Nghiên cứu, xây dựng quy trình kỹ thuật thành lập mô hình 3d từ dữ liệu của công nghệ tích hợp lidar và ảnh số

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

ĐỖ MINH VƢƠNG

NGHIÊN CỨU, XÂY DỰNG QUY TRÌNH KỸ THUẬT
THÀNH LẬP MƠ HÌNH 3D TỪ DỮ LIỆU CỦA CƠNG NGHỆ
TÍCH HỢP LIDAR VÀ ẢNH SỐ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI - 2018


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

ĐỖ MINH VƢƠNG

NGHIÊN CỨU, XÂY DỰNG QUY TRÌNH KỸ THUẬT
THÀNH LẬP MƠ HÌNH 3D TỪ DỮ LIỆU CỦA CƠNG NGHỆ
TÍCH HỢP LIDAR VÀ ẢNH SỐ

Ngành: Kỹ thuật trắc địa - bản đồ
Mã số: 8520503

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. TRẦN THÙY DƢƠNG

HÀ NỘI - 2018


i
LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết
quả nêu trong luận văn đảm bảo độ tin cậy, trung thực, chính xác và chưa từng được
ai cơng bố trong bất cứ cơng trình nào khác.
Hà Nội, ngày 20 tháng 10 năm 2018
Học viên

Đỗ Minh Vương


ii
MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... i
MỤC LỤC ................................................................................................................. ii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT.......................................................................v
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ................................................................................. vi
MỞ ĐẦU ....................................................................................................................1
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MƠ HÌNH 3D ....................................................4
1.1. Tổng quan về mơ hình 3D ....................................................................4
1.1.1. Khái niệm mơ hình 3D ..................................................................4
1.1.2. Mục đích của mơ hình 3D .............................................................4
1.1.3. Nội dung của mơ hình 3D .............................................................5
1.2. Tình hình nghiên cứu trong và ngồi nước.........................................13
1.3. Các phương pháp thành lập mơ hình 3D ............................................16
1.4. Các quy định về mơ hình 3D ..............................................................17

CHƢƠNG 2: CƠNG NGHỆ TÍCH HỢP LIDAR VÀ ẢNH SỐ ........................22
2.1. Khái quát về công nghệ Lidar .............................................................22
2.2. Khái quát về Máy ảnh số ....................................................................24
2.2.1. Máy ảnh số ..................................................................................24
2.2.2. Ảnh số..........................................................................................24
2.2.3. Khái niệm về bình đồ trực ảnh ....................................................25
2.2.4. Cơng nghệ tích hợp Lidar với ảnh số ..........................................25
2.3. Cơ sở tốn học và vật lý cơng nghệ tích hợp Lidar với ảnh số ..........26
2.3.1. Cơ sở tốn học cơng nghệ tích hợp Lidar với ảnh số ..................26
2.3.2. Cơ sở vật lý của công nghệ Lidar ................................................29


iii
2.4. Các sản phẩm cơ bản của cơng nghệ tích hợp Lidar với ảnh số.........30
2.5. Khả năng ứng dụng công nghệ tích hợp Lidar với ảnh số để lập mơ
hình 3D..................................................................................................................32
CHƢƠNG 3: NGHIÊN CỨU, XÂY DỰNG QUY TRÌNH KỸ THUẬT
THÀNH LẬP MƠ HÌNH 3D TỪ DỮ LIỆU CỦA CƠNG NGHỆ TÍCH HỢP
LIDAR VÀ ẢNH SỐ ...............................................................................................33
3.1. Hệ thống tích hợp Lidar và ảnh số......................................................33
3.1.1. Hệ thống Lidar Harrier 56 ...........................................................33
3.1.2. Cấu tạo trong hệ thống Lidar Harrier 56 .....................................34
3.1.3. Thông số kỹ thuật của hệ thống Lidar Harrier56 ........................34
3.2. Quy trình cơng nghệ thành lập mơ hình 3D bằng cơng nghệ tích hợp
Lidar và ảnh số ......................................................................................................35
3.2.1. Quy trình cơng nghệ ....................................................................35
3.2.2. Các bước thực hiện quy trình cơng nghệ.....................................37
3.3. Công tác ngoại nghiệp ........................................................................47
3.3.1. Công tác chọn và đo nối điểm trạm Base ....................................47
3.3.2. Chọn và đo nối điểm trạm đo phục vụ đo điểm hiệu chỉnh mặt

phẳng và độ cao ................................................................................................47
3.3.3. Chọn điểm và đo chi tiết điểm hiệu chỉnh mặt phẳng, độ cao ....48
3.3.4. Đo GPS tại trạm Base trong quá trình bay quét ..........................49
3.4. Quy trình xử lý dữ liệu Lidar và ảnh orthophoto................................49
3.4.1. Xử lý dữ liệu thô, kiểm tra độ gối phủ của dữ liệu .....................49
3.4.2. Xử lý số liệu GPS/IMU ...............................................................49
3.4.3. Xử lý nguyên tố định hướng ngoài (EO).....................................51
3.4.4. Xử lý dữ liệu Laser, tạo DSM/DTM/ảnh cường độ xám ............51
3.4.5. Nắn ảnh trực giao chính xác TrueOrthophoto .............................53


iv
3.5. Thành lập mơ hình 3D DSM bằng phần mềm Toppit Trimble 2.1 ....54
CHƢƠNG 4: THỰC NGHIỆM – THIẾT KẾ KỸ THUẬT VÀ XỬ LÝ DỮ
LIỆU TÍCH HỢP LIDAR VÀ ẢNH SỐ ĐỂ THÀNH LẬP MƠ HÌNH 3D KHU
VỰC HÀ NỘI ..........................................................................................................56
4.1. Khái quát chung về khu vực thực nghiệm, hệ thống tích hợp Lidar và
ảnh số ....................................................................................................................56
4.1.1. Thiết kế kỹ thuật ..........................................................................56
4.1.2. Các văn bản pháp quy, tài liệu và số liệu sử dụng khi thi công dự
án ......................................................................................................................57
4.1.3. Các tiêu chuẩn kỹ thuật lựa chọn thiết bị và công nghệ áp dụng
trong công tác bay chụp ảnh số và quét Lidar ..................................................57
4.2. Công tác chuẩn bị, bay quét và xử lý dữ liệu Lidar ............................58
4.2.1. Công tác chuẩn bị ........................................................................58
4.2.2. Bay quét Lidar .............................................................................59
4.2.3. Xử lý kết quả bay quét Lidar .......................................................59
4.3. Một số sản phẩm Lidar .......................................................................63
4.3.1. Sản phẩm DSM raster 5m ...........................................................63
4.3.2. Sản phẩm DSM raster 1m ...........................................................64

4.3.3. Sản phẩm ảnh TrueOrtho độ phân dải 0.2m................................64
4.3.4. Sản phẩm ảnh đen trắng Intensity độ phân dải 0.5 m .................65
4.4. Đo đạc kiểm tra kết quả tại vùng thực nghiệm ...................................65
4.5. Sản phẩm mơ hình số 3D từ cơng nghệ tích hợp Lidar và ảnh số ......69
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................................72
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................74
PHỤ LỤC .................................................................................................................76


v
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
ALTM – NAV Planner: Tên phần mềm thiết kế của Optech
B-rep (Boundary representation): Hình vẽ biên
CAD (Computer Aided Design): Thiết kế bằng máy tính
CCD (Charge Coupled Device): Bộ cảm biến
CSDL: Cơ sở dữ liệu
CSG (Constructive Solid Geometry): Hình học khơng gian kết cấu
DEM (Digital Elevation Model): Mơ hình số độ cao
DGPS (Differential Global Positioning System): Hệ thống định vị tồn cầu vi
sai
DSM (Digital Surface Model): Mơ hình số bề mặt
DTM ( Digital Terrain Model): Mơ hình số địa hình
EOPs (EO) (External Orientation): Thơng số định hướng ngồi
GIS (Geographic Information System): Hệ thống thơng tin địa lý
GPS (Global Positioning System): Hệ thống định vị toàn cầu
GRID (GRID): Cấu trúc lưới đều của mơ hình số độ cao
GSD (Ground Sampling Distance): Kích thước pixel thực địa
IMU (Inertial Measurement Unit): Thiết bị xác định quán tính
INS (Inertial Navigation System): Hệ thống đạo hàng quán tính
ISO TC 211 (Internation Standard Organisation Technical Committee 211):

Ủy ban kỹ thuật của Tổ chức Tiêu chuẩn Quốc tế 211
LIDAR (Light Detection And Ranging): Công nghệ đo Laser
LOD (Level Of Detail): Cấp độ chi tiết
OGC (OpenGIS Consortium): Hiệp hội OpenGIS
PRF(PFR) (Pulse Repetition Frequency): Tần số phát xung (số xung/giây)
RTK (Real Time Kinematic): Kỹ thuật định vị động tức thời
SBET (SBET): Quỹ đạo được làm trơn tối ưu
TIN (Triangulated Irregular Network): Mạng lưới tam giác


vi
TLM (Topographic Landscape Model): Mơ hình Cảnh quan Địa hình
UAV (Unmanned Aerial Vehicle): Máy bay không người lái
XML (eXtensible MarkUp Languague): Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng
WGS 84 (World Geodetic System 1984): Hệ quy chiếu WGS 84
2D (Two Dimensions): Hai chiều
3D (Three Dimensions): Ba chiều


vii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1: DEM thể hiện theo cấu trúc GRID .............................................................8
Hình 1.2: Mơ hình DEM có cấu trúc tam giác khơng đều (TIN) ..............................10
Hình 1.3 : Các thành phần cơ bản của bản đồ 3D .....................................................12
Hình 1.4: Mơ hình nhà vector Linh Đàm ..................................................................12
Hình 1.5 : Định nghĩa mức độ chi tiết theo chuẩn CityGML ...................................17
Hình 1.6 : Các thành phần mơ hình nhà ở LOD3 theo CityGML.............................18
Hình 1.7 : Bản đồ 3D nhiều mức độ chi tiết ( F.Steidler, Cybercity Modeler) ........18
Hình 1.8 : Mơ hình khối nhà dạng Wireframe ..........................................................20

Hình 1.9 : Mơ hình khối nhà dạng Surface ...............................................................20
Hình 1.10: Mơ hình khối nhà dạng Solid ..................................................................21
Hình 2.1 : Mơ hình hoạt động của hệ thống Lidar ....................................................22
Hình 2.2 : Sơ đồ vector hình học trong cơng nghệ Lidar ..........................................27
Hình 2.3 : Sơ đồ vector hình học trong hệ thống tích hợp Lidar với ảnh số.............28
Hình 2.4 : Nguyên tắc đo khoảng cách bằng laser ....................................................29
Hình 2.5: Mơ hình số bề mặt địa hình ( DSM ) ........................................................31
Hình 2.6: Bình đồ ảnh màu .......................................................................................31
Hình 2.7: Mơ hình nhà được xây dựng qua dữ liệu Lidar ........................................32
Hình 3.1: Thiết bị quét Lidar & chụp Ảnh số ...........................................................33
Hình 3.2: Cấu tạo trong của hệ thống .......................................................................34
Hình 3.3: Lập thiết kế bay quét Lidar bằng Tracker32 .............................................39
Hình 3.4: Lập thiết kế bay quét Lidar bằng ALTM-NAV Planner ...........................40
Hình 3.5: Bố trí - lắp đặt hệ thống ALTM 3100 trên máy bay .................................42
Hình 3.6: Chọn khu bay chụp đã thiết kế trên Tracker32 .........................................44
Hình 3.7: Giao diện chính điều khiển hệ thống trong quá trình bay chụp ................45
Hình 3.8: Kiểm tra sơ bộ ảnh đã chụp bằng phần mềm Capture ..............................46
Hình 3.9: Xử lý DGPS ..............................................................................................50
Hình 3.10:Sai số vị trí điểm GPS/IMU .....................................................................51


viii
Hình 3.11: Số liệu thơ của Lidar ...............................................................................52
Hình 3.12: Phát triển ảnh Ortho ................................................................................53
Hình 4.1: Sơ đồ thiết kế chụp Ảnh và quét Lidar khu vực Hà Nội 1A .....................57
Hình 4.2: Chuyển định dạng dữ liệu từ file sdf  sdc .............................................60
Hình 4.3: Xử lý GPS/IMU ........................................................................................61
Hình 4.4: Tạo file Control.ini (Tọa độ vùng bay quét) .............................................61
Hình 4.5: Tạo DSM kích thước raster 5m .................................................................62
Hình 4.6: Hiệu chỉnh độ cao giữa các dải bay ..........................................................62

Hình 4.7: Đám mây điểm tạo DSMRGBI .................................................................63
Hình 4.8: Sản phẩm DSM raster 5m .........................................................................63
Hình 4.9: Sản phẩm DSM raster1m ..........................................................................64
Hình 4.10: Sản phẩm ảnh TrueOrtho độ phân dải 0.2m ...........................................64
Hình 4.11: Sản phẩm ảnh đen trắng Intensity độ phân dải 0.5 m .............................65
Hình 4.12: Sơ đồ đo nối GPS đến bãi kiểm tra .........................................................65
Hình 4.13: Sơ đồ đo nối thủy chuẩn đến bãi kiểm tra...............................................66
Hình 4.14: Các điểm đo kiểm tra so với ảnh và DEM bãi thực nghiệm 01 ..............67
Hình 4.15: Các điểm đo kiểm tra so với ảnh và DEM bãi thực nghiệm 02 ..............67
Hình 4.16: So sánh kết quả đo kiểm tra khối nhà so với ảnh trueortho ....................68
Hình 4.17: So sánh kết quả đo kiểm tra khối nhà so với ảnh trueortho vị trí 01 ......68
Hình 4.18: So sánh kết quả đo kiểm tra khối nhà so với ảnh trueortho vị trí 02 ......69
Hình 4.19: So sánh kết quả đo kiểm tra khối nhà so với DSM .................................69
Hình 4.20: Mơ hình bề mặt 3D tạo từ đám mây điểm Lidar.....................................70
Hình 4.21: Mơ hình bề mặt 3D kết hợp dữ liệu Lidar và ảnh số ..............................71


1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Hiện nay trên thế giới công nghệ LIDAR (Light Detection And Ranging) là
một công nghệ tiên tiến hàng đầu trong hệ thống các công nghệ thu thập dữ liệu
không gian trên thế giới và được sử dụng rất hiệu quả trong lĩnh vực trắc địa bản đồ,
giám sát tài nguyên và môi trường. Công nghệ LIDAR đã phát triển và ứng dụng
các thiết bị laser, định vị vệ tinh và đo quán tính để thu thập dữ liệu địa lý trên bề
mặt trái đất. Dữ liệu của LIDAR thu nhận được là tập hợp các điểm với mật độ dày
đặc, phân bố bán ngẫu nhiên và chứa đựng nhiều thơng tin định tính và định lượng
của các đối tượng địa lý. Tuy nhiên, các thơng tin hình ảnh đặc trưng của địa hình,
địa vật hay các đường viền của các đối tượng địa lý không thể hiện rõ ràng và sắc
nét trong dữ liệu LIDAR. Do vậy, hệ thống LIDAR được tích hợp với ảnh số để

cung cấp hình ảnh mầu, trực quan của các đối tượng địa lý. Dữ liệu ảnh chụp kết
hợp với các dữ liệu của LIDAR tạo nên các sản phẩm như trực quan ảnh thực
(trueorthophoto), ảnh bề mặt của mơ hình nổi (3D) với mức độ chi tiết, sắc nét và
độ chính xác rất cao. Các sản phẩm từ hệ thống tích hợp LIDAR và ảnh số là dữ
liệu lý tưởng cho công tác thành lập cơ sở dữ liệu thơng tin địa lý độ chính xác cao,
thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ lớn, bản đồ 3D khu vực đơ thị và các mục đích ứng
dụng chuyên ngành khác.
Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn và khả năng đáp ứng của công nghệ, đề tài được
lựa chọn với tiêu đề: “Nghiên cứu, xây dựng quy trình kỹ thuật thành lập mơ
hình 3D từ dữ liệu của cơng nghệ tích hợp LIDAR và ảnh số”.
2. Mục tiêu của đề tài
Xây dựng quy trình kỹ thuật thành lập mơ hình 3D từ dữ liệu của cơng nghệ
tích hợp Lidar và ảnh số. Cơng nghệ bay qt tích hợp Lidar và ảnh số đã và đang
được ứng dụng vào thực tế sản xuất ở Việt Nam từ năm 2007 đến nay.


2
3. Phạm vi nghiên cứu
- Nghiên cứu toàn bộ các bước trong quy trình kỹ thuật thành lập mơ hình
3D từ dữ liệu của cơng nghệ tích hợp Lidar và ảnh số.
- Xây dựng mơ hình 3D (3D Raster) từ kết hợp các sản phẩm Lidar và ảnh số
thông qua các phần mềm chuyên ngành thông dụng.
4. Phƣơng pháp nghiên cứu và Kỹ thuật sử dụng
+ Phương pháp nghiên cứu:
- Phương pháp kế thừa, tham khảo tài liệu: Nội dung nghiên cứu khoa học
chính của đề tài là xây dựng cơ sở dữ liệu không gian địa lý. Các thành phần của hệ
thống đã được các nhà khoa học trong và ngoài nước quan tâm và thực hiện ở nhiều
dạng dự án, nhiệm vụ khoa học. Việc tổng quan tài liệu nhằm mang tới cái nhìn
tổng thể và cơng nghệ phù hợp nhất để xây dựng một hệ thống đáp ứng được yêu
cầu đề ra.

- Phương pháp chuyên gia: Thường xuyên xin ý kiến các chuyên gia trong
lĩnh vực GIS và tin học tư vấn, góp ý nhằm mục đích hoàn thiện cho từng nội dung
nghiên cứu cụ thể.
- Phương pháp phân tích lý thuyết: là phương pháp phân tích lý thuyết thành
những mặt, những bộ phận, những mối quan hệ theo lịch sử thời gian để nhận thức,
phát hiện và khai thác các khía cạnh khác nhau của lý thuyết từ đó chọn lọc những
thơng tin cần thiết phục vụ cho đề tài nghiên cứu.
- Phương pháp tổng hợp lý thuyết: là phương pháp liên quan kết những mặt,
những bộ phận, những mối quan hệ thông tin từ các lý thuyết đã thu thập được
thành một chỉnh thể để tạo ra một hệ thống lý thuyết mới đầy đủ và sâu sắc về chủ
đề nghiên cứu.
- Phân tích và tổng hợp là hai phương pháp có quan hệ mật thiết với nhau tạo
thành sự thống nhất không thể tách rời: phân tích được tiến hành theo phương
hướng tổng hợp, còn tổng hợp được thực hiện dựa trên kết quả của phân tích. Trong
nghiên cứu lý thuyết, người nghiên cứu vừa phải phân tích tài liệu, vừa phải tổng
hợp tài liệu.


3
+ Kỹ thuật sử dụng:
- Ứng dụng công nghệ ảnh số, công nghệ LIDAR, công nghệ UAV, RTK,
3D.
- Các phần mềm chuyên dụng xử lý ảnh và Lidar, phần mềm xây dựng và
hiển thị mơ hình 3D.
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
- Góp phần bổ sung, hoàn thiện một số vấn đề về phương pháp luận trong
ứng dụng cơng nghệ tích hợp Lidar và ảnh số để thành lập mơ hình 3D.
- Đánh giá được khả năng ứng dụng và góp phần đưa cơng nghệ tích hợp
Lidar và ảnh số vào thực tiễn sản xuất tại Viêt Nam.
6. Cấu trúc của luận văn

Bên cạnh phần mở đầu, kết luận - kiến nghị, tài liệu tham khảo và phụ lục
cấu trúc của luận văn gồm 4 chương như sau:
Chương 1: Tổng quan về mơ hình 3D.
Chương 2: Cơng nghệ tích hợp Lidar và ảnh số.
Chương 3: Nghiên cứu, xây dựng quy trình kỹ thuật thành lập mơ hình 3D từ
dữ liệu của cơng nghệ tích hợp Lidar và ảnh số.
Chương 4: Thực nghiệm – Thiết kế kỹ thuật và xử lý dữ liệu tích hợp Lidar
và ảnh số để thành lập mơ hình 3D khu vực Hà Nội.
7. Lời cảm ơn
Tác giả luận văn xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới TS. Trần Thùy Dương
người đã định hướng và tận tình hướng dẫn, đóng góp nhiều ý kiến quý báu về mặt
khoa học cho tác giả trong suốt quá trình nghiên cứu.
Tác giả xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong Bộ môn Địa chính - khoa
Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai; phòng Sau Đại học Trường Đại học Mỏ - Địa
Chất đã có những ý kiến đóng góp quý báu trong quá trình làm luận văn. Xin cảm
ơn đến thủ trưởng Xí nghiệp Bay chụp và Đo vẽ Ảnh - Tổng Công ty Tài nguyên và
Môi trường Việt Nam, các bạn đồng nghiệp và người thân đã giúp đỡ, tạo điều kiện
thuận lợi cho tác giả trong suốt thời gian thực hiện luận văn.


4
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MƠ HÌNH 3D
1.1. Tổng quan về mơ hình 3D
1.1.1. Khái niệm mơ hình 3D
Hiện nay trong lĩnh vực bản đồ 3D cho khu vực đô thị các nhà chuyên môn
thường sử dụng rộng rãi các thuật ngữ: 3D city map – bản đồ thành phố 3D, 3D city
model – mơ hình thành phố 3D, virtual city model – mơ hình thành phố ảo, 3D
urban map – bản đồ 3D đô thị, 3D city GIS – GIS thành phố 3D, topographic
landscape model – mơ hình cảnh quan địa hình. Các sản phẩm này với các tên gọi
khác nhau nhưng đều có nhiều điểm tương đồng về nội dung và cách thể hiện các

đối tượng nhất là đối tượng nhà trong môi trường 3D. Tuy nhiên, chưa có một thuật
ngữ với định nghĩa chính xác được thống nhất cho loại sản phẩm này.
Có một số định nghĩa mang tính chất tham khảo như sau: “Bản đồ thành phố
3D là bản đồ số trong đó các đối tượng địa hình đơ thị được hiển thị trong mơi
trường khơng gian 3 chiều của các phần mềm GIS bằng chiều cao của đối tượng ở
các mức độ ký hiệu hóa và khái qt hóa khác nhau tùy theo mục đích sử dụng”.
Một định nghĩa khác nghiêng về mô tả sản phẩm: “Bản đồ thành phố 3D là bản đồ
thành phố 2D trong đó thuộc tính về độ cao được gắn vào các đường viền chân nhà,
các khối nhà được thể hiện bằng độ cao này hoặc được chi tiết hóa với mái và ảnh
bề mặt. Bản đồ còn hiển thị các đối tượng thiết bị đường phố như biển và đèn báo
giao thông, cây, hàng rào,... và đặc biệt là các đối tượng mang tính chất mốc định
hướng trong khu vực”.
Đề tài đề xuất định nghĩa sau cho mơ hình 3D nói chung và bản đồ 3D nói
riêng: “Mơ hình 3D là mơ hình số trong đó các đối tượng địa hình, địa vật được thể
hiện bằng dữ liệu khơng gian, hiển thị trong môi trường không gian ba chiều ở các
mức độ ký hiệu hóa và khái quát hóa khác nhau tùy theo mục đích sử dụng”.
1.1.2. Mục đích của mơ hình 3D
Mơ hình bản đồ 3D độ chi tiết cao, độ chính xác cao được xây dựng từ dữ
liệu Lidar kết hợp với ảnh độ phân giải cao và các nguồn dữ liệu khác là một sản
phẩm tuy mới nhưng cũng đã được người dùng trong các lĩnh vực ứng dụng khác


5
nhau sử dụng một cách hiệu quả nhất là trong quản lý đơ thị. Nó đáp ứng được phần
lớn các ứng dụng địi hỏi dữ liệu khơng gian 3D độ chi tiết cao trong quản lý đô thị
như quản lý và dự báo ngập lụt, quản lý hệ thống hạ tầng, qui hoạch và thiết kế cảnh
quan, thiết kế xây dựng, phân tích mơi trường đơ thị, quản lý thảm họa, viễn thông,
du lịch, bảo tồn và quản lý di sản và đồng thời cũng có thể đóng vai trị là một trong
các dữ liệu nền cơ bản cho cơ sở dữ liệu không gian quốc gia.
1.1.3. Nội dung của mơ hình 3D

1.1.3.1. Khái niệm về mơ hình số độ cao
Khi mô tả bề mặt trái đất, trong các tài liệu hiện nay, thường gặp 3 thuật ngữ,
đó là mơ hình số địa hình (Digital Terrain Model - DTM), mơ hình số độ cao
(Digital Elevation Model - DEM) và mơ hình số bề mặt (Digital Surface Model DSM). Trên thế giới có nhiều nghiên cứu đề cập đến các khái niệm và định nghĩa
liên quan đến DTM, DEM, DSM. Các khái niệm và định nghĩa này trong thực tế,
đôi khi là khác nhau hoặc trái ngược nhau. Trong luận văn này sẽ thống nhất dùng
khái niệm về DTM, DEM, DSM theo định nghĩa phổ biến nhất hiện nay.
Mơ hình số địa hình (DTM) là một biểu diễn số của các thơng tin bề mặt địa
hình trái đất. Trên quan điểm tốn học, mơ hình số địa hình được định nghĩa là một
mơ hình số có tính định lượng và định tính các loại thơng tin phân bố trên bề mặt
mặt đất trong một tập hợp hữu hạn m chiều của miền D {Vi, i=1,2,...n} trong đó:
phần định lượng của các thành phần trong Vi=(Vi1, Vi2,...Vim) là yếu tố không
gian địa hình Xi, Yi, Zi.
Mơ hình số độ cao (DEM) là biểu thị môt tập hợp hữu hạn 3 chiều {Vi=(Xi,
Yi, Zi),i =1,2,...n} của bề mặt địa hình D, trong đó (Xi, Yi) là tọa độ mặt phẳng và
Zi là độ cao tương ứng của điểm. Như vậy, nếu chỉ chú ý đến thành phần độ cao
trong DTM thì sẽ có mơ hình số độ cao DEM.
Khi DEM thể hiện tồn bộ mơ hình độ cao bề mặt đầu tiên từ trên cao nhìn
xuống của trái đất thì được gọi là mơ hình số bề mặt (DSM). Như vậy DSM là mơ
hình độ cao bề mặt trái đất với đầy đủ các lớp phủ bề mặt của nó như thảm thực vật,
nhà cửa, đường xá, địa hình mặt đất, các cơng trình kiến trúc,... trên mặt đất. Mơ


6
hình số bề mặt (DSM) bao gồm các giá trị độ cao của mặt đất cũng như độ cao của
địa vật trên mặt đất.
Mơ hình số độ cao (DEM) là một tên chung để biểu thị định lượng địa hình,
địa vật của quả đất ở dạng số và thường được biểu thị ở hê tọa đô 3 chiều (mặt
phẳng và độ cao). Trong ứng dụng thực tế, ngoài thể hiện mơ hình số bề mặt
(DSM), DEM thường dùng thể hiện mơ hình số độ cao cho mơt loại bề mặt nào đó,

ví dụ DEM cho bề mặt của thảm thực vật, DEM cho mặt nước hay DEM cho bề mặt
địa hình mặt đất... Trong thực tế, khi DEM là mơ hình số cho bề mặt địa hình trần
trụi của mặt đất, người ta hay gọi đó là mơ hình số địa hình (DTM) (Cáp Xuân Tú,
2011)
1.1.3.2. Cơ sở lý thuyết về mơ hình số độ cao
a) Mơ hình tốn học
Bề mặt địa phương của quả đất là bề mặt phức tạp, biến thiên khơng theo
một quy luật tốn học nào. Do đó có thể nói rằng khơng có một hàm tốn nào (bề
mặt tốn học) có thể làm trùng khít với mọi điểm trên bề mặt địa hình. Vì vậy khi
đưa ra một bề mặt tốn học nào đó mơ phỏng bề mặt địa hình có nghĩa là bề mặt địa
hình được cắt ra từng khu vực nhỏ với mong muốn bề mặt đó mơ phỏng chính xác
bởi hàm số toán học dự định.
Việc áp đặt một bề mặt toán học nào đó lên bề mặt địa hình phải thỏa mãn
điều kiện sai số trung phương của các điểm trên bề mặt toán học phải nhỏ nhất:
n


 x, y, z  (x, y, z) 

2

0

i

i

 min

(1.1)

0
Trong đó:  (x, y, z)i là các điểm đo tương ứng trên mơ hình toán học

 (x, y, z)i là các điểm đo tương ứng trên bề mặt địa hình
Để xác định chính xác bề mặt tốn học cần phải xác định các thơng số của
nó. Để cho bề mặt tốn học mơ phỏng chính xác bề mặt địa hình địi hỏi phải sử
dụng một số lượng điểm đo trực tiếp trên bề mặt địa hình. Số lượng điểm này phụ
thuộc vào số lượng thơng số cần xác định của bề mặt tốn học. Nếu số lượng điểm
đo đúng bằng số lượng các thông số thì các điểm đo trên bề mặt tốn học trùng khít
với bề mặt địa hình. Khi số điểm đo trực tiếp nhiều hơn số lượng cần thiết thì tổng


7
sai lệch giữa bề mặt toán học với bề mặt địa hình tại các điểm đo trực tiếp sẽ nhỏ
nhất.
Số điểm đo dư càng nhiều thì độ tin cậy về khả năng xấp xỉ của bề mặt toán
học với bề mặt địa hình càng lớn. Tăng số lượng điểm đo trực tiếp thì nâng cao độ
chính xác của bề mặt tốn học, giảm số lượng điểm đo thì giảm số lượng điểm đo
để nâng hiệu quả kinh tế không cần thiết phải lưu ý đến.
Hiện nay, kỹ thuật ghi tọa độ tự động đạt đến độ chính xác cao. Bộ nhớ của
máy tính cũng đạt đến số lượng khổng lồ. Do vậy, việc hạn chế số lượng điểm đo để
nâng cao hiệu quả kinh tế không cần thiết phải lưu ý đến. Việc tổ chức đo và tổ
chức ngân hàng dữ liệu là một trong những tiêu chuẩn quan trọng liên quan đến độ
chính xác của hàm tốn học và tổ chức sản xuất.
b) Ma trận độ cao
Dạng thông dụng nhất của mơ hình số độ cao là ma trận độ cao hay là lưới ô
vuông hoặc tam giác. Ma trận độ cao có thể tạo ra từ việc nội suy các điểm dữ liệu
không gian một cách đều đặn hoặc không đều.
Nhờ việc điều khiển các ma trận trong máy tính, đặc biệt là các hệ thống

thơng tin địa lý trên cơ sở raster, ma trận độ cao đã trở thành dạng phổ cập nhất của
mơ hình số độ cao. Trên lãnh thổ một số nước như Anh và Mỹ đã được bao phủ
hoàn toàn bằng các ma trận thưa (kích thước ơ lưới 65.5 m x 65.5 m ở Mỹ) tạo ra từ
bản đồ địa hình tỷ lệ 1/250.000 và các ma trận có độ phân giải cao dựa trên bản đồ
địa hình tỷ lệ 1/50.000 hay 1/25.000.
Mặc dù ma trận độ cao rất thuận lợi trong việc tính tốn các đường đồng
mức, các góc nghiêng và hướng, bóng che của đồi,… nhưng hệ thống lưới ơ vng
thường khơng phải khơng có hạn chế, đó là:
- Dư thừa một khối dữ liệu không cần thiết tại các khu vực có địa hình đồng
nhất.
- Khơng có khả năng thích nghi đối với các khu vực có địa hình phức tạp
khác nhau nếu khơng thay đổi kích thước lưới ơ vuông.


8
- Có sự sai lệch dọc theo các trục của lưới ơ vng khi thực hiện một số tính
tốn cụ thể. Mơ hình dữ liệu ma trận độ cao phổ biến hiện nay là cấu trúc dạng lưới
đều (GRID) và dạng lưới tam giác khơng đều TIN.
c) Dạng DEM có cấu trúc lưới đều (GRID)
Ở dạng này, DEM còn được gọi là DEM dạng lưới ô vuông quy chuẩn hay
ma trận độ cao (altitude matrix). Các điểm độ cao DEM dạng này được bố trí đều
đặn khoảng cách theo hai hướng tọa độ X, Y để biểu diễn địa hình. Trong mơ hình
số độ cao dạng này, tọa độ mặt phẳng của một điểm mặt đất bất kỳ có độ cao Z (Zij)
được xác định theo thứ tự số (i, j) của ô lưới theo hai hướng trên, tức là:
Xi = X0 + i.x

(i = 0, 1,…….., nx-1)
(1.2)

Yi = Y0 + j.y

(i = 0, 1,…….., nY-1)

Trong đó: X0, Y0 là tọa độ của điểm gốc lưới ô vuông (thường là điểm góc
thấp bên trái của lưới)
x, y là khoảng cách của mắt lưới trên các hướng X và Y;
nx, ny là số ô lưới trên hướng X và Y của mơ hình số độ cao.

Hình 1.1: DEM thể hiện theo cấu trúc GRID
Trong công thức (1.2) hướng tọa độ X, Y có thể là các tọa độ vng góc theo
lưới bản đồ hay cũng có thể là hệ tọa độ địa lý (tính theo kinh độ và vĩ độ). Khi X,
Y là tọa độ theo lưới chiếu bản đồ thì khoảng cách giữa các mắt lưới của DEM
được tính theo đơn vị mét, còn khi được thành lập theo hệ tọa độ địa lý thì x, y
được thay bằng   ,   và thường được tính theo đơn vị giây cung của kinh tuyến


9
và vĩ tuyến. Mỗi một dạng lưu trữ DEM theo lưới tọa độ vng góc hay hệ tọa độ
địa lý đều có những ưu điểm và nhược điểm nhất định. Ví dụ, do 4 góc của mảnh
DEM được chia theo tọa độ địa lý nhưng các điểm lưới trong DEM lại được chia
theo lưới chiếu UTM nên có độ khơng song song nhất định giữa chúng (giữa hai hệ
tọa độ địa lý và hệ tọa độ theo lưới chiếu UTM). Tuy nhiên, khoảng cách mắt lưới
lại hoàn toàn đều đặn (30m). Còn DEM được lưu trữ theo hệ tọa độ địa lý có ưu
điểm là khơng gặp phải vấn đề khơng song song nêu trên nhưng vì khoảng cách mắt
lưới được tính theo chiều dài cung trịn của các đường kính, vĩ tuyến nên giá trị độ
dài của x thay đổi theo vĩ độ.
Cấu trúc dữ liệu trên rất giống với cấu trúc dữ liệu của ảnh số. Số thứ tự i, j ở
đây có thể được liên hệ với số hàng và số cột của pixel trong ảnh số và độ cao Z có
thể được liên hệ với giá trị độ xám của pixel. Với cấu trúc dữ liệu này tọa độ mặt
phẳng của các điểm có độ cao Z có thể được lược bỏ hay nói một cách khác là

không cần phải biểu thị trực tiếp mà thông qua một phép tính đơn giản, tương tự
như đến số hàng, số cột trong ảnh số. Đây là điều khác biệt so với mơ hình TIN vì
trong mơ hình TIN thì mỗi đỉnh của một tam giác phải được lưu trữ rõ ràng và đầy
đủ với cả ba tọa độ X,Y, Z. Sau khi tạo tam giác xong lại còn phải thiết lập thêm
các mối quan hệ liền kề giữa các tam giác với nhau.
Các mắt lưới trong DEM được thể hiện theo hai hình thức, hoặc là các điểm
độ cao (lưu trữ theo điểm ) hoặc là cả một Pixel với kích thước là khoảng cách mắt
lưới. Trong trường hợp này cấu trúc của DEM hoàn toàn giống với cấu trúc raster
của file ảnh số.
Mặc dù, trong cấu trúc dạng Grid, số điểm mắt lưới có thể lớn hơn số điểm
độ cao trong mạng TIN nhiều lần nhưng dung lượng tập tin lại thường nhỏ hơn do
cấu trúc và cách lưu trữ đơn giản hơn.
d) Dạng DEM có cấu trúc tam giác không đều (TIN)
TIN (Triangulated Irregular Network) là mạng lưới tam giác khơng đồng
đều. Đây là mơ hình dạng vector, có cấu trúc TOPO mạng đa giác, lấy điểm làm
đơn vị, các điểm đều có toạ độ (XYZ), mỗi điểm sẽ được nối với các điểm liền kề


10
để tạo ra tam giác theo thuật toán Delaunay. Các tam giác được tạo ra theo nguyên
tắc không chồng đè, khơng có tam giác đảo (tam giác nằm trong tam giác khác),
càng có dạng đều càng tốt và thoả mãn điều kiện đường tròn ngoại tiếp của bất kỳ
tam giác nào không chứa bất kỳ đỉnh của một tam giác khác. Mơ hình số độ cao
dạng TIN khá phức tạp khi xử lý, dung lượng file lớn, nhưng khả năng mơ tả dữ
liệu, nhất là dạng địa hình biến đổi phức tạp tốt hơn.

Hình 1.2: Mơ hình DEM có cấu trúc tam giác khơng đều (TIN)
Mơ hình TIN có ưu điểm là thể hiện được chính xác địa hình trong khơng
gian ba chiều bởi vì mỗi một tam giác chỉ có một giá trị độ dốc, khác với cấu trúc
Grid, thơng thường với bốn điểm có độ cao khác nhau và khơng cùng nằm trên một

mặt phẳng. Do đó mơ hình TIN có ưu điểm là nó có thể cho phép hiện địa hình với
cùng độ chính xác như mơ hình Grid nhưng với ít điểm hơn và các thơng tin được
lưu trữ theo Topology.
Tuy nhiên, Topology này lại có tính phức tạp riêng của nó, vì vậy để nội suy
độ cao của một điểm nào đó trước tiên phải tiến hành tìm kiếm xem điểm đó nằm
trong tam giác nào. Mặc dù đã có nhiều phương pháp tìm kiếm có hiệu quả cao
được đưa ra nhưng việc tìm kiếm này vẫn địi hỏi nhiều tính tốn hơn mơ hình Grid.
Trên thực tế phép nội suy dựa trên một số hữu hạn các điểm xung quanh nó. Trong
phép nội suy này, mặt phẳng được xác định bởi ba điểm của tam giác được coi là
mặt địa hình, giá trị độ cao của một điểm bất kỳ được nội suy bởi tam giác chứa
điểm nó. Mỗi tam giác là một mặt phẳng trong không gian ba chiều. Độ cao của
một điểm nằm bên trong tam giác được xác định bởi tiếp điểm của mặt phẳng tam
giác với đường thẳng đứng (theo hướng dây dọi) đi qua điểm tam giác không được


11
xem xét tới. Do một số hạn chế dạng TIN hầu như khơng được đề xuất cho DEM
phủ trùm tồn quốc với hàng triệu điểm. Các nước như Mỹ, Anh, Đức, Úc, Trung
Quốc, Nhật Bản và nhiều nước khác đều xây dựng DEM phủ trùm toàn quốc theo
cấu trúc dạng Grid.
Cấu trúc lưới tam giác khơng đều có thể sử dụng trong việc lập bản đồ độ
dốc, bản đồ phân tầng độ cao, bản đồ đường đồng mức, các mặt cắt, đường chân
trời, biểu đồ khối và các bản đồ nhìn phối cảnh. Các thơng tin về bản đồ đều được
lưu vào lưới tam giác. Thông tin bề mặt bao phủ có thể được hình thành bởi việc
chồng xếp và giao hội các cấu trúc lưới tam giác không đều với các cấu trúc đa giác
topo được dùng cho nhiều thể loại bản đồ riêng biệt.
1.1.3.4. Mơ hình 3D
a) Mơ hình 3D Vector ( bản đồ 3D)
- Bản đồ khơng gian ba chiều (3D) hay cịn gọi là mơ hình 3D Vector mô tả
bề mặt trái đất cùng các địa vật trên đó một cách đầy đủ cả về vị trí mặt bằng lẫn

độ cao. Bản đồ khơng gian ba chiều mang đầy đủ các đặc điểm của bản đồ địa hình
2D truyền thống như:
- Phản ánh bề mặt trái đất;
- Tuân theo quy tắc toán học;
- Khái quát hoá;
- Ký hiệu hố;
- Độ chính xác.
Ngồi ra, nó cịn có thêm các đặc điểm của bản đồ số nói chung, bản đồ 3D
nói riêng như:
- Vị trí mặt bằng và độ cao của các đối tượng được diễn đạt bằng tọa độ;
- Thuộc tính của các đối tượng được diễn đạt bằng các mã (code) hoặc các
bảng thuộc tính;
- Hình ảnh của bản đồ được thể hiện trên màn hình cho ta khả năng nhìn lập
thể;


12
- Hình ảnh của tồn vùng, từng khu vực cục bộ hoặc từng đối tượng được
nhìn từ nhiều hướng, nhiều cấp độ chi tiết và tỷ lệ khác nhau.
Thông thường các đối tượng hình học của bản đồ 3D được thể hiện trong
không gian ba chiều theo hai nguyên tắc. Thứ nhất là bằng chính giá trị độ cao thực
của đối tượng nếu có. Cách thứ hai là sử dụng tọa độ X, Y của đối tượng cịn độ
cao thì được chiết xuất từ mặt DEM dựa trên tọa độ X, Y nói trên. Các ngun tắc
này khơng chỉ được áp dụng với các dữ liệu vector. Một file raster khi đã được nắn
chỉnh (ảnh trực giao hay ảnh bản đồ nền) cũng có thể được phủ lên mặt DEM để
tạo nền địa hình cho bản đồ 3D.
Bản đồ 3D bao gồm 2 thành phần cơ bản: mơ hình số độ cao và mơ hình số
địa vật.

Hình 1.3 : Các thành phần cơ bản của bản đồ 3D

Hình 1.4: Mơ hình nhà vector Linh Đàm


13
b) Mơ hình 3D Raster
Mơ hình 3D raster là sự kết hợp trên sản phẩm trực tiếp (DSM, Trueortho)
của công nghệ Lidar và ảnh số bằng phần mềm chuyên dụng tạo lên, ưu điểm là khả
năng tạo mơ hình nhanh chóng, trực quan.
Mơ hình số bề mặt 3D: là một mơ hình số độ cao miêu tả bề mặt mặt đất và
bao gồm cả các đối tượng vật thể trên đó như nhà cửa, cây cây cối, đường dây điện,
đường giao thơng, ... Cũng như mơ hình số độ cao, mơ hình số bề mặt được tạo ra
dưới dạng Raster với kích thước mắt lưới Grid đạt tới 0,5m và độ chính xác về độ
cao lên tới 0,2m.
Bình đồ ảnh trực giao (true otrthophoto): là sản phẩm ảnh được nắn chuyển
hình học chính xác trong hệ tọa độ lựa chọn dựa vào các góc xoay được xác định
nhờ hệ thống IMU và tọa độ GPS cùng với mơ hình số địa hình, mơ hình số bề mặt
so dữ liệu Lidar tạo ra. Bình đồ ảnh trực giao trên lý thuyết là ảnh nắn chỉnh hình
học đã được loại trừ sai số vị trí điểm do chênh cao địa hình gây ra dựa vào việc sử
dụng mơ hình số địa hình để nắn chỉnh.
Đối với trường hợp bay quét Lidar có kết hợp chụp ảnh số thì sản phẩm bình
đồ ảnh trực giao là sản phẩm trực tiếp của công nghệ Lidar đem lại hiệu quả rất lớn
cho công tác đo đạc lập bản đồ và xây dựng mơ hình khơng gian ba chiều. Bình đồ
ảnh trực giao sử dụng làm lớp phủ bề mặt cho các đối tượng trên 3D.
1.2. Tình hình nghiên cứu trong và ngồi nƣớc
Trên thế giới từ cuối những năm 90, dữ liệu bay chụp bằng công nghệ Lidar
bắt đầu được sử dụng và ngày càng trở thành một nguồn dữ liệu đầu vào 3D giá trị
cao, rất quan trọng cho các cơ sở dữ liệu khơng gian. Các ưu điểm của cơng nghệ
Lidar là nó cung cấp dữ liệu 3D độ chi tiết cao, thời gian bay chụp và xử lý ngắn,
hiệu quả kinh tế cao so với các phương pháp đo đạc khác như đo đạc thực địa hay

xử lý ảnh. Ngày nay, dữ liệu Lidar khi được xử lý triệt để có thể đạt được độ chính
xác rất cao từ 7-10 cm trên bề mặt cứng ổn định. Ở các nước phát triển như khu vực
Tây Âu và Bắc Mỹ, phần lớn lãnh thổ các nước đã được hoàn thành bay chụp Lidar
lần đầu và được lên kế hoạch bay cập nhật với chu kỳ trung bình 6 năm 1 lần.


14
Dữ liệu Lidar thơ chính là đám mây điểm 3D mơ tả mơ hình DSM. Ở mức độ
xử lý thơ, dữ liệu Lidar được tách thành nhóm các điểm trên mặt đất - mơ hình
DEM và nhóm các điểm khơng nằm trên mặt đất như thảm thực vật và các địa vật
nhân tạo. Sản phẩm DEM có thể sử dụng ngay cho các ứng dụng về ngập lụt. Sau
khi được tiếp tục xử lý, tách lọc và tổ chức tái tạo lại đối tượng, kết hợp với các
nguồn dữ liệu khác như ảnh độ phân giải cao (có thể là ảnh chụp đồng thời với dữ
liệu Lidar hay ảnh vụ trụ độ phân giải cao, ảnh chụp mặt đất) rồi đưa vào cơ sở dữ
liệu ta có thể đạt được một mơ hình bản đồ 3D độ chi tiết cao, độ chính xác cao,
được gắn kèm với các thuộc tính.
Dữ liệu Lidar có thể dùng để nắn trực ảnh thực cho các ảnh độ phân giải cao
và ngược lại các ảnh này có thể giúp nâng độ chính xác của q trình lọc và phân
loại điểm và có thể dùng để làm ảnh nền khi hiển thị các đối tượng trong bản đồ 3D.
Mơ hình bản đồ 3D độ chi tiết cao, độ chính xác cao được xây dựng từ dữ
liệu Lidar kết hợp với ảnh độ phân giải cao và các nguồn dữ liệu khác là một sản
phẩm tuy mới nhưng cũng đã được người dùng trong các lĩnh vực ứng dụng khác
nhau sử dụng một cách hiệu quả.
Một ví dụ điển hình là cơ sở dữ liệu khơng gian quốc gia của Thụy Sỹ do
SwissTopo (Swiss Federal Office of Topography – cơ quan quản lý dữ liệu địa hình
quốc gia) cung cấp. Trước đây, Swisstopo cung cấp sản phẩm chính từ CSDL địa
hình tỷ lệ 1/25.000 nhưng từ năm 2008 họ tiến hành xây dựng và bắt đầu cung cấp
Mơ hình Cảnh quan Địa hình (TLM - Topographic Landscape Model) trên cả nước.
Đây là mơ hình dữ liệu - Bản đồ 3D được xây dựng từ dữ liệu Lidar kết hợp với các
loại ảnh độ phân giải cao và được cập nhật thường xuyên. Các đối tượng trong mơ

hình này đều là 2.5D hay 3D và được gắn thuộc tính. SwissTopo dùng nó làm dữ
liệu nền cơ bản cho cơ sở dữ liệu không gian quốc gia của Thụy Sỹ, các sản phẩm
bản đồ kể cả dữ liệu địa hình 1/25.000 truyền thống cũng sẽ được tổng hợp từ dữ
liệu nền này để đảm bảo tính thống nhất giữa các nguồn dữ liệu họ cung cấp.
Đan Mạch cũng bắt đầu xây dựng mơ hình thành phố 3D bắt đầu từ
Copenhagen từ năm 2004 và sau đó mở rộng ra các thành phố khác và các khu dân


15
cư ngồi đơ thị. Đến cuối năm 2008 họ đã hồn thành việc xây dựng 3D tất cả các
ngơi nhà trên cả nước (>2.2 triệu ngơi nhà). Các mơ hình nhà và thành phố 3D này
được xây dựng chủ yếu với mục đích hiển thị và đã được các ủy ban thành phố sử
dụng rộng rãi cho việc đánh giá ảnh hưởng cảnh quan môi trường và lấy ý kiến
công khai trước khi xét duyệt các dự án.
Hiện nay một số các quốc gia trên thế giới cũng như ở Việt Nam có các tổ
chức đã xây dựng 3D các mơ hình nhà và các đối tượng địa lý khác có thể kể đến:
- Mơ hình thành phố 3D cho 100 thành phố khu vực châu Âu và Bắc Mỹ mà
tập đoàn BlomInfo (Web Niras ) đang thành lập để cung cấp cho tập đoàn TeleAtlas
(Web TeleAtlas).Các sản phẩm này nhắm đến mục tiêu hồn thiện việc hiển thị
khơng gian trên các thiết bị định vị và dẫn đường và trên Web dùng rộng rãi ở các
khu vực này.
- Mô hình 3D của khu trung tâm các thành phố hay các điểm du lịch nổi
tiếng thế giới mà Google Earth hay Virtual Earth và Bing Map của Microsoft cung
cấp trên Web.
- Ở nước ta cũng có một số sản phẩm 3D mang tính hiển thị cao như một số
khách sạn, nhà thờ ở trung tâm TP HCM được đưa lên (Diadiem) hay mơ hình 3D
của Huế cho mục đích bảo tồn di sản cố đô cũng đang được thực hiện trong chương
trình hợp tác với chính phủ Ý.
Hiện nay trên thế giới các nghiên cứu liên quan đến Lidar và bản đồ 3D đang
được tập trung vào các lĩnh vực:

- Phương pháp phân nhóm, qui định độ chi tiết (LOD) và cách hiển thị đối
tượng trong bản đồ 3D. Ngoài cách phân loại theo chủ đề (7-8 nhóm) như bản đồ
địa hình truyền thống, dữ liệu của bản đồ 3D còn được phân theo cách thể hiện :
DEM, các dữ liệu nằm trên bề mặt DEM 2.5D ( đường, ranh giới...), các dữ liệu
đứng trên bề mặt DEM (nhà, cột điện,...). Các đối tượng như nhà có thể được phân
loại theo các tiêu chí nhất định và thể hiện ở các mức độ chi tiết khác nhau.
- Việc xây dựng phương pháp tái tạo các đối tượng như nhà, mái nhà, cầu
vượt, ... một cách tự động từ dữ liệu Lidar thô.