Từ Đám Mây Điểm Đến Voxel: Tư Duy Lại Về Phân Loại Dữ Liệu Lidar Hàng Không

Trong các bài viết gần đây, tôi đã cùng bạn khám phá những khía cạnh chi tiết của mật độ điểm trong dữ liệu Lidar hàng không – tại sao nó thay đổi, mật độ điển hình trông như thế nào, và chúng liên quan đến các ứng dụng khác nhau ra sao. Hôm nay, tôi muốn chuyển trọng tâm sang một khía cạnh quan trọng khác: phân loại dữ liệu Lidar. Mật độ điểm ảnh hưởng đến quá trình này như thế nào, và làm sao chúng ta có thể vượt qua những thách thức liên quan?

Tại Sao Mật Độ Điểm Lại Quan Trọng Trong Phân Loại Lidar?

Mật độ của một đám mây điểm (point cloud) ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng phát hiện và nhận dạng các đối tượng.

• Đám mây điểm thưa (ví dụ: vài điểm trên mỗi mét vuông) rất phù hợp để xác định địa hình tổng thể và tách biệt các lớp thảm thực vật lớn. Tuy nhiên, với mật độ này, việc phát hiện các đối tượng nhỏ như ăng-ten, cột đèn hay ghế đá công viên gần như là không thể.
• Đám mây điểm dày đặc: Trong thực tế, mật độ điểm thường vượt quá giá trị dự kiến ban đầu do sự chồng lấn của các dải quét, sự phức tạp của địa hình và hiện tượng đa xung phản hồi (multi-returns) – khi một tia laser phát ra tạo ra nhiều hơn một điểm phản hồi.
• Bản chất 3D: Mặc dù chúng ta thường nghĩ về mật độ theo dạng 2D (điểm/m²), đám mây điểm Lidar vốn dĩ là dữ liệu 3D, đặc biệt rõ rệt ở các khu vực có thảm thực vật phức tạp, nơi các điểm có thể nằm ở nhiều độ cao khác nhau trong cùng một vị trí mặt bằng.

Sự biến thiên và đặc tính của mật độ điểm đặt ra nhiều thách thức cho quá trình phân loại.

Những Thách Thức Trong Phân Loại Dữ Liệu Lidar

Việc phân loại đám mây điểm Lidar, tức là gán nhãn cho từng điểm (ví dụ: mặt đất, tòa nhà, cây cối), gặp phải một số trở ngại chính liên quan đến mật độ điểm:

1. Hạn Chế Về Lớp Đối Tượng: Mật độ điểm thấp hạn chế đáng kể các loại đối tượng mà chúng ta có thể phân loại một cách đáng tin cậy. Các chi tiết nhỏ hoặc các đối tượng có hình dạng phức tạp sẽ không được thể hiện rõ ràng.
2. Tối Ưu Hóa Bộ Phân Loại: Hầu hết các thuật toán phân loại (classifier) được thiết kế và tối ưu hóa cho một khoảng mật độ điểm cụ thể. Khi mật độ dữ liệu đầu vào khác biệt đáng kể so với mật độ mà bộ phân loại được “huấn luyện”, kết quả có thể không chính xác.
3. Biến Thiên Mật Độ Trong Cùng Một Tập Dữ Liệu: Một tập dữ liệu Lidar có thể có mật độ điểm rất khác nhau giữa các khu vực – ví dụ, từ 40 điểm/m² ở khu vực trống trải đến hơn 1000 điểm/m² ở khu vực có sự chồng lấn cao hoặc thảm thực vật dày đặc. Sự không đồng nhất này dẫn đến kết quả phân loại thiếu nhất quán.
4. Quá Tải Dữ Liệu (Data Overload): Mặc dù mật độ điểm cao có vẻ tốt, nhưng đôi khi quá nhiều điểm không thực sự bổ sung thêm thông tin giá trị mà chỉ làm tăng chi phí lưu trữ và thời gian xử lý. Việc sàng lọc và chọn lọc dữ liệu cần thiết là rất quan trọng.

Vậy, làm thế nào để giải quyết những thách thức này và đạt được kết quả phân loại tốt hơn? Câu trả lời có thể nằm ở “voxel”.

“Voxel” Xuất Hiện: Giải Pháp Cho Sự Thiếu Nhất Quán

Voxel, một thuật ngữ có thể hiểu nôm na là “pixel 3D” (điểm ảnh ba chiều), mang đến một giải pháp mạnh mẽ và hiệu quả. Thay vì làm việc trực tiếp với đám mây điểm thô có mật độ không đồng đều, chúng ta có thể chuyển đổi chúng thành một lưới voxel đều đặn (regular voxel grid) – hãy tưởng tượng như thế giới được xây dựng từ các khối vuông trong trò chơi Minecraft.

Quá trình này, gọi là “voxel hóa” (voxelization), hoạt động như sau:

1. Tạo Lưới Voxel: Không gian chứa đám mây điểm được chia thành một lưới các ô vuông 3D (voxel) có kích thước bằng nhau.
2. Chọn Kích Thước Voxel: Đây là bước then chốt. Một quy tắc kinh nghiệm tốt là sử dụng khoảng cách điểm (point spacing) được suy ra từ mật độ điểm mục tiêu của bạn.
   • Ví dụ: Nếu mật độ điểm mục tiêu là 25 điểm/m², khoảng cách điểm trung bình sẽ là 1/25​=0.2 mét. Do đó, kích thước voxel có thể là 0.2×0.2×0.2 mét khối.
3. Gán Điểm vào Voxel: Chỉ những voxel nào chứa ít nhất một điểm Lidar mới được tạo ra và lưu trữ. Các thuộc tính của các điểm bên trong một voxel (ví dụ: cường độ, số lần phản hồi) có thể được tổng hợp hoặc gán cho voxel đó.
4. Phân Loại Trên Lưới Voxel: Thay vì phân loại từng điểm riêng lẻ, giờ đây việc phân loại được thực hiện ở cấp độ voxel. Điều này giúp chuẩn hóa ảnh hưởng của sự biến thiên mật độ.
5. Ánh Xạ Ngược (Tùy Chọn): Nếu cần, kết quả phân loại từ các voxel có thể được ánh xạ ngược trở lại các điểm Lidar gốc nằm trong từng voxel.

Lợi ích của việc sử dụng voxel trong phân loại Lidar:

• Chuẩn Hóa Mật Độ: Voxel hóa giúp giảm thiểu tác động của sự thay đổi mật độ điểm, tạo ra một cấu trúc dữ liệu đồng nhất hơn cho các thuật toán phân loại.
• Cải Thiện Tính Nhất Quán: Kết quả phân loại trở nên ổn định và đáng tin cậy hơn trên toàn bộ tập dữ liệu.
• Tăng Tốc Độ Xử Lý: Việc làm việc với một lưới đều đặn thường nhanh hơn và hiệu quả hơn về mặt tính toán so với đám mây điểm thô, đặc biệt với các tập dữ liệu lớn.
• Mở Ra Các Phương Pháp Hậu Xử Lý Hiệu Quả: Dữ liệu dạng lưới voxel cho phép áp dụng các toán tử và bộ lọc dựa trên lưới (grid-based operations) một cách dễ dàng, ví dụ như làm mịn, phân tích hình thái đối tượng, hay phát hiện thay đổi.

Điểm Mấu Chốt Cần Ghi Nhớ

Voxel hóa đóng vai trò như một cầu nối quan trọng, chuyển đổi đám mây điểm Lidar thô, phức tạp và không đồng đều thành một dạng dữ liệu có cấu trúc, sẵn sàng cho các quy trình phân loại và phân tích nâng cao. Phương pháp này đặc biệt hữu ích khi làm việc với các tập dữ liệu Lidar hàng không có mật độ cao và phức tạp.

Đối với bất kỳ ai đang làm việc với dữ liệu Lidar, việc hiểu và cân nhắc ứng dụng voxel hóa có thể là một yếu tố thay đổi cuộc chơi, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao chất lượng sản phẩm cuối cùng. Đây thực sự là một bước tiến trong việc khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ Lidar.