Đánh giá tiềm năng của dữ liệu LiDAR không gian trong ước tính chiều cao công trình đô thị tại Hà Nội
Tóm 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 bổ trợ cho các phép đo 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. Từ khóa: LiDAR không gian, ICESat-2, GEDI, chiều cao công trình, cơ sở dữ liệu 3D, Hà Nội.