Tài liệu Luận án nghiên cứu tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3d thành phố thông minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT LÊ ĐÌNH HIỂN NGHIÊN CỨU TỐI ƯU HÓA THUẬT TOÁN TỰ ĐỘNG PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM MÂY ĐIỂM HỖ TRỢ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 3D THÀNH PHỐ THÔNG MINH LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT LÊ ĐÌNH HIỂN NGHIÊN CỨU TỐI ƯU HÓA THUẬT TOÁN TỰ ĐỘNG PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM MÂY ĐIỂM HỖ TRỢ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 3D THÀNH PHỐ THÔNG MINH Ngành: Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ Mã số: 9520503 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS Bùi Ngọc Quý HÀ NỘI - 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Toàn bộ quá trình nghiên cứu được tiến hành một cách khoa học, các số liệu, kết quả nêu trong luận án là chính xác, trung thực và chưa từng được công bố trong bất cứ công trình nào khác. Tác giả luận án Lê Đình Hiển ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ....................................................................................................i MỤC LỤC ............................................................................................................. ii LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ...................................... vii DANH MỤC BẢNG BIỂU ...................................................................................ix DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ................................................................................x MỞ ĐẦU ................................................................................................................1 1. Tính cấp thiết của đề tài ......................................................................................1 2. Mục tiêu nghiên cứu ........................................................................................... 3 3. Đối tượng nghiên cứu ......................................................................................... 3 4. Phạm vi nghiên cứu ............................................................................................ 3 5. Nội dung nghiên cứu........................................................................................... 3 6. Phương pháp nghiên cứu ....................................................................................4 7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài ........................................................... 4 8. Luận điểm bảo vệ ................................................................................................ 5 9. Những điểm mới của đề tài .................................................................................5 10. Cấu trúc của luận án.......................................................................................... 6 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ............................... 7 1.1. Tổng quan về thành phố thông minh ............................................................... 7 1.1.1. Trên thế giới ........................................................................................... 7 1.1.2. Ở Việt Nam ............................................................................................ 8 1.1.3. Các thành phần của thành phố thông minh ..........................................11 1.1.4. Vai trò của dữ liệu không gian trong thành phố thông minh ...............12 1.1.5. Vai trò của mô hình 3D thành phố thông minh ...................................16 1.1.6. Mô hình 3D thành phố thông minh ...................................................... 17 1.1.7. Mức độ chi tiết của mô hình 3D thành phố thông minh ...................... 19 1.2. Tổng quan về phương pháp và thuật toán phân loại dữ liệu đám mây điểm .21 1.2.1. Tổng quan về phương pháp phân loại dữ liệu đám mây điểm .............21 1.2.2. Tổng quan về thuật toán phân loại dữ liệu đám mây điểm ..................24 1.2.3. Tình hình nghiên cứu về thuật toán phân loại đám mây điểm ở Việt Nam ................................................................................................................................ 30 1.3. Tổng quan về các thuật toán phân loại đám mây điểm sử dụng trong luận án .......................................................................................................................................31 iii 1.3.1. Thuật toán lọc mặt đất..........................................................................31 1.3.2. Thuật toán lọc mái nhà .........................................................................32 1.3.3. Thuật toán phân loại theo độ cao ......................................................... 33 1.3.4. Thuật toán phân loại dựa theo cường độ tia quét .................................33 1.3.5. Thuật toán phân loại dựa theo chỉ số NDVI ........................................35 1.4. Tiểu kết chương 1 .......................................................................................... 37 1.5. Hướng nghiên cứu của đề tài luận án ............................................................ 37 CHƯƠNG 2: TỐI ƯU HÓA THUẬT TOÁN TỰ ĐỘNG PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM MÂY ĐIỂM ........................................................................................................39 2.1. Nghiên cứu công nghệ thu nhận dữ liệu và cấu trúc của hệ thống quét LiDAR hàng không City Mapper Leica ..................................................................................... 39 2.1.1 Các tính năng kĩ thuật của hệ thống CityMapper (cơ bản) ...................40 2.1.2. Nghiên cứu đặc điểm, tính chất của đám mây điểm thu nhận từ công nghệ quét LiDAR hàng không ................................................................................43 2.2. Nghiên cứu và xây dựng các thuật toán trong tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm ....................................................................................................................... 54 2.2.1. Thuật toán lọc nhiễu.............................................................................54 2.2.2. Thuật toán lọc mặt đất..........................................................................55 2.2.3. Phân loại lớp đường nhựa bằng ngưỡng cường độ phản xạ ................62 2.2.4. Phương pháp phân loại thực vật bằng ngưỡng độ cao và chỉ số NDVI ................................................................................................................................ 64 2.2.5. Thuật toán phân loại nhà ......................................................................65 2.3. Đề xuất xây dựng quy trình tối ưu hóa tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm ............................................................................................................................... 69 2.4. Đề xuất quy trình xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh tự động từ dữ liệu LiDar hàng không ...................................................................................................72 2.5. Tiểu kết chương 2 .......................................................................................... 74 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH 3D THÀNH PHỐ THÔNG MINH KHU VỰC HÒN GAI, HẠ LONG ......................................................................................... 75 3.1. Giới thiệu khu vực nghiên cứu ......................................................................75 3.2. Xây dựng chương trình máy tính phân loại dữ liệu đám mây điểm ..............75 3.2.1. Mục đích và yêu cầu xây dựng chương trình máy tính phân loại dữ liệu đám mây điểm .........................................................................................................76 3.2.2. Thiết kế tổng thể chương trình máy tính phân loại dữ liệu đám mây điểm iv ................................................................................................................................ 76 3.2.3. Thiết kế chức năng của chương trình máy tính phân loại dữ liệu đám mây điểm.................................................................................................................79 3.2.4. Lập trình xây dựng chương trình phân loại dữ liệu đám mây điểm ....81 3.2.5. Đóng gói và chạy thử ...........................................................................83 3.3. Lựa chọn các phần mềm xử lý dữ liệu ........................................................... 84 3.3.1. Phần mềm MissionPro (Leica)............................................................. 84 3.3.2. Phần mềm Flight Pro (Leica) ............................................................... 84 3.3.3. Phần mềm Inertial Explorer (NovAtel - Canada) ................................ 84 3.3.4. Hệ thống phần mềm HxMap ................................................................ 85 3.3.5 Phần mềm TerraSolid (Phần Lan)......................................................... 86 3.4. Thực nghiệm thành lập mô hình 3D thành phố từ dữ liệu LiDAR hàng không .......................................................................................................................................86 3.4.1. Công tác chuẩn bị dữ liệu để xây dựng mô hình 3D ........................... 87 3.4.2. Xử lý dữ liệu ảnh và đám mây điểm LiDAR .......................................88 3.4.3. Công đoạn phân loại dữ liệu đám mây điểm .......................................91 3.4.4. Công đoạn xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh ....................97 3.5. Đánh giá các kết quả nghiên cứu .................................................................103 3.5.1. Phương pháp đánh giá kết quả ...........................................................103 3.5.2. Lựa chọn khu vực đánh giá kết quả phân loại ...................................104 3.5.3. Đánh giá độ chính xác của thuật toán phân loại điểm mặt đất ..........106 3.5.4. Đánh giá độ chính xác quá trình tự động phân loại đám mây điểm ..108 3.5.6. Đánh giá khả năng ứng dụng của quy trình công nghệ tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm ..........................................................................................116 3.6. Đánh giá khả năng ứng dụng của mô hình 3D thành phố thông minh thực nghiệm .........................................................................................................................116 3.6.1. Quy hoạch đô thị ................................................................................116 3.6.2. Hiển thị không gian ............................................................................117 3.6.3. Phân tích tầm nhìn .............................................................................118 3.6.4. Phòng chống thiên tai, ứng phó tình huống .......................................120 3.6.5. Quản lý tài sản & phát hiện thay đổi .................................................121 v 3.6.6. Thăm vấn cộng đồng ..........................................................................122 3.6.7. Du lịch & bảo tồn di sản ....................................................................123 3.6.8. Xác định các vấn đề môi trường và quản lý môi trường đô thị .........124 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................126 1. Kết luận ...........................................................................................................126 2. Kiến nghị.........................................................................................................127 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ ...................129 ĐÃ CÔNG BỘ CÓ LIÊN QUAN TỚI LUẬN ÁN ............................................129 TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................131 PHỤ LỤC ...........................................................................................................145 PHỤ LỤC 1: HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG CHƯƠNG TRÌNH HUMG – POINT CLOUD CLASSIFIER ................................................................................................145 PHỤ LỤC 2 – MÃ NGUỒN CHƯƠNG TRÌNH HUMG – POINT CLOUD CLASSIFIER ...............................................................................................................156 vi LỜI CẢM ƠN Trong quá trình thực hiện luận án, NCS đã nhận được sự giúp đỡ tận tình của thầy hướng dẫn khoa học: PGS.TS Bùi Ngọc Quý cùng các cán bộ, giảng viên thuộc Bộ môn Bản đồ, Khoa Trắc địa – Bản đồ và Quản lý đất đai thông qua các đề tài, dự án với thầy hướng dẫn như: Đề tài Khoa học và công nghệ cấp Bộ Giáo dục và đào tạo, mã số B2021-MDA-01. Bên cạnh đó, NCS cũng nhận được sự hướng dẫn về ngôn ngữ lập trình từ TS. Trần Thùy Dương (Trường Đại học Mỏ - Địa chất). NCS xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới sự dìu dắt quý báu này từ quý thầy cô. Trong thời gian học tập và nghiên cứu, NCS còn nhận được những ý kiến trao đổi thẳng thắn về chuyên môn cũng như sự hỗ trợ về tài liệu tham khảo rất quý báu từ Cơ quan công tác là Công ty TNHH MTV Tài nguyên và Môi trường Việt Nam, Bộ Tài nguyên và Môi trường cùng các đồng nghiệp ở các cơ quan sản xuất và nghiên cứu khoa học như Cục Viễn thám Quốc gia, Nhà xuất bản Tài nguyên, môi trường và bản đồ Việt Nam, Cục Đo đạc bản đồ và thông tin địa lý Việt Nam, Viện Khoa học Đo đạc và Bản đồ (Bộ Tài nguyên và Môi trường), Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (Đại học Quốc gia Hà Nội),... NCS xin chân thành cảm ơn những sự giúp đỡ quý báu này. NCS xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Mỏ - Địa chất đã tạo mọi điều kiện để NCS có thể hoàn thành bản luận án này. NCS cũng xin trân trọng cảm ơn sự động viên, khích lệ của gia đình, bạn bè, đồng nghiệp trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và thực hiện luận án này. vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DEM Digital Elevation Model Mô hình số độ cao DSM Digital Surface Model Mô hình số độ cao bề mặt DTM Digital Terrain Model Mô hình số địa hình EM Expectation Maximization Cực đại hóa kỳ vọng GIS Geographic Information Hệ thống thông tin địa lý System GNSS Global Navigation Satellite Hệ thống vệ tinh dẫn đường toàn cầu System GML Markup Ngôn ngữ đánh dấu địa lý Geography Language GPS Global Positioning System Lưới ô vuông GRID HUMG Hệ thống định vị toàn cầu Hanoi University of Minning Đại học Mỏ Địa Chất – Hà Nội and Geology IMU Inertial Measurement System Đơn vị đo lường quán tính INS Inertial Navigation System Hệ thống hàng hướng quán tính IoT Internet of Things Internet vạn vật LiDAR Light Detection And Công nghệ đo khoảng cách bằng tia laser Ranging LoD Level of Detail Nghiên cứu sinh NCS NDVI Cấp độ chi tiết Normalized Difference Chỉ số thực vật Vegetation Index NIR Near Infrared MCC Multiscale Cận hồng ngoại Curvature Phân loại dựa trên nguyên lý lặp đa tỉ lệ Classification MP Mega Pixel Đơn vị pixel ảnh viii OGC Open Geospatial Consortium Tổ chức không gian địa lý mở PPP Precise Point Positioning Công nghệ định vị điểm chính xác PRF Pulse Rate per Frame Tần số phát xung (số xung/giây) RGB Red Green Blue Đỏ Lục Lam TIN Triangulation Irregular Lưới tam giác không đồng đều Network TPTM Smart city Thành phố thông minh UAV Umanned Aerial Vehicle Thiết bị bay không người lái WGS World Geodetic System Hệ thống trắc địa thế giới ix DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1. Thông số kỹ thuật máy quét LiDAR Hyperion ....................................40 Bảng 2.2. Thông số kỹ thuật Máy ảnh đa phổ RCD30 .........................................41 Bảng 2.3. Thông số kỹ thuật Bộ đo quán tính IMU LCI - 100C .......................... 42 Bảng 2.4. Thông số kỹ thuật Hệ thống giá đỡ ổn định: PAV - 100 ..................... 42 Bảng 2.5. Cường độ phản hồi của các loại bề mặt khác nhau .............................. 62 Bảng 3.1. Kết quả so sánh độ chính xác và độ hoàn thành của thuật toán lọc mặt đất đề xuất so với thuật toán PTD cổ điển. ..................................................................108 Bảng 3.2. Kết quả độ chính xác và mức độ hoàn thành của thuật toán phân loại đường nhựa cho 3 khu vực nghiên cứu .......................................................................109 Bảng 3.3. Kết quả độ chính xác và mức độ hoàn thành của thuật toán phân loại mái nhà cho 3 khu vực nghiên cứu .....................................................................................111 Bảng 3.4. Kết quả độ chính xác và mức độ hoàn thành của thuật toán phân loại thực vật cho 3 khu vực nghiên cứu..............................................................................113 Bảng 3.5. Kết quả độ khớp, độ chính xác và mức độ hoàn thành của thuật toán tự động số hóa nhà cho 3 khu vực đánh giá.....................................................................115 x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1. Sự phân loại các thành phần của thành phố thông minh trong chương trình “Hướng tới 100 thành phố thông minh” [33]........................................................ 12 Hình 1.2. Sơ đồ quản lý các kết nối đến các ứng dụng và dịch vụ thông qua hạ tầng cơ sở dữ liệu không gian................................................................................................ 15 Hình 1.3. Các các mác 1.3. mức h (LoD) trong mô hình 3D thành phố .............21 Hình 1.4. Các nhóm thuật toán phân loại dữ liệu đám mây điểm ........................ 25 Hình 1.5. Kết quả của một quá trình phân loại được thực hiện bởi thuật toán phân loại phát triển vùng ........................................................................................................27 Hình 1.6. Thuật toán phân loại RANSAC cho khối trụ ........................................28 Hình 1.7. Cường độ và số xung phản hồi của tia quét LiDAR............................. 35 Hình 1.8. Thể trạng của lá cây khác nhau cho giá trị NDVI khác nhau ...............36 Hình 2.1. Chế độ quét vòng tròn : chùm tia có thể hướng tới mọi nơi. ................39 Hình 2.2. Cấu tạo hệ thống Citymapper cơ bản....................................................40 Hình 2.3. Nguyên tắc đo khoảng cách bằng laser.................................................44 Hình 2.4. Đồ thị Gaussion của xung .....................................................................45 Hình 2.5. Chùm tín hiệu phản hồi từ cây .............................................................. 46 Hình 2.6. Số hoá dạng sóng sự phản hồi của xung ...............................................47 Hình 2.7. Sơ đồ véc tơ hình học trong công nghệ LiDAR ...................................48 Hình 2.8. Sơ đồ véc tơ hình học trong hệ thống tích hợp LiDAR với máy ảnh số .......................................................................................................................................51 Hình 2.9. Nguyên lý thu thập của dữ liệu LiDAR. ...............................................53 Hình 2.10. Giá trị góc lặp và khoảng cách lặp trong thuật toán PTD...................56 Hình 2.11. Thuật toán lọc điểm mặt đất tăng cường ............................................57 Hình 2.12. Phương pháp phân loại lớp đường nhựa bằng ngưỡng cường độ phản xạ ...................................................................................................................................64 Hình 2.13. Phương pháp phân loại thực vật bằng ngưỡng độ cao và chỉ số NDVI .......................................................................................................................................65 Hình 2.14. Thuật toán lọc mái nhà .......................................................................66 xi Hình 2.15. Sơ đồ quy trình tối ưu hóa tự động phân loại đám mây điểm ra 8 phân lớp khác nhau. ................................................................................................................70 Hình 2.16. Quy trình xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh từ dữ liệu LiDar hàng không ....................................................................................................................73 Hình 3.1. Khu vực thực nghiệm Hòn Gai, thành phố Hạ Long ............................ 75 Hình 3.2. Sơ đồ thiết kế hệ thống chương trình phân loại đám mây điểm ...........77 Hình 3.3. Giao diện phần mềm HUMG - Point Cloud Classifier ......................... 78 Hình 3.4. Giao diện hiển thị dữ liệu đám mây điểm.............................................83 Hình 3.5. Quy trình làm việc của phần mềm Leica – HxMap .............................. 85 Hình 3.6. Đưa hệ thống Leica CityMapper lên máy bay ......................................87 Hình 3.7. Tính toán quỹ đạo tuyến bay bằng phần mềm Inertial Explorer ..........88 Hình 3.8. Thu nhận dữ liệu vào phần mềm HxMap .............................................89 Hình 3.9. Điều chỉnh tông màu Ảnh .....................................................................90 Hình 3.10. Khớp dải đám mây điểm Lidar ........................................................... 91 Hình 3.11. Đám mây điểm Lidar Hòn Gai, thành phố Hạ Long .......................... 91 Hình 3.12. Các điểm LiDAR nhiễu và có độ cao thấp bất thường được lọc bỏ ...92 Hình 3.13. Quy trình chi tiết thuật toán lọc mặt đất tăng cường .......................... 93 Hình 3.14. Lớp điểm mặt đất sau khi được phân loại...........................................95 Hình 3.15. Lớp điểm đường nhựa được tách ra khỏi lớp mặt đất ........................ 95 Hình 3.16. Lớp điểm mái nhà sau khi được phân loại ..........................................97 Hình 3.17. Kết quả đám mây điểm sau khi được phân loại bằng phần mềm HUMG –Point Cloud Classifier..................................................................................................97 Hình 3.18. Bình đồ ảnh True Ortho ......................................................................98 Hình 3.19. Định nghĩa thư viện cây ......................................................................99 Hình 3.20. Các khà 3D LOD2 có dán ảnh và đưa vào mô hình 3 ......................101 Hình 3.21. (a),(b),(c) - Mô hình 3D thành phố khu thực nghiệm - Hòn Gai Hạ Long tại các vị trí khác nhau .................................................................................................103 Hình 3.22. Các khu vực đánh giá thuộc thành phố Hạ Long .............................105 Hình 3.23. (a),(b) - Thống kê khu vực lọc mặt đất không chính xác .................106 xii Hình 3.24. Thống kê kết quả phân loại điểm đường nhựa .................................109 Hình 3.25. (a) - Kết quả phân loại lớp điểm mái nhà; (b) - Thống kê kết quả phân loại lớp điểm mái nhà ..................................................................................................111 Hình 3.26. Kết quả thuật toán phân loại thực vật cao.........................................113 Hình 3.27. Dữ liệu tham khảo (trái) và kết quả tự động số hóa nhà (phải) của khu vực đánh giá.................................................................................................................114 Hình 3.28. Mô hình 3D thành phố thông minh là dữ liệu tham chiếu cho các ứng dụng quy hoạch đô thị .................................................................................................116 Hình 3.29. Mô hình 3D thành phố thông minh khu thực nghiệm giúp hiển thị không gian ..............................................................................................................................117 Hình 3.30. Ứng dụng đánh giá phân tích đổ bóng nhờ mô hình 3D ..................118 Hình 3.31. (a),(b) - Mô hình 3D thành phố thông minh khu thực nghiệm có thể sử dụng để xây dựng các ứng dụng phân tích tầm nhìn ...................................................120 Hình 3.32. Mô hình 3D thành phố thông minh khu thực nghiệm có thể sử dụng để đánh giá nguy cơ và phòng chống thiên tai .................................................................121 Hình 3.33. Mô hình 3D thành phố thông minh có thể giúp phục vụ quản lý tài sản & phát hiện thay đổi ....................................................................................................122 Hình 3.34. Mô hình 3D thành phố sử dụng cho thăm vấn cộng đồng ................123 Hình 3.35. Mô hình 3D thành phố thông minh có thể sử dụng phục vụ các ứng dụng du lịch và bảo tồn di sản .....................................................................................124 Hình 3.36. Mô hình 3D thành phố thông minh Hạ Long có thể làm dữ liệu để quản lý môi trường đô thị .....................................................................................................125 1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Với sự bùng nổ của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, xu hướng xây dựng thành phố thông minh đã trở thành phương thức phát triển tất yếu đối với các đô thị, nhất là khi hơn một nửa dân số thế giới hiện đang sống ở các thành phố và vùng đô thị và tỷ lệ này đang có dấu hiệu tiếp tục gia tăng. Sự dịch chuyển dân số này đang khiến tiến trình đô thị hóa diễn ra nhanh, mạnh, gây nên sự xáo trộn về mặt xã hội, khiến các thành phố phải đối mặt với nhiều vấn đề như: khan hiếm tài nguyên, ô nhiễm môi trường, tắc nghẽn giao thông, xử lý chất thải, chăm sóc sức khỏe, cơ sở hạ tầng lạc hậu không đáp ứng kịp… Để giải quyết các vấn đề này, ngày 1-8-2018, Thủ tướng Chính phủ đã phê duyệt Đề án Phát triển đô thị thông minh bền vững Việt Nam giai đoạn 2018 - 2025, trong đó đến năm 2020 tại Việt Nam, ít nhất 3 đô thị được phê duyệt Đề án tổng thể về phát triển đô thị thông minh và tổ chức thực hiện đầu tư hạ tầng và phát triển ứng dụng các tiện ích đô thị thông minh [1]. Sau khi nghiên cứu hơn 100 định nghĩa về thành phố thông minh (TPTM), tổ chức nghiên cứu tiêu chuẩn công nghệ viễn thông (ITU-T) đưa ra định nghĩa gần thực tiễn nhất trong bối cảnh hiện nay: “Một TPTM bền vững là một thành phố đổi mới sáng tạo sử dụng các công nghệ thông tin - truyền thông và các phương tiện khác để nâng cao chất lượng cuộc sống, hiệu quả hoạt động - dịch vụ đô thị, tính cạnh tranh, đồng thời đảm bảo đáp ứng được nhu cầu của các thế hệ hiện tại và tương lai về các khía cạnh kinh tế, xã hội, môi trường và văn hóa”[2]. Cùng với đó, công nghệ bản đồ đã tiến tới phát triển xây dựng mô hình Smart City trên nền tảng mô hình bản đồ 3D mức độ chi tiết cao được gắn thêm các thông tin thuộc tính để phục vụ các ứng dụng quy hoạch, quản lý môi trường đô thị, không gian, cảnh quan,... Công nghệ đo đạc thu thập dữ liệu từ các thiết bị đo đạc truyền thống đo đạc đơn lẻ từng điểm, nay đã xuất hiện các thiết bị thu thập thông tin không gian một cách toàn diện và nhanh chóng như máy quét laser mặt đất, máy quét laser di động (mobile mapping), thiết bị quét LiDAR trên máy bay hay trên UAV. Định dạng dữ liệu chung cho các thiết bị này đó là dữ liệu dạng đám mây điểm 3D mang thông tin chính xác về tọa độ địa lý và nhiều 2 thông tin khác như màu sắc, cường độ phản xạ, xung phản hồi .... Với sự xuất hiện của dữ liệu đám mây điểm 3D, thế giới thực được thể hiện một cách đầy đủ trực quan với đúng tỷ lệ. Ngoài ra, khối lượng dữ liệu đám mây điểm 3D hiện nay được thu thập ngày càng nhiều, đã tạo điều kiện thuận lợi cung cấp nguồn thông tin đa dạng, đầy đủ cho phân loại và xây dựng các đối tượng nội dung của mô hình 3D thành phố thông minh với các mức độ chi tiết khác nhau (Level of Detail: từ LoD0 đến LoD4) được gắn thêm các thông tin thuộc tính để phục vụ các ứng dụng quy hoạch, quản lý môi trường đô thị, không gian, cảnh quan,... Ở Việt Nam, năm 2017 Tổng Công ty Tài nguyên và Môi trường Việt Nam đã đầu tư hệ thống LiDAR tích hợp chụp ảnh hàng không CityMapper của hãng Leica Thụy Sĩ, và sau đó đã tiến hành bay chụp ảnh và quét thu thập ngày càng nhiều dữ liệu đám mây điểm với mật độ cao trên lãnh thổ Việt Nam. Do vậy việc phân loại đám mây điểm sẽ cung cấp nguồn thông tin đầu vào cho xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh. Tuy nhiên, với khối lượng dữ liệu lớn, việc phân loại dữ liệu đám mây điểm hiện nay hầu hết dựa trên các công cụ của phần mềm thương mại đi kèm của các hãng sản xuất thiết bị thu thập dữ liệu mà chưa có nhiều công trình đi vào nghiên cứu xây dựng các thuật toán phân loại tự động dữ liệu đám mây điểm. Hơn nữa, việc sử dụng các phần mềm thương mại đòi hỏi phải chi phí mua bản quyền lớn, các tham số và thuật toán tính toán được mã hóa làm cho người dùng không thể can thiệp để cải thiện độ chính xác của sản phẩm, đồng thời công đoạn phân loại đám mây điểm thủ công tiêu tốn lượng thời gian và chi phí nhân công lớn. Chính vì thế việc xây dựng được một quy trình công nghệ tự động phân loại đám mây điểm phục vụ thành lập mô hình 3D thành phố thông minh trên cơ sở nghiên cứu tối ưu hóa các thuật toán và chương trình tự động phân loại các đối tượng khác nhau của dữ liệu đám mây điểm giúp chúng ta có thể làm chủ được các thuật toán và công nghệ xử lý, tiết kiệm chi phí nhân công, máy móc, tối ưu hóa tốc độ và giá thành sản xuất, đồng thời quy trình xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh từ dữ liệu đám mây điểm sẽ góp phần quan trọng vào tiến trình xây dựng và phát triển thành phố thông minh. Do đó, nghiên cứu sinh đã lựa chọn đề tài “Nghiên cứu tối ưu hoá thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hỗ trợ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh” để giúp nâng cao hiệu quả sản xuất dữ liệu địa 3 không gian hiện có ở Việt Nam và góp phần vào công cuộc xây dựng thành phố thông minh trong tương lai của đất nước. 2. Mục tiêu nghiên cứu - Xác lập cơ sở khoa học và tối ưu hóa được thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm từ đó xây dựng được chương trình máy tính tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm LiDAR ra các phân lớp khác nhau; - Xây dựng được quy trình thành lập mô hình 3D thành phố thông minh từ dữ liệu bay chụp ảnh số và quét LiDAR hàng không. 3. Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là dữ liệu đám mây điểm LiDAR thu nhận bằng công nghệ bay quét LiDAR tích hợp chụp ảnh hàng không, công nghệ bay quét LiDAR tích hợp chụp ảnh hàng không và các thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm. 4. Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu của đề tài bao gồm: - Dữ liệu đám mây điểm LiDAR thu nhận bằng công nghệ bay quét LiDAR tích hợp chụp ảnh hàng không; - Khu vực Hòn Gai, Hạ Long, Quảng Ninh. 5. Nội dung nghiên cứu Nghiên cứu cơ sở lý thuyết, nguyên lý vận hành của công nghệ tích hợp LiDAR và chụp ảnh hàng không và đặc điểm của dữ liệu đám mây điểm LiDAR. Nghiên cứu tổng quan về khái niệm thành phố thông minh, các yếu tố trong thành phố thông minh và xác định vai trò của mô hình 3D thành phố thông minh trong xây dựng các ứng dụng phục vụ thành phố thông minh. Nghiên cứu các thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm làm cơ sở để xây dựng, tối ưu hóa và tích hợp các thuật toán giúp phân loại dữ liệu đám mây điểm LiDAR ra các phân lớp đối tượng khác nhau. Thực nghiệm xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh khu vực Hòn Gai, Hạ Long, Quảng Ninh và đánh giá độ chính xác thuật toán phân loại và quy trình xây dựng 4 mô hình 3D thành phố thông minh đã đề xuất. 6. Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp phân tích tổng hợp: Thu thập và nghiên cứu các đề tài đã nghiên cứu trong và ngoài nước, trên Internet, sách, báo, tạp chí có liên quan. Từ đó đánh giá, phân tích, phân loại tài liệu theo nguồn gốc, chủng loại, thời gian, tác giả, ngôn ngữ…thành các loại tài liệu chính, tài liệu tham khảo, tài liệu pháp lý, kế thừa có chọn lọc các kết quả đã nghiên cứu. - Phương pháp tin học: Xây dựng phần mềm bao gồm các mô đun giúp triển khai các thuật toán đề xuất để xử lý dữ liệu đám mây điểm. - Phương pháp điều tra, khảo sát thực nghiệm: Nghiên cứu sinh kết hợp với sự giúp đỡ của đơn vị công tác đã triển khai khảo sát, bay chụp LiDAR thực nghiệm cho khu vực thành phố Hòn Gai, Hạ Long và tiến hành xử lý, phân loại và thành lập mô hình 3D thành phố để chứng minh các kết quả nghiên cứu. - Phương pháp bản đồ và GIS: Được sử dụng để phân tích và trình bày các dữ liệu mô hình 3D thành phố, trên cơ sở mô hình 3D thực nghiệm tiến hành sử dụng các công cụ GIS để phân tích và đánh giá khả năng ứng dụng của mô hình thực nghiệm. - Phương pháp phân loại đám mây điểm: Nghiên cứu sinh nghiên cứu các phương pháp sử dụng các thuật toán để phân loại đám mây điểm ra nhiều phân lớp khác nhau, tạo điều kiện để phát triển các phương pháp sử dụng dữ liệu đám mây điểm 7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài Ý nghĩa khoa học: - Luận án nghiên cứu và tổng hợp cơ sở khoa học về khái niệm thành phố thông minh một cách có hệ thống. Từ đó vạch ra được vai trò của mô hình 3D thành phố thông minh trong việc phục vụ phát triển các ứng dụng thành phố thông minh, tạo tiền đề cho việc xây dựng các giải pháp thành phố thông minh bằng dữ liệu không gian địa lý. - Luận án trên cơ sở nghiên cứu và tổng hợp các thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm hiện có, đề xuất được bộ thuật toán cải tiến và tích hợp mới, có tính tự động và độ chính xác cao hơn, giúp phân loại dữ liệu đám mây điểm ra nhiều phân lớp khác nhau đồng thời đề xuất được quy trình tự động xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh từ dữ liệu bay chụp và quét LiDAR hàng không. Điều này giúp gia tăng 5 hiệu quả sản xuất, tiết kiệm nhân công, chi phí và thời gian. Đồng thời, đây cũng là tiền đề để phát triển được thêm các thuật toán tự động và các ứng dụng sau này. Ý nghĩa thực tiễn: - Luận án xây dựng được thuật toán phân loại điểm mặt đất cải tiến giúp tăng cường độ chính xác cho quá trình tự động tìm kiếm điểm đo mặt đất. Điều này giúp giảm thiểu chi phí và tăng hiệu quả sản xuất trong các quy trình xây dựng mô hình số địa hình và làm bản đồ hiện có. - Luận án đã tối ưu hóa được thuật toán giúp tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm LiDAR, từ đó, dữ liệu với khối lượng lớn được thu thập sau này có thể tự động phân loại ra các lớp đối tượng khác nhau, từ đó có thể phát triển nhiều ứng dụng khác trong thực tiễn. - Luận án xây dựng được quy trình xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh từ dữ liệu ảnh và đám mây điểm LiDAR hàng không có tính tự động cao, chính xác, giúp tạo ra bộ dữ liệu mô hình 3D thành phố một cách nhanh chóng để phục vụ phát triển các ứng dụng, dịch vụ và giải pháp thành phố thông minh đồng thời thúc đấy ứng dụng công nghệ mới trong ngành đo đạc và bản đồ, góp phần đưa công nghệ mới phục vụ cho sản xuất thực tiễn với mục tiêu hiện đại hóa và giảm giá thành. 8. Luận điểm bảo vệ Luận điểm 1: Thuật toán tự động phân loại điểm mặt đất cải tiến và quy trình tối ưu thuật toán kết hợp với ngưỡng phân loại đã đề xuất giúp tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm thành 8 phân lớp với độ chính xác cao, phục vụ xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh độ chi tiết LoD2. Luận điểm 2: Quy trình thu nhận, xử lý, phân loại dữ liệu đám mây điểm LiDAR và xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh có tính tự động cao từ đó phục vụ phát triển các các ứng dụng thành phố thông minh. 9. Những điểm mới của đề tài - Đã nghiên cứu và tối ưu hóa được thuật toán tự động phân loại điểm mặt đất mới có độ chính xác cao hơn thuật toán hiện có đồng thời xây dựng bộ thuật toán kết hợp mới cùng với ngưỡng phân loại dữ liệu đám mây điểm ra 8 phân lớp với độ chính xác và tự động cao giúp xây dựng mô hình 3D thành phố thông minh độ chi tiết LoD2. 6 - Đã xây dựng quy trình dựng mô hình 3D thành phố thông minh mức độ chi tiết LoD2 với tính tự động cao. 10. Cấu trúc của luận án Luận án được trình bày trong 135 trang không bao gồm phụ lục với 10 bảng biểu, 59 hình vẽ và có cấu trúc như sau: Mở đầu Chương 1: Tổng quan về các vấn đề nghiên cứu Chương 2: Tối ưu hóa thuật toán tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm Chương 3: Xây dựng mô hình 3D thành phố khu vực Hòn Gai, Hạ Long Kết luận và kiến nghị Tài liệu tham khảo