i
BẢN CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn là công trình nghiên cứu của riêng cá nhân tôi, kết
quả của luận văn hoàn toàn là kết quả của tự bản thân tôi tìm hiểu, nghiên cứu dưới
sự hướng dẫn của giáo viên hướng dẫn PGS.TS. Đặng Văn Đức.
Tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm về tính pháp lý quá trình nghiên cứu khoa học
của luận văn này.
Hà Nội, ngày 10 tháng 11 năm 2019
Học viên

Nguyễn Thị Thanh Huyền


ii
LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, em xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến PGS .TS Đặng Văn Đức người
đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo, giúp đỡ em trong suốt quá trình làm luận văn.
Em cũng xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô giáo trường Đại học C ông nghệ
thông tin - Đại học Quốc Gia Hà Nội đã truyền đạt những kiến thức và giúp đỡ em
trong suốt quá trình học của mình.
Học viên cũng xin gửi lời cảm ơn tới Ban giám hiệu trường Cao đẳng nghề
Hòa Bình đã tạo điều kiện thuận lợi cho h ọc viên tham gia khóa học và quá trình
hoàn thành luận văn.
Và học viên cũng xin gửi lời cảm ơn tới các đồng nghiệp, gia đình và bạn bè
những người đã ủng hộ, động viên tạo mọi điều kiện giúp đỡ để h ọc viên có được kết
quả như ngày hôm nay.


iii
MỤC LỤC


3.1 Giới thiệu bài toán thử nghiệm ................................................................... 32
3.2 Lựa chọn thuật toán phân loại và dữ liệu thử nghiệm ............................... 32
3.3 Môi trường và các công cụ sử dụng để xây dựng chương trình ................ 34
3.4 Phát triển chương trình ............................................................................... 37
3.5 Đánh giá kết quả thu được .......................................................................... 39
3.5.1 Phân loại với MCC ................................................................................. 39
3.5.2 Phân loại đám mây điểm với K-means .................................................... 41
3.5.3 Đánh giá ................................................................................................. 42
KẾT LUẬN ............................................................................................................. 4
6
LIỆU THAM KHẢO............................................................................................... 4
7


v
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
LiDAR: Light Detection And Ranging
Laser: Light amplification by stimulated emission of radiation
GNSS: Global Navigation Sattelite System
ASPRS: American Society for Photogrammetry and Remote Sensing

INS: Inertial Navigation System
DEM: Digital Elevation Model
DTM: Digital Terrain Model
DSM: Digital Surface Model
MCC: Multiscale Curvature Classification
BCAL: Boise Center Aerospace Laboratory LiDAR


vi

Hình 2. 3: Sơ đồ khối của giải thuật MCC trong phân lớp dữ liệu LiDAR........24
Hình 2. 4: Khu vực thực nghiệm trong nghiên cứu......................................................... 25
Hình 2. 5: Tỉ lệ các điểm thuộc hai lớp sau phân loại.................................................... 25
Hình 2. 6: Pseudo code của thuật toán K-means trong phân loại đám mây điểm
LiDAR..................................................................................................................................................... 27
Hình 2. 7: Sơ đồ phân loại đám mây điểm LiDAR với K-means............................ 27
Hình 2. 8: Kết quả phân loại với k=5...................................................................................... 28


viii
Hình 2. 9: Kết quả phân loại với k=7...................................................................................... 29
Hình 3. 1: Đám mây điểm khu vực khảo sát....................................................................... 33
Hình 3. 2: Ảnh vệ tinh của khu vực đo vẽ............................................................................ 34
Hình 3. 3: Giao diện GUI của lastool...................................................................................... 36
Hình 3. 4: Công cụ của LASTool trong ARCGIS............................................................. 36
Hình 3. 5: Giao diện chương trình............................................................................................ 37
Hình 3. 6: Đám mây điểm LiDAR được hiển thị dưới dạng 3D............................. 37
Hình 3. 7: Phân loại với MCC.................................................................................................... 38
Hình 3. 8: Các điểm được gán nhãn sau phân loại với MCC..................................... 38
Hình 3. 9 Kết quả phân loại với K-means............................................................................ 39
Hình 3. 10: Tham số được lựa chọn trong giải thuật MCC......................................... 40
Hình 3. 11: Các điểm được gán nhãn sau phân loại với MCC................................... 41
Hình 3. 12: Kết quả phân loại với K-means........................................................................ 42
Hình 3. 13: Tỉ lệ phân loại trong mỗi miền tỉ lệ với MCC........................................... 43
Hình 3. 14: Lịch sử lặp của K-means...................................................................................... 43
Hình 3. 15: Mô hình DEM của khu vực................................................................................ 45
Hình 3. 16: Mô hình DSM............................................................................................................ 45


1



2

LiDAR dễ dàng hơn, thành lập chính xác mô hình DEM. Hơn thế nữa, xung laser có
thể xuyên qua các địa hình, địa vật như lá, mặt đất dưới tán cây.
Để thành lập ra được DEM từ tập hợp điểm này, ta phải phân biệt được điểm
mặt đất và điểm không mặt đất. Quá trình này gọi là phân loại dữ liệu LiDAR. Việc
phân loại dữ liệu tự động của đám mây điểm được thực hiện bằng phép giải các bài
toán lọc điểm, trên cơ sở kết hợp sử dụng ảnh cường độ, kết quả đo vẽ các bãi kiểm
định chuẩn trên thực địa và ảnh số chụp được (nếu có trong công nghệ có lắ p thêm
hệ thống máy chụp ảnh kỹ thuật số).
Bài toán phân loại đám mây điểm LiDAR thuộc vào bài toán lọc và phân tách
đưa các điểm về các lớp riêng biệt. Việc phân loại dữ liệu tự động của đám mây điểm
phải tách được đám mây dữ liệu thành các lớp khác nhau theo các tính chất riêng như:
Lớp chứa điểm mặt đất, Lớp chứa điểm thực phủ, Lớp chứa điểm trên mái nhà tường
nhà và các công trình xây dựng, Lớp chứa các điểm trên không, Lớp chứa các điểm bị
lỗi, Lớp chứa các điểm trên mặt nước …. Từ đó xây dựng ra lớp Ground và Non-

Ground. Trên thế giới có nhiều chương trình lọc điểm theo các thuật toán khác nhau
đã được giới thiệu và áp dụng. Trong số đó có Vosselman và Sithole (Hà Lan) có
thuật toán “mô hình góc nghiêng di động” hay mô hình “độ chênh cao cực đại”,
Axelsson đưa ra thuật toán “mô hình TIN di động “, Kraus (Áo) đưa ra thuật toán
lọc theo lý thuyết nội suy thống kê, hãng ToyEye (Thụy Điển), TopoSys (Đức) có
chương trình lọc đám mây điểm của LiDAR cung cấp kèm với hệ thống thiết bị…
Hiện nay, với các thuật toán lọc ngày càng hoàn thiện, công tác lọc điểm đã tự động
hóa được khoảng 90-95%, tuy nhiên để đánh giá, so sánh chất lượng giữa các thuật
toán thì còn nhiều vấn đề phải tranh luận và kiểm chứng trong thực tế sản xuất. Các
phần mềm xử lý dữ liệu LiDAR rất đắt được bán kèm theo thiết bị, hoàn toàn là
phần mềm thương mại đóng như ENVI LiDAR.

thám mới, chủ động, sử dụng các loại tia laser để khảo sát đối tượng từ xa. Dữ liệu
thu được của hệ thống là tập hợp đám mây điểm phản xạ 3 chiều của tia laser từ đối
tượng được khảo sát. Công nghệ này cũng mới được áp dụng tại Việt Nam, nó cho
phép đo đạc độ cao chi tiết địa hình một cách chính xác và nhanh chóng.
Hệ thống LiDAR bao gồm bộ đầu quyết (bộ cảm biến), hệ thống đo quán tính
(IMU), hệ thống GPS, hệ thống quản lý bay, hệ thống camera số và hệ thống các
thiết bị lưu trữ dữ liệu.
Bộ máy quét Laser (bộ cảm biến): Gồm hai bộ phận được gắn vào bên dưới
máy bay; một bộ phận có vai trò phát xung laser hẹp đến bề mặt trái đất trong khi
máy bay di chuyển với tốc độ nhất định. Một máy thu gắn trên máy bay sẽ thu nhận
phản hồi của những xung này khi chúng đập vào bề mặt trái đất và quay trở lại thiết
bị thu trên máy bay. Hầu hết các hệ thống LiDAR đều sử dụng gương quét để tạo ra
một dải xung. Sóng Laser nằm trong dải sóng cận hồng ngoại để phục vụ công tác
đo đạc địa hình, bề mặt trái đất, còn với laser dải sóng xanh lá cây phục vụ công tác
đo sâu mặt nước. Độ rộng của dải quét phụ thuộc vào góc dao động của gương, và
mật độ điểm mặt đất phụ thuộc vào các yếu tố như tốc độ máy bay và tốc độ gương.
Tốc độ dao động được xác định bằng cách tính toán tổng thời gian tia laser rời máy
bay, đi đến mặt đất và trở lại bộ cảm biến.
Hệ thống xác định quán tính IMU: Các giá trị góc xoay, góc nghiêng dọc,
nghiêng ngang, hướng bay quét của hệ thống LiDAR được xác định chính xác bằng
thiết bị đạo hàng, góc quay gương tức thời và các khoảng cách thu nhận và dữ liệu
GPS được dùng để tính toán toạ độ ba chiều của các điểm LiDAR.


5

Hệ thống GPS: Dữ liệu LiDAR được kết hợp với các thông tin vị trí chính xác
thu nhận từ thiết bị GPS và hệ thống thiết bị xác định các thông số định hướng góc
xoay, góc nghiêng dọc, nghiêng ngang cùng đặt trên máy bay. Các thông tin này
được lưu trữ và xử lý, để xác định giá trị toạ độ (x,y,z) chính xác của mỗi điểm trên

Thời gian thu thập và xử lý dữ liệu cực nhanh. Thời gian bay quét LiDAR với

khoảng 1000km2 là khoảng 25-30 giờ, thời gian xử lý tạo DEM với 1000km2
là khoảng 10 ngày.
-

Không giống như các phương pháp đo ảnh hay đo đạc ngoài trời khác, công
nghệ LiDAR chủ yếu là tự động hóa, ít có sự can thiệp trực tiếp của con
người. Thành quả dữ liệu rất khách quan, mức độ tin cậy cao.

-

Hệ thống LiDAR thu thập dữ liệu không phụ thuộc vào ánh sáng mặt trời, có
thể thực hiện cả ngày và đêm, điều kiện thời tiết không đòi hỏi khắt khe.

-

Xung ánh sáng của hệ thống LiDAR có thể đi qua đối tượng vòm như tán
cây, mặt nước, mái che kính, tấm ni lông mỏng … và phản xạ tới 4 lần. Mỗi
lần phản xạ là một mức truyền khác nhau và ghi nhận một giá trị tọa độ
(XYZ) khác nhau. Đây là một tính năng đặc biệt mà công nghệ đo vẽ ảnh
khác không thể thực hiện được. Với tính năng này việc thực hiện bay quét ở
vùng rừng cây hoặc nơi có thực phủ không quá dày đặc vẫn có thể thi công
và thể hiện được bề mặt đất.

-

Điểm phân giải điểm đo chi tiết cao, khi đầu phát đạt 150.000 xung trên 1 giây,

độ cao bay 1000m thì mật độ khoảng 3 điểm trên 1m 2. Hiện nay có nhiều hệ

-

Hiệu quả kinh tế rất cao khi ứng dụng công nghệ LiDAR cho mục đích thu
thập dữ liệu không gian với yêu cầu thời gian ngắn, độ chính xác cao và mật
độ dày đặc [3].

1.2. Khả năng ứng dụng của LiDAR
Công nghệ LiDAR đã thể hiện nhiều ưu thế vượt trội hơn với các công nghệ
khác trong việc đo đạc thành lập bản đồ, xây dựng cơ sở dữ liệu hay mô phỏng
không gian ba chiều. Các nguồn dữ liệu thu nhận được có thể được ứng dụng trong
nhiều lĩnh vực khác nhau như giáo dục, viễn thông, theo dõi đánh giá khai thác mỏ,
quân sự, nghiên cứu lập bản đồ khu vực ngập lụt, dự báo thảm hoạ, bản đồ địa hình
dải ven biển, quy hoạch đô thị, lập bản đồ đường dây tải điện,…
a) Khảo sát địa hình và lập bản đồ:
Kết quả đầu ra cơ bản là các mô hình số địa hình (DEM – Digital Elavation
Model) và mô hình số bề mặt (DSM – Digital Surface Model) với độ phân giải và
độ chính xác cao, LiDAR rất phù hợp để ứng dụng trong việc thành lập bản đồ tỷ lệ
lớn, các ứng dụng liên quan đến phát triển hoặc quản lý duy trì hạ tầng cơ sở.


8

Hình 1. 2: Ứng dụng LiDAR trong khảo sát địa hình và lập bản đồ
b) Lâm nghiệp:
Trong lĩnh vực lâm nghiệp, công nghệ LiDAR chủ yếu được sử dụng để
đánh giá, thống kê, phân tích điều kiện sống hoang dã, tương quan của các yếu tố
như tán, độ dày tán, dạng lá,… hay sản lượng gỗ rừng; ước tính sinh khối, trữ lượng
gỗ và các tham số lâm nghiệp khác.

Hình 1. 3: Ứng dụng LiDAR trong lâm nghiệp


Hình 1. 7: Ứng dụng LiDAR trong quan trắc dự báo trượt lở
g) Các tuyến truyền tải:
LiDAR được áp dụng trong việc lập bản đồ các tuyến truyền tải trải dài, giúp
thể hiện chính xác vị trí các tháp truyền tải hoặc cột điện, phân định địa hình của
hành lang truyền tải và các loại đối tượng tồn tại trong hành lang (cây xanh…) giúp
điều chỉnh, sửa chữa duy tu và thiết kế nâng cấp.


11

Hình 1. 8: Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ tuyến truyền tải
h) Lập bản đồ giao thông:
Công nghệ LiDAR thường được sử dụng để: quan trắc, giám sát, duy tu bảo
dưỡng và quản lý các đối tượng như đường sắt, đường bộ, hệ thống tín hiệu biển
báo, các trạm dừng đỗ, nhà ga bến cảng, sự xuống cấp mặt đường, điểm tai nạn, mật
độ giao thông, bùng binh,… mà không cần làm gián đoạn các dịch vụ liên quan.

Hình 1. 9: Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ tuyến truyền tải


12

i)Mạng điện thoại di động:
Một trong những yêu cầu của việc quy hoạch và quản lý các mạng điện thoại di
động đó là cần có thông tin bề mặt địa hình, lớp phủ thực vật, các toà nhà và công trình
một cách chi tiết. Công nghệ LiDar xác định cơ sở dữ liệu chính xác và chi tiết các
thông tin về các chướng ngại vật tự nhiên và nhân tạo là cực kỳ quan trọng.

Hình 1. 10: Ứng dụng LiDAR trong quy hoạch và quản lý mạng điện thoại di động

thời gian tia quét phản xạ, góc quét, vị trí thu nhận từ GPS, và thông tin INS.
Thuộc tính của dữ liệu LiDAR ghi nhận được cho mỗi xung bao gồm: cường
độ, số lượng xung phản hồi, giá trị điểm phân loại, góc quét của đường bay
chụp, giá trị RGB, thời gian định vị, góc quét và hướng quét.
Bảng 1. Thuộc tính của dữ liệu LiDAR

STT Tên thuộc tính
1

Cường độ

Mô tả
Độ đậm nhạt của xung dữ liệu LiDAR phản xạ ghi
nhận được từ điểm LiDAR.


14

2

Số lượng xung
phản xạ

Tổng số lượng xung phản hồi.

3

Điểm phân loại

Mọi điểm LiDAR đều được phân loại trong quá


8

Hướng quét

Hướng quét là hướng gương chụp laser đang di
chuyển tại thời điểm xung laser phát ra

9

x, y, z

Tọa độ và độ cao của điểm phản xạ

Dữ liệu đám mây điểm LiDAR thường rất lớn, từ vài ngàn đến vài chục triệu
điểm tùy thuộc vào đ ộ rộng của khu vực đo vẽ và sự phức tạp của khu vực đo v ẽ.
Định dạng đám mây điểm thường là .las hay .laz.
1.3.2 Cơ bản về tệp tin .LAS
Bộ dữ liệu LAS lưu trữ một hoặc nhiều tệp LAS trên đĩa, cũng như các tính
năng bề mặt bổ sung. Tệp LAS là định dạng nhị phân chuẩn công nghiệp để lưu trữ


15

dữ liệu LiDAR trong không khí. Bộ dữ liệu LAS cho phép kiểm tra các tệp LAS, ở
định dạng gốc, nhanh chóng và dễ dàng, cung cấp số liệu thống kê chi tiết và vùng
phủ sóng của dữ liệu LiDAR chứa trong các tệp LAS.Một tập dữ liệu LAS cũng có
thể lưu trữ tham chiếu đến các lớp đối tượng có chứa các ràng buộc bề mặt. Các
ràng buộc bề mặt là đường nét, đa giác nước, ranh giới khu vực, hoặc bất kỳ loại
tính năng bề mặt nào khác được thực thi trong bộ dữ liệu LAS.

Dữ liệu LiDAR được lưu trong tệp tin LAS thường là đám mây điểm. Các đám
mây điểm là tập hợp các điểm thể hiện hình dạng hoặc tính năng 3D. Mỗi điểm có tập
hợp các tọa độ X, Y, Z riêng và trong một số trường hợp có thêm các thuộc tính bổ
sung. Các điểm LiDAR được lưu trữ trong các tệp LAS thường được phân thành các
loại khác nhau bằng cách sử dụng các công cụ phân loại chuyên biệt bên ngoài ArcGIS.
Phân loại này thường được hoàn thành bằng cách đặt thông số dựa trên địa hình, sau đó
chạy thuật toán trên đám mây điểm để xác định loại đối tượng được liên kết với mỗi
điểm. Mã phân loại được gán cho mỗi điểm được ghi vào tệp LAS và, trong hầu hết các
trường hợp, tuân theo tiêu chuẩn ASPRS. Khi phân loại tự động được thực hiện trên dữ
liệu LiDAR, chúng thường không phân loại hoàn toàn tất cả các điểm một cách chính
xác nhưng thường chính xác đến khoảng 90 phần trăm của các điểm. Để đảm bảo rằng
100% các điểm LiDAR được phân loại chính xác, cần phân loại thủ công và dọn sạch
dữ liệu. Đây là một công việc rất tốn thời gian, và một số nhà cung cấp có thể yêu cầu
một chi phí bổ sung để thực hiện phân loại thủ công.


17

Hình 1. 13: Ví dụ về đám mây điểm LiDAR được hiển thị dưới dạng 3D

Phân loại đám mây điểm là quá trình phân chia các điểm thành các lớp điểm
chuyên biệt như mặt đất, nước, thảm thực vật, xây dựng, đường dây điện…Phân
loại có thể là một hoạt động chuyên sâu xử lý và nhiều bộ dữ liệu LIDAR đã trải
qua phân loại hạn chế. Mặt đất hầu như luôn được bao gồm trong một tệp LAS, vì
nó là cần thiết để tạo ra một DTM. Các phiên bản thường dùng của định dạng LAS
(1.2 và 1.3) có 8 loại phân loại được xác định trước và có thể xử lý lên đến 32;
phiên bản mới hơn (1.4), vẫn chưa được sử dụng rộng rãi, có khoảng 20 lớp được
định trước và có thể xử lý 256.