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,
171 trang |
Chia sẻ: ngoctoan84 | Lượt xem: 981 | Lượt tải: 2
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:
- toan_van_luan_an_9143_2068748.pdf