Nghiên cứu giải pháp loại trừ các nguồn sai số từ máy chụp ảnh phổ thông gắn trên máy bay không người lái phục vụ cho công tác đo đạc bản đồ

38 
T¹p chÝ KHKT Má - §Þa chÊt, sè 48,10/2014, (Chuyªn ®Ò §o ¶nh – ViÔn th¸m), tr.38-44 
NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP LOẠI TRỪ CÁC NGUỒN SAI SỐ 
TỪ MÁY CHỤP ẢNH PHỔ THÔNG GẮN TRÊN MÁY BAY 
KHÔNG NGƯỜI LÁI PHỤC VỤ CHO CÔNG TÁC ĐO ĐẠC BẢN ĐỒ 
ĐỖ THỊ HOÀI, ĐÀO NGỌC LONG, Viện Khoa học Đo đạc và Bản đồ 
TRẦN ĐÌNH TRÍ, TRẦN THANH HÀ, Trường Đại học Mỏ - Địa chất 
Tóm tắt: Trên thế giới, ảnh được chụp máy ảnh số phổ thông lắp trên máy bay bay không 
người lái (UAV) đã và đang được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Năm 1999, tại 
Việt Nam, Viện Kỹ thuật Phòng không - Không quân, đã nghiên cứu và chế tạo thành công 
máy bay không người lái M-96D và tiếp tục hoàn thiện M100-CT, với sự điều khiển bay theo 
chương trình, dẫn đường của GPS trên nền bản đồ số. Để phục vụ cho sự phát triển đa dạng 
nguồn tư liệu vào công nghệ đo vẽ ảnh ở nước ta, nghiên cứu khả năng loại trừ các nguồn 
sai số từ máy ảnh phổ thông gắn trên UAV phục vụ trong công tác thành lập bản đồ bằng 
phương pháp đo ảnh là một vấn đề cần nghiên cứu. 
1. Đặt vấn đề 
Trên thế giới, việc áp dụng phương pháp đo 
ảnh khoảng cách gần với ảnh chụp từ máy ảnh 
số gắn trên UAV đã được áp dụng với rất nhiều 
ứng dụng khác nhau như: đo vẽ hiện trạng tai 
nạn giao thông, đo vẽ đánh giá khối lượng khai 
thác ở các mỏ lộ thiên, bản đồ địa hình khu vực 
nhỏ, bản đồ địa chính, giám sát Tài nguyên và 
Môi trường Ở Việt Nam, năm 1999, Ban 
Nghiên cứu mục tiêu bay - Viện Kỹ thuật 
Phòng không Không quân - Quân chủng Phòng 
không Không quân đã thiết kế lắp đặt máy bay 
không người lái, và kết quả là hai chiếc UAV 
ký hiệu M-96 (bay ngày) và M-96D (bay đêm) 
đã bay thử thành công và tiếp tục hoàn thiện 
thành những Loại M100-CT, M400-CT với 
sự điểu khiển bay theo chương trình, dẫn đường 
của GPS trên nền bản đồ số. Năm 2013, Viện 
Công nghệ Không gian, thuộc Viện Hàn lâm 
Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã bay thử 
nghiệm 5 ngày mẫu UAV tại bãi thử nghiệm 
Hoà Lạc - Hà Nội và đã tiến hành thử nghiệm 
bay chụp ảnh ở Nha Trang, Lạc Dương, Lâm 
Đồng (chủ yếu chụp ảnh chưa đề cập đến việc 
sử dụng trong đo ảnh). Năm 2011, Cục Bản đồ - 
Bộ Tổng tham mưu - Bộ Quốc phòng đã tiến 
hành thử nghiệm bộ chương trình của Công ty 
Microdone tại Thái Nguyên, kết quả cho thấy 
có độ chính xác cao đáp ứng yêu cầu trong đo 
đạc bản đồ và giám sát theo dõi diễn tập. Và 
hiện nay đơn vị này đã nhập toàn bộ hệ thống 
trang thiết bị này phục vụ cho nghiên cứu và 
triển khai sản xuất theo nhu cầu của Quốc 
phòng - An ninh. 
Việc sử dụng phương pháp đo ảnh khoảng 
cách gần sử dụng UAV ở Việt Nam còn rất 
nhiều hạn chế. Trong khi đó, các phần mềm đo 
ảnh được các cơ quan, doanh nghiệp nhập rất 
nhiều, các phần mềm đều là các phần mềm 
thương mại, các mã nguồn đều bị khóa không 
có thể can thiệp vào chương trình. Đối với máy 
chụp ảnh số phổ thông, sai số lớn nhất hiện nay 
qua các kết quả nghiên cứu trên thế giới chủ 
yếu tập trung vào sai số méo hình kính vật. Do 
vậy, xử lý sai số méo hình của máy chụp ảnh 
phổ thông sao cho phù hợp với các công thức 
cải chính sai số méo hình kính vật của các hãng 
nước ngoài kết hợp các phần mềm đo vẽ hiện có 
thì chúng ta có thể áp dụng thành công phương 
pháp đo ảnh khoảng cách gần sử dụng UAV ở 
Việt Nam. Điều này giảm nhẹ chi phí đầu tư 
cho việc mua các phần mềm của các hãng. 
2. Phương pháp nghiên cứu 
2.1. Các nguồn sai số của máy chụp ảnh số 
phổ thông 
2.1.1. Tổng quan về các nguồn sai số trong đo 
vẽ ảnh 
Trong đo vẽ ảnh, đã giả thiết rằng điểm ảnh 
là hình chiếu xuyên tâm của điểm vật tồn tại 
trong thời điểm chụp ảnh. Thực tế, do ảnh 
hưởng của rất nhiều dữ kiện nên phép chiếu 
xuyên tâm bị biến dạng. Sự biến dạng đó đã dẫn 
39 
đến việc thay đổi các nguyên tố định hướng của 
ảnh và làm xê dịch vị trí điểm ảnh. Do vậy, độ 
chính xác khi sử dụng đo vẽ ảnh chịu ảnh 
hưởng rất nhiều loại sai số, đó là: 
- Sự sai lệch của ảnh thực so với nguyên lý 
tạo ảnh hình học của phép chiếu xuyên tâm; 
- Sai số đo: phụ thuộc vào chất lượng của 
ảnh chụp và độ chính xác của các thiết bị đo, 
người đo; 
- Sai số phương pháp, do đã gần đúng đơn 
giản hóa các thuật toán đo ảnh chặt chẽ, chính 
xác (trong nhiều công thức khi triển khai 
thường hay bỏ bớt đi một số thành phần); 
- Sai số nhận dạng điểm trên các ảnh khác 
nhau, cũng như nhận dạng điểm trên ảnh và trên 
thực địa hay gọi chung là sai số nhận biết điểm 
ảnh; 
- Sai số xác định tọa độ các điểm khống chế 
ảnh, có thể là khống chế ảnh ngoại nghiệp, 
khống chế ảnh tăng dày... 
Từ các sai sô trên đã dẫn đến khi đo vẽ mô 
hình lập thể, cũng như xây dựng lưới tăng dày 
khống chế ảnh từ nhiều ảnh đơn hay nhiều mô 
hình đơn khác nhau (tăng dày theo phương pháp 
chùm tia và phương pháp mô hình độc lập) chịu 
ảnh hưởng rất lớn. 
2.1.2. Phân tích ảnh hưởng các nguồn sai số 
máy chụp ảnh số phổ thông 
Để có thể dùng máy chụp ảnh số phổ thông 
trong các bài toán đo ảnh thì việc xác định 
nguyên nhân gây nên sai lệch vị trí hình học là 
vấn đề hết sức quan trọng. Qua nghiên cứu cho 
thấy với máy chụp ảnh số sai số lớn nhất chính 
là sai số méo hình kính vật [2], [3] và có thể 
chia thành hai loại sai số là: 
- Sai số xuyên tâm; 
- Sai số tiếp tuyến. 
Sai số xuyên tâm: là một trong những sai 
số chính của tất cả các máy chụp ảnh. Nó được 
coi như biến của mỗi thành phần thấu kính 
trong hệ kính vật, là hàm của thấu kính được 
thiết kế cũng như khoảng cách lấy nét và tiêu cự 
của hệ kính vật. Hàm sau thể hiện ảnh hưởng 
của sai số hướng tâm tới tọa độ điểm ảnh theo 
khoảng cách tính từ điểm chính ảnh. Hàm toán 
học được thể hiện với các hệ số k1 đến kn theo 
Brown (1971) 
'
radr k r ' k r ' k r ' ...
3 5 7
1 2 3 (1) 
trong đó: ,..2,1k là các hệ số sử dụng để cải chính 
sai số méo hình kính vật; 
'r Khoảng cách của điểm tính từ 
điểm; chính ảnh (xo, yo là tọa độ của điểm ảnh 
so với điểm chính ảnh). 
Phần lớn thấu kính có thể tách bậc thứ hai 
và ba mà không mất độ chính xác 
'
'
''
r
r
xx radrad
'
'
''
r
r
yy radrad
 (2) 
Các tham số méo hình kính vật được định 
nghĩa trong công thức (1) Điều này có mối quan 
hệ với tỷ lệ ảnh hay tiêu cự. Để tránh những 
quan hệ này một phần của hàm sai số phải độc 
lập. Điều này tương đương với việc quay một 
góc của đường cong sai số theo hướng trục r’, 
và nó cắt ở điểm “0” thứ hai. 
rad
'
or k r ' k r ' k r ' k r ' ...
3 5 7
1 2 3 (3) 
Lựa chọn đa thức: 
' 2 2 4 4
1 2
6 6
3
'( ' ) '( ' )
 '( ' )
rad o o
o
r A r r r A r r r
A r r r
 (4) 
Bằng việc sắp xếp lại công thức (3) tương 
tự như công thức (4) ta có 
' 3 5 7
1 2 3
2 4 6
1 2 3
' ' '
 '( )
rad
o o o
r A r A r A r
r A r A r A r
 (5) 
Các số hạng trong ngoặc luôn là hằng số 
tương tự như Ko, tuy nhiên ro không thể chọn 
tùy ý cũng như là sự phụ thuộc vào tham số A1, 
A2, A3. Thực tế ro cần phải được chọn sao cho 
giá trị méo hình lớn nhất và nhỏ nhất là lớn hơn 
hoặc nhỏ hơn đối với kích cỡ ảnh hoàn chỉnh. 
Thường ro đặt xấp xỉ 2/3 bán kính lớn nhất. 
Hình vẽ sau chỉ ra đường cong tiêu biểu của sai 
số xuyên tâm đối xứng theo phương trình (4) và 
(5), hiển thị sai số đối với kích thước ảnh. Sai 
số méo hình tiếp tuyến cân bằng chỉ cần thiết 
khi hiệu chỉnh méo hình bằng phương pháp 
quang cơ. 
Sai số tiếp tuyến: Là sai số méo hình 
không đối xứng, thường được gọi là sai số tiếp 
tuyến hay sai số không xuyên tâm là phần còn 
lại của sai số gây nên của từng thấu kính riêng 
trong hệ thống kính vật. Chúng có thể được biểu 
diễn theo hàm số sau (Brown 1971): 
''2)'2'('
''2)'2'('
1
22
2tan
2
22
1tan
yxByrBr
yxBxrBr
 (6) 
40 
Hình 1. Ảnh hưởng của sai số xuyên tâm 
đối xứng 
So sánh với phần sai số xuyên tâm, sai số 
tiếp tuyến có giá trị nhỏ với hầu hết các thấu 
kính có chất lượng cao. Vì vậy, chúng thường 
được quan tâm xem xét trong những trường hợp 
cần độ chính xác cao. Nếu thấu kính có giá trị 
rẻ tiền như video, hệ thống giám sát, sai số tiếp 
tuyến có thể biểu thị theo hình vẽ sau: 
Hình 2. Ảnh hưởng sai số xuyên tâm không đối 
xứng và sai số tiếp tuyến 
2.2. Giải pháp kỹ thuật loại trừ các nguồn sai 
số do máy ảnh phổ thông, cải chính số liệu đo 
ảnh 
Theo bài toán đo ảnh, toạ độ của các điểm 
ảnh trên ảnh đơn được xác định theo phương 
trình đồng phương. Nếu i là ký hiệu của điểm 
ảnh được chụp từ máy ảnh j ta sẽ có điểm ảnh 
aij trong máy ảnh j. Như vậy phương trình đồng 
phương của điểm ảnh i ở tờ ảnh thứ j được biểu 
diễn như sau: 
trong đó: - Xoj, Yoj, Zoj: toạ độ tâm chụp của ảnh j; 
 - Xi, Yi, Zi: toạ độ thực địa của điểm i; 
 - xij, yij : toạ độ ảnh của điểm i trên tờ ảnh j; 
 - fk: tiêu cự của máy chụp ảnh; 
- a11, a12, a13, a31a33 : các phần tử của ma trận quay của ảnh. 
Đối với máy chụp ảnh số phổ thông do chất lượng của kính vật máy không cao nên khả năng 
xuất hiện sai số do ảnh hưởng của sai số méo hình kính vật là rất lớn, đây là nguồn sai số mang tính 
hệ thống. Để xác định và loại trừ nguồn sai số này chúng ta sử dụng công thức sau: 
- Đối với sai số méo hình xuyên tâm: 
dr = 735231 rKrKrK (8) 
- Đối với sai số méo hình tiếp tuyến (chia thành hai thành phần): 
 
  ))((2)(2
))((2)(2
2
22
1
2
22
1
ooo
ooo
yyxxPyyrPdy
yyxxPxxrPdx
 (9) 
trong đó: - (x0, yo) :nguyên tố định hướng trong; 
 - K1 , K2, K3 :hệ số của đa thức mô tả méo hình xuyên tâm; 
 - P1 , P2 :hệ số của đa thức mô tả méo hình tiếp tuyến. 
,11 ,21 , ,31
,12 ,22 , ,32
,13 ,23 , ,33
,12 ,22 , ,32
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
j i oj j i o j j i oj
ij o k
j i oj j i o j j i oj
j i oj j i o j j i oj
ij o k
j i oj j i o j j i oj
a X X a Y Y a Z Z
x x f
a X X a Y Y a Z Z
a X X a Y Y a Z Z
y y f
a X X a Y Y a Z Z
(7) 
41 
Như vậy tập hợp các tham số tiêu biểu cho sai số méo hình kính vật của hệ thống máy ảnh số 
phổ thông bao gồm: các nguyên tố định hướng trong (xo, yo, fk), các hệ số K1, K2, K3, P1, P2. 
Thay các số cải chính vào vế trái phương trình (7) phương trình có thể viết: 
 
 
 
 
 
 )()()(
)()()(
))((2
)(2)()(
)()()(
)()()(
))((2
)(2)()(
32,22,12,
33,23,13,
2
22
1
7
3
5
2
3
1
1
32,22,12,
31,21,11,
2
22
1
7
3
5
2
3
1
1
ojijojijojij
ojijojijojij
kojijojijj
ojijijjijjijjijjijojijojij
ojijojijojij
ojijojijojij
kojijojijj
ojijijjijjijjijjijojijojij
ZZaYYaXXa
ZZaYYaXXa
fyyxxP
yyrPrKrKrKrxyyy
ZZaYYaXXa
ZZaYYaXXa
fyyxxP
xxrPrKrKrKrxxxx
 (10) 
trong đó: 222 )()( oo yyxxr . 
Hệ phương trình (9, 10) có thể được viết lại 
F(x, b, a) = 0 (11) 
trong đó: - x là véc tơ biểu diễn phần tử u màcác giá trị của nó cần được xác định; 
 - b là véc tơ biểu diễn phần tử đo m; 
 - a là véc tơ biểu diễn các phần tử là những hằng số đã biết. 
Phương trình (11) là một mô hình hàm số 
của phương pháp đo ảnh dựa vào các phương 
trình đồng phương. Nó được dùng để tính x, các 
giá trị đã cho của b và a. 
Như vậy, với các nguyên tố định hướng của 
ảnh gồm 3 nguyên tố định hướng trong (xo, yo, 
fk), 6 nguyên tố định hướng ngoài (Xo, Yo, Zo, α, 
ω, χ) và 5 hệ số cải chính sai số méo hình kính 
vật (K1, K2, K3, P1, P2), đều nằm trong véc tơ ẩn 
x biểu thị ở mô hình hàm số (11), tổng số ẩn số 
cần xác định là 14 ẩn, để giải bài toán này thì 
mỗi cặp ảnh cần tối thiểu 07 điểm khống chế 
ngoại nghiệp. Giải theo phương pháp số bình 
phương nhỏ nhất thì ít nhất phải có 08 điểm khống 
chế ảnh ngoại nghiệp. Việc giải bài toán này 
được gọi là Phương pháp bình sai tự hiệu 
chỉnh. 
Có hai trường hợp khi sử dụng phương 
pháp bình sai tự hiệu chỉnh: 
- Áp dụng cho từng chuyến bay: việc bố trí 
điểm khống chế ảnh sao cho phủ đều trên một 
cặp ảnh, nó hoàn toàn phụ thuộc vào địa hình 
của khu vực thi công và số hiệu chỉnh được áp 
dụng cho tất cả các mô hình của khu đo. 
- Áp dụng cho từng chu kỳ sử dụng: trường 
hợp này phương pháp bình sai tự hiệu chỉnh có 
thể được hiểu như bài toán kiểm định các thông 
số kỹ thuật của máy chụp ảnh và chỉ áp dụng 
đối với các máy chụp ảnh có độ ổn định cao. 
Điều kiện để thực hiện phương pháp này phải 
tuân thủ các yêu cầu kỹ thuật trong bài toán kiểm 
định [4], [5]. 
Dựa vào phương pháp bình sai tự hiệu 
chỉnh, chúng tôi đã xây dựng chương trình bình 
sai tự hiệu chỉnh xác định sai số méo hình kính 
vật và cải chính tọa độ đo ảnh, ngoài ra có thể 
bình sai tăng dày khống chế ảnh theo phương 
pháp chùm tia. Chương trình có tên gọi 
“KDMAS.EXE” được viết bằng ngôn ngữ 
Fortran và Visual basic. Số liệu tọa độ đo ảnh 
của cặp ảnh chụp bãi kiểm định được đo trên 
trạm đo vẽ ảnh số. 
Hình 3. Giao diện chính của chương trình 
(Chương trình và hướng dẫn sử dụng tham khảo tại thư viện Viện Khoa học Đo đạc và Bản đồ). 
42 
3. Kết quả và thảo luận 
3.1. Kết quả đánh giá độ chính xác của 
phương pháp kiểm định 
3.1.1 Máy chụp ảnh, bãi kiểm định 
Trong nghiên cứu chúng tôi sử dụng máy 
chụp ảnh số phổ thông Canon EOS Kiss 400D 
có đặc tính kỹ thuật sau: Máy có 4 mức đặt giá 
trị tiêu cự 18 mm; Độ phân giải của máy 18 Mb 
pixel; Kích cỡ của CMOS là 22.3 x 13.9 mm 
(5184 x 3456); Máy ảnh có tốc độ chụp hình là 
3,7 hình/1 giây phù hợp với tốc độ chụp khi sử 
dụng máy bay M100-CT. 
 Để tiến hành kiểm định máy chụp ảnh số 
phổ thông EOS Kiss 400D nhóm thực hiện đã 
tiến hành đo đạc, chụp ảnh bãi kiểm định. 
Toàn bộ khu vực bãi kiểm định được bố trí 
50 điểm, rải đều khu vực, toàn bộ toạ độ ngoại 
nghiệp các điểm khống chế (sử dụng bảng 
ngắm) được đo bằng máy toàn đạc điện tử có độ 
chính xác cao đảm bảo yêu cầu kỹ thuât.Tính 
toán xác định nguyên tố định hướng trong và 
tham số méo hình kính vật của tiêu cự 18 mm. 
Kết quả bình sai theo chương trình 
KDMAS như sau: 
- Số điểm khống chế sử dụng 50 điểm; 
- Sai số trung phương trọng số đơn vị 
Mo = 0.004 mm; 
- Các nguyên tố định hướng trong 
(xo = 0.015, yo= 0.000, fk = 18.101 (mm)); 
- Các hệ số cải chính sai số méo hình kính 
vật (K1 = -0.02825969, K2 = 0.00051580, 
K3 = -0.00000111, P1 = -0.00006960, 
P2 =-0.00011665). 
3.2.2. Đánh giá hiệu quả công tác kiểm định 
máy chụp ảnh số phổ thông 
 Để đánh giá hiệu quả của độ chính xác xác 
định vị trí điểm khi sử dụng các nguyên tố định 
hướng trong và tham số sai số méo hình kính 
vật, nhóm nghiên cứu đã tiến hành tính toán 
tăng dày các mô hình chụp và đo tọa độ ảnh 
trên trạm đo vẽ ảnh số theo hai phương án 
(ngoài hai cặp ảnh đã dùng để tính toán kiểm 
định là cặp 5276-5277 tiêu cự 18mm khoảng 
cách 100m. Số lượng điểm khống chế sử dụng 
để tính 24, số điểm dùng kiểm tra 26 kết quả so 
sánh thể hiện trong bảng 1.1 . 
Phương án 1: sử dụng các hệ số của sai số 
méo hình kính vật, các nguyên tố định hướng 
trong của máy ảnh để tính toán cải chính số liệu 
đo ảnh và bình sai tăng dày. Kết quả tính toán 
bình sai tọa độ các điểm không tham gia làm 
khống chế của mô hình được so sánh với tọa độ 
đo trực tiếp ngoài thực địa. 
Phương án 2: không sử dụng các hệ số của 
sai số méo hình kính vật, các nguyên tố định 
hướng trong của máy ảnh (tất cả các giá trị hệ số 
sai số = 0, tọa độ điểm chính ảnh = 0, giá trị tiêu 
cự để đúng giá trị của máy ảnh để tính toán cải 
chính số liệu đo ảnh và bình sai tăng dày. Kết 
quả tính toán bình sai tọa độ các điểm không 
tham gia làm khống chế của mô hình được so 
sánh với tọa độ đo trực tiếp ngoài thực địa. 
Hình 4. Khu vực bãi kiểm định 
Hình 5. Bố trí điểm khống 
43 
Bảng 1.1. Kết quả sai số tăng dày sử dụng 2 phương án 
Phương án 1 Phương án 2 
STT 
Tên 
điểm 
Vx(m) Vy(m) Vz(m) Vs(m) 
Vx(m) Vy(m) Vs(m) Vz(m) 
1 4 -0.246 0.247 -0.005 0.349 0.144 -0.092 0.171 0.084 
2 5 -0.132 0.091 -0.017 0.160 0.014 -0.261 0.261 0.096 
3 10 0.015 0.319 0.009 0.319 -0.171 0.074 0.186 -0.133 
4 11 0.060 0.254 0.008 0.261 0.113 0.416 0.431 -0.056 
5 12 0.135 0.201 0.020 0.242 0.266 0.567 0.626 -0.046 
6 18 -0.155 0.410 0.071 0.338 0.191 0.109 0.220 0.219 
7 19 -0.167 0.321 0.071 0.362 0.245 0.170 0.298 0.238 
8 20 -0.106 0.266 0.057 0.286 -0.292 0.663 0.724 0.060 
9 23 -0.039 0.290 0.039 0.293 0.502 0.534 0.733 0.059 
10 24 -0.007 0.335 0.047 0.335 0.545 0.710 0.895 0.041 
11 25 -0.004 0.281 0.023 0.281 0.084 -0.006 0.084 0.262 
12 26 -0.013 0.244 0.039 0.244 -0.042 -0.042 0.059 0.286 
13 27 -0.039 0.240 0.046 0.243 -0.032 0.016 0.036 0.319 
14 28 -0.031 0.208 0.062 0.210 0.009 0.223 0.223 0.419 
15 29 -0.110 0.264 0.093 0.286 -0.112 -0.145 0.183 0.264 
16 36 0.012 0.278 0.031 0.278 -0.143 -0.053 0.153 0.287 
17 37 0.012 0.329 0.034 0.329 -0.221 0.008 0.221 0.297 
18 38 0.034 0.292 0.038 0.294 -0.260 -0.004 0.260 0.240 
19 42 0.015 0.145 0.031 0.146 -0.150 0.970 0.982 -0.021 
20 43 0.077 0.254 0.066 0.265 -0.144 0.633 0.649 -0.006 
21 44 -0.047 0.029 -0.009 0.055 0.027 0.126 0.129 -0.034 
22 48 0.036 0.095 0.031 0.102 0.308 -2.707 2.724 -0.137 
23 49 -0.060 -0.023 -0.005 0.064 -0.302 0.152 0.338 0.180 
24 52 -0.099 -0.143 -0.006 0.174 -0.268 -0.083 0.281 -0.161 
25 53 -0.005 -0.016 0.027 0.017 -0.487 -1.329 1.415 0.138 
26 54 0.047 0.002 0.026 0.047 0.162 0.153 0.223 0.295 
Với sai số: 
- Trường hợp 1: Vzmin= -0.017m, Vzmax= 0.093m, Vsmin= 0.017m, Vzmax= 0.362m 
- Trường hợp 2: Vzmin= -0.036m, Vzmax= 2.724m, Vsmin= -0.161m, Vzmax= 0.419m 
44 
Từ bảng 1.1 cho thấy: sai số của các điểm 
khi tính toán không sử dụng giá trị kiểm định 
lớn hơn so với khi sử dụng các giá trị kiểm định 
trong tính toán bình sai. 
3.2. Thảo luận 
Qua nghiên cứu cơ sở khoa học sử dụng máy 
chụp ảnh số phổ thông cho mục đích thành lập 
bản đồ chúng ta thấy rằng: về lý thuyết, bất kỳ 
máy chụp ảnh số nào cũng có thể dùng trong công 
tác đo vẽ địa hình và phi địa hình. Nếu chúng ta 
tìm được qui luật của sai số méo hình kính vật, và 
phương pháp chụp khi sử dụng chúng. 
Các máy chụp ảnh loại không chuyên như 
máy chụp ảnh số phổ thông, các nguyên tố định 
hướng trong không được cung cấp nên việc kiểm 
định xác định nguyên tố định hướng trong, tiêu 
cự là bắt buộc để có thể giải bài toán trong đo 
ảnh. Ngoài ra, do ống kính sản xuất chủ yếu để 
phục vụ cho chụp ảnh nên thường các máy loại 
này có sai số méo hình kính vật lớn, cần thiết 
phải xác định và loại trừ chúng trong quá trình 
xử lý. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. IUCHENKO. V. I về sai số hệ thống của 
ảnh đơn, được chụp bằng các máy chụp ảnh 
không chuyên. Tạp chí Trắc địa và Bản đồ. 
NXB "Nhedra". Moskva, 8-2002. 
[2]. Photogrammetry, Francis H. Moffitt, Uni-
versity of California, Berkeley and Edward M. 
Mikhail, Purdue University 1980. 
[3]. Thomas Luhmann, Stuart Robson, Stephen 
Kyle and Lan Harley, 2006. Close Range Pho-
togrammetry, Wittles publishing, UK. 
[4]. Trương Anh Kiệt, 1989. Các chương trình 
kiểm định các thông số kỹ thuật. 
[5]. Trương Anh Kiệt, 1990. Phương pháp kiểm 
định các thông số kỹ thuật của máy chụp ảnh 
hàng không trong điều kiện Việt Nam”, Tuyển 
tập các công trình khoa học, Đại học Mỏ - Địa 
chất, Hà Nội. 
 SUMMARY 
Research solutions exclusion of sources from errors from popular digital camera mounted 
on unmanned aerial vehicle (UAV) 
Do Thi Hoai, Dao Ngoc Long 
Vietnam Institude of Geodesy and Cartography 
Tran Dinh Tri, Tran Thanh Ha 
Hanoi University of Mining and Geology 
The World, the image was captured from popular digital cameras wich mounted on the un-
manned UAV has been applied in many different areas. In 1999, in Vietnam, Technical Airforce 
and Air defense Institute, had researched and developed successfully built an UAV M-96D and con-
tinue to improve M100-CT, with controlled flight by program, to lead the way from GPS on of Dig-
ital mapping. Studying the possibility of eliminating sources of error from ordinary cameras mount-
ed on UAV by mapping by method Digital mapping from image.