## Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển đô thị nhanh chóng, việc giám sát tiến độ thi công các công trình hạ tầng giao thông như tuyến Metro Bến Thành – Suối Tiên tại TP. Hồ Chí Minh trở nên cấp thiết. Dự án tuyến metro số 1 có chiều dài 19,7 km, trong đó đoạn trên cao dài 17,1 km và đoạn ngầm dài 2,6 km, với khu ga bảo trì (Depot) rộng 27,7 ha. Việc theo dõi tiến độ thi công đòi hỏi công nghệ hiện đại, chính xác và chi phí hợp lý. Ứng dụng thiết bị bay không người lái (UAV) trong giám sát tiến độ thi công được xem là giải pháp tối ưu nhờ khả năng thu nhận ảnh độ phân giải cao, chi phí thấp và linh hoạt trong khu vực đô thị đông dân cư.

Mục tiêu nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng quy trình vận hành hệ thống UAV Falcon 8, xử lý ảnh thu được để tạo ảnh trực giao, mô hình DSM và mô hình 3D, đánh giá độ chính xác sản phẩm ảnh dựa trên các điểm khống chế mặt đất (GCPs) và so sánh với dữ liệu LIDAR. Ngoài ra, nghiên cứu còn phát triển phần mềm hỗ trợ theo dõi tiến độ thi công dựa trên dữ liệu ảnh đã xử lý. Phạm vi nghiên cứu bao gồm toàn bộ tuyến metro số 1 và khu ga bảo trì tại TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ tháng 01 đến tháng 06 năm 2016.

Ý nghĩa nghiên cứu không chỉ giúp làm chủ công nghệ UAV trong giám sát thi công mà còn mở rộng ứng dụng trong các lĩnh vực khác như quản lý đô thị, môi trường và giao thông. Việc ứng dụng UAV giúp giảm thời gian khảo sát thực địa, nâng cao độ chính xác và cung cấp thông tin kịp thời cho công tác quản lý dự án.

## Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

### Khung lý thuyết áp dụng

- **Lý thuyết trắc địa ảnh UAV**: UAV được sử dụng để thu thập ảnh hàng không với độ phân giải không gian cao, thay thế cho phương pháp trắc địa ảnh truyền thống với chi phí thấp hơn và linh hoạt hơn trong khu vực nhỏ hẹp.
- **Mô hình DSM (Digital Surface Model)**: Mô hình bề mặt số được xây dựng từ ảnh UAV, phản ánh độ cao bề mặt bao gồm cả các vật thể trên mặt đất.
- **Thuật toán biến đổi Helmert**: Được sử dụng để chuyển đổi hệ tọa độ ảnh trực giao về hệ tọa độ địa phương VN2000, giúp tăng độ chính xác vị trí của ảnh.
- **Phần mềm Pix4Dmapper**: Công cụ xử lý ảnh UAV tự động tạo ảnh trực giao, mô hình DSM và mô hình 3D dựa trên ảnh chồng lấp.
- **Khái niệm điểm khống chế mặt đất (GCPs)**: Các điểm đo chính xác trên mặt đất dùng để hiệu chỉnh và đánh giá độ chính xác của ảnh trực giao.

### Phương pháp nghiên cứu

- **Nguồn dữ liệu**: Ảnh UAV thu thập bằng hệ thống Falcon 8 với camera Sony NEX-5N (16.1 MP), dữ liệu LIDAR, tọa độ GCPs hạng IV và dữ liệu GIS do nhà thầu chính cung cấp.
- **Phương pháp thu thập dữ liệu**: Thiết kế tuyến bay tự động theo các điểm waypoints với độ cao bay 100m, đảm bảo độ phân giải không gian dưới 3cm/pixel, độ phủ ngang dọc tuyến 120m, thực hiện nhiều phi vụ bay để thu thập ảnh toàn tuyến.
- **Phương pháp xử lý dữ liệu**: Sử dụng Pix4Dmapper để xử lý ảnh, tạo ảnh trực giao, mô hình DSM và mô hình 3D; áp dụng thuật toán biến đổi Helmert để hiệu chỉnh ảnh trực giao; so sánh độ cao mô hình DSM với dữ liệu LIDAR và toàn đạc.
- **Phát triển phần mềm**: Sử dụng ngôn ngữ .Net để xây dựng phần mềm theo dõi tiến độ thi công dựa trên dữ liệu ảnh đã xử lý, với các chức năng tìm kiếm, hiển thị và cập nhật thông tin.
- **Timeline nghiên cứu**: Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng 6 tháng (01/2016 – 06/2016), bao gồm khảo sát thực địa, thiết kế tuyến bay, thu thập dữ liệu, xử lý ảnh, đánh giá độ chính xác và phát triển phần mềm.

## Kết quả nghiên cứu và thảo luận

### Những phát hiện chính

- **Độ chính xác mặt bằng ảnh trực giao**: Khi sử dụng điểm GCPs và thuật toán biến đổi Helmert, độ chính xác mặt bằng của ảnh trực giao đạt khoảng 5 cm, cải thiện đáng kể so với không sử dụng GCPs (độ chính xác từ 2m đến 8m).
- **Độ chính xác độ cao mô hình DSM**: So sánh với dữ liệu LIDAR và toàn đạc, sai số trung bình độ cao mô hình DSM dưới 10 cm, cho thấy mô hình DSM từ UAV có độ tin cậy cao trong giám sát thi công.
- **Hiệu quả bay chụp UAV Falcon 8**: Thời gian bay mỗi phi vụ từ 12 đến 22 phút, với khả năng bay tự động theo tuyến đã thiết kế, đảm bảo thu thập ảnh liên tục và đồng bộ trên toàn tuyến metro dài 17,1 km.
- **Phần mềm theo dõi tiến độ thi công**: Phần mềm phát triển cho phép tìm kiếm, hiển thị ảnh theo vị trí, thời gian và đơn vị thi công, hỗ trợ cập nhật thông tin thuộc tính, giúp quản lý tiến độ thi công trực quan và hiệu quả.

### Thảo luận kết quả

Việc ứng dụng UAV Falcon 8 trong giám sát tiến độ thi công tuyến metro đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả cao. Độ chính xác mặt bằng và độ cao của sản phẩm ảnh trực giao và mô hình DSM đạt mức chấp nhận được, phù hợp với yêu cầu quản lý dự án. So với các nghiên cứu quốc tế, kết quả này tương đương hoặc vượt trội nhờ việc áp dụng thuật toán biến đổi Helmert và sử dụng điểm GCPs phân bố đều.

Việc sử dụng UAV thay thế cho máy bay có người lái trong khu vực đô thị đông dân cư giúp giảm thiểu rủi ro, chi phí và tăng tính linh hoạt. Dữ liệu thu thập được có thể trình bày qua biểu đồ sai số tọa độ và độ cao, bảng so sánh độ chính xác giữa các phương pháp xử lý ảnh, giúp minh bạch và dễ dàng đánh giá.

Phần mềm theo dõi tiến độ thi công dựa trên ảnh UAV cung cấp công cụ quản lý hiện đại, hỗ trợ nhà thầu và chủ đầu tư cập nhật tiến độ nhanh chóng, giảm thiểu sai sót và tăng hiệu quả giám sát.

## Đề xuất và khuyến nghị

- **Mở rộng ứng dụng UAV trong giám sát thi công các dự án hạ tầng khác**: Áp dụng công nghệ UAV cho các công trình xây dựng quy mô lớn nhằm nâng cao hiệu quả quản lý tiến độ và chất lượng.
- **Tăng cường đào tạo vận hành và xử lý dữ liệu UAV**: Đào tạo chuyên sâu cho cán bộ kỹ thuật về vận hành UAV và xử lý ảnh nhằm đảm bảo chất lượng dữ liệu và an toàn bay.
- **Phát triển phần mềm quản lý dữ liệu UAV tích hợp GIS**: Nâng cấp phần mềm theo dõi tiến độ thi công tích hợp GIS để phân tích không gian và hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn.
- **Xây dựng hệ thống điểm khống chế mặt đất chuẩn hóa**: Thiết lập mạng lưới GCPs đồng bộ, phân bố hợp lý để nâng cao độ chính xác sản phẩm ảnh UAV.
- **Khuyến nghị về chính sách và pháp lý**: Cần hoàn thiện các quy định về cấp phép bay UAV, đảm bảo an toàn hàng không và bảo vệ quyền riêng tư trong khu vực đô thị.

## Đối tượng nên tham khảo luận văn

- **Chủ đầu tư và nhà thầu xây dựng**: Hỗ trợ quản lý tiến độ thi công, giảm thiểu rủi ro và chi phí giám sát.
- **Chuyên gia và kỹ sư địa tin học, viễn thám**: Nghiên cứu và phát triển ứng dụng UAV trong khảo sát địa hình và xây dựng mô hình 3D.
- **Cơ quan quản lý đô thị và giao thông**: Sử dụng dữ liệu UAV để giám sát hạ tầng, quy hoạch và quản lý giao thông hiệu quả.
- **Các nhà nghiên cứu và sinh viên chuyên ngành bản đồ, GIS, xây dựng**: Tham khảo phương pháp nghiên cứu, xử lý ảnh UAV và ứng dụng thực tiễn trong giám sát công trình.

## Câu hỏi thường gặp

1. **UAV có ưu điểm gì so với phương pháp chụp ảnh truyền thống?**  
UAV cung cấp ảnh độ phân giải cao với chi phí thấp, linh hoạt bay trong khu vực nhỏ hẹp, đặc biệt phù hợp với đô thị đông dân cư, giảm thiểu rủi ro và thời gian khảo sát.

2. **Độ chính xác của ảnh UAV có thể đạt được là bao nhiêu?**  
Ảnh trực giao sau xử lý có thể đạt độ chính xác mặt bằng khoảng 5 cm khi sử dụng điểm GCPs và thuật toán biến đổi Helmert, độ cao mô hình DSM sai số dưới 10 cm so với dữ liệu LIDAR.

3. **Thời gian bay của UAV Falcon 8 là bao lâu?**  
Mỗi phi vụ bay của UAV Falcon 8 kéo dài từ 12 đến 22 phút, đủ để thu thập ảnh với độ phủ và độ phân giải yêu cầu cho dự án metro.

4. **Phần mềm theo dõi tiến độ thi công hoạt động như thế nào?**  
Phần mềm cho phép tìm kiếm, hiển thị ảnh theo vị trí, thời gian và đơn vị thi công, cập nhật thông tin thuộc tính, giúp quản lý tiến độ thi công trực quan và hiệu quả.

5. **Có thể áp dụng công nghệ UAV cho các lĩnh vực nào khác?**  
Ngoài giám sát thi công, UAV còn được ứng dụng trong nông nghiệp, lâm nghiệp, khảo sát địa hình, quản lý môi trường, giao thông và cứu hộ khẩn cấp.

## Kết luận

- Ứng dụng UAV Falcon 8 trong giám sát tiến độ thi công tuyến metro Bến Thành – Suối Tiên đạt hiệu quả cao với ảnh độ phân giải dưới 3 cm và mô hình DSM chính xác.  
- Thuật toán biến đổi Helmert và điểm GCPs giúp nâng cao độ chính xác ảnh trực giao, đáp ứng yêu cầu quản lý dự án.  
- Phần mềm theo dõi tiến độ thi công dựa trên ảnh UAV hỗ trợ quản lý trực quan, nhanh chóng và chính xác.  
- Nghiên cứu mở ra hướng phát triển ứng dụng UAV trong nhiều lĩnh vực khác như đô thị, môi trường và giao thông.  
- Đề xuất mở rộng đào tạo, hoàn thiện pháp lý và phát triển công nghệ để nâng cao hiệu quả ứng dụng UAV trong tương lai.

Hành động tiếp theo là triển khai áp dụng rộng rãi công nghệ UAV trong các dự án xây dựng hạ tầng, đồng thời phát triển phần mềm quản lý dữ liệu UAV tích hợp GIS để nâng cao năng lực quản lý và giám sát tiến độ thi công.