Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1 Trường Đại học Tài nguyên & Môi trường TP.HCM; tnhtrang@hcmunre.edu.vn; tranthikimoanh057@gmail.com
2 Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia TP.HCM; tnhtrang.dts20@hcmut.edu.vn; ltchon@hcmut.edu.vn
*Tác giả liên hệ: tnhtrang.dts20@hcmut.edu.vn; Tel.: +84–98615481
Tóm tắt
Ứng dụng thiết bị bay không người lái (UAV) kết hợp GIS trong quản lý tài nguyên và môi trường ngày càng trở nên phổ biến. Cây xanh trong đô thị có chiều cao và độ tuổi khác nhau nên cần có sự quản lý để tránh các tình trạng cây đổ trong các đợt mưa bão, đảm bảo an toàn cho người tham gia giao thông và các hộ lân cận. Ở bài báo này, chúng tôi sử dụng thiết bị bay Phantom 4 Pro kết hợp với các điểm khống chế mặt đất để thu dữ liệu tại khu vực nghiên cứu ở Kênh Tân Hóa, quận Tân Phú, TP. HCM. Sử dụng bộ ảnh UAV để xây dựng mô hình số bề mặt DSM, mô hình số địa hình DTM và mô hình CHM (Canopy Height Model) để thể hiện chiều cao của các đối tượng tính từ mặt đất. Việc xử lý và phân loại yếu tố cây xanh từ các đám mây điểm (point clouds) được thực hiện bằng phần mềm Agisoft Metashape và Global Mapper. Các dữ liệu này kết hợp với việc ứng dụng GIS giúp cho việc phục vụ quản lý cây xanh trong đô thị được hiệu quả hơn. Phương pháp điều tra và đo đạc thực địa được dùng để đối chứng, đánh giá độ chính xác các kết quả thực nhiệm và kết quả nghiên cứu đạt được độ tin cậy cao.
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Tài liệu tham khảo
2. Wiley-Blackwell. Urban Tree Management: For the Sustainable Development of Green Cities, 2016.
3. Evangelos Tasoulasa,*Gregory Varrasa, Ioanninis Tsirogiannisa, Christos Myriounis. Development of a GIS Application for Urban Forestry Management Planning, 2013.
4. Trang thông tin điện tử quận Tân Phú, http://www.tanphu.hochiminhcity.gov.vn/Default.aspx (Truy cập ngày 15 tháng 9 năm 2021).
5. DJI. Introduction to Phantom 4 Pro, 2021.
6. USGS. Ground control point, https://www.usgs.gov/landsat-missions/ground-control-points (Truy cập ngày 15 tháng 9 năm 2021).
7. Trung tâm nghiên cứu và nuôi trồng dược liệu quốc gia. Long não, 2021 https://www.thuocdantoc.org/duoc-lieu/long-nao (Truy cập ngày 10 tháng 7 năm 2021).
8. Văn phòng ủy ban nhân dân Thành phố Hồ Chí Minh. Trồng cây long não trên vỉa hè dọc kênh Tân Hóa – Lò Gốm, 2015 (Truy cập ngày 10 tháng 7 năm 2021).
9. Chính phủ. Nghị định Số: 64/2010/NĐ–CP về Quản lý cây xanh đô thị, 2010.
10. Ngô Thị Phương Thảo, Bùi Tiến Diệu, Mai Trọng Minh, Nguyễn Quang Khánh, Nguyễn Tuấn Anh, Ngô Hùng Long, Nguyễn Quốc Long. Đánh giá độ chính xác mô hình số bề mặt và bản đồ ảnh trực giao thành lập từ phương pháp ảnh máy bay không người lái (UAV). Tạp chí khoa học kỹ thuật Mỏ -Địa chất, tập 58, kỳ 5, 10-2017, 18-27.
11. Agisoft LLC. Discover intelligent photogrammetry with Metashape, 2021.
12. Blue Marble Geographics. Global Mapper - Spatial data processing, analysis, and visualization, 2021.
13. Trần Ngọc Huyền Trang, Nguyễn Phúc Hoa Đăng. Xây dựng bản đồ 3D khu vực thành phố Hồ Chí Minh từ ảnh UAV. Tạp chí giao thông vận tải, số tháng 10 năm 2021, 98-102.
14. Temenoujka Bandrova. Innovative technology for the creation of 3D maps. Data Science Journal 4: 52 – 58. 2005.
15. Nex, F., Remondino, F. UAV for 3D mapping applications: a review. Appl Geomat, 6: 1–15. 2014.
16. ESRI. ArcGIS - Discover your power with ArcGIS, 2021.
17. Mónica Herrero-Huerta, Beatriz Felipe-García• Soledad Belmar-Lizarán, David Hernández-López, Pablo Rodríguez-Gonzálvez, Diego González-Aguilera , Dense Canopy Height Model from a low-cost photogrammetric platform and LiDAR data, 2016.
18. H.L. Ko, S.W. Kwon, S.W. Chung, D.Y. Moon, J.W. Park, J. W. Seo, S.M, Kang, Analysis of Accuracy for 3D Reconstruction using 2D Image Obtained from Unmanned Aerial Vehicle (UAV), 2016.
19. Mason Itkin, Mihui Kim, Younghee Park. Development of Cloud-Based UAV Monitoring and Management System, 2016.