Đánh giá tiềm năng của dữ liệu LiDAR không gian trong ước tính chiều cao công trình đô thị tại Hà Nội
DOI:
https://doi.org/10.67484/mgc.14Từ khóa:
LiDAR không gian, ICESat-2, GEDI, chiều cao công trình, mô hình 3D, Hà NộiTóm tắt
Nghiên cứu này khẳng định tiềm năng của dữ liệu LiDAR không gian từ hai hệ thống cảm biến ICESat-2 và GEDI trong việc tự động hóa trích xuất và ước tính chiều cao cấu trúc công trình tại khu vực nội thành Hà Nội. Quy trình công nghệ được thiết lập dựa trên sự tích hợp dữ liệu ranh giới nền công trình kết hợp quy trình lọc nhiễu đám mây điểm để phân loại chính xác các điểm phản hồi từ mái công trình và mặt đất tham chiếu. Dựa trên bộ dữ liệu nghiệm chứng gồm 200 điểm đo thực địa, kết quả phân tích thống kê cho thấy dữ liệu dạng sóng toàn vẹn của GEDI đạt độ tin cậy cao với hệ số xác định R2 = 0.89, trong khi công nghệ đếm photon của ICESat-2 thể hiện ưu thế về độ phân giải không gian dải quét chi tiết với R2 = 0.86. Kết quả nghiên cứu khẳng định ưu thế của nguồn dữ liệu ICEsat-2 và GEDI có thể thay thế hoặc bổ trợ hiệu quả cho các phương pháp thực địa. Nghiên cứu mở ra triển vọng ứng dụng quy mô lớn cho việc tối ưu hóa công tác quy hoạch, giám sát động thái phát triển kiến trúc và đẩy nhanh tiến trình xây dựng cơ sở dữ liệu đô thị 3D tại các siêu đô thị ở Việt Nam hiện nay.
Downloads
Tài liệu tham khảo
[1] S. Chakraborty và c.s., “In pursuit of sustainability – Spatio-temporal pathways of urban growth patterns in the world’s largest megacities”, Cities, tập 131, tr 103919, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.103919. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.103919
[2] R. Neuville, J. Pouliot, F. Poux, và R. Billen, “3D Viewpoint Management and Navigation in Urban Planning: Application to the Exploratory Phase”, Remote Sensing, tập 11, số 3, 2019, doi: https://doi.org/10.3390/rs11030236. DOI: https://doi.org/10.3390/rs11030236
[3] F. Schug, D. Frantz, S. van der Linden, và P. Hostert, “Gridded population mapping for Germany based on building density, height and type from Earth Observation data using census disaggregation and bottom-up estimates”, PLOS ONE, tập 16, số 3, tr 1–23, thg. 3 2021, doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0249044. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0249044
[4] A. Ozturk, M. E. Atik, M. M. Koşucu, và S. O. Atik, “A Framework for 3D Flood Analysis Using an Open-Source Game Engine and Geospatial Data: A Case Study of the Bozkurt District of Kastamonu, Türkiye”, Geomatics, tập 5, số 3, 2025, doi: https://doi.org/10.3390/geomatics5030046. DOI: https://doi.org/10.3390/geomatics5030046
[5] Z. Zhao, H. Li, và S. Wang, “The mutual impacts of individual building design and local microclimate in high-density cities and the major influential parameters”, Building Simulation, tập 18, số 1, tr 99–121, thg. 1 2025, doi: https://doi.org/10.1007/s12273-024-1195-5. DOI: https://doi.org/10.1007/s12273-024-1195-5
[6] T. Markus và c.s., “The Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2 (ICESat-2): Science requirements, concept, and implementation”, Remote Sensing of Environment, tập 190, tr 260–273, 2017, doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.12.029. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.12.029
[7] R. Dubayah và c.s., “The Global Ecosystem Dynamics Investigation: High-resolution laser ranging of the Earth’s forests and topography”, Science of Remote Sensing, tập 1, tr 100002, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.srs.2020.100002. DOI: https://doi.org/10.1016/j.srs.2020.100002
[8] Y. Kaya, “Automated Estimation of Building Heights with ICESat-2 and GEDI LiDAR Altimeter and Building Footprints: The Case of New York City and Los Angeles”, Buildings, tập 14, số 11, 2024, doi: https://doi.org/10.3390/buildings14113571. DOI: https://doi.org/10.3390/buildings14113571
[9] B. Li và Q. Weng, “Estimation of Urban Building Heights From ICESat-2 Laser Altimeter Data and Quality Control”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, tập 64, tr 5702118–5702118, 2026, doi: https://doi.org/10.1109/TGRS.2026.3687994. DOI: https://doi.org/10.1109/TGRS.2026.3687994
[10] X. Ma và c.s., “Mapping fine-scale building heights in urban agglomeration with spaceborne lidar”, Remote Sensing of Environment, tập 285, tr 113392, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113392. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113392
[11] X. Ma và c.s., “A global product of 150-m urban building height based on spaceborne lidar”, Scientific Data, tập 11, số 1, tr 1387, thg. 12 2024, doi: 10.1038/s41597-024-04237-5. DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-024-04237-5
[12] X. Tang và c.s., “A flexible framework for built-up height mapping using ICESat-2 photons and multisource satellite observations”, Remote Sensing of Environment, tập 318, tr 114572, 2025, doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114572. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114572
[13] J. Liu, J. Liu, H. Xie, D. Ye, và P. Li, “A Multi-Level Auto-Adaptive Noise-Filtering Algorithm for Land ICESat-2 Photon-Counting Data”, Remote Sensing, tập 15, số 21, 2023, doi: https://doi.org/10.3390/rs15215176. DOI: https://doi.org/10.3390/rs15215176
[14] T. Neumann và c.s., “ATLAS/ICESat-2 L2A Global Geolocated Photon Data, Version 6”. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center, 2023. doi: https://doi.org/10.5067/ATLAS/ATL03.006.
[15] A. Neuenschwander và c.s., “ATLAS/ICESat-2 L3A Land and Vegetation Height, Version 7”. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center, 2025. doi: 10.5067/ATLAS/ATL08.007.
[16] S. Hancock và c.s., “The GEDI Simulator: A Large-Footprint Waveform Lidar Simulator for Calibration and Validation of Spaceborne Missions”, Earth and Space Science, tập 6, số 2, tr 294–310, 2019, doi: https://doi.org/10.1029/2018EA000506. DOI: https://doi.org/10.1029/2018EA000506
[17] W. Sirko và c.s., “Continental-Scale Building Detection from High Resolution Satellite Imagery”, arXiv e-prints, tr arXiv:2107.12283, thg. 7 2021, doi: 10.48550/arXiv.2107.12283.
Lượt tải xuống
Đã Xuất bản
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Bản quyền (c) {copyrightHolder}
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép Creative Commons Ghi công 4.0 Quốc tế.
Bản quyền thuộc về tác giả. Tác giả cấp cho Tạp chí Trắc địa – Bản đồ quyền xuất bản lần đầu đối với bài báo. Tất cả các bài báo được Tạp chí công bố được cấp phép theo giấy phép Creative Commons Ghi công 4.0 Quốc tế (CC BY 4.0).
Theo giấy phép CC BY 4.0, độc giả được phép đọc, tải xuống, sao chép, phân phối, in, tìm kiếm và sử dụng lại tác phẩm đã xuất bản, với điều kiện ghi nhận thích hợp tác giả và nguồn xuất bản, cung cấp liên kết đến giấy phép và chỉ rõ những thay đổi đã được thực hiện đối với tác phẩm, nếu có.
Tác giả chịu trách nhiệm xin phép đối với các tài liệu có bản quyền của bên thứ ba được sử dụng trong bản thảo.
