7. NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG KẾT HỢP MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI VÀ LIDAR TẦM THẤP TRONG KHẢO SÁT CÔNG TRÌNH GIAO THÔNG
Thanh bên bài viết
Đã nộp
6 Tháng bảy 2023
Đã xuất bản
4 Tháng bảy 2023
Các từ khóa:
-
Trắc địa - Bản đồ Surveying - Mapping
Giới thiệu
Bài báo là nghiên cứu và đánh giá bước đầu về sử dụng cảm biến Lidar tầm thấp lắp đặt trên thiết bị bay không người lái trong thu thập số liệu địa hình bề mặt đường hiện hữu. Nghiên cứu sử dụng cảm biến Lidar Alpha Air AA450, dòng sản phẩm quét đầu tiên của hãng CHC Navigation tại Việt Nam trên máy bay DJI Matric M300 và quét khu bay có chiều dài 175 m, rộng 110 m, tổng chiều dài ca bay là 1804 m ở độ cao 80 m, tốc độ bay là 7m/s. Số liệu bay quét được xử lý bằng phần mềm Copre, phiên bản đầu tiên đi theo thiết bị trong cả hai trường hợp là không sử dụng và sử dụng điểm khống chế mặt đất để hiệu chỉnh. Kết quả từ point cloud được trích xuất và so sánh với 264 điểm kiểm tra bằng phương pháp GNSS-RTK trạm đơn. Số lượng điểm và tỉ lệ chênh lệch độ cao trong hai trường hợp xử lý tương ứng như sau: Độ lệch độ cao nhỏ hơn 10 cm là 142 và 230 điểm (53,8 % và 87,1 %), từ 10 cm đến 20 cm là 109 và 23 điểm (41,2 % và 8,7 %), từ 20 cm đến 30 cm là 11 và 10 điểm (4,2 % và 3,8 %), từ 30 đến 40 cm là 2 và 0 điểm (0,8 % và 0,0 %).
Toàn văn bài báo
Được tạo từ tệp XML
Trích dẫn
[1]. Heo, Y., Li, B., Lim, S., and Rizos, C. (2009). Development of a network real-time kinematic processing platform. 22nd International technical meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation 2009, ION GNSS 2009, 3647 - 3655.
[2]. El-mowafy, A (2012). Precise real-time positioning using network RTK. Global Navigation Satellite Systems - Signal, Theory and Applications (eds.Jin, S.), InTech, p. 161 -188.
[3]. Cina, A., Dabove, P., Manzino, A.M., and Piras, M. (2015). Network Real Time Kinematic (NRTK) positioning - description, architectures and performances. Satellite positioning - methods, models and applications.
[4]. Xu, H. (2012). Application of GPS-RTK technology in the land change survey. Procedia Eng, 29, 3454 - 3459.
[5]. Bakuła, M., and Pelc-mieczkowska, R. (2011). Reliable technology of GNSS/RTK positioning in severe observational conditions. Report on Geodesy, 2 (January): 67 - 73.
[6]. Hằng, H.T., Chiều, V.Đ., Dũng, L.N., and Huyền, N.T. (2022). Nghiên cứu ứng dụng máy bay không người lái trong xác định kích thước và thể tích bể chứa nổi. Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng, 16 (3V):7 - 20.
[7]. Hằng, H.T. (2018). Ứng dụng máy bay không người lái (UAV) trong giám sát chất lượng mặt đường bộ, thí điểm tại một số đoạn trên quốc lộ 6 thuộc tỉnh Hòa Bình. Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, 15 (9):86 - 94.
[8]. Anh, T.T., Khoa, N.T., Sinh, T.T. (2021). Xử lý tranh chấp đất đai dưới sự trợ giúp của ảnh chụp từ máy bay không người lái. Hội nghị khoa học quốc gia về công nghệ địa không gian trong khoa học trái đất và môi trường, p.189 - 195.
[9]. Zhang, C., and Elaksher, A. (2012). An unmanned aerial vehicle-based imaging system for 3D measurement of unpaved road surface distresses. Computer-aided civil and infrastructure engineering, 27 (2):118 - 129.
[10]. Zhang, C. (2010). Monitoring the condition of unpaved roads with remote sensing and other technology. Final Report US DOT DTPH56-06-BAA-0002, 1 - 53.
[11]. Feroz, S., and Dabous, S.A. (2021). UAV ‐ Based remote sensing applications for bridge condition assessment. Remote Sens (Basel), 13 (09):1 - 38.
[12]. Kapoor, M., Katsanos, E., Nalpantidis, L., Winkler, J., and Thöns, S. (2021). Structural health monitoring and management with Unmanned Aerial Vehicles review and potentials.
[13]. Wang, Y., Chen, Q., Zhu, Q., Liu, L., Li, C., and Zheng, D. (2019). A survey of mobile laser scanning applications and key techniques over urban areas. Remote Sens (Basel), 11 (13):1 - 20.
[14]. Guo, L., Chehata, N., Mallet, C., and Boukir, S. (2011). Relevance of airborne Lidar and multispectral image data for urban scene classification using Random Forests. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote sensing, 66 (1):56 - 66.
[15]. Kostrikov, S. (2019). Urban remote sensing with Lidar for the smart city concept implementation. Visnyk of V. N. Karazin Kharkiv National University, series “Geology. Geography. Ecology”.
[16]. Boyko, A., and Funkhouser, T. (2011). Extracting roads from dense point clouds in large scale urban environment. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 66 (6 SUPPL):S2 - S12.
[17]. Rusu, R.B., Marton, Z.C., Blodow, N., Dolha, M., and Beetz, M. (2008). Towards 3D point cloud based object maps for household environments. Rob Auton Syst, 56 (11):927 - 941.
[18]. Yadav, M., Lohani, B., and Singh, A. K. (2018). Road surface detection from mobile Lidar data. ISPRS annals of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences, 95 - 101.
[19]. Guan, H., Li, J., Cao, S., and Yu, Y. (2016). Use of mobile Lidar in road information inventory: A review. Int J Image data fusion, 7 (3):219 - 242.
[20]. Li, Z., Cheng, C., Kwan, M.-P., Tong, X., and Tian, S. (2019). Identifying asphalt pavement distress using UAV Lidar point cloud data and random forest classification. International Journal of Geo-Information, 8 (39):1 - 26.
[21]. CHCNAV (2021). CHCNAV AlphaAir450.
[2]. El-mowafy, A (2012). Precise real-time positioning using network RTK. Global Navigation Satellite Systems - Signal, Theory and Applications (eds.Jin, S.), InTech, p. 161 -188.
[3]. Cina, A., Dabove, P., Manzino, A.M., and Piras, M. (2015). Network Real Time Kinematic (NRTK) positioning - description, architectures and performances. Satellite positioning - methods, models and applications.
[4]. Xu, H. (2012). Application of GPS-RTK technology in the land change survey. Procedia Eng, 29, 3454 - 3459.
[5]. Bakuła, M., and Pelc-mieczkowska, R. (2011). Reliable technology of GNSS/RTK positioning in severe observational conditions. Report on Geodesy, 2 (January): 67 - 73.
[6]. Hằng, H.T., Chiều, V.Đ., Dũng, L.N., and Huyền, N.T. (2022). Nghiên cứu ứng dụng máy bay không người lái trong xác định kích thước và thể tích bể chứa nổi. Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng, 16 (3V):7 - 20.
[7]. Hằng, H.T. (2018). Ứng dụng máy bay không người lái (UAV) trong giám sát chất lượng mặt đường bộ, thí điểm tại một số đoạn trên quốc lộ 6 thuộc tỉnh Hòa Bình. Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, 15 (9):86 - 94.
[8]. Anh, T.T., Khoa, N.T., Sinh, T.T. (2021). Xử lý tranh chấp đất đai dưới sự trợ giúp của ảnh chụp từ máy bay không người lái. Hội nghị khoa học quốc gia về công nghệ địa không gian trong khoa học trái đất và môi trường, p.189 - 195.
[9]. Zhang, C., and Elaksher, A. (2012). An unmanned aerial vehicle-based imaging system for 3D measurement of unpaved road surface distresses. Computer-aided civil and infrastructure engineering, 27 (2):118 - 129.
[10]. Zhang, C. (2010). Monitoring the condition of unpaved roads with remote sensing and other technology. Final Report US DOT DTPH56-06-BAA-0002, 1 - 53.
[11]. Feroz, S., and Dabous, S.A. (2021). UAV ‐ Based remote sensing applications for bridge condition assessment. Remote Sens (Basel), 13 (09):1 - 38.
[12]. Kapoor, M., Katsanos, E., Nalpantidis, L., Winkler, J., and Thöns, S. (2021). Structural health monitoring and management with Unmanned Aerial Vehicles review and potentials.
[13]. Wang, Y., Chen, Q., Zhu, Q., Liu, L., Li, C., and Zheng, D. (2019). A survey of mobile laser scanning applications and key techniques over urban areas. Remote Sens (Basel), 11 (13):1 - 20.
[14]. Guo, L., Chehata, N., Mallet, C., and Boukir, S. (2011). Relevance of airborne Lidar and multispectral image data for urban scene classification using Random Forests. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote sensing, 66 (1):56 - 66.
[15]. Kostrikov, S. (2019). Urban remote sensing with Lidar for the smart city concept implementation. Visnyk of V. N. Karazin Kharkiv National University, series “Geology. Geography. Ecology”.
[16]. Boyko, A., and Funkhouser, T. (2011). Extracting roads from dense point clouds in large scale urban environment. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 66 (6 SUPPL):S2 - S12.
[17]. Rusu, R.B., Marton, Z.C., Blodow, N., Dolha, M., and Beetz, M. (2008). Towards 3D point cloud based object maps for household environments. Rob Auton Syst, 56 (11):927 - 941.
[18]. Yadav, M., Lohani, B., and Singh, A. K. (2018). Road surface detection from mobile Lidar data. ISPRS annals of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences, 95 - 101.
[19]. Guan, H., Li, J., Cao, S., and Yu, Y. (2016). Use of mobile Lidar in road information inventory: A review. Int J Image data fusion, 7 (3):219 - 242.
[20]. Li, Z., Cheng, C., Kwan, M.-P., Tong, X., and Tian, S. (2019). Identifying asphalt pavement distress using UAV Lidar point cloud data and random forest classification. International Journal of Geo-Information, 8 (39):1 - 26.
[21]. CHCNAV (2021). CHCNAV AlphaAir450.
Các tác giả
Nguyễn Việt, H., Vũ Ngọc, Q., & Đồng Văn, H. (2023). 7. NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG KẾT HỢP MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI VÀ LIDAR TẦM THẤP TRONG KHẢO SÁT CÔNG TRÌNH GIAO THÔNG. Tạp Chí Khoa học Tài Nguyên Và Môi trường, (46), 66–74. Truy vấn từ https://tapchikhtnmt.hunre.edu.vn/index.php/tapchikhtnmt/article/view/494
##submission.license.notAvailable##
