đồ án tốt nghiệp chuyên ngành trắc địa ảnh trường mỏ địa chất

Hiện nay, ảnh vệ tinh độ phân giải cao 14m đang được các chuyên gia sử dụng theo hưóng tích hợp với GPS Global Positioning System v à GISGoegraphical Information System, nhằm khai thác

Đồ án tốt nghiệp chuyên ngành

Trắc Địa Ảnh Trường Mỏ Địa Chất

Tính ưu việt cơ bản của thông tin viễn thám là khả năng tổng hợp và

tính tổng quát cao, độ chi tiết lớn Bằng ảnh máy bay và ảnh vệ tinh ta co khả

năng nghiên cức các đối tuợng tự nhiên trên một diện rộng với độ phân giải

không gian vài mét Tính lặp lại có chu kỳ của thông tin viễn thám cho phépnghiên cứu sự biến động theo chu kỳ và sự thay đổi tính chất của các đối

tượng tự nhiên theo thời gian và dưới tác động của cá hoạt động kinh tế - xã

hội của con người

Tuy nhiên, cũng như trong chụp ảnh hàng không, ảnh viễn thám cũng

bị biến dạng hình học do rất nhiều nguồn sai số gây ra Các nguồn sai số chủyếu gây nên biến dạng hình học của ảnh viến thám có thể chia làm hai nhómchính là: sai số hình học do bản thân máy thu và sai số hình học do tác độngbên ngoài Vì vậy, trong quy trình công nghệ xử lý ảnh viễn thám cho cácmục đích trên, công tác hiệu chính hình học ản h viễn thám chiếm một vai tròquan trọng, quyết định đến tính chính xác và độ tin cậy của thông tin

Để hiểu rõ bản chất của các nguồn sai số và cơ sở khoa học của công

tác hiệu chỉnh hìn h học ảnh viễn thám, em đã thực hiện đề tài tốt nghiệp “ Kỹ thuật nắn ảnh vệ tinh để thành lập bình đồ tỷ lệ 1 : 50.000”.

Xuân, cùng cô giáo Nguyễn Thị Thu Hương em đã tìm hiểu và thực hiện đề

tài được giao trong thời gian thực tập tốt nghiệp vừa qua Em xin chân thành

cảm ơn sự giúp đỡ của thầy cô

Đồ án tốt nghiệp được hoàn thành trong… trang đánh máy vi tính và

có bố cục 3 chương như sau:

Lời mở đầu

Chương I : GIỚI THIỆU CHUNG VỀ VIỄN THÁM

Chương II : HIỆU CHỈNH HÌNH HỌC ẢNH VỆ TINH

Chương III : KHẢO SÁT KỸ THUẬT NẮN ẢNH VỆ TINH

ĐỂ THÀNH LẬP BÌNH ĐỒ TỶ LỆ 1 : 50.000

Kết luận

Mục lục

Tài liệu tham khảo

Vì thời gian thực tập có hạn và chưa được trải nghiệm thực tế nên đề tàicòn nhiều hạn chế và thiếu sót, kính mong thầy cô và các bạn góp ý để đề tàicủa em được hoàn thiện hơn

Sinh viên thực hiện Nguyễn Thị Oanh

Chương I

GIỚI THIỆU CHUNG VỀ VIỄN THÁM

§ I.1 Một số vấn đề cơ bản về viễn thám

I.1.1 Khái niệm cơ bản

Sự phát triển của viễn thám gắn liền với sự phát triển của công nghệ vũtrụ, phương pháp chụp ảnh và thu nhận thông tin của các đối tượng trên mặt

đất

Hiện nay, ảnh vệ tinh độ phân giải cao (14m) đang được các chuyên

gia sử dụng theo hưóng tích hợp với GPS (Global Positioning System) v à GIS(Goegraphical Information System), nhằm khai thác dữ liệu không gian hiệuquả phục vụ công tác thành lập bản đồ thành phố, quy hoạch giao thông, giámsát biến động sử dụng đất… Trong đó, vệ tinh Ikonos được phóng vào tháng 4

năm 1999 đã cung cấp ảnh với độ phân giải không gian 1m và đặc biệt là vệtinh Quickbird được phóng vào tháng 10 năm 2001 cung cấp ảnh với độ phân

giải không gian 0.61m Ảnh đa phổ độ phân giải không gian cao đã góp phầnquan trọng trong việc phát triển ứng dụng viễm thám trong nhiều lĩnh cực,

đáp ứng đòi hỏi mức độ cung cấp thông tin chi tiết và chính xác

Ngoài việc thu thập thông tin từ ảnh đa phổ độ phân giải cao, ảnh ra đa

được thu tgạp bởi kỹ thuật viễn thám siêu cao tần cũng đã được sử dụng phổ

biến từ đầu thế kỷ này

I.1.1.1 - Viễn thám là gì?

Viễn thám được định nghĩa là khoa học nghi ên cứu các phương pháp thu thập, đo lường và phân tích thông tin của vật thể quan sát mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng.

Thuật ngữ viễn thám được sử dụng đầu ti ên ở Mỹ vào năm 1960, baogồm tất cả các lĩnh vực như không ảnh, giải đoán ảnh , địa chất ảnh…

Về bản chất, do các tính chất của vật thể có thể được xác định thông

qua năng lượng bức xạ hay phản xạ từ vật thể nờn viễn thỏm là một cụng nghệ

nhằm xỏc định và nhận biết đối tượng hoặc cỏc điều kiện mụi trường thụngqua những đặc trưng riờng về sự phản xạ và bức xạ

Súng điện từ được phản xạ hoặc bức xạ từ vật thể là nguồn cung cấp

thụng tin về cỏc vật thể tương ứng với năng lượng bức xạ ứng với từng bướcsúng đó xỏc định

Đo lường và phõn tớch năng lượng phản xạ phổ ghi nhận bởi ảnh

viễn thỏm, cho phộp tỏch thụng tin hữu ớch về từng loại lớp phủ mặt đấtkhỏc nhau do sự tương tỏc giữa bức xạ điện từ và vật thể

Hỡnh 1: Nguyờn lý thu nhận dữ liệu được sử dụng trong viễn thỏm

Dữ liệu số Tư liệu ảnh

Tư liệu mặt đất

I.1.1.2 - Phương pháp viễn thám

Phương pháp viễn thám là phương pháp sử dụng bức xạ điện

từ (ánh sáng nhiệt, sóng cực ngắn) như một phương tiện để điều

tra và đo đạc những đặc tính của đối tượng

I.1.1.3 - Bộ cảm biến

Thiết bị dùng để cảm nhận sóng điện từ phản xạ hay bức xạ từ vật thể

được gọi là bộ cảm biến (Sensor) Bộ cảm biến có thể là các máy chụp ảnh

hoặc máy quét

Máy bay và vệ tinh là những vật mang chủ yếu cho sự quan trắc trongviễn thám Định nghĩa này loại trừ những quan trắc về điện từ và trọng lực vànhững quan trắc chủ yếu là để đo đạc nhưng trường lực nhiều hơn là đo đạcbức xạ điện từ Các quan trắc về từ v à bức xạ thường được thực hiện từ máy

bay, nhưng thường được xem như những quan trắc địa vật lý từ máy bay

nhiều hơn là viễn thám

Chụp ảnh máy bay là dạng đầu tiên của viễn thám, và tồn tại như mộtphương pháp được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới Việc phân tích ảnhhàng không đã góp phần đáng kể trong việc phát hiện nhiều mỏ dầu vàkhoáng sản trầm tích Sự thành công này sử dụng dải nhìn th ấy của sóng điện

từ và có thể hiệu quả hơn nếu sử dụng các dải sóng khác Từ1960, sự tiến bộcủa khoa học kỹ thuật cho phép thu được các hình ảnh của dải sóng khácnhau, bao gồm cả dải sóng hồng ngoại và cực ngắn S ự phát triển và sử dụng

bắt đầu từ 1960 đã cung cấp khả năng từ trên quỹ đạo thu được hình ảnh củatrái đất.

Thông tin về năng lượng phản xạ của các vật thể được ghi nhận bởi ảnhviễn thám thông qua xử lý tự động trên máy hoặc giải đoán trực tiếp từ ảnhdựa trên kinh nghiệm của chuyên gia Cuối cùng, các dữ liệu hoặc thô ng tinliên quan đến các vật thể và hiện t ượng khác nhau trên mặt đất sẽ được ứngdụng vào trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: nông lâm nghi ệp, địa chất, khítượng, môi trường…

I.1.1.5 - Quá trình thu nhận và xử lý ảnh viễn thám

Viễn thám được thực hiện từ nhiều khoảng cách, độ cao k hác nhau:

- Nguồn cung cấp năng lượng

- Sự tương tác của năng lượng với khí quyển

- Sự tương tác với các vật thể trên bề mặt trái đất

- Chuyển đổi năng lượng phản xạ từ vạt thể thành dữliệu ảnh số bởi

bộ cảm biến

- Hiển thị ảnh số cho việc giải đoán và xử lý

I.1.2 Phân loại viễn thám

Viễn thám có thể được phân thành 3 loại cơ bản ứng với vùng b ướcsóng sử dụng

Nguồn năng lượng chính là bức xạ mặt trời và ảnh viễn thám nhận

được dựa vào sự đo lường năng lượng vùng ánh sang nhìn thấy và hồng ngoạiđược phản xạ từ vật thể và bề mặt trái đất Ảnh thu được bởi kỹ thuật viễnthám này được gọi chung là ảnh quang học.

Nguồn năng lượng sử dụng là bức xạ nhiệt do chính vật thể sản sinh ra,hầu như mỗi vật thể trong nhiệt độ bình thường đều tự sinh ra một bức xạ

Ảnh thu được bởi kỹ thuật viễn thám này được gọi là ảnh nhiệt

- Loại 3: Viễn thám siêu cao tần

Trong viễn thám siêu cao tần, hai loại kỹ thuật chủ động và bị động đều

được áp dụng Đối với viễn thám siêu cao tần chủ động , vệ tinh cung cấpnăng lượng riêng và phát trực tiếp đế n các vật thể, rồi thu lại năng lượng do

song phản xạ lại được đo lường để phân biệt giữa các đối tượng với nhau

Ảnh thu được bởi kỹ thuật viễn thám siêu cao tần chủ động được gọi là ảnhrađa

Sự phân chia thành các dải phổ liên quan đến tính chất bức xạ tự nhiêncủa các đối tượng, từ đó tạo thành các phương pháp viễn thám khác nhau

Sóng điện từ được truyền trong môi trường đồng nhất theo hình sin với

§ I.2 Tư liệu ảnh vệ tinh có phổ biến ở Việt Nam.

I.2.1 Ảnh vệ tinh quang học

Ảnh nói chung là sự thể hiện hai chiều của các vật thể trong một

vùng đã được xác định, trong kỹ thuật viễn thám có hai loại ảnh thường sửdụng đó là ảnh tương tự và ảnh số

Kết quả của việc thu nhận ảnh từ vệ tinh sẽ có những tấm ảnh ở dạngtương tự hoặc số, được lưu trữ trên phim hay băng từ hay đĩa từ…

I.2.1.1 Ảnh tương tự

Ảnh tương tự là ảnh chụp trên cơ sở của lớp cảm quang halogen

bạc, ảnh tương tự thu được từ các bộ cảm tư ơng tự dùng phim chứ không sửdụng các hệ thống quang điện tử

Những tư liệu này có độ phân giải không gian cao nhưng kém về độphân giải phổ Nói chung loại ảnh này thường có độ méo hình lớn do ảnhhưởng của độ cong Trái đất

Các bức ảnh có cấp độ sáng hoặc màu thay đổi liên t ục Ví dụ như ảnhhàng không, ảnh chụp từ các camera thông th ường được lưu trữ trên phimhoặc giấy ảnh có thể xem trực tiếp

I.2.1.2 Ảnh số

1 Khái niệm

Ảnh số là dạng tư liệu ảnh không lưu trên giấy ảnh ho ặc phim

Nó được chia thành nhiều phần t ử nhỏ thường được gọi là pixel (phần tử ảnh)

Mỗi pixel tương ứng với một đơn vị không gian và có một giá trị nguyên hữuhạn ứng với từng cấp độ sáng Ảnh số được lưu trữ trong máy tính ( hay cácphương tiện lưu trữ khác tương ứng) để có thể xem trên máy tính

Quá trình chuyển từ ánh tương tự sang ảnh số được gọi là số hoá,bao gồm hai bước cơ bản:

- Quá trình chia mỗi ảnh tương tự thành các pixel được gọi là chia mẫu(Sampling).

- Quá trình chia các độ xám liên tục thành một số nguyên hữu hạn gọi làlượng tử hoá

Các pixel thường có dạng hình vuông và đ ược xác định bằng toạ độ làchỉ số hàng (tăng dần từ trên xuốn g) và chỉ số cột ( từ trái sang phải) Trongquá trình chia mẫu từ một ảnh tương tự thành ảnh số thì độ lớn của pixel haytần suất chia mẫu phải được chọn tối ưu Nếu pixel quá lớn thì chất lượng ảnh

sẽ tồi còn trong trường hợp ngược lại thì dung lượng thô ng tin cần lưu trữ lạiquá lớn

Ảnh số được lưu trữ trong máy tính để thể hiện dữ liệu không gian theo

mô hình raster, tuỳ thuộc vào số bít dung để ghi nhận thông tin, mỗi pixel sẽ

có một giá trị( giá trị độ sáng của pixel: BV – Brighness Value hay DN –Digital Number) ứng với cấp độ sáng nhất định khi thể hiện ảnh.Ví dụ, ảnh sửdụng 8 bit để lượng tử hoá, có 256 giá trị được sử dụng để lưu trữ ảnh và mỗiphần tử ảnh sẽ nhận một trong những giá trị từ 0÷255 (0 tương ứng đen và

255 là trắng)

2 Ảnh vệ tinh

Ảnh vệ tinh hay còn gọi là ảnh viễn thám thư ờng được lưu dưới

dạng ảnh số (ảnh hàng không dạng analog không đặt ra ở đây), trong đó năng

lượng sóng phản xạ (theo vùng phổ đã được xác định trước) từ các vị trítương ứng trên mặt đất, được bộ cảm biến thu nhận và chuyển thành tín hiệu

số xác định giá trị độ sang của mỗi pixel Ứng với các giá trị này, mỗi pixel sẽ

có độ sáng khác nhau thay đổi từ đen đến trắng để cung cấp thông tin về các

vật thể Tuỳ thuộc vào số kênh phổ được sử dụng, ảnh vệ tinh được ghi lạitheo những dải phổ khác nhau (từ cực tím đến sóng radio) nên người ta gọi là

dữ liệu đa phổ, đa kênh, đa băng tần hoặc nhiều lớp

I.2.2 Các đặc trưng cơ bản của ảnh vệ tinh

I.2.2.1 Đặc trưng:

Các dữ liệu ảnh thu được trong viễn thám thường dưới dạng số và được

xử lý bởi máy tính để tạo ảnh cho người giải đoán nghiên cứu ứng dụng vàonhiều lĩnh vực khác nhau Ảnh số được thể hiện bởi ma trận, trong đó cácphần tử ma trận (xác định bởi hàng và cột) ứng với các phần tử ảnh có từnggiá trị độ sáng riêng biệt Ảnh vệ tinh được đặc trưng bởi một số thông số cơbản như sau:

I.2.2.1.1 Tính chất hình học của ảnh vệ tinh

Trường nhìn không đổi IFOV (instantaneous file of vieư) được định

nghĩa là góc không gian tương ứng với một đơn vị chia mẫu trên mặt đất

Lượng thông tin ghi được trong IFOV tương ứng với giá trị của pixel

Góc nhìn tối đa mà một bộ cảm biến có thể thu được sóng điện từ đượcgọi là trường nhìn FVO (field of vieư) Khoảng không gian trên mặt đất doFVO tạo nên chính là bề rộng tuyến bay

Diện tích nhỏ nhất trên mặt đất mà bộ cảm có thể phân biệt được gọi là

độ phân giải không gian Ảnh có độ phân giải không gian càng cao khi cókích thước của pixel càng nhỏ Độ phân giải không gian cũng được gọi là độ

phân giải mặt đất khi hình chiếu của một p ixel tương ứng với một đơn vị chiamẫu trên mặt đất Khi nói rằng ảnh SPOT có kích thước pixel là 20 × 20m cónghĩa là một pixel trên ảnh tương ứng với diện tích 20 × 20m trên mặt đất Để

xác định ảnh có độ phân giải cần thiết cho phép nhận biết đối tượng, thường

nên chọn ảnh có độ phân giải không gian bằng 1/2 kích thước của vật thể cầnnhận biết Bảng 7.1 tổng kết quan hệ giữa độ phân giải ảnh cần thiết và kích

thước của vật thể cần xác định

Bảng 1 - Quan hệ giữa độ phân giải và kích thước của vật thể cần xác định

I.2.2.2 Tính chất phổ của ảnh vệ tinh

Cùng một vùng phủ mặt đất tư ơng ứng, các pixel sẽ cho giá trị riêngbiệt theo từng vùng phổ ứng với các loại bước sóng khác nhau (ảnh chụp đaphổ - MSS) Do đó, thông tin được cung cấp theo từng loại ảnh vệ tinh khácnhau không chỉ phụ thuộc vào số bit d ùng để ghi nhận, mà còn phụ thuộc vàophạm vi bước sóng

Độ phân giải phổ thể hiện bởi kích thước và số kênh phổ, bề rộng phổ

hoặc sự phân chia vùng phổ mà ảnh vệ tinh có thể phân biệt một số lượng lớn

các bước sóng có kích thước tương tự, cũng như tách biệt được các bức xạ từ

nhiều vùng phổ khác nhau Ảnh có độ phân giải phổ thấp khi thể hiện cường

độ phản xạ của nhiều bước sóng đồng thời và bị hạn chế trong dải tần s óngđiện từ

Độ phân giải bức xạ thể hiện độ nhạy tuyến tính của bộ cảm biến trong

khả năng phân biệt sự thay đổi nhỏ nhất của cường độ phản xạ sóng từ các vậtthể

Ngoài ra, số bit dùng trong ghi nhận thông tin cũng là một đặc trưngquan trọng của độ phân giải bức xạ, vì nó quyết định chất lượng ảnh (cấp độsáng) khi được hiển thị

I.2.2.3 Độ phân giải thời gian của ảnh vệ tinh

Độ phân giải thời gian không liên quan đến thiết bị ghi ảnh mà chỉ liênquan đến khả năng chụp lặp lại của vệ tinh Ảnh được chụp vào những ngày

khác nhau cho phép so sánh đặc trưng bề mặt thời gian Nếu dự án yêu cầuđánh giá sự biến động, hoặc tách những thay đổi thì cần phải biết có bao

nhiêu dữ liệu ảnh sẵn có cho khu vực nghiên cứu? Ảnh có thể chụp trở lại sauthời gian bao lâu? Vệ tinh có thường xuyên chụp lại cùng vị trí?

Ưu thế của độ phân giải không gian là cho phép cung cấp thông tin

chính xác hơn và nhận biết được sự biến động của một khu vực cần nghiêncứu

Hầu hết các vệ tinh đều bay qua cùng một điểm vào khoảng thời gian

cố định (mất từ vài ngày đến vài tuần) phụ thuộc vào quỹ đạo và độ phân giảikhông gian

I.2.2.4 Xác định độ phân giải thích hợp nhu cầu công việc

Tăng độ phân giải của ảnh vệ tinh dẫn đến tăng độ chính xác và cung

cấp được nhiều thông tin có ích Tuy nhiên, điều này không đúng cho một số

trường hợp, nên việc xác định độ phân giải tối thiểu để đáp ứng yêu cầu sẽ

cho phép tiết kiệm thời gian và kinh phí Vì thường ảnh có độ phân giải caothì giá thành cao hơn và cần phải tăng dung lượng lưu trữ cũng như đòi hỏi

hardware và software đủ mạnh cho việc xử lý ảnh

I.2.2.5 Hiển thị ảnh vệ tinh

Chất lượng của dữ liệu ảnh vệ ti nh được đánh giá qua tỷ số giữa tínhiệu nhập S cần thiết và mức độ nhiễu N (signal to noise radio) Tỷ số S/N

được xác định thông qua biểu thức sau:

Tỷ số S/N = 20 log10S/N [dB]

Thông tin được lưu trữ trong dữ liệu ảnh số theo đơn vị bit, thông

thường các ảnh viễn thám được ghi theo 6,7,8 hoặc 10 bits ( vệ tinh NOAA

dùng 10 bits để ghi) Trong xử lý ảnh số bằng máy tính, đơn vị thường sửdụng là byte (1 byte = 8 bits) Do đó, đối với ảnh thu được mã hoá có số bítnhỏ hơn hoặc bằng 8 thì được lưu 1 b yte ( byte type) Đối với ảnh có số bitlớn hơn 8 được lưu ở dạng 2 byte hay trong một từ có thể lưu được 65536 cấp

độ xám Toàn bộ dung lượng của một dữ liệu ảnh đa phổ được xác định bởi:Dung lượng của một ảnh (byte) = {số hàng × số cột × số kênh × số bi t }/8

Bảng 2 - Quan hệ gữa dung lượng, độ phân giải và bề rộng của ảnh vệ tinh

Ảnh đa phổ bao gồm nhiều kênh phổ Để hiển thị, từng kênh của ảnh đa

phổ được thể hiện lần lượt dưới dạng ảnh grey scale (cấp độ xám) mà mỗipixel sẽ có giá trị hữu hạn ứng với từng cường độ phản xạ năng lượng của vậtthể trên mặt đất, hoạc phối hợp ba kênh ảnh hiển thị cùng lúc dưới dạng ảnh

tổ hợp màu Khi sử dụng chọn từng kênh phổ nào đó được hiển thị theo mộtmàu cụ thể Do máy tính sử dụng ba màu cơ bản (red, green, blue) nên chỉ có

ba kênh duy nhất được phép hiển thị đồng thời (tổ hợp màu)

Để thu nhỏ một hình ảnh nguyên thuỷ, mỗi một hàng (row) thứ m và

mỗi cột (colum) thứ n của hình ảnh được lụă chọn một cách hệ thống Ví dụvới một ảnh Landsat MSS có 2.340 hàng và 3.240 cột, khi thu thành 1170hàng và 1620 cột thì được pixel trên ảnh thu nhỏ chỉ còn 25 %, tương tự đốivới ảnh Landsat TM, có 5.940 cột mỗi band, việc thu nhỏ hình ản là điều cầnthiết và khi đó m có thể là 30.Lúc đó thu nhỏ hình ảnh cho phép xem xét

được hình ảnh một cách tổng quát

2 Phóng đại hình ảnh (magnification)

Cũng có thể hiểu là kỹ thuật phóng to hình ảnh (zoomming) Thông

thường áp dụng cho mục đích giải đoán bằng mắt, đó là sự sao nguyên bản

hình ảnh bị thu nhỏ, các hàng và cột của ảnh vẫn được giữ nguyên Trong xử

lý ảnh số, ảnh bị phóng đại tăng kích thước pixel lên nhiều lần Nếu tỷ lệ

phóng đại là m thì kích thước pixel sẽ là m2

Hình ảnh phóng đại đôi khi giúp người giải đoán phân tích kỹ được cácchi tiết của một pixel

3 Kỹ thuật cắt hình ảnh

Việc phân tích giá trị thông tin độ xám từ điểm A tới điểm B trong hình

ảnh là quan trọng trong nhiều ứng dụng viễn thám Các giá trị độ xámcủa các

pixel theo một lát cắt của hình ảnh cho phép xác định mối liên hệ bằng cáchchấm trên sơ đồ cột Ví dụ, một khoảng cách từ điểm A đến B dài 5940m(198pixel × 30m /pixel = 5940m) Những pixel ở giữa có độ sáng lớn hơn

được làm nổi rõ Phương pháp này cho phép quay hình ảnh để phân tích kỹ

tính chất của từng pixel theo cả cạnh huyền chứ không thuần tuý xe nằmngang của trục toạ độ

I.2.3 Một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh số

Kỹ thuật xử lý ảnh số (Digital image processing)

Các phương pháp xử lý ảnh số có thể ghép vào 3 nhóm chính sau:

 Kỹ thuật chỉnh, khôi phục hình ảnh.

Nhằm khắc phục những sai sót của tài liệu, nhiễu và lệch hình học sinh

ra trong quá trình quét, ghi và truyền về

- Khôi phục sự bỏ sót các đường quét theo quy luật

- Khôi phục các đường chấm ngắt quãng theo quy luật

- Lọc những nhiễu xuất hiện tản mạn trên hình ảnh

- Hiệu chỉnh sự tán xạ của khí quyển.

- Hiệu chỉnh sự méo hình học

 Tăng cường chất lượng ảnh.

Để giúp cho người giải đoán có khả năng nâng cao lượng thông tin:

- Tăng cường độ tương phản

- Chuyển mật độ, tone màu và mật độ

- Làm điều mật độ trên ảnh

- Tăng cường đường biên

- Ghép nối số hoá ảnh

- Tạo ảnh lập thể

 Chiết tách thông tin.

Sử dụng khả năng xử lý thông tin của máy tinh để nhận dạng, phân loại

các pixel trên cơ sở các tính số của chúng

- Tạo ảnh thành phần chính

- Tạo ảnh tỷ số

- Phân loại đa phổ

- Tạo các ảnh có thay đổi khả năng thảm sát

Để phục vụ cho mục đích giải đoán, dưới đây sẽ đề cập cụ thể một số

kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh bằng máy tính với tư liệu Landsat, songcũng có thể sử dụng cho các loại tư liệu ảnh số khác

I.2.3.1 Biến đổi độ tương phản

Các Sensor ghi lại các tia phản xạ và bứ xạ từ các vật chất tr ên mặt đất.Thực tế một vật có thể có năng lượng phản xạ rất mạnh ở một bước sóng nào

đấy, trong khi đó những vật chất khác có thể lại có năng lượng rất yếu ở chínhbước sóng đó Điều đó dẫn đến sự tương phản gi ữa hai loại vật chất khi được

ghi nhận bằng một hệ thống viễn thám Tuy nhiên trong thực tế, một số đối

tượng có độ sáng tương tự như nhau ở vùng nhìn thấy và gần, kết quả là hìnhảnh có độ tương phản thấp Thêm vào đó, bên cạnh đặc điểm có độ phản xạ

thấp của thực vật (biophysicalmaterials) thì những động tác nhân tạo cũnglàm cho vật chất có độ phản xạ thấp đi Ví dụ, ở các nước đang phát triển,nhân dân hay dùng các vật kiệu tự nhiên (như gỗ, đất vv ) để xây dựng nhà ở

đô thị Kết quả là trên ảnh vùng đô thị hoá của các nước đang phát triểnthường có độ tương phản hơn vì các vật liệu xây dựng ở đó thường là gạch

nhự đường và cây trồng màu xanh được chăm sóc phát triển tốt Như vậy, cácvật liệu thực vật là yếu tố quan trọng có tác động làm phân tán sự tương phảncủa hình ảnh

Ví dụ một hình ảnh ghi bức xạ của các vật iệu có độ tương phản caotrong dải rộng ( từ 0 đến 127 hoặc từ 0 đến 255) thì ảnh sẽ không có nhữngvùng tập trung Kỹ thuật xử lý số cho phép làm giảm độ tương phản của ảnh

đi (ví dụ, trong giải từ 10 -50) để xuất hiện các vùng vật chất có độ tương

phản tập trung dễ phân biệt

Ngược lại để làm tăng độ tương phản của tư liệu viễn thám dạng số, kỹ

thuật xử lý số được áp dụng trong toàn bộ dải độ sáng ở khoảng trung bìnhgiống như trên màn hình video hay phim sao chụp từ đĩa cứng Kỹ thuật xử lý

số có thể làm thoả mãn yêu cầu tăng cường độ tương phản hình ảnh Để làm

điều này, thường hay áp dụng kỹ thuật làm tăng độ tương phản theo tuyến

hoặc không theo tuyến

I.2.3.2 Tăng cường độ tương phản theo tuyến

Tăng cường độ tương phảntheo tuyến là sự tương phản (được hiểu là sựtương phản kéo dãn) nhằm mở rộng độ sáng của thông tin ban đầu và sản

phẩm đưa ra gồm toàn bộ giải độ sáng (như ở ảnh TM đó là giải từ 0 - 255.)

Với hình ảnh nguyên thuỷ, rất khó phân biệt các đối tượng trên ảnhsong lại dễ dàng phân tích ở ảnh đã tăng cường Ảnh tăng cường, độ tươngphản theo tuyến tốt nhất khi áp dụng các histogram (sơ đồ cột) Gaussian và

cận Gaussian, trong đó toàn bộ giá trị độ sáng ở dạng đơn sơ và trong trườnghợp dải hẹp của ơ đồ cột, khi đó chỉ có một hình ảnh được xuất hiện Tấtnhiên trường hợp này là hiếm và thường được dùng để phân biệt các đối

tượng đất và nước có diện tích rộng

Các giá trị cực đại và cực tiểu của hình ảnh được xác định riêng biệtbằng công thức

BV BV

min

trong đó:

- BV vào: Độ sáng nguyên thuỷ của hình ảnh

- BVt : Dải các giá trị độ sáng cần được thể hiện ( nghĩa là 256)

- BV ra : Giá trị độ sáng sau khi tăng cường

Ảnh nguyên thuỷ, sự phân bố độ xám (DN) ở khoảng 50-128; ảnh đượctăng cường: 0-200 (tối đa là 256)

Hình 2 - Ảnh nguyên thuỷ và ảnh tăng cường độ tương phản.

Hình 3- Sơ đồ thể hiện kỹ thuật làm tăng độ tương phản không theo tuyến,

chú ý các đoạn dốc là khoả ng được tăng cường

Một phương pháp hữu hiệu nhất là phương pháp làm giãn đềuhistogram (histogram squalization) Đầu tiên, h istogram của hình ảnh đượclập nên, sau đó người sử dụng tách ra các lớp cấp độ xám tương ứng với cáclớp đối tượng phân b ố trên ả nh và áp dụng thuật tính toán để quy cho cácnhóm pixel bằng nhau đó những giá trị độ xám khác nhau Số lượng các pixelbằng nhau đó tương ứng với giá tri của các cấp độ xám của 32 lớp Như vậy

sẽ tạo nên ảnh mới có độ tương phả n rõ hơn Có thể tự động làm giảm độ

tương phản các phần tử rất sáng đến rất tối trong tổ hợp hình ảnh bằng việc

kéo dãn sự phân bố ở histogram bình thường

Sự làm giãn đều histogram để biến đổi sự tương phản của hình ảnh

được sử dụng nhiều trong xử lý ảnh vì ưu điểm của nó là cần rấ t ít thông tin

bổ xung từ việc phân tích, do đó nó được sử dụng rộng rãi nhằm giới thiệu

phương pháp cho một dãy tư liệu mang tính giả thiết Điển hình cho phương

pháp này là phép làm giãn Gaussian.

Là một phương pháp dãn không theo theo tuyến để làm tăng độ tươngphản ở giữa những phần phụ của histogram Ví dụ toàn cảnh một vùng núilửa, trên ảnh nguyên thuỷ, sự phân bố của histogram cho thấy độ xám của ảnhphân bố từ 0 – 255 Trên ảnh đó các mảng dung nham được tách biệt khá rõràng song thiếu chi tiết bên trong Khi tăng cường độ tương phản ở dải độxám trung bình, các yếu tố chi tiết được thể hiện rõ hơn: các mẫu ảnh của uốnnếp, cấu tạo các miệng núi lửa…Tuy nhiên, phương pháp này cũng dễ gây lẫnlộn xử lý cho toàn ảnh nên thường áp dụng cho từng phần c ủa ảnh

 Làm biến đối màu sắc, mật độ và cường độ màu trên ảnh

Như phần trên đã nêu, các màu dương bản nguyên thuỷ và đỏ, xanh lục

và xanh lơ hay gọi là hệ thống RGB Còn có một khái niệm tiếp cận về màu

nữa là sắc (hue) và cường độ (intensity), mật độ (saturation) hay còn gọi là hệthống HIS

Khái niệm đó cũng rất hữu ít cho người quan sát khi nhận định về màu của

đối tượng

Mối quan hệ về hai hệ thống RGB và HIS được thể hiện trên hình 3Các giá trị số có thể tách chiết từ sơ đồ n ày để thể hiện theo hệ thốngnày hay hệ thống kia

Sự chuyển dời đó được tính theo công thức sau: R.Hayden, 1982

(3.1) I = R + G + B

(3.2) H =

B I

B G

Sự chuyển đổi HIS sang RGB và ngược lại là hữu ích để tổng hợp cáchình ảnh với các kiểu khác nhau Ví dụ màn ảnh rađa có thể hiệu chỉnh hìnhhọc và chuyển đổi sang hệ thống TM nhiệt Sau khi các band TM đượcchuyển sang các giá trị HIS, ảnh rađa có thể được thay thể bởi ảnh có cường

độ mạnh (Tổ hợp mới ảnh rađa, sắc ảnh và nhiệt độ tăng cường) có thể được

chuyển laị hệ ảnh RGB để kết hợp giữa ảnh rada và TM

Hình 3 - Liên hệ giữa hai hệ thống RGB và HIS

I.2.3.4 Kỹ thuật tăng cường đường gờ.

Trong phân tích ảnh, người phân tích hay quan tâm đến việc nhận dạngcác yếu tố dạng tuyến như các vết gãy địa chất, các chỗ giao nhau và cáclineament hoặc các yếu tố nhân tạo dạng tuyến như: đường cao tốc, kê nh

đào nhiều yếu tố dạng tuyến xuất hiện dưới dạng các đường song song tạo

nên sự tương phản mạnh với nền chung của ảnh Một số yếu tố dạng tuyến tạonên sự tương phản giữa các vùng kề nhau Đa số trường hợp, yếu tố dạngtuyến xuất hiện với các đường gờ với sự tương phản rõ ràng nên dễ phân biệtsong cũng có yếu tố dạng tuyến xuất hiện mờ ảo khó nhận biết Kỹ thật tăng

cường độ tương phản có thể làm nhấn mạnh sự khác biệt về độ sáng cùng với

các yếu tố dạng tuyến Tất nhiên kỹ thuật n ày không chỉ sử dụng riêng choviệc làm nổi rõ yếu tố dạng tuyến vì toàn bộ ảnh được làm tăng cường chất

lượng chứ không chỉ riêng yếu tố dạng tuyến Tuy nhiện, sử dụng các loại lọc

sẽ cho phép làm nổi rõ một cách riêng biệt các đường gờ trên ảnh Có hai kiểulọc trên hình là lọc theo hướng (directional filler) và lọc không theo hướng(non directional filler) ngoài ra còn có hai kiểu lọc khác là lọc tầng số cao(high-pass-filltering hay high- frequency filltering) và lọc tầng số thấp (low-pass- filltering- hay low- frequency filltering).

Hình 4 Lọc đường biên không theo hướng sử dụng filter laplacian

 Lọc không theo hướng

Lọc lapalacian là kiểu lọc không theo hướng Cửa lọc gồm 9 pixel vớicác giá trị 0 ở góc và -1 ở giữa cạnh Ở trung tâm pixel có giá trị là 4

Kết quả biến đổi của phép lọc là lần lượ t làm thay đổi giá trị DN củacác pixel ở trung tâm Quá trình lọc là liên tục từ trái sang phải và từ phảisang trái, kết quả là từ dải pixel nguyên thuỷ đã tạo nên một dải tư liệu mới

với các pixel mới các giá trị mới của các pixel cho phép làm tăng độ tươngphản của các pixel ở vi trí có các đường gờ và như vậy các đường gờ sẽ nổi rõtrên ảnh

Phần phiá Nam của cao nguyên các vết gẫy hướng Tây bắc là khôngthấy rõ trên hình ảnh nguyên thuỷ và được làm rõ trên ảnh tăng cường

Các vết gẫy hướng Bắc đôi chỗ thì nhìn thấy rõ trên ảnh tăng cườngsong phần lớn là bị lưu mờ bởi các vết gẫy hướng Tây Bắc

Các yếu tố hình học như mạn g lưới thuỷ văn, đường sông núi được thểhiện sắc nét và rõ trên ảnh được tăng cường

 Lọc theo hướng

Sử dụng phép lọc để làm nổi các hướng dạng tuyến trên hình ảnh vớicác cửa lọc khác nhau Cửa lọc bên trái nhân với cos góc A (góc tính theo

hướng Bắc của hướng cần làm tăng cường), c ửa lọc bên phải nhân với sin A

Góc ở phần tư phía Đông bắc là âm bản cò n góc phần tư phía Tây bắc là

dương bảng Cửa lọc được thể hiện bằng cách đưa vào dải tư liệu,( hình 4b) ở

đó vùng độ sáng (DN=40) được tách biệt với vùng tối (DN= 35) dọc theolineament hướng Đông bắc (A=45o) Mặt cắt AB có sự chênh lệch độ sángDN=5 dọc theo lineament Cửa lọc được thể hiện bằng cách nhân nó với dảicủa chính pixel trong từng khung của tư liệu nguyên thuỷ, hình 4b quá trình

trung tâm của giá trị ban đầu Kết quả của các bước đó thể hiện trên hình 59Bvới các giá trị của các pixel và mặt cắt.

- Đem các giá trị được lọc cho mỗi pixel kết hợp với giá trị của các pixel

ban đầu để tạo nên dải số liệu mới và mặt cắt mới nghiã là tạo nên ảnh mới cócác hướng được nổi rõ Phương pháp lọc theo hướng được sử dụng hình học

Landsat với hướng góc làm tăng cường là 55o Tây (A=55o), nhờ đó các đứtgẫy theo hướng Tây bắc được làm nổi r õ

I.2.3.5 Kỹ thuật ghép nối ảnh số.

Ghép nối ảnh Landsat có thể được chuẩn bị bằng cách ghép vànối một hình ảnh riêng biệt như đã mô tả như ở phần trước Sự khác biệt về

độ tương phản và tone ảnh ở phần ghép nối các ảnh như dạng bàn cờ làthường xảy ra đối với một tấm ảnh ghép, điều này có thể khắc phục bằng việc

ghép nối trực tiếp từ băng từ số hoá CCT (Bernstein và ferney hough, 1975)

Hình 5 Ảnh lọc không theo hướ ng và lọc theo hướng từ ảnh

Landsat và bản đồ phân tích lineament

Hình 6 - Cửa lọc kenel và kết quả lọc.

Các ảnh liền kề nhau được hiệu chỉnh hình học so với ảnh khác bằngviệc nhận dạng các điểm kiểm tra mặt đất (ground control poit - GCP) ở vùngphủ chồng Các pixel được hiệu chỉnh hình học phù hợp với bản đồ đia hình

Bước tiếp theo là loại trừ từ file số liệu các pixel đã bị nhân đôi nằ m trong

vùng phủ chồng Kỹ thuật làm kéo giãn độ tương phản tới đã được áp dụngcho toàn bộ các pixel, từ đó sẽ tạo nên hình ảnh có độ đồng nhất cả ở vùng

ghép nối.

I.2.3.6 Thiết lập hình ảnh tổng hợp nổi.

Các điểm kiểm tra trên mặt đất có thể được sử dụng để xác định

vị trí các dải pixel của ảnh Landsat lên các dải tư liệu khác cũng như lên bản

đồ địa hình Sự xác định đó cũng cho biết giá trị độ cao cho mỗi pixel ảnh

Với thông tin đó, máy tính có thể thể hiện giá trị độ cao cho mỗi pixel trongmột đường quét trong mối liên hệ với pixel ở trung tâm đường quét Kết quả

là xác định được độ cao tương đối của các đối tượng trên ảnh vệ tinh tương tự

như do parallax ở ảnh hàng không Điểm cơ bản trên ảnh bị lệch đi và ảnh thứ

hai được tạo nên với các đặc điểm chênh cao như tạo vùng có độ phủ chồng

của ảnh máy bay Tuy nhiên, độ cao trên ảnh nổi như vậy không phải là giá trịthật đo được từ ảnh còn với trên ảnh máy bay, giá trị đó là thực

I.2.3.7 Kỹ thuật chiết tách thông tin.

I.2.3.7.1 Tạo các ảnh thành phần chính.

Đối với mỗi pixel trong bức ảnh đa phổ, các giá trị DN thường có liên

quan giữa band này với band kh ác Mối liên quan đó được thể hiện trong hình

7 với các chấm là các pixel trong TM band 1 và 2 tạo nên hình ô -van thon dài

Ở đó độ sáng tăng dần theo sự phân bố các pixel với các giá trị cả hai band 1

và 2 Sơ đồ 3 chiều (không thể hiện trong hình) của ba nd 3 là 1, 2 và 3 cũng

có thể biểu hiện trên hình elipsoid dạng thon dài về sự liên hệ giữa 3 band Sơ

đồ đó có ý nghĩa là nếu biết gía trị của pixcel ở một band (ví dụ band 2) thì có

thể biết cả giá trị của nó ở hai band còn lại (1 và 3) Sự liên hệ đó cũ ng nêulên sự dư thừa nhiều trong dải tư liệu đa phổ Nếu sự dư thừa đó giảm đi thìtổng số tư liệu cần thiết để mô tả hình ảnh đa phổ có thể được cô đọng lại

Hình 7: Các dạng mạng lưới thuỷ văn cpư bản

Phương pháp này đầu tiên gọi là phương ph ương pháp biến đổi

karahunen- loeve (do loeve đưa ra năm 1995) được dùng để nén ép dải tư liệu

đa phổ bằng việc tính toán một hệ toạ độ mới Với 2 band tư liệu, việc biếnđổi định ra một trục mới (Y1) có hướng dọc theo hướng phân bố và trục thứ

hai (Y2) vuông góc với Y1 Việc tính toán làm phép tổ hợp tuyến của các giátrị pixel trên toạ độ ban đầu chuyển thành các gía trị pixel trên toạ độ mới

Y1 =11X1+12X2

Y2 =21X1+12X2

trong đó:

X1, X2là pixel ở toạ độ ban đầu

Y1, Y2là các pixel trên toạ độ mới

11,12, 21và 22là các hằng số

Hình 8 - Phương pháp biến đổi thành phần chính dùng để tạo

ảnh thành phần chính (PC) cho 6 band của LANDSAT.

Lưu ý rằng trên hình 5, dải giá trị pixel Y1 là lớn hơn gía trị X1ở toạ độban đầu và so với giá trị X2 ở toạ độ ban đầu thì giá trị Y2 ở toạ độ mới lại

nhỏ

Phương pháp biến đổi thành phần chính được áp dụng cho 3 band nhìn

thấy và 3 band hồng ngoại của tư liệu Mỗi bức ảnh 3 thành phần chính có thểtổng hợp để tạo nên hình ảnh màu bằng việc gán cho mỗi thành phần mộtcode màu riêng biệt

Nhìn chung, việc biến đổi ảnh thành phần chính có một số ưu điểm sau:

- Hầu hết sự khác biệt trong dãy tư liệu đa phổ có thể nén ép về hình ảnhcủa một hoặc hai thành phần chính

- Có thể loại bỏ các nhiễu ở ảnh gốc

- Mọi sự khác biệt về phổ giữa các vật chất có thể xuất hiện rỏ trên hình

ảnh thành phần chính so với ảnh của các band riêng lẻ

I.2.3.7.2 Tạo các ảnh tỷ số.

Ảnh tỷ số được tạo nên bằng cách chia giá trị độ sáng trên một band

cho giá trị của chính pixel đó trên các band khác rồi làm giãn các trị số đó để

xác định các giá trị mới của pixel Kết quả tạo được ảnh mới với giá trị độ

sáng của pixel khác với giá trị của ảnh ban đầu

Hàm toán sử dụng để tạo ảnh tỷ số là:

Bvi.j.r =

L j Bvi

k j Bvi

.

.

trong đó : Bvi.j.r - Giá trị ảnh tỷ số

i - Hàng thứ i

j - Cột thứ jBvi.j.K - Giá trị độ sáng ở vị trí tại band K

Bvi.j.L - Giá trị độ sáng ở band L

Giống như ảnh thành phần chính, ảnh tỷ số có thể được tạo màu với c ác

tổ hợp màu khác nhau của các band Ví dụ: 3/1, 5/7, 3/5.

Ảnh tỷ số cũng có thể được tạo nên bằng cách chia hiệu số giá trị độ

sáng của pixel trên 2 band cho tổng các giá trị đó để tạo nên hình ảnh mới

Ảnh tỷ số được sử dụng cho nhiều mục đích ứng dụng như: nghiên cứu

thảm thực vật (band7/ band 5), nghiên cứu địa chất (band 7/ band 4), nghiêncứu thổ nhưỡng (band 7/ band 4 hoặc band 7/ band 3)

I.2.3.7.3 Phân loại đa phổ.

Với mỗi pixel trên mỗi hình ảnh MSS hoặc TM có độ sáng phổ đượcghi ở 4 hoặc 6 band sóng riêng biệt Một pixel có thể được đặc trưng bởi dấuhiệu phổ của nó, dấu hiệu này xác định bởi quan hệ phổ phản xạ ở mỗi bandsóng khác nhau Sự phân loại đa phổ là quá trình chiết tách thông tin, xử lýcác dấu hiệu phổ rồi qui định thành các chỉ t iêu dựa trên các dấu hiệu tươngtự

Trên hình 9 các đối tượng địa hình thể hiện là nước, cây trồng côngnghiệp, sa mạc và các vùng núi Các chấm tư liệu được xác định từ trung tâmcủa dãy phổ trên mỗi band MSS với các trục của toạ độ 3 chiều Các chấmtrung tâm của mỗi cụm là tiêu biểu của 4 nhóm đối tượng Các pixel ở xungquanh cũng thuộc về nhóm đối tượng và tạo nên từng đám hoặc hình elipsoid

Bề mặt của hình elipsoid tạo nên một đường ranh giới qui định bao trùm toàn

bộ các pixel thuộc về tiêu chuẩn củ a loại địa hình đó

Các chương trình phân loại làm tách biệt các chỉ tiêu của chúng để xácđịnh nên các đường ranh giới quy định Trong nhiều chương trình người phân

tích có thể điều chỉnh các đường ranh giới đó để đạt được các kết quả tối ưu.Hình 9 chỉ mô tả sơ đồ đơn giản trên 3 trục toạ độ (tương ứng 3 band phổ).Trên thực tế, máy tính phải sử dụng các trục riêng biệt cho nhiều band phổ: 4cho MSS và 5, 6 hoặc 7 cho TM

Mỗi một ranh giới của một tập hợp các pixel cùng loại hay cùng mộtlớp phổ được xá c định rõ trong hệ thống nhiều pixel của một hình ảnh,

phương pháp phân loại đa phổ giải quyết việc đó bằng các thuật toán phân

loại

Các phương pháp phân loại chính:

Hình9 - Nguyên tắc phân loại ảnh đa phổ.

Hình 10 - Sơ đồ mô tả sự phân loại đa phổ hình 15

1- Phân loại có kiểm tra (supervice clasification):

Người phân tích lựa chọn một vùng nhỏ gọi là vị trí kiểm tra (training

site) hay một điểm kiểm tra Vị trí kiểm tra thể hiện cho một tiêu chuẩn trên

địa hình hay một lớp địa hình Các giá trị ph ổ của mỗi pixel ở trong vị trí

kiểm tra được dùng để xác định các không gian quy định cho lớp đó Sau khicác cụm của vị trí kiểm tra được xác định thì dựa vào các chỉ tiêu đó máy tínhphân loại toàn bộ các pixel cò n lại trong hình ảnh

Như vậy trong phân loại có kiểm tra có một số đặc điểm sau:

- Các lớp đối tượng được xác định một cách rõ r àng dựa vào tính chấtcủa đối tượng xác định trên các vị trí kiểm tra

- Tuy nhiên trong thực tế khá nhiều đối tượng khác nhau song lại hiện

về một đối tượng , do đó có những ảnh hưởng khác làm thay đổi tín hiệu phổcủa từng pixel

Do đó cần phải có sự phân loại bằng việc kết hợp nhiều dấu hiệu phổ

thể hiện một lớp tương đối Công vịêc này cần phải có sự hiệu biệt kỹ về từng

đối tượng cần phân loại

2 - Phân loại không kiểm tra (unsuperviced clasification):

Giá trị độ sáng của pixel trên một hình ảnh MSS hay TM tối đa có thể

được phân chia thành 256 cấp (0 -255) Dựa vào các pixel (sử dụnghystogram)mà người ta phân tích có thể tự động hóa phân chia thành hình ảnh

ra nhiều lớp đối tượng Mỗi lớp đối tượng tương ứng với khoảng giá trị độsáng nhất định Số lớp đối tượng có thể là 8, 10, 12, 16, Sự phân loại n àychỉ cho thấy sự khác biệt về giá trị độ sáng giữa các nhóm pixel trên hình ảnhchứ không xác định chính xác bản chất (hay tên gọi) của chúng Do đó sựphân loại không kiểm tra chỉ cho kiết quả có tính giả thuyết ban đấu

I.2.3.7.4 Tạo các ảnh có sự thay đổi (change detection images)

Các ảnh có sự thay đổi cung cấp thông tin về sự biến đổi theo mùa hoặccác sự thay đổi khác Các thông tin này được tách ra bằng việc so sánh hayhoặc nhiều hình ảnh của một vùng , song được thu thập theo nhiều thời gian

Bước đầu tiên là phải xác định tọa độ của hình ảnh tại một thời điểm, trên cơ

sở các điểm kiểm tra mặt đất, tiếp theo sự xác định khối lượng đó là trừ các số

lượng các pixel của các ảnh thu được nhận trước hoặc sau thời điểm đó Các

giá trị sau khi trừ có thể là dương, âm hoặc bằng 0 (bằng không là không có

thay đổi)

Bước tiếp theo là đánh dấu các giá trị đó như một hình ảnh với độ xám

trung gian thể hiện bằng 0 Màu đen và màu trắng là sự thay đổi âm cực đạihoặc dương cực đại Phương pháp kéo giãn độ tương phản được sử dụng đểnhấn mạnh sự khác biệt đó

Phương pháp này rất có ích cho việc nghiên cứu các quá trình biến đổi,

trên cơ sở phân tích các tư liệu viễm thám như biến đổi nhiệt độ, biến đổi mùa

màng, biến đổi lượng phù sa vùng của sông, sự thay đổi mạng lưới sông suốibiến đổi diện tích của các đợn vị sử dụng đất

Để xử lý số hóa ảnh, cần thiết phải có những chương trình phần mềm

(sofware) chuyên dụng Theo kinh nghiệm hiện nay, các phần mềm giá cảhợp lý có thể ứng dụng ngay cho người sử dụng với mục đích nghi ên cứu

đánh giá tài nguyên mội trường và trao đổi thông tin là các phần mềm đã phổ

biến trên thế giới như: ERDAS, PERICOLOR, ILWIS, ARC VIEW, PCI, với các version khác nhau luôn được cải tiến và nâng cao

Có nhiều thuật toán phân loại khác nhau như: phân loại theo khoảng

cách gần nhất, phương pháp phân loại hì nh hộp, phương pháp phân loại “ theo

người láng giềng gần nhất (Nearest Neiboughoud)” Các thuật toán đó được

sử dụng để xây dựng các modul xử lý phân loại ảnh

I.2.3 Một số tư liệu ảnh vệ tinh phổ biến ở Việt Nam

Như ở trên đã nói, ứng với vùng bước sóng sử dụng ảnh viễn thámđược phân ra làm 3 loại ứng với 3 loại viễn thám : ảnh đa phổ, ảnh nhiệt, ảnhrađa

- Một số ảnh đa phổ hiện có: Landsat, Spot, Quickbird, Cosmos…

Orbview, Ikonos

- Ảnh nhiệt: NOAA

- Ảnh rađa: Radasat

I.2.3.1 Tư liệu ảnh LANDSAT

Vệ tinh Landsat của Mỹ là hệ thống vệ tinh quỹ đạo gần cực ( với gócmặt phẳng quỹ đạo so với mặt phẳng xích đạo là 98.20), lúc đ ầu có tên là

ERTS (Earth Remote Sensing Satellite), sau 2 năm kể từ lúc phóng ERTS-1ngày 23 tháng 7 năm 1972, đến năm 1976, được đổi tên là Landsat (Land

(Enhanced Thematic mapper) Chương trình được thực hiện giữa Bộ nội vụ

và Trung tâm nghiên cứu vũ trụ Quốc gia NASA của Mỹ

Như vậy hệ thống Landsat được phóng lên quỹ đạo lần đàu tiên năm

1972, cho đến nay đã có 6 thế hệ vệ tinh được phóng Mỗi vệ tinh được t rang

bị một bộ quét đa phổ MSS, một bộ chụp ảnh vô tuyến truyền hình RBP Hệthống Landsat – 4,5 đựơc trang bị thêm một sồ bộ quét đa phổ TM, hệ thống

Landsat 6 được trang bị thêm……… ETM

Tư liệu vệ tinh Landsat là tư liệu đang được sử dụng rộng rãi tr ên toàn

thế giới và Việt Nam

1 Mô hình trên quỹ đạo của Landsat:

Hình 11: Quỹ đạo đồng bộ mặt trời của vệ tinh Landsat- 4,5

( Phỏng theo sơ đồ của NASA)

2 Thông số kỹ thuật của các vệ tinh Landsat

- Bảng 3 – các thông số kỹ thuật của ảnh vệ tinh Landsat

- Bảng 4 - Hệ thống các thiết bị thu và tính chất cơ bản của Landsat:

3 Ảnh của vệ tinh Landsat có các đặc điểm sau:

4 Các ảnh Landsat có ở Việt Nam:

Hình 12 - Các ảnh Landsat có ở Việt Nam

I.2.3.2 Tư liệu ảnh SPOT

Hình 13 - Vệ tinh SPOT