Hiện nay, việc quy hoạch các khu vực nuôi trồng thủy sản có ý nghĩa quan trọng để phát huy tối đa nguồn lực, phát triển KT-XH của địa phương. Hiện trạng nuôi trồng trên mặt nước và địa hình đáy biển là hai nguồn dữ liệu cần thiết cho công tác quy hoạch. Ứng dụng UAV trong thành lập bản đồ ở trên đất liền đã được thực hiện nhiều, nhưng với khu vực mặt biển với đặc thù địa vật có độ tương đồng cao, lại liên tục thay đổi nên nhiều khó khăn trong việc thành lập được bình đồ ảnh hay bình đồ ảnh có sai số lớn. Bài báo này nghiên các điều kiện để áp dụng được phương pháp chụp ảnh UAV trong thành lập bản đồ mặt biển.
Quy trình thành lập bản đồ bằng ảnh UAV
Công tác đo đạc thành lập bản đồ mặt biển phục vụ công tác quy hoạch nuôi trồng thủy sản, độ sâu đáy biển được thực hiện bằng công tác đo sâu hồi âm. Các yếu tố trên mặt nước chỉ cần xác định vị trí bằng trên bình đồ ảnh. Quy trình thực hiện các bước tạo ra bình độ ảnh sử dụng công nghệ bay chụp bằng thiết bị bay không người lái như sau:
Hình 1: Quy thành lập bình đồ ảnh bằng UAV
.jpg)
Công tác ngoại nghiệp
Thiết kế bay chụp: Căn cứ đặc điểm khu đo, tỷ lệ bản đồ cần thành lập và loại UAV để thiết kế các thông số bay chụp như độ cao bay, độ phủ ngang, độ phủ dọc cho phù hợp.
Rải và đo khống chế ánh: Các điểm khống chế ảnh được rải đều khu đo trước khi chụp ảnh và được đo đạc xác định tọa độ làm cơ sở để định hướng tuyết đối khối ảnh.
Bay chụp: Trên cơ sở các thông số bay đã thiết kế tiến hành bay chụp toàn bộ khu đo, kết quả thu được các tấm ảnh rời rạc của khu đo.
Công tác nội nghiệp
Định hướng tương đối: Bước này phân mềm tự động tìm các điểm ảnh cùng tên trên trong độ phủ của hai tấm ảnh liền nhau. Từ đó thực hiện quá trình định hướng tương đối khối ảnh và tạo ra đám mây điểm với mật độ thưa.
Hình 2: Sai số tọa độ ảnh do thủy chiều
.jpg)
Chích khống chế ảnh: Công đoạn chích các điểm khống chế mặt đất lên các tấm ảnh làm cơ sở để định hướng tuyệt đối khối ảnh.
Làm dày các điểm ảnh: Trên cơ sở vị trí các tấm ảnh đã được định hướng tương đối phần mềm tính toán chêm dày các cặp điểm ảnh cùng tên, tạo ra đám mây điểm dày đặc cho cả khối.
Tạo mô hình: Từ mô hình các điểm khống chế ảnh đã làm dày phần mềm tạo ra mô hình dạng bề mặt bằng cách liên kết các điểm kết hợp với làm trơn.
Tạo mô hình số độ cao: Từ đám mây điểm đã tạo phần mềm nội suy mô hình mô hình số độ cao cho toàn bộ khu đo.
Nắn ảnh trực giao: Trên cơ sở mô hình độ cao, các tấm ảnh chụp tiến hành nắn và ghép ảnh trực giao làm cơ sở cho việc số hóa địa vật.
Các yếu tố ảnh hưởng khi thành lập bản đồ cho khu vực mặt biển
Xác định tọa độ điểm khống chế ảnh
Hình 3: Minh họa các bước của quá trình lực chọn các điểm nổi bật
.jpg)
Kết quả xử lý khối ảnh chỉ dùng để lấy vị trí mặt bằng của các điểm địa vật nhưng các điểm khống chế ngoại nghiệp vẫn phải đo đầy đủ cả mặt bằng và độ cao. Do sóng biển và thủy chiều làm vị trí điểm khống chế thay đổi giữa thời điểm chụp ảnh và thời điểm đo, ảnh hưởng đến độ chính xác xác định độ cao điểm khống chế ảnh. Theo hình 2 việc xác định độ cao không chính xác làm sai lệch tọa độ ảnh của điểm khống chế từ đó giảm độ chính xác xử lý khối ảnh.
Địa vật thưa
Quá trình định hướng tướng đối, các điểm ảnh cùng tên giữa hai ảnh được tự động tìm kiếm dựa vào nguyển lý “Điểm đặc trưng cục bộ bất biến SIFT” (Scale Invariant Feature Transform) được David G.Lowe đưa ra năm 2004 với tính chất bất biến khi: Thay đổi tỷ lệ ảnh, quay ảnh, thay đổi góc nhìn, thêm nhiễu hay thay đổi cường độ sáng. Phương pháp tìm điểm nổi bật trong bộ bất biến SIFT gồm các bước:
Phát hiện các điểm cực trị Scale-Space: Tìm những khu vực chứa những điểm đặc nổi bật năng có tính chất không thay đổi giữa phép phóng và xoay ảnh.
Hình 4: Hai tấm liền nhau chụp tại khu vực Vịnh Xuân Đài
Định vị các điểm nổi bật: Các điểm tiềm năng sẽ được cho qua hàm kiểm tra để quyết định xem có được lựa chọn hay không.
Xác định hướng cho các điểm: Mỗi điểm sẽ được gán một hoặc nhiều hướng dựa trên hướng gradient của ảnh. Mọi phép toán xử lý ở các bước sau sẽ được thực hiện trên những dữ liệu ảnh mà đã được biến đổi so với hướng đã gán, kích cỡ và vị trí của mỗi điểm được chọn. Nhờ đó tạo ra một sự bất biến trong phép xử lý này.
Mô tả các điểm: Các hướng gradient cục bộ được đo trong ảnh có kích thước cụ thể nào đó trong vùng lân cận với các điểm đặc trưng. Sau đó chúng sẽ được biểu diễn thành một dạng mà cho phép mô tả các tầng quan trọng trong quá trình bóp méo hình dạng cục bộ và sự thay đổi về độ sáng.
Hình 5: Các điểm ảnh cùng tên do phần mềm tự động tìm kiếm
Hình 6. Ảnh trực giao
- Trong hình trên: (a) là ảnh gốc, (b) mô tả 832 điểm nổi bật tìm được, các điểm nổi bật được vẽ ở dạng một véc-tơ thể hiện 3 thông tin: vị trí, hướng và độ dài
Ảnh (c) giữ lại 729 điểm sau khi đặt ngưỡng tương phản tối thiểu, (d) giữ lại 536 điểm sau khi áp dụng một ngưỡng khác về hệ số độ cong.
Tuy nhiên, đối với khu vực mặt biển địa vật ít, tại nhiều vị trí trên ảnh chỉ toàn là mặt nước. Thêm vào đó sóng biển lại thay đổi liên tục nên hình ảnh giữa hai tấm ảnh liền nhau cũng khác nhau. Hình 4 là hình ảnh hai tấm ảnh chụp liền nhau tại khu vực vịnh Xuân Đài, thị xã Sông Cầu, tỉnh Phú Yên.
Do những đặc điểm trên nên sau khi thực hiện bước sắp xếp ảnh các điểm ảnh cùng tên được tìm ra là ít hơn hẳn so với các khu vực thông thường (Hình 5).
Quá trình tính toán làm dày cũng không làm tăng được số lượng điểm ảnh cùng tên, quá trình tạo mô hình sau đó cũng tạo ra mô hình rời rạc. Ảnh trực giao có thế được tạo ra từ mô hình mô hình rời rạc nhưng đối với khu vực mặt biển nếu thực hiện như vậy tấm ảnh sẽ không đầy đủ (hình 5a). Do vậy bước lập mô hình số địa hình là bắt buộc, mặc dù trên những khoảng rộng không có địa vật hoàn toàn là kết quả của việc nội suy từ lưới tam giác.
Những khu vực ở biên khu đo không tìm được điểm ảnh cùng tên, quá trình nội suy mô hình số địa hình cũng không thực hiện được và tấm ảnh trực giao sẽ bị thiếu.
Một số lưu ý khi thành lập bình đồ cho khu vực mặt biển
Qua nghiên cứu và thực nghiệm tại khu vực vịnh Xuân Đài, thị xã Sông Cầu, tỉnh Phú Yên đề xuất một số lưu ý khi thành lập bình đồ bằng ảnh chụp từ UAV cho khu vực mặt biển như sau:
- Đo khống chế phải cùng thời điểm với công tác bay chụp (có thể khác ngày nhưng phải cùng giờ) để giảm ảnh hưởng do thủy triều. Với những điểm khống chế ảnh nằm xa bờ không thể đo bằng máy toàn đạc mà phải sử dụng công nghệ GNSS-RTK.
Để giảm số lượng điểm khống chế ảnh có thể sử dụng công nghệ bay chụp ảnh UAV mà tọa độ tâm ảnh được xác bằng máy thu GNSS độ chính xác cao theo phương pháp RTK hoặc PPK.
Mật độ địa vật góp phần quyết định độ chính xác của quá trình tăng dày cũng như kết quả tạo bình đồ ảnh. Với những khu vực địa vật thưa hoặc không có địa vật nhất thiết phải bay các vùng có địa vật lân cận để có thể nội suy mô hình số địa hình làm cơ sở cho việc nắn ảnh. Việc giảm tỷ lệ ảnh để một tấm ảnh có diện tích thực địa rộng hơn nghĩa là tăng địa vật cùng xuất hiện trên các ảnh liền nhau cũng giúp quá trình thành lập bình đồ ảnh được thực hiện tốt hơn.
Tài liệu tham khảo
1. Trắc địa ảnh – Phần Công tác tăng dày khống chế ảnh – NXB GTVT – GS.TSKH. Trương Anh Kiệt – 2004.
2. Trích trọn đặc trưng cục bộ bất biến SIFT – Lê Đắc Thịnh – Đại học dân lập Duy Tân.
3. A Simple Aerial Photogrammetric Mapping System Overview and Image Acquisition Using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) - Wenang Anurogo, Muhammad Zainuddin Lubis, Hanah Khoirunnisa – Journal of applied geospatial information – Vol1, No1, 2017.
4. An image-based technique for 3D building reconstruction using multi-view uav images - F. Alidoost, H. Arefi - The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XL-1/W5, 2015.
ThS. LÊ QUANG
Khoa Công trình, Trường Đại học Giao thông vận tải
Tóm tắt: Bài báo nghiên cứu giải pháp xử lý chất thải rắn sinh hoạt (CTRSH) bền vững cho Việt Nam thông qua tích hợp công nghệ vi sinh (phân hủy sinh học) và nhiệt phân. Trước áp lực gia tăng rác đô thị và yêu cầu phát triển kinh tế tuần hoàn, phương pháp này được đề xuất nhằm tận dụng tài nguyên từ rác, giảm chôn lấp và phát thải.
Nếu ở Kỳ 1, độc giả đã thấy những định hướng chiến lược và công nghệ xanh mở ra lối đi mới cho nông nghiệp Việt, thì đến Kỳ 2, điểm nhấn lại nằm ở những giải pháp cụ thể. Từ phòng thí nghiệm, nhiều nghiên cứu khoa học đã bước ra thực tiễn, đồng hành cùng doanh nghiệp, tạo nên các mô hình thành công: từ công nghệ bảo quản mới, chế biến cà phê hiện đại, đến kinh tế tuần hoàn phụ phẩm tôm và nâng tầm sản phẩm truyền thống như nước mắm. Đây chính là những hạt nhân giúp nông sản Việt gia tăng giá trị và chinh phục thị trường quốc tế.
Cao chloroform của Bí kỳ nam (Hydnophytum formicarum Jack.) được sắc ký cột với các hệ dung môi có độ phân cực khác nhau và kết hợp với kỹ thuật sắc ký lớp mỏng để thực hiện quá trình phân lập và tinh sạch các hợp chất. Cấu trúc của các hợp chất được xác định bằng phương pháp phổ cộng hưởng từ hạt nhân và kết hợp so sánh với tài liệu tham khảo. Ba hợp chất được tinh sạch và xác định cấu trúc bao gồm luteolin (1), quercetin (2) và quercitrin (3).
Hoạt tính xua đuổi hiệu quả của p-menthan-3,8-diol (PMD) đã được chứng minh là hiệu quả an toàn cho sức khỏe, tuy nhiên, hợp chất này vẫn chưa được sử dụng phổ biến ở Việt Nam. Đã có một số công trình nghiên cứu khảo sát tổng hợp PMD chủ yếu sử dụng xúc tác acid H2SO4 loãng với các điều kiện phản ứng khác nhau về thời gian và nhiệt độ.
Cháy nổ trong sinh hoạt dân dụng vẫn là một vấn đề nhức nhối tại Việt Nam, gây ra những thiệt hại nặng nề về người và tài sản do sự bất cẩn hoặc lỗi thiết bị điện. Các hệ thống cảnh báo cháy truyền thống thường có độ trễ cao, chỉ phản ứng khi cháy đã xảy ra rõ ràng, dễ gây báo động giả và thiếu khả năng cảnh báo từ xa.
Khu vực đảo Palawan (Philippine), Sempoma SABAH (Malaysia) nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa với hai mùa mưa, mùa khô rõ rệt. Tại Palawan, trung bình năm nhiệt độ không khí 28,50C, độ ẩm trung bình 58,4%, tổng lượng mưa 2.920 mm, tổng số giờ nắng trong khoảng 2,180 - 2,307h, nhiệt độ nước biển 29,30C và độ muối nước biển 33,3‰.
