Những thách thức về quy hoạch thành phố, quản lý thiên tai và an toàn vốn có trong môi trường đô thị phức tạp đòi hỏi các giải pháp sáng tạo. Các nhà nghiên cứu trên khắp thế giới đang phát triển lĩnh vực này, dựa trên công trình tiên tiến bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận như voxels, LiDAR để phát triển các mô hình và mô phỏng với mức độ chi tiết, độ chính xác và trung thực- điều chưa thể làm được trước đây. Cùng với Đại học New South Wales (UNSW), Hiệp hội các ngành khảo sát trên không Châu Âu (EAASI) đã tập hợp bốn chuyên gia từ các viện nghiên cứu trên khắp nước Úc để chia sẻ những hiểu biết sâu sắc và nâng cao kiến ​​thức về tiềm năng của các mô hình đô thị 3D để đưa lĩnh vực này phát triển hơn.

Giáo sư Tiến sĩ Sisi Zlatanova , Trưởng phòng thí nghiệm GRID (Sáng tạo và Phát triển Nghiên cứu Không gian Địa lý) tại School of Built Environments, UNSW ở Sydney, đã mở đầu phiên thảo luận với bài thuyết trình về Đám mây điểm: mô hình 3D.  Trong đó, ‘Digital twin’, mô phỏng thế giới thực nhờ chương trình máy tính đã nổi lên như một chủ đề nóng trong những năm gần đây. Nó được đánh giá cao nhờ khả năng hỗ trợ một loạt các ứng dụng từ quy hoạch thành phố thông minh cho đến quản lý thiên tai.  Nghiên cứu trong tương lai sẽ là khôn ngoan nếu tập trung vào những lĩnh vực thiết yếu này.

Triển khai mô hình thành phố 3D

Tiến sĩ Petra Helmholz là chuyên gia Phân tích Hình ảnh, Viễn thám và Đo đạc Hình ảnh từ Trường Khoa học nghiên cứu Trái đất và Hành tinh tại Đại học Curtin ở Perth, Úc. Từ các đám mây điểm và hình ảnh đến các phác thảo và mô hình của tòa nhà, Petra đã phối hợp với Viện Fraunhofer ở Karlsruhe, Đức về triển khai mô hình thành phố 3D và phát hiện nhiệt đô thị. Mức độ chi tiết thành phố được xây dựng dần dần, bắt đầu với Mô hình số bề mặt (DSM) nhờ máy quét laser hoặc hình ảnh, sau đó trích xuất địa hình bằng Mô hình số địa hình (DTM).

Bước đầu tiên là tạo mô hình đa giác tòa nhà gần đúng bằng cách sử dụng thuật toán contour- tracing Moore, tiếp theo là thuật toán data- driven dựa trên các đặc tính hình học của tòa nhà. Độ chính xác của mô hình phụ thuộc vào hai yếu tố: độ phân giải của hình ảnh và độ phân giải/ mật độ của các đám mây điểm. Vì độ chính xác của thuật toán contour- tracing Moore không cao, mô hình toán học bổ sung được áp dụng. Cả hai mô hình Gauss-Helmert và Gauss-Markov đều được sử dụng để điều chỉnh các đa giác của tòa nhà, tạo bản phác thảo tốt hơn, với sai số trung bình là 91cm đến 1m cho khu vực nghiên cứu gồm 126 tòa nhà tại Perth, Úc. Do sự phức tạp của thiết kế nhà ở đô thị của Úc, cần hoàn chỉnh mô hình 3D, mô phỏng nhiệt độ bề mặt đô thị để sau đó phát triển mô hình 4D cho hiện tượng đảo nhiệt đô thị.

Trong những năm gần đây, hình ảnh dữ liệu trở nên dày đặc hơn, với độ phân giải không gian, thời gian và quang phổ tăng lên cho phép tạo ra các mô hình chi tiết và chính xác hơn. Các mô hình này trên tạo điều kiện thuận lợi cho công việc của người dùng cuối như nhà quy hoạch thành phố, hỗ trợ mục tiêu tổng thể là tạo ra nhiều thành phố đáng sống hơn.

4D Digital Twin cho hiện tượng đảo nhiệt đô thị

Công nghệ lập bản đồ thành phố 3D

Tiến sĩ Jack Barton, quản lý Phòng thí nghiệm GRID tại UNSW, là kiến ​​trúc sư và chuyên gia về các ứng dụng lập bản đồ 3D và mô hình đô thị. Ông giải thích tiềm năng của voxels để xử lý và phân tích, chia sẻ một số cách tiếp cận phương pháp mới. Cầu Cảng và Nhà hát Opera ở Sydney đặt ra những thách thức đối với mô hình truyền thống do độ phức tạp nổi tiếng của chúng và voxels cung cấp một giải pháp đơn giản.

Voxels là một phương pháp tiếp cận pixel 3D rời rạc, với vô số ứng dụng bao gồm y khoa, địa tin học và nghiên cứu môi trường được xây dựng. Voxels rất hữu ích cho các mô hình vì chúng cung cấp dữ liệu có giá trị hơn so với phân tích 2D hoặc vector như phân tích khả năng hiển thị bóng đổ. LiDAR ngày càng được sử dụng rộng rãi ở Úc để thu thập một lượng lớn dữ liệu đám mây điểm trên các khu vực rộng lớn, đánh dấu và thêm các lớp ngữ nghĩa vào dữ liệu hiện có, hỗ trợ phân tích không gian. Voxels cho phép xác định chi tiết hơn, đám mây điểm giúp định nghĩa đối tượng dễ dàng hơn, do đó cải thiện và tăng tốc quá trình phân tích dữ liệu.

Kết hợp voxel với các đám mây điểm tạo phân tích và mô phỏng nhanh 3D và 4D nhằm ứng phó khẩn cấp bao gồm lập kế hoạch khẩn cấp, lập mô hình đường đi và tìm đường trong các tòa nhà công cộng. Nó cho phép mô hình hóa thông minh các yếu tố sơ tán khẩn cấp như khói, khí đốt và lửa trong các tòa nhà, cung cấp dữ liệu quan trọng để thông báo cho việc lập kế hoạch.

Mô phỏng 3D, 4D sử dụng voxel và đám mây điểm

Mô hình 3D cho giao thông đô thị

Với kiến ​​thức chuyên môn về lập bản đồ tự hành, định vị và công nghệ 3D, Tiến sĩ Kourosh Khoshelham , Đại học Melbourne đã nghiên cứu áp dụng LiDAR kết hợp công nghệ Machine Learning. Công nghệ này nhằm lập bản đồ 3D chi tiết về đường giao thông phục vụ lái xe tự hành. Lái xe tự hành giúp cải thiện luồng giao thông, giảm lượng khí thải và cải thiện khả năng di chuyển cho những người có nhu cầu đặc biệt. Lidar, Machine Learning là chìa khóa mở ra tiềm năng đầy đủ của các phương tiện tự hành trong tương lai.

Công nghệ Lidar cho lái xe tự hành

Giải pháp quy hoạch đô thị của VidaGIS

VidaGIS là đại lý chính thức của Công ty Intermap, Hoa Kỳ trong việc thành lập xử lý bản đồ 3D tại Việt Nam. Bản đồ 3D được áp dụng công nghệ cao cấp của Mỹ: công nghệ trí tuệ nhân tạo- AI, công nghệ máy học- Machine Learning. Chúng tôi cung cấp dịch vụ xử lý bản đồ 3D với hình ảnh sắc , chi tiết, độ phân giải cao, thu thập, trích xuất dữ liệu nhanh chóng. Dữ liệu đồng nhất và liên tục được cập nhật tức thời. Bản đồ 3D được ứng dụng trong đa dạng lĩnh vực, đặc biệt trong kiến tạo thành phố thông minh tương lai. Nhờ bản đồ 3D, đô thị được quy hoạch một cách hiệu quả qua việc quản lý kết cấu hạ tầng, công trình ngầm đô thị, quản lý hạ tầng giao thông cũng như dự báo được hiện trạng và xu hướng phát triển đô thị.

Bản đồ 3D thành phố được xây dựng và phát triển bởi VidaGIS

Tham khảo:   [1] Gim International

Người dịch: DungNTT- VidaGIS

Để biết thêm thông tin về sản phẩm, dịch vụ mà bạn quan tâm, vui lòng xem chi tiết tại đây hoặc liên hệ với chúng tôi qua email: [email protected]