Tác giả

Phan Nguyên Việt 1* , Chung Minh Quân 1 , Phùng Ngọc Anh 1 , Nguyễn Hữu Đức 2

Đơn vị công tác

1 Công ty TNHH Hợp Nhất Bách Việt; viet@bachvietunited.com; anh.phung@bachvietunited.com; quan.chung@bachvietunited.com

2 Trường Đại học Tài nguyên & Môi trường TP.HCM; nhduc@hcmunre.edu.vn

*Tác giả liên hệ: viet@bachvietunited.com; Tel.: +84–916181935

Tóm tắt

Thiết bị bay không người lái (Unmanned Aerial Vehicles–UAVs) đang ngày càng được sử dụng rộng rãi. Ngay cả các UAV nhỏ cũng có thể cung cấp dữ liệu có giá trị như 3D Point cloud để khảo sát các khu vực nguy hiểm và không thể tiếp cận. Dữ liệu dạng 3D Point cloud mang đến cơ hội mới trong việc trình bày thông tin và phân tích về các đối tượng phục vụ công tác thiết kế và quy hoạch. Tuy nhiên, việc tiếp cận và truy xuất các dạng dữ liệu 3D Point cloud còn nhiều hạn chế và khó khăn trong thực tế. Với sự phát triển của công nghệ WebGL, việc xây dựng nền tảng đồ họa 3D kết nối các người dùng trở nên dễ dàng hơn. Bài báo trình bày một phương pháp để thể hiện và tùy chỉnh 3D Point cloud lên nền web thông qua nền tảng mã nguồn mở Potree. Giải pháp này đã mang đến lợi ích to lớn đối với người dùng vì giúp tương tác trực tuyến, đa thiết bị và trực quan phục vụ công tác thiết kế quy hoạch và cảnh quan.

Từ khóa

Thiết bị bay không người lái; UAV; Potree; Mô hình 3D; WebGL.

Trích dẫn bài báo

Việt, P.N.; Quân, C.M.; Anh, P.N.; Đức, N.H. Thể hiện dữ liệu 3D Point cloud trực tuyến trên nền tảng Potree phục vụ công tác thiết kế. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2022, EME4, 193-201.

Tài liệu tham khảo

1. Department of Economic and Social Affairs – Population Division. World Urbanization Prospects The 2018 Revision. United Nations, New York, 2019.

2. United Nations, United Nations Sustainable Development Goal 11 (Sustainable Cities and Communities), [Online]. Available: https://sdgs.un.org/goals/goal11. [Accessed 15 August 2020].

3. Fernandez–Anez, V.; Fernández–Güell, J.M.; Giffinger, R. Smart City implementation and discourses: An integrated conceptual model. The case of Vienna. Cities 2018, 78(1), 4–16.

4. Lamsfus, C.; Martín, D.; Alzua–Sorzabal A.;  Torres–Manzanera, E. Smart Tourism Destinations: An Extended Conception of Smart Cities Focusing on Human Mobility.  Inf. Commun. Technol. Tourism. 2015, 363–375.

5. Zhang, X.; Zhu, Q.;  Wang, J. 3D City Models Based Spatial Analysis to Urban Design. Assoc. Chin. Professionals Geog. Inf. Sys. 2004, 10, 82–86.

6. Magarotto M.; Costa, M. F.; Tenedório, J. A.; Silva, C. P.; Pontes, T.L.M. Methodology for the development of 3D GIS models in the Coastal Zone. J.  Coastal Rs. 2014, 70, 479–484.

7. Wang, W.; Lv, Z.; Li, X.; Xu, W.; Zhang, B.; Zhang, X. Virtual Reality Based GIS Analysis Platform. International Conference on Neural Information Processing 22nd, Istanbul, Turkey, 2015.

8. Sketchfab, 2012. [Online]. Available: https://sketchfab.com/.

9. Schütz, M. Potree: Rendering Large Point Clouds in Web Browsers. TU Wien, Vienna, Autria, 2015.

10. Carrivick, J.L.; Smith, M.W.; Quincey, D.J. Structure from Motion in the Geosciences, Wiley–Blackwell, 2016.

11. Pavlis, T.L.; Mason, K.A. The New World of 3D Geologic Mapping. GSA Today 2017, 27(9), 4–10.

12. Nieminski, N. M.; Graham, S. A. Modeling Stratigraphic Architecture Using Small Unmanned Aerial Vehicles and Photogrammetry: Examples From the Miocene East Coast Basin, New Zealand. J. Sediment. Res. 2017, 87(2), 126–132.

13. Battersby, S. E.; Finn, M. P.; Usery, E. L.; Yamamoto, K. H. Implications of Web Mercator and Cartographica. Int. J. Geog. Inf. Geovisualization 2014, 49(2), 85–101.

14. European Organization for the Safety of Air Navigation and Institute of Geodesy and Navigation, WGS 84 Implementation Manual, 1998.

15. Wimmer, M.; Scheiblauer, C. Instant Points: Fast Rendering of Unprocessed Point Clouds, Proceedings Symposium on Point–Based Graphics, Boston, USA, 2006.

16. Martinez–Rubi, O.; Verhoeven, S.; Meersbergen, M.V.; Schũtz, M.; Oosterom, P. V.; Tijssen, R.G.A.T. Taming the beast: Free and open–source massive point cloud web visualization. Capturing Reality, Salzburg, Austria, 2015.

17. Schütz, M. PotreeConverter. [Online]. Available: https://github.com/potree/PotreeConverter. [Accessed 20 05 2021].

18. Schüt, M.Z. PotreeConverter – Uniform Partitioning of Point Cloud Data into an Octree.

19. Snavely, K.N. Scene Reconstruction and Visualization from Internet Photo Collections, Washington: University of Washington Seattle 2008, WA, USA ©2009.

20. Pix4D Development Team, Pix4D 2011. [Online]. Available: https://www.pix4d.com/product/pix4dmapper–photogrammetry–software. [Accessed 20 06 2021].