Luận văn Thạc sĩ ngành Công nghệ thông tin: Nghiên cứu kỹ thuật phân loại dữ liệu LiDAR

Chia sẻ: Nhân Nhân | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:55

Thêm vào BST

Báo xấu

19
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn trình bày khái quát về công nghệ LiDAR và các ứng dụng, phát biểu bài toán phân loại dữ liệu LiDAR, trình bày phương pháp phân loại dữ liệu LiDAR với 2 thuật toán MCC (Multiscale Curvature Classification) và thuật toán K-Means,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ ngành Công nghệ thông tin: Nghiên cứu kỹ thuật phân loại dữ liệu LiDAR

i BẢN CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn là công trình nghiên cứu của riêng cá nhân tôi, kết quả của luận văn hoàn toàn là kết quả của tự bản thân tôi tìm hiểu, nghiên cứu dưới sự hướng dẫn của giáo viên hướng dẫn PGS.TS. Đặng Văn Đức. Tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm về tính pháp lý quá trình nghiên cứu khoa học của luận văn này. Hà Nội, ngày 10 tháng 11 năm 2019 Học viên Nguyễn Thị Thanh Huyền
ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến PGS .TS Đặng Văn Đức người đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo, giúp đỡ em trong suốt quá trình làm luận văn. Em cũng xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô giáo trường Đại học Công nghệ thông tin - Đại học Quốc Gia Hà Nội đã truyền đạt những kiến thức và giúp đỡ em trong suốt quá trình học của mình. Học viên cũng xin gửi lời cảm ơn tới Ban giám hiệu trường Cao đẳng nghề Hòa Bình đã tạo điều kiện thuận lợi cho học viên tham gia khóa học và quá trình hoàn thành luận văn. Và học viên cũng xin gửi lời cảm ơn tới các đồng nghiệp, gia đình và bạn bè những người đã ủng hộ, động viên tạo mọi điều kiện giúp đỡ để học viên có được kết quả như ngày hôm nay.
iii MỤC LỤC MỞ ĐẦU ................................................................................................................... 1 1. Đặt vấn đề ........................................................................................................ 1 2. Những nội dung nghiên cứu chính .................................................................. 3 CHƯƠNG 1: ............................................................................................................. 4 GIỚI THIỆU VỀ CÔNG NGHỆ LIDAR VÀ CÁC ỨNG DỤNG ............................. 4 1.1 Tổng quan về công nghệ LiDAR ................................................................... 4 1.1.1 Cấu trúc hệ thống LiDAR ......................................................................... 4 1.1.2 Đặc điểm cơ bản của công nghệ LiDAR ................................................... 5 1.2. Khả năng ứng dụng của LiDAR .................................................................. 7 1.3. Bài toán phân loại dữ liệu LiDAR.............................................................. 13 1.3.2 Cơ bản về tệp tin .LAS ............................................................................ 14 1.3.3 Phân loại đám mây điểm LiDAR trong tập tin LAS ................................ 16 1.4 Kết chương: ................................................................................................. 18 CHƯƠNG 2: ........................................................................................................... 19 MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÂN LOẠI DỮ LIỆU LIDAR .......................................... 19 2.1 Nghiên cứu liên quan đến sử dụng thuật toán MCC (Multiscale Curvature Classification) và K-Means trong phân loại dữ liệu LiDAR............................ 19 2.1.1 Thuật toán MCC (Multiscale Curvature Classification) .......................... 19 2.1.2 Thuật toán K-Means ............................................................................... 21 2.2. Đánh giá kết quả phân loại LiDAR............................................................ 23 2.2.1 Thuật toán MCC ..................................................................................... 23 2.2.2 Thuật toán K-Means ............................................................................... 26
iv 2.3. Kết chương .................................................................................................. 30 CHƯƠNG 3: ........................................................................................................... 32 XÂY DỰNG ỨNG DỤNG THỰC NGHIỆM.......................................................... 32 3.1 Giới thiệu bài toán thử nghiệm ................................................................... 32 3.2 Lựa chọn thuật toán phân loại và dữ liệu thử nghiệm ............................... 32 3.3 Môi trường và các công cụ sử dụng để xây dựng chương trình ................ 34 3.4 Phát triển chương trình ............................................................................... 37 3.5 Đánh giá kết quả thu được .......................................................................... 39 3.5.1 Phân loại với MCC ................................................................................. 39 3.5.2 Phân loại đám mây điểm với K-means.................................................... 41 3.5.3 Đánh giá ................................................................................................. 42 KẾT LUẬN ............................................................................................................. 46 LIỆU THAM KHẢO............................................................................................... 47
v DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT LiDAR: Light Detection And Ranging Laser: Light amplification by stimulated emission of radiation GNSS: Global Navigation Sattelite System ASPRS: American Society for Photogrammetry and Remote Sensing INS: Inertial Navigation System DEM: Digital Elevation Model DTM: Digital Terrain Model DSM: Digital Surface Model MCC: Multiscale Curvature Classification BCAL: Boise Center Aerospace Laboratory LiDAR
vi DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1. Thuộc tính của dữ liệu LiDAR .......................................................... 13 Bảng 3.1 Thông số của file las ....................................................................... 33 Bảng 3.2: Số lượng điểm của mỗi cụm ........................................................... 44 Bảng 3.3:Các độ đo đánh giá độ chính xác phân loại...................................... 44
vii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1. 1: Tổng quan về hệ thống LiDAR ........................................................ 5 Hình 1. 2: Ứng dụng LiDAR trong khảo sát địa hình và lập bản đồ ................. 8 Hình 1. 3: Ứng dụng LiDAR trong lâm nghiệp ................................................ 8 Hình 1. 4: Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ ngập úng .................................. 9 Hình 1. 5: Ứng dụng LiDAR cho đới duyên hải ............................................... 9 Hình 1. 6:Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ địa hình ven biển ..................... 10 Hình 1. 7: Ứng dụng LiDAR trong quan trắc dự báo trượt lở ......................... 10 Hình 1. 8: Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ tuyến truyền tải ...................... 11 Hình 1. 9: Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ tuyến truyền tải ...................... 11 Hình 1. 10: Ứng dụng LiDAR trong quy hoạch và quản lý mạng điện thoại di động ............................................................................................................... 12 Hình 1. 11: Ứng dụng LiDAR trong lập mô hình đô thị và mô phỏng đô thị .. 12 Hình 1. 12: Hiển thị dữ liệu trong tệp tin LAS ............................................... 15 Hình 1. 13: Ví dụ về đám mây điểm LiDAR được hiển thị dưới dạng 3D ...... 17 Hình 1. 14: Quy trình phân loại đám mây điểm LiDAR ................................. 18 Hình 2. 1: Mô tả thuật toán K-Means ............................................................. 21 Hình 2. 2: Ví dụ phân loại với K-Means......................................................... 22 Hình 2. 3: Sơ đồ khối của giải thuật MCC trong phân lớp dữ liệu LiDAR ..... 24 Hình 2. 4: Khu vực thực nghiệm trong nghiên cứu ......................................... 25 Hình 2. 5: Tỉ lệ các điểm thuộc hai lớp sau phân loại ..................................... 25 Hình 2. 6: Pseudo code của thuật toán K-means trong phân loại đám mây điểm LiDAR ........................................................................................................... 27 Hình 2. 7: Sơ đồ phân loại đám mây điểm LiDAR với K-means .................... 27 Hình 2. 8: Kết quả phân loại với k=5.............................................................. 28
viii Hình 2. 9: Kết quả phân loại với k=7.............................................................. 29 Hình 3. 1: Đám mây điểm khu vực khảo sát ................................................... 33 Hình 3. 2: Ảnh vệ tinh của khu vực đo vẽ ...................................................... 34 Hình 3. 3: Giao diện GUI của lastool ............................................................. 36 Hình 3. 4: Công cụ của LASTool trong ARCGIS ........................................... 36 Hình 3. 5: Giao diện chương trình .................................................................. 37 Hình 3. 6: Đám mây điểm LiDAR được hiển thị dưới dạng 3D ..................... 37 Hình 3. 7: Phân loại với MCC ........................................................................ 38 Hình 3. 8: Các điểm được gán nhãn sau phân loại với MCC .......................... 38 Hình 3. 9 Kết quả phân loại với K-means ....................................................... 39 Hình 3. 10: Tham số được lựa chọn trong giải thuật MCC ............................. 40 Hình 3. 11: Các điểm được gán nhãn sau phân loại với MCC ........................ 41 Hình 3. 12: Kết quả phân loại với K-means .................................................... 42 Hình 3. 13: Tỉ lệ phân loại trong mỗi miền tỉ lệ với MCC .............................. 43 Hình 3. 14: Lịch sử lặp của K-means ............................................................. 43 Hình 3. 15: Mô hình DEM của khu vực ......................................................... 45 Hình 3. 16: Mô hình DSM.............................................................................. 45
1 MỞ ĐẦU 1. Đặt vấn đề Từ những năm đầu của thập niên 60 của thế kỷ 20, sự ra đời của bộ khuếch đại ánh sáng bằng phát xạ kích thích – laser đã mở rất nhiều ứng dụng mới, trong đó phải kể đến kỹ thuật khảo sát từ xa sử dụng nguồn kích thích bằng tia laser gọi là LiDAR (Light Detection And Ranging). Hệ thống LiDAR là một hệ thống tích hợp từ 3 thành phần chính: Hệ thống thiết bị Laser (Light amplification by stimulated emission of radiation), hệ thống định vị vệ tinh GNSS (Global Navigation Sattelite System) và hệ thống đạo hàng 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. Bản chất của công nghệ LiDAR là kỹ thuật đo dài laser, định vị không gian GPS/INS và sự nhận biết cường độ phản xạ ánh sáng. Xung của laser được phát hướng xuống mặt đất trên một độ cao nào đó. Sóng laser được phản hồi từ mặt đất hay từ các bề mặt đối tượng như là 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. Ở mỗi thời điểm phát xung laser, hệ thống định vị vệ tinh GNSS sẽ xác định vị trí không gian của điểm phát, và hệ thống đạo hàng quán tính sẽ xác định các góc định hướng trong không gian của tia quét. Với các giá trị đo tổng hợp đó tính được vị trí (tọa độ không gian) của các điểm trên bề mặt đất. Công nghệ LiDAR là một công nghệ tiên tiến hàng đầu trong hệ thống các công nghệ thu thập dữ liệu không gian trên thế giới. Với khả năng trực tiếp thu nhận đám mây điểm 3D với độ chính xác cao, LiDAR được áp dụng rộng rãi trong việc thành lập mô hình số độ cao (Digital Elevation Model - DEM) của bề mặt địa hình, dựa vào đó có thể theo dõi được dòng chảy của nước hay giám sát di chuyển khối, thành lập bản đồ và viễn thám. Công nghệ LiDAR là sự phát triển và ứng dụng các thiết bị laser, định vị vệ tinh và đo quán tính để thu thập dữ liệu địa lý trên bề mặt trái đất. So sánh với các phương pháp thu nhận và xử lý trắc địa ảnh truyền thống, xử lý dữ liệu
2 LiDAR dễ dàng hơn, thành lập chính xác mô hình DEM. Hơn thế nữa, xung laser có thể xuyên qua các địa hình, địa vật như lá, mặt đất dưới tán cây. Để thành lập ra được DEM từ tập hợp điểm này, ta phải phân biệt được điểm mặt đất và điểm không mặt đất. Quá trình này gọi là phân loại dữ liệu LiDAR. Việc phân loại dữ liệu tự động của đám mây điểm được thực hiện bằng phép giải các bài toán lọc điểm, trên cơ sở kết hợp sử dụng ảnh cường độ, kết quả đo vẽ các bãi kiểm định chuẩn trên thực địa và ảnh số chụp được (nếu có trong công nghệ có lắp thêm hệ thống máy chụp ảnh kỹ thuật số). Bài toán phân loại đám mây điểm LiDAR thuộc vào bài toán lọc và phân tách đưa các điểm về các lớp riêng biệt. Việc phân loại dữ liệu tự động của đám mây điểm phải tách được đám mây dữ liệu thành các lớp khác nhau theo các tính chất riêng như: Lớp chứa điểm mặt đất, Lớp chứa điểm thực phủ, Lớp chứa điểm trên mái nhà tường nhà và các công trình xây dựng, Lớp chứa các điểm trên không, Lớp chứa các điểm bị lỗi, Lớp chứa các điểm trên mặt nước …. Từ đó xây dựng ra lớp Ground và Non- Ground. Trên thế giới có nhiều chương trình lọc điểm theo các thuật toán khác nhau đã được giới thiệu và áp dụng. Trong số đó có Vosselman và Sithole (Hà Lan) có thuật toán “mô hình góc nghiêng di động” hay mô hình “độ chênh cao cực đại”, Axelsson đưa ra thuật toán “mô hình TIN di động “, Kraus (Áo) đưa ra thuật toán lọc theo lý thuyết nội suy thống kê, hãng ToyEye (Thụy Điển), TopoSys (Đức) có chương trình lọc đám mây điểm của LiDAR cung cấp kèm với hệ thống thiết bị… Hiện nay, với các thuật toán lọc ngày càng hoàn thiện, công tác lọc điểm đã tự động hóa được khoảng 90-95%, tuy nhiên để đánh giá, so sánh chất lượng giữa các thuật toán thì còn nhiều vấn đề phải tranh luận và kiểm chứng trong thực tế sản xuất. Các phần mềm xử lý dữ liệu LiDAR rất đắt được bán kèm theo thiết bị, hoàn toàn là phần mềm thương mại đóng như ENVI LiDAR. Với mục đích nghiên cứu, tìm hiểu các thuật toán hiện đang được sử dụng trong việc phân loại dữ liệu LiDAR, đồng thời thử nghiệm các kỹ thuật phân loại dữ liệu
3 LiDAR trên những bộ dữ liệu cụ thể, học viên lựa chọn nội dung: “Nghiên cứu kỹ thuật phân loại dữ liệu LiDAR” làm đề tài thực hiện khóa luận thạc sĩ của mình. 2. Những nội dung nghiên cứu chính Ngoài phần mở đầu trình bày lý do chọn đề tài và phần kết luận trình bày các kết quả đạt được của luận văn này, nội dung nghiên cứu chính được trình bày trong ba chương như sau: Chương 1: Trình bày khái quát về công nghệ LiDAR và các ứng dụng, phát biểu bài toán phân loại dữ liệu LiDAR. Chương 2: Trình bày phương pháp phân loại dữ liệu LiDAR với 2 thuật toán MCC (Multiscale Curvature Classification) và thuật toán K-Means. Chương 3: Xây dựng chương trình thử nghiệm phân loại dữ liệu LiDAR bao gồm: Giới thiệu bài toán thử nghiệm, lựa chọn thuật toán phân loại và dữ liệu thử nghiệm, môi trường và các công cụ sử dụng để xây dựng chương trình, phát triển chương trình và đánh giá kết quả thu được.
4 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ CÔNG NGHỆ LIDAR VÀ CÁC ỨNG DỤNG 1.1 Tổng quan về công nghệ LiDAR 1.1.1 Cấu trúc hệ thống LiDAR LiDAR, Light Detection And Ranging, là thuật ngữ để chỉ một công nghệ viễn thám mới, chủ động, sử dụng các loại tia laser để khảo sát đối tượng từ xa. Dữ liệu thu được của hệ thống là tập hợp đám mây điểm phản xạ 3 chiều của tia laser từ đối tượng được khảo sát. Công nghệ này cũng mới được áp dụng tại Việt Nam, nó cho phép đo đạc độ cao chi tiết địa hình một cách chính xác và nhanh chóng. Hệ thống LiDAR bao gồm bộ đầu quyết (bộ cảm biến), hệ thống đo quán tính (IMU), hệ thống GPS, hệ thống quản lý bay, hệ thống camera số và hệ thống các thiết bị lưu trữ dữ liệu. Bộ máy quét Laser (bộ cảm biến): Gồm hai bộ phận được gắn vào bên dưới máy bay; một bộ phận có vai trò phát xung laser hẹp đến bề mặt trái đất trong khi máy bay di chuyển với tốc độ nhất định. Một máy thu gắn trên máy bay sẽ thu nhận phản hồi của những xung này khi chúng đập vào bề mặt trái đất và quay trở lại thiết bị thu trên máy bay. Hầu hết các hệ thống LiDAR đều sử dụng gương quét để tạo ra một dải xung. Sóng Laser nằm trong dải sóng cận hồng ngoại để phục vụ công tác đo đạc địa hình, bề mặt trái đất, còn với laser dải sóng xanh lá cây phục vụ công tác đo sâu mặt nước. Độ rộng của dải quét phụ thuộc vào góc dao động của gương, và mật độ điểm mặt đất phụ thuộc vào các yếu tố như tốc độ máy bay và tốc độ gương. Tốc độ dao động được xác định bằng cách tính toán tổng thời gian tia laser rời máy bay, đi đến mặt đất và trở lại bộ cảm biến. Hệ thống xác định quán tính IMU: Các giá trị góc xoay, góc nghiêng dọc, nghiêng ngang, hướng bay quét của hệ thống LiDAR được xác định chính xác bằng thiết bị đạo hàng, góc quay gương tức thời và các khoảng cách thu nhận và dữ liệu GPS được dùng để tính toán toạ độ ba chiều của các điểm LiDAR.
5 Hệ thống GPS: Dữ liệu LiDAR được kết hợp với các thông tin vị trí chính xác thu nhận từ thiết bị GPS và hệ thống thiết bị xác định các thông số định hướng góc xoay, góc nghiêng dọc, nghiêng ngang cùng đặt trên máy bay. Các thông tin này được lưu trữ và xử lý, để xác định giá trị toạ độ (x,y,z) chính xác của mỗi điểm trên mặt đất. Hệ thống GPS gồm một máy thu đặt trên máy bay và một máy thu đặt tại mặt đất, quá trình xử lý dữ liệu này cho ra kết quả vị trí điểm có độ chính xác cao (+/- vài cm đến vài chục cm). Hệ thống quản lý bay: Cho phép lập kế hoạch, thiết kế tuyến bay và theo dõi quá trình bay quét LiDAR. Hình 1. 1: Tổng quan về hệ thống LiDAR 1.1.2 Đặc điểm cơ bản của công nghệ LiDAR Bản chất của công nghệ LiDAR là kỹ thuật đo dài laser, định vị không gian GPS/INS và sự nhận biết cường độ phản xạ ánh sáng [3]. Xung của laser được phát hướng xuống mặt đất trên một độ cao nào đó. Sóng laser được phản hồi từ mặt đất hay từ các bề mặt đối tượng như là 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. Ở mỗi thời điểm phát xung laser, hệ thống định vị vệ tinh GNSS sẽ xác định
6 vị trí không gian của điểm phát, và hệ thống đạo hàng quán tính sẽ xác định các góc định hướng trong không gian của tia quét. Với các trị đo tổng hợp đó tính được vị trí (tọa độ không gian) của các điểm trên bề mặt đất. Công nghệ LiDAR có nhiều tính năng vượt trội so với các công nghệ đo đạc truyền thống, nó có những đặc điểm cơ bản như: - Độ chính xác xác định vị trí không gian của các đối tượng địa lý rất cao. Độ chính xác độ cao < 20cm, độ chính xác mặt phẳng < 25cm. - Thời gian thu thập và xử lý dữ liệu cực nhanh. Thời gian bay quét LiDAR với khoảng 1000km2 là khoảng 25-30 giờ, thời gian xử lý tạo DEM với 1000km2 là khoảng 10 ngày. - Không giống như các phương pháp đo ảnh hay đo đạc ngoài trời khác, công nghệ LiDAR chủ yếu là tự động hóa, ít có sự can thiệp trực tiếp của con người. Thành quả dữ liệu rất khách quan, mức độ tin cậy cao. - Hệ thống LiDAR thu thập dữ liệu không phụ thuộc vào ánh sáng mặt trời, có thể thực hiện cả ngày và đêm, điều kiện thời tiết không đòi hỏi khắt khe. - Xung ánh sáng của hệ thống LiDAR có thể đi qua đối tượng vòm như tán cây, mặt nước, mái che kính, tấm ni lông mỏng … và phản xạ tới 4 lần. Mỗi lần phản xạ là một mức truyền khác nhau và ghi nhận một giá trị tọa độ (XYZ) khác nhau. Đây là một tính năng đặc biệt mà công nghệ đo vẽ ảnh khác không thể thực hiện được. Với tính năng này việc thực hiện bay quét ở vùng rừng cây hoặc nơi có thực phủ không quá dày đặc vẫn có thể thi công và thể hiện được bề mặt đất. - Điểm phân giải điểm đo chi tiết cao, khi đầu phát đạt 150.000 xung trên 1 giây, độ cao bay 1000m thì mật độ khoảng 3 điểm trên 1m2. Hiện nay có nhiều hệ thống LiDAR có đầu phát đạt 240.000 xung trên 1 giây. Công nghệ LiDAR với khả năng đo điểm trực tiếp ngoại nghiệp mật độ rất cao, độ chính xác lớn, tốc độ nhanh. - Điểm khống chế mặt đất rất ít, có thể chỉ 1 điểm cho mục đích cải chính DGPS. Công nghệ LiDAR đặc biệt lợi ích là công cụ lý tưởng khi nó được áp dụng
7 cho các vùng xa xăm, hẻo lánh khi mà con người rất khó tiếp cận trong triển khai đo đạc ngoại nghiệp. - Công nghệ LiDAR ghi nhận được các giá trị mức phản xạ ánh sáng của các đối tượng trên mặt đất, dữ liệu này có thể được dùng để tạo ra ảnh cường độ xám, phân loại đối tượng, chiết xuất đối tượng trên mặt đất. Đây là một đặc tính có giá trị gia tăng của dữ liệu LiDAR. - Một số hệ thống LiDAR ngoài chức năng đo quét trên mặt đất, còn có thể thực hiện chức năng đo sâu (hiện nay có thể đo sâu đến 40m). - Tổ chức thi công đơn giản, gọn nhẹ hơn các phương pháp khác, số người cần tham gia rất ít (khoảng 10-15 người). - Hiệu quả kinh tế rất cao khi ứng dụng công nghệ LiDAR cho mục đích thu thập dữ liệu không gian với yêu cầu thời gian ngắn, độ chính xác cao và mật độ dày đặc [3]. 1.2. Khả năng ứng dụng của LiDAR Công nghệ LiDAR đã thể hiện nhiều ưu thế vượt trội hơn với các công nghệ khác trong việc đo đạc thành lập bản đồ, xây dựng cơ sở dữ liệu hay mô phỏng không gian ba chiều. Các nguồn dữ liệu thu nhận được có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như giáo dục, viễn thông, theo dõi đánh giá khai thác mỏ, quân sự, nghiên cứu lập bản đồ khu vực ngập lụt, dự báo thảm hoạ, bản đồ địa hình dải ven biển, quy hoạch đô thị, lập bản đồ đường dây tải điện,… a) Khảo sát địa hình và lập bản đồ: Kết quả đầu ra cơ bản là các mô hình số địa hình (DEM – Digital Elavation Model) và mô hình số bề mặt (DSM – Digital Surface Model) với độ phân giải và độ chính xác cao, LiDAR rất phù hợp để ứng dụng trong việc thành lập bản đồ tỷ lệ lớn, các ứng dụng liên quan đến phát triển hoặc quản lý duy trì hạ tầng cơ sở.
8 Hình 1. 2: Ứng dụng LiDAR trong khảo sát địa hình và lập bản đồ b) Lâm nghiệp: Trong lĩnh vực lâm nghiệp, công nghệ LiDAR chủ yếu được sử dụng để đánh giá, thống kê, phân tích điều kiện sống hoang dã, tương quan của các yếu tố như tán, độ dày tán, dạng lá,… hay sản lượng gỗ rừng; ước tính sinh khối, trữ lượng gỗ và các tham số lâm nghiệp khác. Hình 1. 3: Ứng dụng LiDAR trong lâm nghiệp c) Lập bản đồ ngập úng: Dữ liệu LiDAR được sử dụng hiệu quả trong xây dựng các mô hình ngập úng, xác định ranh giới ngập úng, cung cấp thêm nhiều thông tin về các đối tượng/địa vật chịu ảnh hưởng; từ đó thành lập bản đồ nguy cơ ngập úng, vùng ưu tiên sơ tán.
9 Hình 1. 4: Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ ngập úng d) Các ứng dụng cho đới duyên hải: Do dữ liệu LiDAR có độ chính xác cao cùng mật độ điểm dữ liệu dày đặc trong thời gian thu thập dữ liệu ngắn. Dữ liệu này rất phù hợp cho các ứng dụng để quản lý và dự báo xói mòn bờ biển; giúp đánh giá và dự báo bồi lắng, quan trắc cũng như lập dự báo ngập lụt ven biển… Hình 1. 5: Ứng dụng LiDAR cho đới duyên hải e) Địa hình ven biển: Công nghệ LiDAR có thể giúp lập bản đồ địa hình đáy biển độ sâu tới 70m, hữu ích trong các dự án xác định luồng lạch tàu vào, thiết kế quy hoạch cảng và các kênh giao thông thuỷ.
10 Hình 1. 6:Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ địa hình ven biển f) Trượt lở: LiDAR có thể sử dụng để quan trắc và dự báo trượt lở, đặc biệt với ác sườn dốc, nhờ đặc điểm thu thập dữ liệu nhanh chóng với độ chính các cao và mật độ dữ liệu dày đặc. Công nghệ này cũng có thể được sử dụng để đánh giá nhanh thiệt hại và thiết lập bản đồ thể hiện tình trạng hậu trượt lở nhanh chóng chính xác. Hình 1. 7: Ứng dụng LiDAR trong quan trắc dự báo trượt lở g) Các tuyến truyền tải: LiDAR được áp dụng trong việc lập bản đồ các tuyến truyền tải trải dài, giúp thể hiện chính xác vị trí các tháp truyền tải hoặc cột điện, phân định địa hình của hành lang truyền tải và các loại đối tượng tồn tại trong hành lang (cây xanh…) giúp điều chỉnh, sửa chữa duy tu và thiết kế nâng cấp.
11 Hình 1. 8: Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ tuyến truyền tải h) Lập bản đồ giao thông: Công nghệ LiDAR thường được sử dụng để: quan trắc, giám sát, duy tu bảo dưỡng và quản lý các đối tượng như đường sắt, đường bộ, hệ thống tín hiệu biển báo, các trạm dừng đỗ, nhà ga bến cảng, sự xuống cấp mặt đường, điểm tai nạn, mật độ giao thông, bùng binh,… mà không cần làm gián đoạn các dịch vụ liên quan. Hình 1. 9: Ứng dụng LiDAR trong lập bản đồ tuyến truyền tải
12 i)Mạng điện thoại di động: Một trong những yêu cầu của việc quy hoạch và quản lý các mạng điện thoại di động đó là cần có thông tin bề mặt địa hình, lớp phủ thực vật, các toà nhà và công trình một cách chi tiết. Công nghệ LiDar xác định cơ sở dữ liệu chính xác và chi tiết các thông tin về các chướng ngại vật tự nhiên và nhân tạo là cực kỳ quan trọng. Hình 1. 10: Ứng dụng LiDAR trong quy hoạch và quản lý mạng điện thoại di động j) Lập mô hình đô thị và mô phỏng đô thị: Lidar thường được ứng dụng để tạo ra mô hình thành phố ảo với nền địa lý và các công trình xây dựng, kiến trúc, như đô thị thực. Mô hình này có thể được khai thác phục vụ rất nhiều đối tượng từ quy hoạch kiến trúc, xây dựng, giao thông. Mô hình này cũng được chia sẻ dưới các cách linh động khác nhau như: ứng dụng desktop, ứng dụng web, sử dụng các chuẩn mở, dễ trao đổi và dễ cấu hình phù hợp với từng đối tượng sử dụng. Hình 1. 11: Ứng dụng LiDAR trong lập mô hình đô thị và mô phỏng đô thị