Tài liệu XÂY DỰNG MÔ HÌNH SỐ BỀ MẶT VÀ BẢN ĐỒ TRỰC ẢNH SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ ĐO ẢNH MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI (UAV)

See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/305386563 Xây dựng mô hình số bề mặt và bản đồ trực ảnh sử dụng công nghệ đo ảnh máy bay không người lái (UAV) Conference Paper · July 2016 DOI: 10.13140/RG.2.1.4675.4803 CITATIONS READS 0 3,679 7 authors, including: Dieu Tien Bui Van Cam Nguyen University College of Southeast Norway Vietnam Academy of Science and Technology 93 PUBLICATIONS 1,423 CITATIONS 5 PUBLICATIONS 27 CITATIONS SEE PROFILE SEE PROFILE Hoàng Mạnh Hùng Nguyen Quang Minh 89 PUBLICATIONS 2,620 CITATIONS Hanoi University of Mining and Geology SEE PROFILE 15 PUBLICATIONS 196 CITATIONS SEE PROFILE Some of the authors of this publication are also working on these related projects: BIOMASS ESTIMATION OF MANGROVE SPECIES USING REMOTE SENSING DATA, MACHINE LEARNING AND FIELD MEASUREMENTS View project Flash Flood Detection and Modeling using SAR Images and Data mining in High-Frequency Tropical Cyclone Regionn View project All content following this page was uploaded by Dieu Tien Bui on 17 July 2016. The user has requested enhancement of the downloaded file. Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu XÂY DỰNG MÔ HÌNH SỐ BỀ MẶT VÀ BẢN ĐỒ TRỰC ẢNH SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ ĐO ẢNH MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI (UAV) TS. Bùi Tiến Diệu1, TS. Nguyễn Cẩm Vân2, Th.S. Hoàng Mạnh Hùng3, TS. Đồng Bích Phương4, TS. Nhữ Việt Hà5, TS.Trần Trung Anh6, TS. Nguyễn Quang Minh6 (1) Bộ môn Hệ Thông Tin Địa Lý – Trường Đại học Đông Nam Nauy (2) Viện Địa Lý – Viện Khoa Học và Công Nghệ Việt Nam (3) Công ty TNHH MTV Trắc Địa-Bản Đồ, Cục Bản đồ Quân Đội (4) Phòng Nghiên cứu Bản đồ và GIS - Viện Khoa Học Đo Đạc và Bản Đồ (5) Bộ môn Địa chất Công trình, Khoa Khoa học và Kỹ thuât Địa chất- Đại Học Mỏ Địa chất Hà Nội (6) Khoa Trắc Địa-Bản Đồ và Quản lý Đất Đai- Đại Học Mỏ Địa chất Hà Nội Tóm tắt: Trên thế giới thành lập bản đồ bằng công nghệ đo ảnh máy bay không người lái (UAV) và máy ảnh thông thường đang ngày càng được sử dụng rộng rãi trong ngành trắc địa- bản đồ, tuy nhiên công nghệ này vẫn là tương đối mới ở Việt Nam. Mục đích chính của bài báo này là trình bày quy trình công nghệ sử dụng ảnh máy bay không người lái, xây dựng các sản phẩm bản đồ (mô hình số bề mặt, mô hình số độ cao, bản đồ trực ảnh, bản đồ 3D). Nội dung cụ thể bao gồm: (1) Quy trình thiết kế bay chụp, tính toán độ cao máy bay, số đường bay, số ảnh chụp và tổng thời gian bay chụp; (2) Các phần mềm mã nguồn mở và phần mềm thương mại có thể sử dụng cho công tác xử lý ảnh thu nhận; (3) Công tác thiết kế điểm khống chế mặt đất phục vụ cho công tác bay chụp; (4) Thực nghiệm bay chụp với máy bay Phantom 3 Profressional trang bị máy ảnh 3 kênh RGB Sony EXMOR; (5) Đánh giá độ chính xác, các kết luận về ưu nhược điểm của công nghệ và một số giải pháp nâng cao độ chính xác. Từ khóa: Công nghệ UAV,mô hình số bề mặt, bản đồ trực ảnh 1. GIỚI THIỆU Hiện tại các công nghệ sử dụng máy toàn đạc điện tử và định vị vệ tinh (GNSS) đang được sử dụng rộng rãi trong thu thập dữ liệu mặt đất phục vụ cho công tác địa chính, trắc địa địa hình, xây dựng dân dụng và thiết kế kiến trúc, do độ chính xác cao, dưới 5 cm [1]. Nhược điểm chính của hai công nghệ trên là giá thành cao và tiêu tốn thời gian tương đối lớn. Thêm nữa, hai công nghệ trên có thể khó thực hiện đối với khu vực đo vẽ có địa hình phức tạp, hoặc khi điều kiện Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu môi trường khu đo gây nguy hiểm cho sức khỏe. Do vậy, công nghệ quét Laser mặt đất (Terrestrial Laser Scanning -TLS) và công nghệ bay quét LiDAR (Light Detection and Ranging) được phát triển, sử dụng thay thế cho hai công nghệ đã nêu bên trên [2]. Điểm thuận lợi của công nghệ TLS là việc sử dụng và vận hành không phức tạp, phù hợp cho các dự án có diện tích vừa và nhỏ. Về lý thuyết, khoảng cách quét có thể lên đến 6000 m [3]. Đối với các dự án đòi hỏi độ chính xác cao, độ chính xác của điểm được quét có thể đạt đến 2 mm (ví dụ cho máy Trimble TX5 Laser Scanning với khoảng cách quét dưới 120 m). Do vậy công nghệ TLS được sử dụng tương đối rộng rãi hiện nay tại Nauy và các nước Tây Âu. Nhược điểm của công nghệ TLS đó là, có thể không thích hợp với các dự án có diện tích lớn có địa hình phức tạp, do phải di chuyển nhiều trạm máy quét trên bề mặt địa hình. Do các hạn chế của ba công nghệ nêu trên, công nghệ bay quét LiDAR (sau đây gọi tắt là công nghệ LiDAR) được phát triển như một công nghệ thay thế cho các công nghệ trên. Điểm bất lợi hiện tại của LiDAR là giá thành trang thiết bị cao (thấp nhất khoảng 60,000 USD). Thực tế, trong công tác đo đạc bản đồ, yếu tố giá thành sản phẩm đóng vai trò rất quan trọng trong việc lựa chọn công nghệ sử dụng. Do đó, việc thúc đẩy phát triển và ứng dụng các công nghệ mới với giá thành thấp hơn là hết sức cấp thiết. Thời gian gần đây, cùng với sự phát triển của công nghệ định vị vệ tinh, công nghệ máy bay không người lái (Unmanned Aerial Vehicles-UAV), các thuật toán tự động xử lý ảnh, khôi phục mô hình 3 chiều (Structure-from-Motion, SfM), giá thành trang thiết bị cho công nghệ đo vẽ sử dụng UAV đã giảm xuống rất mạnh. Khảo sát của chúng tôi cho thấy công nghệ này đang được ứng dụng thành công và rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như công tác đo đạc thành lập bản đồ [2, 4, 5], giao thông [6], sản xuất nông nghiệp [7, 8], nghiên cứu địa chất [9], và nghiên cứu môi trường [6, 10]. Ngoài việc giá thành tương đối thấp, công nghệ UAV với các máy ảnh phổ thông dễ dàng thu nhận các ảnh số với độ phân giải rất cao (mm, cm), trong điều kiện địa hình phức tạp, môi trường nguy hiểm. Thêm nữa, các phần mềm mã nguồn mở và phần mềm thương mại đều tích hợp các thuật toán SfM, cho phép gần như hoàn toàn tự động xử lý ảnh, xây dựng các sản phẩm bản đồ (mô hình số bề mặt, mô hình số độ cao, bản đồ trực ảnh, bản đồ 3D, video). Người sử dụng công nghệ này không nhất thiết phải có kiến thức quá sâu về công nghệ đo ảnh truyền thống. Chính vì thế công nghệ UAV đang rất hứa hẹn được ứng dụng rộng rãi hơn nữa vào các lĩnh vực khác nhau. Điểm cần bổ sung hiện nay của công nghệ này, là quy trình tính toán, công nghệ thiết kế bay chụp UAV sao cho đạt được độ chính xác mong muốn của các sản phẩm bản đồ, cho từng mục đích cụ thể. Mục đích chính của bài báo này là trình bày quy trình công nghệ thiết kế bay chụp, đo ảnh UAV phục vụ thành lập các sản phẩm bản đồ như mô hình số bề mặt, mô hình số độ cao, bản đồ trực ảnh, bản đồ 3D. Các nội dung chính bao gồm: (1) Quy trình thiết kế bay chụp, tính toán độ cao máy bay, số đường bay, số ảnh chụp và tổng thời gian bay chụp; (2) Các phần mềm mã Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu nguồn mở và phần mềm thương mại có thể sử dụng cho công tác xử lý ảnh thu nhận, thành lập các sản phẩm bản đồ khác nhau; (3) Công tác thiết kế, xác định kích thước điểm khống chế mặt đất phục vụ cho công tác bay chụp; (4) Thực nghiệm bay chụp với máy bay Phantom 3 Profressional, trang bị máy ảnh 3 kênh RGB Sony EXMOR, tại khu vực trường Đại học Đông Nam Nauy tại Bø i Telemark; (5) Cuối cùng, công tác đánh giá độ chính xác, các kết luận về ưu nhược điểm của công nghệ, và thảo luận một số giải pháp nâng cao độ chính xác. 2. QUY TRÌNH THIẾT KẾ BAY CHỤP Công tác thiết kế bay chụp cơ bản bao gồm tính toán độ cao bay của UAV, xác định độ phủ dọc và độ phủ ngang của ảnh, thiết kế và tính toán số đường bay, ước tính tổng số ảnh cần chụp và tổng dung lượng ảnh, tính tốc độ chụp và tổng thời gian bay. Chi tiết giải thích công tác thiết kế bay chụp ảnh nói chung, bạn đọc có thể xem thêm trong tài liệu của Morgan and Falkner [11]. Các tham số cho công tác thiết kế bay chụp được xác định tùy thuộc vào diện tích bay chụp và độ chính xác của sản phẩm bản đồ. Sau đó, chúng được nhập vào phần mềm quản lý và thực hiện bay chụp như Pix4Dcapture, Mission Planner, Dji Ground Control Station, và UgCS. Thông tin đường dẫn để tải các phần mềm này được trình bày trong Bảng 1. 2.1 Thiết kế độ cao bay của UAV dựa trên kích cỡ điểm ảnh cho trước Vì kích cỡ của cảm biến thu nhận ảnh trong máy ảnh là cố định, do đó độ phân giải điểm ảnh (kích thước của pixel) bị chi phối bởi độ cao bay chụp. Kích cỡ điểm ảnh ảnh hưởng đến độ chính xác của các sản phẩm bản đồ. Mối quan hệ giữa độ cao bay chụp và độ phân giải điểm ảnh [12] được thể hiện trong công thức (1) dưới đây: HBC  (imW*GSD*FL) / (SSw*100) (1) Với H BC là độ cao bay được thiết kế cho UAV (m); GSD (Ground Sample Distance) là kích cỡ điểm ảnh cần chụp (cm); imW (image width) là độ rộng của ảnh chụp tính bằng pixel; FL (focal length) là độ dài tiêu cự của máy ảnh; SSw (sensor width) là chiều rộng của cảm biến thu nhận ảnh của máy ảnh. Ví dụ: Nếu kích cỡ điểm ảnh thiết kế cho dự án là 3 cm. UAV sử dụng máy ảnh Sony EXMOR có FL là 3.6 mm, imW là 4000 pixel, SSw là 6.31 mm. Độ cao bay của UAV tính được là 68.46 m. 2.2 Tính tổng số đường bay của UAV Tổng số đường bay của UAV phụ thuộc vào độ phủ ngang của tấm ảnh và có thể tính toán dựa trên công thức sau [11]: FStrip  WidthPr/ [M*SSh*((100  Q%) /100)] Hà Nội, tháng 7 - 2016 (2) 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu Với Fstrip là tổng số đường bay cần tính; WidthPr là độ rộng của khu vực cần bay chụp; M là mẫu số của tỷ lệ ảnh (có thể tính bằng công thức FL/ H BC ); SSh (Sensor height) là chiều cao của cảm biến thu nhận ảnh của máy ảnh; Q là độ phủ ngang của tấm ảnh (%). Ví dụ: Khu đo có kích cỡ là 168 m dài x 156 m rộng; Độ phủ ngang của ảnh là 65%; SSh của máy ảnh Sony EXMOR là 4.72 mm; M là 19000, tổng số đường bay là 5 đường bay (làm tròn). 2.3 Tính tổng số ảnh cần chụp và tổng dung lượng ảnh số Tổng số ảnh cần chụp từ UAV phụ thuộc vào độ cao bay chụp (tỷ lệ ảnh) và độ phủ dọc, có thể tính toán bằng công thức sau[11]: TSA  Length Pr/ (M*SSw*[(100  P%) /100] (3) Với TSA là tổng số ảnh cần chụp của khu đo; M là mẫu số của tỷ lệ ảnh; SSw là chiều rộng của cảm biến trên máy ảnh; P là độ phủ dọc của tấm ảnh (%). Ví dụ: Độ dài của khu chụp là 168 m, P là 80%, SSw của máy ảnh Sony EXMOR là 6.30 mm, M là 19000, tổng số ảnh cho mỗi đường bay tính được là là 7 ảnh (làm tròn). Cộng thêm hai ảnh đầu và cuối của đường bay để phủ trùm khu bay chụp, tổng số ảnh là 9 ảnh x 5 đường bay sẽ là 45 ảnh. Tổng dung lượng ảnh là 45 ảnh x 5 Mb = 225 Mb (mỗi ảnh có dung lượng cho trước ≈ 5 Mb). 2.4. Tính toán tốc độ chụp (shooting rate hoặc capture rate) Tốc độ chụp ảnh phụ thuộc vào vận tốc bay của UAV và có thể tính theo công thức sau đây: vChup  ((imH / imW*GSD) /100)*((100  P%) /100) / v (4) Với vChup là tốc độ chụp ảnh; imH và imW là chiều cao và chiều rộng của tấm ảnh (tính theo đơn vị pixel); GSD là kích cỡ điểm ảnh; P là độ phủ dọc (%); v là vận tốc bay của UAV. Vì chiều cao và chiều rộng của cảm biến thu nhận ảnh trên máy ảnh là khác nhau, do vậy tốc độ chụp ảnh phụ thuộc vào việc máy ảnh đặt song song hay vuông góc với hướng bay (dễ dàng điều chỉnh), và do vậy, imH hay imW sẽ được chọn. Hình 1. (a) Máy ảnh đặt vuông góc với hướng bay; (b) máy ảnh đặt song song với hướng bay (ảnh trích từ nguồn Pix4D ) Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu Ví dụ: Nếu máy ảnh Sony EXMOR đặt vuông góc với hướng bay, imH (3000 pixel ) được sử dụng; GSD là 3 cm, độ phủ dọc là 80%, tốc độ bay của UAV là 5m/s, tốc độ chụp tính được là 3.6s/ảnh. 3. PHẦN MỀM XỬ LÝ ẢNH CHỤP TỪ UAV Sona, Pinto [12] chỉ ra rằng, độ chính xác của sản các phẩm bản đồ thành lập từ công nghệ UAV phụ thuộc vào phần mềm và thuật toán SfM (Structure-from-Motion) xử lý ảnh được sử dụng. Để có thể lựa chọn được các phần mềm phù hợp, cần phải có thông tin chi tiết về các phần mềm xử lý ảnh chụp UAV. Bảng 1 trình bày thông tin và đường dẫn tải về các phần mềm miễn phí và phần mềm thương mại được sử dụng rộng rãi hiện nay. Bảng 1 này được các tác giả thống kê và cập nhật trên cơ sở nghiên cứu của Bemis, Micklethwaite [9]. Đặc điểm của các phần mềm tích hợp các thuật toán SfM là quá trình xử lý ảnh thành lập các sản phẩm bản đồ được tự động ở mức cao. Cơ chế hoạt động của các thuật toán SfM cơ bản gồm các bước chính như sau: Bước 1, các điểm “khóa” (key point features còn gọi là tie point) trên các ảnh được tự động phát hiện và chiết xuất, sau đó bộ cơ sở dữ liệu (3D point cloud) được xây dựng; Bước 2, quá trình khớp ảnh tự động được thực hiện giữa các cặp ảnh, dựa vào các điểm các điểm “khóa” nằm trên phần phủ dọc và phủ ngang [13]; Bước cuối cùng quá trình bình sai khối tam giác ảnh không gian được tiến hành để xác định các tham số định hướng trong, định hướng ngoài, và nội suy tọa độ 3D cho các điểm trên ảnh [13-15]. Bảng 1. Danh sách tổng hợp các phần mềm miễn phí, thương mại, và phần mềm thiết kế bay chụp cho công nghệ đo ảnh UAV. Stt Tên phần mềm Đường dẫn nguồn Các phần mềm miễn phí http://tacticalspace.org/archives/bundler-photogrammetry-package/ 1 Bundler Photogrammetry Package 2 SFMToolkit http://www.visual-experiments.com/demos/sfmtoolkit/ 3 Python Photogrammetry http://code.google.com/p/osm-bundler/ Toolbox 4 VisualSFM http://www.cs.washington.edu/homes/ccwu/vsfm 5 3DF Samantha http://www.3dflow.net/technology/ 6 OpenDroneMap www.opendronemap.org 7 SFM_georef http://www.lancaster.ac.uk/staff/jamesm/software/sfm_georef.htm Các phần mềm trên các Websites và dich vụ xử lý ảnh có trả phí 8 Pix4D http://pix4d.com/ 9 Autodesk 123D Catch http://www.123dapp.com/catch/ 10 My3DScanner http://www.my3dscanner.com/ 11 CMP SfM Web service http://ptak.felk.cvut.cz/sfmservice/ 12 Arc3D http://www.arc3d.be/ 13 Photosynth http://photosynth.net/ Các phần mềm thương mại Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Agisoft PhotoScan http://www.agisoft.ru/products/photoscan Acute3D http://www.acute3d.com/ PhotoModeler http://www.photomodeler.com 3DF Zephyr Pro http://www.3dflow.net/ The Ortho-Engine the PCI http://www.pcigeomatics.com/software/geomatica/education V10.0 software DroneMapper http://dronemapper.com/ SimActive Correlator3D http://www.simactive.com/en/uav Các phần mềm thiết kế và thực hiện bay chụp Mission Planner http://ardupilot.com/downloads/?did=82 Dji Ground Control Station http://www.dji.com/product/phantom-3-pro Software UgCS http://www.ugcs.com/en/page/download Pix4Dcapture https://pix4d.com/product/pix4dcapture-app/ 4. PHẦN THỰC NGHIỆM Phần thực nghiệm được tiến hành trên Phantom 3 Professional UAV trang bị máy ảnh Sony EXMOR. Khu vực bay chụp là khuôn viên Đại học Đông Nam Nauy (59o24’30’’Bắc, 0o03’33’’Đông). Khu vực này được chọn là bởi có sẵn một số điểm khống chế trắc địa, phục vụ cho việc đánh giá độ chính xác. Độ rộng của khu đo là 168 x 156 m và độ cao so với mực nước biển là 78 m (được đo từ Google Earth). Để thuận lợi trong khôi phục mô hình 3 chiều từ ảnh, độ phủ dọc và độ phủ ngang của ảnh được chọn là 80%. Theo quy định hiện hành của Nauy đối với các UAV có trọng lượng nhỏ hơn 2.5 kg, độ cao cao nhất được phép bay là 120 m so với mặt đất. Tốc độ tối đa được phép bay là 30 m/s. Các UAV chỉ được phép bay trong tầm mắt còn nhìn thấy được. Do điểu kiện thời tiết, chúng tôi chọn thời gian bay là 12 h trưa. Hình 2. Phantom 3 Professional UAV và máy ảnh Sony EXMOR (chụp bởi Bùi Tiến Diệu tháng 5/2016) Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu 4.1 Các thông số chính của Phantom 3 Professional UAV và máy ảnh Sony EXMOR Phantom 3 Professional là UAV nhỏ có tổng trọng lượng 1.28 kg, chiều cao là 185 mm và rộng của UAV và 289 mm (Hình 2). Với 04 mô tô điện, UAV có khả năng cất và hạ cánh thẳng đứng, ngoài ra UAV được tích hợp cả công nghệ GPS (Global Positioning System) and GLONASS (Global Navigation Satellite system). Theo đó vị trí và hướng bay được quản lý và điều chỉnh thông qua hệ thông Inertial Measuring Unit (IMU) và các cảm biến khí áp (barometric sensor). UAV được điều khiển thông qua hệ thống Radio Control (RC), các thông tin về tình trạng pin, tín hiệu GNSS (GPS and GLONASS), độ cao UAV và góc quay của máy ảnh được cập nhật về trạm điều khiển. Về mặt lý thuyết, tổng thời gian bay dài nhất của Phantom 3 Professional là 23 phút, tốc độ bay lớn nhất đạt được là 16m/s, chịu được sức cản của gió cao nhất là 20 m/s, và về lý thuyết có thể hoạt động trong điều kiện nhiệt độ từ 0o đến 40o[16]. Các thông tin chi tiết khác Phantom 3 Professional UAV có thể xem trong Dji [17]. UAV được tích hợp máy ảnh phổ thông Sony EXMOR gồm 03 kênh Red, Green và Blue. Tiêu cự của máy ảnh là 3.61 mm với khẩu độ là f/2.8 và góc nhìn (field-of-view, FOV) 94o. Kích cỡ của cảm biến chụp là 6.30 x 4.72 mm, tương ứng với kích cỡ ảnh chụp là 4000 x 3000 pixels. Máy ảnh tích hợp sẵn Micro-SD cạc với dung lượng 16 GB và sử dụng định dạng FAT32/exFAT. Các ảnh chụp lưu trữ dưới dạng số, sử dụng chuẩn nén JPEG và DNG. 4.2 Thiết kế và đo đạc tọa độ các điểm khống chế mặt đất Vì các sản phẩm bản đồ từ công nghệ UAV cần thể hiện trong hệ tọa độ quy chiếu quốc gia (hệ quy chiếu EUREF89 tại Nauy), công tác chuyển đổi tọa độ là bắt buộc. Công tác này có thể thực hiện thông qua hai phương pháp: (i) chuyển đổi trực tiếp dựa trên tham số máy ảnh và tọa độ GPS của UAV và (ii) dựa vào các điểm khống chế mặt đất GPS, được cung cấp cho phần mềm xử lý ảnh. Turner, Lucieer [18] chỉ ra rằng, phương pháp thứ hai cho độ chính xác cao hơn, do đó được lựa chọn cho thực nghiệm này. Hình 3. Kích cỡ điểm khống chế mặt đất phục vụ công tác bay chụp bằng công nghệ UAV Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu Vì các điểm khống chế mặt đất được thể hiện thành các pixel trên ảnh khi chụp từ UAV, kích thước của điểm khống chế này phải đủ lớn để có thể đọc được trên ảnh. Tuy nhiên nếu kích cỡ quá lớn sẽ gây khó khăn khi xác định tọa độ tâm của điểm. Theo Morgan and Falkner [11], tùy theo tỷ lệ ảnh, kích thước của điểm khống chế ảnh mặt đất có thể tính theo công thức sau: W  M*0.002;L  10*W (5) Với W là độ rộng, còn L là độ dài của điểm khống chế ảnh; M là mẫu số tỷ lệ ảnh (Hình 3) Trong thực nghiệm này, đã thiết lập tổng số 06 điểm khống chế. Các điểm này được đo bằng phương pháp đo GNSS động (Real Time Kinematic GSNN) sử dụng máy Topcon HiPer GNSS (sau đây gọi tắt là Topcon). Máy Topcon được coi là trạm đo động (Rover) được kết nối với các trạm Base (đã được nhà nước thiết lập sẵn) trên toàn quốc (Nauy) thông qua gói cung cấp dịch vụ có tên CPOS từ Cục bản đồ Nauy (StatensKartverk). Độ chính xác trung bình cho các điểm khống chế GPS nói trên là khoảng 2-3 cm cho mặt bằng và khoảng 5 cm cho độ cao. Phân bố của các điểm GPS được trình bày trong Hình 4b. Cần giải thích thêm là các trạm Base GNSS được thiết lập phủ trùm toàn quốc và được quản lý bởi Cục bản đồ Nauy (độc giả có thể xem thêm trong http://www.kartverket.no/en/Positioning/). Cục bản đồ Nauy cung cấp các gói dịch vụ định vị cho dân sự, theo thuê bao trả hàng năm có tên DPOS (độ chính xác decimet), CPOS ( độ chính xác centimet), và MPOS (độ chính xác mm). Một khi trạm đo động (Rover) được kết nối các gói dịch vụ, số cải chính theo thời gian thực về tọa độ được gửi trực tiếp về trạm Rover, giúp xác định độ chính xác điểm đo đến dm, cm, hoặc mm, tùy theo gói dịch vụ. Độ chính xác của sản phẩm bản đồ nên được đánh giá bằng các điểm không tham gia trong quá trình xử lý ảnh, vì thế 3 điểm khống chế độc lập (Fastmerke, FM) sẵn có trong khu đo được dùng cho công tác kiểm tra. Các điểm này nằm trong mạng lưới điểm khống chế trắc địa mặt bằng và độ cao sẵn có của khu vực. 4.3 Thiết kế và thực hiện quá trình bay chụp ảnh Quá trình thiết kế bay chụp được thực hiện trên phần mềm Microsoft Excel 2013, trên cơ sở các công thức ở mục 2 nói trên. Các tham số sau đó được nhập vào phần mềm thiết kế và quản lý bay Pix4Dcapture. Đây là phần mềm miễn phí, được chọn vì có thể cài đặt trên máy tính bảng, trên hệ điều hành iOS (với iPhone, iPad) và hệ điều hành Android OS (ví dụ Samsung Galaxy Tab). Nhược điểm chính của Pix4Dcapture là chỉ cho phép thiết kế tối đa 7 đường bay. Trong thực nghiệm này, Pix4Dcapture được cài trên iPad mini được sử dụng (Hình 2 và 4a). Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu Hình 4 (a) Sơ đồ đường bay cho khu vực nghiên cứu site; (b) Sơ đồ phân bố 6 điểm khống chế mặt đất GPS và 3 điểm kiểm tra FM Hình 5: (a) Ảnh chụp cho khu vực thực nghiệm; (b) Cơ sở dữ liệu điểm đám mây (3D point cloud) Các tham số khu đo được thiết kế như sau: Khu đo có kích cỡ là 168 m dài x 156 m rộng, độ phân giải điểm ảnh 2 cm, độ phủ dọc và ngang là 80%, độ cao bay chụp là 60 m so với mặt đất. Chế độ bay Safe Mode được chọn, giúp quá trình tự động cất cánh, chụp, và hạ cánh hoàn toàn tự động. Tổng số 05 đường bay (flight lines) được thực hiện với 45 ảnh (Hình 5a). Tổng dung lượng ảnh là 225 MB, 06 điểm GPS được sử dụng cho khống chế ảnh, 03 điểm độc lập (FM) dùng cho công tác kiểm tra (Bảng 2). Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu Hình 6: (a) Vị trí máy ảnh khi chụp, và độ phủ ảnh; (b) Phân bố sai số kiểm định máy ảnh Sony EXMOR Quá trình bay chụp được thực hiện trên chế độ bay an toàn (Safe mode), cho phép UAV tự động bay theo chương trình đã thiết kế, bao gồm tự động cất cánh, rồi bay đến điểm đầu tiên của giải bay, dừng lại và tiến hành chụp ảnh, sau đó tự động bay đến các điểm khác để chụp theo thiết kế đã được tính toán và đã nạp vào phần mềm. Một khi ảnh cuối cùng được chụp xong, UAV sẽ tự động bay về và hạ cánh tại điểm xuất phát. Trong quá trình bay chụp, các chỉ số hoạt động của UAV và máy ảnh liên tục được gửi về trạm điều khiển, tùy vào độ an toàn của UAV (ví dụ tình trạng năng lượng của pin, nguy cơ va chạm với vật thể, động vật trên không) người điều khiển có thể dừng quá trình bay tự động để UAV hạ cánh. Khi quá trình bay chụp kết thúc, các ảnh được chuyển từ Micro-SD cạc của máy ảnh vào máy tính để xử lý bằng phần mềm Agisoft PhotoScan. Dựa trên tọa độ thông tin sơ bộ khi bay chụp, phần mềm sẽ sắp xếp các ảnh theo trình tự (Hình 5a và 6a). Tiếp theo, tổng số 168320 các điểm “khóa” (key point features hoặc tie points) trên các ảnh được tự động phát hiện. Cộng thêm 06 điểm GPS mặt đất, cơ sở dữ liệu điểm (3D point cloud) được xây dựng phục vụ cho quá trình khớp ảnh tự động (Hình 5b). Bước tiếp quá trình tự động xử lý tam giác ảnh không gian AAT (Automatic Aerial Triangulation) được tiến hành bao gồm các công đoạn xử lý : (i) Tính toán các tham số định hướng trong và ngoài dựa trên cơ sở dữ liệu điểm ở bước trên; (ii) Thực hiện bình sai khối theo phương pháp số bình phương nhỏ nhất (least squares block adjustment). Bước tiếp, quá trình nội suy (building mesh) được tiến hành để xây dựng mô hình số bề mặt (Hình 7a) và bản đồ trực ảnh (Hình 7b). 4.4 Đánh giá độ chính xác Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu Đánh giá độ chính xác của sản phẩm bản đồ là khâu rất quan trọng, thiếu công tác này, sản phẩm bản đồ không có ý nghĩa sử dụng, kết quả nghiên cứu sẽ không có ý nghĩa khoa học. Độ chính xác của bản đồ có thể được đánh giá trên cơ sở sử dụng công thức sau [11]: RMSE  E2 / n;E2   i 1 ei2 ;e  vmap  vtest n (6) Với vmap tọa độ x, hoặc tọa độ y, hoặc tọa độ z trên bản đồ; vtest là tọa độ x, hoặc tọa độ y, hoặc tọa độ z tại các điểm khống chế; RMSE là sai số trung phương; n tổng số điểm kiểm tra. Bảng 2. Đánh giá độ chính xác mô hình số bề mặt khu vực thực nghiệm Tên điểm khống chế GPS1 GPS3 GPS4 GPS5 GPS8 GPS9 FM8 FM18 FM14 Độ cao đo bằng GPS (m) 72.317 71.883 74.474 73.975 76.82 74.538 71.339 73.122 73.691 Cao độ mô hình số bề mặt (m) 72.387 71.954 74.465 73.859 76.786 74.505 71.203 72.999 73.726 Sai số (cm) -7.0 -7.1 0.9 11.6 3.4 3.3 13.6 12.3 -3.5 Trong thực nghiệm này, chỉ sai số về cao độ được đánh giá. Chi tiết sai số 06 điểm khống chế mặt đất GPS và 3 điểm kiểm tra FM (Fastmerke) được trình bày trong Bảng 2. Theo công thức (6), sai số trung phương cho các điểm GPS, RMSE = 6.57 cm. Sai số trung phương cho các điểm kiểm tra độc lập FM, RMSE =10.76 cm. Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu Hình 7: (a) Mô hình số bề mặt khu vực thực nghiệm; (b) Bản đồ trực ảnh cho khu vực thực nghiệm 5. BÀN LUẬN VÀ KẾT LUẬN Bài báo trình bày chi tiết quy trình sử dụng thiết bị máy bay không người lái (UAV) để chụp ảnh mặt đất, thành lập các sản phầm bản đồ (mô hình số bề mặt, bản đồ trực ảnh, bản đồ 3D). Thực nghiệm tiến hành trên khu đo tương đối nhỏ 168 x 156 m tại khuôn viên trường Đại học Đông Nam Nauy, sử dụng Phantom 3 Professional UAV với máy ảnh thông thường Sony EXMOR. Tính toán thiết kế thông số bay chụp trên phần mềm Microsoft Excel 2013, và chuyển tham số vào phần mềm quản lý điều khiển bay Pix4Dcapture được cài đặt trên máy tính bảng iPad. Từ nghiên cứu này, có thể rút ra một số điểm chính như sau: (i) Công nghệ UAV rõ ràng có ưu điểm là giá thành sản phẩm thấp (khoảng 1000 USD cho Drone Phantom 3 profesonal và camera), thời gian ra sản phẩm nhanh, quá trình xử lý ảnh thành lập bản đồ không phức tạp, và phần lớn tự động, hạn chế các sai sót do can thiệp của con người. Công nghệ này phù hợp cho vùng địa hình khó tiếp cận hoặc khu vực có môi trường nguy hiểm. Trong thực nghiệm này, tổng thời gian bay chỉ khoảng 10 phút, và khoảng 15-phút để thiết lập, đo đạc điểm khống chế ảnh mặt đất. (ii) Độ chính xác của bản đồ thành lập từ công nghệ UAV là thấp hơn so với các phương pháp đo đạc truyền thống, như phương pháp đo đạc bằng máy toàn đạc điện tử hoặc bằng công nghệ đo GPS. Độ chính xác về độ cao tương đương với công nghệ bay quét LiDAR, nhưng thấp hơn so với phương pháp sử dụng máy quét Laser mặt đất [2]. Uysal, Toprak [4] đã chỉ ra rằng sai số trung phương về độ cao (RMSE) cho mô hình số độ cao từ công nghệ UAV khoảng 6.62 cm. Thực nghiệm từ nghiên cứu này cho thấy RMSE =10.76 cm. Thực tế, RMSE bị ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố [19]: (i) thông số của máy ảnh sử dụng; (ii) mật độ và phân bố của điểm khống chế mặt đất; và (iii) tính chất địa hình của khu đo. Tuy nhiên nghiên cứu này được tiến hành trên khu đo nhỏ, nên thông số (i) và (ii) là nguyên nhân chính quyết định trị số RMSE. Liên quan đến mật độ và phân bố điểm khống chế mặt đất, Gómez-Candón, LópezGranados [20] dùng 80 điểm/ 80 ha và kết luận rằng, việc tăng số lượng điểm khống chế mặt đất sẽ giúp tăng độ chính xác sản phẩm bản đồ. Tuy nhiên Gómez-Candón, De Castro [21] chỉ ra việc tăng số điểm khống chế không nhất thiết sẽ tăng được độ chính xác bản đồ (họ dùng 45 điểm/ha). Do vậy, bao nhiêu điểm khống chế là tối ưu cho 1 khu đo vẫn là câu hỏi cần nghiên cứu thêm. Phân tích phân bố sai số qua 03 điểm kiểm tra độc lập trong thực nghiệm này cho thấy, sai số tại điểm FM14 là thấp, nhưng tại hai điểm FM8 và FM18 lại cao. Đó là bởi vì các điểm GPS1, GPS5, và GPS3 dùng cho đăng lý tọa độ ảnh có sai số độ cao lớn (từ 5-6 cm) so với các Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu điểm GPS khác. Nguyên nhân là vì các điểm này nằm gần khối nhà, nên việc nhận tín hiệu vệ tinh và số cải chính từ trạm base nhà nước bị ảnh hưởng. Cần lưu ý là các điểm GPS đo bằng phương pháp RTK CPOS (đã giải thích ở mục 4.2). Do vậy sai số mô hình tại khu vực quanh các điểm này lớn các khu vực khác. (iii) Độ chính xác mặt bằng của bản đồ được lập từ công nghệ UAV bị ảnh hưởng bởi độ phân giải điểm ảnh, do vậy, có thể điều chỉnh độ cao bay chụp (xem công thức 1) để tăng độ phân giải ảnh, giúp tăng độ chính xác bản đồ. Độ cao bay chụp không ảnh hưởng nhiều đến độ chính xác độ cao [21]. Thông thường, độ chính xác mặt bằng có thể đạt được cao nhất khoảng 1-2 lần kích cỡ điểm ảnh, trong khi là 1-3 lần kích cỡ điểm ảnh cho độ chính xác về độ cao. (iv) Độ chính xác bản đồ còn phụ thuộc vào phần mềm và thuật toán xử lý ảnh được sử dụng. Sona, Pinto [12] sau khi so sánh độ chính xác của các bản đồ được xử lý với các phần mềm ảnh khác nhau, đã kết luận rằng, phần mềm Agisoft PhotoScan cho độ chính xác cao nhất, khoảng 1.1 lần độ phân giải điểm ảnh, với cả mặt bằng và độ cao. Trong khi phần mềm EyeDEA cho độ chính xác thấp nhất, khoảng 2.2 lần độ phân giải điểm ảnh cho mặt bằng, và 4.3 lần độ phân giải điểm ảnh với độ cao. Như vậy, cần xem xét cân nhắc khi lựa chọn phần mềm xử lý ảnh. (v) Điểm hạn chế của công nghệ UAV là thời gian bay bị giới hạn tùy thuộc vào từng loại UAV (đối với Phantom 3 Professional, thời gian bay dài nhất về lý thuyết là 23 phút). Do vậy, đối với các dự án có diện tích lớn, phải chia thành nhiều phần nhỏ để tiến hành bay chụp. Do quy định điều kiện bay hiện tại của Nauy, các UAV chỉ được phép bay trong khu vực người điều khiển theo dõi được (Line of Sight, LOS), xấp xỉ khoảng 3 km2 từ điểm trung tâm [2]. Do đó nhất thiết phải chia nhỏ khu đo, nếu diện tích bay chụp quá lớn. (v) Cuối cùng, điểm hạn chế lớn và quan trọng khác của công nghệ UAV là mô hình số địa hình (DTM) xây dựng từ ảnh chụp từ UAV có thể có sai số lớn, hoặc rất lớn, khi khu vực bay chụp có mật độ thực phủ cao, bởi vậy trong trường hợp này, công nghệ bay quét LiDAR nên được xem xét. Ngoài ra các yếu tố thời tiết như tốc độ gió và mưa cũng ảnh hưởng lớn đến quá trình bay chụp. LỜI CẢM ƠN Nghiên cứu này được tài trợ bởi Bộ môn Hệ Thông Tin Địa lý (GIS), Trường Đại Học Đông Nam Nauy (USN), Bø i Telemark, No-3800, Norway. 1. TÀI LIỆU THAM KHẢO Barry, P. and R. Coakley, Accuracy of UAV photogrammetry compared with network RTK GPS. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens., XL-1 W, 2013. 2: p. 27-31. Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. Hugenholtz, C.H., et al., Earthwork volumetrics with an unmanned aerial vehicle and softcopy photogrammetry. Journal of Surveying Engineering, 2014. 141(1): p. 06014003. RIEGL. Terrestrial scanning http://www.riegl.com/nc/products/terrestrialscanning/produktdetail/product/scanner/33/. 2016. Uysal, M., A. Toprak, and N. Polat, DEM generation with UAV Photogrammetry and accuracy analysis in Sahitler hill. Measurement, 2015. 73: p. 539-543. Siebert, S. and J. Teizer, Mobile 3D mapping for surveying earthwork projects using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system. Automation in Construction, 2014. 41: p. 114. Díaz-Vilariño, L., et al., Determining the limits of unmanned aerial photogrammetry for the evaluation of road runoff. Measurement, 2016. 85: p. 132-141. McNeil, B.E., et al., Measuring leaf angle distribution in broadleaf canopies using UAVs. Agricultural and Forest Meteorology, 2016. 218: p. 204-208. Salamí, E., C. Barrado, and E. Pastor, UAV flight experiments applied to the remote sensing of vegetated areas. Remote Sensing, 2014. 6(11): p. 11051-11081. Bemis, S.P., et al., Ground-based and UAV-based photogrammetry: A multi-scale, high-resolution mapping tool for structural geology and paleoseismology. Journal of Structural Geology, 2014. 69: p. 163-178. Haas, F., et al., Quantification and analysis of geomorphic processes on a recultivated iron ore mine on the Italian island Elba using long-time ground-based LIDAR and photogrammetric data by an UAV. Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions, 2015. 3: p. 6271-6319. Morgan, D. and E. Falkner, Aerial mapping: methods and applications. 2001: CRC Press. Sona, G., et al., Experimental analysis of different software packages for orientation and digital surface modelling from UAV images. Earth Science Informatics, 2014. 7(2): p. 97-107. Snavely, N., S.M. Seitz, and R. Szeliski, Modeling the world from internet photo collections. International Journal of Computer Vision, 2008. 80(2): p. 189-210. Clapuyt, F., V. Vanacker, and K. Van Oost, Reproducibility of UAV-based earth topography reconstructions based on Structure-from-Motion algorithms. Geomorphology, 2015. Gini, R., et al., UAV photogrammetry: Block triangulation comparisons. Int. Arch. Photogram. Remote Sens. Spat. Inf. Sci, 2013. Janssen, S., Assessing the perception of drones in the construction industry. 2015. Dji, Phantom 3 Professional Quick Start Guide V1.0. 2016. Turner, D., A. Lucieer, and C. Watson, An automated technique for generating georectified mosaics from ultra-high resolution unmanned aerial vehicle (UAV) imagery, based on structure from motion (SfM) point clouds. Remote Sensing, 2012. 4(5): p. 1392-1410. Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu 19. Vericat, D., et al., Accuracy assessment of aerial photographs acquired using lighter‐than‐air blimps: low‐cost tools for mapping river corridors. River Research and Applications, 2009. 25(8): p. 985-1000. Gómez-Candón, D., et al., Geo-referencing remote images for precision agriculture using artificial terrestrial targets. Precision Agriculture, 2011. 12(6): p. 876-891. Gómez-Candón, D., A. De Castro, and F. López-Granados, Assessing the accuracy of mosaics from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery for precision agriculture purposes in wheat. Precision Agriculture, 2014. 15(1): p. 44-56. 20. 21. CONSTRUCTION OF DIGITAL SURFACE MODEL AND ORTHOPHOTO USING UAV PHOTOGRAMMETRY TECHNOLOGY Assoc.Prof.Dr Dieu Tien Bui1, Assoc.Prof.Dr Nguyen Cam Van2, Msc. Hoang Manh Hung3, Dr. Dong Bich Phuong4, Dr. Nhu Viet Ha5, Dr.Tran Trung Anh6, Assoc.Prof.Dr. Nguyễn Quang Minh6 (1) Geographic Information System group, University College of Southeas Norway, Bø i Telemark, NO-3800, Norway (2) Institute of Geography, Vietnam Academy of Science and Technology, Hanoi, Vietnam (3) Survey and Aerial Mapping One Member Limited Liability Company (SAMCOM Co.Ltd) (4) Department of Cartography và GIS – Vietnam Institute of Geodesy and Cartography (5) Department of Engineering Geology, Faculty of Geoscience and Geoengineering, Hanoi University of Mining and Geology (6) Faculty of Geomatics and Land Administration, Hanoi University of Mining and Geology Abstract: UAV photogrammetry technology has widely applied for making maps in the field of surveying and mapping around the world, however this is still a quite new technology in Vietnam. The main objective of this study is to propose detailed steps for making map productions (digital surface model, digital elevation model, orthophoto, and 3D map) for this technology. The detailed contents are: (1) Designation of the flying height and the flying lines, calculation of total captured images, estimation of total flying time ;(2) Information about free softwares and commertial softwares that could be used for processing of the captured images; (3) Designation of ground control points; (4)Performing an experiment of the psoposed steps of the UAV photogrammetry technology using Phantom 3 Profressional and RGB Sony EXMOR camera; (5) Accuracy assessment, conclusions on advantages and disvantages of the UAV photogrammetry technology, and some suggestions that may help to increase the accuracy of the map productions. Hà Nội, tháng 7 - 2016 1 Hội nghị Khoa học: Đo đạc Bản đồ với ứng phó biến đổi khí hậu Key words: Photogrammetry, UAV, Digital surface model, Digital elevation model, Orthophoto, 3D map Hà Nội, tháng 7 - 2016 View publication stats 1