Ngành trắc địa đang trải qua một cuộc chuyển dịch mô hình chưa từng có. Nếu như trước đây, thách thức lớn nhất của người kỹ sư là "làm sao để thu thập dữ liệu" (ra hiện trường, ngắm máy, ghi sổ), thì trong kỷ nguyên của đo đạc công nghệ, thách thức lại là "làm sao để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ đó".
Sự xuất hiện của máy quét Laser 3D (LiDAR), UAV và các hệ thống bản đồ di động (Mobile Mapping) đã tạo ra hàng tỷ điểm dữ liệu mỗi ngày. Sức người không thể xử lý xuể và đây chính là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data) bước vào cuộc chơi, biến những đám mây điểm hỗn độn thành thông tin giá trị.
Bài viết này sẽ phân tích sâu về xu hướng này dưới góc nhìn chuyên môn kỹ thuật.
Góc nhìn chuyên môn: Khi "Dữ liệu lớn" là hàng tỷ điểm tọa độ
Trong bối cảnh đo đạc công nghệ, khái niệm Big Data không chỉ là những con số thống kê, đối với trắc địa, Big Data chính là Point Cloud (Đám mây điểm).
Một lần bay UAV hoặc một lần quét Laser mặt đất có thể thu về hàng chục Gigabyte dữ liệu, chứa hàng triệu đến hàng tỷ điểm tọa độ (X, Y, Z, cường độ phản xạ, màu sắc).
- Thách thức: Phương pháp truyền thống (nối điểm thủ công trên AutoCAD) trở nên bất lực trước khối lượng dữ liệu này.
- Giải pháp: Chúng ta cần các thuật toán có khả năng "tiêu hóa" và quản lý cấu trúc dữ liệu khổng lồ này mà không làm treo máy tính. Đó là nền tảng của Big Data trong không gian địa lý.
Thẩm quyền kỹ thuật: AI "Đọc hiểu" Địa hình như thế nào?
Đây là phần thể hiện sự am hiểu sâu sắc về công nghệ, AI, cụ thể là Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning), đang thay đổi cách chúng ta biên tập bản đồ.
Thay vì kỹ sư phải click chuột vào từng cái cây, từng cột đèn để vẽ, AI có thể tự động hóa quy trình này:
- Tự động phân loại: Các thuật toán AI được huấn luyện để nhận diện các mẫu hình học. Nó có thể tự động tách "lớp cây cối", "lớp mặt đất", "lớp nhà cửa" và "lớp xe cộ" ra khỏi đám mây điểm với độ chính xác lên tới 90-95%.
- Lọc nhiễu thông minh: Trong đo đạc địa hình, việc loại bỏ thảm thực vật để lấy mặt đất tự nhiên (Digital Terrain Model - DTM) là cực khó. AI có thể phân tích mật độ và cấu trúc điểm để "gọt bỏ" cây cối một cách sạch sẽ hơn bất kỳ bộ lọc thủ công nào.
- Vector hóa tự động: Từ dữ liệu quét 3D, AI có thể tự động nhận diện mép đường (curb), vạch kẻ đường và xuất ra các đường vector CAD ngay lập tức.
