Tạp chí
 
Năm 2022
 
Số 63, Kỳ 5, [10 - 2022]

Kết hợp lọc hình thái và lọc phân bố mật độ đám mây điểm UAV-LiDAR để xây dựng mô hình số địa hình

DOI:10.46326/JMES.2022.63(5).01

  • Cơ quan:

    1 Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, Việt Nam
    2 Công ty Cổ phần Xây dựng và Thương mại QT miền Bắc, Hà Nội, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 24-04-2022
  • Sửa xong: 11-08-2022
  • Chấp nhận: 05-09-2022
  • Ngày đăng: 31-10-2022
Trang: 1 - 10
Lượt xem: 4116
Xem onlineXem online
Lượt tải: 2340
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: 1.0, Số lượt: 236
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Việc lọc đám mây điểm LiDAR sử dụng thiết bị bay không người lái (UAV-LiDAR) ở khu vực có thực phủ dày đặc nhằm xây dựng mô hình số địa hình (DTM) là yêu cầu cơ bản của thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ lớn. Bài báo có mục đích nghiên cứu sử dụng bộ lọc hình thái đơn giản (SMRF) với các tham số phù hợp để phân tách các điểm phi địa hình (điểm địa vật: cây cối, điểm nhiễu,…) và các điểm của bề mặt địa hình. Phương pháp nghiên cứu của bài báo là ứng dụng lập trình thuật toán và kết hợp hai thuật toán lọc là SMRF và lọc phân bố, thử nghiệm các tham số đầu vào khác nhau trên phạm vi nghiên cứu ở rừng quốc gia Ba Bể. Các tham số này gồm độ rộng khung lưới ô vuông tham chiếu Gcell (m), bán kính cửa sổ lọc nwd và ngưỡng chiều cao địa vật Eth (m). Đám mây điểm của mặt đất địa hình sau phép lọc SMRF được tiếp tục lọc phân bố mật độ với thuật toán chỉ giữ điểm có độ cao thấp nhất trong cửa sổ lọc để loại bỏ các vị trí mật độ điểm cao. Từ đó phép lọc này góp phần nhẹ hóa dung lượng điểm để xây dựng DTM nội suy đường bình độ được trơn tru, hài hòa, chính xác và đảm bảo tính thẩm mỹ của bản đồ địa hình tỷ lệ lớn. Kết quả của nghiên cứu là các công thức ước tính tham số đầu vào hợp lý cho hai phép lọc (Gcell = 3 m, nwd = 3, Eth = 0,2 m) đảm bảo thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ 1:2000, đồng mức 1 m ở rừng quốc gia Ba Bể, tỉnh Bắc Kạn, Việt Nam.

Trích dẫn
Trần Trung Anh, Trần Hồng Hạnh và Quách Mạnh Tuấn, 2022. Kết hợp lọc hình thái và lọc phân bố mật độ đám mây điểm UAV-LiDAR để xây dựng mô hình số địa hình, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 63, kỳ 5, tr. 1-10.
Tài liệu tham khảo

Axelsson, P., (2000). DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models. International archives of photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 33 (Part B4), 110-117.

Baudelet, M., (Ed.). (2014). Laser spectroscopy for sensing: Fundamentals, techniques and applications. Elsevier. Pages 292-312. https://doi. org/10.1533/9780857098733. 2.292.

Bộ Tài nguyên và Môi trường, (2015). Thông tư số 68/2015/TT-BTNMT của Bộ Tài nguyên và Môi trường: 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. Bộ Tài nguyên và Môi trường.

Chen, C., Guo, J., Wu, H., Li, Y., Shi, B., (2021). Performance Comparison of Filtering Algorithms for High-Density Airborne LiDAR Point Clouds over Complex LandScapes. Remote Sens. 2021, 13, 2663. https://doi.org/ 10.3390/rs13142663.

Jahromi, A. B., Zoej, M. J. V., Mohammadzadeh, A., Sadeghian, S., (2011). A novel filtering algorithm for bare-earth extraction from airborne laser scanning data using an artificial neural network. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 4 (4), 836-843. DOI: 10.1109/ JSTARS. 2011.2132793.

Kraus, K., Pfeifer, N., (1998). Determination of terrain models in wooded areas with airborne laser scanner data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 53 (4), 193-203. https://doi.org/10.1016/S0924-2716(98)00009-4.

Lê, M. và Lương, C.K., (2008). Cơ sở đánh giá độ chính xác DEM thành lập bằng công nghệ LiDAR. Viễn thám và Địa tin học. Trung tâm Viễn thám Quốc gia - Bộ Tài nguyên và Môi trường. (số 4 - 5/2008).

Lin, Y., Hyyppä, J., Jaakkola, A., (2010). Mini-UAV-borne LIDAR for fine-scale mapping. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 8(3), 426-430. DOI: 10.1109/LGRS.2010.2079913.

Mathworks, (2022). SegmentGroundSMRF, Segment ground from LiDAR data using a SMRF algorithm. Mathworks.com. Available at: https://www.mathworks.com/help/LiDAR/ref/segmentgroundsmrf.html. (accessed at 21-April-2022).

Meng, X., Currit, N., Zhao, K., (2010). Ground filtering algorithms for airborne LiDAR data: A review of critical issues. Remote Sensing, 2(3), 833-860.

Nguyễn, N., (2011). Vườn quốc gia Ba Bể - Tỉnh Bắc Kạn. Cổng thông tin điện tử tỉnh Bắc Kạn. Tại https://backan.gov.vn/pages/vuon-quoc-gia-ba-be-tinh-bac-kan.aspx (truy cập 28/4/ 2022).

Nguyễn, T.H.P., Đặng, V.Đ., Nguyễn, T.X., (2017). Khai phá dữ liệu LiDAR trong nghiên cứu các đối tượng trên bề mặt địa hình. Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ X về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Đà Nẵng, ngày 17-18/08/2017. DOI: 10.15625/vap.2017.00039.

Pingel, T. J., Clarke, K. C., McBride, W. A. (2013). An improved simple morphological filter for the terrain classification of airborne LIDAR data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 77, 21-30.

Stenning, D., Kashyap, V., Lee T. C. M., Van Dyk, D. A., and Young, C. A., (2013). Morphological Image Analysis and Its Application to Sunspot Classification. Available at: https://www. researchgate.net/publication/265259717_Morphological_Image_Analysis_and_Its_Application_to_Sunspot_Classification (accessed at 21-April-2022) DOI: 10.1007/978-1-4614-3520-4-31.

Trần Đ.L., Nguyễn, T.K.D., Lưu, T.T.T., Trần, H.H., (2015). Khả năng ứng dụng công nghệ LiDAR xây dựng mô hình số địa hình vùng bãi bồi cửa sông ven biển trong điều kiện Việt Nam. Tạp chí Tài nguyên và Môi trường, vol. 1, pp. 24-28, 2015.

Các bài báo khác