Xây dựng mô hình số độ cao cho mỏ lộ thiên có độ sâu lớn từ dữ liệu ảnh chụp bằng thiết bị bay Inspire 2

 Journal of Mining and Earth Sciences Vol. 61, Issue 1 (2020) 1 - 10 1 
Building DEM for deep open-pit coal mines using DJI 
Inspire 2 
Nghia Viet Nguyen * 
Faculty of Geomatics and Land Administration, Hanoi University of Mining and Geology, Vietnam 
ARTICLE INFO 
ABSTRACT 
Article history: 
Received 15th Nov 2019 
Accepted 6th Jan. 2020 
Available online 28th Feb. 2020 
 Using photo data of unmanned aerial vehicle (UAV) for building 3D 
models has been widely used in recent years. However, building a 3D 
model for deep open - pit coal mines with the mean height difference 
between surface and bottom of mines to over 500 m, there has not been 
researched mentioned. The paper deals with the assessment possibility of 
developing 3D models for deep open - pit mines from UAV image data. To 
accomplish this goal, DJI's Inspire 2 flying device is used to take the photo 
at Coc Sau coal mine. The flying area is 4 km2, the flight altitude compared 
to the takeoff point on the mine surface is 250 m, the overlaying coverage 
is both horizontal and vertical is 70%. The average errors of the 
horizontal and height elements of the reference points photo correlates 
are 0.011 m, 0.017 m, 0.016 m, 0.049 m, and 0.051 m. The maximum error 
on the X-axis is - 0,025 m, and the Y-axis is 0.028 m, the maximum 
horizontal error is 0.034 m, the maximum error on the Z-axis is 0.095 m, 
and the position error is 0.095 m. These results show that the 3D model 
established from photographic data by Inspire 2 device has satisfied the 
requirements of the accuracy of establishing the mining terrain map 1: 
1000 scale. 
Copyright © 2020 Hanoi University of Mining and Geology. All rights reserved. 
Keywords: 
Deep open-pit mine, 
Digital Elevation Model, 
Inspire 2, 
Unmanned aerial vehicle. 
_____________________ 
*Corresponding author 
E-mail: nguyenvietnghia@humg.edu.vn 
DOI: 10.46326/JMES.2020.61(1).01 
2 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất Tập 61, Kỳ 1 (2020) 1 - 10 
Xây dựng mô hình số độ cao cho mỏ lộ thiên có độ sâu lớn từ dữ 
liệu ảnh chụp bằng thiết bị bay Inspire 2 
Nguyễn Viết Nghĩa 
Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam 
THÔNG TIN BÀI BÁO 
TÓM TẮT 
Quá trình: 
Nhận bài 15/11/2019 
Chấp nhận 06/01/2020 
Đăng online 28/02/2020 
 Sử dụng tư liệu máy bay không người lái (UAV) trong thành lập mô hình 3D 
được sử dụng rộng rãi trong những năm gần đây. Tuy nhiên, xây dựng mô 
hình 3D cho các mỏ lộ thiên khai thác xuống sâu có chênh cao giữa bề mặt 
và đáy mỏ lên đến trên 500 m thì vẫn chưa có nghiên cứu nào đề cập. Mục 
tiêu của bài báo là đánh giá khả năng xây dựng mô hình 3D cho các mỏ lộ 
thiên khai thác xuống sâu từ dữ liệu ảnh UAV. Để thực hiện mục tiêu này, 
thiết bị bay Inspire 2 của hãng DJI được sử dụng để bay chụp mỏ khai thác 
than Cọc Sáu. Diện tích bay chụp là 4 km2, độ cao bay chụp so với điểm cất 
cánh trên bề mặt mỏ là 250m, độ chồng phủ ảnh theo cả chiều ngang và dọc 
là 70%. Sai số trung bình các thành phần mặt bằng và độ cao của các điểm 
nắn ảnh tương ứng là 0,011 m, 0,017 m, 0,016 m, 0,049 m, và 0,051 m. Sai số 
lớn nhất theo trục X là - 0,025 m và trục Y là 0,028 m, sai số tổng hợp mặt 
bằng theo cả trục X và Y lớn nhất 0,034 m, sai số lớn nhất theo trục Z là 0,095 
m và sai số tổng hợp theo vị trí điểm XYZ là 0,095 m. Các kết quả này cho 
thấy mô hình 3D được thành lập từ dữ liệu ảnh chụp bằng thiết bị Inspire 2 
đáp ứng tốt yêu cầu về độ chính xác thành lập bản đồ địa hình khai thác tỷ 
lệ 1:1000. 
© 2020 Trường Đại học Mỏ - Địa chất. Tất cả các quyền được bảo đảm. 
Từ khóa: 
Inspire 2, 
Máy bay không người lái, 
Mô hình số độ cao, 
Mỏ lộ thiên sâu. 
1. Mở đầu 
Mô hình 3D là dữ liệu quan trọng trong nhiều 
lĩnh vực. Mô hình này thường được thành lập bằng 
nhiều công nghệ khác nhau như đo đạc trực tiếp 
bằng máy toàn đạc điện tử, định vị vệ tinh GNSS, 
quét laser mặt đất và công nghệ bay quét - Lidar 
(Stal, Nuttens et al., 2011, Stempfhuber 2013, 
Beumier Charles and Mahamadou 2016). Tuy 
nhiên, các công nghệ này có các nhược điểm như 
giá thành thiết bị cao, quá trình đo đạc tiêu tốn 
thời gian và sức lao động. Khó thực hiện trong các 
điều kiện địa hình và môi trường phức tạp và có 
thể gây mất an toàn lao động (Bùi Tiến Diệu và 
nnk., 2016). Ngày nay, sự xuất hiện của các thiết bị 
bay không người lái thực sự là cuộc cách mạng 
giúp cho công tác khảo sát đo vẽ thành lập bản đồ, 
giám sát và theo dõi sự biến động các thành phần 
và các đối tượng trên bề mặt Trái đất ngày càng 
hiệu quả (Razi et al., 2018). Trên thế giới, đã có 
nhiều nghiên cứu ứng dụng UAV trong xây dựng 
mô hình 3D các công trình (Irschara et al., 2010, 
_____________________ 
*Tác giả liên hệ 
E - mail: nguyenvietnghia@humg. edu. vn 
DOI: 10.46326/JMES.2020.61(1).01 
 Nguyễn Viết Nghĩa/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61 (1), 1 - 10 3 
Nex and Remondino, 2014) và trong đo đạc địa 
hình và công trình (Maza et al., 2011, Liu et al., 
2014, Sona Giovanna et al., 2014). 
Ở Việt Nam, việc ứng dụng công nghệ bay chụp 
UAV trong công tác xây dựng mô hình số bề mặt 
(Digital Surface Model - DSM) và bản đồ địa hình 
đã được thực hiện trong một số nghiên cứu. Máy 
bay không người lái MD - 1000 đã được Xí nghiệp 
bay chụp ảnh hàng không - Cục bản đồ Bộ tổng 
tham mưu sử dụng trong công tác thành lập bản 
đồ 3D cho khu vực Mỹ Đình và Thái Nguyên (Xí 
nghiệp bay chụp ảnh hàng không, 2011). Năm 
2014, các tác giả Vũ Phan Long & Lê Thắng thông 
qua kết quả thử nghiệm ứng dụng kết hợp giữa hệ 
thống UAV Swinglet CAM (Sensfly - Thụy sỹ) và 
UX5 (Trimble - Mỹ) trong thành lập bản đồ 3D 
hành lang tuyến điện, đã đưa ra khẳng định rằng: 
UAV hoàn toàn có thể sử dụng trong giám sát 
phạm vi hẹp, lập bản đồ 3D và thành lập bản đồ 
địa hình 1:2000 (Vũ Phan Long và Lê Thắng, 
2014). Trong một nghiên cứu năm 2016, tác giả 
Bùi Tiến Diệu và đồng nghiệp đã xây dựng quy 
 ... Viết Nghĩa/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61 (1), 1 - 10 
với độ phân giải 24 MP ở định dạng JPEG hoặc 
DNG RAW. Có khả năng quay video với độ phân 
giải 4K. Cảm biến camera có kích thước lớn hơn 
các thế hệ trước nó nên trong điều kiện thiếu sáng 
cho ra ảnh/video chất lượng tốt hơn. Ống kính của 
camera có khẩu độ lớn nhất F/2.8, cho góc nhìn 
rộng 94 độ. DJI cho biết ống kính của camera được 
thiết kế đặc biệt để chống méo ở vùng rìa ảnh. 
Camera được nối với bộ chống rung 3 chiều giúp 
cho ảnh chụp ổn định (DJI, 2017). Các thông số 
chụp ảnh có thể đặt ở chế độ tự động hoặc điều 
khiển thông qua bộ điều khiển mặt đất. 
2.3. Phần mềm xử lý ảnh chụp từ UAV 
Hiện nay có nhiều phần mềm xử lý ảnh UAV 
khác nhau như Agisoft Photoscan, ENVI, Trimple 
Business Center, Erdas Leica Photogrammetry
 Suite, PhotoModeler Scanner, Pix4UAV Desktop,... 
Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng phần 
mềm Agisoft Photoscan phiên bản 1.42 để xử lý 
toàn bộ quy trình từ khớp ảnh, tạo đám mây điểm, 
xây dựng mô hình số bề mặt (DSM), và thành lập 
bình đồ ảnh. Theo kết quả nghiên cứu (Sona 
Giovanna, et al., 2014) thì đây là phần mềm xử lý 
ảnh UAV tốt nhất. Giao diện phần mềm Agisoft 
Photoscan như Hình 3. 
3. Thực nghiệm xây dựng mô hình DSM cho mỏ 
lộ thiên sâu 
3.1. Địa điểm thực nghiệm bay chụp 
Phần thực nghiệm được tiến hành tại mỏ lộ 
thiên Cọc Sáu. Đây là mỏ lộ thiên khai thác than 
xuống sâu nhất tại Việt Nam, hiện tại đáy moong
 có độ sâu - 250 m, chênh cao lên bề mặt mỏ là 500 
m, diện tích bay chụp là 400 ha. Có thể coi mỏ này 
là các mỏ tiêu biểu cho các mỏ khai thác than 
xuống sâu tại Việt Nam. 
Hình 1. Bộ thiết bị bay Inspire 2. 
( /11/dji - inspire - 2 - release - date - price - and - specifications). 
Zenmuse X5S Zenmuse X4S 
Hình 2. Camera của Inspire 2. 
 Nguyễn Viết Nghĩa/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61 (1), 1 - 10 5 
3.2. Xây dựng điểm khống chế và kiểm tra 
Điểm khống chế ảnh được đo đạc bằng công 
nghệ định vị vệ tinh (GNSS) xử lý thức thời (Real 
Time Kinematic - RTK). Những điểm này được sử 
dụng cho hai mục đích là nắn ảnh về hệ tọa độ VN 
- 2000 và đánh giá độ chính xác của mô hình DSM. 
Các tiêu đánh dấu điểm khống chế ảnh có đường 
kính 50 cm, được làm bằng vật liệu phản chiếu cao 
để tăng cường độ tương phản, dễ dàng phát hiện 
trên ảnh (Hình 4). 
Trong nghiên cứu này, tổng số điểm khống chế 
và kiểm tra là 35 điểm, trong đó 17 điểm dùng để 
nắn ảnh và 8 điểm còn lại dùng để đánh giá độ 
chính xác mô hình, các điểm dùng để đánh giá độ 
chính xác được phân bố đều trên khu vực bay 
chụp và nằm ở các độ cao khác nhau, đảm bảo tính 
khách quan trong đánh giá kết quả (Hình 5). 
Hình 3. Giao diện phần mềm Agisoft Photoscan. 
Hình 4. Thiết bị đo GNSS/RTK và tiêu đánh dấu điểm khống chế. 
6 Nguyễn Viết Nghĩa/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61 (1), 1 - 10 
3.3. Thiết kế và thực hiện bay chụp 
Quá trình bay chụp được thiết kế trên phần 
mềm Pix4D Capture (Hình 6), có thể thiết kế độ 
cao bay, tốc độ bay, độ chồng phủ theo hướng dọc 
và ngang, góc chụp ảnh,... Khi cài đặt ở chế độ bay 
an toàn (Safe mode), UAV sẽ tự động bay theo các 
dải đã thiết kế bao gồm tự động cất cánh, bay lên 
độ cao thiết kế, sau đó bay đến các điểm thiết kế 
để dừng và chụp ảnh như đã thiết lập trong phần 
mềm. Khi ảnh cuối cùng được chụp xong, UAV sẽ 
tự động bay về và hạ cánh tại điểm xuất phát. 
Trong quá trình bay chụp, trạng thái hoạt động 
của UAV và máy ảnh được hiện thị liên tục trên 
máy tính bảng hoặc điện thoại thông minh. Tùy 
vào độ an toàn của UAV (ví dụ tình trạng năng 
lượng của pin, nguy cơ va chạm với vật thể, động 
vật trên không,...), người điều khiển có thể dừng 
quá trình bay tự động để điều khiển UAV hạ cánh. 
Để đảm bảo an toàn cho máy bay, tránh va đập vào 
các ngọn núi thì độ cao bay chụp được lựa chọn 
sao cho luôn cao hơn điểm cao nhất của khu vực 
bay. Do hạn chế về dung lượng pin nên thời gian 
bay mỗi ca chỉ xấp xỉ 20 phút. Vì thế để hoàn thành 
được diện tích bay chụp lớn, cần thiết kế nhiều dải 
bay liên tiếp. Độ phủ ngang và phủ dọc của các 
tuyến bay thiết kế là 70%. 
3.4. Đánh giá độ chính xác của mô hình số bề 
mặt (DSM) 
Độ chính xác của mô hình DSM mỏ được đánh 
giá trên cơ sở so sánh tọa độ và độ cao của các 
điểm trên mô hình với các điểm khống chế mặt 
đất, độ chính xác của mô hình 3D được đánh giá 
theo các công thức sau: 
 X=XDSM - XCCP 
 Y=YDSM - YCCP 
 Z=ZDSM - ZCCP 
 XYZ=XYZDSM - XYZCCP 
𝑅𝑀𝑆𝐸𝑋 = 𝑆𝑄𝑅𝑇 [(1/𝑛)∑(𝑋𝐷𝑆𝑀 − 𝑋𝐺𝐶𝑃𝑖)
2
𝑛
𝑖=1
] 
Hình 5. Phân bố điểm nắn ảnh và điểm đánh giá độ chính xác. 
(1) 
(2) 
 Nguyễn Viết Nghĩa/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61 (1), 1 - 10 7 
𝑅𝑀𝑆𝐸𝑌 = 𝑆𝑄𝑅𝑇[(1/𝑛)∑ (𝑌𝐷𝑆𝑀 − 𝑌𝐺𝐶𝑃𝑖)
2𝑛
𝑖=1 ] 
𝑅𝑀𝑆𝐸𝑍 = 𝑆𝑄𝑅𝑇 [(1/𝑛)∑(𝑍𝐷𝑆𝑀 − 𝑍𝐺𝐶𝑃𝑖)
2
𝑛
𝑖=1
] 
𝑅𝑀𝑆𝐸𝑋𝑌𝑍 = 
𝑆𝑄𝑅𝑇{(1/𝑛)∑ [(𝑋𝐷𝑆𝑀 − 𝑋𝐺𝐶𝑃𝑖)
2 +𝑛𝑖=1
(𝑌𝐷𝑆𝑀 − 𝑌𝐺𝐶𝑃𝑖)
2 + (𝑍𝐷𝑆𝑀 − 𝑍𝐺𝐶𝑃𝑖)
2]}. 
Trong đó: X, Y, X , Z, XYZ - Các giá trị chênh 
lệch các thành phần tọa độ, độ cao và vị trí điểm; 
RMSE - Sai số trung phương; n tổng số điểm kiểm 
tra; XGCPi và XDSM, YGCPi và YDSM, ZGCPi và ZDSM - 
Tương ứng là thành phần tọa độ theo trục X, trục 
Y và trục Z của điểm khống chế và mô hình DSM. 
4. Kết quả và thảo luận 
Sau khi xử lý ghép ảnh bằng phần mềm Agisoft 
Photoscan, sai số trung phương của tất cả các 
điểm nắn ảnh như trong Bảng 1. Cụ thể, sai số của 
các điểm dùng để nắn ảnh như sau: sai số trung 
bình các thành phần X, Y, XY, Z, XYZ tương ứng là 
0,011 m, 0,017 m, 0.016 m, 0,049 m và 0,051 m. 
Sai số lớn nhất theo trục X là - 0,025 m và trục Y là 
0,028 m, sai số tổng hợp mặt bằng theo cả trục X 
và Y lớn nhất 0,034 m, sai số lớn nhất theo trục Z 
là 0,095 m và sai số tổng hợp theo vị trí điểm XYZ 
là 0,095 m. 
Sai số trung phương của các thành phần X, Y, 
XY, Z, XYZ của tất cả các điểm kiểm tra độ chính 
xác mô hình số địa hình (DTM) tương ứng là 0,011 
m, 0,017 m, 0,016 m, 0,049 m, và 0,051 m (Bảng 
2). Sai số lớn nhất theo trục X là - 0,120 m và trục 
Y là 0,166 m, sai số tổng hợp mặt bằng theo cả trục 
X và Y lớn nhất 0,205 m, sai số lớn nhất theo trục 
Z là 0,255 m và sai số tổng hợp theo vị trí điểm XYZ 
là 0,309 m. Mô hình DTM của mỏ Cọc Sáu như trên 
Hình 7. 
Từ kết quả đánh giá độ chính xác ở trên cho 
thấy mô hình DTM có độ trùng khớp cao với địa 
hình thực tế với mô hình 3D của mỏ Cọc Sáu như 
Hình 7. Theo qui phạm Việt Nam ngành Trắc địa 
mỏ (Bộ Công Thương 2015) và thông tư số 
68/2015/TT - BTNMT (Bộ Tài Nguyên và Môi 
Trường 2015), độ chính xác của cả hai mô hình ở 
trên là đáp ứng được yêu cầu thành lập bản đồ địa 
hình tỷ lệ lớn 1:1000. 
Từ mô hình 3D, sử dụng các phần mềm đồ họa 
như Autocad, Microstation để biên tập các bản đồ 
địa hình, bản đồ hiện trạng sử dụng đất của các 
mỏ, Nhờ mô hình có độ phân giải cao, hình ảnh 
trực quan, chân thực, rõ nét và chính xác, quá trình 
biên tập bản đồ thuận lợi. 
(4) 
Hình 6. Thiết kế dải bay tại cụm mỏ Cọc Sáu. 
(3) 
8 Nguyễn Viết Nghĩa/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61 (1), 1 - 10 
Tên điểm Sai số X (m) Sai số Y (m) Sai số XY (m) Sai số Z (m) Sai số XYZ (m) 
GCP01 0,003 0,002 0,004 0,011 0,012 
GCP02 danho - 0,004 - 0,014 0,015 - 0,02 0,058 
GCP04 - 0,012 0,001 0,012 0,021 0,016 
T2 - 0,004 0,013 0,014 0,013 0,019 
T5 0,007 0,007 0,010 - 0,016 0,019 
T7 0,005 - 0,002 0,005 - 0,054 0,054 
T8 - 0,02 - 0,028 0,034 - 0,063 0,072 
T14 0,015 - 0,012 0,019 - 0,054 0,057 
T18 0,004 - 0,007 0,008 - 0,025 0,026 
T19 - 0,008 0,001 0,008 0,095 0,095 
T20 - 0,007 - 0,003 0,008 - 0,014 0,016 
T21 - 0,007 - 0,011 0,013 0,091 0,092 
T22 0,006 - 0,008 0,010 0,004 0,011 
T27 - 0,025 - 0,017 0,030 0,063 0,070 
T29 - 0,016 0,012 0,020 0,079 0,081 
T30 - 0,007 - 0,013 0,015 - 0,028 0,032 
T1 - 0,004 - 0,008 0,009 - 0,017 0,019 
RMSE 0,011 0,017 0,016 0,049 0,051 
Tên điểm Sai số X (m) Sai số Y (m) Sai số XY (m) Sai số Z (m) Sai số XYZ (m) 
GCP03 0,120 0,166 0,205 - 0,195 0,283 
T3 - 0,060 - 0,020 0,063 - 0,080 0,102 
T4 - 0,098 0,000 0,098 0,128 0,161 
T6 - 0,005 - 0,032 0,032 - 0,207 0,210 
T9 0,053 - 0,003 0,053 - 0,204 0,309 
T10 0,069 0,037 0,078 0,255 0,267 
T11 0,094 - 0,094 0,133 0,148 0,199 
T12 0,022 0,003 0,022 - 0,148 0,150 
T15 0,035 - 0,011 0,037 0,090 0,097 
T16 0,044 - 0,032 0,054 - 0,035 0,065 
T17 0,033 - 0,089 0,095 - 0,081 0,125 
T23 - 0,016 - 0,064 0,066 - 0,075 0,068 
T24 0,006 - 0,058 0,058 - 0,071 0,059 
T25 0,070 0,077 0,136 0,085 0,144 
T26 - 0,079 0,002 0,079 - 0,071 0,079 
T28 - 0,108 - 0,017 0,169 0,159 0,232 
T31 0,082 - 0,062 0,128 0,068 0,145 
GCP02 dato 0,006 0,015 0,016 0,138 0,139 
RMSE 0,066 0,061 0,090 0,138 0,164 
Bảng 1. Tọa độ và độ cao các điểm nắn ảnh và độ chính xác. 
Bảng 2. Tọa độ và độ cao các điểm kiểm tra và độ chính xác. 
 Nguyễn Viết Nghĩa/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61 (1), 1 - 10 9 
Trong nghiên cứu này, độ chính xác đạt được 
có thể dùng để thành lập bản đồ tỷ lệ 1:1000. 
Trong các nghiên cứu tiếp theo, tác giả sẽ tập trung 
theo hướng điều chỉnh độ cao bay chụp, tăng tỷ lệ 
chồng phủ dọc và ngang, cũng như thay đổi góc 
chụp của camera đối với các sườn tầng dốc nhằm 
đạt được độ chính xác cao hơn. 
Tài liệu tham khảo 
Beumier Charles and I. Mahamadou, (2016). 
"Digital terrain models derived from digital 
surface model uniform regions in urban areas." 
International Journal of Remote Sensing 
37(15): 3477 - 3493. 
Bộ Công Thương, (2015). Tiêu chuẩn Việt Nam 
ngành Trắc Địa Mỏ. 
Bộ Tài Nguyên và Môi Trường, (2015). Thông tư 
68/2015/TT - BTNMT: Quy định kỹ thuật đo 
đạc trực triếp địa hình phục vụ thành lập bản 
đồ địa hình và cơ sở dữ liệu nền địa lý tỷ lệ 
1:500, 1:1000, 1:2000, 1:5000. 
Bùi Ngọc Quý, Phạm Văn Hiệp, (2017). Nghiên cứu 
xây dựng mô hình 3D từ dữ liệu ảnh máy bay 
không người lái (UAV). Tạp chí Khoa học kỹ 
thuật Mỏ - Địa chất 4 (58): 1 - 10. 
Bùi Tiến Diệu, Nguyễn Cẩm Vân, Hoàng Mạnh 
Hùng, Đồng Bích Phương, Nhữ Việt Hà, Trần 
Trung Anh, Nguyễn Quang Minh, (2016). Xây 
dựng mô hình số bề mặt và bản đồ trực ảnh sử 
dụng công nghệ đo ảnh máy bay không người 
lái. Hội nghị khoa học: Đo đạc bản đồ với ứng 
phó biển đổi khí hậu, Hà Nội. 
Dieu Tien Bui, Nguyen Quoc Long, Xuan - Nam Bui, 
Viet - Nghia Nguyen, Chung Van Pham, Canh 
Van Le, Phuong - Thao Thi Ngo, Dung Tien Bui, 
Bjørn Kristoffersen, (2017). Lightweight 
Unmanned Aerial Vehicle and Structure - from 
- Motion Photogrammetry for Generating 
Digital Surface Model for Open - Pit Coal Mine 
Area and Its Accuracy Assessment. 
International Conference on Geo - Spatial 
Technologies and Earth Resources: 17 - 33. 
DJI, (2017). Phantom 4 Pro Visionary intelligence 
and elevated imagination, 
https://www.dji.com/phantom - 4 - pro. 
 /11/dji - 
inspire - 2 - release - date - price - and - 
specifications) 
Irschara A., K. V., K. M., B. H. and L. F., (2010). 
Towards fully automatic photogrammetric 
reconstruction using digital images taken from 
uavs. 38: 65 - 70. 
Liu P., C. A. Y., H. Y., H. J., L. J., K. S., W. T., W. M. and 
T. M., (2014). A review of rotorcraft unmanned 
aerial vehicle (UAV) developments and 
applications in civil engineering. Smart Struct. 
Syst 13(6): 1065 - 1094. 
Mai Văn Sỹ, Bùi Ngọc Quý, Phạm Văn Hiệp và Lê 
Đình Quý, (2017). Nghiên cứu xử dụng dữ liệu 
ảnh máy bay máy bay không người lái (UAV) 
trong thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ lớn. Tạp 
chí khoa học Đo đạc và bản đồ 33. 
Maza I., C. F., C. J., M. - d. - D. J. R. and O. A., (2011). 
Experimental results in multi - UAV 
coordination for disaster management and 
civil security applications. Journal of intelligent 
& robotic systems 61(1 - 4): 563 - 585. 
Nex, F. and F. Remondino, (2014). UAV for 3D 
mapping applications: a review. Applied 
geomatics 6(1): 1 - 15. 
Nguyễn Quốc Long and Cao Xuân Cường, (2019). 
Ứng dụng máy bay không người lái (UAV) để 
xây dựng mô hình số bề mặt và bản đồ mỏ lộ 
thiên khai thác vật liệu xây dựng. Tạp chí công 
nghiệp mỏ 1: 21 - 29. 
Nguyen Quoc Long, Xuan - Nam Bui, Cao Xuan 
Cuong, Le Van Canh, (2019). An approach of 
mapping quarries in Vietnam using low - cost 
Unmanned Aerial Vehicles. International 
Journal of Sustainable Development 11(2):199 
- 210. 
Razi, P., J. T. S. Sumantyo, D. Perissin, H. Kuze, M. Y. 
Chua and G. F. Panggabean, (2018). 3D land 
mapping and land deformation monitoring 
using persistent scatterer interferometry (PSI) 
ALOS PALSAR: Validated by geodetic GPS and 
UAV." IEEE Access 6: 12395 - 12404. 
Sona Giovanna, P. Livio, P. Diana, P. Daniele and G. 
Rossana, (2014). Experimental analysis of 
different software packages for orientation 
and digital surface modelling from UAV 
10 Nguyễn Viết Nghĩa/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61 (1), 1 - 10 
images. Earth Science Informatics 7(2): 97 - 
107. 
Stal, C., T. Nuttens, J. Bourgeois, L. Carlier, P. De 
Maeyer and A. De Wulf, (2011). Accuracy 
assessment of a LiDAR digital terrain model by 
using RTK GPS and total station. EARSeL 
eProceedings 10(8): 1 - 8. 
Stempfhuber, W., (2013). 3D - RTK capability of 
single GNSS receivers. International Archives 
of the Photogrammetry, Remote Sensing and 
Spatial Information Sciences 40: 379 - 384. 
Võ Chí Mỹ, Robert Dudek, (2015). Nghiên cứu khả 
năng ứng dụng máy bay không người lái trong 
công tác trắc địa mỏ và giám sát môi trường 
mỏ. Tuyển tập Hội nghị khoa học và Công nghệ 
mỏ Việt Nam: Công nghiệp mỏ Việt Nam - cơ 
hội và thách thức, Vũng Tàu. 
Vũ Phan Long and Lê Thắng, (2014). Thử nghiệm 
thiết bị bay không người lái thành lập bản dồ 
3D hành lang tuyến điện. Hội nghị khoa học 
ngành Địa hình quân sự. 
Xí nghiệp bay chụng ảnh hàng không, (2011). Báo 
cáo kết quả thử nghiệm xử lý ảnh chụp từ thiết 
bị không người lái MD - 1000. Hội nghị khoa 
học ngành Địa hình quân sự. Việt Nam.