Đánh giá độ chính xác của mô hình số bề mặt thành lập từ ảnh máy bay không người lái

https://tapchi.hoimovietnam.vn/vi/archives?article=24047
  • Cơ quan:

    Đại học Thủy lợi, Hà Nội, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 23-04-2024
  • Sửa xong: 28-05-2024
  • Chấp nhận: 02-06-2024
  • Ngày đăng: 31-08-2024
Trang: 75 - 82
Lượt xem: 90
Lượt tải: 1
Yêu thích: , Số lượt: 0
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Bài báo đánh giá độ chính xác của mô hình số bề mặt (DSM) thành lập bằng công nghệ máy bay không người lái của khu vực có địa hình phức tạp và diện tích nhỏ dựa trên số lượng điểm khống chế ảnh xác định bằng công nghệ GNSS. Kết quả thực nghiệm thu được tại khu vực khai thác và chế biến khoáng sản của Công ty TNHH Tân Tiến, tỉnh Yên Bái cho thấy, 5 điểm khống chế ảnh là số lượng tối thiểu cần phải sử dụng để nắn ảnh phục vụ xây dựng DSM với sai số trung phương là 14,744 cm. Ngoài ra, số lượng điểm tối ưu đem lại độ chính xác cao nhất cho các mô hình DSM đồng thời đáp ứng được độ chính xác yêu cầu thành lập bản đồ 1: 1000 là 20 điểm. Kết quả của bài báo có thể dùng làm tài liệu tham khảo khi chọn điểm khống chế phục vụ việc thành lập DSM cho các khu vực có diện tích và đặc điểm địa hình tương tự như khu vực nghiên cứu của bài báo.

Trích dẫn
Đặng Tuyết Minh, 2024. Đánh giá độ chính xác của mô hình số bề mặt thành lập từ ảnh máy bay không người lái, Tạp chí Công nghiệp Mỏ, số XXXIII, kỳ 4, tr. 75-82.
Tài liệu tham khảo

1. Phạm Hà Thái, T. T. A., Lê Thu Trang & Nguyễn Thị Ánh (2018). Khảo sát một số yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác xây dựng mô hình số bề mặt từ dữ liệu ảnh chụp bởi thiết bị bay không người lái. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất. Số 59, kỳ 5. 21-30.

2. Agüera-Vega, F., F. Carvajal-Ramírez and P. Martínez-Carricondo (2017). Assessment of photogrammetric mapping accuracy based on variation ground control points number using unmanned aerial vehicle. Measurement 98: 221-227.

3. Awasthi, B., S. Karki, P. Regmi, D. S. Dhami, S. Thapa and U. S. Panday (2020). Analyzing the effect of distribution pattern and number of GCPs on overall accuracy of UAV photogrammetric results. Proceedings of UASG 2019: Unmanned Aerial System in Geomatics 1, Springer.

4. Clapuyt, F., V. Vanacker and K. Van Oost (2016). Reproducibility of UAV-based earth topography reconstructions based on Structure-from-Motion algorithms. Geomorphology 260: 4-15.

5. Coveney, S. and K. Roberts (2017). Lightweight UAV digital elevation models and orthoimagery for environmental applications: data accuracy evaluation and potential for river flood risk modelling. International journal of remote sensing 38(8-10): 3159-3180.

6. Kääb, A., L. Girod and I. Berthling (2014). Surface kinematics of periglacial sorted circles using structure-from-motion technology. The Cryosphere 8(3): 1041-1056.

7. Leitão, J. P., M. Moy de Vitry, A. Scheidegger and J. Rieckermann (2016). Assessing the quality of digital elevation models obtained from mini unmanned aerial vehicles for overland flow modelling in urban areas. Hydrology and Earth System Sciences 20(4): 1637-1653.

8. Lim, S. (2016). Geospatial Information Data Generation Using Unmanned Aerial Photogrammetry and Accuracy Assessment. Department of Civil Engineering, Graduate School Chungnam National University, Daejeon, Korea.

9. Liu, X., X. Lian, W. Yang, F. Wang, Y. Han and Y. Zhang (2022). Accuracy assessment of a UAV direct georeferencing method and impact of the configuration of ground control points. Drones 6(2): 30.

10. Long, N. Q., R. Goyal, L. K. Bui, C. X. Cuong, L. V. Canh, N. Q. Minh and X. N. Bui (2021). Optimal choice of the number of ground control points for developing precise DSM using light-weight UAV in small and medium-sized open-pit mine. Archives of Mining Sciences 66(3).

11. Minh, D. T. and N. B. Dung (2023). Applications of UAVs in mine industry: A scoping review. Journal of Sustainable Mining 22(2): 128-145.

12. Nguyen, B. D. (2023). Identifying the Potential Application of Unmanned Aerial Vehicle Technology in Mine Waste Dumps. Inzynieria Mineralna 52(2).

13. Nguyen, L. Q., M. T. Dang, L. K. Bui, Q. B. Ngoc and T. X. Tran (2022). Application of Unmanned Aerial Vehicles for Surveying and Mapping in Mines: A Review. International Conference on Geo- Spatial Technologies and Earth Resources, Springer.

14. Sanz-Ablanedo, E., J. H. Chandler, J. R. Rodríguez-Pérez and C. Ordóñez (2018). Accuracy of unmanned aerial vehicle (UAV) and SfM photogrammetry survey as a function of the number and location of ground control points used. Remote Sensing 10(10): 1606.

15. Smith, M. W., J. L. Carrivick and D. J. Quincey (2016). Structure from motion photogrammetry in physical geography. Progress in physical geography 40(2): 247-275.

16. Son, S. W., J. H. Yoon, H. J. Jeon, D. W. Kim and J. J. Yu (2019). Optimal flight parameters for unmanned aerial vehicles collecting spatial information for estimating large-scale waste generation. International Journal of Remote Sensing 40(20): 8010-8030.

17. Ulvi, A. (2021). The effect of the distribution and numbers of ground control points on the precision of producing orthophoto maps with an unmanned aerial vehicle. Journal of Asian Architecture and Building Engineering 20(6): 806-817.

18. Van Le, C., C. X. Cao, V. H. Le and T. Dinh (2020). Volume computation of quarries in Vietnam based on Unmanned Aerial Vehicle (UAV) data. Journal of Mining and Earth Sciences Vol 61(1): 21-30.

19. Yu, J. J., D. W. Kim, E. J. Lee and S. W. Son (2020). Determining the optimal number of ground control points for varying study sites through accuracy evaluation of unmanned aerial system-based 3D point clouds and digital surface models. Drones 4(3): 49.

20. YUN, B.-Y. and S.-M. SUNG (2018). Location accuracy of unmanned aerial photogrammetry results according to change of number of ground control points. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 21(2): 24-33.

Các bài báo khác