Nghiên cứu kết hợp công nghệ máy bay không người lái (UAV) và quét Laser mặt đất thành lập mô hình 3D cấp độ chi tiết cao (LoD 3) cho nhà cao tầng trong khu vực đô thị
- Tác giả: Lê Thị Thu Hà 1*, Nguyễn Văn Trung 1, Phạm Thị Làn 1, Tống Sĩ Sơn 2, Nguyễn Hữu Long 3, Võ Đắc Ổn 4
Cơ quan:
1 Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, Việt Nam
2 Trường Đại học Khoa học và Công Nghệ Hà Nội, Hà Nội, Việt Nam
3 Trường Đại học Đồng Tháp, tỉnh Đồng Tháp, Việt Nam
4 Công ty CP Tư vấn kiến trúc và xây dựng Khánh Hòa, tỉnh Khánh Hòa, Việt Nam
- *Tác giả liên hệ:This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
- Từ khóa: Mô hình 3D công trình đô thị, Quét Laser mặt đất, UAV.
- Nhận bài: 23-02-2022
- Sửa xong: 27-06-2022
- Chấp nhận: 22-07-2022
- Ngày đăng: 31-08-2022
Tóm tắt:
Máy bay không người lái (UAVs) và quét laser 3D mặt đất (TLS) là những kỹ thuật quan trọng để khảo sát và thành lập bản đồ. UAV thường được sử dụng để thu thập dữ liệu 2D hoặc 3D. Trong khi đó, TLS thường dùng để thu thập dữ liệu 3D. Tuy nhiên, nếu cả hai công nghệ này được kết hợp, chúng sẽ tạo ra dữ liệu có độ chi tiết cao và chính xác hơn. Sự kết hợp đa nguồn dữ liệu sẽ giúp khắc phục những hạn chế của dữ liệu từ một nguồn cảm biến và tạo ra mô hình 3D hoàn chỉnh cho cấu trúc và phân loại đối tượng tốt hơn. Nghiên cứu này kết hợp giữa thiết bị quét laser 3D FARO FOCUS3D X130 và DJI Phantom 4 RTK để thu thập dữ liệu tại hiện trường. Dữ liệu trên không và dữ liệu mặt đất được xử lý bằng cách sử dụng FARO SCENE 2019 và phần mềm Agisoft PhotoScan tương ứng. Quá trình tích hợp dữ liệu được thực hiện bằng cách chuyển đổi cả hai đám mây điểm thành cùng một hệ thống tọa độ và sau đó căn chỉnh các điểm giống nhau của cả hai đám mây điểm trong Cloud Compare. Nghiên cứu này đã chứng minh cho việc sử dụng kết hợp giữa hai công nghệ UAV và TLS có thể tạo ra mô hình 3D công trình nhà cao tầng ở mức độ chi tiết LoD 3, độ chính xác đạt tới tỷ lệ 1: 500 cho các khu đô thị theo tiêu chuẩn hiện hành.
Biljecki, F., J. Stoter, H. Ledoux, S. Zlatanova and A. Çöltekin (2015). Applications of 3D City Models: State of the Art Review. ISPRS International Journal of Geo-Information 4(4). 2842-2889.
Biljecki, F.; Ledoux, H.; Stoter, J. (2016). An improved LOD specification for 3D building models. Comput. Environ.Urban Syst. 59. 25-37.
BIM forum (2013). Level of Development Specification: For Building Information Models. https://bimforum.org/wp-content/ uploads/2013/08/2013-LOD-Specification. pdf.
Bộ Tài nguyên và Môi trường (2015). Thông tư 68/2015/TT-BTNMT: Quy định kỹ thuật đo đạc trực tiếp địa hình phục vụ thành lập bản đồ địa hình và cơ sở dữ liệu nền địa lý tỷ lệ 1:500, 1:1000, 1:2000, 1:5000.
DJI, (2018). https://www.dji.com/phantom-4-rtk.
Đặng Thanh Tùng và cộng sự. (2012). Ứng dụng công nghệ Lidar thành lập bản đồ 3D (Thử nghiệm tại khu vực thành phố Bắc Giang). Thông tin đào tạo Khoa học - Công nghệ Tài nguyên và Môi trường. 11-17.
Đỗ Tiến Sỹ, Nguyễn Anh Thư, Hoàng Hiệp, Võ Thị Loan, Nguyễn Ngọc Tường Vi, Võ Văn Trương, Lê Nguyễn Thanh Phước, Phạm Thị Trường An, Đặng Minh Quang (2019). Kết hợp dữ liệu đám mây điểm từ các thiết bị 3D Laser scanning và phương tiện bay không người lái (UAV) nhằm thu thập thông tin mô hình công trình xây dựng. Tạp chí Xây dựng. 39-42.
Fai, S., Rafeiro, J., (2014). Establishing an Appropriate Level of Detail (LoD) for a Building Information Model (BIM) - West Block, Parliament Hill, Ottawa, Canada. SPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume II-5, 2014ISPRS Technical Commission V Symposium, 23 - 25 June 2014, Riva del Garda, Italy.
Hannes, P., S. Martin and E. Henri (2008). A 3-D Model of castle Landenberg (CH) from combined photogrammetric processing of terrestrial and UAV based images. International Archives of the Photogrammetry. Remote Sensing and Spatial Information Sciences 37. 93-98.
Li, J., Y. Yao, P. Duan, Y. Chen, S. Li and C. Zhang (2018). Studies on Three-Dimensional (3D) Modeling of UAV Oblique Imagery with the Aid of Loop-Shooting. ISPRS International Journal of Geo-Information 7(9). 356
Maître, H., D.-z. Gui, H. Sun, Z.-j. Lin, C.-c. Zhang, B. Lei, J. Feng and X.-d. Zhi (2009). Automated texture mapping of 3D city models with images of wide-angle and light small combined digital camera system for UAV. 7498. 74982A.
FARO, (2019). Training manual for SCENE. 1st ed. [pdf file]. USA. Available at https:// faro.app.box.com/s/7v2xdi8j6id4wf9g5jlledha18s9506b/file/438034801350/ [Accessed 8 Oct. 2019].
OGC (Open Geospatial Consortium) (2008). City Geography Markup Language (CityGML) Encoding Standard (Version 1.0.0). Available online: http://portal.opengeospatial.org/files /?artifact_id=28802 (accessed on 20 August 2008).
OGC (Open Geospatial Consortium) (2012). City Geography Markup Language (CityGML) Encoding Standard (Version 2.0). Available online: http://portal.opengeospatial.org/files /?artifact_id=28802 (accessed on 4 April 2012).
Papakonstantinou, A.; Topouzelis, K.; Pavlogeorgatos, G. (2016). Coastline Zones Identification and 3D Coastal Mapping Using UAV Spatial Data. ISPRS Int. J. Geo-Inf.5, 75. OGC (2012). OpenGIS® city geography markup language (CityGML) encoding standard, version 2.0. http://www.opengeospatial.org/ standards/citygml.
Yoo, C. I., Oh, Y. S., and Choi, Y. J. (2018). Coastal mapping of Jinu-Do with UAV for Busan smart city, Korea. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-4, 725-729. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-725-2018, 2018.
Các bài báo khác