Nghiên cứu kết hợp dữ liệu của máy bay không người lái và máy quét laser mặt đất thành lập bản đồ 3D khu vực đô thị

 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất Tập 59, Kỳ 4 (2018) 9-18 9 
Nghiên cứu kết hợp dữ liệu của máy bay không người lái và 
máy quét laser mặt đất thành lập bản đồ 3D khu vực đô thị 
Trần Quốc Vinh 1, Hoàng Văn Anh 1, Phạm Quốc Khánh 2,* 
1 Phòng Bản đồ - Viễn thám, Cục bản đồ - Bộ quốc phòng, Việt Nam 
2 Khoa Trắc địa Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam 
THÔNG TIN BÀI BÁO 
TÓM TẮT 
Quá trình: 
Nhận bài 15/6/2018 
Chấp nhận 20/7/2018 
Đăng online 31/8/2018 
 Bản đồ 3D đô thị có thể xây dựng từ dữ liệu quét mặt đất 3 chiều hoặc từ ảnh 
chụp của máy bay không người lái. Nhược điểm của máy quét mặt đất là 
không thu được dữ liệu phần mái của nhà cao tầng. Vấn đề này lại là thế 
mạnh của chụp ảnh từ máy bay không người lái. Nghiên cứu này kết hợp dữ 
liệu thu được từ máy quét laser mặt đất và dữ liệu chụp từ máy bay không 
người lái thành lập bản đồ 3D khu vực đô thị có thể khắc phục nhược điểm 
của mỗi loại công nghệ. Việc sử dụng bộ dữ liệu kết hợp đã chứng minh có 
thể thành lập được bản đồ 3D tỉ lệ 1:1000 khu vực đô thị theo tiêu chuẩn hiện 
hành. Ngoài ra khi sử dụng công nghệ này, còn có thể thu được dữ liệu của 
địa vật với độ chính xác cao, có thể khai thác để phục vụ nhiều mục đích khác 
nhau trong lĩnh vực quản lý đô thị. 
© 2018 Trường Đại học Mỏ - Địa chất. Tất cả các quyền được bảo đảm. 
Từ khóa: 
Máy quét Laser 
Máy bay không người lái 
Bản đồ 3D 
Xử lý số liệu 3D 
1. Mở đầu 
Trong những năm gần đây, ứng dụng công 
nghệ quét laser mặt đất (Terrestrial Laser 
Scanning-TLS), máy bay không người lái 
(Unmanned Aerial Vehicle-UAV) thành lập bản đồ 
2D, 3D trong khảo sát thiết kế công trình, mô 
phỏng địa hình v.v... phục vụ các nhu cầu xã hội 
ngày càng phát triển mạnh mẽ và phổ biến. Ở các 
nước phát triển như Mỹ, Nhật, Trung Quốc. 
(Kokusai Kogyo Group DSG, 2012) Việc thành lập 
bản đồ không gian 3 chiều cho các thành phố lớn 
bằng hệ thống đo đạc bản đồ di động (Mobil 
Mapping System-MMS), còn Thụy Sỹ đã tiến hành
 xây dựng và cung cấp mô hình cảnh quan địa hình 
(Topographic Landscape Model-TLM) trên cả 
nước (O’Sullivana et al., 2008). Bản đồ 3D thành 
lập bằng dữ liệu TLS hay ảnh chụp từ UAV có nội 
dung đa dạng và trực quan sinh động hơn rất 
nhiều so với bản đồ 2D thành lập từ số liệu GPS, đo 
đạc mặt đất thông thường, hoặc sử dụng ảnh vệ 
tinh và ảnh hàng không. 
Ở Việt Nam, cũng đã có một số đề tài nghiên 
cứu thành lập bản đồ 3D như: nghiên cứu xây 
dựng bản đồ 3D từ dữ liệu ảnh máy bay không 
người lái (UAV) chi phí thấp (Bùi Ngọc Quý, 2017); 
Nghiên cứu phương pháp nhận dạng tự động một 
số đối tượng và xây dựng cơ sở dữ liệu 3D bằng 
dữ liệu ảnh thu nhận từ thiết bị bay không người 
lái (Đỗ Văn Dương, 2017); Ứng dụng thiết bị bay 
không người lái Microdrone MD4-1000 trong
_____________________ 
*Tác giả liên hệ 
E-mail: khanhtdct@gmail.com 
10 Trần Quốc Vinh và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 59 (4), 9-18 
thành lập bản đồ 3D độ chính xác cao (Lê Đại Ngọc, 
Hoàng Văn Anh, 2014); Nghiên cứu các giải pháp 
xây dựng cơ sở dữ liệu và bản đồ 3D công trình 
ngầm khu vực đô thị (Vũ Phan Long, 2014); 
Nghiên cứu ứng dụng dữ liệu Lidar và ảnh viễn 
thám độ phân giải cao để xây dựng bản đồ 3D phục 
vụ quản lý đô thị (Nguyễn Thục Anh, 2011). Tuy 
nhiên, các nghiên cứu trên chưa đề cập đến vấn đề 
kết hợp dữ liệu TLS và UAV trong thành lập bản đồ 
3D. Dữ liệu TLS và UAV đều là các đám mây điểm 
(point cloud), nhưng do các trạm quét TLS không 
thể quét được mái nhà ở khu vực đô thị nên phần 
mái sẽ không có dữ liệu. Để bù vào phần thiếu hụt 
này, có thể kết hợp sử dụng dữ liệu đám mây điểm 
của UAV. Vì thế bài báo đi sâu nghiên cứu, phân 
tích việc kết hợp dữ liệu của 2 loại công nghệ trên, 
cụ thể là dữ liệu thu được từ quét laser mặt đất 
bằng máy Leica P20 và dữ liệu từ ảnh của UAV 
MD4-1000 áp dụng cho việc thành lập bản đồ 3D 
khu vực thành phố giao lưu ở Hà Nội. Trên cơ sở 
kết quả thu được sẽ tiến hành so sánh, đánh giá độ 
chính xác của bản đồ 3D khi xây dựng bẳng 
phương pháp này. 
2. Thành lập bản đồ 3D từ dữ liệu đám mây 
điểm 
2.1. Thành lập bản đồ 3D từ dữ liệu ảnh chụp 
UAV MD4-1000 
Hệ thống bay UAV MD4-1000 được thiết kế 
bay hoàn toàn tự động bằng thiết bị dẫn đường 
 GPS, IMU-Inertial Measurement Unit (cảm biến 
gia tốc và cảm biến góc quay)- gắn máy ảnh phổ 
thông Canon EOS 550D với chế độ chụp tự động. 
Quy trình công nghệ thành lập bản đồ 3D từ dữ 
liệu ảnh chụp bằng UAV được thực hiện như sơ đồ 
Hình 1 (Lê Đại Ngọc, Hoàng Văn Anh, 2014). 
Để tạo bản đồ 3D theo quy trình trên Hình 1, 
thực tế phải kết hợp công tác ngoại nghiệp, công 
tác nội nghiệp trên cơ sở một số phần mềm 
chuyên dụng đi kèm. Một số công việc chính cần 
thực hiện là: 
2.1.1. Bay chụp ảnh 
Trước hết sử dụng phần mềm OrbitGIS để 
thiết kế các tuyến bay chụp, sau khi khai báo các 
tham số như: hệ tọa độ, máy ảnh, độ cao bay, thời 
gian tối đa cho một chuyến bay, độ phủ dọc ngang, 
hướng bay và vị trí cất hạ cánh Phần mềm sẽ tự 
động tính toán tổng số các chuyến phải bay, số 
lượng ảnh chụp và bản vẽ thiết kế chi tiết các 
đường bay. Ngoài ra phần mềm còn tạo ra file 
flight.txt ghi lại các thông số về đường bay và file 
tham số định hướng ngoài cho mỗi khu chụp có 
dạng *_eo_wgs84.txt. File này chứa dữ liệu với 
định dạng như sau: tên ảnh, tọa độ x, y , z , góc 
omega, phi và kappa. 
2.1.2. Đo đạc ảnh 
Việc tính toán bình sai, đo đạc ảnh được thực 
hiện bằng phần mềm Agisoft gồm (Phạm Xuân 
Hoàn, Hoàng Văn Anh, 2016). Phần mềm này 
Hình 1. Quy trình công nghệ thành lập bản đồ 3D từ dữ liệu UAV. 
 Trần Quốc Vinh và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 59 (4), 9-18 11 
sử dụng thuật toán đo ảnh mới có tên là Structure 
from motion (Sfm), dựa vào quá trình chuyển 
động của camera. Để tạo ra hàng loạt ảnh chụp liên 
tiếp với độ chồng phủ cao. Thuật toán sẽ tái tạo lại 
vị trí chụp ảnh, đồng thời tạo ra đám mấy điểm 
dày đặc các điểm chung, khôi phục lại địa vật và 
địa hình khu vực nghiên cứu. 
Để tăng cường độ chính xác, khi thực hiện 
phải kết hợp đo đạc thêm một số điểm khống chế 
ngoại nghiệp với độ chính xác cao. Các điểm ngoại 
nghiệp này có thể tận dụng các địa vật rõ nét hoặc 
làm mốc, tiêu (Hình 2). 
1: Tạo Project, nhập các thông số của Project; 
2: Định hướng khu chụp (Align photo); 
3: Tạo đám mây điểm dày đặc (Dense cloud); 
4: Tạo lập mô hình số địa hình DTM;
5: Thành lập bình đồ trực ảnh; 
6: Đo vẽ lập thể 3D các đối tượng địa lý. 
2.2.3. Cơ sở dữ liệu địa lý 
Sau khi hoàn tất công việc tự động xuất mô 
hình 3D, toàn bộ cơ sở dữ liệu bao như bình đồ 
trực ảnh, DTM và dữ liệu vector 3D được chuyển 
đổi sang các định dạng chuẩn Geotiff và Shp file để 
tích hợp vào các phần mềm ArcGIS hoặc Skyline, 
từ đó thành lập bản đồ 3D. 
2.2. Thành lập bản đồ 3D từ dữ liệu quét TLS 
2.2.1. Thành lập mô hình 3D 
Số liệu thô thu được từ quét TLS là đám mây 
điểm xác định hình dạng đối tượng quét. Khi điểm 
đặt máy quét (điểm khống chế) được tham chiếu 
vào một hệ thống toạ độ đã biết thì tất cả các điểm 
nằm trong đám mây điểm đều được tham chiếu về 
hệ thống tọa độ của điểm khống chế. Mô hình 3D 
thành lập từ TLS chủ yếu là các đối tượng cụ thể, 
có độ chính xác tốt nhưng để thành lập được bản 
đồ 3D cần kết nối mô hình của TLS với mô hình đồ 
số độ cao (DEM) làm nền cho bản đồ 3D. Vì thế, 
phải chuyển đổi dữ liệu quét sang định dạng phù 
hợp với dữ liệu bản đồ nền. Hình 3 là quy trình tạo 
mô hình 3D từ dữ liệu TLS sang dạng 3D *.dae . Dữ 
liệu dạng này phù hợp với một số phần mềm xử lý 
số liệu 3D như Skyline, ArcSince...
Hình 3. Quy trình công nghệ tạo mô hình 3D từ dữ liệu TLS. 
Hình 2. Mốc khống chế ảnh. 
12 Trần Quốc Vinh và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 59 (4), 9-18 
Các bước chính cần thực hiện như sau 
(Kokusai Kogyo Group DSG (KKC), 2012): 
Bước 1. Làm sạch dữ liệu Point cloud; 
Bước 2. Tạo các mặt TIN Point cloud; 
Bước 3. Tạo ảnh trực giao (Ortho) hoặc sử 
dụng ảnh trực giao từ thiết bị bay UAV; 
Bước 4. Tạo mặt cho các lưới tam giác trong 
phần mềm Sketchup; 
Bước 5: Dán texture cho đối tượng tạo mô 
hình 3D; 
Bước 6. Tạo mô hình 3D. 
2.2.2. Thành lập bản đồ 3D 
Bản đồ 3D gồm các thành phần chủ yếu là mô 
hình số địa hình (DEM), các đối tượng địa vật nổi 
hoặc nằm trên bề mặt DEM, kết hợp với các thông 
tin địa vật gắn với các đối tượng. 
Trên các mô hình địa hình 3D, chi tiết của các 
khu đô thị, nhà và các khối nhà là nhóm đối tượng 
chủ yếu và được quan tâm nhất về cách thể hiện. 
Nhóm đối tượng này khá đa dạng về cấu trúc hình 
học, chúng có thể được thể hiện chi tiết bằng các 
mô hình 3D thực mà mỗi nút đều mang giá trị X, Y, 
H hoặc được khái quát hoá ở các mức độ khác 
nhau phụ thuộc vào LoD (level of detail). Một cách 
thể hiện đơn giản là nhà được đẩy lên từ đường 
viền đáy nhà nằm trên mặt DEM một khoảng bằng 
chiều cao riêng h của nhà thành một hình hộp. Quy 
trình công nghệ thành lập bản đồ 3D từ dữ liệu 
TLS được thực hiện như Hình 4.
Trong quy trình tại Hình 4, TLS là dữ liệu để xây 
dựng mô hình 3D là chủ yếu, phải kết hợp với mô 
hình DEM bề mặt mới xây dựng được mô hình 3D 
tổng thể của khu vực quét, còn để xây dựng được 
bản đồ 3D cần kết hợp cơ sở dữ liệu dữ liệu thuộc 
tính cập nhật của đối tượng. 
2.3. Kết hợp dữ liệu TLS và UAV thành lập bản 
đồ 3D 
Từ 2.1 và 2.2 có thể nhận thấy: Dữ liệu từ UAV 
có khả năng thành lập DEM khu vực bay chụp với 
độ chính xác của bản đồ 1:1000 ở khu vực đồng 
bằng, nhược điểm là không thu nhận được hết dữ 
liệu ở phần chân của các công trình có chiều cao 
lớn trên mặt đất, ảnh hưởng lớn đến độ chính xác 
của các công trình trên bản đồ. Ngược lại, dữ liệu 
TLS không quét được phần mái của các đối tượng 
cao trong đô thị; đồng thời muốn thành lập bản đồ 
3D cần dựa vào DEM nền mới thực hiện được. Vì 
vậy, có thể kết hợp dữ liệu đám mây điểm của 2 
loại công nghệ này bù trừ nhau thành lập bản đồ 
3D đô thị hoàn thiện hơn hay không. Thực tế phân 
tích ở trên cho thấy, trên nền DEM thành lập từ dữ 
liệu UAV, dữ liệu bổ xung từ TLS tập trung chủ yếu 
là chân, thân của các đối tượng là các tòa nhà cao 
tầng và một số đối tượng có chiều cao lớn trong đô 
thị. Để thực hiện được công việc này đối với một 
đối tượng nhà cao tầng cần phải thực hiện các 
công việc theo trình tự sau với sự trợ giúp của các 
phần mềm chuyên dụng Context Capture: 
Hình 4. Quy trình thành lập bản đồ 3D bằng TLS. 
 Trần Quốc Vinh và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 59 (4), 9-18 13 
B1: Mở dữ liệu point cloud UAV, Hình 5a; 
B2: Sử dụng chức năng tạo mặt cắt, vẽ 1 mặt 
cắt qua đối tượng, Hình 5b; 
B3: Xóa toàn bộ point cloud phần khung, chỉ 
giữ lại phần mái đối tượng, Hình 5c; 
B4: Mở kết hợp 2 loại dữ liệu quét mặt đất và 
UAV; Hình 5d. 
B5: Mở ảnh ortho chụp bằng thiết bị bay 
không người lái UAV, tiến hành cắt ảnh, lấy ra đối 
tượng cần thực hiện, Hình 5e; 
B6: Xử lý ảnh, tạo texture, Hình 5f; 
B7: Dán ảnh vào nóc mái đối tượng. Do phần 
mái nhà có kết cấu không phức tạp bằng khung, 
chỉ cần số hóa lại các bộ phận của mái nhà; chiều 
cao có thể đo trong phần mềm. Sau đó vẽ giống 
như với các bộ phận khác của khối nhà, Hình 5g, 
Hình 5h; 
B8: Lắp ráp bộ phận, hoàn thiện mô hình, 
Hình 5i. 
Khi đã có mô hình 3D hoàn chỉnh của tòa nhà, 
mái nhà và các mặt xung quanh của tòa nhà, 
sử dụng mô hình này kết hợp mô hình DEM từ dữ 
liệu UAV tạo bản đồ 3D. 
3. Thực nghiệm và thảo luận 
Để đánh giá được hiệu quả và độ chính xác 
của việc kết hợp dữ liệu của TLS và UAV nghiên 
cứu này đã tiến hành đo thực nghiệm và lập bản 
đồ 3D khu vực thành phố Giao Lưu - Bắc Từ Liêm 
- Hà Nội. 
3.1. Thực nghiệm 
3.1.1. Bay chụp ảnh bằng UAV 
Tuyến bay chụp được bằng phần mềm 
chuyên dụng của UAV MD-1000 với độ cao bay 
chụp trung bình 152m, độ phân giải mặt đất 
3.18cm/pix. Khu vực thực nghiệm bao gồm 2 khối 
nhà với diện tích khoảng 20000m2 thì số lượng 
ảnh chụp theo thiết kế là 1452 ảnh (Hình 6). 
Các điểm khống chế ảnh được bố trí rải đều 
trong khu vực đảm bảo mật độ và đồ hình với 12 
Hình 5. Tạo mô hình 3D cho một đối tượng nhà cao tầng kết hợp dữ liệu TLS và UAV. 
14 Trần Quốc Vinh và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 59 (4), 9-18 
điểm (Hình 7), sau bình sai sẽ chích 2 điểm số 4 và 
điểm số 6 làm điểm kiểm tra. Độ chính xác của 
điểm khống chế ảnh là 0.05m về mặt bằng và 0.1m 
về độ cao. 
Sản phẩm bình đồ ảnh (Ortho Photo), mô 
hình số bề mặt (DSM) được thành lập trong Hệ tọa 
độ quốc gia VN-2000, Elipsoid WGS-84, lưới chiếu 
UTM, kinh tuyến trục 105º00’, múi chiếu 6º, hệ số 
điều chỉnh biến dạng chiều dài tại kinh tuyến trục 
k0=0,9996; Hệ độ cao quốc gia Việt Nam (Hòn 
Dấu- Hải Phòng). 
Mô hình 3D của khu vực bay chụp sau khi xử 
lý được thể hiện như Hình 8. 
Kết quả xử lý sẽ xuất ra file báo cáo miêu tả về 
quá trình xử lý ảnh, báo cáo về máy ảnh, máy bay 
và nhiều thông số khác. Trong đó, phần quan trọng 
nhất là đánh giá độ chính xác kết quả mô hình vừa 
thành lập. Trong thực nghiệm này, độ chính xác vị 
trí điểm kiểm tra số 4 và 6 đạt khoảng 4cm về mặt 
bằng 6cm về độ cao như thống kê trong Bảng 1. 
3.1.2. Quét Laser mặt đất 
Phạm vi thực hiện quét tương tự chụp ảnh 
bằng UAV, khu vực quét gồm rất nhiều đối tượng 
như các tuyến phố xung quanh tòa nhà; dãy tòa 
nhà ba tầng; vườn hoa; đài phun nước; tường rào 
Hình 6. Thiết kế tuyến bay. Hình 7. Sơ đồ điểm khống chế ảnh. 
Hình 8. Mô hình 3D từ ảnh UAV khu vực thành phố Giao lưu. 
 Trần Quốc Vinh và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 59 (4), 9-18 15 
xung quanh nhà; biến thế; cột điện; cây trồng trên 
đường phố; đèn chiếu sáng v.v.. 
Sơ đồ đặt máy quét được thiết kế trực tiếp 
trên nền ảnh vệ tinh như Hình 9. Để đảm bảo quét 
đầy đủ, chi tiết các đối tượng và phục vụ cho ghép 
nối giữa các trạm quét, đã thiết kế tổng số 41 trạm 
quét (dấu hiệu hình tam giác nền vàng bên ngoài 
bọc vòng tròn có chấm đen ở tâm) và 52 trạm tiêu 
(dấu hiệu chấm vàng). Do lúc đầu bố trí các trạm 
quét thưa nên sau khi quét xong đợt một tiếp tục 
bổ sung quét đợt hai như sau: 
Bước 1: Bố trí 29 trạm quét được đánh số từ 
Station 001-SW001 đến Station 030-SW030 
(trong đó trạm quét Station 010-SW010 bị loại bỏ 
do bị lỗi). 34 trạm tiêu được đánh số từ K1 đến 
K34 (trong đó trạm tiêu K91 thay vào vị trí trạm 
tiêu K12 do khi quét đánh số nhầm tên trạm tiêu 
K12). Sử dụng máy đo GPS hai tần số Trimble 
5700 để xác định tọa độ, độ cao của 2 điểm GPS1, 
GPS2 và máy toàn đạc điện tử TS02 để xác định 
tọa độ, độ cao của 34 điểm trạm tiêu. Tọa độ các 
trạm tiêu được tính trong hệ tọa độ VN2000, hệ độ 
cao Hòn Dấu. 
Bước 2: Bố trí 12 trạm quét (được đánh số từ 
Station 001-SW001 đến Station 012-SW012) để 
quét bổ sung những khu vực còn thiếu địa vật và 
bố trí 18 trạm tiêu (được đánh số b1, b3, b4, b17, 
b18, b19, b22, b23, b24, b26, b27, b28, b29, b30, 
b31, b32, b33, b34). Sử dụng máy đo GPS theo 
phương pháp đo RTK để xác định tọa độ, độ cao 
của 18 điểm trạm tiêu (tọa độ các trạm tiêu được 
tính trong hệ tọa độ WGS84, hệ độ cao Hòn Dấu). 
3.1.3. Xử lý số liệu và ghép nối các trạm quét 
Công tác xử lý số liệu được thực hiện như 
phần 2 của 2.2, với tổng số 39 trạm quét của 2 đợt 
Điểm kiểm tra 
Độ chính xác 
XY/Z(m) 
Sai số X (m) Sai số Y (m) Sai số Z (m) 
Sai số sau bình 
sai (pixel) 
Xác nhận/ 
Đánh dấu 
4 0.02/0.02 -0.02 -0.01 -0.05 1.17 39/19 
6 0.02/0.02 0.03 -0.06 0.08 0.66 15/15 
SS trung bình (m) 0.01 -0.03 0.02 
Độ lệch chuẩn(m) 0.02 0.02 0.06 
SS trung phương (m) 0.02 0.04 0.06 
Bảng 1. Sai số vị trí điểm kiểm tra số 4 và số 6. 
Hình 9. Bố trí trạm quét và trạm tiêu khu vực tuyến phố TP.Giao lưu. 
16 Trần Quốc Vinh và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 59 (4), 9-18 
 (2 trạm hỏng) và 52 trạm tiêu, tiến hành ghép nối 
giữa các trạm. Đây là mắt xích quan trọng của cả 
quy trình khi ghép số liệu từ các trạm quét rời rạc 
vào thành một khối số liệu hoàn chỉnh, tạo ra một 
mô hình đám mây điểm 3 chiều cho toàn bộ khu 
vực quét. Trong quá trình ghép nối các trạm, công 
đoạn quyết định là xác định các tiêu mốc nối giữa 
các trạm, kết hợp với các điểm, bề mặt đặc trưng, 
và lấy đó làm điểm chung để nối khung hình dữ 
liệu các trạm quét về đúng vị trí thực tế. Độ chính 
xác của mô hình đám mây điểm phụ thuộc chủ yếu 
vào các tiêu mốc và điểm chung. Kết quả ghép nối 
cho thấy, sai số vị trí điểm lớn nhất là trạm tiêu 
k16 (2.9cm), nhỏ nhất là trạm tiêu GPS1 (1.2cm). 
Khi các điểm tiêu được làm trùng thì toàn bộ khối 
dữ liệu cũng chuyển đổi về hệ tọa độ đã chọn ban 
đầu. Hình 10 và Hình 11 thể hiện hình ảnh đám 
mây điểm và sau khi phủ hình ảnh của một góc 
thành phố Giao Lưu. 
3.1.4. Thành lập mô hình 3D và bản đồ 3D từ dữ liệu 
kết hợp 
Trên thực tế, sản phẩm cuối cùng khi tạo dữ 
liệu mô phỏng điạ hình là tập hợp đám mây điểm 
của các trạm quét và hình ảnh các đối tượng quét. 
Khi đám mây điểm của đối tượng được gán hình 
ảnh sẽ cho sản phẩm mô hình 3D của đối tượng. 
Tuy nhiên kết quả xây dựng mô hình 3D các đối 
tượng địa vật từ TLS và UAV như đã trình bày ở 
trên chỉ sử dụng được khi được mở trong phần 
mềm chuyên dụng hoặc dữ liệu hiển thị được dưới 
dạng Wedsite. Vì vậy, phải sử dụng kết hợp các 
phần mềm Cyclone 9.0 và Sketchup 2015. Để tạo 
xử lý dữ liệu TLS và UAV theo quy trình được trình 
bày ở trên để thành lập bản đồ 3D của khu vực 
thành phố Giao lưu. Hình 12 và Hình 13 là kết quả 
sau khi xử lý. 
3.2. Thảo luận 
Dữ liệu UAV và TLS hoàn toàn có thể kết hợp 
để thành lập mô hình 3D và bản đồ 3D khu vực đô 
thị. Tuy nhiên, trong quá trình tực hiện còn có một 
số vấn đề cần phải giải quyết như sau: 
- Dữ liệu đám mây điểm từ hai loại công nghệ 
quá lớn, cần xem xét loại bỏ dữ liệu không cần 
thiết của từng mô hình trước khi gộp lại để việc xử 
lý nhanh hơn. Ví dụ, trên mô hình DEM thành lập
Hình 10. Bố trí trạm quét và trạm tiêu khu vực 
tuyến phố TP.Giao lưu. 
Hình 11. Phủ hình ảnh lên một góc thành phố 
Giao lưu. 
Hình 12. Bản đồ 3D khu vực thành phố Giao lưu. Hình 13. Một góc ngã tư bản đồ 3D. 
 Trần Quốc Vinh và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 59 (4), 9-18 17 
từ UAV, chỉ cần số liệu DEM nền, phần khung trên 
và mái các ngôi nhà cao tầng còn phần dưới hoàn 
toàn có thể lược bớt. Với dữ liệu TLS, hoàn toàn có 
thể cắt bớt dữ liệu quét liên quan đến mặt đất.. 
- Việc kết hợp 2 loại công nghệ mới chỉ thực 
nghiệm trong khu vực bằng phẳng nên chỉ kiểm 
tra 2 điểm ảnh 4 và 6 từ mô hình dữ liệu UAV làm 
đại diện. Kết quả cho thấy, độ chính xác vị trí điểm 
đạt 4cm về mặt bằng và 6cm về độ cao. Vậy nếu 
thành lập bản đồ 3D tỉ lệ 1:1000 từ dữ liệu này thì 
hoàn toàn có tính khả thi. 
- Sai số mô hình 3D thành lập từ dữ liệu TLS 
nhỏ hơn của UAV, lớn nhất là 2.9cm tại điểm k16, 
nhỏ nhất là 1.2cm tại trạm GPS1. Như vậy có thể 
dùng số liệu chính xác này phục vụ nhiều mục đích 
khác nhau trong quản lý đô thị. 
4. Kết luận 
- Bản đồ 3D kết hợp TLS và UAV thể hiện chi 
tiết hơn, rõ ràng và trực quan hơn bản đồ thành 
lập từ dữ liệu đơn lẻ. 
- Vì hai loại dữ liệu TLS và UAV có độ chính 
xác khác nhau, bản đồ 3D kết hợp vẫn chỉ đạt độ 
chính xác như bản đồ thành lập từ dữ liệu UAV 
nhưng độ chính xác địa vật tốt hơn. 
- Kết quả của nghiên cứu này mới chỉ là bước 
đầu. Việc nghiên cứu kết hợp giữa hai loại công 
nghệ thành lập bản đồ 3D trên mặt đất nhằm tạo 
ra mô hình gần với thế giới thực sẽ phục vụ tốt 
hơn, hiệu quả hơn cho các ngành nghề của xã hội. 
- Nhược điểm của mô hình 3D và bản đồ 3D là 
phải có phần mềm chuyên dụng mới sử dụng và 
khai thác được. Vì thế, cần xây dựng và phát triển 
một phần mềm riêng cho người dùng Việt Nam. 
Tài liệu tham khảo 
Bùi Ngọc Quý, 2017. Nghiên cứu xây dựng bản đồ 
3D từ dữ liệu ảnh máy bay không người lái 
(UAV) chi phí thấp. Đề tài cấp cơ sở, Đại học Mỏ 
- Địa chất. 
Đỗ Văn Dương, 2017. Nghiên cứu phương pháp 
nhận dạng tự động một số đối tượng và xây 
dựng cơ sở dữ liệu 3D bằng dữ liệu ảnh thu 
nhận từ thiết bị bay không người lái. Luận án 
tiến sĩ, Đại học Mỏ-địa chất. 
Kokusai Kogyo Group DSG (KKC), 2012. Bài giới 
thiệu về hệ thống Mobile Mapping System của 
KKC. 
Lê Đại Ngọc, Hoàng Văn Anh, 2014. Ứng dụng thiết 
bị bay không người lái Microdrone MD4-1000 
trong thành lập bản đồ 3D độ chính xác cao. 
Tuyển tập báo cáo hội nghị khoa học ngành Địa 
hình quân sự. 
Nguyễn Thục Anh, 2011. Nghiên cứu ứng dụng dữ 
liệu Lidar và ảnh viễn thám độ phân giải cao để 
xây dựng bản đồ 3D phục vụ quản lý đô thị. Báo 
cáo đề tài nghiên cứu khoa học Bộ Tài nguyên 
và Môi trường. 
O’Sullivana, L., Bovet, S., Streileina, A., 2008. TLM-
The Swiss 3d topographic landscape model. 
The International Archives of the 
Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial 
Information Sciences. Vol. XXXVII. Part B4. 
Beijing. 
Phạm Xuân Hoàn, Hoàng Văn Anh, 2016. Ứng 
dụng công nghệ bay chụp và xử lý ảnh UAV: 
Hiện trạng và hướng phát triển. Kỷ yếu hội thảo 
khoa học kỷ niệm 10 năm thành lập Viện Công 
nghệ Vũ trụ / Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam. 
Vũ Phan Long, 2014. Nghiên cứu các giải pháp xây 
dựng cơ sở dữ liệu và bản đồ 3D công trình 
ngầm khu vực đô thị. Tuyển tập báo cáo hội 
nghị khoa học ngành Địa hình quân sự. 
18 Trần Quốc Vinh và nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 59 (4), 9-18 
ABSTRACT 
Research on combination of the UAV photogrametry data and Terrestial 
Laser Scanner’s data for establisment 3D map for urban areas 
Vinh Quoc Tran 1, Anh Van Hoang 1, Khanh Quoc Pham 2 
1 Mapping & Remote Sensing Department, Defense Mapping Agency of Vietnam, Vietnam 
2 Faculty of Geomatics and Land Administration, Hanoi University of Mining and Geology, Vietnam 
The 3D map for urban areas can be established from Terrestrial Laser Scanner derived data or from 
UAV photogrammetry data. The limitation of the land-based laser scanner is that it is unable to collect the 
data of the building’s roof, while that task is the advantage of the UAV photogrametry. This research 
proposed a method to combine two data sets acquired from land-base laser scanner and the UAV 
photogrametry for establishing 3D map of the city in to overcome the disadvantage of each data set. Result 
of data combilation demonstrated that it is able to establish the 3D map with scale 1:1000 for urban area 
according to the current standards. Besides, when using these technologies one can obtain high precision 
informattion of object and apply is information for different purposes in urban management.