Tác giả

Vũ Xuân Định 1*

Đơn vị công tác

1 Bộ môn Trắc địa bản đồ và GIS, Viện Quản lý đất đai và PTNT, Trường Đại học Lâm nghiệp; dinh.vuxuan@gmail.com

*Tác giả liên hệ: dinh.vuxuan@gmail.com; Tel.: +84–989640422

Tóm tắt

Nghiên cứu tập trung vào việc ứng dụng công nghệ UAV và hệ thống WebGIS để xây dựng bản đồ 3D trực tuyến cho Trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam (VNUF), nhằm cung cấp một công cụ quản lý hiện đại và hiệu quả. UAV Phantom 4 RTK đã được sử dụng để thu thập dữ liệu hình ảnh với độ phân giải cao (2,24 cm/pixel) trên toàn bộ khu vực nghiên cứu, bao gồm cả việc chụp chi tiết các công trình kiến trúc. Quá trình xử lý dữ liệu từ UAV đã tạo ra mô hình số địa hình (DTM), ảnh trực giao, và mô hình 3D của các công trình, đảm bảo độ chính xác cao và chất lượng vượt trội. Cơ sở dữ liệu bản đồ 3D của khu vực trung tâm VNUF đã được thiết lập trong QGIS và sau đó chuyển đổi thành bản đồ 3D trực tuyến. Hệ thống này cho phép người dùng tương tác và truy xuất thông tin, hỗ trợ hiệu quả cho công tác quản lý, giảng dạy và tham quan khuôn viên trường. Kết quả nghiên cứu khẳng định rằng sự kết hợp giữa công nghệ UAV và WebGIS là một công cụ hiệu quả trong việc tạo ra hệ thống bản đồ 3D trực tuyến hiện đại và chính xác. Phương pháp này không chỉ mang lại nhiều tiện ích cho việc quản lý và giám sát mà còn có tiềm năng ứng dụng rộng rãi tại nhiều khu vực khác ở Việt Nam.

Từ khóa

Bản đồ 3D; Bản đồ trực tuyến; GIS; Trường Đại học Lâm nghiệp; UAV; WebGIS

Trích dẫn bài báo

Định, V.X. Ứng dụng công nghệ UAV và WEBGIS trong xây dựng bản đồ 3D trực tuyến. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2025, 771, 1-14.

Tài liệu tham khảo

1. Li, Z.; Zhu, C.; Gold, C. Digital terrain modeling: principles and methodology. CRC Press, 2004.

2. Biljecki, F.; Ledoux, H.; Stoter, J.; Zhao, J. Formalisation of the level of detail in 3D city modelling. Comput. Environ. Urban Syst. 2014, 48, 1–15.

3. Kolbe, T.H.; Gröger, G.; Plümer, L. CityGML: Interoperable access to 3D city models. Proceeding of Geo-information for Disaster Management. Springer, Berlin, Heidelberg, 2005, pp. 883–899.

4. Bass, B.; New, J.; Crawley, D. 3D reality energy modeling software. Oak Ridge National Laboratory (ORNL), Oak Ridge, TN (United States), 2022.

5. Harwin, S.; Lucieer, A. Assessing the accuracy of georeferenced point clouds produced via multi-view stereopsis from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery. Remote Sens. 2012, 4(6), 1573–1599.

6. Turner, D.; Lucieer, A.; Watson, C. An automated technique for generating georectified mosaics from ultra-high resolution unmanned aerial vehicle (UAV) imagery, based on structure from motion (SfM) point clouds. Remote Sens. 2012, 4(5), 1392–1410.

7. Al-Najjar, H.A.H.; Kalantar, B.; Pradhan, B.; Saeidi, V.; Halin, A.A.; Ueda, N.; Mansor, S. Land cover classification from fused DSM and UAV images using convolutional neural networks. Remote Sens. 2019, 11, 1461.

8. De Luca, G.; N. Silva, J.M.; Cerasoli, S.; Araújo, J.; Campos, J.; Di Fazio, S.; Modica, G. Object-based land cover classification of cork oak woodlands using UAV imagery and orfeo toolbox. Remote Sens. 2019, 11, 1238.

9. Sarron, J.; Malézieux, É.; Sané, C.A.B.; Faye, É. Mango yield mapping at the orchard scale based on tree structure and land cover assessed by UAV. Remote Sens. 2018, 10, 1900.

10. Colomina, I.; Molina, P. Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing: A review. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2014, 92, 79–97.

11. Nex, F.; Remondino, F. UAV for 3D mapping applications: A review. Applied Geomatics 2014, 6, 1–15.

12. Wallace, L.; Lucieer, A.; Malenovský, Z.; Turner, D.; Vopěnka, P. Assessment of forest structure using two UAV techniques: A comparison of airborne laser scanning and structure from motion (SfM) point clouds. Forests 2016, 7, 62.

13. Gevaert, C.M.; Suomalainen, J.; Tang, J.; Kooistra, L. Generation of spectral-temporal response surfaces by combining multispectral satellite and hyperspectral UAV imagery for precision agriculture applications. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2015, 8(6), 3140–3146.

14. Stempfhuber, W.; Buchholz, M. A precise, low-cost RTK GNSS system for UAV applications. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. 2012, 38, 289–293.

15. Tomaštík, J.; Mokroš, M.; Surový, P.; Grznárová, A.; Merganič, J. UAV RTK/PPK method – An optimal solution for mapping inaccessible forested areas? Remote Sens. 2019, 11(6), 721.

16. Ekaso, D.; Nex, F.; Kerle, N. Accuracy assessment of real-time kinematics (RTK) measurements on unmanned aerial vehicles (UAV) for direct geo-referencing. Geo-spatial Inf. Sci. 2020, 23(2), 165–181.

17. Remzi, E.; Alkan, E.; Aydin, A. A comparative analysis of UAV-RTK and UAV-PPK methods in mapping different surface types. Eur. J. Forest Eng. 2020, 7(1), 12–25.

18. Zhi, M.; Zhu, Y.; Jang, J.C.; Wang, S.; Chiang, P.C.; Su, C.; Liang, S.; Li, Y.; Yuan, Y. Analysis of storage capacity change and dam failure risk for tailings ponds using WebGIS-based UAV 3D image. Sustainability 2023, 15, 14062.

19. Dewanto, B.G.; Novitasari, D.; Tan, Y.C.; Puruhito, D.D.; Fikriyadi, Z.A.; Aliyah, F. Application of Web 3D GIS to display urban model and solar energy analysis using the unmanned aerial vehicle (UAV) data (Case study: National Cheng Kung University buildings). IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2020, 520, 012017.

20. Việt, P.N.; Đức, N.H.; Quân, C.M.; Anh, P.N. Ứng dụng công nghệ UAV kết hợp WebGIS trong đo vẽ địa hình phục vụ khảo sát, thiết kế công trình. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2022, EME4, 181–192.

21. La Guardia, M.; D’Ippolito, F.; Cellura, M. Construction of a WebGIS tool based on a GIS semiautomated processing for the localization of P2G plants in Sicily (Italy). ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2021, 10(10), 671.

22. Pasquaré Mariotto, F.; Antoniou, V.; Drymoni, K.; Bonali, F.L.; Nomikou, P.; Fallati, L.; Karatzaferis, O.; Vlasopoulos, O. Virtual geosite communication through a WebGIS Platform: A case study from Santorini Island (Greece). Appl. Sci. 2021, 11, 5466.

23. Baker, T.R. WebGIS in education. Geospatial technologies and geography education in a changing world: Geospatial practices and lessons learned, 2015, pp. 105–115.

24. Sona, G.; Pinto, L.; Pagliari, D.; Passoni, D.; Gini, R. Experimental analysis of different software packages for orientation and digital surface modelling from UAV images. Earth Sci. Inf. 2014, 7, 97–107.

25. James, M.R.; Robson, S.; d'Oleire-Oltmanns, S.; Niethammer, U. Optimising UAV topographic surveys processed with structure-from-motion: Ground control quality, quantity and bundle adjustment. Geomorphology 2017, 280, 51–66.

26. Remondino, F.; Barazzetti, L.; Nex, F.; Scaioni, M.; Sarazzi, D. UAV photogrammetry for mapping and 3D modeling: Current status and future perspectives. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. 2011, XXXVIII-1/C22, 25–31.

27. Lowe, D.G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. Int. J. Comput. Vision 2004, 60, 91–110.

28. Hartley, R.; Zisserman, A. Multiple view geometry in computer vision. Cambridge University Press, 2003.

29. Wilson, J.P. Digital terrain modeling. Geomorphology 2012, 137(1), 107–121.

30. Zandbergen, P.A. Positional accuracy of spatial data: Non‐normal distributions and a critique of the national standard for spatial data accuracy. Trans. GIS. 2008, 12(1), 103–130.

31. Szeliski, R. Computer vision: Algorithms and applications. Springer Nature, 2022.

32. Randazzo, G.; Italiano, F.; Micallef, A.; Tomasello, A.; Cassetti, F.P.; Zammit, A.; D’Amico, S.; Saliba, O.; Cascio, M.; Cavallaro, F.; et al. WebGIS implementation for dynamic mapping and visualization of coastal geospatial data: A case study of BESS project. Appl. Sci. 2021, 11(17), 8233.

33. Agrawal, S.; Gupta, R.D. Web GIS and its architecture: A review. Arabian J. Geosci. 2017, 10(23), 518.