HƯỚNG TỚI KỶ NGUYÊN ĐO VẼ HÀNG KHÔNG LAI – KẾT HỢP CHỤP ẢNH VÀ LIDAR

Isabella Toschi, Fabio Remondino, Tobias Hauck, Konrad Wenzel

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

QUY TRÌNH XỬ LÝ SỐ LIỆU LAI

Các hệ thống thu thập số liệu lai với nhiều cảm biến hơn đồng nghĩa với việc tổng lượng số liệu thu được cũng tăng lên rất nhiều, theo đó các hệ thống xử lý số liệu và quy trình cũng buộc phải có hiệu năng hoạt động cao hơn để đảm bảo tốc độ và hiệu quả đáp ứng được nhu cầu của người sử dụng. Các bước xử lý dự phòng buộc phải được loại bỏ, trong khi đó cần mở rộng quy trình xử lý truyền thống đối với số liệu LiDAR và đo vẽ ảnh hàng không để tạo ra các điểm xử lý tích hợp tối ưu của hai kỹ thuật đo này. Vấn đề quan trọng có tính quyết định sự thay đổi ở đây chính là việc coi đây là một tập hợp số liệu lai giữa ảnh hàng không và LiDAR thay vì tách ra làm hai tập hợp số liệu riêng lẻ, như vậy quy trình xử lý phải được thiết kế phù hợp với một tập hợp số liệu duy nhất mới đảm bảo được các yêu cầu về thời gian cũng như quy trình phù hợp. Cụ thể hơn, bên cạnh việc làm giàu hơn cho các tín hiệu đo laser đơn sắc bằng thông tin ảnh RGB hay khả năng tổng hợp ảnh trực giao bằng một bước, đây là những sản phẩm của quy trình xử lý số liệu lai đang được sử dụng trong thực tiễn, tuy nhiên điểm nâng cấp mới nhất trong quy trình xử lý số liệu lai giữa ảnh hàng không và LiDAR đó chính là các kỹ thuật hiển thị trên máy tính. Bên cạnh đó hai khía cạnh chính đang được các hãng phần mềm xử lý quan tâm gồm: (1) khả năng bình sai đồng thời tuyến bay LiDAR và khối ảnh; (2) khả năng tích hợp LiDAR và các điểm DIM trong quá trình hiệu chỉnh tổng hợp bề mặt.

3D bề mặt (Mesh) trích xuất tự động từ số liệu tích hợp ảnh và LiDAR bằng phần mềm SURE.

Việc định hướng cảm biến tích hợp, trong đó quá trình bình sai khối ảnh BBA (Image Bundle Block Adjustment) và quá trình bình sai tuyến bay LiDAR SA (LiDAR Strip Adjustment) được tiến hành đồng thời, phụ thuộc vào việc tìm kiếm các đối tượng tương đồng giữa số liệu ảnh và LiDAR, ví dụ tương đồng giữa các điểm LiDAR, các điểm liên kết ảnh và các điểm đo khống chế GNSS (nếu có). Chính vì vậy giải pháp bình sai số liệu lai rất quan trọng để giảm thiểu biến thiên khi tổng hợp đám mây điểm trên số liệu LiDAR và ảnh (ví dụ khi cần cải thiện mối quan hệ định hướng giữa chúng) và để tăng cường tính ổn định khối số liệu đa cảm biến dưới áp lực của các cấu hình ứng dụng khác nhau (như bay trên diện rộng hay bay theo tuyến). Tuy nhiên có hai vấn đề cần giải quyết một cách hợp lý. Thứ nhất sự phối ghép chỉ nên được tìm kiếm đối với các khu vực khi mà cả số liệu LiDAR và ảnh đều đảm bảo cung cấp các phép đo ổn định trên bề mặt đất, việc hiểu rõ các đặc điểm cụ thể của cả hai kỹ thuật đo (LiDAR và ảnh) là yêu cầu mang tính nền tảng bắt buộc. Thứ hai, rất nhiều các tham số quan hệ như LiDAR, máy chụp ảnh và đường bay đều tham gia và liên quan trong quá trình bình sai tích hợp, và hoàn toàn không dễ để xác định vai trò của từng tham số, trọng số tham gia.

Xử lý tái dựng 3D trên nền tảng ghép rất nhiều ảnh chụp có độ phủ lớn lại với nhau, bằng phần mềm SURE của nFrames, quy trình này đã được chuẩn hoá với quy mô công nghiệp để tạo ra những đám mây điểm 3D mật độ cao, tổng hợp mô hình số bề mặt, ảnh trực giao và các bề mặt cho đối tượng 3D (3D Meshes). Lợi thế của quy trình thu thập và xử lý số liệu lai này là tập hợp số liệu thu được đa dạng bao gồm ảnh hàng không chất lượng thu nhận với chi phí thấp, độ phân giải và độ nét cao, các bức ảnh đa phổ cung cấp được nhiều thông tin hơn do được chụp ở độ phân giải cao. Với nền tảng số liệu ảnh đã tốt như vậy mà được bổ sung thêm số liệu LIDAR đã nắn chỉnh chính xác về cùng một hệ toạ độ thống nhất với số liệu ảnh, tập hợp số liệu mới sẽ có chất lượng tốt hơn nhiều bởi các dạng cảm biến số liệu khác nhau có khả năng bổ sung những thiếu khuyết và hạn chế cho nhau. Quá trình tổng hợp mô hình số bề mặt từ ảnh tốt hơn bởi các hệ thống chụp ảnh hàng không hiện tại có độ phân giải mặt đất tính bằng pixel, trong khi đó các cảm biến LIDAR cũng không ngừng được cải tiến với khả năng giảm nhiễu cực thấp, nhiều tín hiệu hồi đáp trên mỗi tín hiệu truyền đi. Điều này ngày càng có lợi hơn đối với các khu vực mà bề mặt đối tượng thiếu chi tiết như khu vực bóng ngả, khu vực bề mặt có màu trắng … đây là những khu vực mà khả năng bắt cấu trúc bề mặt của máy chụp bị hạn chế vì vậy chúng không thể hiện được một cách rõ ràng trên tập hợp số liệu. Ở những khu vực này, số liệu LiDAR có khả năng hỗ trợ quá trình tổng hợp bề mặt bằng cách bổ sung các phép đo chiều sâu nhằm thể hiện chính xác và hoàn thiện bề mặt. Thêm vào đó, các phép đo toạ độ cực rất hữu ích trong các khu vực nhỏ như các toà nhà gần nhau, khu phố hẹp ... các khu vực mà tia laser khó có thể tìm tới mặt đất được. Cuối cùng các ứng dụng trong lĩnh vực lâm nghiệp cũng được hưởng lợi từ việc một tín hiệu laser phát đi nhưng có nhiều tín hiệu kết quả trả về, điều này đảm bảo số liệu sẽ xuyên qua tán cây rừng để tới mặt đất bằng cách tích hợp cả hai nguồn số liệu sẽ tạo ra khả năng hỗ trợ tốt trong quá trình tạo ra các sản phẩm kết quả có độ phân giải cao, hiển thị rõ ràng chi tiết ngay cả bề mặt, cạnh viền các đối tượng và màu sắc của đối tượng đó.

(Còn tiếp)

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