Nghiên cứu nhận dạng tự động và xây dựng cơ sở dữ liệu 3D từ ảnh UAV

LỜI CAM ĐOAN

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT VÀ TIẾNG ANH

DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU ĐỒ

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG UAV VÀ CÁC ỨNG DỤNG DỮ LIỆU ẢNH UAV TRONG TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ

1.1. Định nghĩa UAV

1.2. Lịch sử phát triển hệ thống UAV

1.3. Ứng dụng dữ liệu ảnh thu nhận từ UAV trong Trắc địa - Bản đồ

1.4. Dữ liệu ảnh UAV phục vụ trong nghiên cứu của đề tài

1.4.1. Khu vực thu nhận ảnh và thiết bị bay chụp ảnh

1.4.2. Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu của đề tài

2. CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN TẠO DEM TỪ DỮ LIỆU DSM

2.1. Tổng quan về công tác tạo DEM trong xử lý ảnh UAV

2.2. Nghiên cứu và đề xuất thuật toán tạo DEM từ DSM

2.2.1. Tổng quan về các thuật toán tạo DEM từ DSM

2.2.2. Nghiên cứu thuật toán sử dụng trong công nghệ LiDar

2.2.2.1. Thuật toán lọc số liệu địa hình để thành lập DEM từ DSM

2.2.2.2. Thuật toán lọc điểm địa vật và cây

2.2.2.3. Nghiên cứu đề xuất thuật toán tạo DEM từ dữ liệu DSM trong xử lý ảnh UAV

2.2.2.3.1. Thuật toán xác định các điểm độ cao đột biến

2.2.2.3.2. Thuật toán xác định tập điểm độ cao địa vật

2.2.2.3.3. Thuật toán nội suy độ cao tái tạo nền địa hình

2.3. Thực nghiệm tạo DEM từ dữ liệu DSM bằng thuật toán đề xuất

2.3.1. Dữ liệu sử dụng

2.3.2. Sơ đồ thuật toán của chương trình tạo DEM từ dữ liệu DSM

2.3.3. Kết quả tạo DEM từ dữ liệu DSM và đánh giá độ chính xác

2.3.3.1. Kết quả thiết đặt ngưỡng độ cao đột biến

2.3.3.2. Kết quả phân ngưỡng địa hình tự động

2.3.3.3. Kết quả phân ngưỡng địa hình tùy chỉnh

2.3.3.4. Kết quả tái tạo nền địa hình

2.4. Đánh giá độ chính xác kết quả thực nghiệm

2.4.1. Khả năng xác định các khu vực địa vật, khu vực có độ cao đột biến

2.4.2. Khả năng tái tạo lại nền địa hình

2.4.3. Độ chính xác DEM của chương trình tạo ra so với kết quả DEM đo đạc thực địa

3. CHƯƠNG 3: NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC NHẬN DẠNG TỰ ĐỘNG ĐỐI TƯỢNG TRÊN ẢNH UAV

3.1. Tổng quan về nhận dạng đối tượng ảnh

3.2. Cơ sở lý thuyết và thuật toán trong PLĐHĐT

3.2.1. Các cơ sở tri thức sử dụng trong PLĐHĐT

3.2.2. Thuật toán sử dụng trong phân mảnh ảnh

3.3. Phương pháp nâng cao độ chính xác nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV

3.4. Thực nghiệm nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV sử dụng dữ liệu DHM và các dữ liệu khác

3.4.1. Dữ liệu sử dụng

3.4.2. Quy trình nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV sử dụng DHM và các dữ liệu khác

3.4.2.1. Công tác tiền xử lý dữ liệu

3.4.2.2. Phân mảnh ảnh

3.4.2.3. Thiết lập các lớp đối tượng

3.4.2.4. Thiết lập bộ quy tắc và tiến hành xác định lớp cho đối tượng

3.4.2.5. Định danh từng đối tượng địa vật

3.4.2.6. Đánh giá độ chính xác

4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU 3D TỪ KẾT QUẢ XỬ LÝ ẢNH UAV

4.1. Tổng quan về xây dựng cơ sở dữ liệu 3D

4.2. Cơ sở lý thuyết khoa học về xây dựng cơ sở dữ liệu 3D

4.2.1. Cơ sở dữ liệu 3D

4.2.2. Chuẩn hóa cơ sở dữ liệu

4.2.3. Một số phần mềm ứng dụng trong công tác xây dựng CSDL 3D

4.2.3.1. Phần mềm Pix4D mapper

4.2.3.2. Phần mềm Skyline

4.2.3.3. Phần mềm ArcGIS

4.3. Thiết kế mô hình 3D từ ảnh UAV

4.3.1. Mô hình 3D mô phỏng

4.3.2. Mô hình 3D thực

4.4. Thực nghiệm xây dựng CSDL 3D từ kết quả xử lý ảnh UAV

4.4.1. Dữ liệu sử dụng

4.4.2. Quy trình thực nghiệm xây dựng CSDL 3D

4.4.3. Kết quả xây dựng cơ sở dữ liệu 3D và đánh giá

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC 1: THÔNG SỐ THIẾT ĐẶT MÁY CHỤP ẢNH, ẢNH CHỤP VÀ THIẾT BỊ BAY

PHỤ LỤC 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT THIẾT KẾ BAY CHỤP ẢNH UAV

PHỤ LỤC 3: CHƯƠNG TRÌNH TẠO DEM TỪ DỮ LIỆU DSM

PHỤ LỤC 4: MỘT SỐ ĐOẠN CODE CỦA CHƯƠNG TRÌNH TẠO DEM TỪ DSM

PHỤ LỤC 5: SỐ LIỆU SO SÁNH CHÊNH ĐỘ CAO GIỮA DEM ĐO ĐẠC TRỰC TIẾP VÀ DEM TẠO RA TỪ DSM BẰNG THUẬT TOÁN ĐỀ XUẤT

PHỤ LỤC 6: THIẾT KẾ CẤU TRÚC DỮ LIỆU NỀN ĐỊA LÝ TỶ LỆ 1:2000

I. Tổng quan về hệ thống UAV và các ứng dụng dữ liệu ảnh UAV trong Trắc địa Bản đồ

Hệ thống UAV (Unmanned Aerial Vehicle) đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc thu thập dữ liệu ảnh phục vụ cho nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong trắc địa và bản đồ. Công nghệ UAV cho phép thu thập ảnh UAV với độ chính xác cao và khả năng tiếp cận những khu vực khó khăn. Việc sử dụng ảnh UAV trong trắc địa không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác trong việc lập bản đồ địa hình. Các ứng dụng của dữ liệu ảnh UAV đã được chứng minh qua nhiều nghiên cứu, từ việc giám sát sạt lở đến xây dựng mô hình 3D cho các khu vực khảo cổ. Đặc biệt, việc thu thập dữ liệu từ UAV có thể thực hiện trong các điều kiện thời tiết khắc nghiệt, nơi mà các phương pháp truyền thống không thể áp dụng.

1.1 Định nghĩa UAV

UAV được định nghĩa là phương tiện bay không người lái, có thể điều khiển từ xa hoặc tự động. Công nghệ UAV đã được áp dụng rộng rãi trong quân sự và dân sự, với khả năng thu thập dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả. UAV có thể hoạt động trong các tình huống nguy hiểm, giúp giảm thiểu rủi ro cho con người. Việc sử dụng UAV trong trắc địa cho phép thu thập dữ liệu không gian với độ chính xác cao, từ đó tạo ra các mô hình 3D và cơ sở dữ liệu 3D phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau.

II. Nghiên cứu và đề xuất thuật toán tạo DEM từ dữ liệu DSM

Việc tạo ra Mô hình số độ cao (DEM) từ Mô hình bề mặt số (DSM) là một bước quan trọng trong quá trình xử lý ảnh UAV. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển các thuật toán nhằm nâng cao độ chính xác của DEM. Các thuật toán này được thiết kế để xử lý dữ liệu thu thập từ UAV, từ đó tạo ra các mô hình địa hình chính xác hơn. Việc sử dụng công nghệ UAV trong việc thu thập dữ liệu DSM cho phép tạo ra các mô hình địa hình với độ chi tiết cao, phục vụ cho các ứng dụng trong quy hoạch đô thị và quản lý tài nguyên. Kết quả từ nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng các thuật toán mới có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của DEM, từ đó nâng cao chất lượng của các sản phẩm bản đồ.

2.1 Tổng quan về công tác tạo DEM trong xử lý ảnh UAV

Công tác tạo DEM từ dữ liệu DSM là một quy trình phức tạp, đòi hỏi sự kết hợp giữa nhiều công nghệ khác nhau. Việc xử lý ảnh UAV để tạo ra DEM không chỉ dựa vào các thuật toán truyền thống mà còn cần áp dụng các phương pháp hiện đại như quét 3D và xử lý ảnh tự động. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các thuật toán mới có thể giúp cải thiện độ chính xác của DEM, đồng thời giảm thiểu thời gian xử lý. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao như quy hoạch đô thị và quản lý tài nguyên thiên nhiên.

III. Nghiên cứu phương pháp nâng cao độ chính xác nhận dạng tự động đối tượng trên ảnh UAV

Nhận dạng tự động đối tượng trên ảnh UAV là một thách thức lớn trong lĩnh vực xử lý ảnh. Nghiên cứu này đề xuất các phương pháp nhằm nâng cao độ chính xác của việc nhận dạng đối tượng bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Việc sử dụng công nghệ máy học và các thuật toán phân loại định hướng đối tượng (PLĐHĐT) đã cho thấy hiệu quả trong việc nhận diện các đối tượng địa vật trên ảnh UAV. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc kết hợp dữ liệu độ cao địa vật (DHM) với ảnh UAV có thể cải thiện đáng kể độ chính xác nhận dạng, từ đó tạo ra các sản phẩm có giá trị cho các ứng dụng trong thực tiễn.

3.1 Tổng quan về nhận dạng đối tượng ảnh

Nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV là một lĩnh vực nghiên cứu đang phát triển mạnh mẽ. Các phương pháp hiện tại chủ yếu dựa vào các thuật toán học máy và xử lý ảnh để phân loại và nhận diện các đối tượng. Việc áp dụng các kỹ thuật mới trong nhận dạng đối tượng không chỉ giúp nâng cao độ chính xác mà còn giảm thiểu thời gian xử lý. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc kết hợp giữa xử lý ảnh và dữ liệu không gian có thể tạo ra những kết quả ấn tượng trong việc nhận diện các đối tượng địa vật trên ảnh UAV.

IV. Xây dựng cơ sở dữ liệu 3D từ kết quả xử lý ảnh UAV

Xây dựng cơ sở dữ liệu 3D từ dữ liệu thu thập được từ UAV là một bước quan trọng trong việc quản lý và phân tích dữ liệu không gian. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển các phương pháp và công cụ để xây dựng cơ sở dữ liệu 3D từ các kết quả xử lý ảnh UAV. Việc sử dụng các phần mềm như Pix4D mapper và ArcGIS đã cho thấy hiệu quả trong việc tạo ra các mô hình 3D thực tế từ dữ liệu UAV. Kết quả cho thấy rằng việc xây dựng cơ sở dữ liệu 3D không chỉ giúp cải thiện khả năng quản lý thông tin mà còn tạo ra các sản phẩm có giá trị cho nhiều lĩnh vực khác nhau.

4.1 Tổng quan về xây dựng cơ sở dữ liệu 3D

Cơ sở dữ liệu 3D được xây dựng từ dữ liệu UAV có thể phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau, từ quy hoạch đô thị đến quản lý tài nguyên thiên nhiên. Việc xây dựng cơ sở dữ liệu 3D không chỉ yêu cầu sự chính xác trong việc thu thập dữ liệu mà còn cần các phương pháp xử lý và phân tích hiệu quả. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các phần mềm chuyên dụng có thể giúp tối ưu hóa quy trình xây dựng cơ sở dữ liệu 3D, từ đó tạo ra các sản phẩm có giá trị cho người sử dụng.

Luận án về phương pháp nhận dạng tự động và xây dựng cơ sở dữ liệu 3D từ thiết bị bay không người lái