PGS.TS Lê Thị Thu Hà, giảng viên cao cấp Bộ môn Trắc địa Mỏ, Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất. Ảnh: Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai.

Máy bay không người lái quan sát tốt mái và tổng thể công trình từ trên cao, nhưng khó thu đủ chi tiết mặt đứng. Máy quét laser đặt dưới mặt đất ghi nhận chính xác cửa, ban công và bề mặt kiến trúc, song lại có những khoảng khuất do góc nhìn, cây xanh hoặc công trình lân cận. Thay vì lựa chọn một trong hai, PGS.TS Lê Thị Thu Hà cùng cộng sự tìm cách ghép hai nguồn dữ liệu thành một mô hình thống nhất.

PGS.TS Lê Thị Thu Hà hiện là giảng viên cao cấp Bộ môn Trắc địa Mỏ, Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất. Trong bài báo công bố năm 2022, bà đứng tên đầu, đồng thời là tác giả liên hệ.

Phần đóng góp tác giả ghi rõ PGS.TS Lê Thị Thu Hà xây dựng ý tưởng, đề cương và quy trình nghiên cứu; xử lý dữ liệu đám mây điểm 3D và thành lập mô hình. Các cộng sự đảm nhiệm góp ý bản thảo, thu thập số liệu, triển khai thực nghiệm và hoàn chỉnh bài báo. Cách ghi nhận này cho phép xác định đóng góp cá nhân mà không xóa mờ tính tập thể của công trình. Bài báo gốc của Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất.

Tên của bà đã xuất hiện trong nhóm 5 gương mặt tiêu biểu trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học tại Giải thưởng Phụ nữ Việt Nam năm 2025. Tuy nhiên, giá trị đáng đi sâu không nằm ở danh hiệu, mà ở cách nhóm nghiên cứu biến những dữ liệu rời rạc thành thông tin có thể đo đếm và sử dụng.

Một tòa nhà cần hai điểm nhìn

Thử nghiệm được thực hiện trên một công trình cao tầng tại thành phố Hạ Long, tỉnh Quảng Ninh. Nhóm sử dụng máy bay DJI Phantom 4 RTK để chụp công trình theo nhiều góc, kết hợp máy quét laser mặt đất FARO FOCUS3D X130 bố trí tại 11 trạm xung quanh tòa nhà.

Trong bốn ca bay, hệ thống thu được tổng cộng 856 ảnh. Dữ liệu từ UAV và máy quét laser sau khi xử lý đều được chuyển thành đám mây điểm, trong đó mỗi điểm mang thông tin tọa độ ba chiều và một số thuộc tính bề mặt.

Khó khăn nằm ở chỗ hai đám mây điểm được tạo ra từ những thiết bị, mật độ và góc quan sát khác nhau. Nhóm phải đưa chúng về cùng hệ tọa độ, lọc các điểm nhiễu như dây điện, cây cối hoặc dữ liệu sai, rồi thực hiện hai bước ghép thô và ghép chính xác. Ở bước đầu, tối thiểu bốn điểm trùng nhau được chọn làm mốc; sau đó thuật toán điểm gần nhất lặp lại được sử dụng để căn chỉnh chi tiết hơn.

Toàn cảnh tòa nhà cao tầng ngoài thực địa (a) và mô hình đám mây điểm UAV của tòa nhà (b). Ảnh: Nhóm nghiên cứu.

Sản phẩm cuối cùng đạt cấp độ chi tiết LoD3. Ở mức này, tòa nhà không còn chỉ là một khối nổi trên bản đồ. Mô hình có thể thể hiện lớp vỏ kiến trúc bên ngoài, gồm cửa sổ, cửa chính, ban công, chiều cao tầng, lan can và cấu trúc mái. Các không gian bên trong chưa được mô hình hóa; nội thất thuộc cấp độ LoD4 cao hơn.

Giá trị của mô hình nằm ở con số

Một mô hình 3D có thể bắt mắt nhưng chưa chắc đủ độ tin cậy cho hoạt động chuyên môn. Vì vậy, nhóm nghiên cứu sử dụng các điểm kiểm tra độc lập để đánh giá sai số sau khi ghép dữ liệu.

Kết quả công bố cho thấy sai số trung phương theo trục X là 3,8 cm, theo trục Y là 3,1 cm; sai số mặt bằng 5 cm và sai số độ cao 7,5 cm. Các giá trị này đáp ứng yêu cầu mà nhóm sử dụng để xây dựng mô hình LoD3 và thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ 1:500 ở khu vực đô thị.

Có một chi tiết cần diễn đạt thận trọng. Bảng số liệu của bài báo ghi nhận một điểm kiểm tra có chênh lệch độ cao 19,5 cm. Vì vậy, không nên viết rằng mọi sai số thành phần đều dưới 10 cm. Kết luận chính xác hơn là các chỉ số sai số trung phương của toàn bộ tập kiểm tra nằm dưới 10 cm và mô hình đạt yêu cầu kỹ thuật mà nghiên cứu đặt ra.

Mô hình 3D cấp độ chi tiết LoD3 của tòa nhà cao tầng tại TP Hạ Long, tỉnh Quảng Ninh. Ảnh: Nhóm nghiên cứu.

Cũng không thể từ một công trình thử nghiệm suy rộng thành kết luận rằng quy trình đã vận hành ở quy mô toàn thành phố. Nghiên cứu chứng minh tính khả thi của việc tích hợp hai nguồn dữ liệu và tạo mô hình chi tiết cho một đối tượng cụ thể. Muốn triển khai rộng, còn phải giải quyết chi phí thu thập, khả năng cập nhật khi đô thị thay đổi, chuẩn liên thông và cách tích hợp dữ liệu với các hệ thống quản lý đất đai, xây dựng, giao thông hoặc hạ tầng.

Từ thử nghiệm đến quy trình được bảo hộ

Kết quả nghiên cứu không dừng ở một bài báo. Danh sách do Cục Sở hữu trí tuệ công bố tháng 7/2024 ghi nhận bằng độc quyền sáng chế “Quy trình xây dựng cơ sở dữ liệu không gian địa lý 3D cho thành phố thông minh bằng công nghệ địa không gian”, với chủ sở hữu là Trường Đại học Mỏ - Địa chất. Cục Sở hữu trí tuệ.

PGS.TS Lê Thị Thu Hà cho biết bà là tác giả chính của sáng chế, được phát triển trong gần năm năm. Cách gọi “tác giả chính” cần được giữ nguyên; chưa có căn cứ để biến đóng góp tập thể thành sáng chế của riêng một cá nhân. Báo Tin tức và Dân tộc.

Bằng sáng chế giúp xác lập quyền đối với quy trình, nhưng chưa tự động chứng minh công nghệ đã được chuyển giao hoặc tạo doanh thu. Đây cũng là khoảng cách được phân tích trong bài sở hữu trí tuệ giúp nữ trí thức đưa sáng tạo ra thị trường. Sau bảo hộ vẫn cần sản phẩm, đối tác sử dụng, mô hình tài chính và dữ liệu thực tế ở quy mô đủ lớn.

Trong các thảo luận về phát triển đô thị thông minh và bền vững, dữ liệu thường được nhắc đến như nền tảng của quản trị hiện đại. Công trình của PGS.TS Lê Thị Thu Hà đưa nhận định đó về một bài toán cụ thể: dữ liệu phải nhìn được công trình từ nhiều phía, có độ chính xác được kiểm tra và đủ cấu trúc để tiếp tục khai thác.

Giá trị của nghiên cứu vì thế không nằm ở việc dựng một hình ảnh ba chiều đẹp mắt. Điểm cốt lõi là quy trình ghép những góc nhìn còn thiếu của từng thiết bị thành một bộ dữ liệu có thể đo, kiểm tra và cập nhật. Đó cũng là nơi năng lực của nhà khoa học được nhận diện rõ nhất: không phải qua danh sách thành tích, mà qua cách bà cùng cộng sự giải quyết một vấn đề kỹ thuật có thật.