DOI: https://doi.org/10.33271/nvngu/2026-1/120
تاريخ النشر: 2026-02-28
المؤلف: Thuy Thi Hoang وآخرون
الموضوع الرئيسي: المسح ثلاثي الأبعاد والتراث الثقافي
نظرة عامة
تهدف هذه الدراسة إلى تطوير طريقة لإنشاء خرائط طبوغرافية دقيقة على نطاق واسع في المناطق ذات الغطاء النباتي الكثيف من خلال استخدام تقنيات الطائرات بدون طيار (UAV) ونظام تحديد المواقع العالمي (GNSS). تركز الدراسة على تصحيح بيانات الارتفاع المستمدة من صور الطائرات بدون طيار من خلال نموذج متعدد الحدود يعتمد على نقاط مرجعية لمحطات التشغيل المستمر (CORS). أجريت الدراسة في بلدية ماي فاه، محافظة لانغ سون، فيتنام، حيث تضمنت المنهجية التقاط صور جوية باستخدام طائرة DJI Phantom 3 Pro وجمع نقاط التحكم الأرضية باستخدام تقنية GNSS-RTK. تم استخدام طريقة تركيب سطح متعدد الحدود (من الدرجة 1 إلى 3) لنمذجة سمك الغطاء النباتي وتحسين نموذج السطح الرقمي (DSM) إلى نموذج الارتفاع الرقمي (DEM).
تشير النتائج إلى أن دقة نموذج الارتفاع الرقمي تتحسن مع زيادة عدد نقاط التحكم ونصف قطر التنعيم الأمثل، حيث تم تحقيق أفضل النتائج باستخدام 1,000 نقطة تحكم ونصف قطر تنعيم يبلغ 50 مترًا. أظهر نموذج الارتفاع الرقمي المصحح دقة ارتفاع تتراوح بين 1-2 متر، مما يتماشى مع المعايير التنظيمية للخرائط الطبوغرافية على نطاق واسع (1:2,000-1:5,000). تقدم هذه الدراسة تكاملًا جديدًا بين التصوير الفوتوغرافي بالطائرات بدون طيار، وبيانات GNSS-RTK، ونمذجة السطح المتعدد الحدود، مدعومًا بوحدة برمجية تم تطويرها لأتمتة عملية التصحيح، مما يعزز الكفاءة والاتساق. تقدم الطريقة المقترحة بديلاً فعالاً من حيث التكلفة وكفاءة للتقنيات التقليدية للمسح، مع آثار كبيرة على الغابات وإدارة الأراضي وتخطيط البنية التحتية في البيئات الصعبة.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على أهمية خرائط التضاريس في مجالات مختلفة مثل الزراعة وإدارة الكوارث، مع التأكيد على دورها في تصوير التضاريس من خلال خطوط الكنتور ونماذج التضاريس الرقمية (DTM). تم استخدام طرق المسح الأرضي التقليدية، بما في ذلك المنحدرات والمستويات، بالإضافة إلى تقنيات متقدمة مثل LiDAR والمسح بالليزر الأرضي، في رسم الخرائط التضاريسية. ومع ذلك، غالبًا ما تواجه هذه الطرق تحديات تتعلق بالتكلفة والوقت وسهولة الاستخدام. لقد أحدث ظهور الطائرات بدون طيار، أو الطائرات الجوية غير المأهولة (UAVs)، ثورة في هذا المجال من خلال تقديم قدرات جمع البيانات بسرعة وبتكلفة فعالة ودقة عالية، حتى في البيئات الصعبة.
تشير الدراسات الحديثة إلى أن التصوير الفوتوغرافي بالطائرات بدون طيار يمكن أن يحل محل تقنيات الرسم التقليدية بشكل فعال، محققًا مستويات دقة مقبولة لرسم الخرائط الطبوغرافية على نطاق واسع. ومن الجدير بالذكر أن الطائرات بدون طيار قد تم استخدامها بنجاح في تضاريس متنوعة، بما في ذلك المناطق التي يصعب الوصول إليها مثل مواقع التعدين والمناطق المغمورة. ومع ذلك، لا تزال التحديات قائمة في رسم خرائط المناطق ذات الغطاء النباتي الكثيف، حيث تكون الرؤية الأرضية محدودة. لمعالجة ذلك، تم اقتراح حلول مبتكرة، بما في ذلك نظام UAV فعال من حيث التكلفة يدمج المسوحات الميدانية GPS لرسم التضاريس تحت مظلات كثيفة. تقدم الدراسة أيضًا حلاً برمجيًا لمعايرة نماذج السطح الرقمية المستمدة من بيانات الطائرات بدون طيار، مما يعزز دقة الخرائط الطبوغرافية من خلال محاذاتها مع نقاط ارتفاع التضاريس المقاسة باستخدام تقنية GPS الديناميكية RTK. تؤكد النتائج التجريبية فعالية هذا الخوارزم في تحسين دقة الرسم في المناطق النباتية.
طرق
في هذه الدراسة، تم استخدام نهج دالة متعددة الحدود لتقييم سمك الغطاء النباتي، والذي يُعرف بأنه الفرق بين نموذج السطح الرقمي (DSM) المستمد من رحلات الطائرات بدون طيار ونموذج الارتفاع الرقمي (DEM). تم تحديد ارتفاع نقاط التضاريس باستخدام تقنية CORS أو محطة إجمالية، وتم نمذجة سمك الغطاء النباتي عند كل إحداثي \((x_i, y_i)\) كالتالي \(Z_i = F(x_i, y_i)\). يمكن تمثيل الدالة \(F\) كدالة متعددة الحدود من الدرجة 1 أو 2 أو 3، مع توفير المعادلات المقابلة لكل درجة.
لتقدير معاملات الدالة متعددة الحدود لكل بكسل، تم استخدام مجموعة من نقاط التحكم (تتراوح من 3 إلى 10، اعتمادًا على درجة متعددة الحدود). إذا تجاوز عدد نقاط التحكم عدد المعاملات، يتم تطبيق طريقة المربعات الصغرى لاشتقاق المعاملات المثلى. يتم توضيح المعادلات الرقمية المصححة للمعاملات لكل درجة متعددة الحدود، ويتم تعديل ارتفاع سطح الغطاء النباتي بعد ذلك بالنسبة لارتفاع التضاريس. يتم تنفيذ عملية المعايرة على مرحلتين، مما يؤدي إلى ارتفاع الغطاء النباتي المصحح المعبر عنه كالتالي \(H_{dh} = H_{DSM} – Z\). تسهل هذه المنهجية نمذجة دقيقة لسمك الغطاء النباتي عبر تضاريس متنوعة.
مناقشة
تسلط الدراسة التي أجريت في بلدية ماي فاه، محافظة لانغ سون، فيتنام، الضوء على التحديات والمنهجيات لرسم الخرائط الطبوغرافية المعتمدة على الطائرات بدون طيار في منظر طبيعي معقد من الجبال المنخفضة والتلال، يتميز بتنوع الغطاء النباتي وتغيرات المناخ المحلي. تتطلب التضاريس المعقدة للمنطقة، مع تغييرات ارتفاع بارزة وأنواع تغطية أرضية متنوعة، تصميم مسح UAV مخصص، بما في ذلك وضع استراتيجي لنقاط التحكم الأرضية (GCPs) واستخدام مستشعرات متعددة الطيف لتحسين دقة البيانات. سهلت الطائرة بدون طيار المستخدمة، وهي DJI Phantom 3 Pro، التصوير عالي الدقة، لكن التحديات اللوجستية نشأت من المظلات الكثيفة والتضاريس المتغيرة، مما أثر على سير العمل الفوتوغرافي.
تضمنت المنهجية عملية من خطوتين: تنعيم نموذج السطح الرقمي (DSM) لتقليل ضوضاء المظلة واشتقاق نموذج الارتفاع الرقمي (DEM) من خلال تركيب محلي متعدد الحدود مقابل نقاط التحكم المعتمدة على GNSS. أشارت النتائج إلى أن نصف قطر التنعيم الذي يبلغ حوالي 50 مترًا يوازن بشكل مثالي بين تقليل الضوضاء وموثوقية التضاريس، مما يحسن بشكل كبير دقة DEM مع زيادة عدد نقاط التحكم. أكدت الدراسة أن النهج المتكامل بين UAV وGNSS أسفر عن DEM موثوق بأخطاء ارتفاع تتراوح بين 1-2 متر، مما يتماشى مع المعايير التنظيمية لرسم الخرائط الطبوغرافية على نطاق واسع. تشير الاتجاهات المستقبلية إلى تعزيز هذه المنهجية من خلال تقنيات التنعيم التكيفية ودمج المستشعرات المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي لتحسين الدقة والكفاءة في التضاريس المعقدة.
DOI: https://doi.org/10.33271/nvngu/2026-1/120
Publication Date: 2026-02-28
Author(s): Thuy Thi Hoang et al.
Primary Topic: 3D Surveying and Cultural Heritage
Overview
This research aims to develop a method for generating accurate large-scale topographic maps in densely vegetated areas by utilizing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and Global Navigation Satellite System (GNSS) technologies. The study focuses on correcting elevation data obtained from UAV imagery through a polynomial model based on Continuously Operating Reference Stations (CORS) checkpoints. Conducted in Mai Pha commune, Lang Son province, Vietnam, the methodology involved capturing aerial images with a DJI Phantom 3 Pro UAV and collecting ground control points using GNSS-RTK technology. A polynomial surface fitting method (of 1st to 3rd degree) was employed to model vegetation thickness and refine the digital surface model (DSM) into a digital elevation model (DEM).
The findings indicate that the accuracy of the DEM improves with an increased number of checkpoints and an optimal smoothing radius, with the best results achieved using 1,000 checkpoints and a smoothing radius of 50 meters. The corrected DEM demonstrated an elevation accuracy of 1-2 meters, aligning with regulatory standards for large-scale topographic maps (1:2,000-1:5,000). This study introduces a novel integration of UAV photogrammetry, GNSS-RTK data, and polynomial surface modeling, complemented by a developed software module that automates the correction process, thereby enhancing efficiency and consistency. The proposed method presents a cost-effective and efficient alternative to traditional surveying techniques, with significant implications for forestry, land management, and infrastructure planning in challenging environments.
Introduction
The introduction highlights the significance of terrain maps in various fields such as agriculture and disaster management, emphasizing their role in depicting topography through contour lines and digital terrain models (DTM). Traditional land surveying methods, including clinometers and theodolites, as well as advanced technologies like LiDAR and terrestrial laser scanning, have been employed for terrain mapping. However, these methods often face challenges related to cost, time, and usability. The emergence of drones, or unmanned aerial vehicles (UAVs), has revolutionized this field by offering rapid, cost-effective, and precise data collection capabilities, even in difficult environments.
Recent studies indicate that UAV photogrammetry can effectively replace conventional mapping techniques, achieving acceptable accuracy levels for large-scale topographic mapping. Notably, UAVs have been successfully utilized in various terrains, including hard-to-reach areas such as mining sites and flooded regions. However, challenges persist in mapping areas with dense vegetation, where ground visibility is limited. To address this, innovative solutions have been proposed, including a cost-effective UAV system that integrates GPS field surveys to map topography beneath dense canopies. The research also introduces a software solution for calibrating digital surface models derived from UAV data, enhancing the accuracy of topographic maps by aligning them with terrain elevation points measured using RTK dynamic GPS technology. Experimental results validate the effectiveness of this algorithm in improving mapping accuracy in vegetated areas.
Methods
In this study, a polynomial function approach was employed to assess the thickness of vegetation cover, defined as the difference between the Digital Surface Model (DSM) derived from UAV flights and the Digital Elevation Model (DEM). The elevation of terrain points was determined using CORS technology or a total station, and the vegetation thickness at each coordinate \((x_i, y_i)\) was modeled as \(Z_i = F(x_i, y_i)\). The function \(F\) can be represented as a polynomial of degree 1, 2, or 3, with corresponding equations for each degree provided.
To estimate the coefficients of the polynomial function for each pixel, a set of checkpoints (ranging from 3 to 10, depending on the polynomial degree) was utilized. If the number of checkpoints exceeds the number of coefficients, the least squares method is applied to derive optimal coefficients. The corrected numerical equations for the coefficients are outlined for each polynomial degree, and the vegetation surface elevation is subsequently adjusted relative to the terrain elevation. The calibration process is executed in two steps, culminating in the corrected height of the vegetation cover expressed as \(H_{dh} = H_{DSM} – Z\). This methodology facilitates accurate modeling of vegetation thickness across varying terrains.
Discussion
The study conducted in Mai Pha commune, Lang Son province, Vietnam, highlights the challenges and methodologies for UAV-based topographic mapping in a complex low-mountain and hilly landscape characterized by diverse vegetation and microclimatic variability. The area’s intricate topography, with pronounced elevation changes and varying land cover types, necessitated a tailored UAV survey design, including strategic placement of ground control points (GCPs) and the use of multispectral sensors to enhance data accuracy. The UAV employed, a DJI Phantom 3 Pro, facilitated high-resolution imaging, but logistical challenges arose from dense canopies and variable terrain, impacting photogrammetric workflows.
The methodology involved a two-step process: smoothing the Digital Surface Model (DSM) to reduce canopy noise and deriving a Digital Elevation Model (DEM) through local polynomial fitting against GNSS-based checkpoints. Results indicated that a smoothing radius of approximately 50 meters optimally balanced noise reduction and terrain fidelity, significantly improving DEM accuracy as the number of checkpoints increased. The study confirmed that the integrated UAV and GNSS approach yielded a reliable DEM with elevation errors within 1-2 meters, meeting regulatory standards for large-scale topographic mapping. Future directions suggest enhancing this methodology through adaptive smoothing techniques and the integration of advanced sensors and machine learning algorithms to further improve accuracy and efficiency in complex terrains.