Bài báo xây dựng bản đồ 3D khu vực thành phố Hồ Chí Minh từ ảnh UAV được đăng trên tạp chí giao thông vận tải năm 2021. Dovenhanh.com được vinh dự được đăng đầy đủ báo cáo nghiên cứu này. File pdf vui lòng tải ở cuối bài viết. Ngoài ra có thể khảo thêm 1 kết quả nghiên cứu về 3D của khu vực này do chính tập thể Công ty Hợp Nhất Bách Việt và thạc sĩ Nguyễn Hữu Đức (đại học Tài Nguyên và Môi trường TPHCM) đồng thực hiện tại link ở cuối bài viết. Cảm ơn Thạc Sĩ Trần Ngọc Huyền Trang và ks Nguyễn Phúc Hoa Đăng đã tài trợ bài viết xây dựng bản đồ 3D bằng UAV này.

Mục lục nội dung
Toggle
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

Trắc địa Bản đồ trước đến nay, không còn xa lạ với việc đo đạc, lập bản đồ 2D trên giấy để biểu diễn thế giới thực. Hiện tại, bản đồ từ nền giấy đã hoạt động trên các phương tiện điện tử mọi lúc và được cập nhật liên tục. Một hướng nghiên cứu mới mà người làm bản đồ quan tâm là biểu diễn thế giới thực trong không gian ba chiều, bên cạnh đó còn mang một cơ sở dữ liệu thông tin, nhằm hỗ trợ con người trực quan hơn về hình ảnh, tin tưởng hơn về vị trí địa lý, nhanh chóng hơn về truy vấn thông tin đối tượng và một cách thức quản lý mới khu vực mình mong muốn.

Temenoujka Bandrova (2005), định nghĩa Bản đồ 3D là một sản phẩm trên máy tính, được xác định về mặt toán học trong không gian ba chiều, có sự thực tế cao, đại diện của bề mặt thế giới (hoặc một thiên thể khác), cũng như đại diện cho các đối tượng, hiện tượng tự nhiên và xã hội trong thế giới thực. Các đối tượng và hiện tượng biểu diễn được phân loại, thiết kế và hình dung theo các mục đích cụ thể.

Có một số phương pháp thành lập bản đồ 3D, trong đó sử dụng ảnh hàng không nói chung và ảnh chụp từ máy bay không người lái nói riêng là một phương pháp có tính ứng dụng cao, thời gian thành lập ngắn và không yêu cầu cao về chi phí.

Máy bay không người lái (UAV – Unmanned Aerial Vehicle) là thiết bị bay hoạt động mà không cần người lái trên máy bay (Francesco Nex, Fabio Remondino, 2014). Chúng được điều khiển từ xa hoặc bay theo lịch trình được lập sẵn. UAV khi hoạt động mang theo máy ảnh giúp thu nhận hình ảnh của khu vực ta nghiên cứu. UAV được ứng dụng trong các công tác giám sát bề mặt trái đất như giám sát rừng, biên giới, … có khả năng tiếp cận vùng địa hình phức tạp.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Quy trình thực hiện

Tiến hành quá trình chụp ảnh với 5 hướng khác nhau cho các đối tượng (phía trên, phía dưới, bên trái, bên phải và trên đỉnh) , đo điểm khống chế và xử lý ảnh với phần mềm chuyên dụng. Sản phẩm thu được của quá trình xử lý ảnh là: mô hình số địa hình DTM và ảnh trực giao.

Để có được dữ liệu không gian, tiến hành đoán đọc và điều vẽ ảnh trực giao, kết hợp với độ cao được trích xuất từ mô hình số CHM sẽ dựng được các đối tượng trong không gian ba chiều. Các dữ liệu thuộc tính sau khi thu thập sẽ được gán cho từng đối tượng. Cuối cùng là biểu diễn dữ liệu đã chuẩn bị trong môi trường 3D.

Hình 1. Quy trình xây dựng bản đồ 3D từ ảnh UAV

2.2 Mô tả dữ liệu

– Bộ ảnh gồm 271 ảnh được chụp tại khu vực dọc bờ kênh Tẻ, Quận 7, TP. HCM. Dữ liệu ảnh được chụp bởi thiết bị DJI Phantom 4, Trên giao diện ứng dụng chọn Mission Flight và Create a Route và chọn chế độ Oblique để tạo một dự án bay với chế độ bay Oblique (chế độ bay Oblique thực hiện 5 tuyến bay với 5 hướng chụp khác nhau), bay ở độ cao 100m, kích thước ảnh 5472 x 3648 pixel, độ phủ giữa các tấm ảnh là 80%, độ phân giải không gian là 2,7cm/pixel.

– Các điểm khống chế ảnh – GCP (Ground Control Points) gồm 8 điểm được đo bằng công nghệ RTK với tọa độ và độ cao nằm trong hệ VN2000, kinh tuyến trục 105⁰45′.

Hình 2. Khu vực nghiên cứu thuộc quận 7, TP. HCM

2.3 Xử lý ảnh tạo bình đồ ảnh, Point cloud, mô hình DTM

Sử dụng phần mềm Pix4Dmapper trong công tác xử lý ảnh, kết quả nhận được bình đồ ảnh trực giao, tập điểm Point cloud.

Dùng tập điểm Point cloud lọc lấy các điểm nằm trên mặt đất (Ground) và dùng nó để dựng mô hình DTM (Digital Terrain Model).

Hình 4: Tập điểm Point Cloud trước khi lọc

Hình 5: Tập điểm Point cloud sau khi lọc (Grounds)

Sử dụng phần mềm Global Mapper để tạo các mô hình dạng raster cho hai tập dữ liệu: DSM từ Point cloud và DTM từ Point cloud đã lọc.

2.4 Xây dựng dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính

Khảo sát và số hóa ranh giới nhà, giao thông,… bị che khuất khi nhìn từ hướng của UAV.

– Thu thập vị trí các đối tượng hỗ trợ như biển báo, đèn tín hiệu, cột điện.

– Thu thập thông tin thuộc tính của đối tượng công trình xây dựng như: hiện trạng sử dụng, số tầng, địa chỉ,…

Kết quả các lớp dữ liệu mặt bằng được số hóa trên nền của bình đồ ảnh bằng phần mềm ArcGIS. Đo đạc kiểm tra một số góc nhà, độ rộng của đường giao thông bằng máy toàn đạc điện tử.

Khi biểu diễn bản đồ 3D, yếu tố đóng vai trò quan trọng nhất là chiều cao của các lớp đối tượng nói chung và ở đây ta sẽ nhắc đến chiều cao của đối tượng công trình xây dựng nói riêng. Dữ liệu thuộc tính chiều cao công trình được trích ra từ mô hình CHM. Mô hình CHM được tạo ra nhờ quá trình tính toán với mô hình DTM và DSM.

Trên phần mềm ArcGIS, dùng công cụ tính toán Raster Calculator tạo mô hình CHM với công thức:

CHM = DSM – DTM

Kiểm tra và đánh giá độ chính xác của mô hình CHM bằng phương pháp đo trực tiếp ở thực địa bằng máy toàn đạc điện tử. Lựa chọn ngẫu nhiên 5 khối nhà cao thấp khác nhau trên khu vực nghiên cứu, đo đỉnh và chân của các khối nhà, sau đó lấy hiệu để được chiều cao của đối tượng đó.

2.5 Xây dựng chiều cao của đối tượng và bản đồ 3D

Sử dụng lớp dữ liệu mặt bằng đã số hóa chồng lớp với CHM, sử dụng công cụ truy vấn dựa vào vị trí (Select By Location) trong ArcMap trích lọc chiều cao từ mô hình CHM.

Hình 7: Kết hợp dữ liệu mặt bằng và CHM để trích lọc chiều cao của từng khối nhà — Hình 7 -1: Kết hợp dữ liệu mặt bằng và CHM để trích lọc chiều cao của từng khối nhà

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1 Kết quả bình đồ ảnh trực giao, Point cloud và đánh giá độ chính xác

Hình 8: Bình đồ ảnh trực giao và Point Cloud

Kết quả xử lý được đánh giá độ chính xác thông qua bảng sau:

Bảng 1: Kết quả đánh giá độ chính xác bình đồ ảnh trực giao và độ cao của Point cloud

STT	DX (m)	DY (m)	DZ (m)
1	0,036	– 0,001	0,064
2	– 0,016	0,009	0,046
3	– 0,013	– 0,057	– 0,003
4	– 0,021	– 0,029	0,016
5	– 0,024	– 0,025	0,077
6	0,053	0,003	0,190
RMSE	0,030	0,028	0,090

Sai số mặt bằng:

m_{mặt bằng}= = 0,042m

Sai số độ cao:

m_độ_cao= = 0,090m

Kết quả trên cho thấy: sai số ở thành phần mặt bằng và độ cao chỉ giới hạn ở mức centimet nên dữ liệu này có thể dùng thành lập bản đồ 3D với mức độ chi tiết và độ chính xác cao.

3.2 Mô hình CHM

Khu vực nghiên cứu gồm các đối tượng có chiều cao trung bình từ 10m đến 20m, bao gồm các cao ốc văn phòng, trường học, các khu nhà ở, kinh doanh dịch vụ,…và những hàng cây thấp nằm dọc hai bên đường.

Hình 10: Chiều cao các đối tượng công trình xây dựng được trích từ mô hình CHM

Chiều cao của các công trình xây dựng được thể hiện thông qua màu sắc, có thể thấy các công trình có chiều cao từ 8,4m đến 16,8m chiếm phần lớn, tương là 3 đến 5 tầng, có công trình cao cao ốc cao nhất là 25,2m.

Bảng 2. Kết quả đánh giá độ chính xác chiều cao của công trình xây dựng

STT	Chiều cao (m)		DH	RMSE
STT	Thực địa	Bản đồ	DH	RMSE
1	13,66	13,21	0,45	0,56
2	16,69	17,1	-0,41
3	16,03	15,48	0,55
4	4,43	5,33	-0,9
5	15,95	16,59	-0,64

Kết quả trên cho thấy, sử dụng ảnh UAV để xác định chiều cao cho các khối nhà có độ chính xác khá cao, đạt 56cm, hoàn toàn thích hợp để xây dựng các bản đồ 3D cho khu vực đô thị.

3.3 Bản đồ 3D

Bản đồ 3D thể hiện được độ cao của mặt đất trên nền dữ liệu DTM, ranh giới và chiều cao của các đối tượng xây dựng, các công trình giao thông, thủy hệ, thực vật, các công trình khác như trụ điện, hố ga, khu vui chơi,…Bản đồ được biên tập màu sắc, ký hiệu có tính mô tả, trực quan tương ứng với thực địa

Hình 11: Bản đồ 3D khu vực với các góc nhìn khác nhau — Hình 11 -1: Bản đồ 3D khu vực với các góc nhìn khác nhau

Phân nhóm các đối tượng khác nhau với màu sắc khác nhau hoặc là phân nhóm các đối tượng theo chiều cao nhằm phục vụ cho công tác quản lý được trực quan hơn

Hình 12: Bản đồ 3D phân nhóm các công trình xây dựng theo loại hình sử dụng

Hình 13: Bản đồ 3D phân nhóm các công trình xây dựng theo chiều cao

Bản đồ 3D ngoài thể hiện vị trí mặt bằng, chiều cao của các đối tượng, còn có thêm các thông tin cơ bản của công trình xây dựng: tên riêng (nếu có), loại công trình, địa chỉ, ảnh chụp thực địa công trình, diện tích,…

Hình 14: Thông tin cơ bản của các công trình trên bản đồ 3D - Xây dựng bản đồ 3D bằng UAV — Hình 14 -1: Thông tin cơ bản của các công trình trên bản đồ 3D

Hình 14 -1: Thông tin cơ bản của các công trình trên bản đồ 3D — Hình 14 -2: Thông tin cơ bản của các công trình trên bản đồ 3D – Xây dựng bản đồ 3D bằng UAV

Bảng 3: Kết quả đánh giá độ chính xác vị trí mặt bằng của bản đồ 3D

STT	DX (m)	DY (m)
STT	DX (m)	DY (m)
1	-0,098	-0,003
2	-0,066	0,041
3	-0,008	0,075
4	-0,012	0,006
5	-0,070	0,030
RMSE	0,062	0,041

Sai số mặt bằng:

m_{mặt bằng}= = 0,074m = 7,4cm

Bảng 4: Kết quả đánh giá độ chính xác chiều dài cạnh

STT	Chiều dài (m)		DL	RMSE
STT	Thực địa	Bản đồ	DL	RMSE
1	20,241	20,291	0,050	0,21
2	23,001	22,864	-0,137
3	19,570	19,717	0,147
4	38,594	38,346	-0,248
5	11,890	12,223	0,333

Sai số chiều dài cạnh:

m_cạnh = 0,210m= 21cm

Sai số thành phần mặt bằng của bản đồ 3D là 7,4cm, lớn hơn sai số của bình đồ ảnh (4,2cm), điều này là do tác động của công tác đoán đọc, điều vẽ ảnh và số hóa dữ liệu bản đồ. Sai số về chiều dài cạnh của bản đồ 3D khá lớn (21cm) là do chưa tính đến độ cong trái đất và độ dốc địa hình khi đánh giá sai số.

KẾT LUẬN

Có thể sử dụng ảnh UAV để thành lập bản đồ 3D cho khu vực nghiên cứu ở quận 7, thành phố Hồ Chí Minh với độ tin cậy cao, đạt 7,4cm về mặt bằng và 56cm về độ cao. Phương pháp này có thể được áp dụng rộng rãi ở những khu vực tương tự khác với những điều kiện tương đương nhằm xây dựng cơ sở dữ liệu hiệu quả, phù hợp với xu thế quản lý đô thị trong cuộc các mạng 4.0 hiện nay.