Phương Pháp Phân Loại Dữ Liệu Đám Mây Điểm LiDAR Và Ứng Dụng Trong Luận Án Tiến Sĩ

Luận án tiến sĩ máy tính nghiên cứu phương pháp phân loại dữ liệu đám mây điểm LiDAR, ứng dụng hiệu quả trong xử lý thông tin địa không gian.

Chuyên ngành

Hệ thống thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2022

349
4
0

Phí lưu trữ

75 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM MÂY ĐIỂM LIDAR

1.1. Kiến trúc hệ thống LiDAR

1.2. Khái niệm công nghệ LiDAR

1.3. Hoạt động của hệ thống LiDAR

1.4. Dữ liệu LiDAR

1.4.1. Thu nhận dữ liệu ĐMĐ theo công nghệ LiDAR

1.4.2. Đặc trưng của dữ liệu ĐMĐ LiDAR

1.4.3. Định dạng dữ liệu LiDAR

1.5. Bài toán phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR

1.5.1. Bài toán phân loại dữ liệu

1.5.2. Các bài toán phân loại ĐMĐ LiDAR

1.6. Các công trình nghiên cứu liên quan

1.7. Phương pháp đề xuất

1.8. Kết luận chương

2. CHƯƠNG 2: PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG PHÂN LOẠI ĐMĐ LIDAR

2.1. Cải tiến thuật toán EM

2.1.1. Mô tả thuật toán EM

2.1.2. Ý tưởng cải tiến thuật toán EM

2.1.3. Thực hiện cải tiến

2.1.4. Thử nghiệm và đánh giá thuật toán EM

2.2. Cải tiến thuật toán MCC

2.2.1. Mô tả thuật toán MCC

2.2.2. Ý tưởng cải tiến thuật toán MCC

2.2.3. Thực hiện cải tiến

2.2.4. Thử nghiệm và đánh giá thuật toán MCC

2.3. Kết luận chương

3. CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT SỬ DỤNG HIỆU QUẢ ĐÁM MÂY ĐIỂM LIDAR SAU PHÂN LOẠI

3.1. Lớp phủ khu vực đô thị và khả năng sử dụng của dữ liệu LiDAR trong phân loại lớp phủ bề mặt khu vực đô thị

3.2. Đề xuất phương pháp xử lý dữ liệu LiDAR trong phân loại lớp phủ bề mặt khu vực đô thị

3.2.1. Phân loại lớp phủ bề mặt khu vực đô thị

3.2.2. Phương pháp đề xuất

3.2.3. Tạo bộ dữ liệu đầu vào cho DSS trong quy hoạch đất đai

3.3. Kết luận chương

KẾT LUẬN

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về phân loại dữ liệu đám mây điểm LiDAR

Chương này giới thiệu tổng quan về công nghệ LiDARphương pháp phân loại dữ liệu đám mây điểm (ĐMĐ) LiDAR. Các khái niệm cơ bản về kiến trúc hệ thống LiDAR, hoạt động của LiDAR, và đặc trưng dữ liệu LiDAR được trình bày chi tiết. Bài toán phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR được đặt ra với mục tiêu tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu LiDAR trong các ứng dụng thực tế như thành lập mô hình số địa hình (DTM), mô hình số độ cao (DEM), và mô hình số bề mặt (DSM).

1.1. Kiến trúc hệ thống LiDAR

Hệ thống LiDAR bao gồm các thành phần chính như máy phát laser, hệ thống định vị vệ tinh (GNSS), và hệ thống đo quán tính (INS). LiDAR hoạt động bằng cách phát tia laser tới bề mặt đối tượng và thu nhận tia phản xạ để tính toán khoảng cách và tọa độ không gian. Dữ liệu LiDAR được thu thập dưới dạng đám mây điểm (ĐMĐ), mỗi điểm được xác định bởi tọa độ (x, y, z) và cường độ phản xạ.

1.2. Bài toán phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR

Bài toán phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR nhằm mục đích phân loại các điểm trong ĐMĐ thành các lớp như điểm mặt đất, điểm thực vật, điểm công trình xây dựng, và điểm trên mặt nước. Việc phân loại này giúp tăng độ chính xác của các mô hình số và hỗ trợ các ứng dụng như quản lý đất đai, khảo sát địa hình, và mô phỏng 3D. Các phương pháp phân loại truyền thống thường tốn nhiều thời gian và có độ chính xác không cao, do đó cần phát triển các thuật toán tự động để cải thiện hiệu quả.

II. Phát triển thuật toán nâng cao chất lượng phân loại ĐMĐ LiDAR

Chương này tập trung vào việc cải tiến các thuật toán EM (Expectation Maximization)MCC (Multiscale Curvature Classification) để nâng cao chất lượng phân loại ĐMĐ LiDAR. Các thuật toán này được thử nghiệm trên các bộ dữ liệu thực tế để đánh giá hiệu quả và độ chính xác. Kết quả cho thấy các thuật toán cải tiến có khả năng phân loại chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.

2.1. Cải tiến thuật toán EM

Thuật toán EM được cải tiến để tăng độ chính xác trong việc phân loại các điểm trong ĐMĐ LiDAR. Cải tiến này bao gồm việc tối ưu hóa quá trình tính toán và cập nhật các tham số của mô hình. Kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán EM cải tiến có khả năng phân loại chính xác các điểm mặt đất và điểm thực vật với độ chính xác cao hơn so với phiên bản gốc.

2.2. Cải tiến thuật toán MCC

Thuật toán MCC được cải tiến để xử lý các điểm nhiễu và tăng độ chính xác trong việc phân loại các điểm trong ĐMĐ LiDAR. Cải tiến này bao gồm việc sử dụng các phương pháp lọc nhiễu và tối ưu hóa quá trình phân loại. Kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán MCC cải tiến có khả năng phân loại chính xác các điểm công trình xây dựng và điểm trên mặt nước với độ chính xác cao hơn so với phiên bản gốc.

III. Ứng dụng dữ liệu LiDAR sau phân loại

Chương này trình bày các ứng dụng thực tế của dữ liệu LiDAR sau khi được phân loại. Các ứng dụng bao gồm phân loại lớp phủ bề mặt khu vực đô thịtạo bộ dữ liệu đầu vào cho hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) trong quản lý đất đai. Kết quả cho thấy dữ liệu LiDAR sau phân loại có thể được sử dụng hiệu quả trong các bài toán thực tế.

3.1. Phân loại lớp phủ bề mặt khu vực đô thị

Dữ liệu LiDAR sau phân loại được sử dụng để phân loại lớp phủ bề mặt khu vực đô thị. Kết quả cho thấy việc sử dụng dữ liệu LiDAR sau phân loại giúp tăng độ chính xác trong việc xác định các lớp phủ như cây cối, đường xá, và công trình xây dựng. Điều này hỗ trợ hiệu quả trong việc quản lý và quy hoạch đô thị.

3.2. Tạo bộ dữ liệu đầu vào cho DSS

Dữ liệu LiDAR sau phân loại được sử dụng để tạo bộ dữ liệu đầu vào cho hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) trong quản lý đất đai. Kết quả cho thấy việc sử dụng dữ liệu LiDAR sau phân loại giúp tăng độ chính xác và hiệu quả trong việc ra quyết định quản lý đất đai. Điều này hỗ trợ hiệu quả trong việc quản lý và quy hoạch đất đai.

01/03/2025
Luận án tiến sĩ máy tính nghiên cứu phương pháp phân loại dữ liệu đám mây điểm lidar và ứng dụng

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1. Các kiến thức này làm cơ sở cho bài toán phân loại ĐMĐ LiDAR và lựa chọn cách giải bài toán liên quan đến dữ liệu ĐMĐ LiDAR sẽ được trình bày trong các chương tiếp theo.1 Kiến trúc hệ thống LiDAR 1.1 Khái niệm công nghệ LiDAR LiDAR là phương pháp viễn thám thực hiện đo khoảng cách đến Trái đất bằng xung tia laser, là một cảm biến quang chủ động. Thiết bị LiDAR phát tia laser về phía mục tiêu trên mặt đất, sau đó đo các tia phản xạ. Tổ hợp các xung laser này và dữ liệu khác lưu trữ trên hệ thống LiDAR chứa các thông tin 3D chính xác về hình dạng Trái đất và các đặc trưng các đối tượng trên đó [2].

LiDAR đôi khi còn được gọi là ToF (Time of Flight) là phương pháp phát hiện các đối tượng và ánh xạ khoảng cách của chúng [5]. Các máy tín hiệu phản xạ sẽ ghi lại chính xác từ lúc tia laser rời khỏi máy phát cho đến khi phản hồi trở lại để có thể tính toán khoảng cách giữa điểm phát và mục tiêu. Thông tin này được kết hợp với thông tin vị trí sẽ được tính toán thành các tọa độ 3D thực tế của mục tiêu phản hồi trong không gian đối tượng. LiDAR cho phép xác định tọa độ (x, y) và độ cao (z) của một điểm có độ chính xác cao [1].

Hệ thống LiDAR có 3 thành phần chính là: Hệ thống khuyếch đại ánh sáng Laser (Light amplification by stimulated emission of radiation), hệ thống vệ tinh định vị toàn cầu GNSS/GPS (Global Navigation Sattelite System/Global Postioning System) và hệ thống đạo hàng/dẫn đường 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 [1], [3].1 Thành phần của hệ thống LiDAR Các hệ thống LiDAR truyền ánh sáng laser từ các hệ thống di động khác nhau (ô tô, máy bay, máy bay không người lái) qua không khí và thảm thực vật (laser trên không) và thậm chí cả nước (laser độ sâu). Cơ chế quét được thiết kế để tạo ra một luồng xung laser nhất quán. Các xung laser được phản xạ khỏi gương (quay hoặc quét) [6].

Hệ thống GNSS cung cấp thông tin địa lý chính xác liên quan đến vị trí của cảm biến (vĩ độ, kinh độ, chiều cao) và IMU xác định tại vị trí này hướng chính xác của cảm biến (Pitch, Roll, Yaw). Dữ liệu được ghi lại bởi 2 thiết bị này sau đó được sử dụng để tạo dữ liệu thành các điểm tĩnh: cơ sở của ĐMĐ ánh xạ 3D [5]. GPS cung cấp thông tin địa lý chính xác liên quan đến vị trí của cảm biến và đơn vị đo lường quán tính ghi lại hướng chính xác của cảm biến tại vị trí đó [6]. Cùng với GPS, IMU ghi lại vị trí X, Y, Z chính xác của máy quét.

IMU chứa một cảm biến gia tốc kế, con quay hồi chuyển và cảm biến từ kế để đo vận tốc, định hướng và lực hấp dẫn [4]. Sau khi khảo sát, dữ liệu được tải xuống và xử lý bằng phần mềm xử lý dữ liệu ĐMĐ LIDAR. Đầu ra bao gồm kinh độ được đăng ký theo địa lý (X), vĩ độ (Y) và độ cao (Z) cho mọi điểm dữ liệu. Với dữ liệu điểm độ cao có thể tạo bản đồ địa hình chi tiết của vùng nghiên cứu [3].2 Hoạt động của hệ thống LiDAR Một cảm biến LiDAR gắn trên máy bay, oto, ….

Bộ phát sẽ tạo ra chuỗi xung laser, sau đó gửi đến bề mặt/mục tiêu để đo thời gian đi và về của xung. Nguyên lý làm việc của LiDAR như sau: - Phát xung laser xuống bề mặt trái đất - Thu nhận tia laser phản xạ trở lại nguồn xung LiDAR bằng các cảm biến - Đo thời gian đi của laser - Tính toán thực tế để đo khoảng cách một photon ánh sáng trở lại đã đi tới và từ một vật thể được tính bằng công thức (1) [3]: D = (S * T)/2 (1.1) Trong đó, D (Distance) là khoảng cách từ bộ phát đến đối tượng, S (Speed of light) là tốc độ của tia laser, T là thời gian của xung laser đi từ bộ phát đến đối tượng và phản hồi đến sensor trên thiết bị mang bộ phát laser. Sau đó có thể xác định được các đối tượng như nhà, đường hay thực vật. Những dữ liệu độ cao này được sử dụng để tạo ra mô hình DEM/DSM/DTM của bề mặt [7].2 Cách hoạt động của các thành phần trong hệ thống LiDAR Xung của laser được phát hướng xuống mặt đất trên một độ cao nào đó được phản hồi từ mặt đất hay từ các bề mặt đối tượng như 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.

Với các trị đo tổng hợp sẽ tính toán được vị trí của các điểm trên bề mặt trái đất [8], [1]. Trong thời điểm phát và nhận tia laser, dữ liệu về định hướng không gian của tia quét được xác định và ghi lại nhờ hệ thống INS/IMU. Sử dụng dữ liệu tọa độ không gian của ĐMĐ từ phản hồi cuối cùng (Last 18 Echo) làm cơ sở để tạo mô hình số độ cao của bề mặt thực, với mô hình DSM sử dụng phản hồi đầu tiên và cuối cùng (First Pulse - FP và Last Pulse - LP) [2], [9].3 Cường độ và năng lượng thu nhận từ các tia phản xạ Toạ độ không gian X, Y, Z của điểm địa vật hay địa hình sẽ được xác định dựa vào độ dài (D) và góc phương vị tương ứng (ψ), trong hệ thống toạ độ lựa chọn GPS (thường là hệ tọa độ WGS 84) [3], [9]. Tại Việt Nam, hệ tọa độ được sử dụng là Hệ quy chiếu và Hệ tọa độ quốc gia VN-2000, múi chiếu 30, kinh tuyến trục thực hiện theo quy định tại Thông tư số 973/2001/TT-TCĐC ngày 20 tháng 6 năm 2001 của Tổng cục Địa chính hướng dẫn áp dụng hệ quy chiếu và hệ tọa độ quốc gia VN- 2000.4 Nguyên lý quét của LiDAR 19 Hình 1.5 ĐMĐ sau khi được thu nhận và xử lý 1.2 Dữ liệu LiDAR 1.1 Thu nhận dữ liệu ĐMĐ theo công nghệ LiDAR Sản phẩm thu được của LiDAR là một tập hợp các điểm có mật độ dày đặc với độ cao điểm được thu nhận một cách chính xác.

Tập hợp điểm này thường được gọi là ĐMĐ LiDAR, có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D của bề mặt Trái đất và đặc trưng của bề mặt[3]. Các ĐMĐ có nguồn gốc từ dữ liệu thô được quét từ các đối tượng vật lý như bên ngoài tòa nhà, nhà máy, địa hình, …. Sau khi thu thập dữ liệu thô, ĐMĐ phải được chuyển đổi thành các tệp máy tính có thể đọc được.6 Nguyên lý thu thập dữ liệu của hệ thống LiDAR Bộ thu phát LiDAR di chuyển nhờ vào một cụm gương quét được gắn bên dưới bộ thu phát. Gương gập 450 phản chiếu các xung laser lên một gương chuyển động, điều hướng các xung laser đến trái đất [10].

Xung laser phản hồi đầu tiên là tia phản xạ đáng kể nhất và sẽ được liên kết với tính năng cao nhất trong cảnh quan 20 như ngọn cây hoặc đỉnh của tòa nhà. Những tia phản xạ ở giữa được sử dụng cho cấu trúc thảm thực vật, và phản xạ cuối cùng cho các mô hình địa hình thật của Trái đất [8]. Dữ liệu được yêu cầu xử lý thời gian trả về cho mỗi xung quay trở lại cảm biến và tính khoảng cách thay đổi từ cảm biến, hoặc thay đổi trên bề mặt che phủ đất [1]. Độ cao của tia phản xạ sẽ khác nhau, tùy thuộc vào hình dạng và kích thước của các vật thể, xung laser LIDAR được phản xạ từ trên bề mặt.

Những điểm này có thể được phân thành nhiều lớp khác nhau: cây cao, ground, cỏ, đường giao thông, tòa nhà, v.7 ĐMĐ khi chưa được xử lý 1.3 Đặc trưng của dữ liệu ĐMĐ LiDAR Công nghệ LiDAR có thể thu thập thông tin về hình dạng Trái đất và đặc trưng của nó thông qua các ĐMĐ. Mỗi điểm trong ĐMĐ chứa đựng lượng thông tin lớn được sử dụng để tạo mô hình 3D về bề mặt Trái đất cũng như các đối tượng trên bề mặt, khi có thông tin về màu sắc, ĐMĐ sẽ trở thành 4D. Các thuộc tính thành phần mà một ĐMĐ chứa có thể cung cấp thông tin bổ sung có giá trị để bổ sung độ cao và có thể cho phép người dùng tạo ra các sản phẩm raster riêng như mô hình chiều cao tán cây hoặc lưới cường độ [7]. Các đặc trưng của ĐMĐ LiDAR [6]: - Các xung laser phản xạ từ các vật thể trên và trên bề mặt, bao gồm các tòa nhà, cây cối và các thảm thực vật khác.

Nhiều xung phản xạ cho phép dữ liệu LiDAR được sử dụng để tách địa hình trống khỏi các đặc điểm bề mặt. Với 21 mỗi đối tượng, xung chạm vào một lượng ánh sáng nhất định sẽ được phản xạ trở lại và được cảm biến phát hiện và ghi lại [11]. - Tọa độ (X, Y, Z) chỉ ra vị trí cũng như độ cao của điểm, điểm riêng lẻ có thể có các thuộc tính bổ sung - Thứ tự phản hồi: mỗi điểm trong ĐMĐ sẽ có một thứ tự tia phản hồi tương ứng - Số điểm trên m2: số điểm trung bình trên m2 - Mật độ điểm: số lượng phép đo trên một khu vực mà bề mặt Trái đất được lấy mẫu - Số điểm: Tổng số điểm trong ĐMĐ Tùy vào từng bài toán cụ thể, các đặc trưng của ĐMĐ sẽ được sử dụng phù hợp.3 Định dạng dữ liệu LiDAR Với kích thước khổng lồ của các tập dữ liệu LiDAR, một định dạng nhị phân có tên LAS đã được áp dụng để quản lý và chuẩn hóa cách thức tổ chức và phổ biến dữ liệu. Các tệp LAS chứa nhiều thông tin hơn, có thể được đọc hiệu quả hơn [12].

LAS là một định dạng công nghiệp được tạo ra và duy trì bởi Hiệp hội Chụp ảnh và Viễn thám Hoa Kỳ (ASPRS). LAS là một định dạng tệp tiêu chuẩn được công bố để trao đổi dữ liệu LiDAR [1], [6]. Mỗi tệp LAS chứa siêu dữ liệu của LiDAR trong một khối tiêu đề theo sau là các bản ghi riêng cho từng xung laser được ghi lại. Phần tiêu đề của mỗi tệp LAS chứa thông tin thuộc tính trên bản khảo sát chính: phạm vi dữ liệu, ngày bay, thời gian bay, số lượng bản ghi điểm, số điểm trả về, bất kỳ bù dữ liệu được áp dụng và bất kỳ hệ số tỷ lệ được áp dụng nào.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Luận Án Tiến Sĩ: Phương Pháp Phân Loại Dữ Liệu Đám Mây Điểm LiDAR Và Ứng Dụng là một nghiên cứu chuyên sâu về việc phân loại dữ liệu đám mây điểm LiDAR, một công nghệ quan trọng trong lĩnh vực viễn thám và GIS. Luận án này không chỉ trình bày các phương pháp tiên tiến để xử lý và phân loại dữ liệu LiDAR mà còn đề xuất các ứng dụng thực tiễn trong quản lý đất đai, xây dựng bản đồ 3D, và phân tích không gian. Đây là tài liệu hữu ích cho các nhà nghiên cứu, kỹ sư, và sinh viên quan tâm đến công nghệ LiDAR và ứng dụng của nó trong thực tế.

Để mở rộng kiến thức về chủ đề này, bạn có thể tham khảo Luận văn thạc sĩ phân tích dữ liệu không gian GIS 3D và xây dựng ứng dụng, nghiên cứu về phân tích dữ liệu không gian 3D và ứng dụng thực tiễn. Ngoài ra, Luận văn thạc sĩ quản lý đất đai ứng dụng WebGIS cung cấp cái nhìn sâu hơn về việc sử dụng công nghệ GIS trong quản lý đất đai. Cuối cùng, Luận án nghiên cứu các giải pháp kỹ thuật nâng cao độ chính xác của bình đồ ảnh tỷ lệ lớn từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao là tài liệu bổ sung về kỹ thuật xử lý ảnh vệ tinh, một lĩnh vực liên quan chặt chẽ đến LiDAR.