Luận án Nghiên cứu phương pháp nhận dạng tự động một số đối tượng và xây dựng cơ sở dữ liệu 3D bằng dữ liệu ảnh thu nhận từ thiết bị bay không người lái

Nghiên cứu trong luận án đã đạt những kết quả sau: 1. Luận án đã đề xuất và thử nghiệm thuật toán tạo DEM từ DSM cho lọc điểm tự động và bán tự động. Qua thử nghiệm cho thấy thuật toán tạo DEM từ DSM được đề xuất trong luận án đã có tính linh hoạt cao khi kết hợp thuật toán lọc tự động và bán tự động phù hợp với độ phức tạp của địa hình. Kết quả DEM tạo ra đã được kiểm chứng với sai số trung phương chênh lệch độ cao dưới 0.3m so với DEM đo đạc trực tiếp, điều đó khẳng định kết quả DEM tạo ra từ thuật toán của chương trình hoàn toàn đáp ứng được độ chính xác phục vụ xây dựng CSDL nền địa hình với khoảng cao đều cơ bản 1m trở lên. 2. Luận án đã đề xuất phương pháp nhận dạng đối tượng trên ảnh UAV theo thuật toán định hướng đối tượng khi kết hợp bình đồ ảnh và dữ liệu độ cao địa vật (DHM) đã cho kết quả cao hơn hẳn so với việc sử dụng ảnh UAV đơn thuần. Độ chính xác của kết quả nhận dạng đã được đánh giá cả về mặt định tính và định lượng. Với độ chính xác đạt được có thể khẳng định kết quả nhận dạng một số đối tượng theo hướng đề xuất hoàn toàn sử dụng được trong công tác xây dựng CSDL nhằm giảm thời gian số hóa các địa vật này. Ngoài ra, kết quả nhận dạng còn có thể ứng dụng vào mục đích quân sự như nhận diện các mục tiêu cụ thể trên ảnh, cho dân sự như lập quy hoạch, kế hoạch sử dụng đất,

pdf171 trang | Chia sẻ: ngoctoan84 | Ngày: 19/04/2019 | Lượt xem: 129 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận án Nghiên cứu phương pháp nhận dạng tự động một số đối tượng và xây dựng cơ sở dữ liệu 3D bằng dữ liệu ảnh thu nhận từ thiết bị bay không người lái, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
g the Geomatica 2013. 81. Melamed S (2013), "DSM Extraction & DSM to DEM Filtering", PCI Geomatics. Using the Geomatica 2013. 82. Morgan M., and A. Habib, (2002), "Interpolation of lidar data and automatic building extraction", Proceeding of ACSM-ASPRS 2002. Annual Conference, Washington, D.C., unpaginated CD-ROM. 118 83. N. Yastıklı, I. Bagci , C. Beser (2013), "THE PROCESSING OF IMAGE DATA COLLECTED BY LIGHT UAV SYSTEMS FOR GIS DATA CAPTURE AND UPDATING", International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Volume XL-7/W2, ISPRS2013- SSG, pp. 11 – 17 November 2013, Antalya, Turkey. 84. Noura Semary, Mohiy Hadhoud, Hatem Abdul-Kader , Alaa Abbas (2013 ), "Novel Compression System for Hue-Saturation and Intensity Color Space ", The International Arab Journal of Information Technology, Vol. 10, No. 6, November 2013. 85. Pablo Ramon Soria, Robert Bevec, Begoña C. Arrue, Aleš Ude , and Aníbal Ollero (2016), "Extracting Objects for Aerial Manipulation on UAVs Using Low Cost Stereo Sensors", Sensors, EISSN 1424-8220. Volume 16, Issue 5, pp. 700. 86. Peter Axelsson (1999), "Processing of laser scanner data—algorithms and applications", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Volume 54, Issues 2–3, July 1999, pp. 138–147. 87. Qing Zhu, Mingyuan Hu, Yeting Zhang , Zhiqiang Du (2009), "Research and practice in three-dimensional city modeling", Geo-spatial Information Science. Volume 12, Issue 1, pp. 18–24. 88. R. Kimmel , G. Sapiro (2003), "The Mathematics of Face Recognition", Society for Industrial and Applied Mathematics. 89. Ravi Chauhan, Nitin K. Tripathi , et al (NOV-2004), "Extraction of Shrimp Ponds Using Object Oriented Classification vis-a-vis Pixel Based Classification", Presented at the Asian Conference on Remote Sensing (25th) held in Chiang Mai, Thailand on 22-26 Nov 2004. 90. Ries J. B. , Marzolff I. (2003), "Monitoring of gully erosion in the Central Ebro Basin by large-scale aerial photography taken from a remotely controlled blimp", In: CATENA. 50, 2-4, pp. 309-328. 119 91. Roggero M (2001), "Airborne laser scanning: clustering in raw data", The Journal of IAPRS, Maryland, USA. Vol. 34-3, W4, pp. 227 – 232. 92. Ruijin Ma (2005), "Photogrammetric Engineering & Remote Sensing". Vol. 71, No. 7, July 2005, pp. 847–854. 93. Sammartano G. , and Spanò A. (2016), "DEM Generation based on UAV Photogrammetry Data in Critical Areas", In Proceedings of the 2nd International Conference on Geographical Information Systems Theory, Applications and Management (GISTAM 2016), pp. 92-98. 94. Scheritz M., Dietrich R., Scheller S., Schneider W. , Boike J. (2008), "High Resolution Digital Elevation Model of Polygonal Patterned Ground on Samoylov Island, Siberia, Using Small-Format Photography", In: United states permafrost association, 9th International Conference on Permafrost, University of Alaska, Fairbanks, USA, pp. 1589-1594. 95. Shreyamsh Kamate , Nuri Yilmazer (2015), "Application of Object Detection and Tracking Techniques for Unmanned Aerial Vehicles", Procedia Computer Science. Volume 61, pp. 436-441. 96. Sithole G. (2001), "Filtering of laser altimetry data using a slope adaptive filter", International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 34, 3W4. 97. Suzuki, H. Matsakis , et al (2001), "Satellite image classification using expert structural knowledge : a method based on fuzzy partition computation and simulated annealing", in Annual Conference of the International Association for Mathematical Geology, IAMG, Cancun, Mexico. 98. T. Kattenborna, M. Sperlicha, K. Batauab, B. Kocha, (2014), "Automatic single palm tree detection in plantations using uav-based photogrammetric point clouds", The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Volume XL-3, 2014. 120 99. Thomas H. Kolbe, "Representing and Exchanging 3D City Models with CityGML", 3D Geo-Information Sciences. Part of the series: Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, pp. 5-31. 100. Trevor I Dowling and John C Gallant (2013), "High Resolution DEMs from Unmanned Aerial Vehicles", 20th International Congress on Modelling and Simulation, Adelaide, Australia, 1–6 December 2013, pp. 1603-1609. 101. Ursula C. Benz, Peter Hofmann , et al (2004), "Multi-resolution, object- oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS-ready information", ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 58, pp. 239 – 258. 102. Van Blyenburgh P. (1999), "UAVs: and Overview", In: Air & Space Europe. I, 5/6, pp. 43-47. 103. Vosselman G. (2000), "Slope based filtering of laser altimetry data", International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. XXXIII, Amsterdam. 104. W. K. Pratt (2007), "Digital Image Processing 4th Edition", John Wiley & Sons, Inc., Los Altos, California. 105. W. Tampubolon* , W. Reinhardt (2014), "UAV DATA PROCESSING FOR LARGE SCALE TOPOGRAPHICAL MAPPING", The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Volume XL-5, 2014 ISPRS Technical Commission V Symposium, 23 – 25 June 2014, Riva del Garda, Italy, pp. 565-572 106. Wallace L., Lucieer A., Watson C. , Turner D. (2012), "Development of a UAV-LiDAR System with Application to Forest Inventory", School of Geography and Environmental Studies, University of Tasmania, Hobart, TAS 7001, Australia. 107. Wang L., W.P.Sousa , P.Gong (2004), "Integration of object-based and pixel- based classification for mapping mangroves with IKONOS imagery", International Journal of Remote Sensing. 25, 24, pp. 5655-5668. 121 108. Weidner U., and W. Förstner, (1995), "Towards automatic building extraction from high-resolution digital elevation models", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 50 (1995), pp. 38–49. 109. Wester-Ebbinghaus W. (1980), "Aerial Photography by radio controlled model helicopter", In: The Photogrammetric Record. 10, 55, pp. 85-92. 110. Xiaoqing Zuo, Lei Chen , Zhang Y. (JULY 2014), "A Region Segmentation Algorithm for Remote Sensing Imaging Combined with Multi-feature and Multi-band", JOURNAL OF COMPUTERS. VOL. 9, NO. 7. 111. Xue-Tianyun, Tian-Xiaocheng, Yang-Defang, Xiong-Yonghe , and Yan- Hongliang (2015), "UAV Remote Sensing Applications in Large-scale Mapping in the Hilly Region of Tibetan Plateau", International Journal of Control and Automation. Vol.8, No.3 (2015), pp. 279-286. 112. Yi Li (2005), "Object Recognition for Content-Based Image Retrieval", A dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of. Doctor of Philosophy, University of Washington. 113. Yi Li, Indriyati Atmosukarto, Masaharu Kobashi , Jenny Yuen and Linda G. Shapiro (2005), "Proceedings of the SPIE". Volume 5781, pp. 139-149. 122 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Thông số thiết đặt máy chụp ảnh, ảnh chụp và thiết bị bay + Thông số thiết đặt máy chụp ảnh: - Tên máy chụp: Canon IXUS 127HS - Tiêu cự: 4.37969 mm - Cỡ ảnh (CCD): 4608 x 3456 pixel - Kích thước pixel: 1.33898 µm - Độ phân giải tối đa (DPI): 180 dpi - Tọa độ điểm chính ảnh (PBS): X=3.085mm, Y= 2.31375mm - Tham số méo hình hướng tâm: R1=-0.049; R2=-0.059; R3 = -0.036 - Tham số méo hình tiếp tuyến: T1= 0; T2=-0.003 + Chụp ảnh - Độ cao chụp ảnh so với mặt đất: 100m - Độ phủ dọc, ngang: từ 70% đến 90% - Độ phân giải mặt đất: 3 cm ở độ cao bay 100m + Thông số kỹ thuật của thiết bị bay - Thiết bị bay: UAV Swinglet-CAM - Trọng lượng: 0.5 kg - Thời gian bay: 30 phút - Tốc độ bay lượn: 10m/s - Bán kính điều khiển từ xa: 1000m - Hệ thống dẫn đường: DGPS, dẫn đường chính/phụ INS, điều khiển bay chính/phụ. 123 Phụ lục 1: Cơ sở lý thuyết thiết kế bay chụp ảnh UAV A. Thiết kế độ cao bay Chiều cao bay chụp có thể được tính toán dựa trên chiều dài tiêu cự của máy ảnh, kích thước cảm biến của máy ảnh và độ rộng của tấm ảnh. Độ cao bay chụp được tính toán theo công thức sau: H = (imW * GSD * FR) / (Sw * 100) Trong đó: H = Độ cao bay chụp (m) imW = Độ rộng của một tấm ảnh (pixel) GSD = Độ phân giải mặt đất (cm) FR = Chiều dài tiêu cự (mm) Sw = Chiều rộng cảm biến ảnh (mm) Dw = Chiều rộng ảnh phủ trên bề mặt đất/ footprint width (m) B. Tính toán tốc độ bay chụp Tốc độ chụp để đạt được độ phủ dọc theo thiết kế phụ thuộc vào tốc độ bay của UAV, độ phân giải mặt đất và kích thước ảnh Tốc độ chụp ảnh (t) được tính theo công thức sau: t = (imW * GSD / 100) * (1 – P%) / v Trong đó: t = Tốc độ chụp ảnh hay Thời gian chụp giữa 2 tấm ảnh (s). imW = Độ rộng của một tấm ảnh (pixel). GSD = Độ phân giải mặt đất (cm). P% = % độ phủ giữa hai tấm ảnh trên cùng một tuyến bay. V = Tốc độ bay (m/s). od = Độ phủ giữa hai tấm ảnh trên cùng một tuyến bay (m). x = Khoảng cách giữa hai tâm ảnh trên cùng tuyến bay (m). FR H Sw Dw x v x od 124 C. Tính tổng số đường bay Tổng số đường bay phụ thuộc vào độ phủ ngang của ảnh và có thể tính theo công thức: Trong đó: N = Số đường bay (dải bay) Aw = Độ rộng của vùng cần bay chụp. SSh (Sensor Height) = Chiều dài của cảm biến ảnh Q = Độ phủ ngang của tấm ảnh (%). M = Mẫu số tỷ lệ ảnh (chiều dài tiêu cự/ độ cao bay chụp (FR/H)) N = Aw / [M * SSh * ((100 - Q%) / 100)] 125 Phụ lục 3: Chương trình tạo DEM từ dữ liệu DSM A. Sơ đồ khối chương trình. B. Giao diện và thực đơn phần mềm * Giao diện phần mềm 126 * Công cụ phần mềm C. Thứ tự thao tác các bước Bước 1: Mở tập tin Bước 2: Phân ngưỡng  Mở file  Nút chọn  Di chuyển màn hình  Phân ngưỡng địa hình  Loại bỏ tự động vùng địa hình  Loại bỏ từng vùng địa hình  Thêm dữ liệu độ cao  Nội suy nền địa hình  Lưu file (độ cao địa vật/ mô hình số độ cao DEM) 127 Bước 3: Loại bỏ các vùng nền địa hình + Trường hợp loại bỏ tự động nền địa hình + Trường hợp chọn từng nền địa hình để loại bỏ 128 Bước 4: Nội suy độ cao Bước 6: Lưu tập tin: D. Dữ liệu đầu vào và kết quả tạo ra từ thuật toán chương trình (a) Dữ liệu đầu vào DSM (b) Bình đồ ảnh tham chiếu (c) Kết quả mô hình độ cao địa vật (d) Kết quả mô hình DEM 129 Phụ lục 4: Một số đoạn Code của chương trình tạo DEM từ DSM // XÁC ĐỊNH CÁC ĐIỂM DỊ THƯỜNG (ĐIỂM ĐỘ CAO ĐỘT BIẾN) dsm_threshold = e.Gia_tri_nguong; //================ gán lại các giá trị ========================= for (int i = 1; i < dsm_rows - 1; i++) for (int j = 1; j < dsm_cols - 1; j++) { grid_dsm.set_Value(j, i, dsm_data[j, i]); Diem_di_thuong[j, i] = false; Diem_mat_dat[j, i] = false; } //============================================================= for(int i=1;i<dsm_cols-1;i++) for (int j = 1; j < dsm_rows - 1; j++) { if (dsm_data[i, j] - dsm_data[i, j - 1] >= dsm_threshold || dsm_data[i, j] - dsm_data[i, j + 1] >= dsm_threshold) Diem_di_thuong[i, j] = true; else if (dsm_data[i, j] - dsm_data[i - 1, j] >= dsm_threshold || dsm_data[i, j] - dsm_data[i + 1, j] >= dsm_threshold) Diem_di_thuong[i, j] = true; else if (dsm_data[i, j] - dsm_data[i - 1, j - 1] >= dsm_threshold || dsm_data[i, j] - dsm_data[i - 1, j + 1] >= dsm_threshold) Diem_di_thuong[i, j] = true; else if (dsm_data[i, j] - dsm_data[i + 1, j - 1] >= dsm_threshold || dsm_data[i, j] - dsm_data[i + 1, j + 1] >= dsm_threshold) Diem_di_thuong[i, j] = true; } for(int i=0;i<dsm_rows-1;i++) for (int j = 0; j < dsm_cols - 1; j++) { if (Diem_di_thuong[j, i]) { grid_dsm.set_Value(j, i, dsm_max-0.07); } } //=============================================================== 130 SaveFileDialog sfd = new SaveFileDialog(); sfd.Title = "Lưu lại mô hình số độ cao (DEM)"; sfd.Filter = "*.tif|*.tif"; GeoProjection geo = axMap1.GeoProjection; //grid_dsm.Header.GeoProjection = geo; MapWinGIS.Grid grid = new Grid(); MapWinGIS.GridHeader header = new GridHeader(); header = grid_dsm.Header; if (sfd.ShowDialog() == DialogResult.OK) { grid.CreateNew("dem", header, GridDataType.DoubleDataType, 0, true, GridFileType.GeoTiff, null); double dsm=0.0; for (int i = 0; i < dsm_cols; i++) for (int j = 0; j < dsm_rows; j++) { if (Diem_mat_dat[i, j]) dsm = dsm_data[i, j]; else dsm = Convert.ToDouble(grid_dsm.get_Value(i, j)); grid.set_Value(i, j, dsm); } grid.Save(sfd.FileName, GridFileType.GeoTiff, null); MessageBox.Show("Lưu lại thành công.!"); } //=============================================================== SaveFileDialog sfd = new SaveFileDialog(); sfd.Title = "Lưu lại độ cao địa vật"; sfd.Filter = "*.tif|*.tif"; GeoProjection geo = axMap1.GeoProjection; //grid_dsm.Header.GeoProjection = geo; MapWinGIS.Grid grid = new Grid(); MapWinGIS.GridHeader header = new GridHeader(); header = grid_dsm.Header; if (sfd.ShowDialog() == DialogResult.OK) { grid.CreateNew("dia_vat", header, GridDataType.DoubleDataType, 0, true, GridFileType.GeoTiff, null); double diavat=0.0; for (int i = 0; i < dsm_cols; i++) for (int j = 0; j < dsm_rows; j++) { if (Diem_mat_dat[i, j]) 131 diavat = 0; else { diavat = dsm_data[i, j] - Convert.ToDouble(grid_dsm.get_Value(i, j)); } grid.set_Value(i, j, diavat); } grid.Save(sfd.FileName, GridFileType.GeoTiff, null); MessageBox.Show("Lưu lại thành công.!"); } //=============================================================== //-------------- Xác định tự động các khu vực địa vật int w = grid_dsm.Header.NumberCols; int h = grid_dsm.Header.NumberRows; //----------------------------------------------------- int x = 0; int y = 0; for (int i = 0; i < w - 50; i += 50) for (int j = 0; j < h - 50; j += 50) { //TimMin(i, j, i + 50, j + 50, out x, out y); if (Diem_mat_dat[i + 1, j + 1] == false) De_Quy_Dia_Phuong(i, j, i + 50, j + 50, i + 1, j + 1); if (Diem_mat_dat[i + 49, j + 1] == false) De_Quy_Dia_Phuong(i, j, i + 50, j + 50, i + 49, j + 1); if (Diem_mat_dat[i + 1, j + 49] == false) De_Quy_Dia_Phuong(i, j, i + 50, j + 50, i + 1, j + 49); if (Diem_mat_dat[i + 49, j + 49] == false) De_Quy_Dia_Phuong(i, j, i + 50, j + 50, i + 49, j + 49); } //-------------------------------------------------------- //---- Xử lý các phần thừa ---------------------------- int _w = (w / 50) * 50; int _h = (h / 50) * 50; //MessageBox.Show(_h.ToString() + " " + h.ToString()); //return; int deltaX = w - _w; int deltaY = h - _h; for (int i = 0; i < w - 50; i += 50) { if (Diem_mat_dat[i + 1, _h] == false) De_Quy_Dia_Phuong(i, _h, i + 50, h - 1, i + 1, _h); 132 if (Diem_mat_dat[i + 49, _h] == false) De_Quy_Dia_Phuong(i, _h, i + 50, h - 1, i + 49, _h); if (Diem_mat_dat[i + 1, h - 1] == false) De_Quy_Dia_Phuong(i, _h, i + 50, h - 1, i + 1, h - 1); if (Diem_mat_dat[i + 49, h - 1] == false) De_Quy_Dia_Phuong(i, _h, i + 50, h - 1, i + 49, h - 1); } for (int i = 0; i < h - 50; i += 50) { if (Diem_mat_dat[_w + 1, i + 1] == false) De_Quy_Dia_Phuong(_w + 1, i, w - 1, i + 50, _w + 1, i + 1); if (Diem_mat_dat[w - 1, i + 1] == false) De_Quy_Dia_Phuong(_w + 1, i, w - 1, i + 50, w - 1, i + 1); if (Diem_mat_dat[_w + 1, i + 49] == false) De_Quy_Dia_Phuong(_w + 1, i, w - 1, i + 50, _w + 1, i + 49); if (Diem_mat_dat[w - 1, i + 49] == false) De_Quy_Dia_Phuong(_w + 1, i, w - 1, i + 50, w - 1, i + 49); } //------------------------------------------------------------------- for (int row = 0; row < dsm_rows; row++) for (int col = 0; col < dsm_cols; col++) if (Diem_mat_dat[col, row]) grid_dsm.set_Value(col, row, dsm_min - 0.07); axMap1.RemoveLayer(1); axMap1.AddLayer(grid_dsm, true); } //======= Hàm thực thi nội suy địa hình theo vòng tròn 360 độ ============ //List lst = new List(); List lst_X = new List(); List lst_Y = new List(); List lst_Z = new List(); int right = (dsm_cols - 1) - col; int left = col; int deltaY = 0; int X = col; int Y = row; double pi = 3.14159; double radian = 0.0; double _x = 0.0; double _y = 0.0; double _z = 0.0; int step = 4; // Khoảng cách theo độ để nội suy //------------------------------------------- 133 for (int alpha = 0; alpha < 90; alpha+=step) { for (int i = 0; i <= right; i++) { radian = alpha * pi / 180; deltaY = (int)(Math.Tan(radian) * i); if (Y + deltaY < dsm_rows && Diem_mat_dat[col + i, Y + deltaY] && none_data[col+i,Y+deltaY]==false) { _x = dsm_projX[col + i, Y + deltaY]; _y = dsm_projY[col + i, Y + deltaY]; _z = dsm_data[col + i, Y + deltaY]; lst_X.Add(_x); lst_Y.Add(_y); lst_Z.Add(_z); break; } } } //--------------------------------- for (int alpha = 0; alpha < 90; alpha+=step) { // for (int i = 0; i <= right; i++) { radian = alpha * pi / 180; deltaY = -(int)(Math.Tan(radian) * i); if (Y + deltaY >= 0 && Diem_mat_dat[col + i, Y + deltaY] && none_data[col+i,Y+deltaY]==false) { _x = dsm_projX[col + i, Y + deltaY]; _y = dsm_projY[col + i, Y + deltaY]; _z= dsm_data[col + i, Y + deltaY]; lst_X.Add(_x); lst_Y.Add(_y); lst_Z.Add(_z); break; } } 134 } //--------------------------------- for (int alpha = 0; alpha < 90; alpha+=step) { // for (int i = 0; i <= col; i++) { radian = alpha * pi / 180; deltaY = (int)(Math.Tan(radian) * i); if (Y + deltaY <dsm_rows && Diem_mat_dat[col - i, Y + deltaY] && none_data[col-i,Y+deltaY]==false) { _x = dsm_projX[col - i, Y + deltaY]; _y = dsm_projY[col - i, Y + deltaY]; _z = dsm_data[col - i, Y + deltaY]; lst_X.Add(_x); lst_Y.Add(_y); lst_Z.Add(_z); break; } } } //---------------------------------- for (int alpha = 0; alpha < 90; alpha+=step) { // for (int i = 0; i <= col; i++) { radian = alpha * pi / 180; deltaY = -(int)(Math.Tan(radian) * i); if (Y + deltaY >= 0 && Diem_mat_dat[col - i, Y + deltaY]&& none_data[col-i, Y+deltaY]==false) { _x = dsm_projX[col - i, Y + deltaY]; _y = dsm_projY[col - i, Y + deltaY]; _z = dsm_data[col - i, Y + deltaY]; lst_X.Add(_x); lst_Y.Add(_y); lst_Z.Add(_z); break; 135 } } } //------------------------------------------- int number = lst_X.Count(); double[] khoang_cach = new double[number]; double x = dsm_projX[col, row]; double y = dsm_projY[col, row]; double temp = 0.0; double sum = 0.0; //------------------------------------------------ for (int i = 0; i < number; i++) { khoang_cach[i] = (x - lst_X.ElementAt(i)) * (x - lst_X.ElementAt(i)) + (y - lst_Y.ElementAt(i)) * (y - lst_Y.ElementAt(i)); khoang_cach[i] = 1 / khoang_cach[i]; sum += khoang_cach[i]; temp += khoang_cach[i] * lst_Z.ElementAt(i); } //-------------------------------------------------- temp = temp / sum; grid_dsm.set_Value(col, row, temp); //*********************************************************************** 136 Phụ lục 5: Số liệu so sánh chênh độ cao giữa DEM đo đạc trực tiếp và DEM tạo ra từ DSM bằng thuật toán đề xuất DEM Dodac (m) DEM Ctrinh (m) Chênh độ cao (m) DEM Dodac (m) DEM Ctrinh (m) Chênh độ cao (m) DEM Dodac (m) DEM Ctrinh (m) Chênh độ cao (m) 0 17.60 17.23 0.37 17.60 17.51 0.09 18.30 18.11 0.19 1 17.60 17.25 0.35 17.60 17.47 0.14 18.40 18.11 0.29 2 17.60 17.27 0.33 17.60 17.42 0.18 18.40 18.09 0.31 3 17.60 17.19 0.41 17.65 17.44 0.22 18.40 18.15 0.25 4 17.60 17.11 0.49 17.70 17.50 0.20 18.40 18.17 0.23 5 17.60 16.98 0.62 17.70 17.57 0.13 18.40 18.10 0.30 6 17.30 16.92 0.38 17.80 17.58 0.22 18.40 18.12 0.28 7 17.60 17.30 0.30 17.80 17.84 -0.04 18.40 18.12 0.28 8 18.00 18.38 -0.38 17.80 17.91 -0.11 18.40 18.14 0.26 9 18.00 18.38 -0.38 17.70 17.75 -0.05 18.40 18.14 0.26 10 17.80 18.24 -0.44 17.70 17.62 0.08 18.40 18.07 0.33 11 17.80 18.17 -0.37 17.70 17.69 0.01 18.40 18.15 0.25 12 17.80 18.21 -0.41 17.60 17.75 -0.15 18.45 18.15 0.30 13 17.80 18.24 -0.44 17.60 17.71 -0.10 18.50 18.27 0.23 14 17.80 18.26 -0.46 17.60 17.67 -0.07 18.50 18.32 0.18 15 17.80 18.31 -0.51 17.27 16.99 0.28 18.50 18.45 0.05 16 18.00 18.38 -0.38 17.10 16.79 0.31 18.50 18.36 0.14 17 18.10 18.50 -0.40 17.10 16.76 0.34 18.60 18.31 0.29 18 18.10 18.50 -0.40 17.00 16.73 0.27 18.60 18.42 0.18 19 17.80 18.27 -0.47 17.17 16.87 0.30 18.60 18.34 0.26 20 17.80 18.24 -0.44 17.00 16.73 0.27 18.60 18.28 0.32 21 17.50 17.98 -0.48 17.07 16.77 0.30 18.60 18.42 0.18 22 17.50 17.74 -0.24 17.10 16.99 0.12 18.60 18.40 0.20 23 17.60 17.75 -0.15 17.00 16.96 0.05 18.60 18.27 0.33 24 17.60 17.70 -0.10 16.90 16.89 0.01 18.60 18.37 0.23 25 17.60 17.77 -0.17 16.90 16.72 0.18 18.60 18.39 0.22 26 17.70 17.74 -0.04 16.80 16.77 0.03 18.60 18.46 0.14 27 17.70 17.78 -0.08 16.70 16.68 0.02 18.60 18.39 0.22 28 17.70 17.75 -0.05 16.68 16.95 -0.27 18.60 18.41 0.19 29 17.80 17.78 0.02 16.60 16.73 -0.13 18.60 18.38 0.22 30 17.80 17.73 0.07 16.70 16.90 -0.20 18.50 18.39 0.11 31 17.80 17.79 0.01 16.46 16.43 0.02 18.40 18.38 0.02 32 17.80 17.81 -0.01 16.40 16.21 0.19 18.30 18.42 -0.12 33 17.80 17.80 0.00 16.30 15.96 0.34 18.19 18.49 -0.30 34 17.80 17.80 0.00 16.13 15.89 0.24 18.20 18.42 -0.22 35 17.80 17.97 -0.17 16.20 16.00 0.20 17.80 17.63 0.17 36 17.80 17.90 -0.10 15.77 15.54 0.23 17.70 17.58 0.12 37 17.80 17.78 0.02 15.67 15.36 0.31 17.50 17.60 -0.09 38 17.80 17.86 -0.05 15.57 15.35 0.22 17.30 17.52 -0.22 39 17.80 17.95 -0.15 15.70 15.39 0.31 17.40 17.60 -0.20 40 17.80 17.78 0.02 15.70 15.38 0.32 17.40 17.72 -0.32 41 17.80 17.80 0.00 15.70 15.37 0.33 16.70 16.37 0.33 42 17.80 17.82 -0.02 15.77 15.45 0.32 16.50 16.34 0.16 43 17.80 17.86 -0.06 15.62 15.34 0.29 16.40 16.22 0.18 44 17.80 17.87 -0.07 15.60 15.31 0.29 16.40 16.08 0.32 45 17.80 17.90 -0.10 15.60 15.35 0.25 15.84 15.62 0.22 46 17.80 17.88 -0.08 15.67 15.40 0.27 15.80 15.64 0.16 47 17.80 17.77 0.03 15.67 15.40 0.27 15.90 15.66 0.24 48 17.80 17.69 0.11 15.90 15.66 0.24 15.70 15.54 0.16 49 17.80 17.58 0.22 15.77 15.46 0.31 15.60 15.45 0.15 50 17.80 17.57 0.23 15.90 15.79 0.11 15.60 15.30 0.30 MẶT CẮT 1-1' MẶT CẮT 2-2' MẶT CẮT 3-3' Vị trí lấy mẫu trên mặt cắt (m) 137 51 17.80 17.53 0.27 16.00 15.84 0.16 15.60 15.55 0.05 52 17.80 17.52 0.29 16.00 15.88 0.12 15.40 15.23 0.17 53 17.80 17.53 0.27 16.10 15.80 0.30 15.60 15.68 -0.08 54 17.80 17.51 0.29 16.10 15.91 0.19 15.60 15.73 -0.13 55 17.80 17.55 0.25 16.10 15.87 0.23 15.60 15.71 -0.11 56 17.80 17.56 0.24 16.20 15.96 0.24 15.60 15.38 0.22 57 17.80 17.53 0.27 16.07 15.79 0.28 15.60 15.43 0.17 58 17.80 17.57 0.23 16.10 15.80 0.30 15.60 15.50 0.10 59 17.80 17.57 0.23 15.97 15.70 0.27 15.50 15.52 -0.02 60 17.80 17.51 0.29 15.97 15.70 0.27 15.50 15.64 -0.14 61 17.80 17.51 0.29 15.87 15.63 0.24 15.60 15.31 0.29 62 17.80 17.60 0.20 15.77 15.50 0.28 15.60 15.61 -0.01 63 17.80 17.80 0.00 15.80 15.51 0.29 15.60 15.67 -0.07 64 17.80 17.50 0.30 15.90 15.58 0.32 15.60 15.75 -0.15 65 17.80 17.60 0.20 15.80 15.65 0.15 15.70 15.73 -0.03 66 17.80 17.88 -0.08 15.70 15.60 0.10 15.70 15.53 0.17 67 17.80 17.80 0.00 15.60 15.70 -0.10 15.80 15.49 0.31 68 17.80 17.79 0.01 15.70 15.81 -0.11 15.90 15.61 0.29 69 17.80 17.82 -0.02 15.70 15.93 -0.23 15.80 15.51 0.29 70 17.80 17.85 -0.05 15.90 16.21 -0.31 15.80 15.45 0.35 71 17.80 17.86 -0.06 15.90 16.15 -0.25 15.74 15.54 0.20 72 17.80 17.88 -0.08 16.20 16.37 -0.17 16.00 15.69 0.31 73 17.80 17.84 -0.04 15.90 16.20 -0.30 16.20 16.07 0.13 74 17.80 17.81 -0.01 16.10 15.78 0.32 16.30 16.04 0.26 75 17.80 17.83 -0.03 15.90 15.62 0.29 16.20 15.96 0.24 76 17.80 17.86 -0.06 15.90 15.58 0.32 16.20 15.92 0.29 77 17.80 17.83 -0.03 16.00 15.70 0.30 16.14 15.95 0.19 78 17.80 17.81 -0.01 16.20 15.93 0.27 16.40 16.09 0.31 79 17.80 17.85 -0.05 16.47 16.20 0.27 16.60 16.52 0.08 80 17.80 17.84 -0.04 16.57 16.33 0.24 16.70 16.61 0.09 81 17.80 17.85 -0.04 16.67 16.36 0.32 16.70 16.70 0.00 82 17.80 17.86 -0.06 16.70 16.36 0.34 16.70 16.76 -0.06 83 17.90 17.86 0.04 16.63 16.34 0.29 16.80 16.77 0.04 84 17.90 17.86 0.04 16.67 16.36 0.31 16.80 16.82 -0.02 85 17.80 17.86 -0.06 16.70 16.44 0.26 16.80 16.76 0.04 86 17.60 17.84 -0.24 17.20 17.03 0.17 16.90 16.61 0.29 87 17.40 17.82 -0.42 17.30 17.63 -0.33 16.90 16.67 0.23 88 17.30 17.79 -0.49 17.40 17.70 -0.30 16.80 16.61 0.19 89 17.30 17.73 -0.43 17.50 17.78 -0.28 16.90 16.56 0.34 90 17.30 17.67 -0.37 17.60 17.67 -0.07 17.00 16.73 0.27 91 17.30 17.60 -0.30 17.61 17.66 -0.05 16.86 16.54 0.32 92 17.30 17.51 -0.21 17.70 17.66 0.04 17.30 16.98 0.32 93 17.30 17.43 -0.13 17.80 17.66 0.14 17.20 17.05 0.15 94 17.30 17.37 -0.07 17.80 17.65 0.15 17.40 17.11 0.29 95 17.30 17.29 0.01 17.90 17.69 0.22 17.40 17.10 0.30 96 17.30 17.20 0.10 17.90 17.68 0.22 17.30 16.98 0.32 97 17.30 17.16 0.14 17.90 17.72 0.18 17.30 17.04 0.26 98 17.24 17.12 0.12 18.00 17.70 0.30 17.40 17.13 0.27 99 17.20 17.12 0.08 18.00 17.69 0.31 17.25 17.02 0.23 100 17.20 17.11 0.09 18.00 17.70 0.30 17.34 17.03 0.31 101 17.40 17.14 0.26 17.97 17.69 0.28 17.44 17.11 0.33 102 17.60 17.18 0.42 17.97 17.74 0.24 17.54 17.25 0.29 103 17.80 17.26 0.54 17.90 17.63 0.27 17.70 17.50 0.20 104 17.93 17.36 0.57 17.97 17.69 0.29 18.00 17.77 0.23 105 18.08 17.50 0.58 17.97 17.66 0.31 18.00 17.79 0.21 138 106 18.10 17.68 0.42 17.97 17.68 0.29 18.10 17.80 0.30 107 18.10 17.84 0.27 17.97 17.67 0.30 18.00 17.81 0.19 108 18.20 17.97 0.23 17.97 17.68 0.29 18.20 17.86 0.34 109 18.20 18.06 0.14 17.97 17.72 0.25 18.00 17.82 0.18 110 18.30 18.10 0.21 18.20 17.89 0.31 18.20 17.86 0.34 111 18.30 18.10 0.20 18.00 17.71 0.29 18.20 17.86 0.34 112 18.30 18.12 0.18 18.07 17.77 0.30 18.20 17.94 0.26 113 18.30 18.11 0.19 18.07 17.82 0.25 18.20 17.99 0.22 114 18.20 18.12 0.08 18.07 17.80 0.27 18.20 18.05 0.15 115 18.20 18.14 0.06 18.10 17.79 0.31 18.20 17.90 0.30 116 18.20 18.15 0.05 18.10 17.80 0.30 18.00 17.84 0.16 117 18.20 18.18 0.02 18.30 17.95 0.35 18.20 17.95 0.25 118 18.20 18.23 -0.03 18.27 18.04 0.23 18.20 18.02 0.18 119 18.30 18.39 -0.09 18.60 18.30 0.30 18.20 18.07 0.13 120 18.34 18.46 -0.12 18.77 18.51 0.26 18.10 18.07 0.03 121 18.40 18.30 0.10 19.00 18.82 0.18 18.10 18.11 -0.01 122 18.50 18.27 0.23 19.10 18.95 0.15 18.00 17.99 0.01 123 18.50 18.35 0.16 19.20 18.92 0.28 18.00 18.01 -0.01 124 18.60 18.51 0.09 19.00 18.94 0.07 18.00 18.10 -0.10 125 18.60 18.65 -0.05 18.80 18.74 0.06 17.90 18.06 -0.16 126 18.69 18.71 -0.02 18.70 18.76 -0.06 17.90 18.15 -0.25 127 18.70 18.73 -0.03 18.60 18.60 0.00 17.90 18.11 -0.21 128 18.70 18.78 -0.08 18.10 17.81 0.29 17.90 18.14 -0.24 129 18.70 18.81 -0.11 18.10 17.84 0.26 17.90 18.08 -0.18 130 18.70 18.89 -0.19 17.97 17.72 0.26 17.90 17.90 0.00 131 18.70 18.82 -0.12 18.07 17.78 0.29 17.90 17.81 0.09 132 18.80 18.81 -0.01 18.07 17.83 0.24 17.80 17.66 0.14 133 18.80 18.81 -0.01 18.13 17.83 0.30 17.70 17.70 0.00 134 18.80 18.83 -0.03 18.17 17.89 0.29 17.70 17.71 -0.01 135 18.80 18.85 -0.04 18.10 17.84 0.26 17.60 17.74 -0.14 136 18.80 18.84 -0.04 18.07 17.80 0.27 17.54 17.80 -0.26 137 18.90 18.85 0.05 18.00 17.70 0.30 17.50 17.79 -0.29 138 18.90 18.86 0.04 18.00 17.70 0.30 17.60 17.77 -0.17 139 18.90 18.86 0.04 18.00 17.67 0.33 17.40 17.72 -0.32 140 18.90 18.85 0.05 18.00 17.70 0.30 17.50 17.76 -0.26 141 18.90 18.85 0.05 18.07 17.84 0.23 17.50 17.83 -0.33 142 18.90 18.91 -0.01 18.20 18.09 0.11 17.60 17.75 -0.15 143 19.00 18.94 0.06 18.20 18.35 -0.15 17.50 17.82 -0.32 144 19.00 18.95 0.05 18.20 18.49 -0.29 17.50 17.79 -0.29 145 19.00 18.96 0.04 18.40 18.56 -0.16 17.50 17.78 -0.28 146 19.00 18.96 0.04 18.40 18.57 -0.17 17.40 17.63 -0.23 147 19.00 18.94 0.06 18.20 18.51 -0.31 17.30 17.55 -0.25 148 19.00 18.93 0.07 18.20 18.46 -0.26 17.30 17.54 -0.24 149 19.00 18.91 0.09 18.20 18.46 -0.26 17.30 17.50 -0.20 150 19.00 18.89 0.11 18.20 18.47 -0.27 17.20 17.53 -0.33 151 19.00 18.83 0.17 18.20 18.36 -0.16 17.40 17.56 -0.16 152 19.00 18.91 0.09 18.20 18.47 -0.27 17.30 17.43 -0.13 153 19.00 18.95 0.05 18.40 18.73 -0.33 17.50 17.50 0.00 154 19.00 18.98 0.02 18.60 18.81 -0.21 17.60 17.48 0.12 155 19.00 19.06 -0.05 18.40 18.72 -0.32 17.80 17.47 0.33 156 19.00 19.13 -0.13 18.60 18.76 -0.16 17.90 18.09 -0.19 157 19.00 19.22 -0.22 18.60 18.76 -0.16 18.10 18.28 -0.17 158 19.00 19.20 -0.20 18.60 18.77 -0.17 18.30 18.45 -0.15 159 19.00 19.11 -0.11 18.60 18.78 -0.18 18.40 18.68 -0.28 160 19.00 19.14 -0.14 18.60 18.76 -0.16 18.20 18.12 0.08 139 161 18.91 19.14 -0.24 18.40 18.67 -0.27 18.20 18.02 0.18 162 18.90 19.15 -0.25 18.40 18.67 -0.27 18.20 17.99 0.21 163 18.90 19.16 -0.26 18.40 18.72 -0.32 18.20 18.02 0.18 164 18.90 19.16 -0.26 18.60 18.75 -0.15 18.20 18.08 0.12 165 18.80 19.17 -0.36 18.60 18.77 -0.17 18.20 18.05 0.15 166 18.70 19.18 -0.48 18.60 18.77 -0.17 18.30 18.09 0.21 167 18.80 19.18 -0.38 18.50 18.78 -0.28 18.30 17.96 0.34 168 18.70 19.24 -0.54 18.50 18.78 -0.28 18.30 17.99 0.31 169 18.80 19.22 -0.42 18.50 18.84 -0.34 18.30 18.06 0.24 170 18.80 19.17 -0.37 18.60 18.85 -0.25 18.30 18.10 0.20 171 18.32 18.83 -0.51 18.50 18.79 -0.29 18.30 18.17 0.13 172 18.10 18.55 -0.45 18.30 18.61 -0.31 18.30 18.20 0.10 173 18.00 18.36 -0.36 18.10 18.35 -0.25 18.40 18.20 0.20 174 17.98 18.34 -0.35 18.10 18.18 -0.08 18.40 18.32 0.08 175 17.70 18.10 -0.40 18.10 18.22 -0.12 18.40 18.31 0.09 176 17.70 17.72 -0.02 18.10 18.02 0.08 18.40 18.23 0.17 177 17.70 17.65 0.05 18.10 17.89 0.21 18.40 18.36 0.04 178 17.70 17.61 0.09 18.10 18.01 0.10 18.40 18.38 0.02 179 17.70 17.65 0.05 18.10 18.03 0.07 18.40 18.35 0.05 180 17.70 17.61 0.09 18.10 18.16 -0.06 18.40 18.21 0.19 181 17.80 17.68 0.12 18.10 18.42 -0.32 18.40 18.25 0.15 182 17.80 17.63 0.17 18.10 18.33 -0.23 18.40 18.32 0.08 183 17.80 17.47 0.33 18.10 18.30 -0.20 18.50 18.48 0.02 184 17.74 17.48 0.26 18.10 18.34 -0.24 18.50 18.29 0.21 185 17.60 17.64 -0.04 18.10 18.26 -0.16 18.50 18.26 0.24 186 17.40 17.72 -0.32 18.10 18.42 -0.32 18.50 18.21 0.29 187 17.40 17.76 -0.36 18.30 18.57 -0.27 18.50 18.23 0.27 188 17.40 17.86 -0.46 18.10 18.41 -0.31 18.50 18.25 0.25 189 17.50 17.94 -0.44 18.30 18.60 -0.30 18.50 18.54 -0.04 190 17.60 18.04 -0.44 18.10 18.28 -0.18 18.50 18.64 -0.14 191 17.70 18.13 -0.43 18.30 18.63 -0.33 18.50 18.69 -0.19 192 17.80 18.17 -0.36 18.30 18.56 -0.26 18.50 18.63 -0.13 193 17.70 18.23 -0.53 18.10 18.00 0.10 18.60 18.67 -0.07 194 17.90 18.25 -0.35 18.30 18.49 -0.19 18.60 18.52 0.08 195 17.75 18.28 -0.53 18.30 18.52 -0.22 18.60 18.78 -0.18 196 17.80 18.28 -0.48 18.10 18.36 -0.26 18.60 18.76 -0.16 197 17.95 18.31 -0.36 18.10 18.19 -0.09 18.60 18.81 -0.21 198 18.00 18.28 -0.28 18.10 18.24 -0.14 18.60 18.83 -0.23 199 18.24 18.28 -0.04 18.10 18.20 -0.10 18.60 18.76 -0.15 200 18.50 18.28 0.22 18.10 18.40 -0.30 18.60 18.66 -0.06 201 18.70 18.25 0.45 18.10 18.16 -0.06 18.60 18.76 -0.16 202 18.60 18.24 0.36 18.10 18.15 -0.05 18.60 18.52 0.08 203 18.81 18.24 0.57 18.10 18.13 -0.03 18.60 18.61 -0.01 204 18.80 18.22 0.57 18.10 18.12 -0.02 18.60 18.50 0.10 205 18.70 18.26 0.45 18.10 18.11 -0.01 18.60 18.71 -0.11 206 18.60 18.29 0.31 18.10 18.12 -0.02 18.60 18.71 -0.11 207 18.50 18.27 0.23 18.10 18.12 -0.02 18.60 18.72 -0.11 208 18.40 18.23 0.17 18.10 18.14 -0.04 18.60 18.80 -0.20 209 18.30 18.10 0.20 18.10 18.15 -0.05 18.60 18.80 -0.20 210 18.20 17.95 0.25 18.10 18.11 -0.01 18.60 18.85 -0.25 211 18.10 17.96 0.14 18.20 18.13 0.07 18.60 18.77 -0.16 212 17.93 18.09 -0.16 18.10 18.15 -0.05 18.60 18.70 -0.10 213 17.94 18.38 -0.43 18.10 18.16 -0.06 18.60 18.90 -0.30 214 18.20 18.58 -0.38 18.10 18.14 -0.04 18.60 18.88 -0.28 215 18.30 18.84 -0.54 18.10 18.19 -0.08 18.60 18.91 -0.31 140 216 18.27 18.72 -0.45 18.10 18.16 -0.06 18.60 18.85 -0.25 217 18.70 19.05 -0.35 18.10 18.15 -0.05 18.60 18.72 -0.12 218 18.70 19.22 -0.52 18.10 18.17 -0.07 18.60 18.86 -0.26 219 18.87 19.23 -0.37 18.10 18.15 -0.05 18.60 18.83 -0.23 220 18.80 19.19 -0.39 18.10 18.10 0.01 18.60 18.62 -0.02 221 18.70 19.16 -0.46 18.10 18.08 0.02 18.60 18.47 0.13 222 18.80 19.16 -0.36 18.20 18.13 0.07 18.60 18.52 0.08 223 18.90 19.16 -0.25 18.20 18.12 0.08 18.60 18.50 0.11 224 18.90 19.16 -0.26 18.20 18.13 0.07 18.60 18.47 0.13 225 18.90 19.12 -0.22 18.20 18.17 0.03 18.60 18.60 0.00 226 18.80 18.99 -0.18 18.20 18.14 0.06 18.60 18.56 0.05 227 18.80 18.81 -0.01 18.20 18.42 -0.22 18.60 18.48 0.12 228 18.80 18.88 -0.07 18.20 18.25 -0.05 18.60 18.45 0.15 229 18.60 18.70 -0.10 18.20 18.18 0.02 18.60 18.59 0.01 230 18.40 18.66 -0.26 18.20 18.19 0.01 18.60 18.45 0.15 231 18.20 18.66 -0.46 18.30 18.16 0.14 18.60 18.47 0.13 232 18.30 18.75 -0.45 18.30 18.29 0.01 18.60 18.53 0.07 233 18.40 18.93 -0.53 18.30 18.24 0.06 18.60 18.49 0.11 234 18.70 19.24 -0.54 18.30 18.22 0.08 18.60 18.36 0.24 235 18.80 19.15 -0.35 18.30 18.24 0.06 18.60 18.47 0.13 236 18.60 18.97 -0.37 18.30 18.24 0.06 18.60 18.38 0.22 237 18.20 18.67 -0.47 18.40 18.21 0.19 18.60 18.45 0.15 238 18.00 18.55 -0.55 18.40 18.23 0.17 18.60 18.46 0.14 239 18.40 18.66 -0.26 18.40 18.24 0.16 18.60 18.46 0.14 240 18.18 18.53 -0.36 18.40 18.39 0.01 18.60 18.35 0.25 241 18.10 18.62 -0.52 18.50 18.41 0.09 18.60 18.53 0.07 242 18.20 18.58 -0.37 18.50 18.34 0.16 18.60 18.45 0.15 243 18.07 18.43 -0.36 18.60 18.46 0.14 18.60 18.41 0.20 244 18.10 18.46 -0.36 18.70 18.50 0.20 18.51 18.43 0.07 245 18.00 18.54 -0.54 18.80 18.50 0.30 18.50 18.38 0.12 246 18.10 18.58 -0.48 18.90 18.60 0.30 18.50 18.50 0.00 247 18.30 18.58 -0.28 19.00 18.70 0.30 18.50 18.41 0.09 248 18.40 18.62 -0.22 19.10 18.90 0.20 18.50 18.42 0.08 249 18.40 18.67 -0.27 19.20 19.01 0.19 18.50 18.45 0.05 250 18.40 18.74 -0.34 19.30 19.44 -0.14 18.50 18.48 0.02 251 18.50 18.81 -0.31 19.40 19.53 -0.13 18.50 18.46 0.04 252 18.50 18.88 -0.38 19.50 19.62 -0.12 18.50 18.55 -0.05 253 18.54 18.92 -0.37 19.50 19.71 -0.21 18.53 18.33 0.20 254 18.60 18.93 -0.33 19.60 19.69 -0.09 18.53 18.38 0.16 255 18.60 18.92 -0.32 19.70 19.89 -0.19 18.60 18.37 0.23 256 18.60 18.92 -0.32 19.80 20.14 -0.34 18.50 18.33 0.17 257 18.70 18.95 -0.25 19.80 19.98 -0.18 18.70 18.35 0.35 258 18.80 18.93 -0.13 19.60 19.79 -0.19 18.60 18.33 0.27 259 18.80 19.13 -0.33 19.60 19.74 -0.14 18.54 18.34 0.20 260 18.90 19.20 -0.30 19.60 19.70 -0.10 18.70 18.36 0.34 261 19.00 19.24 -0.24 19.80 19.96 -0.16 18.64 18.35 0.29 262 19.10 19.20 -0.10 19.70 19.99 -0.29 18.64 18.43 0.21 263 19.20 19.21 -0.01 19.50 19.78 -0.28 19.10 18.98 0.12 264 19.10 19.09 0.01 19.50 19.64 -0.14 19.20 19.02 0.18 265 18.80 19.19 -0.39 19.50 19.59 -0.09 19.20 19.18 0.02 266 18.53 18.49 0.04 19.32 19.59 -0.27 19.30 19.15 0.15 267 18.30 18.40 -0.10 19.20 19.43 -0.23 19.40 19.07 0.33 268 18.00 18.50 -0.50 19.20 19.40 -0.20 19.40 19.11 0.29 269 18.04 18.52 -0.47 19.10 19.38 -0.28 19.30 19.13 0.17 270 18.10 18.50 -0.40 19.10 19.37 -0.27 19.30 19.07 0.23 141 Phụ lục 6: Thiết kế cấu trúc dữ liệu nền địa lý tỷ lệ 1:2000 A. Mô hình 8 nhóm đối tượng địa lý 1. CoSoDoDac 142 2. BienGioiDiaGioi 143 3. DiaHinh 144 4. ThuyHe 145 +maNhanDang[1] : CharacterString +ngayThuNhan[1] : DateTime +ngayCapNhat[0..*] : DateTime «Abstract» NenDiaLy2N5N +maDoiTuong[1] : CharacterString = LA04 +danhTuChung[1] : CharacterString +diaDanh[1] : CharacterString +loaiHienTrangSuDung[1] : LoaiHienTrangSuDung +geo[1] : LoaiMoTaKhongGianDongChayMat «FeatureType» KenhMuong +maDoiTuong[1] : DoiTuongNuocMatTinh +loaiTrangThaiNuocMat[1] : LoaiTrangThaiNuocMat +danhTuChung[0..1] : CharacterString +diaDanh[0..1] : CharacterString +ten[0..1] : CharacterString +geo[1] : GM_Surface «FeatureType» MatNuocTinh «Abstract» NuocMat +maDoiTuong[1] : CharacterString = LA07 +loaiTrangThaiNuocMat[1] : LoaiTrangThaiNuocMat +danhTuChung[1] : CharacterString +diaDanh[1] : CharacterString +geo[1] : LoaiMoTaKhongGianDongChayMat «FeatureType» SongSuoi +geo[1] : GM_Curve «Abstract» RanhGioiNuocMat +maDoiTuong[1] : CharacterString = LG03 +loaiRanhGioiNuocMatQuyUoc[1] : LoaiRanhGioiNuocMatQuyUoc «FeatureType» RanhGioiNuocMatQuyUoc +maDoiTuong[1] : CharacterString = LG01 +loaiTrangThaiDuongBoNuoc[1] : LoaiTrangThaiDuongBoNuoc +loaiRanhGioiNuocMat[1] : LoaiRanhGioiNuocMat «FeatureType» DuongBoNuoc +maDoiTuong[1] : CharacterString = LG02 +loaiRanhGioiNuocMat[1] : LoaiRanhGioiNuocMat «FeatureType» DuongMepNuoc «Type» TP_Edge 1 +edge1 «Type» TP_Face +boundary 1..* 1 +face1 +Ổn định = 1 +Không ổn định = 2 +Khó xác định = 3 «Enumeration» LoaiTrangThaiNuocMat +Ao, hồ = 1 +Biển = 2 +Đầm phá = 3 +Kênh, mương = 4 +Hồ chứa = 5 +Sông suối = 6 «Enumeration» LoaiRanhGioiNuocMat +Phân chia loại nước mặt = 1 +Khép vùng nước mặt = 2 «Enumeration» LoaiRanhGioiNuocMatQuyUoc +Rõ ràng = 1 +Không rõ ràng = 2 «Enumeration» LoaiTrangThaiDuongBoNuoc +Ao/Hồ = LB01 +Đầm/Phá = LB02 +Hồ chứa = LB03 «Enumeration» DoiTuongNuocMatTinh +curve[1] : GM_Curve +surface[1] : GM_Surface «Union» LoaiMoTaKhongGianDongChayMat +Đang sử dụng = 1 +Đang xây dựng = 2 «Enumeration» LoaiHienTrangSuDung Vat_lai 146 147 +maDoiTuong[1] : CharacterString = LE05 +danhTuChung[1] : CharacterString +diaDanh[1] : CharacterString +loaiDe[1] : LoaiDe +loaiChatLieu[1] : LoaiChatLieu +dungLamGiaoThong[1] : Boolean +geo[1] : LoaiMoTaKhongGianDeDap «FeatureType» De +maDoiTuong[1] : DoiTuongCongTrinhTrenDe +ten[0..1] : CharacterString +geo[1] : LoaiMoTaKhongGianCongTrinhTrenDe «FeatureType» CongTrinhTrenDe +maNhanDang[1] : CharacterString +ngayThuNhan[1] : DateTime +ngayCapNhat[0..*] : DateTime «Abstract» NenDiaLy2N5N +maDoiTuong[1] : CharacterString = LE04 +danhTuChung[1] : CharacterString +diaDanh[1] : CharacterString +loaiDap[1] : LoaiDap +loaiChatLieu[1] : LoaiChatLieu +dungLamGiaoThong[1] : Boolean +geo[1] : LoaiMoTaKhongGianDeDap «FeatureType» Dap +Điếm canh đê = LE06 +Cửa khẩu qua đê = LE02 «Enumeration» DoiTuongCongTrinhTrenDe +Chắn sóng = 1 +Dâng = 2 +Tràn = 3 «Enumeration» LoaiDap +Bao = 1 +Biển = 2 +Bối = 3 +Chuyên dụng = 4 +Sông = 5 «Enumeration» LoaiDe +Không xác định = -1 +Bê tông = 1 +Đá hộc = 2 +Tre nứa = 3 +Khác = 4 «Enumeration» LoaiChatLieu +maDoiTuong[1] : CharacterString = LE08 +dungLamGiaoThong[1] : Boolean +geo[1] : GM_Surface «FeatureType» MatBoKenhMuong +maDoiTuong[1] : CharacterString = LE03 +loaiChatLieu[1] : LoaiChatLieu +geo[1] : LoaiMoTaKhongGianBoKe «FeatureType» BoKe +curve[1] : GM_Curve +surface[1] : GM_Surface «Union» LoaiMoTaKhongGianDeDap +maDoiTuong[1] : CharacterString = LE09 +loaiTaLuy[1] : LoaiTaLuyThuyLoi +loaiHinhThaiTaLuy[1] : LoaiHinhThaiTaLuy +loaiThanhPhanTaLuy[1] : LoaiThanhPhanTaLuy +loaiChatLieu[1] : LoaiChatLieu +tyCaoTySau[1] : Real +geo[1] : GM_Curve «FeatureType» TaLuyCongTrinhThuyLoi +Đê = 1 +Đập = 2 +Kênh, mương = 3 +Máng = 4 +Khác = 5 «Enumeration» LoaiTaLuyThuyLoi +Đắp cao = 1 +Xẻ sâu = 2 «Enumeration» LoaiHinhThaiTaLuy +Chân taluy = 1 +Đỉnh taluy = 2 «Enumeration» LoaiThanhPhanTaLuy +point[1] : GM_Point +curve[1] : GM_Curve +surface[1] : GM_Surface «Union» LoaiMoTaKhongGianCongTrinhTrenDe +maDoiTuong[1] : CharacterString = LE01 +ten[0..1] : CharacterString +loaiCongThuyLoi[1] : LoaiCongThuyLoi +geo[1] : LoaiMoTaKhongGianCong «FeatureType» CongThuyLoi +maDoiTuong[1] : CharacterString = LE07 +loaiMangDanNuoc[1] : LoaiMangDanNuoc +geo[1] : LoaiMoTaKhongGianMangNuoc «FeatureType» MangDanNuoc +maDoiTuong[1] : CharacterString = LE10 +ten[0..1] : CharacterString +geo[1] : GM_Point «FeatureType» TramBom +Mặt đất = 1 +Nổi = 2 «Enumeration» LoaiMangDanNuoc +curve[1] : GM_Curve +surface[1] : GM_Surface «Union» LoaiMoTaKhongGianBoKe +point[1] : GM_Point +curve[1] : GM_Curve +surface[1] : GM_Surface «Union» LoaiMoTaKhongGianCong +curve[1] : GM_Curve +surface[1] : GM_Surface «Union» LoaiMoTaKhongGianMangNuoc +Có thiết bị = 1 +Không có thiết bị = 2 «Enumeration» LoaiCongThuyLoi Vat_lai 148 5. GiaoThong 149 150 151 152 6. DanCuCoSoHaTang 153 154 155 7. PhuBeMat 156 B. Các Feature Datasets, Feature Classes và trường thông tin của một số Feature Classe được thiết kế trong ArcGis 1. Thiết kế các Feature Dataset trên phần mềm ArcGis 2. Thiết kế các Feature Classe trong Feature Dataset trên phần mềm ArcGis a. BienGioiDiaGioi b. CoSoDoDac 157 c. DanCuCoSoHaTang d. DiaHinh 158 e. GiaoThong f. ThuyHe 159 g. PhuBeMat 160 3. Trường thông tin của một số Feature Classe trong Feature Dataset trên phần mềm ArcGis a. BienGioiDiaGioi ID Class Alias Name Field Name Data Type 147 Đường biên giới DuongBienGioi Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text Shape_Length Double SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 145 Đường địa giới DuongDiaGioi Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text DoiTuong Long Integer loaiHienTrangPhapLy Short Integer Shape_Length Double SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 148 Mốc địa giới MocDiaGioi Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text DoiTuong Long Integer SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text soHieuMoc Text 146 Mốc quốc giới MocQuocGioi Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text soHieuMoc Text 161 b. CoSoDoDac ID Class Alias Name Field Name Data Type 142 Điểm cơ sở chuyên dụng DiemCoSoChuyenDung Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date toaDoX Double toaDoY Double doCaoH Double maDoiTuong Text SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text soHieuDiem Text 143 Điểm cơ sở quốc gia DiemCoSoQuocGia Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date toaDoX Double toaDoY Double doCaoH Double maDoiTuong Text doiTuong Long Integer loaiCapHang Short Integer SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text soHieuDiem Text 144 Điểm địa chính DiemDiaChinh Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date toaDoX Double toaDoY Double doCaoH Double maDoiTuong Text soHieuDiem Text SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 162 c. DanCuCoSoHaTang ID Class Alias Name Field Name Data Type 166 Bãi thải dạng vùng BaiThaiA Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text Shape_Length Double Shape_Area Double SoHieuDiemDat Text Ten Text maNhanDang Text 167 Bãi thải dạng điểm BaiThaiP Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text SoHieuDiemDat Text Ten Text maNhanDang Text 211 Cột điện dạng vùng CotDienA Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text loaiCotDien Short Integer SoHieuDiemDat Text Shape_Length Double Shape_Area Double maNhanDang Text 163 Cột điện dạng điểm CotDienP Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text loaiCotDien Short Integer SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 127 Đường dây tải điện DuongDayTaiDien Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text DienAp Double loaiDuongDayDien Short Integer Shape_Length Double 163 SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 172 Lăng mộ dạng vùng LangMoA Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text ten Text Shape_Length Double Shape_Area Double SoHieuDiemDat Text 173 Lăng mộ dạng điểm LangMoP Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text ten Text SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 128 Nhà dạng vùng NhaA Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text Shape_Length Double Shape_Area Double SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text mucDichSuDung Text soTang Short Inetger loaiChatLieuNha Short Integer 161 Nhà dạng điểm NhaP Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text Shape Geometry SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text mucDichSuDung Text soTang Short Inetger loaiChatLieuNha Short Integer . . . . . . . . . . . . . . . 164 d. DiaHinh ID Class Alias Name Field Name Data Type 159 Đầm lầy DamLay Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text Shape_Length Double Shape_Area Double SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text ten Text 141 Địa hình đặc biệt dạng vùng DiaHinhDacBietA Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text doiTuong Long Integer Shape_Length Double Shape_Area Double tyCaoTySau Double SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text ten Text loaiThanhPhanTaLuy Short Integer 139 Địa hình đặc biệt dạng đường DiaHinhDacBietL Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text doiTuong Long Integer Shape_Length Double tyCaoTySau Double SoHieuDiemDat Text ten Text maNhanDang Text loaiThanhPhanTaLuy Short Integer 140 Địa hình đặc biệt dạng điểm DiaHinhDacBietP Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text doiTuong Long Integer tyCaoTySau Double SoHieuDiemDat Text ten Text 165 maNhanDang Text loaiThanhPhanTaLuy Short Integer 137 Điểm độ cao DiemDoCao Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text doCaoH Double loaiDiemDoCao Short Integer SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 138 Đường bình độ DuongBinhDo Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text loaiDuongBinhDo Short Integer loaiKhoangCaoDeu Short Integer doCaoH Double Shape_Length Double SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 166 e. GiaoThong ID Class Alias Name Field Name Data Type 248 Báo hiệu giao thông dạng vùng BaoHieuGiaoThongA Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text doiTuong Long Integer SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text ten Text Shape_Length Double Shape_Area Double 70 Báo hiệu giao thông dạng điểm BaoHieuGiaoThongP Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text doiTuong Long Integer SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text ten Text 220 Bến bãi dạng vùng BenBaiA Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text doiTuong Long Integer SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text Ten Text Shape_Length Double Shape_Area Double 243 Bến bãi dạng đường BenBaiL Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text doiTuong Long Integer SoHieuDiemDat Text Ten Text Shape_Length Double maNhanDang Text 74 Bến bãi dạng điểm BenBaiP Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date 167 ngayCapNhat Date maDoiTuong Text doiTuong Long Integer SoHieuDiemDat Text Ten Text maNhanDang Text . . . . . . . . . . . . . . . f. ThuyHe ID Class Alias Name Field Name Data Type 264 Mặt nước tĩnh AoHo Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text doiTuong Long Integer ten Text SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text loaiTrangThaiMatNuoc Short Integer Shape_Length Double Shape_Area Double 22 Bãi bồi dạng vùng BaiBoiA Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text ten Text loaiBaiBoi Short Integer Shape_Length Double Shape_Area Double SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 242 Bãi bồi dạng điểm BaiBoiP Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text ten Text loaiBaiBoi Short Integer SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 23 Đường bờ nước DuongBoNuoc Shape Geometry ObjectID Object ID 168 ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text loaiRanhGioiNuocMat Long Integer Shape_Length Double SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 24 Đường mép nước DuongMepNuoc Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text loaiRanhGioiNuocMat Long Integer Shape_Length Double SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 18 Kênh mương dạng vùng KenhMuongA Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text loaiHienTrangSuDung Short Integer ten Text Shape_Length Double Shape_Area Double SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text 17 Kênh mương dạng đường KenhMuongL Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text loaiHienTrangSuDung Short Integer ten Text Shape_Length Double SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text . . . . . . . . . . . . . . . 169 g. PhuBeMat ID Class Alias Name Field Name Data Type 262 PhuBeMat PhuBeMat Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text doiTuong Long Integer SoHieuDiemDat Text maNhanDang Text Ten Text Shape_Length Double Shape_Area Double loaiPhuBeMat Short Integer doCaoH Double maKhuDo Text tenKhuDo Text 261 RanhGioiPhuBeMat RanhGioiPhuBeMat Shape Geometry ObjectID Object ID ngayThuNhan Date ngayCapNhat Date maDoiTuong Text maNhanDang Text loaiRanhGioiPhuBeMat Short Integer maKhuDo Text tenKhuDo Text Shape_Length Double

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdftoan_van_luan_an_9143_2068748.pdf