Theo dõi sự phát triển của thành phố sử dụng 4D Point Cloud Data
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Công nghệ Munich – Đức (Technical University of Munich – TUM) đã thành công trong việc sử dụng 4D Point Cloud để tạo nên các bản ghi theo dõi sự thay đổi và phát triển của các thành phố lớn như Berlin, Las Vegas, Paris và Washington, D.C. từ ảnh vệ tinh TerraSar-X.
Để làm được điều này, Giáo sư Xiaoxiang Zhu và đội nghiên cứu đã phải ghi lại hơn ba triệu điểm trong đối với mỗi km2. Ngày nay, gần một nửa dân số trên thế giới đang sinh sống và làm việc ở các thành phố. Với các sự tăng trưởng được dự đoán thì vào năm 2050, thì khả năng số lượng dân số sẽ đạt đến mốc hai phần ba dân số thế giới sẽ định cư tại các thành phố.
Giáo sư Xiaoxiang Zhu nói: “Sự tăng trưởng dân số này sẽ đặt ra các yêu cầu cao về về độ an toàn của các tòa nhà nói riêng và sự an toàn về cơ sở hạ tầng nói chung. Vì nếu có thiệt hại xảy ra, hàng ngàn người có thể bị nguy hiểm đến tính mạng “.
Cùng với đội ngũ vủa mình, Giáo sư Xiaxiang Zhu đã phát triển thuật toán giúp tái tạo lại các mô hình 3D và thậm chí là 4D có độ chính xác cao từ dữ liệu Point Cloud với mật độ ba triệu điểm trên mỗi km2 để dự đoán sớm về các mối hiểm họa tiềm ẩn: ví dụ như hiện tượng lún ngầm bên trong mặt đất có thể gây sập nhà cửa, cầu đường. Phương pháp mới này cho phép phát hiện và hiển thị những thay đổi này với sự chi tiết mỗi milimiet mỗi năm. Dữ liệu dùng cho nghiên cứu được lấy từ vệ tinh TerrSar-X của Đức, đây là vệ tinh radar dân dụng có độ phân giải cao nhất trên thế giới hiện nay. Vì các hình ảnh được chụp ở những thời điểm khác nhau cho nên chúng có thể ước tính được sự thay đổi theo chiều thời gian (chiều thứ tư) đối với một khu vực thành phố.
Kết quả mô hình 4D cho thấy những thay đổi dù chỉ là rất nhỏ với độ chính xác cỡ khoảng một milimet môt năm. Ví dụ như sự giãn nở do ảnh hưởng từ nhiệt độ của các tòa nhà vào mùa hè hay sự biến dạng do sự sụt lún xảy ra bên dưới bề mặt trái đất.
Nghiên cứu được tập trung thực hiện vào các quốc gia công nghiệp hóa, nơi mà các khu vực đô thị đều tăng trưởng và phát triển rất nhanh. Giáo sư Zhu có kế hoạch sử dụng nhiều nguồn dữ liệu lớn (Big Data) vào nghiên cứu của nhóm như: các dữ liệu đo đạc được từ vệ tinh kết hợp với các thông tin bản đồ của Open Street Map và các nguồn hình ảnh, văn bản cũng như các mô hình hoạt động được cung cấp từ mạng xã hội.
Nguồn: Geospatial Word