Bài viết đề xuất phương pháp loại bỏ nhiễu dữ liệu LiDAR sử dụng khoảng cách danh nghĩa (NPS) trong quá trình tiền xử lý. Phương pháp đã được thử nghiệm với đám mây điểm LiDAR được thu nhận tại Bắc Ninh cho độ chính xác 93,6%. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR TP. HCM ngày 23-24 12 2021 DOI PHƯƠNG PHÁP LOẠI BỎ NHIỄU DỮ LIỆU ĐÁM MÂY ĐIỂM LIDAR SỬ DỤNG KHOẢNG CÁCH DANH NGHĨA NOMINAL POINT SPACING Nguyễn Thị Hữu Phương1 Đặng Văn Đức2 Nguyễn Trường Xuân1 Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Mỏ - Địa chất 1 2 Viện Công nghệ thông tin Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam nguyenthihuuphuong@ dvduc@ nguyentruongxuan@ TÓM TẮT Với khả năng thu thập được dữ liệu trên không gian rộng lớn trong khoảng thời gian ngắn và không phụ thuộc thời tiết công nghệ LiDAR ngày càng được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực khoa học Trái đất. Dữ liệu thu được từ dữ liệu LiDAR thường có độ chính xác cao mỗi điểm được đặc trưng bởi tọa độ độ cao và độ chính xác của nó. Tuy nhiên với số lượng lớn điểm được thu thập trong mỗi lần đo nhiễu trong dữ liệu đám mây điểm LiDAR ảnh hưởng nhiều đến kết quả xử lý cho các ứng dụng sau này. Do đó cần phải loại bỏ nhiễu trước khi thực hiện các bước xử lý dữ liệu tiếp theo với dữ liệu LiDAR. Trong bài báo này các tác giả đề xuất phương pháp loại bỏ nhiễu dữ liệu LiDAR sử dụng khoảng cách danh nghĩa NPS trong quá trình tiền xử lý. Phương pháp đã được thử nghiệm với đám mây điểm LiDAR được thu nhận tại Bắc Ninh cho độ chính xác 93 6 . Từ khóa Loại bỏ nhiễu đám mây điểm LiDAR khoảng cách danh nghĩa LiDAR NPS. I. GIỚI THIỆU Nhiễu trong dữ liệu là những dữ liệu bị ngắt bị hỏng hoặc những dữ liệu bị thêm vào không mong muốn. Nhiễu thường là những dữ liệu không có giá trị và ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác đến kết quả của bất kỳ phân tích dữ liệu nào và làm sai kết quả dự đoán của bất kỳ thông tin có ý nghĩa nào nếu không được xử lý đúng cách 1 . Đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng nhiễu trong tập dữ liệu ảnh hưởng đáng kể dẫn đến làm giảm độ chính xác của kết quả của bài toán phân loại và kết quả dự đoán dự báo kém 2 . Do đó xác định và loại bỏ
