Luận án tiến sĩ: Nghiên cứu phương pháp phân loại dữ liệu đám mây điểm LiDAR và ứng dụng

Luận án tiến sĩ phân tích ngành máy tính nghiên cứu phương pháp phân loại dữ liệu đám mây điểm lidar và ứng dụng, xây dựng cơ sở lý luận, kiểm chứng thực nghiệm, đóng góp tri thức

Chuyên ngành

Hệ thống thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2022

359
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

1.5. Thu nhận dữ liệu ĐMĐ theo công nghệ LiDAR

1.6. Đặc trưng của dữ liệu ĐMĐ LiDAR

1.7. Định dạng dữ liệu LiDAR

1.8. Bài toán phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR

1.9. Các công trình nghiên cứu liên quan

1.10. Phương pháp đề xuất

1.11. 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 - D

2.2. Cải tiến thuật toán MCC

2.2.1. Mô tả thuật toán MCC

2.2.2. Ý tưởng cài tiến thuật toán MCC

2.2.3. Thực hiện cải tiến

2.2.4. Thử nghiệm và đánh giá thuật toán MCC - D

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

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

3.4. Kết luận chương

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

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

Phân loại dữ liệu LiDAR là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ viễn thám. Công nghệ LiDAR (Light Detection and Ranging) cho phép thu thập dữ liệu không gian với độ chính xác cao. Đám mây điểm LiDAR chứa thông tin chi tiết về bề mặt Trái đất, từ đó giúp phân tích và mô hình hóa các đối tượng địa lý. Việc phân loại dữ liệu này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác trong nghiên cứu mà còn mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn trong quản lý đất đai và quy hoạch đô thị.

1.1. Khái niệm và ứng dụng của công nghệ LiDAR

Công nghệ LiDAR là phương pháp đo khoảng cách bằng cách phát tia laser và thu nhận tín hiệu phản xạ. Ứng dụng của LiDAR rất đa dạng, từ khảo sát địa hình đến quản lý tài nguyên thiên nhiên.

1.2. Đặc điểm của dữ liệu đám mây điểm LiDAR

Dữ liệu đám mây điểm LiDAR có cấu trúc 3D, mỗi điểm được xác định bởi tọa độ và cường độ phản xạ. Điều này cho phép mô tả chi tiết các đối tượng như cây cối, tòa nhà và địa hình.

II. Thách thức trong phân loại dữ liệu LiDAR và đám mây điểm

Mặc dù công nghệ LiDAR mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc phân loại dữ liệu đám mây điểm vẫn gặp nhiều thách thức. Các vấn đề như nhiễu dữ liệu, độ chính xác thấp và thời gian xử lý lâu là những yếu tố cần được giải quyết. Đặc biệt, việc phân loại tự động vẫn chưa được phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam, dẫn đến việc sử dụng các phương pháp bán tự động không hiệu quả.

2.1. Nhiễu và độ chính xác trong dữ liệu LiDAR

Nhiễu trong dữ liệu LiDAR có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, làm giảm độ chính xác của kết quả phân loại. Việc xử lý và lọc dữ liệu là cần thiết để cải thiện chất lượng.

2.2. Thời gian và chi phí trong quy trình phân loại

Quá trình phân loại dữ liệu LiDAR thường tốn nhiều thời gian và chi phí, đặc biệt khi sử dụng phương pháp thủ công. Cần có các giải pháp tự động hóa để giảm thiểu thời gian và chi phí.

III. Phương pháp phân loại dữ liệu LiDAR hiệu quả

Để nâng cao hiệu quả phân loại dữ liệu LiDAR, nhiều phương pháp đã được đề xuất. Các thuật toán như EM (Expectation-Maximization) và MCC (Multiscale Curvature Classification) đã cho thấy khả năng cải thiện độ chính xác trong phân loại. Việc áp dụng các thuật toán này giúp tối ưu hóa quy trình phân loại và giảm thiểu sai số.

3.1. Thuật toán EM trong phân loại dữ liệu LiDAR

Thuật toán EM là một phương pháp mạnh mẽ trong phân loại dữ liệu, giúp tối ưu hóa các tham số và cải thiện độ chính xác của kết quả phân loại.

3.2. Cải tiến thuật toán MCC cho dữ liệu LiDAR

MCC là một thuật toán phân loại dựa trên độ cong, giúp phân loại các đối tượng phức tạp trong đám mây điểm LiDAR một cách hiệu quả.

IV. Ứng dụng thực tiễn của dữ liệu LiDAR sau phân loại

Dữ liệu LiDAR sau khi được phân loại có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng thực tiễn. Từ việc xây dựng mô hình 3D cho đến quản lý đất đai, dữ liệu này cung cấp thông tin quý giá cho các nhà nghiên cứu và quản lý. Việc áp dụng dữ liệu LiDAR trong quy hoạch đô thị giúp cải thiện chất lượng cuộc sống và bảo vệ môi trường.

4.1. Mô hình hóa lớp phủ bề mặt khu vực đô thị

Dữ liệu LiDAR cho phép xây dựng mô hình lớp phủ bề mặt chính xác, hỗ trợ trong việc quy hoạch và phát triển đô thị bền vững.

4.2. Quản lý tài nguyên thiên nhiên bằng dữ liệu LiDAR

Dữ liệu LiDAR có thể được sử dụng để theo dõi và quản lý tài nguyên thiên nhiên, từ rừng đến nguồn nước, giúp bảo vệ môi trường.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu phân loại dữ liệu LiDAR

Nghiên cứu về phương pháp phân loại dữ liệu LiDAR đang ngày càng trở nên quan trọng. Với sự phát triển của công nghệ và thuật toán, khả năng phân loại tự động sẽ được cải thiện đáng kể. Tương lai của nghiên cứu này không chỉ dừng lại ở việc nâng cao độ chính xác mà còn mở rộng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ LiDAR

Công nghệ LiDAR đang phát triển nhanh chóng, với nhiều ứng dụng mới được khám phá. Việc cải tiến thuật toán sẽ giúp nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu.

5.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu trong quản lý đất đai

Nghiên cứu về phân loại dữ liệu LiDAR có vai trò quan trọng trong việc quản lý đất đai, giúp tối ưu hóa quy hoạch và bảo vệ tài nguyên thiên nhiên.

22/07/2025
Luận án tiến sĩ ngành 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