BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC
VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
-----------------------------

NGUYỄN THỊ HỮU PHƯƠNG

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM
MÂY ĐIỂM LIDAR VÀ ỨNG DỤNG

LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH

HÀ NỘI – 2022


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC
VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
-----------------------------

Nguyễn Thị Hữu Phương

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM
MÂY ĐIỂM LIDAR VÀ ỨNG DỤNG

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
Mã số: 9 48 01 04

LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. PGS.TS. Đặng Văn Đức
2. PGS.TS. Nguyễn Trường Xuân

Hà Nội – Năm 2022


1
LỜI CẢM ƠN
Trong quá trình thực hiện đề tài “Nghiên cứu phương pháp phân loại dữ
liệu đám mây điểm LiDAR và ứng dụng”, NCS đã nhận được rất nhiều sự giúp
đỡ, tạo điều kiện của Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện Công nghệ thông tin,
Viện hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam. NCS xin bày tỏ lịng cảm ơn chân
thành về sự giúp đỡ đó.
NCS xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS Đặng Văn Đức và PGS.TS
Nguyễn Trường Xuân – những người thầy trực tiếp hướng dẫn và chỉ bảo cho NCS
hoàn thành luận án này. Hai thầy đã dành cho NCS nhiều thời gian, tâm sức, đóng
góp nhiều ý kiến, nhận xét quý báu, chỉnh sửa cho NCS những chi tiết nhỏ trong
luận án, giúp luận án của NCS được hoàn thiện hơn về mặt nội dung và hình thức.
NCS xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp đang công tác tại Bộ môn
Công nghệ phần mềm, Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Mỏ - Địa chất
đã tạo điều kiện và giúp đỡ NCS trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành luận
án này.
Sự cảm ơn sâu sắc NCS xin dành tới gia đình đã ln chia sẻ, động viên, cảm
thông trong những chuỗi ngày dài học tập và nghiên cứu, NCS luôn nhận được sự

yêu thương từ gia đình để có thể đạt được kết quả như ngày hôm nay.

TÁC GIẢ LUẬN ÁN

NCS. Nguyễn Thị Hữu Phương


2
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN .............................................................................................................1
MỤC LỤC…………………………………………………………………………...2
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................4
DANH MỤC HÌNH VẼ ..............................................................................................6
DANH MỤC BẢNG BIỂU ........................................................................................8
MỞ ĐẦU…………………………………………………………………………….9
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM MÂY ĐIỂM
LIDAR……………………………………………………………………………..15
1.1 Kiến trúc hệ thống LiDAR ..................................................................................15
1.1.1 Khái niệm công nghệ LiDAR ..........................................................................15
1.1.2 Hoạt động của hệ thống LiDAR ......................................................................17
1.2 Dữ liệu LiDAR ....................................................................................................19
1.2.1 Thu nhận dữ liệu ĐMĐ theo công nghệ LiDAR .............................................19
1.2.3 Đặc trưng của dữ liệu ĐMĐ LiDAR................................................................20
1.2.3 Định dạng dữ liệu LiDAR ................................................................................21
1.3 Bài toán phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR ............................................................22
1.3.1 Bài toán phân loại dữ liệu ..............Lỗi! Thẻ đánh dấu không được xác định.
1.3.2 Các bài toán phân loại ĐMĐ LiDARLỗi! Thẻ đánh dấu khơng được xác
định.
1.4 Các cơng trình nghiên cứu liên quan...................................................................28
1.4.1 Trong nước .......................................................................................................28

1.4.2 Ngoài nước .......................................................................................................29
1.5 Phương pháp đề xuất ...........................................................................................35
1.6 Kết luận chương ..................................................................................................37
CHƯƠNG 2 PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG PHÂN
LOẠI ĐMĐ LIDAR ..................................................................................................38
2.1 Cải tiến thuật tốn EM ........................................................................................38
2.1.1 Mơ tả thuật tốn EM ........................................................................................38
2.1.2 Ý tưởng cải tiến thuật toán EM ........................................................................42
2.1.3 Thực hiện cải tiến .............................................................................................44
2.1.4 Thử nghiệm và đánh giá thuật toán EM - D.....................................................52


3
2.2 Cải tiến thuật tốn MCC .....................................................................................60
2.2.1 Mơ tả thuật toán MCC......................................................................................60
2.2.2 Ý tưởng cài tiến thuật toán MCC .....................................................................65
2.2.3 Thực hiện cải tiến .............................................................................................68
2.2.4 Thử nghiệm và đánh giá thuật toán MCC - D..................................................76
2.3 Kết luận chương ..................................................................................................80
CHƯƠNG 3 ĐỀ XUẤT SỬ DỤNG HIỆU QUẢ ĐÁM MÂY ĐIỂM LIDAR SAU
PHÂN LOẠI ………………………………………………………………………81
3.1 Lớp phủ khu vực đô thị và khả năng sử dụng của dữ liệu LiDAR trong phân loại
lớp phủ bề mặt khu vực đô thị...................................................................................81
3.2 Đề xuất phương pháp xử lý dữ liệu LiDAR trong phân loại lớp phủ bề mặt khu
vực đô thị ………………………………………………………………………….84
3.2.1 Phân loại lớp phủ bề mặt khu vực đô thị..........................................................84
3.2.2 Phương pháp đề xuất ........................................................................................87
3.2.3 Thử nghiệm ………………………………………………………………… 88
3.2.4 Tạo bộ dữ liệu đầu vào cho DSS trong quy hoạch đất đai ...............................94
3.3 Kết luận chương ................................................................................................102

KẾT LUẬN ………………………………………………………………………104
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ........................106
TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................................108


4
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt

Diễn giải

3D

3 Dimensions

4D

4 Dimensions

ASPRS

American Society for Photogrammetry and Remote Sensing

BCAL

Boise Center Aerospace Laboratory LiDAR

CHM

Canopy Height Model


CNN

Convolutional Neural Network

CORS

Continous Operating Reference Station

DEM

Digital Elevation Model

ĐMĐ

ĐMĐ

DSM

Digital Surface Model

DSS

Decision Support System

DTM

Digital Terrain Model

EM


Expectation Maximization

GMM

Gaussian Mixture Model

GNSS

Global Navigation Sattelite System

IDW

Inverse Distance Weighting

INS

Inertial Navigation System

k-NN

k Nearest Neighbor

Laser

Light amplification by stimulated emission of radiation

LiDAR

Light Detection And Ranging


MCC

Multiscale Curvature Classification

MLS

Mobile Laser Scanning

NN

Nereast Neighbor

NVC

Naïve Bayes Classification

OBC

Object-Based Classification

PCA

Principal Component Analysis

pPCA

Probabilistic Principle Component Analysis

RBF


Radial Basis Function


5
RCF

Random Conditional Field

RGB

Red – Green - Blue

SVM

Support Vector Machine

TIN

Triangulated Irregular Network

TLS

Terrestrial Laser Scanning

TNHH MTV

Trách nhiệm hữu hạn một thành viên

ToF


Time of Flight

TPS

Thin Plate Spline

UAV

Unmanned Aerial Vehicle

WSVM

Wavelet Support Vector Machine

PS
PD
ISPRS

Point Spacing
Point Density
International Society for Photogrammetry and Remote Sensing


6
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1 Thành phần của hệ thống LiDAR ..............................................................16
Hình 1.2 Cách hoạt động của các thành phần trong hệ thống LiDAR......................17
Hình 1.4 Cường độ và năng lượng thu nhận từ các tia phản xạ ................................18
Hình 1.5 Nguyên lý quét của LiDAR .......................................................................18

Hình 1.6 ĐMĐ sau khi được thu nhận và xử lý ........................................................19
Hình 1.7 Nguyên lý thu thập dữ liệu của hệ thống LiDAR ......................................19
Hình 1.8 ĐMĐ khi chưa được xử lý .........................................................................20
Hình 1.9 Quá trình phân loại dữ liệu tổng quátLỗi! Thẻ đánh dấu không được xác
định.
Hình 1.10 Tiến trình xử lý dữ liệu điểm LiDAR ......................................................23
Hình 1.11 Các bước thực hiện lọc điểm ground .......................................................25
Hình 1.12 Kết quả tạo DEM và nội suy đường bình độ từ dữ liệu điểm LiDAR (Bộ
TNMT) ......................................................................................................................26
Hình 1.13 Quy trình phân loại dữ liệu LiDAR tổng quát .........................................27
Hình 1.14 Các bước thực hiện phương pháp đề xuất ................................................36
Hình 2.1 Tiến trình của thuật tốn EM .....................................................................40
Hình 2.2 Quy trình thực hiện cải tiến thuật tốn EM (EM-D) ..................................43
Hình 2.3 Tạo độ x, y, z của ĐMĐ .............................................................................53
Hình 2.4 Hình ảnh hiển thị ĐMĐ 3D........................................................................53
Hình 2.5 Độ cao và giá trị cường độ phản xạ của điểm ............................................54
Hình 2.6 Điểm được hiển thị theo độ cao và chia thành các ĐMĐ nhỏ hơn ............55
Hình 2.7 Sự tương quan trong bộ dữ liệu..................................................................55
Hình 2.8 Phân tích thành phần chính dựa trên pPCA ...............................................56
Hình 2.9 Ma trận thành phần chính của mơ hình ......................................................56
Hình 2.10 Bảng tổng hợp giá trị riêng được khởi tạo và tính tốn lại ......................57
Hình 2.11 Tổng hợp tổng phương sai của các thành phần trong bộ dữ liệu .............57
Hình 2.12 Ma trận thành phần sau khi được tính tốn và tổng hợp ..........................57
Hình 2.13 Tham số của mơ hình được cập nhật với bộ dữ liệu 1 .............................58
Hình 2.14 Tham số cập nhật cho bộ dữ liệu 2 ..........................................................59
Hình 2.15 Sự phân bố của dữ liệu theo hai thành phần chính ..................................59
Hình 2.16 Sự phân bố của dữ liệu với hai thành phần trong bộ dữ liệu 2 ................60


7

Hình 2.17 Sơ đồ thuật tốn MCC ..............................................................................63
Hình 2.18 Quy trình thực hiện phân loại ĐMĐ với MCC - D ..................................66
Hình 2.19 Một TPS đi qua các điểm kiểm sốt ........................................................67
Hình 2.20 Bộ dữ liệu thử nghiệm với MCC-D tại ng Bí, Quảng Ninh ................77
Hình 2.21 Một phần đồ thị Voronoi được tạo ...........................................................77
Hình 2.22 Mật độ của các điểm dữ liệu ....................................................................78
Hình 2.23 Giá trị PD của bộ dữ liệu..........................................................................78
Hình 2.24 Kết quả phân loại với MCC-D .................................................................79
Hình 3.1 Quy trình phân loại lớp phủ bề mặt sử dụng ảnh viễn thám ......................86
Hình 3.2 Phương pháp phân loại lớp phủ bề mặt và thành lập mơ hình ứng dụng ..87
Hình 3.3 Tọa độ và mơ hình 3D ĐMĐ năm 2018 ....................................................90
Hình 3.4 Kết quả phân loại với EM – D ...................................................................91
Hình 3.5 DEM với độ phân giải là 1m ......................................................................92
Hình 3.6 DSM với độ phân giải 1m ..........................................................................93
Hình 3.7 Các thành phần của DSS trong quy hoạch đất ...........................................95
Hình 3.8 Tạo bộ dữ liệu đầu vào cho DSS trong quy hoạch đất đai sử dụng dữ liệu
LiDAR .......................................................................................................................98
Hình 3.9 ĐMĐ sau khi loại bỏ nhiễu ........................................................................99
Hình 3.10 Sự phân bố của điểm sau phân loại ........................................................100
Hình 3.11 Mơ hình DEM ........................................................................................101
Hình 3.12 Mơ hình DSM ........................................................................................101
Hình 3.13 Mơ hình 3D ............................................................................................101
Hình 3.14 Mơ hình mơ phỏng khu vực đo vẽ .........................................................102


8
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1 Số lượng điểm trong tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra ..........................53
Bảng 2.2 Số lượng điểm trong tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra của bộ dữ liệu...53
Bảng 2.3 Sự tương quan và tần suất hai thành phần chính .......................................59

Bảng 2.4 So sánh kết quả phân loại của thuật toán EM - D và thuật toán EM [45] .60
Bảng 2.5 Bộ dữ liệu huấn luyện và kiểm tra được lựa chọn tại Uông Bí .................77
Bảng 2.6 So sánh kết quả phân loại giữa MCC - D và MCC phiên bản 2.2 (2020) .79
Bảng 2.7 Số điểm trong tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra của mỗi lớp .................80
Bảng 2.8 Ma trận nhầm lẫn và giá trị OA .................................................................80
Bảng 3.1 Giá trị thuộc tính của bộ dữ liệu LiDAR được sử dụng ............................89
Bảng 3.2 Số lượng các điểm trong tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra ....................90
Bảng 3.3 Số lượng điểm của các lớp sau phân loại ..................................................91
Bảng 3.4 So sánh kết quả phân loại của EM – D với MCC và EM ..........................91
Bảng 3.5 Số lượng điểm thuộc các lớp sau phân loại ...............................................99
Bảng 3.6 Bảng so sánh độ chính xác của kết quả phân loại ...................................100


9
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu
Cơng nghệ LiDAR (Light Detection and Ranging) là công nghệ tiên tiến
trong lĩnh vực Trắc địa – bản đồ. LiDAR là công nghệ viễn thám chủ động không
phụ thuộc vào thời tiết trong q trình thu thập dữ liệu khơng gian Trái đất. LiDAR
có khả năng thu thập thơng tin về đối tượng bằng cách phát tia laser tới mục tiêu và
thu nhận tia phản xạ. Sự khác biệt về thời gian đi và về của tia laser cùng với thông
tin từ tia phản xạ ta có thể thu được các thơng tin về đối tượng và tạo ra mơ hình số
3 chiều của nó. LiDAR là một trong số ít loại cảm biến có thể tạo ảnh nhiều lớp một
cách đáng tin cậy. LIDAR cung cấp thơng tin chính xác về các đối tượng được khảo
sát bằng cách đo tuần tự với độ chính xác cao. Với những ưu điểm vượt trội của
mình trong lĩnh vực nghiên cứu khí quyển và bề mặt Trái đất, LiDAR ngày càng
được sử dụng rộng rãi [1].
Từ những năm đầu của thập niên 60 của thế kỷ 20, sự ra đời của bộ khuếch
đại ánh sáng bằng phát xạ kích thích – Laser đã mở rất nhiều ứng dụng mới, trong
đó phải kể đến kĩ thuật khảo sát từ xa sử dụng nguồn kích thích bằng tia laser gọi là

LiDAR. Cơng nghệ LiDAR là sự 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 [2]. Bản chất
của công nghệ LiDAR là kỹ thuật đo dài laser, định vị không gian GPS/INS và sự
nhận biết cường độ phản xạ ánh sáng [2]. Sóng laser được phản hồi từ bề mặt Trái
đất hay từ các đối tượng trên bề mặt như cây cối, đường hoặc nhà ..., với mỗi xung
sẽ đo được thời gian đi và về của tín hiệu, từ đó ta tính được khoảng cách từ nguồn
phát laser tới đối tượng. Các đối tượng trên bề mặt Trái đất khác nhau có khả năng
phản xạ tia quét laser với cường độ khác nhau. Ở mỗi thời điểm phát xung laser, hệ
thống định vị vệ tinh GNSS và INS sẽ xác định vị trí khơng gian của điểm phát, góc
định hướng trong khơng gian của tia quét sẽ được xác định từ máy phát laser. Một
tia laser phát đi, sẽ có một hay nhiều tín hiệu phản hồi. Với các trị đo tổng hợp đó
tính được vị trí (tọa độ khơng gian) của các điểm trên bề mặt Trái đất. Số lượng tia
phản xạ từ bề mặt Trái đất phụ thuộc vào tính khơng gian của các đối tượng trên đó.
Với số lượng tia phản xạ từ hàng trăm đến trăm ngàn được thu nhận trong một giây,
LiDAR thực hiện quét bề mặt Trái đất với mật độ điểm dày đặc, kết quả cho ra dữ
liệu đám mây điểm (ĐMĐ) được tham chiếu địa lý biểu thị chi tiết bề mặt vùng


10
quét. ĐMĐ là tập hợp các điểm dữ liệu tương tự thế giới thực theo ba chiều. Mỗi
điểm được xác định bởi vị trí và màu sắc của chính nó, các điểm trong ĐMĐ được
đặc trưng bởi tọa độ (x, y) và độ cao (z). Các điểm sau đó có thể được hiển thị dưới
dạng pixel để tạo mơ hình 3D có độ chính xác cao của đối tượng. Các ĐMĐ có khả
năng mơ tả các vật thể có kích thước chỉ vài milimet hoặc các vật thể lớn như cây
cối, tịa nhà và thậm chí tồn bộ thành phố [3]. Các ĐMĐ thô được quét từ các đối
tượng vật lý như bên ngồi tịa nhà, nhà máy, địa hình, …. Sau khi thu thập dữ liệu
thô, ĐMĐ phải được chuyển đổi thành các tệp máy tính có thể đọc được. Dữ liệu
ĐMĐ là rất lớn. Tùy theo mục đích sử dụng cụ thể, số lượng điểm và lớp điểm được
sử dụng là khác nhau. Ngoài dữ liệu ĐMĐ, LiDAR còn tạo ra ảnh cường độ xám
dựa trên cường độ phản xạ khác nhau của các đối tượng trên Trái đất [4].

Tuy nhiên, ĐMĐ thô không phải là sản phẩm cuối cùng. Để truy xuất thông
tin từ ĐMĐ, các bước xử lý được áp dụng như phân loại (Classification), lọc
(Filtering) và mơ hình hóa (Modelling). Hệ thống LIDAR với khả năng qt thu
được hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn điểm chỉ với một xung laser duy nhất.
Điều này khiến cho các ĐMĐ thô với mật độ điểm cực lớn và có nhiễu do độ nhạy
cao của máy dị xuống mức đơn photon, các ĐMĐ hiển thị rất nhiều “điểm trong
khơng khí”. Để sử dụng ĐMĐ LiDAR trong các bài toán ứng dụng cụ thể, cần thiết
phải xử lý trước để giảm nhiễu. Thêm vào đó, với số lượng điểm lớn, để cải thiện và
tăng khả năng sử dụng của dữ liệu ĐMĐ LiDAR cho các bài toán ứng dụng khác
nhau như: thành lập mơ hình số địa hình (Digital Terrain Model – DTM), mơ hình
số độ cao (Digital Elevation Model – DEM), mơ hình số bề mặt (Digital Surface
Model – DSM), tính tốn sinh khối rừng, mơ hình 3D mơ phỏng, khảo sát địa hình
khu vực ven biển, phân loại lớp phủ bề mặt … ta phải tiến hành phân loại điểm
trong ĐMĐ đó. Thực hiện bài tốn phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR giúp sử dụng
được tối đa các thơng tin có ích từ dữ liệu ĐMĐ, cho ta kết quả nhất quán và độ
chính xác cao hơn so với dữ liệu ĐMĐ LiDAR thô ban đầu.
Tại Việt Nam, công nghệ LiDAR được áp dụng từ những năm 2006 trong
lĩnh vực Trắc địa – Bản đồ. Tuy nhiên, những ứng dụng của LiDAR chủ yếu trong
thành lập DEM/DTM/DSM mà chưa có nhiều những bài tốn ứng dụng trong các
bài toán như quản lý đất đai, khảo sát địa hình khu vực ven biển, khảo cổ, địa chất,
…. Hạn chế này là do bài toán phân loại ĐMĐ LiDAR vẫn chưa được quan tâm tại


11
Việt Nam, khi tại các đơn vị sản xuất vẫn đang sử dụng phương pháp phân loại bán
tự động sử dụng các phần mềm phân loại thương mại được bán kèm cùng với thiết
bị và con người (đối chiếu kết quả phân loại với bản đồ hiện trang khu vực đo vẽ,
ảnh cường độ xám và hiệu chỉnh kết quả). Thời gian phân loại thường tốn nhiều
thời gian do quá trình hiệu chỉnh và đối chiếu, kết quả phân loại khơng chính xác do
sai số sai lầm, ….

Hiện nay, trên thế giới các thuật toán phân loại dữ liệu LiDAR ngày càng
được cải tiến. Phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR tự động được thực hiện bằng các
thuật toán phân loại điểm, trên cơ sở kết hợp với ảnh cường độ xám, kết quả thu
được từ công tác thực địa và dữ liệu ảnh số được chụp (trong trường hợp hệ thống
LiDAR có máy chụp ảnh kỹ thuật số) [4]. Các thuật tốn được các nhà khoa học
ngồi nước cơng bố trên các Tạp chí, Hội thảo chỉ ra rằng với mỗi khu vực, bộ dữ
liệu khác nhau sẽ có thuật toán phân loại phù hợp cho ra kết quả phân loại tốt nhất.
Trước khi thực hiện việc phân loại dữ liệu tự động cần đặc biệt lưu ý tới các đặc
trưng cơ bản về địa hình, địa mạo, cơng trình xây dựng, thủy văn, thực phủ, khu dân
cư…. (Kích thước tối đa, tối thiểu các cơng trình; chiều cao tối đa, tối thiểu của cây;
vùng lỗi do mặt nước; các điểm bị lỗi; các điểm trên không…) [1]. Sau khi kết thúc
công đoạn này ta cần phân loại và gán nhãn cho các điểm trong ĐMĐ như: Lớp
chứa điểm ground, Lớp chứa điểm thực phủ, Lớp chứa điểm trên mái nhà, tường
nhà và các cơng trình xây dựng, Lớp chứa các điểm trên không, Lớp chứa các điểm
bị lỗi, Lớp chứa các điểm trên mặt nước …. Từ đó sử dụng dữ liệu ĐMĐ cho các
bài toán rộng hơn như tính tốn sinh khối, thành lập mơ hình 3D hay tạo bộ dữ liệu
cho hệ hỗ trợ ra quyết định. Để phát huy hiệu quả công nghệ LiDAR phục vụ cho
các ứng dụng khác nhau, sử dụng những thành tựu đã được cơng bố về thuật tốn
phân loại ĐMĐ LiDAR, NCS nhận thấy việc nghiên cứu về công nghệ, về thuật
toán sử dụng và về khả năng phát triển các thuật toán phân loại ĐMĐ tự động mới
phù hợp với điều kiện địa hình của Việt Nam phù hợp với yêu cầu thực tế.
Do đó, nghiên cứu phương pháp phân loại tự động dữ liệu LiDAR của luận
án là cần thiết, mang tính khoa học và khả năng thực tiễn cao tại Việt Nam.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của luận án là nghiên cứu đề xuất phương pháp, thuật tốn phân
loại ĐMĐ LiDAR có độ chính xác cao. Kết quả sau phân loại dữ liệu LiDAR sẽ


12
được sử dụng thử nghiệm cho bài toán nghiên cứu đánh giá sự thay đổi của lớp phủ

bề mặt khu vực đô thị và tạo bộ dữ liệu đầu vào cho DSS trong quản lý đất đai.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Để hoàn thành mục tiêu nghiên cứu của luận án, đối tượng nghiên cứu của
luận án tập trung vào bài toán phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR.
Đối tượng nghiên cứu của luận án là công nghệ LiDAR, bài toán phân loại
điểm và khả năng sử dụng của thuật toán EM và MCC để nâng cao hiệu quả của kết
quả phân loại ĐMĐ LiDAR phục vụ cho bài phân loại bề mặt lớp phủ của khu vực
đô thị từ đó tạo mơ hình mơ phỏng lớp phủ bề mặt và tạo bộ dữ liệu cho DSS trong
quản lý đất đai.
Phạm vi nghiên cứu của luận án tập trung chủ yếu vào bài toán phân loại dữ
liệu ĐMĐ LiDAR mà trọng tâm là phát triển thuật toán phân loại dữ liệu ĐMĐ
LiDAR tự động và ứng dụng trên bộ dữ liệu được thu thập tại Việt Nam.
4. Nội dung nghiên cứu
Để thực hiện được mục tiêu đặt ra của luận án, luận án sẽ thực hiện các nội
dung nghiên cứu sau:
-

Cơng nghệ LiDAR và cơ sở tốn học của dữ liệu ĐMĐ LiDAR

-

Bài toán phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR

-

Thuật toán và phương pháp phân loại ĐMĐ LiDAR

-

Lựa chọn thuật toán và đề xuất phương pháp phân loại ĐMĐ LiDAR


-

Nghiên cứu về lớp phủ bề mặt khu vực đô thị

-

Sử dụng dữ liệu LiDAR sau phân loại phân loại lớp phủ bề mặt khu vực
đô thị và tạo bộ dữ liệu đầu vào cho DSS trong quy hoạch đất đai

5. Phương pháp nghiên cứu
- Phương pháp nghiên cứu phân tích, tổng hợp: Thu thập và nghiên cứu các
các bài báo, luận án tiến sĩ, sách, tài liệu đã được cơng bố có liên quan đến cơng
nghệ LiDAR, bài tốn phân loại ĐMĐ LiDAR. Thơng qua đó có thể chọn lọc các
nội dung, vấn đề nghiên cứu, tiến hành đề xuất và cải tiến thuật toán/phương pháp
và đưa ra hướng giải quyết bài toán.
- Phương pháp thực nghiệm: Để đánh giá độ chính xác thuật tốn/phương
pháp cải tiến và để xuất, thực hiện cài đặt, chạy thử nghiệm trên nhiều bộ dữ liệu và


13
so sánh với kết quả nghiên cứu lý thuyết. Thông qua đó chứng minh được độ chính
xác của kết quả nghiên cứu.
- Phương pháp viễn thám: Sử dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu viễn thám để
thành lập mô hình DEM/DSM/DTM, mơ hình mơ phỏng, … phục vụ cho các thực
nghiệm của nghiên cứu.
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
-Ý nghĩa khoa học: Luận án nghiên cứu về cơ sở toán học của dữ liệu ĐMĐ
LiDAR, bài toán phân loại ĐMĐ LiDAR, các thuật toán phân loại dữ liệu ĐMĐ đã
được công bố. Từ những nghiên cứu lý thuyết này, NCS đã cải tiến được phương

pháp phân loại ĐMĐ LiDAR sử dụng thuật toán EM và MCC.
- Ý nghĩa thực tiễn: Kết quả của luận án góp phần nâng cao độ chính xác
trong bài tốn phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR. Áp dụng công nghệ LiDAR tại Việt
Nam khơng cịn chỉ dừng lại ở ứng dụng và sử dụng những phương pháp, phần
mềm phân loại đã có sẵn. Luận án đã mở rộng khả năng sử dụng của dữ liệu ĐMĐ
của công nghệ LiDAR trong các lĩnh vực nghiên cứu, giám sát các đối tượng địa lý.
7. Câu hỏi nghiên cứu
Câu hỏi 1: Bài toán phân loại tự động ĐMĐ LiDAR tại Việt Nam có những
hạn chế nào? Tại sao lại cần phát triển thuật toán phân loại tự động ĐMĐ LiDAR
phù hợp với yêu cầu sử dụng tại Việt Nam?
Câu hỏi 2: Có thể phân loại tự động đám mây điểm LiDAR bằng thuật tốn
EM và MCC được khơng? Các hạn chế của thuật tốn EM và MCC là gì và cách
khắc phục chúng như thế nào?
Câu hỏi 3: Dữ liệu LiDAR sau phân loại có thể sử dụng trong bài tốn phân
loại lớp phủ bề mặt khu vực đô thị và tạo bộ dữ liệu đầu vào cho DSS quy hoạch đất
đai không?
8. Điểm mới của luận án
-

Đề xuất và xây dựng được phương pháp phân loại ĐMĐ LiDAR trên cơ sở
sử dụng thuật tốn EM và MCC

-

Đề xuất quy trình sử dụng dữ liệu LiDAR sau phân loại cho bài toán phân
loại lớp phủ bề mặt khu vực đô thị và tạo bộ dữ liệu đầu vào cho DSS trong
quản lý đất đai từ kết quả sau phân loại ĐMĐ LiDAR.

9. Bố cục của luận án



14
Ngoài phần Mở đầu và phần Kết luận, nội dung chính của luận án được trình
bày trong 3 chương như sau:
Chương 1: “Tổng quan về phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR” giới thiệu tóm tắt
về cơng nghệ LiDAR, giới thiệu bài tốn và tổng quan các cơng trình nghiên cứu
trong và ngoài nước về phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR.
Chương 2:”Phát triển một số thuật toán nâng cao chất lượng phân loại ĐMĐ
LiDAR” trình bày về giải pháp và đề xuất cải tiến các thuật toán EM và MMC trong
việc phân loại ĐMĐ LiDAR. Đồng thời đánh giá hiệu quả các thuật tốn đề xuất
thơng qua thực nghiệm.
Chương 3: “Đề xuất sử dụng hiệu quả ĐMĐ LiDAR sau phân loại” trình bày
ứng dụng dữ liệu LiDAR sau phân loại trong việc phân loại lớp phủ bề mặt khu vực
đô thị từ đó xây dựng mơ hình mơ phịng lớp phủ bề mặt và xây dựng cơ sở dữ liệu
cho DSS trong quản lý đất đai.


15
CHƯƠNG 1

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ PHÂN LOẠI DỮ LIỆU ĐÁM MÂY
ĐIỂM LIDAR
Một số khái niệm cơ bản về công nghệ LiDAR và phương pháp phân loại

ĐMĐ LiDAR sẽ được trình bày trong chương 1. Các kiến thức này làm cơ sở cho
bài toán phân loại ĐMĐ LiDAR và lựa chọn cách giải bài toán liên quan đến dữ
liệu ĐMĐ LiDAR sẽ được trình bày trong các chương tiếp theo.
1.1

Kiến trúc hệ thống LiDAR


1.1.1 Khái niệm công nghệ LiDAR
LiDAR là phương pháp viễn thám thực hiện đo khoảng cách đến Trái đất
bằng xung tia laser, là một cảm biến quang chủ động. Thiết bị LiDAR phát tia laser
về phía mục tiêu trên mặt đất, sau đó đo các tia phản xạ. Tổ hợp các xung laser này
và dữ liệu khác lưu trữ trên hệ thống LiDAR chứa các thông tin 3D chính xác về
hình dạng Trái đất và các đặc trưng các đối tượng trên đó [2]. LiDAR đơi khi còn
được gọi là ToF (Time of Flight) là phương pháp phát hiện các đối tượng và ánh xạ
khoảng cách của chúng [5].
Các máy tín hiệu phản xạ sẽ ghi lại chính xác từ lúc tia laser rời khỏi máy
phát cho đến khi phản hồi trở lại để có thể tính tốn khoảng cách giữa điểm phát và
mục tiêu. Thơng tin này được kết hợp với thơng tin vị trí sẽ được tính tốn thành
các tọa độ 3D thực tế của mục tiêu phản hồi trong không gian đối tượng. LiDAR
cho phép xác định tọa độ (x, y) và độ cao (z) của một điểm có độ chính xác cao [1].
Hệ thống LiDAR có 3 thành phần chính là: Hệ thống khuyếch đại ánh sáng
Laser (Light amplification by stimulated emission of radiation), hệ thống vệ tinh
định vị toàn cầu GNSS/GPS (Global Navigation Sattelite System/Global Postioning
System) và hệ thống đạo hàng/dẫn đường quán tính INS (Inertial Navigation
System). Tổ hợp các thiết bị này trong mối quan hệ hữu cơ, tác động chi phối lẫn
nhau, tạo nên hệ thống LiDAR [1], [3].


16

Hình 1.1 Thành phần của hệ thống LiDAR
Các hệ thống LiDAR truyền ánh sáng laser từ các hệ thống di động khác
nhau (ô tô, máy bay, máy bay không người lái) qua khơng khí và thảm thực vật
(laser trên khơng) và thậm chí cả nước (laser độ sâu). Cơ chế quét được thiết kế để
tạo ra một luồng xung laser nhất quán. Các xung laser được phản xạ khỏi gương
(quay hoặc quét) [6].

Hệ thống GNSS cung cấp thông tin địa lý chính xác liên quan đến vị trí của
cảm biến (vĩ độ, kinh độ, chiều cao) và IMU xác định tại vị trí này hướng chính xác
của cảm biến (Pitch, Roll, Yaw). Dữ liệu được ghi lại bởi 2 thiết bị này sau đó được
sử dụng để tạo dữ liệu thành các điểm tĩnh: cơ sở của ĐMĐ ánh xạ 3D [5]. GPS
cung cấp thơng tin địa lý chính xác liên quan đến vị trí của cảm biến và đơn vị đo
lường quán tính ghi lại hướng chính xác của cảm biến tại vị trí đó [6]. Cùng với
GPS, IMU ghi lại vị trí X, Y, Z chính xác của máy quét. IMU chứa một cảm biến
gia tốc kế, con quay hồi chuyển và cảm biến từ kế để đo vận tốc, định hướng và lực
hấp dẫn [4].
Sau khi khảo sát, dữ liệu được tải xuống và xử lý bằng phần mềm xử lý dữ
liệu ĐMĐ LIDAR. Đầu ra bao gồm kinh độ được đăng ký theo địa lý (X), vĩ độ (Y)
và độ cao (Z) cho mọi điểm dữ liệu. Với dữ liệu điểm độ cao có thể tạo bản đồ địa
hình chi tiết của vùng nghiên cứu [3].


17
1.1.2 Hoạt động của hệ thống LiDAR
Một cảm biến LiDAR gắn trên máy bay, oto, …. Bộ phát sẽ tạo ra chuỗi xung
laser, sau đó gửi đến bề mặt/mục tiêu để đo thời gian đi và về của xung. Nguyên lý
làm việc của LiDAR như sau:
- Phát xung laser xuống bề mặt trái đất
- Thu nhận tia laser phản xạ trở lại nguồn xung LiDAR bằng các cảm biến
- Đo thời gian đi của laser
- Tính tốn thực tế để đo khoảng cách một photon ánh sáng trở lại đã đi tới
và từ một vật thể được tính bằng cơng thức (1) [3]:
D = (S * T)/2

(1.1)

Trong đó, D (Distance) là khoảng cách từ bộ phát đến đối tượng, S (Speed of

light) là tốc độ của tia laser, T là thời gian của xung laser đi từ bộ phát đến đối
tượng và phản hồi đến sensor trên thiết bị mang bộ phát laser. Sau đó có thể xác
định được các đối tượng như nhà, đường hay thực vật. Những dữ liệu độ cao này
được sử dụng để tạo ra mô hình DEM/DSM/DTM của bề mặt [7].

Hình 1.2 Cách hoạt động của các thành phần trong hệ thống LiDAR
Xung của laser được phát hướng xuống mặt đất trên một độ cao nào đó được
phản hồi từ mặt đất hay từ các bề mặt đối tượng như cây, đường hoặc nhà ..., với
mỗi xung sẽ đo được thời gian đi và về của tín hiệu, tính được khoảng cách từ
nguồn phát laser tới đối tượng. Với các trị đo tổng hợp sẽ tính tốn được vị trí của
các điểm trên bề mặt trái đất [8], [1]. Trong thời điểm phát và nhận tia laser, dữ liệu
về định hướng không gian của tia quét được xác định và ghi lại nhờ hệ thống
INS/IMU. Sử dụng dữ liệu tọa độ không gian của ĐMĐ từ phản hồi cuối cùng (Last


18
Echo) làm cơ sở để tạo mơ hình số độ cao của bề mặt thực, với mơ hình DSM sử
dụng phản hồi đầu tiên và cuối cùng (First Pulse - FP và Last Pulse - LP) [2], [9].

Hình 1.3 Cường độ và năng lượng thu nhận từ các tia phản xạ
Toạ độ không gian X, Y, Z của điểm địa vật hay địa hình sẽ được xác định
dựa vào độ dài (D) và góc phương vị tương ứng (ψ), trong hệ thống toạ độ lựa chọn
GPS (thường là hệ tọa độ WGS 84) [3], [9]. Tại Việt Nam, hệ tọa độ được sử dụng
là Hệ quy chiếu và Hệ tọa độ quốc gia VN-2000, múi chiếu 30, kinh tuyến trục thực
hiện theo quy định tại Thông tư số 973/2001/TT-TCĐC ngày 20 tháng 6 năm 2001
của Tổng cục Địa chính hướng dẫn áp dụng hệ quy chiếu và hệ tọa độ quốc gia VN2000.

Hình 1.4 Nguyên lý quét của LiDAR



19

Hình 1.5 ĐMĐ sau khi được thu nhận và xử lý
1.2

Dữ liệu LiDAR

1.2.1 Thu nhận dữ liệu ĐMĐ theo công nghệ LiDAR
Sản phẩm thu được của LiDAR là một tập hợp các điểm có mật độ dày đặc
với độ cao điểm được thu nhận một cách chính xác. Tập hợp điểm này thường được
gọi là ĐMĐ LiDAR, có thể được sử dụng để tạo ra các mơ hình 3D của bề mặt Trái
đất và đặc trưng của bề mặt[3]. Các ĐMĐ có nguồn gốc từ dữ liệu thơ được qt từ
các đối tượng vật lý như bên ngồi tịa nhà, nhà máy, địa hình, …. Sau khi thu thập
dữ liệu thô, ĐMĐ phải được chuyển đổi thành các tệp máy tính có thể đọc được.

Hình 1.6 Ngun lý thu thập dữ liệu của hệ thống LiDAR
Bộ thu phát LiDAR di chuyển nhờ vào một cụm gương quét được gắn bên
dưới bộ thu phát. Gương gập 450 phản chiếu các xung laser lên một gương chuyển
động, điều hướng các xung laser đến trái đất [10]. Xung laser phản hồi đầu tiên là
tia phản xạ đáng kể nhất và sẽ được liên kết với tính năng cao nhất trong cảnh quan


20
như ngọn cây hoặc đỉnh của tòa nhà. Những tia phản xạ ở giữa được sử dụng cho
cấu trúc thảm thực vật, và phản xạ cuối cùng cho các mô hình địa hình thật của Trái
đất [8]. Dữ liệu được yêu cầu xử lý thời gian trả về cho mỗi xung quay trở lại cảm
biến và tính khoảng cách thay đổi từ cảm biến, hoặc thay đổi trên bề mặt che phủ
đất [1].
Độ cao của tia phản xạ sẽ khác nhau, tùy thuộc vào hình dạng và kích thước
của các vật thể, xung laser LIDAR được phản xạ từ trên bề mặt. Những điểm này có

thể được phân thành nhiều lớp khác nhau: cây cao, ground, cỏ, đường giao thơng,
tịa nhà, v.v.

Hình 1.7 ĐMĐ khi chưa được xử lý
1.2.3 Đặc trưng của dữ liệu ĐMĐ LiDAR
Cơng nghệ LiDAR có thể thu thập thơng tin về hình dạng Trái đất và đặc
trưng của nó thơng qua các ĐMĐ. Mỗi điểm trong ĐMĐ chứa đựng lượng thông tin
lớn được sử dụng để tạo mơ hình 3D về bề mặt Trái đất cũng như các đối tượng trên
bề mặt, khi có thơng tin về màu sắc, ĐMĐ sẽ trở thành 4D.
Các thuộc tính thành phần mà một ĐMĐ chứa có thể cung cấp thơng tin bổ
sung có giá trị để bổ sung độ cao và có thể cho phép người dùng tạo ra các sản
phẩm raster riêng như mơ hình chiều cao tán cây hoặc lưới cường độ [7].
Các đặc trưng của ĐMĐ LiDAR [6]:
-

Các xung laser phản xạ từ các vật thể trên và trên bề mặt, bao gồm các tòa
nhà, cây cối và các thảm thực vật khác. Nhiều xung phản xạ cho phép dữ liệu
LiDAR được sử dụng để tách địa hình trống khỏi các đặc điểm bề mặt. Với


21
mỗi đối tượng, xung chạm vào một lượng ánh sáng nhất định sẽ được phản
xạ trở lại và được cảm biến phát hiện và ghi lại [11].
-

Tọa độ (X, Y, Z) chỉ ra vị trí cũng như độ cao của điểm, điểm riêng lẻ có thể
có các thuộc tính bổ sung

-


Thứ tự phản hồi: mỗi điểm trong ĐMĐ sẽ có một thứ tự tia phản hồi tương
ứng

-

Số điểm trên m2: số điểm trung bình trên m2

-

Mật độ điểm: số lượng phép đo trên một khu vực mà bề mặt Trái đất được
lấy mẫu

-

Số điểm: Tổng số điểm trong ĐMĐ
Tùy vào từng bài toán cụ thể, các đặc trưng của ĐMĐ sẽ được sử dụng phù

hợp.
1.2.3 Định dạng dữ liệu LiDAR
Với kích thước khổng lồ của các tập dữ liệu LiDAR, một định dạng nhị phân
có tên LAS đã được áp dụng để quản lý và chuẩn hóa cách thức tổ chức và phổ biến
dữ liệu. Các tệp LAS chứa nhiều thơng tin hơn, có thể được đọc hiệu quả hơn [12].
LAS là một định dạng công nghiệp được tạo ra và duy trì bởi Hiệp hội Chụp ảnh và
Viễn thám Hoa Kỳ (ASPRS). LAS là một định dạng tệp tiêu chuẩn được công bố để
trao đổi dữ liệu LiDAR [1], [6].
Mỗi tệp LAS chứa siêu dữ liệu của LiDAR trong một khối tiêu đề theo sau là
các bản ghi riêng cho từng xung laser được ghi lại. Phần tiêu đề của mỗi tệp LAS
chứa thơng tin thuộc tính trên bản khảo sát chính: phạm vi dữ liệu, ngày bay, thời
gian bay, số lượng bản ghi điểm, số điểm trả về, bất kỳ bù dữ liệu được áp dụng và
bất kỳ hệ số tỷ lệ được áp dụng nào. Các thuộc tính điểm gốc sau được duy trì cho

từng xung laser của tệp LAS: thơng tin vị trí x, y, z, tem thời gian GPS, cường độ,
số trả về, thứ tự tia trả về, giá trị phân loại điểm, góc quét, giá trị RGB bổ sung,
hướng quét, cạnh của đường bay, dữ liệu người dùng, ID điểm và thơng tin dạng
sóng [13], [15].
Tuy bộ dữ liệu LiDAR là cực lớn và chứa đựng những thơng tin có ích,
nhưng nếu khơng lựa chọn được phương pháp xử lý và cách sử dụng phù hợp thì bộ
dữ liệu này có giá trị là không. Để dữ liệ ĐMĐ LiDAR sử dụng trong các bài toán


22
ứng dụng khác nhau, NCS lựa chọn phương pháp xử lý là phân loại để gán nhãn
cho điểm trong ĐMĐ LiDAR.
1.3 Bài tốn phân loại dữ liệu ĐMĐ LiDAR
Cơng nghệ LiDAR đang ngày càng phát triển, bộ dữ liệu thu được từ LiDAR
rất có giá trị đặc biệt là dữ liệu độ cao thu được từ bề mặt Trái đất. Hai bài tốn rất
điển hình của LiDAR đó chính là tạo DTM/DSM và phân loại điểm. Việc phân loại
thủ công dữ liệu LiDAR có thể tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi. Do đó, các nhà nghiên
cứu đã đề xuất một số phương pháp để giải quyết vấn đề tạo DTM và phân loại
điểm.
Bài toán phân loại dữ liệu LiDAR là bài toán được sử dụng cho nhiều bài
toán ứng dụng LiDAR như thành lập mơ hình DEM, DSM, phân loại điểm ground
và non-ground, …. Số lượng điểm thu nhận được từ quá trình quét của LiDAR là rất
lớn, bao gồm các điểm phản xạ từ các đối tượng khác nhau trên bề mặt trái đất như
mặt đất, tòa nhà, thực vật, mặt nước, …. Cần thực hiện phân loại những điểm này
để áp dụng vào các bài toán khác nhau [14]. Bài toán phân loại thường được thực
hiện đó chính là phân loại ĐMĐ thành điểm non-ground và điểm ground.
Trong đó, theo [1] điểm ground là những điểm thu nhận được từ bề mặt trái
đất, thể hiện cho địa hình của bề mặt trái đất, bao gồm các điểm nằm trên bề mặt địa
hình đã được loại bỏ các đối tượng lớp phủ bề mặt như: nhà, các cơng trình kiến
trúc, thực phủ... . Điểm non-ground là những điểm bên trên bề mặt trái đất, thu được

từ những đối tượng trên bề mặt như cây cối, nhà, đường dây điện, …. Những điểm
non-ground thể hiện cho phân bố bề mặt, bao gồm các điểm nằm trên bề mặt các
đối tượng che phủ mặt đất khi nhìn từ trên xuống
Phân loại điểm LiDAR thành lớp ground và non-ground chủ yếu dựa trên sự
thay đổi độ cao của các điểm, có thể giả định rằng các điểm có độ cao thấp hơn là
các điểm trên mặt đất trong khi điểm có độ cao cao hơn là các điểm khơng nằm trên
mặt đất (non-ground) [15]. Các điểm non-ground được thu nhận từ các đối tượng
phía trên bề mặt, chẳng hạn như cây cối, tòa nhà, cầu và cây bụi. Để phù hợp xác
định các điểm ground, điều quan trọng là phải hiểu các đặc trưng vật lý của các
điểm ground phân biệt chúng với các điểm non-ground.
Trên thực tế, bài toán phân loại điểm LiDAR không dễ thực hiện, do số
lượng điểm rất lớn, sự phân bố của các điểm trong ĐMĐ thường không đồng đều,


23
khiến cho q trình phân loại thủ cơng thường khó thực hiện và độ chính xác cũng
khơng cao. Chính vì thế, có thể sử dụng các thuật tốn phân loại (classification)
thực hiện phân chia điểm về các lớp được gán nhãn.
Mỗi điểm LiDAR có thể có một phân loại được gán cho nó xác định loại đối
tượng đã phản xạ xung laser. Các lớp khác nhau được định nghĩa bằng cách sử dụng
mã số nguyên trong các tệp LAS.
Phân loại điểm LiDAR có nghĩa là xác định loại bề mặt Trái đất hay đối
tượng phản xạ tia laser [17]. Với cơng nghệ LIDAR q trình phân loại chỉ dựa vào
vị trí hình học của tia phản xạ so với các lân cận và loại tia phản xạ đầu tiên/cuối
cùng (nếu có nhiều lần trả về cho một xung, có thể chỉ phản xạ cuối cùng là điểm
ground). Mọi điểm LiDAR đều có thể có một lớp được gán cho nó để xác định loại
vật thể đã phản xạ xung laser. Điểm LiDAR có thể được phân loại thành một số loại
bao gồm đất trống hoặc ground, đỉnh của tán cây và mặt nước. Các lớp khác nhau
được xác định bằng cách sử dụng mã số nguyên trong tệp LAS. [16].
Mỗi xung phản xạ của LiDAR đều là những mẫu cần thiết cho nghiên cứu

đối tượng, thậm chí nhiều khu vực cần phải có mật độ điểm cao. Phép nội suy được
sử dụng để tạo mơ hình số liên tục hay bản đồ từ những điểm cịn lại [3], [10].
Bài tốn phân loại dữ liệu LiDAR thường được thực hiện qua các bước sau
[1]:

Hình 1.8 Tiến trình xử lý dữ liệu điểm LiDAR