Tải bản đầy đủ

Luận văn thạc sĩ ngành công nghệ thông tin nghiên cứu kỹ thuật phân loại dữ liệu LiDAR

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 Công 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 học 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 học viên có được kết
quả như ngày hôm nay.


iii
MỤC LỤC

MỞ ĐẦU ................................................................................................................... 1
1. Đặt vấn đề ........................................................................................................ 1
2. Những nội dung nghiên cứu chính .................................................................. 3
CHƯƠNG 1: ............................................................................................................. 4
GIỚI THIỆU VỀ CÔNG NGHỆ LIDAR VÀ CÁC ỨNG DỤNG ............................. 4
1.1 Tổng quan về công nghệ LiDAR ................................................................... 4
1.1.1 Cấu trúc hệ thống LiDAR ......................................................................... 4
1.1.2 Đặc điểm cơ bản của công nghệ LiDAR ................................................... 5
1.2. Khả năng ứng dụng của LiDAR .................................................................. 7
1.3. Bài toán phân loại dữ liệu LiDAR.............................................................. 13
1.3.2 Cơ bản về tệp tin .LAS ............................................................................ 14
1.3.3 Phân loại đám mây điểm LiDAR trong tập tin LAS ................................ 16
1.4 Kết chương: ................................................................................................. 18
CHƯƠNG 2: ........................................................................................................... 19
MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÂN LOẠI DỮ LIỆU LIDAR .......................................... 19
2.1 Nghiên cứu liên quan đến sử dụng thuật toán MCC (Multiscale Curvature
Classification) và K-Means trong phân loại dữ liệu LiDAR............................ 19
2.1.1 Thuật toán MCC (Multiscale Curvature Classification) .......................... 19
2.1.2 Thuật toán K-Means ............................................................................... 21
2.2. Đánh giá kết quả phân loại LiDAR............................................................ 23
2.2.1 Thuật toán MCC ..................................................................................... 23
2.2.2 Thuật toán K-Means ............................................................................... 26


iv
2.3. Kết chương .................................................................................................. 30
CHƯƠNG 3: ........................................................................................................... 32
XÂY DỰNG ỨNG DỤNG THỰC NGHIỆM.......................................................... 32
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 ............................................................................................................. 46
LIỆU THAM KHẢO............................................................................................... 47


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
DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1. Thuộc tính của dữ liệu LiDAR .......................................................... 13
Bảng 3.1 Thông số của file las ....................................................................... 33
Bảng 3.2: Số lượng điểm của mỗi cụm ........................................................... 44
Bảng 3.3:Các độ đo đánh giá độ chính xác phân loại...................................... 44


vii

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1. 1: Tổng quan về hệ thống LiDAR ........................................................ 5
Hình 1. 2: Ứng dụng LiDAR trong khảo sát địa hình và lập bản đồ ................. 8
Hình 1. 3: Ứng dụng LiDAR trong lâm nghiệp ................................................ 8
Hình 1. 4: Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ ngập úng .................................. 9
Hình 1. 5: Ứng dụng LiDAR cho đới duyên hải ............................................... 9
Hình 1. 6:Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ địa hình ven biển ..................... 10
Hình 1. 7: Ứng dụng LiDAR trong quan trắc dự báo trượt lở ......................... 10
Hình 1. 8: Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ tuyến truyền tải ...................... 11
Hình 1. 9: Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ tuyến truyền tải ...................... 11
Hình 1. 10: Ứng dụng LiDAR trong quy hoạch và quản lý mạng điện thoại di
động ............................................................................................................... 12
Hình 1. 11: Ứng dụng LiDAR trong lập mô hình đô thị và mô phỏng đô thị .. 12
Hình 1. 12: Hiển thị dữ liệu trong tệp tin LAS ............................................... 15
Hình 1. 13: Ví dụ về đám mây điểm LiDAR được hiển thị dưới dạng 3D ...... 17
Hình 1. 14: Quy trình phân loại đám mây điểm LiDAR ................................. 18
Hình 2. 1: Mô tả thuật toán K-Means ............................................................. 21
Hình 2. 2: Ví dụ phân loại với K-Means......................................................... 22
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

MỞ ĐẦU

1. Đặt vấn đề
Từ những năm đầu của thập niên 60 của thế kỷ 20, sự ra đời của bộ khuếch đại
ánh sáng bằng phát xạ kích thích – laser đã mở rất nhiều ứng dụng mới, trong đó phải
kể đến kỹ thuật khảo sát từ xa sử dụng nguồn kích thích bằng tia laser gọi là LiDAR
(Light Detection And Ranging). Hệ thống LiDAR là một hệ thống tích hợp từ 3 thành
phần chính: Hệ thống thiết bị Laser (Light amplification by stimulated emission of
radiation), hệ thống định vị vệ tinh GNSS (Global Navigation Sattelite System) và hệ
thống đạo hàng quán tính INS (Inertial Navigation System). Tổ hợp các thiết bị này
trong mối quan hệ hữu cơ, tác động chi phối lẫn nhau, tạo nên hệ thống LiDAR.
Bản chất của công nghệ LiDAR là kỹ thuật đo dài laser, định vị không gian
GPS/INS và sự nhận biết cường độ phản xạ ánh sáng. Xung của laser được phát hướng
xuống mặt đất trên một độ cao nào đó. Sóng laser được phản hồi từ mặt đất hay từ
các bề mặt đối tượng như là cây, đường hoặc nhà ..., với mỗi xung sẽ đo được thời
gian đi và về của tín hiệu, tính được khoảng cách từ nguồn phát laser tới đối tượng.
Ở mỗi thời điểm phát xung laser, hệ thống định vị vệ tinh GNSS sẽ xác định vị trí
không gian của điểm phát, và hệ thống đạo hàng quán tính sẽ xác định các góc định
hướng trong không gian của tia quét. Với các giá trị đo tổng hợp đó tính được vị trí
(tọa độ không gian) của các điểm trên bề mặt đất.
Công nghệ LiDAR là một công nghệ tiên tiến hàng đầu trong hệ thống các công
nghệ thu thập dữ liệu không gian trên thế giới. Với khả năng trực tiếp thu nhận đám
mây điểm 3D với độ chính xác cao, LiDAR được áp dụng rộng rãi trong việc thành
lập mô hình số độ cao (Digital Elevation Model - DEM) của bề mặt địa hình, dựa vào
đó có thể theo dõi được dòng chảy của nước hay giám sát di chuyển khối, thành lập
bản đồ và viễn thám. Công nghệ LiDAR là sự phát triển và ứng dụng các thiết bị
laser, định vị vệ tinh và đo quán tính để thu thập dữ liệu địa lý trên bề mặt trái đất. So
sánh với các phương pháp thu nhận và xử lý trắc địa ảnh truyền thống, xử lý dữ liệu


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 lắp 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 NonGround. 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.
Với mục đích nghiên cứu, tìm hiểu các thuật toán hiện đang được sử dụng trong
việc phân loại dữ liệu LiDAR, đồng thời thử nghiệm các kỹ thuật phân loại dữ liệu


3

LiDAR trên những bộ dữ liệu cụ thể, học viên lựa chọn nội dung: “Nghiên cứu kỹ
thuật phân loại dữ liệu LiDAR” làm đề tài thực hiện khóa luận thạc sĩ của mình.
2. Những nội dung nghiên cứu chính
Ngoài phần mở đầu trình bày lý do chọn đề tài và phần kết luận trình bày các
kết quả đạt được của luận văn này, nội dung nghiên cứu chính được trình bày trong
ba chương như sau:
Chương 1: Trình bày khái quát về công nghệ LiDAR và các ứng dụng, phát
biểu bài toán phân loại dữ liệu LiDAR.
Chương 2: Trình bày phương pháp phân loại dữ liệu LiDAR với 2 thuật toán
MCC (Multiscale Curvature Classification) và thuật toán K-Means.
Chương 3: Xây dựng chương trình thử nghiệm phân loại dữ liệu LiDAR bao
gồm: Giới thiệu bài toán thử nghiệm, lựa chọn thuật toán phân loại và dữ liệu thử
nghiệm, môi trường và các công cụ sử dụng để xây dựng chương trình, phát triển
chương trình và đánh giá kết quả thu được.


4

CHƯƠNG 1:
GIỚI THIỆU VỀ CÔNG NGHỆ LIDAR VÀ CÁC ỨNG DỤNG

1.1 Tổng quan về công nghệ LiDAR
1.1.1 Cấu trúc hệ thống LiDAR
LiDAR, Light Detection And Ranging, là thuật ngữ để chỉ một công nghệ viễn
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 mặt
đất. Hệ thống GPS gồm một máy thu đặt trên máy bay và một máy thu đặt tại mặt
đất, quá trình xử lý dữ liệu này cho ra kết quả vị trí điểm có độ chính xác cao (+/- vài
cm đến vài chục cm).
Hệ thống quản lý bay: Cho phép lập kế hoạch, thiết kế tuyến bay và theo dõi quá
trình bay quét LiDAR.

Hình 1. 1: Tổng quan về hệ thống LiDAR
1.1.2 Đặc điểm cơ bản của công nghệ LiDAR
Bản chất của công nghệ LiDAR là kỹ thuật đo dài laser, định vị không gian
GPS/INS và sự nhận biết cường độ phản xạ ánh sáng [3]. Xung của laser được phát
hướng xuống mặt đất trên một độ cao nào đó. Sóng laser được phản hồi từ mặt đất
hay từ các bề mặt đối tượng như là cây, đường hoặc nhà ..., với mỗi xung sẽ đo được
thời gian đi và về của tín hiệu, tính được khoảng cách từ nguồn phát laser tới đối
tượng. Ở mỗi thời điểm phát xung laser, hệ thống định vị vệ tinh GNSS sẽ xác định


6

vị trí không gian của điểm phát, và hệ thống đạo hàng quán tính sẽ xác định các góc
định hướng trong không gian của tia quét. Với các trị đo tổng hợp đó tính được vị trí
(tọa độ không gian) của các điểm trên bề mặt đất.
Công nghệ LiDAR có nhiều tính năng vượt trội so với các công nghệ đo đạc
truyền thống, nó có những đặc điểm cơ bản như:
-

Độ chính xác xác định vị trí không gian của các đối tượng địa lý rất cao. Độ
chính xác độ cao < 20cm, độ chính xác mặt phẳng < 25cm.

-

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 1m2. Hiện nay có nhiều hệ
thống LiDAR có đầu phát đạt 240.000 xung trên 1 giây. Công nghệ LiDAR
với khả năng đo điểm trực tiếp ngoại nghiệp mật độ rất cao, độ chính xác lớn,
tốc độ nhanh.

-

Điểm khống chế mặt đất rất ít, có thể chỉ 1 điểm cho mục đích cải chính DGPS.
Công nghệ LiDAR đặc biệt lợi ích là công cụ lý tưởng khi nó được áp dụng


7

cho các vùng xa xăm, hẻo lánh khi mà con người rất khó tiếp cận trong triển
khai đo đạc ngoại nghiệp.
-

Công nghệ LiDAR ghi nhận được các giá trị mức phản xạ ánh sáng của các
đối tượng trên mặt đất, dữ liệu này có thể được dùng để tạo ra ảnh cường độ
xám, phân loại đối tượng, chiết xuất đối tượng trên mặt đất. Đây là một đặc
tính có giá trị gia tăng của dữ liệu LiDAR.

-

Một số hệ thống LiDAR ngoài chức năng đo quét trên mặt đất, còn có thể thực
hiện chức năng đo sâu (hiện nay có thể đo sâu đến 40m).

-

Tổ chức thi công đơn giản, gọn nhẹ hơn các phương pháp khác, số người cần
tham gia rất ít (khoảng 10-15 người).

-

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
c) Lập bản đồ ngập úng:
Dữ liệu LiDAR được sử dụng hiệu quả trong xây dựng các mô hình ngập úng,
xác định ranh giới ngập úng, cung cấp thêm nhiều thông tin về các đối tượng/địa vật
chịu ảnh hưởng; từ đó thành lập bản đồ nguy cơ ngập úng, vùng ưu tiên sơ tán.


9

Hình 1. 4: Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ ngập úng
d) Các ứng dụng cho đới duyên hải:
Do dữ liệu LiDAR có độ chính xác cao cùng mật độ điểm dữ liệu dày đặc
trong thời gian thu thập dữ liệu ngắn. Dữ liệu này rất phù hợp cho các ứng dụng để
quản lý và dự báo xói mòn bờ biển; giúp đánh giá và dự báo bồi lắng, quan trắc cũng
như lập dự báo ngập lụt ven biển…

Hình 1. 5: Ứng dụng LiDAR cho đới duyên hải
e) Địa hình ven biển:
Công nghệ LiDAR có thể giúp lập bản đồ địa hình đáy biển độ sâu tới 70m,
hữu ích trong các dự án xác định luồng lạch tàu vào, thiết kế quy hoạch cảng và các
kênh giao thông thuỷ.


10

Hình 1. 6:Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ địa hình ven biển
f) Trượt lở:
LiDAR có thể sử dụng để quan trắc và dự báo trượt lở, đặc biệt với ác sườn
dốc, nhờ đặc điểm thu thập dữ liệu nhanh chóng với độ chính các cao và mật độ dữ
liệu dày đặc. Công nghệ này cũng có thể được sử dụng để đánh giá nhanh thiệt hại và
thiết lập bản đồ thể hiện tình trạng hậu trượt lở nhanh chóng chính xác.

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
j) Lập mô hình đô thị và mô phỏng đô thị:
Lidar thường được ứng dụng để tạo ra mô hình thành phố ảo với nền địa lý và
các công trình xây dựng, kiến trúc, như đô thị thực. Mô hình này có thể được khai
thác phục vụ rất nhiều đối tượng từ quy hoạch kiến trúc, xây dựng, giao thông. Mô
hình này cũng được chia sẻ dưới các cách linh động khác nhau như: ứng dụng
desktop, ứng dụng web, sử dụng các chuẩn mở, dễ trao đổi và dễ cấu hình phù hợp
với từng đối tượng sử dụng.

Hình 1. 11: Ứng dụng LiDAR trong lập mô hình đô thị và mô phỏng đô thị


13

1.3. Bài toán phân loại dữ liệu LiDAR

1.3.1 Khái niệm
Bản chất của công nghệ LiDAR là kỹ thuật đo dài laser, định vị không
gian GPS/INS và sự nhận biết cường độ phản xạ ánh sáng. Xung của laser được
phát hướng xuống mặt đất trên một độ cao nào đó. Sóng laser được phản hồi từ
mặt đất hay từ các bề mặt đối tượng như là cây, đường hoặc nhà ..., với mỗi
xung sẽ đo được thời gian đi và về của tín hiệu, tính được khoảng cách từ
nguồn phát laser tới đối tượng. Ở mỗi thời điểm phát xung laser, hệ thống định
vị vệ tinh GNSS sẽ xác định vị trí không gian của điểm phát, và hệ thống đạo
hàng quán tính sẽ xác định các góc định hướng trong không gian của tia quét.
Với các giá trị đo tổng hợp đó sẽ tính được vị trí (tọa độ không gian) của các
điểm trên bề mặt đất. Một tín hiệu phát đi, sẽ có một hay nhiều tín hiệu phản
xạ. Kết quả cuối cùng, sẽ có được đám mây điểm.
Dữ liệu điểm của LiDAR sẽ được tiền xử lý sau khi hệ thống thu nhận
được hệ tọa độ x, y, z có độ chính xác cao của đối tượng bằng cách phân tích
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 Tổng số lượng xung phản hồi.
phản xạ

3

Điểm phân loại

Mọi điểm LiDAR đều được phân loại trong quá
trình tiền xử lý để xác định được loại đối tượng
phản xạ.

4

Góc của đường Các điểm sẽ được ký hiệu với giá trị 0 và 1. Những
quét

điểm theo đường góc quét sẽ được gán giá trị là 1,
những điểm còn lại được gán giá trị là 0

5

RGB

Dữ liệu LiDAR có thể được gán với kênh phổ R,
G, B. Giá trị này thường được thu nhận từ ảnh
cùng thời gian với đo LiDAR

6

Thời gian định vị Giờ được thu nhận từ hệ thống GPS được phát ra
từ hệ thống không vận

7

Góc quét

Giá trị của góc quét thường từ - 900 đến + 900

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 độ rộng của khu vực đo vẽ và sự phức tạp của khu vực đo vẽ.
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.
Bộ dữ liệu LAS cung cấp quyền truy cập ngay vào dữ liệu LiDAR mà không
cần chuyển đổi hoặc nhập dữ liệu. Các thuộc tính điểm LAS có thể được sử dụng để
lọc ra nội dung và tượng trưng cho các điểm trong 2D và 3D. Ngoài ra, dữ liệu LiDAR
thường xuất hiện dưới dạng một nhóm tệp, tập dữ liệu LAS cung cấp khả năng xác
định tập hợp các tệp LAS hợp lý để làm việc trong các dự án được bản địa hóa.

Hình 1. 12: Hiển thị dữ liệu trong tệp tin LAS
Bộ dữ liệu LAS tương tự như một tập dữ liệu địa hình với các chế độ xem trên
bề mặt, nhưng nó cũng có thể được sử dụng để xem điểm và không yêu cầu tiền xử
lý. Người dùng không bắt buộc phải thực hiện bất kỳ quá trình xử lý nào để nhanh
chóng hiểu dữ liệu LiDAR đang làm việc. Có thể làm việc trực tiếp trên các tệp LAS,
dưới dạng tập hợp hoặc dưới dạng tệp riêng lẻ. Bộ dữ liệu LAS hỗ trợ đường viền
hoặc các ràng buộc bề mặt khác sẽ được thêm vào mô hình bề mặt. Nó được hiển thị


16

như một bề mặt hoặc một đám mây điểm, cho phép nhanh chóng đánh giá và hiểu dữ
liệu LiDAR.
Có thể hiển thị bất kỳ sai sót hoặc vấn đề dữ liệu nào một cách nhanh chóng
do hiển thị nhanh và phân tích thống kê. Phân tích có thể được tiến hành trên mỗi và
mọi tập tinLAS hoặc trên toàn bộ tập dữ liệu LAS. Nếu có lỗi trong phân loại, có thể
sửa đổi việc phân loại các tập tin LAS bằng cách sử dụng LAS Dataset 2D Profile
View.
Bộ dữ liệu LAS có thể mở rộng, cho phép làm việc với các đám mây điểm lớn
một cách nhanh chóng và hiệu quả. Đại diện bộ dữ liệu LAS tự động cập nhật khi
xoay và thu phóng xung quanh màn hình. Bộ dữ liệu LAS là một bổ sung tuyệt vời
cho luồng công việc cho bộ dữ liệu địa hình và bộ dữ liệu mosaic, có thể xem nhanh
các tệp LiDAR trước khi nhập, phân tích hoặc chia sẻ dữ liệu LiDAR.
1.3.3 Phân loại đám mây điểm LiDAR trong tập tin 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.


Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Tải bản đầy đủ ngay

×