (a) Dữ liệu DSM ; (b) Kết quả DEM không bổ sung tập điểm độ cao; (c)
Kết quả DEM có bổ sung tập điểm độ cao ............................................................. 50
Hình 2.16. (a) Dữ liệu DSM; (b) Dữ liệu DEM; (c) Bình đồ ảnh. .......................... 51
Hình 2.17. (a) Dữ liệu DSM; (b) Dữ liệu DEM; (c) Bình đồ ảnh. .......................... 51
Hình 2.18. (a) Bình đồ ảnh tham chiếu; (b) Địa hình đo đạc trực tiếp; (c) Dữ liệu
DSM sử dụng tạo DEM; (d) DEM được tạo từ thuật toán đề xuất; (e) Hình ảnh
DSM ở dạng 3D;

(f) Hình ảnh DEM ở dạng 3D............................................... 52

Hình 3.1. So sánh đặc trưng hình dạng của sông suối và ao, hồ ............................. 60


viii

Hình 3.2. Quan hệ topo và khái niệm khoảng cách dùng trong PLĐHĐT [41]. ...... 60
Hình 3.3. So sánh kết quả phân mảnh ảnh với các tỷ lệ khác nhau ......................... 61


ix

Hình 4.7. Quy trình xây dựng mô hình 3D mô phỏng ............................................ 95
Hình 4.8. Thiết kế tuyến bay thu nhận ảnh phục vụ tái tạo mô hình 3D thực [4] .... 96
Hình 4.9. Kết quả thu nhận hình ảnh đối tượng theo 4 hướng cơ bản ..................... 96
Hình 4.10. Quy trình xây dựng mô hình 3D thực ................................................... 97
Hình 4.11. Dữ liệu thực nghiệm sử dụng xây dựng cơ sở dữ liệu 3D..................... 98
Hình 4.12. Quy trình xây dựng cơ sở dữ liệu 3D ................................................... 98
Hình 4.13. Kết quả véc tơ hệ thống giao thông, thủy hệ và bình độ khu vực thực
nghiệm. ................................................................................................................. 99
Hình 4.14. Xây dựng các gói dữ liệu và lớp đối tượng trên ArcCatalog. .............. 100
Hình 4.15. Load dữ liệu véc tơ vào các lớp trong cấu trúc CSDL ........................ 100
Hình 4.16. (a) Đám mây điểm (b) Ảnh cấu trúc và (c) Mô hình 3D thực ............. 101
Hình 4.17. Load các lớp đối tượng vào CSDL trên TerraExplorer Pro ................. 103
Hình 4.18. Nhập dữ liệu thuộc tính vào CSDL trên TerraExplorer Pro ................ 103
Hình 4.19. Trình bày cơ sở dữ liệu 3D trên TerraExplorer Pro............................ 104
Hình 4.20. Tìm kiếm thông tin trên CSDL 3D ..................................................... 105


10

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Những năm gần đây, việc ứng dụng thiết bị bay không người lái (UAV) để
thu nhận ảnh phục vụ cho các lĩnh vực quân sự và dân sự đã khá phổ biến trên thế
giới và ở Việt Nam do thiết bị này có những ưu điểm như: Thiết bị bay UAV có thể
sử dụng trong các tình huống có độ rủi ro cao mà không nguy hại đến cuộc sống
con người, các vùng không thể tiếp cận, ở cao độ thấp và bay gần với các đối tượng
nơi mà hệ thống có người lái không thể bay được. Những nơi xảy ra các thảm họa

cũng thực hiện phổ biến theo phương pháp véc tơ hóa. Gần đây đã có một số nghiên
cứu sử dụng các thuật toán nhận dạng để chiết tách các đối tượng trên bề mặt trên
ảnh có độ phân giải cao phục vụ cho công tác xây dựng CSDL [13],[18], [97],
[101],v.v., kết quả của các nghiên cứu đã khẳng định nhận dạng theo thuật toán của
phân loại định hướng đối tượng (PLĐHĐT) phù hợp với ảnh có độ phân giải cao
như ảnh Worldview, ảnh hàng không có nhiều hơn 3 kênh phổ (RGB). Tuy nhiên để
nhận dạng đối tượng trên bề mặt ảnh kỹ thuật số của UAV với ba kênh phổ (RGB)
và có độ phân giải siêu cao thì chưa nghiên cứu nào đề cập đến.
Ngoài ra, việc xây dựng cơ sở dữ liệu 3D (CSDL 3D) từ dữ liệu ảnh UAV
cũng đang được nhiều tác giả trên thế giới nghiên cứu [37],[38],[42], v.v. Mô hình
không gian trong CSDL 3D được xây dựng dưới hai dạng: (1) là mô hình 3D mô
phỏng (3D model mapping) được xây dựng dựa trên các thành phần bình đồ ảnh của
UAV, DEM và bộ ký hiệu thiết kế địa vật 3D và (2) là mô hình 3D thực (3D
mapping in real time) được xây dựng từ các kết quả dữ liệu đám mây điểm (3D
point cloud) và ảnh cấu trúc đối tượng (texture image) được tạo ra tự động trong
quá trình xử lý ảnh UAV. Trên thế giới, mô hình 3D thực đang có xu hướng thay
thế dần mô hình 3D mô phỏng do chúng có ưu điểm như: Mô hình biểu diễn hình
ảnh thật mà không cần phải thiết kế mô phỏng các đối tượng, địa vật; Sử dụng trực
tiếp DSM không cần dữ liệu DEM để xây dựng mô hình. Điển hình cho cách tiếp
cận này là CSDL 3D của Google Earth với sản phẩm mô hình 3D thực rất trực quan
và có độ chi tiết cao ở một số thành phố lớn trên thế giới, giúp người sử dụng dễ có
cái nhìn tổng quan, dễ truy cập tìm kiếm. Tuy nhiên, các nghiên cứu trong nước mới


12

đang tập trung nghiên cứu xây dựng cơ sở dữ liệu 3D với mô hình 3D ở dạng mô
phỏng [11],[25]. Chưa có nghiên cứu nào đề cập đến xây dựng cơ sở dữ liệu 3D với
mô hình 3D thực.
Xuất phát từ những nhu cầu thực tế trên, đề tài “Nghiên cứu phương pháp

trúc đối tượng (texture image) tạo ra trong quá trình xử lý ảnh UAV và cơ sở
dữ liệu địa lý (GIS).
5. Phương pháp nghiên cứu
- Phương pháp tiếp cận lý thuyết, phân tích và tổng hợp các dữ liệu, tài liệu
liên quan;
- Phương pháp thực nghiệm: Thử nghiệm các dữ liệu thực tế để sáng tỏ cơ sở lý
thuyết cho các hướng nghiên cứu đưa ra;
- Phương pháp mô hình hoá: Các hướng nghiên cứu trong luận án được mô hình
hóa giúp dễ hiểu, dễ sử dụng trong quá trình xử lý dữ liệu;
- Phương pháp so sánh: Đối chiếu các kết quả nghiên cứu theo các hướng tiếp
cận khác nhau để đưa ra nhận định và chứng minh tính đúng đắn trong các đề
xuất mới của luận án;
- Phương pháp chuyên gia: Tiếp thu ý kiến của người hướng dẫn, tham khảo ý
kiến các nhà khoa học và đồng nghiệp về các vấn đề trong nội dung luận án.
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
Ý nghĩa khoa học: Luận án đã phân tích, đề xuất và khẳng định tính đúng đắn
của việc đưa ra thuật toán tạo DEM từ DSM phù hợp với một số địa hình ở Việt
Nam, phương pháp nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV cũng như công tác xây dựng
CSDL 3D từ mô hình 3D thực. Xác lập tính khoa học trong mỗi hướng nghiên cứu,
đề xuất trong luận án, mở ra hướng tiếp cận mới trong việc xử lý và ứng dụng kết
quả xử lý dữ liệu ảnh UAV.
Ý nghĩa thực tiễn: Bằng cách thử nghiệm các dữ liệu thực tế để khẳng định
mỗi nghiên cứu, đề xuất trong luận án hoàn toàn có thể ứng dụng trong thực tiễn,
góp phần giảm thời gian và công sức trong công tác xử lý dữ liệu ảnh của UAV,
đưa ra các sản phẩm có tính ứng dụng tốt nhất phục vụ cho các lĩnh vực khác nhau
trong đời sống.


14


Nguyễn Quang Minh và PGS.TS Trần Vân Anh, hai người Thầy đã tận tình hướng
dẫn, động viên, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình nghiên cứu và viết luận án này.
Những nhận xét, đánh giá và đặc biệt là những gợi ý của Thầy Cô về hướng giải
quyết các vấn đề thực sự là những bài học vô cùng quý giá đối với tôi trong suốt
quá trình nghiên cứu và viết luận án.
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các Thầy Cô trong Bộ môn Đo ảnh và
Viễn thám, Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, trường Đại học Mỏ - Địa
chất đã tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu.
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS Lê Đại Ngọc cùng toàn thể các cán
bộ, nhân viên trong Cục Bản đồ, Bộ Tổng tham mưu đã nhiệt tình cung cấp các số
liệu, tài liệu để giúp tôi hoàn thành các nghiên cứu của mình.
Tôi xin cảm ơn Ban Giám hiệu và tập thể giảng viên Khoa Trắc địa - Bản đồ,
trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội nơi tôi đang công tác, những
người bạn Nguyễn Sách Thành, Lã Phú Hiến, Dương Thành Trung và Tống Thị
Huyền Ái đã chia sẽ, giúp đỡ tôi trong quá trình nghiên cứu luận án.
Cuối cùng, tôi xin cảm ơn tới gia đình và người thân đã luôn bên cạnh động
viên, cổ vũ tinh thần để giúp tôi hoàn thành luận án này.
Nghiên cứu sinh

Đỗ Văn Dương


16

Chương 1- TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG UAV VÀ CÁC ỨNG DỤNG
DỮ LIỆU ẢNH UAV TRONG TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ
1.1 Định nghĩa UAV
Hệ thống bay không người lái (UAV) còn được gọi là phương tiện cơ giới
trên không [102] có thể điều khiển từ xa, bán tự động, tự động, hoặc kết hợp giữa
điều khiển từ xa và tự động. Có một số định nghĩa khác nhau về thiết bị bay không

ảnh hàng không trên phương tiện Diều bay ở Labruguiere, Pháp.
Ở California, sự tàn phá của San Francisco sau khi trận động đất và hỏa hoạn
năm 1906 đã được ghi lại bởi nhiếp ảnh gia George R. Lawrence, khi ông sử dụng
một máy ảnh gắn liền với phương tiện bay là chuỗi 17 diều bay ở độ cao 2000 feet
để thu nhận hình ảnh trên thành phố [51].
Trong năm 1903, Julius Neubranner đã sử dụng phương tiện bay là chim bồ
câu có gắn máy ảnh được thiếp lập chụp tự động trong thời gian 30 giây, những tấm
ảnh chụp được sử dụng trong quân sự và đã được giới thiệu tại triển lãm nhiếp ảnh
quốc tế năm 1909 ở Dresden [51].
Năm 1906, Albert Maul người Đức cũng đã thử nghiệm thành công phương
pháp chụp ảnh gắn trên một tên lửa đẩy bằng khí nén. Máy ảnh của ông đã chụp
được những bức ảnh hàng không tại vùng nông thôn ở Thụy Điển và ở Đức từ độ
cao 2.600 feet, trước khi máy ảnh được đẩy ra và đưa trở lại trái đất bằng dù [57].
Năm 1980, lần đầu tiên một UAV máy bay trực thăng mô hình gắn động cơ
cánh quay đã được Wester-Ebbinghaus sử dụng vào mục đích đo ảnh. Hệ thống
trọng tải là 3kg, có thể bay ở độ cao đến 100m. Hệ thống UAV được gắn thiết bị
định vị và máy ảnh dạng phổ thông loại Rolleiflex SLX [109].
Năm 2006, công ty Microdrone của Đức cũng đã giới thiệu một UAV
phiên bản đầu tiên MD4-200 trọng lượng cất cánh là 1100g và thời gian hoạt
động 35 phút. Từ đó đến nay các phiên bản khác như MD4-1000, MD4-2000
cũng đã được giới thiệu với các tính năng vượt trội về thời gian bay và trọng
lượng cất cánh,.v.v.[54].
Năm 2009, Imbach và Eck cũng giới thiệu hệ thống UAV gồm một chiếc
trực thăng mô hình của công ty Aeroscout được trang bị với một máy quét laser nhỏ
gọn và nhẹ trong không khí LMS-Q160 của Riegl [66].


18

Năm 2012, Luke Wallace và các cộng sự chuyên nghiên cứu về lĩnh vực địa

quay

Hình 1.1. Một số UAV được phát triển và sử dụng thu nhận ảnh trên thế giới

1.2.2 Ở Việt Nam
Năm 2005, Viện Kỹ thuật Phòng không - Không quân (VKTPK-KQ) đã chế
tạo và bay thử nghiệm thành công các mẫu UAV M400-CT mang phiên hiệu 405,
406 tại sân bay Kép (Bắc Giang). Mục đích của các loại UAV này phục vụ quan sát


19

vùng rừng, vùng biển, làm nhiệm vụ thông tin liên lạc, quay phim chụp ảnh những
vùng con người không tiếp cận được như vùng nhiễm xạ, đường hiểm trở, vùng lũ
lụt, quan sát vị trí cứu hộ cứu nạn, v.v.[8] .
Năm 2010, một nhóm sinh viên Trường ĐH Bách Khoa TPHCM đã chế tạo
thành công máy bay không người lái bằng vật liệu composite, sải cánh 2,5 m, tổng
trọng lượng 12 kg. Máy bay có vận tốc trung bình 85 km/giờ, chở được vật nặng 4
kg, có thể mang camera quay phim, chụp ảnh trên không, thiết bị đo nhiệt độ, áp
suất không khí,.v.v., nhằm ứng dụng trong công tác quản lý môi trường và tài
nguyên thiên nhiên [7].
Cũng trong năm 2010, tác giả Lê Văn Trung, Giám đốc Trung tâm địa tin
học (Đại học quốc gia TP.HCM) đã giới thiệu hệ thống UAV do trung tâm chế tạo.
Hệ thống bao gồm: phương tiện bay UAV, thiết bị định vị toàn cầu GPS, thiết bị thu
nhận hình ảnh, phần mềm xử lý ảnh. Hệ thống có thể chụp ảnh ở hai chế độ: chụp tự
động theo toạ độ GPS được cài đặt sẵn hoặc chụp ảnh thông qua thiết bị điều khiển
trên mặt đất [21] .
Năm 2013, Viện Công nghệ không gian (Viện Hàn lâm Khoa học - Công
nghệ Việt Nam) đã thử nghiệm thành công chiếc máy bay AV.UAV.S2 mang theo
camera, máy ảnh và thiết bị đo phổ kế. Hệ thống UAV đã tiến hành ghi hình, chụp


(d) SwingletCAM

Hình 1.2. Một số UAV được phát triển và sử dụng thu nhận ảnh ở Việt Nam

* Nhìn chung, hệ thống UAV đã được phát triển rất sớm từ thế kỷ 18 từ những
phương tiện bay đơn giản có nguyên lý hoạt động gần giống với UAV như khinh
khí cầu, diều, chim,.v.v., đến những phương tiện hiện đại dạng máy bay có gắn
động cơ cánh bằng, cánh quay.
Thiết bị thu nhận hình ảnh của hệ thống UAV cũng được phát triển và cải tiến
không ngừng từ những máy ảnh điều khiển bằng tay đến các máy ảnh được thiết đặt
chế độ chụp tự động và ngày nay công nghệ quét LiDar hiện đại nhất cũng đã được
sử dụng gắn trên phương tiện bay UAV phục vụ cho các công tác thu nhận ảnh.
Ngoài ra, các hệ thống UAV hiện đại còn được lắp đặt hệ thống chống rung,
con quay hồi chuyển, các thiết bị định vị định hướng GPS/IMU, cảm biến (sensor)
đo phổ,.v.v. nhằm thu nhận các tấm ảnh chính xác ở các vị trí đã thiết lập tọa độ tâm
chụp với độ nghiêng, độ xoay của tấm ảnh là nhỏ nhất.


21

Do hệ thống UAV có những đặc điểm kỹ thuật khá đặc trưng nên hệ thống
có một số ưu và nhược điểm như sau:
* Ưu điểm
Ưu điểm chính của UAV so với hệ thống máy bay có người lái là UAV có thể
sử dụng trong các tình huống có độ rủi ro cao mà không nguy hại đến cuộc sống con
người, các vùng không thể tiếp cận, ở cao độ thấp và bay gần với các đối tượng nơi
mà hệ thống có người lái không thể bay được, những nơi xảy ra các thảm họa tự
nhiên, ví dụ các khu vực núi lửa, lũ lụt ở đồng bằng, động đất và các vùng sa mạc v.v.
Hơn nữa, trong điều kiện thời tiết nhiều mây và mưa phùn, thu nhận dữ liệu bằng

Ngoài những hạn chế trên, UAV không thể phản ứng giống như con người
trong những tình huống bất thường, ví dụ: trong trường hợp, bất ngờ xuất hiện một
chướng ngại vật [64]. UAV giá rẻ không được trang bị với các thiết bị truyền không
lưu và hệ thống phòng tránh va chạm giống như máy bay có người lái. Chính vì sự
thiếu thông tin liên lạc với cơ quan không lưu nên UAV bị giới hạn phạm vi bay.
Để vận hành hoàn toàn tự động UAV cánh quay, nhất thiết phải có một người điều
khiển đào tạo tốt để điều hành, người điều khiển có thể chủ động tiếp xúc với hệ
thống tại bất kỳ thời gian nào.
1.3 Ứng dụng dữ liệu ảnh thu nhận từ UAV trong Trắc địa - Bản đồ
Trên thế giới đã có khá nhiều nghiên cứu tiêu biểu về ứng dụng dữ liệu thu
nhận từ UAV trong công tác Trắc địa - Bản đồ có thể kể tới như: Tampubolon và
Reinhardt (2014) [105] đã thử nghiệm lập bản đồ địa hình tỷ lệ lớn khu vực Đền
Borobudur, Indonesia từ dữ liệu UAV, trong nghiên cứu này các tác giả đã thử
nghiệm xử lý ảnh UAV bằng hai phần mềm PCI Geomatica và Agisoft PhotoScan,
kết quả cho thấy ảnh chụp bằng UAV có thể sử dụng để thành lập bản đồ địa hình
1:1000, theo tiêu chuẩn độ chính xác của Indonesia; Xue và cộng sự (2015) [111]
cũng sử dụng ảnh chụp từ UAV để thành lập bản đồ tỷ lệ 1:1000 một khu vực ở cao
nguyên Tibetan, Trung Quốc, trong nghiên cứu này ảnh UAV được xử lý bằng phần
mềm PixelGrid UAV. Leitão và cộng sự (2016) [72] đã tiến hành một nghiên cứu
nhằm đánh giá độ chính xác của DEM tạo tự động từ ảnh chụp UAV bằng phần
mềm Pix4D, đây là phần mềm thương mại với giá tương đối đắt; Dowling và
Gallant (2013) [100] đã thử nghiệm tạo DEM từ ảnh chụp UAV bằng phần mềm
miễn phí SFM. Trong các nghiên cứu trên có thể thấy ảnh chụp bằng UAV có thể


23

được xử lý bằng nhiều công cụ khác nhau, DEM có thể được tạo bằng phương pháp
hoàn toàn tự động hoặc bán tự động. Còn nhiều các nghiên cứu khác nữa về ứng
dụng ảnh UAV trong Trắc địa - Bản đồ như xây dựng mô hình số độ cao [94], lập

(b) Kết quả lập mô hình 3D từ
point cloud [44]

(c) Kết quả lập DEM [44]

(d) Kết quả lập bản đồ địa chính[3]

(e) Kết quả lập BĐĐH [3]

(f) Kết quả lập bản đồ 3D [25]

Hình 1.3. Một số kết quả ứng dụng dữ liệu ảnh UAV trong Trắc địa-bản đồ

Có thể thấy, trong các nghiên cứu ứng dụng dữ liệu ảnh UAV kể trên, các
phương pháp tạo DEM được sử dụng chủ yếu là phương pháp trực tiếp, thủ công
hoặc bán tự động chứ chưa sử dụng các phương pháp tự động để có DEM từ DSM,
dữ liệu địa vật trên bề mặt địa hình trong các nghiên cứu này đa phần được số hóa
trực tiếp từ bình đồ ảnh chứ chưa sử dụng thuật toán khoanh vùng tự động (nhận
dạng) trên ảnh UAV. Trong khi đó, CSDL 3D được xây dựng với hai dạng mô hình
dữ liệu không gian 3D: (1) là mô hình 3D mô phỏng đối tượng đã được thiết kế sẵn
và (2) là mô hình 3D thực được xây dựng từ hình ảnh thật đối tượng, tuy nhiên các
nghiên cứu trong nước mới chủ yếu tập trung vào nghiên cứu xây dựng mô hình 3D
mô phỏng những khu vực có ít địa vật hoặc cấu trúc địa vật đơn giản mà chưa xây
dựng mô hình 3D thực từ hình ảnh thật của các đối tượng địa vật đó. Trên cơ sở
những tồn tại đã nêu, nội dung nghiên cứu của luận án nhằm giải quyết các vấn đề:


Nghiên cứu và đề xuất thử nghiệm thuật toán tạo DEM từ dữ liệu DSM,



khoảng 1,5km, cách trung tâm Hà Nội khoảng 50km. Khu vực thực nghiệm có địa