Norbert Haala, Michael Kolle, Dominik

Nhóm Kỹ thuật Công nghệ Công ty TNHH ANTHI Việt Nam dịch và biên soạn.

BÌNH SAI DẢI BAY LIDAR VÀ TÍNH TAM GIÁC ẢNH TỰ ĐỘNG

Sau khi trực tiếp gắn kết tham chiếu địa lý, quy trình chuẩn xử lý số liệu LiDAR gồm có bước bình sai dải bay để tối giảm các sai số khác biệt giữa vùng phủ của tất cả các dải bay. Bước xử lý này đồng thời cũng cải thiện tham chiếu địa lý thông qua việc loại bỏ các chỉ số định chuẩn gá lắp máy quét laser cũng như các thông số hiệu chỉnh cho lời giải quỹ đạo bay của UAV thu được từ thiết bị GNSS/IMU. Theo tiêu chuẩn thì các hằng số dịch chuyển gồm (Δx, Δy, Δz, Δroll, Δpitch, Δyaw) sẽ được ước định cho từng dải bay trong toàn khối. Một lựa chọn khác là các thông số hiệu chỉnh phụ thuộc thời gian đối với từng tham số trong cả sáu tham số trên đều có thể được mô hình bằng các hàm Spine.

Hình 3 là ví dụ điển hình về điểm khống chế mặt đất khi thu số liệu LiDAR được sử dụng cho việc tham chiếu địa lý tuyệt đối. Điểm đặc trưng của từng tín hiệu được thu nhận bởi một cấu trúc có hai mái dốc như trong hình vẽ với kích thước 40cm x 80cm được đặt tại vị trí đã biết chính xác toạ độ và định hướng sẵn. Giá trị của phép bình sai dải bay LiDAR trong dự án được bổ sung thêm bằng các điểm khống chế đặt trên các cột mốc đã biết toạ độ như trong Hình 2. Các điểm khống chế hàng không này sẽ cung cấp sai lệch độ cao cho đám mây điểm sau khi đã gắn tham chiếu địa lý (tổng cộng có tất cả 33 điểm khống chế hàng không loại này cho toàn khu vực). Trong quá trình tính toán, các chuyên gia đã xác định được sai số RMS về độ cao ở mức 5.2cm. Để có thể tham chiếu địa lý cho các bức ảnh chụp bằng cặp máy lập thể Sony Alpha sử dụng phương thức tam giác ảnh tự động AAT (Automatic Aerial Triangulation), sáu điểm khống chế ảnh hàng không được lựa chọn từ tập hợp gồm 33 điểm để làm điểm khống chế ảnh mặt đất GCP (Ground Control Survey). 27 điểm còn lại sẽ cung cấp thông số khác biệt dưới dạng điểm kiểm tra độc lập CP (Independent Check Points) với giá trị từ 5.2cm (max) tới 1.2cm (min) và sai số RMS bằng 2.5cm.

Không có phương pháp nào kể cả bình sai dải bay LiDAR hay bình sai khối ảnh đạt được yêu cầu độ chính xác điểm đối tượng 3D trong quá trình đánh giá độc lập số liệu từ hai loại cảm biến. Tuy nhiên, độ chính xác đã được cải thiện một cách ấn tượng nếu quá trình xử lý thực hiện cả hai bước tích hợp hai dạng thức số liệu với nhau mà chúng ta có thể gọi chung là Tham chiếu địa lý lai – Hybrid Georeferencing (Glira 2019).

THAM CHIẾU ĐỊA LÝ LAI GIỮA ẢNH VÀ LIDAR HÀNG KHÔNG

Hình 4 thể hiện các điểm LiDAR trong một phần nhỏ thuộc dự án, mã màu được gắn bằng cách sử dụng giá trị mật độ điểm. Các điểm chồng xếp có màu trắng thể hiện các điểm liên kết từ xử lý bình sai khối ảnh của các bức ảnh do cặp máy ảnh lập thể Sony Alpha thu được. Thông thường, bước xử lý này sẽ thực hiện việc ước định các tham số máy chụp từ toạ độ của các pixel tương ứng đối với phần chồng phủ của các bức ảnh. Toạ độ các đối tượng của các điểm liên kết là các điểm được hình thành thông qua quá trình xử lý.

Ngược lại, việc áp dụng tham chiếu địa lý lai cho toạ độ của các điểm liên kết này sẽ giảm thiểu những sai số khác biệt cho các điểm số liệu LiDAR tương ứng. Quá trình xử lý này sẽ ước định các thông số hiệu chỉnh độc lập thời gian của quỹ đạo bay tương tự như với quá trình xử lý bình sai dải bay số liệu LiDAR. Trong bước xử lý này, toạ độ các điểm liên kết được bổ sung các hằng số hình học thu được từ quá trình xử lý AAT, điều này tương đồng với việc bổ sung thêm các hằng số từ khối ảnh để hiệu chỉnh chuẩn cho đồ hình hình học của số liệu quét laser thể hiện trên khối điểm LiDAR.

Hình 4: Các điểm số liệu LiDAR được màu hoá bởi ảnh chụp và các điểm liên kết đo vẽ ảnh hàng không (màu trắng)

(Còn tiếp)

Mọi thông tin xin liên hệ với chúng tôi qua hòm thư: info@anthi.com.vn