การศึกษากรรมวิธีการประมวลผลผสมผสานระหว่างการทำแผนที่ด้วยไลดาร์และบล็อคของภาพถ่ายทางอากาศ

เทพฤทธิ์ ศรีรัฐณไพศาล

dc.contributor.advisor	ไพศาล สันติธรรมนนท์
dc.contributor.author	เทพฤทธิ์ ศรีรัฐณไพศาล
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
dc.date.accessioned	2023-02-03T04:01:00Z
dc.date.available	2023-02-03T04:01:00Z
dc.date.issued	2565
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/81570
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2565
dc.description.abstract	ในปัจจุบันไลดาร์หรือการสแกนด้วยเลเซอร์เริ่มมีบทบาทสำคัญอย่างมากในงานด้านการสำรวจและรังวัดค่าพิกัด และเมื่อนำไปติดตั้งบนอากาศยานที่มีขนาดเล็กและมีความคล่องตัว เช่น อากาศยานไร้คนขับ จะทำให้การทำแผนที่ด้วยไลดาร์ยิ่งเป็นเรื่องที่ทำได้ง่ายมากยิ่งขึ้น โดยกรมแผนที่ทหารได้นำเทคโนโลยีดังกล่าวมาใช้ในการสำรวจข้อมูลความสูงภูมิประเทศบริเวณลุ่มน้ำภาคกลางของประเทศไทย โดยผลลัพธ์ที่สำคัญจากการสำรวจด้วยเทคโนโลยีดังกล่าวคือข้อมูลพอยต์คลาวด์ ซึ่งมีการเก็บข้อมูลจำเพาะต่าง ๆ อยู่ภายในแต่ละจุดของข้อมูลพอยต์คลาวด์ อาทิเช่น ค่าพิกัดสามมิติของจุด, ลำดับของแนวบิน, ค่าความเข้มข้นในการสะท้อน, ค่าสี RGB ที่ได้จากจุดภาพ, ลำดับการสะท้อน, ประเภทของจุดตามการจำแนก เป็นต้น โดยข้อมูลที่มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการสำรวจรังวัดและการทำแผนที่คือค่าพิกัดสามมิติของจุดพอยต์คลาวด์ ที่เมื่อตรวจสอบในบริเวณส่วนซ้อนของข้อมูลพอยต์คลาวด์ระหว่างแนวบินที่ติดกันกลับพบว่า ข้อมูลพอยต์คลาวด์ที่เกิดจากเลเซอร์ตกกระทบลงบนพื้นผิวเดียวกันกลับมาค่าความสูงที่ไม่เท่ากันในระดับ 5 – 20 ซม. โดยหากนำข้อมูลพอยต์คลาวด์นี้ซึ่งมีความคลาดเคลื่อนปะปนอยู่ไปใช้งานหรือนำไปผลิตข้อมูลความสูงภูมิประเทศจะทำให้ได้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและน่าเชื่อถือ การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษากรรมวิธีการประมวลผลผสมผสานระหว่างการทำแผนที่ด้วยไลดาร์และบล็อคของภาพถ่ายทางอากาศโดยใช้ข้อมูลของกรมแผนที่ทหาร จะเริ่มจากการนำภาพถ่ายทางอากาศที่ถ่ายด้วยกล้องถ่ายภาพความละเอียดสูงซึ่งติดตั้งอยู่กับอุปกรณ์ไลดาร์ขณะทำการบินสำรวจ มาประมวลผลข่ายสามเหลี่ยมทางอากาศตามหลักการทางโฟโตแกรมเมตรีด้วยการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ ที่จะมีการผลิตจุดสำคัญจากการจับคู่จุดภาพและนำไปสู่การสร้างข้อมูลพอยต์คลาวด์อย่างหนาแน่นด้วยการรังวัดภาพถ่ายทางอากาศหลายมุมมองในเทคนิคการสำรวจโครงสร้างจากการเคลื่อนไหว (SfM) และเพื่อให้ค่าพิกัดของพอยต์คลาวด์จากการทำ SfM มีความถูกต้องที่ดียิ่งขึ้น จะต้องอาศัยจุดควบคุมภาพถ่ายภาคพื้นดินที่มีการรังวัดด้วยระบบ GNSS ในวิธีการ NRTK ที่ให้ค่าพิกัดได้อย่างรวดเร็วและมีความละเอียดถูกต้องสูง โดยจุดควบคุมจะมีลักษณะเป็นเป้าภายหลังการบิน เนื่องมาจากข้อมูลพอยต์คลาวด์จากไลดาร์และภาพถ่ายทางอากาศได้มีการสำรวจเสร็จสิ้นไปก่อนหน้านี้แล้ว จากนั้นจะนำข้อมูลพอยต์คลาวด์จากการทำ SfM ไปใช้ในการปรับแก้ข้อมูลพอยต์คลาวด์จากไลดาร์เป็นแนวบิน ทดแทนการใช้จุดควบคุมในการปรับแก้ข้อมูลพอยต์คลาวด์จากไลดาร์โดยตรง ซึ่งทำได้ยากเนื่องมาจากความหนาแน่นที่ไม่เพียงพอของข้อมูลพอยต์คลาวด์จากไลดาร์ทำให้การมองหาจุดเด่นชัดในธรรมชาติเป็นไปได้ยาก ผลจากการวิจัยจะมีการตรวจสอบความถูกต้องทางตำแหน่งในทางดิ่งของข้อมูลพอยต์คลาวด์จากไลดาร์โดยการเปรียบเทียบกับจุดตรวจสอบ ด้วยการคำนวณหาค่ารากที่สองของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนทางดิ่งกำลังสอง (RMSEZ) สำหรับข้อมูลที่ตรวจสอบได้แก่ ข้อมูลพอยต์คลาวด์จากไลดาร์ที่ไม่ผ่านการปรับแก้เป็นแนวบิน ข้อมูลพอยต์คลาวด์จากไลดาร์ที่ผ่านการปรับแก้เป็นแนวบินโดยไม่ใช้ข้อมูลพอยต์คลาวด์จาก SfM ประกอบการปรับแก้ และข้อมูลพอยต์คลาวด์จากไลดาร์ที่ผ่านการปรับแก้เป็นแนวบินโดยใช้ข้อมูลพอยต์คลาวด์จาก SfM ประกอบการปรับแก้ และจะนำผลการตรวจสอบความถูกต้องทางตำแหน่งในทางดิ่งมาเปรียบเทียบกัน ผลการวิจัยพบว่าการปรับแก้ข้อมูลพอยต์คลาวด์จากไลดาร์เป็นแนวบินโดยใช้ข้อมูลพอยต์คลาวด์จากการทำ SfM ประกอบการปรับแก้ ให้ผลความถูกต้องทางตำแหน่งในทางดิ่งที่ดีที่สุด โดยมีค่า RMSEZ เป็น 7.4 ซม. และมีค่าทางสถิติที่ระดับความเชื่อมมั่น 95% ตามมาตรฐานของ ASPRS ที่ 14.5 ซม. ซึ่งเมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลพอยต์คลาวด์จากไลดาร์ที่ไม่ผ่านการปรับแก้เป็นแนวบิน มีค่า RMSEZ เป็น 8.3 ซม. และมีค่าทางสถิติที่ระดับความเชื่อมมั่น 95% ตามมาตรฐานของ ASPRS ที่ 16.3 ซม. และข้อมูลพอยต์คลาวด์จากไลดาร์ที่ผ่านการปรับแก้เป็นแนวบินโดยไม่ใช้ข้อมูลพอยต์คลาวด์จากการทำ SfM ประกอบการปรับแก้ มีค่า RMSEZ เป็น 9.2 ซม. และมีค่าทางสถิติที่ระดับความเชื่อมมั่น 95% ตามมาตรฐานของ ASPRS ที่ 18.0 ซม. ซึ่งสามารถสรุปได้ว่าการประมวลผลผสมผสานร่วมกันระหว่างข้อมูลไลดาร์และบล็อคของภาพถ่ายทางอากาศสามารถที่จะช่วยให้ข้อมูลพอยต์คลาวด์จากไลดาร์มีความถูกต้องทางตำแหน่งในทางดิ่งที่ดีมากยิ่งขึ้น
dc.description.abstractalternative	Nowadays, Laser scanning or known as LiDAR is taking part in important role of surveying and mapping. Deploying a scanner on a smaller and more maneuverable aerial vehicle such as UAV is easier, making the LiDAR mapping is more convenient. Royal Thai Survey Department (RTSD) recognizes the benefits of using ULS (Unmanned aerial Laser Scanning) technology and has applied ULS to survey the topographical height data in the central watershed area of Thailand. The key outcome of this survey technology is point cloud data, which contains various specifications within each point cloud, such as the point’s coordinate, RGB value obtained from the image pixel, intensity, flight line number, the reflection order, classification, etc. After inspecting the point clouds data of two adjacent flight lines in the overlapping area where are posing on the same height surface were found that the height value of point clouds is shifted in the range of 5 – 20 centimeters. If these inaccurate point clouds are used to create a digital elevation model (DEM), the model would be inaccurate and unreliable as well. This research aim is studying of hybrid processing between UAV LiDAR mapping and aerial photogrammetric blocks by using RTSD point cloud and aerial image data. The study begins at the aerial image processing which has to do aerial triangulation (AT) by using photogrammetric computer vision (PCV). The key points are produced from image matching in this process and lead to point cloud densification by multiple-view geometry of aerial images in Structure-from-Motion (SfM) technique. For improving accurate of the coordinate of SfM point clouds, it requires ground control points (GCPs) with GNSS surveying in the NRTK method that provides high accuracy and precision coordinates in a short time. And the cause of point clouds and aerial images has been collected since the past 3 years, so GCPs must be the post-marking GCPs that using the prominent point in the environment where can be seen in aerial images. Then the SfM point cloud will be used to do strip adjustment for LiDAR point cloud instead of using LiDAR control points (LCPs) to adjust directly, because of using post-marking LCPs is too difficult due to the insufficient density of point cloud to specify the environment prominent point such as a corner of road line. The results of the research will examine the accuracy of LiDAR point clouds height values relative to check points (CPs) by calculating root mean square error of Z (RMSEZ). The LiDAR point clouds to be examined are 1) the unadjusted LiDAR point cloud 2) the strip adjusted LiDAR point cloud none of using SfM point cloud and 3) the strip adjusted LiDAR point cloud using SfM point cloud. Finally, compare the RMSEZ error of the three different LiDAR point clouds. The research’s result was found that the strip adjusted LiDAR point cloud using SfM point cloud give the best height accuracy which RMSEZ is 7.4 centimeters (At 95% confidence level of ASPRS standard is 14.5 centimeters) when compared to the unadjusted LiDAR point cloud which RMSEZ is 8.3 centimeters (At 95% confidence level of ASPRS standard is 16.3 centimeters) and the strip adjusted LiDAR point cloud none using SfM point cloud which RMSEZ is 9.2 centimeters (At 95% confidence level of ASPRS standard is 18.0 centimeters). So, it can be concluded that the hybrid processing between UAV LiDAR mapping and aerial photogrammetric block could provide a better vertical positioning accuracy of LiDAR point cloud.
dc.language.iso	th
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.relation.uri	http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2022.873
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.subject.classification	Engineering
dc.title	การศึกษากรรมวิธีการประมวลผลผสมผสานระหว่างการทำแผนที่ด้วยไลดาร์และบล็อคของภาพถ่ายทางอากาศ
dc.title.alternative	A study of hybrid processing between UAV lidar mapping and aerial photogrammetric block
dc.type	Thesis
dc.degree.name	วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
dc.degree.level	ปริญญาโท
dc.degree.discipline	วิศวกรรมสำรวจ
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.identifier.DOI	10.58837/CHULA.THE.2022.873