Trái ngược với nhiều khái niệm sai lầm rằng tia laser sẽ gây ảnh hưởng tiêu cực đến các đối tượng mà nó đi qua, LiDAR là một trong những công cụ đắt lực được sử dụng để đo khoảng cách cho độ chính xác cao. Mặc dù công nghệ của PIX4D sử dụng phép đo ảnh để xử lý dữ liệu, khác với LiDAR là sử dụng tia laser nhưng 2 phương pháp LiDAR và Photogrammetry vẫn hoàn toàn có thể được kết hợp và hỗ trợ cho nhau trong một quy trình làm việc.
LiDAR là gì?
LiDAR là viết tắt của “Light Detection And Ranging”, một phương pháp sử dụng cảm biến laser để đo khoảng cách, hay còn được gọi là quét laser 3D. LiDAR được sử dụng lần đầu tiên vào những năm của 60 của thế kỷ 20 và được sử dụng bằng cách chiếu sáng một đối tượng hoặc không gian bằng tia laser và tính thời gian mà ánh sáng đó phản chiếu ngược lại cảm biến để đo khoảng cách từ vị trí đo đến vật thể một cách chính xác.
Phương pháp LiDAR cho ra mô hình Point Cloud cực kỳ chi tiết (Nguồn: Daniel L.Lu)
Quét laser 3D – LiDAR đã được ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, ứng dụng các phương pháp thu dữ liệu di động, dữ liệu mặt đất đến dữ liệu trên không vì tính chính xác, mang lại hiệu quả cao trong việc tạo ra các sản phẩm không gian 3D, mô hình kỹ thuật số vật thể, phong cảnh, v.v.
Photogrammetry là gì?
Photogrammetry hay quang trắc ảnh là phương pháp đo đạc từ hình ảnh. Các hình ảnh chụp chồng lên nhau theo nhiều góc độ sẽ được xử lý để tạo ra các mô hình không gian, thường được ứng dụng trong khảo sát, lập bản đồ.
Ngày xưa, người ta thường tận dụng khinh khí cầu hoặc các điểm có độ cao phù hợp để thu thập dữ liệu ảnh. Nhưng với sự phát triển rộng rãi của công nghệ bay không người lái, việc bay chụp dữ liệu trở nên vô cùng dễ dàng và ngày càng được ứng dụng cho nhiều ngành công nghiệp, lĩnh vực khác nhau từ lập bản đồ, tái hiện hiện trường đến nông nghiệp thông minh, v.v.
Qua đó đánh giá được, phương pháp quét 3D laser và phương pháp xử lý ảnh (LiDAR và Photogrammetry) là hai công cụ hoàn toàn đối lập nhau khi số hóa không gian thực, cụ thể:
| Quét 3D laser – LiDAR | Quan trắc xử lý ảnh – Photogrammetry |
|---|---|
| – Mô hình Point Cloud không màu. – Được tham chiếu địa lý chính xác. – Mô hình Point Cloud dày đặc, độ chi tiết cao. – Tốn kém chi phí. – Yêu cầu chuyên môn cao. |
– Mô hình Point Cloud được phối màu. – Tham chiếu địa lý dựa trên các điểm khống chế mặt đất trong quá trình xử lý. – Mô hình Point Cloud bề mặt từ góc đứng. – Chi phí đầu tư thấp. – Không yêu cầu chuyên môn. |
Sự khác nhau giữa LiDAR và Photogrammetry là gì?
Đầu tiên, LiDAR có một lợi thế vượt bậc so với Photogrammetry: Tự tạo ra ánh sáng. Điều này có nghĩa là LiDAR sẽ không bị ảnh hưởng bởi điều kiện thời tiết, đồng thời điều kiện ánh sáng thay đổi cũng không làm ảnh hưởng đến quá trình thu thập dữ liệu cho dù là quét 3D trên mặt đất hay trên không, trong khi phép quang trắc lại bị ảnh hưởng đáng kể trong điều kiện ánh sáng kém kể cả với máy bay không người lái hay máy ảnh cầm tay.
Thứ hai, LiDAR có khả năng đi xuyên qua khoảng hở giữa các tán cây và thu được dữ liệu chi tiết. Các xung laser có thể cho ra phép đo trực tiếp tới thân cây hoặc mặt đất thông qua khoảng trống, trong khi Photogrammetry phụ thuộc hoàn toàn vào ảnh chụp và tái tạo dựa trên những gì được thể hiện ở bề mặt trong ảnh chụp được.
Phương pháp LiDAR phát hiện được nhiều điểm hơn trong điều kiện thảm thực vật dày đặc, đối tượng nhỏ và hẹp so với phương pháp Photogrammetry (Nguồn: Scandinavian Drone AB)
Dù vậy, thực hiện phương pháp LiDAR thường tốn kém chi phí dự án. Ngược lại, tùy theo yêu cầu về độ chính xác mà Photogrammetry có thể được thực hiện bằng nhiều loại máy ảnh khác nhau, từ máy ảnh thông thường đến các công cụ chuyên nghiệp, thông số kỹ thuật cao.
Ngoài ra, nhiều phần mềm quang trắc ảnh hiện nay hỗ trợ người dùng xuất kết quả đầu ra ở nhiều định dạng khác nhau, bao gồm các mô hình Point Cloud được phủ màu, lưới kết cấu và ảnh trực giao, v.v. trong khi LiDAR chỉ xuất ra được mô hình Point Cloud.
Kết hợp Lidar và Photogrammetry
Việc sử dụng kết hợp LiDAR trong Photogrammetry, đặc biệt là quét laser trên không và trên mặt đất, có thể bổ sung các chi tiết mà phương pháp quan trắc ảnh đã bỏ sót, đồng thời LiDAR có thể được sử dụng để thực hiện các ứng dụng tương tự như phép quang trắc ảnh và mở rộng kết quả đầu ra. Do đó, khi 2 phương pháp được kết hợp sẽ mang lại độ chi tiết tối đa, vượt trội hơn hẳn so với một phương pháp duy nhất mang lại.
Điều này được minh họa rõ ràng trong phần mềm vector hóa PIX4Dsurvey, cho phép người dùng hợp nhất kết quả Point Cloud từ phương pháp quang trắc xử lý ảnh với kết quả Point Cloud từ nhiều công nghệ khác, bao gồm LiDAR. Bằng cách cấp quyền truy cập vào dữ liệu ảnh gốc và mô hình Point Cloud, việc vector hóa và trích xuất điểm, đường, đa giác và đường võng được thực hiện chính xác và nhanh chóng hơn bao giờ hết.
Đối với các dự án phức tạp, đối tượng có kích thước nhỏ như đường dây điện LiDAR có thể hoàn thiện những khoảng trống mà phương pháp quang trắc ảnh không thể nhận diện. PIX4Dsurvey được đánh giá là công cụ kết nối giữa phép đo ảnh và phương pháp quét laser.
Point Cloud được hoàn thiện trên PIX4Dsurvey với dữ liệu LiDAR và Photogrammetry.
Số hóa một khu vực là thể hiện các yếu tố, đối tượng của khu vực ở dạng hình học: điểm, đường và đa giác. Tệp vector cuối cùng thu được từ dữ liệu Point Cloud thông qua hai phương pháp LiDAR và Photogrammetry luôn sẵn sàng để sử dụng cho các lĩnh vực kỹ thuật liên quan.
Ứng dụng LiDAR và Photogrammetry trong thực tiễn
Mô hình Point Cloud từ phương pháp quét LiDAR và quang trắc ảnh được tạo ra từ hàng tỷ điểm. Các công cụ thao tác và vận hành dữ liệu một cách liền mạch của PIX4Dsurvey đã hoàn toàn giải quyết được những thách thức để người dùng có thể xử lý được một khối lượng điểm lớn trong toàn bộ mô hình.
Trong ví dụ dưới đây, một máy bay không người lái đã được sử dụng để thu thập dữ liệu ảnh hàng không trên một đoạn đường ray tại Thụy Sĩ. Mô hình Point Cloud được tạo thông qua phương pháp Photogrammetry đã thể hiện được phần lớn khu vực, ngoại trừ các đối tượng chi tiết như hệ thống dây điện hoặc các tháp kim loại cố định dọc đường ray.
Dữ liệu LiDAR đã được quét và ghi lại những đối tượng bị khuyết, thể hiện đầy đủ những khoảng trống mà Photogrammetry bỏ sót, từ đó tạo nên một mô hình hoàn thiện với đầy đủ các yếu tố yêu cầu của dự án.
Dữ liệu LiDAR (màu xanh) hoàn thiện những chi tiết mà quang trắc ảnh không thể hiện được
Tiềm năng phát triển của bộ giải pháp LiDAR và Photogrammetry trong tương lai
Các thiết bị được trang bị hệ thống LiDAR ngày càng trở nên phổ biến, tiếp cận đến nhiều đối tượng dưới dạng một sản phẩm tiêu dùng nhưng vẫn có khả năng tạo ra một mô hình 3D chuyên nghiệp và chính xác, điển hình là các dòng từ iPad Pro 2020, iPhone 12 Pro trở lên đã được tối ưu hóa để sử dụng với PIX4Dcatch như một thiết bị thu dữ liệu LiDAR cầm tay chuyên nghiệp.
Quy trình quét 3D LiDAR mặt đất với PIX4Dcatch được thực hiện vô cùng đơn giản: sử dụng thiết bị iOS như một thiết bị chụp ảnh và đi qua các khu vực quan tâm. Quá trình quét được thực hiện thông qua lưới 3D được tạo trong thời gian thực, phản hồi trực tiếp về tiến độ của quy trình quét. PIX4Dcatch có khả năng ghi lại dữ liệu GPS và IMU, cho phép tạo ra dữ liệu 3D được chia tỷ lệ, tham chiếu địa lý bằng các phần mềm PIX4Dmatic, PIX4Dmapper hoặc PIX4Dcloud.
Phần mềm PIX4Dmatic ở thời điểm hiện tại có khả năng xử lý đồng thời mô hình Point Cloud từ dữ liệu LiDAR và Photogrammetry trong cùng một dự án tạo bằng PIX4Dcatch.
PIX4Dcatch cung cấp cho người dùng khả năng tạo mô hình 3D chính xác chỉ bằng thiết bị di động
Quá trình biến LiDAR trở thành một giải pháp dễ tiếp cận trên thị trường tiêu dùng là một bước phát triển thú vị, bởi độ chính xác tuyệt đối của phương pháp quét laser 3D khi kết hợp với tính linh hoạt của các thiết bị di động và phương pháp quang trắc ảnh đảm bảo khả năng tiếp cận cho mọi đối tượng một cách đầy đủ và chính xác. Đây được đánh giá là một cuộc cách mạng vượt trội đang diễn ra đối với lĩnh vực khảo sát và lập bản đồ.
Để tìm hiểu chi tiết hơn về giải pháp khảo sát kết hợp LiDAR và Photogrammetry, hãy liên hệ ngay Đất Hợp qua HOTLINE 0903 825 125, chúng tôi sẽ hỗ trợ nhanh nhất!
>>> Xem thêm: Lập bản đồ bằng công nghệ LiDAR UAV có thể chính xác đến mức nào?
