Thông tin [ Đăng ngày (23/03/2024) ]
Kết hợp công nghệ chụp ảnh từ UAV và mặt đất xây dựng dữ liệu không gian địa lý 3D cho thành phố thông minh
Nghiên cứu được thực hiện bởi nhóm tác giả Lê Thị Thu Hà, Nguyễn Quốc Long thuộc Trường Đại học Mỏ – Địa chất.

Trong bối cảnh chuyển đổi số để xây dựng thành phố thông minh, dữ liệu không gian địa lý 3D của thành phố ngày càng trở thành dữ liệu không gian quan trọng, nó có thể là nền tảng cho hệ thống thông tin tích hợp của thành phố thông minh [1–2]. Thành phố thông minh là thành phố phát triển bền vững dựa trên những ứng dụng công nghệ thông tin. Một trong những hợp phần cốt lõi của công nghệ thông tin là CSDL không gian địa lý 3D [3]. Để thành lập dữ liệu không gian địa lý thành phố 3D, có nhiều phương pháp đã được thực hiện bao gồm: phương pháp ảnh hàng không lập thể, phương pháp sử dụng ảnh vệ tinh lập thể, phương pháp bản đồ sẵn có, phương pháp chụp ảnh panorama từ nhiều điểm đứng máy, phương pháp sử dụng ảnh máy bay không người lái, phương pháp từ quay phim 3D, phương pháp quét Lidar mặt đất; phương pháp sử dụng hệ thống bản đồ di động (Mobile mapping system), ….Hoặc có sự kết hợp từ hai phương pháp trở lên để có độ chi tiết và độ chính xác cao hơn theo từng nhu cầu cụ thể như: phương pháp kết hợp ảnh hàng không và bản đồ có sẵn; phương pháp sử dụng hệ thống thông tin địa lý kết hợp các dữ liệu đo đạc, phương pháp sử dụng ảnh vệ tinh đơn lẻ độ phân giải rất cao kết hợp điểm khống chế và bóng địa vật,… [4–20].

[21] đã thử nghiệm phương pháp sử dụng dữ liệu từ UAV với độ phân giải thấp (640 × 480 pixel) để thành lập mô hình thành phố dạng 3D. Phim được quay và nắn chỉnh hình học đồng thời với việc bay chụp, do đó, sử dụng ảnh với kích thước ảnh lớn thường sẽ không khả thi do giới hạn xử lý của máy tính. Trung tâm thành phố Konya của Thổ Nhĩ Kỳ đã được xây dựng ở dạng dữ liệu không gian địa lý thành phố 3D với diện tích đạt tới 300 km2 , bao gồm 300 000 tòa nhà, 5 khu vực lịch sử và du lịch nổi tiếng, quan trọng của thành phố đã được xây dựng ở mức chi tiết cao, nhóm tác giả Yalcin và Selcuk đã thực hiện công việc này năm 2014 dựa trên 42.000 tấm ảnh hàng không có độ phân giải cao [22]. Một ví dụ điển hình của việc sử dụng kết hợp bởi nhiều dữ liệu không gian khác nhau, Over và cs. đã sử dụng dữ liệu từ OpenStreetMap và mô hình số bề mặt để thành lập dữ liệu không gian địa lý 3D các thành phố ở Đức [23]. OpenStreetMap là dự án thu thập dữ liệu không gian từ người dùng tự nguyện thông qua nhiều phương tiện như ảnh chụp phổ thông có gắn GPS hoặc số hóa ảnh vệ tinh, ảnh máy bay. Nguồn dữ liệu này thường có độ chính xác không đồng nhất do được xây dựng từ đa nguồn dữ liệu thứ cấp. Công nghệ máy bay không người lái UAV được sử dụng phổ biến trong khoảng 10 năm gần đây để xây dựng dữ liệu không gian địa lý 3D của các công trình kiến trúc cũng như cho các thành phố trên thế giới. Mô hình 3D của lâu đài Landenberg đã được xây dựng dựa trên máy ảnh thông thường gắn trên máy bay để chụp vòng quanh nhà thờ ở góc nghiêng 70o và chụp thẳng trên nóc với độ phân giải mặt đất là 10 m. Hơn nữa ảnh chụp từ mặt đất bốn phía của lâu đài cũng được sử dụng để bổ sung hình ảnh bề mặt lâu đài trong mô hình 3D [24].

Tổng công ty Tài nguyên và Môi trường Việt Nam là đơn vị có nhiều nghiên cứu ứng dụng các công nghệ địa không gian trong nghiên cứu và xây dựng quy trình thành lập cơ sở dữ liệu không gian địa lý và bản đồ ba chiều tỷ lệ lớn phục vụ quy hoạch phát triển đô thị, kiến trúc, trong nhiệm vụ bảo trì duy tu các di tích lịch sử, mô phỏng thực địa trong mục đích phân định đường biên giới quốc gia,…. [25–29]. [30] đã sử dụng dữ liệu trong khu vực thử nghiệm là ảnh chụp từ UAV kết hợp với các dữ liệu bản đồ khác để thành lập dữ liệu không gian địa lý 3D khu vực nghiên cứu với định dạng CityGML. Kết quả nghiên cứu [31 ] cũng đã tiến hành đề xuất được bộ thuật toán giúp tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm ra 8 phân lớp khác nhau, đồng thời đề xuất được quy trình xây dựng mô hình 3D thành phố tự động từ dữ liệu LiDar hàng không cho khu vực Hòn Gai, Hạ Long, Quảng Ninh. [32] đã xây dựng và thử nghiệm thành công quy trình xây dựng và biểu diễn trực quan mô hình 3D toàn bộ khuôn viên Khu A–HUMG trên nền web bằng công cụ mã nguồn mở 3DCityDB và thư viện CesiumJS. [33] đã thử nghiệm ứng dụng kết hợp dữ liệu ảnh UAV với dữ liệu quét Lidar mặt đất trong xây dựng mô hình số 3D mức độ chi tiết cao (LoD–3) cho công trình nhà cao tầng trong trong khu vực đô thị ven biển tại Hạ Long, Quảng Ninh, Việt Nam. Các công trình nghiên cứu liên quan đến kết hợp các thiết bị bay và máy ảnh, máy quét LiDAR cho công tác xây dựng dữ liệu thành phố 3D ở Việt Nam còn chưa phổ biến do giá thành rất cao, các yêu cầu phần mềm và phần cứng cho lưu trữ, xử lý số liệu còn hạn chế.

Nghiên cứu này tập trung xây dựng phương án thành lập dữ liệu không gian địa lý 3D với tiêu chí giảm tối đa giá thành, phương án triển khai đơn giản, hiệu quả, được thực hiện với các thiết bị phổ biển trên thị trường tại Việt Nam. Để xử lý dữ liệu không gian thành dữ liệu không gian địa lý 3D, một chuỗi các phần mềm đã sử dụng bao gồm: xử lý ảnh chụp từ UAV và số hóa các đường đặc trưng (lề đường, cạnh tòa nhà, mái nhà, ống khói và đường bên trong tòa nhà) bằng phần mềm SketchUp. Các đường, đối tượng, số hóa và phân loại thủ công theo các mức độ chi tiết khác nhau. Tất các các đường đặc trưng sau đó được đưa vào phần mềm FME để xây dựng dữ liệu không gian địa lý 3D cho thành phố và xuất ra kết quả theo tiêu chuẩn CityGML. Phương pháp kết hợp dữ liệu ảnh máy bay UAV và chụp ảnh mặt đất sẽ cần xử lý một khối lượng lớn dữ liệu không gian. Đồng thời độ phân giải của ảnh chụp từ UAV cho độ phân giải cao, việc bay chụp sẽ phải thực hiện lặp lại ở các góc khác nhau để đáp ứng được việc xây dựng dữ liệu không gian địa lý 3D với độ chính xác tương đương hoặc lớn hơn bản đồ tỷ lệ 1:1.000.


Qua quá trình nghiên cứu có một số kết luận như sau:Nghiên cứu này đã đề xuất qui trình thực nghiệm xây dựng dữ liệu không gian địa lý 3D từ các đám mây điểm nhận được từ các công nghệ chụp ảnh UAV và chụp ảnh mặt đất phù hợp với điều kiện ở khu vực thực nghiệm. Bên cạnh đó các dữ liệu thuộc tính về các đối tượng không gian cũng được thu thập và nhập vào để minh họa đầy đủ các bước của qui trình. Các kết quả thực nghiệm về mô hình 3D đám mây điểm, dữ liệu thuộc tính và dữ liệu không gian địa lý được đưa ra thể hiện tính khả thi của qui trình đã đề xuất. Việc đánh giá độ chính xác kết quả dữ liệu mô hình 3D bằng cách so sánh với các kết quả đo bằng toàn đạc điện tử không gương khẳng định kết quả dữ liệu nhận được có độ chính xác đáp ứng yêu cầu của dữ liệu không gian địa lý 3D ở LoD3.


Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2023, Tập 749, Số 5: 21-31
Theo nhahuy
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trong điều kiện phòng thí nghiệm
Cảm biến áp lực đất được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực địa kỹ thuật nhằm xác định ứng suất đất tại vị trí lắp đặt trong khối đất hoặc tại giao diện giữa đất và kết cấu công trình. Tuy nhiên, giá trị đo được từ cảm biến chịu ảnh hưởng đáng kể bởi điều kiện làm việc, môi trường đo và phương pháp hiệu chuẩn. Do đó, việc hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trước khi đưa vào sử dụng thực tế là yêu cầu bắt buộc nhằm đảm bảo độ chính xác của kết quả đo. Bài báo này tập trung nghiên cứu hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất dạng màng ngăn có đường kính 30 mm (earth pressure cell – EPC) của hãng Kyowa trong điều kiện phòng thí nghiệm. Quá trình hiệu chuẩn được thực hiện trong hai môi trường khác nhau là môi trường chất lỏng và môi trường đất cát bão hòa nhằm đánh giá sự khác biệt về độ nhạy của cảm biến. Kết quả nghiên cứu cho thấy cảm biến có độ nhạy cao hơn khi hiệu chuẩn trong môi trường chất lỏng so với môi trường đất cát bão hòa với chiều dày lớp cát bằng 6,5 lần đường kính cảm biến. Các phương trình hiệu chuẩn thu được đều có dạng tuyến tính, với hệ số tương quan và độ tin cậy cao. Kết quả nghiên cứu là cơ sở quan trọng cho việc ứng dụng cảm biến áp lực đất trong đo đạc ứng suất đất phục vụ thiết kế và thi công công trình địa kỹ thuật.

Xem nhiều

Tiêu điểm

Chuyển đổi số tại Cần Thơ: Thực trạng và giải pháp hoàn thiện hệ thống chính sách nâng cao năng lực đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp
Nỗ lực hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin, đảm bảo kết nối thông suốt
Tập trung cao độ cho phát triển kinh tế - xã hội thành phố
Nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ làm công tác đối ngoại
Lãnh đạo UBND thành phố Cần Thơ làm việc với Sở Khoa học và Công nghệ về tình hình hoạt động sau khi hợp nhất ba địa phương
Hội đồng tư vấn, giao trực tiếp tổ chức chủ trì nhiệm vụ KH&CN (Tư vấn và chứng nhận Tiêu chuẩn ISO 9001:2015 – Hệ thống quản lý chất lượng - Các yêu cầu và Tiêu chuẩn ISO 14001:2015 – Hệ thống quản lý môi trường) thuộc Chương trình NSCL năm 2025
Microsoft cáo buộc nhóm tin tặc đứng sau mạng lưới Deepfake AI
Công nghệ lưu trữ lượng tử vừa đạt đột phá: Chứa 5.000 phim 4K trên một tinh thể bé hơn đầu ngón tay?
Sony tuyên bố hợp tác gây chấn động ngành game, mang tính năng độc quyền trên AMD RX 9000 đến PS5 Pro, vạch ra tương lai cho PS6
Startup xe điện Dat Bike đã không còn "trong tay” người Việt
Trung Quốc tự đẩy mình vào 'thời khắc sinh tử': 300 startup xe điện chỉ còn 7 hãng lớn có thể tồn tại, chiến trường xe điện khốc liệt hơn bất kỳ lúc nào
Chuyên gia Phạm Chi Lan chỉ ra 4 điểm yếu của các nhà sáng lập Việt: Nhiều startup cho rằng xuất khẩu được mới 'oai', trong khi thị trường nội còn khó hơn ngoại
Startup KAMEREO ‘ấm bụng’ trong ‘mùa đông gọi vốn’: Hoàn tất vòng Series B với 7,8 triệu USD từ 5 ‘đồng hương’ Nhật Bản
Founder - CEO Amslink: Kiến tạo tương lai Anh ngữ cho thế hệ trẻ Việt
CASTI Awards 2024 - Tôn vinh sản phẩm khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo
Siêu thị số  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 
Công nghệ 4.0  
 
Một tầm nhìn do cộng đồng đề xuất về nguồn tri thức mới cho trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu do nhóm các tác giả Vinay K Chaudhri, Chaitan Baru, Brandon Bennett, Mehul Bhatt, Darion Cassel, Anthony G Cohn, Rina Dechter, Esra Erdem, Dave Ferrucci, Ken Forbus, Gregory Gelfond, Michael Genesereth, Andrew S. Gordon, Benjamin Grosof, Gopal Gupta, Jim Hendler, Sharat Israni, Tyler R. Josephson, Patrick Kyllonen, Yuliya Lierler, Vladimir Lifschitz, Clifton McFate, Hande Küçük McGinty, Leora Morgenstern, Alessandro Oltramari, Praveen Paritosh, Dan Roth, Blake Shepard, Cogan Shimizu, Denny Vrandečić, Mark Whiting, Michael Witbrock thuộc Công ty TNHH Nghiên cứu Hệ thống Tri thức, Sunnyvale, Hoa Kỳ thực hiện.


 
Tin học  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám đốc Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này