Xây dựng chương trình tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm

Tóm tắt

Cùng với sự phát triển trong lĩnh vực khoa học và công nghệ đo đạc bản đồ, công tác thu nhận dữ liệu thông qua hệ thống quét laser hàng không đã có sự phát triển mạnh mẽ. Đây là nguồn dữ liệu quan trọng và chi tiết cho công tác xây dựng cơ sở dữ liệu, thành lập bản đồ, xây dựng mô hình 3D thành phố,... Quá trình xây dựng mô hình 3D thành phố đòi hỏi phải xử lý nhiều loại dữ liệu, trong đó công tác xử lý và phân loại dữ liệu đám mây điểm có vai trò quan trọng trong việc tạo nguồn dữ liệu đầu vào cho mô hình. Tuy nhiên, việc xử lý và phân loại dữ liệu đám mây điểm hiện nay chủ yếu phụ thuộc vào các phần mềm thương mại có bản quyền với giá thành rất cao, hơn nữa các thuật toán và tham số của phần mềm thương mại được mã hóa làm cho người dùng không thể can thiệp để cải thiện độ chính xác của sản phẩm. Do vậy, việc xây dựng một chương trình tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm thành các đối tượng địa lý khác nhau giúp chúng ta có thể làm chủ được công nghệ xử lý dữ liệu phục vụ công tác xây dựng các mô hình 3D thành phố tiến tới góp phần quan trọng vào tiến trình xây dựng và phát triển thành phố thông minh. Bài báo giới thiệu quy trình các bước thực hiện phân loại dữ liệu đám mây điểm LiDAR và quá trình triển khai xây dựng chương trình tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm dựa trên ngôn ngữ Visual Studio.Net. Kết quả bài báo đã xây dựng được chương trình tự động phân loại dữ liệu đám mây điểm song ngữ (Việt – Anh), có thể đọc và triển khai đầy đủ các thuật toán để xử lý dữ liệu đám mây điểm LiDAR chứa thông tin 4 kênh màu (đỏ, lục, lam và cận hồng ngoại). Quá trình xử lý chính dựa theo các bước và ngưỡng phân loại đã đề xuất cho phân loại dữ liệu đám mây điểm thành 8 lớp đối tượng địa lý khác nhau bao gồm: thủy văn, mặt đất, giao thông, thực vật thấp, thực vật trung bình, thực vật cao, nhà và các đối tượng khác phục vụ cho công tác thành lập các mô hình 3D thành phố