Luận án nghiên cứu phương pháp nhận dạng tự động đối tượng và xây dựng cơ sở dữ liệu 3D từ ảnh UAV - Đại học [Tên trường]

ii MỤC LỤC Lời cam đoan. ii Danh mục các ký hiệu, chữ viết tắt tiếng Việt và tiếng Anh. v Danh mục các bảng, biểu đồ. vi Danh mục các hình vẽ, đồ thị.

vii MỞ ĐẦU. 10 Chương 1- TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG UAV VÀ CÁC ỨNG DỤNG DỮ LIỆU ẢNH UAV TRONG TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ .1 Định nghĩa UAV.2 Lịch sử phát triển hệ thống UAV .1 Trên thế giới.3 Ứng dụng dữ liệu ảnh thu nhận từ UAV trong Trắc địa - Bản đồ .4 Dữ liệu ảnh UAV phục vụ trong nghiên cứu của đề tài.1 Khu vực thu nhận ảnh và thiết bị bay chụp ảnh .2 Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu của đề tài. 27 Chương 2 - NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN TẠO DEM TỪ DỮ LIỆU DSM .1 Tổng quan về công tác tạo DEM trong xử lý ảnh UAV.2 Nghiên cứu và đề xuất thuật toán tạo DEM từ DSM .1 Tổng quan về các thuật toán tạo DEM từ DSM .2 Nghiên cứu thuật toán sử dụng trong công nghệ LiDar .1 Thuật toán lọc số liệu địa hình để thành lập DEM từ DSM [90] .2 Thuật toán lọc điểm địa vật và cây [90] .3 Nghiên cứu đề xuất thuật toán tạo DEM từ dữ liệu DSM trong xử lý ảnh UAV .1 Thuật toán xác định các điểm độ cao đột biến .2 Thuật toán xác định tập điểm độ cao địa vật .3 Thuật toán nội suy độ cao tái tạo nền địa hình .3 Thực nghiệm tạo DEM từ dữ liệu DSM bằng thuật toán đề xuất .1 Dữ liệu sử dụng .2 Sơ đồ thuật toán của chương trình tạo DEM từ dữ liệu DSM.3 Kết quả tạo DEM từ dữ liệu DSM và đánh giá độ chính xác.1 Kết quả thiết đặt ngưỡng độ cao đột biến .2 Kết quả phân ngưỡng địa hình tự động .3 Kết quả phân ngưỡng địa hình tùy chỉnh .4 Kết quả tái tạo nền địa hình.4 Đánh giá độ chính xác kết quả thực nghiệm .1 Khả năng xác định các khu vực địa vật, khu vực có độ cao đột biến .2 Khả năng tái tạo lại nền địa hình .3 Độ chính xác DEM của chương trình tạo ra so với kết quả DEM đo đạc thực địa. 51 Chương 3 - NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC NHẬN DẠNG TỰ ĐỘNG ĐỐI TƯỢNG TRÊN ẢNH UAV .1 Tổng quan về nhận dạng đối tượng ảnh .2 Cơ sở lý thuyết và thuật toán trong PLĐHĐT .1 Các cơ sở tri thức sử dụng trong PLĐHĐT .2 Thuật toán sử dụng trong phân mảnh ảnh .3 Phương pháp nâng cao độ chính xác nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV .3 Thực nghiệm nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV sử dụng dữ liệu DHM và các dữ liệu khác .1 Dữ liệu sử dụng .2 Quy trình nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV sử dụng DHM và các dữ liệu khác .1 Công tác tiền xử lý dữ liệu .2 Phân mảnh ảnh .3 Thiết lập các lớp đối tượng.

Thiết lập bộ quy tắc và tiến hành xác định lớp cho đối tượng .5 Định danh từng đối tượng địa vật .6 Đánh giá độ chính xác. 74 Chương 4 - XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU 3D TỪ KẾT QUẢ XỬ LÝ ẢNH UAV83 4.1 Tổng quan về xây dựng cơ sở dữ liệu 3D .2 Cơ sở lý thuyết khoa học về xây dựng cơ sở dữ liệu 3D.1 Cơ sở dữ liệu 3D .2 Chuẩn hóa cơ sở dữ liệu .3 Một số phần mềm ứng dụng trong công tác xây dựng CSDL 3D .1 Phần mềm Pix4D mapper .2 Phần mềm Skyline .3 Phần mềm ArcGIS .4 Thiết kế mô hình 3D từ ảnh UAV .1 Mô hình 3D mô phỏng .2 Mô hình 3D thực. Thực nghiệm xây dựng CSDL 3D từ kết quả xử lý ảnh UAV .1 Dữ liệu sử dụng .2 Quy trình thực nghiệm xây dựng CSDL 3D.3 Kết quả xây dựng cơ sở dữ liệu 3D và đánh giá. 104 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.

106 DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ. 108 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 122 Phụ lục 1: Thông số thiết đặt máy chụp ảnh, ảnh chụp và thiết bị bay. 122 Phụ lục 1: Cơ sở lý thuyết thiết kế bay chụp ảnh UAV.

123 Phụ lục 3: Chương trình tạo DEM từ dữ liệu DSM. 125 Phụ lục 4: Một số đoạn Code của chương trình tạo DEM từ DSM. 129 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. 136 Phụ lục 6: Thiết kế cấu trúc dữ liệu nền địa lý tỷ lệ 1:2000.

141 v Danh mục các ký hiệu, chữ viết tắt tiếng Việt và tiếng Anh UAV Unmanned Aircraft Vehicle: Thiết bị máy bay không người lái DEM Digital Elevation Model: Mô hình số độ cao DSM Digital Surface Model: Mô hình số bề mặt DTM Digital Terrain Model: Mô hình số địa hình DHM Digital Height Model: Mô hình số độ cao địa vật 2D Two Dimension: Hai chiều 3D Three Dimension: Ba chiều GIS Geographic Information System Hệ thống thông tin địa lý GPS Global Positioning System: Hệ thống định vị toàn cầu INS Inertial Navigation System: Hệ thống dẫn đường quán tính IMU Inertial Measurement Unit: Đơn vị đo lường quán tính GCS Ground Control Systerm Trạm điều khiển mặt đất PLĐHĐT Phân loại định hướng đối tượng CSDL Cơ sở dữ liệu MBKNL Máy bay không người lái KCANN Khống chế ảnh ngoại nghiệp vi Danh mục các bảng, biểu đồ Bảng 2. Ký hiệu mức độ cao các đối tượng. Bảng giá trị chênh cao giữa các lớp đối tượng. So sánh chênh độ cao trên các mặt cắt địa hình 1-1’.

So sánh chênh độ cao trên các mặt cắt địa hình 2-2’. So sánh chênh độ cao trên các mặt cắt địa hình 3-3’. Miêu tả các tiêu chí trong bộ quy tắc theo thuật toán PLĐHĐT ảnh UAV kết hợp dữ liệu DHM trên khu vực thực nghiệm. Thống kê độ chính xác tổng thể nhận dạng theo lớp đối tượng trên ảnh UAV khi không kết hợp bình đồ ảnh với DHM so với kết quả véc tơ hóa ảnh tham chiếu.

Thống kê độ chính xác tổng thể nhận dạng theo lớp đối tượng trên ảnh UAV khi kết hợp bình đồ ảnh so với kết quả véc tơ hóa ảnh tham chiếu. Kết quả thống kê và độ chính xác nhận dạng đối tượng trên Hình 3. Kết quả thống kê và độ chính xác nhận dạng đối tượng trên Hình 3. Kết quả thống kê và độ chính xác nhận dạng đối tượng trên Hình 3.

Kết quả thống kê và độ chính xác nhận dạng đối tượng trên Hình 3. Kết quả thống kê và độ chính xác nhận dạng đối tượng trên Hình 3. Danh mục các chuẩn TTĐLCS. 90 vii Danh mục các hình vẽ, đồ thị Hình 1.

Một số UAV được phát triển và sử dụng thu nhận ảnh trên thế giới. Một số UAV được phát triển và sử dụng thu nhận ảnh ở Việt Nam. Một số kết quả ứng dụng dữ liệu ảnh UAV trong Trắc địa-bản đồ. Vị trí địa lý khu vực bay thử nghiệm UAV (Nguồn: Google Map).

Thiết bị bay UAV Swinglet-CAM và máy ảnh Canon IXUS 127HS. Mô tả dải bay và hình ảnh 1 tấm ảnh thu nhận khu vực thử nghiệm. Các kết quả xử lý ảnh UAV bằng phần mềm Pix4D mapper. Mô tả dữ liệu ảnh DSM.

Kết quả của Hình 2.2 với ngưỡng chênh cao đột biến là 1. Xác định khu vực các đối tượng địa vật bằng phương pháp trực tiếp. Minh họa kết quả của Hình 2.3 với sự kết hợp ngưỡng đột biến được thiết lập 1.5m và ngưỡng địa hình tự động. Mối quan hệ giữa điểm ảnh p với các điểm địa hình xung quanh.

(a) Mô hình số bề mặt (DSM); (b) Bình đồ ảnh UAV. Sơ đồ thuật toán của chương trình tạo DEM từ DSM. Thiết lập với các ngưỡng chênh cao đột biến khác nhau. (a) Mô hình số bề mặt; (b) Phân ngưỡng địa hình tự động.

Kết quả đối tượng địa vật được xác định bằng thuật toán phân ngưỡng. So sánh DSM và kết quả DEM tạo ra bằng thuật toán đề xuất. So sánh DSM và kết quả DEM tạo ra bằng thuật toán đề xuất. Kết quả xác định các khu vực địa vật, khu vực có độ cao đột biến.

(a) Dữ liệu DSM ; (b) Kết quả DEM không bổ sung tập điểm độ cao; (c) Kết quả DEM có bổ sung tập điểm độ cao. (a) Bình đồ ảnh tham chiếu; (b) Địa hình đo đạc trực tiếp; (c) Dữ liệu DSM sử dụng tạo DEM; (d) DEM được tạo từ thuật toán đề xuất; (e) Hình ảnh DSM ở dạng 3D; (f) Hình ảnh DEM ở dạng 3D. So sánh đặc trưng hình dạng của sông suối và ao, hồ. Quan hệ topo và khái niệm khoảng cách dùng trong PLĐHĐT [41].

So sánh kết quả phân mảnh ảnh với các tỷ lệ khác nhau. (a) Dữ liệu ảnh UAV và (b) Dữ liệu DHM khu vực Vật Lại-Ba Vì-Hà Nội.5 Quy trình nhận dạng đối tượng dựa vào thuật toán PLĐHĐT sử dụng DHM và các dữ liệu khác. Kết quả phân mảnh theo thuật toán Multiresolution segmentation với (Scale parameter =50; shape=0. Một hình nón đôi của mô hình màu HSI [84].

Sơ đồ khái quát quá trình nhận dạng theo lớp đối tượng với tiêu chí trên Bảng 3. Kết quả nhận dạng theo từng lớp đối tượng trên UAV khi kết hợp 3 kênh phổ (Red, Green, Blue) và DHM khu vực thực nghiệm. Gộp mảnh ảnh từ kết quả nhận dạng đối tượng theo lớp. (a) Mẫu ảnh thử nghiệm; (b) Dữ liệu DHM; (c) Kết quả gộp vùng nhận dạng; (d) Kết quả nhận dạng hiển thị trên ArcGis.

(a) Mẫu ảnh thử nghiệm; (b) Kết quả véc tơ hóa; (c) Kết quả nhận dạng đối tượng khi không kết hợp bình đồ ảnh với DHM; (d) Kết quả nhận dạng đối tượng khi kết hợp bình đồ ảnh với DHM. Kết quả nhận dạng đối tượng nhà mái tôn so với dữ liệu số hóa. Kết quả nhận dạng đối tượng mặt nước so với dữ liệu số hóa. Kết quả nhận dạng đối tượng nhà tầng so với dữ liệu số hóa.

Kết quả nhận dạng đối tượng nhà mái ngói so với dữ liệu số hóa. Kết quả nhận dạng đối tượng nhà fibro xi nămg so với dữ liệu số hóa. Dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính trong cơ sở dữ liệu. Mô hình nhà được lập trên phần mềm Pix4D mapper (Nguồn: Google.

Các gói dữ liệu cơ bản của Skyline (Nguồn: skylineglobe. Ba phần mềm ứng dụng chính của ArcGis (Nguồn: ESRI. Năm mức độ chi tiết (LoD) được định nghĩa bởi CityGML [61]. Quy trình xây dựng mô hình 3D mô phỏng.

Thiết kế tuyến bay thu nhận ảnh phục vụ tái tạo mô hình 3D thực [4] .