Ảnh hưởng của số lượng điểm khống chế đến độ chính xác thành lập mô hình DSM mỏ đá Núi Sầm - tỉnh Khánh Hòa

- Tác giả: Nguyễn Hữu Ninh 1, Trần Thị Phương Thảo 2, Lê Văn Thanh 3, Nguyễn Hữu Tấn 4, Nguyễn Văn Vinh 5
Cơ quan:
1 Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Khánh Hòa
2 Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Phú Thọ
3 Ban quản lý nhà Tp. Đà lạt
4 Công ty TNHH Tư vấn Xây dựng - Đo đạc Bản đồ Tấn Cường,Tp.Cần Thơ
5 Công ty CP Bất động sản Hà Quang, Khánh Hòa
- *Tác giả liên hệ:This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
- Nhận bài: 02-09-2021
- Sửa xong: 25-09-2021
- Chấp nhận: 14-12-2021
- Ngày đăng: 28-02-2022
Tóm tắt:
Mô hình số bề mặt (Digital Surface Model–DSM) là đầu vào quan trọng trong khai thác mỏ lộ thiên. Độ chính xác thành lập DSM bằng công nghệ máy bay không người lái - UAV (Unmanned Aerial Vehicle) thay đổi khi số lượng điểm khống chế mặt đất (Ground Control Points - GCPs) khác nhau. Trong nghiên cứu này chúng tôi khảo sát ảnh hưởng của số lượng điểm khống chế đến độ chính xác thành lập mô hình DSM tại mỏ đá Núi Sầm tỉnh Khánh Hòa. Đã tiến thành lập 13 điểm khống chế trong khu vực mỏ, sau đó bay chụp mỏ đá vào tháng 4/2021 bằng thiết bị DJI Phantom 4 Pro. Ảnh được xử lý bằng phần mềm Agisoft Photoscan. Đánh giá độ chính xác của mô hình DSM thông qua các giá trị sai số trung phương mặt bằng và độ cao của các điểm khống chế và các điểm kiểm tra. Kết quả chỉ ra rằng, với trường hợp chỉ có 3 điểm khống chế thì sai số trung phương tại các điểm kiểm tra cao nhất và thấp nhất lần lượt là 27,1 cm và 16,4 cm. Sai số của mô hình giảm dần khi tăng số lượng điểm khống chế. Qua kết quả khảo sát có thể kết luận với số lượng điểm khống chế từ 06 điểm thì độ chính xác của mô hình DSM có thể đạt được là 7 cm.

1. Bui, D.T., et al. (2017), Lightweight unmanned aerial vehicle and structure-from-motion photogrammetryfor generating digital surface model for open-pit coal mine area and its accuracy assessment. inInternational Conference on Geo-Spatial Technologies and Earth Resources. Springer.
2. Coveney, S. and K. Roberts (2017), Lightweight UAV digital elevation models and orthoimagery forenvironmental applications: data accuracy evaluation and potential for river flood risk modelling.International journal of remote sensing, 38(8-10): p. 3159-3180.
3. Mancini, F., et al. (2013),, Using unmanned aerial vehicles (UAV) for high-resolution reconstruction oftopography: The structure from motion approach on coastal environments. Remote sensing, 5(12): p.
4. Shahbazi, M., et al. (2015), Development and evaluation of a UAV-photogrammetry system for precise
3D environmental modeling. Sensors, 15(11): p. 27493-27524.
5. Tahar, K. (2015),, An evaluation on different number of ground control points in unmanned aerialvehicle photogrammetric block. ISPAr, p. 93-98.
6. Van Le, C., et al. (2020),, Volume computation of quarries in Vietnam based on Unmanned AerialVehicle (UAV) data. Journal of Mining and Earth Sciences61(1): p. 21-30.
7. Villanueva, J. and A. Blanco (2019),, Optimization of ground control point (GCP) configuration forunmanned aerial vehicle (UAV) survey using structure from motion (SfM). International Archives of thePhotogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 42(4/W12).
Các bài báo khác