(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ *** ĐỖ THỊ PHƯƠNG NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY ẢNH VIỄN THÁM CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội 2017 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ *** ĐỖ THỊ PHƯƠNG NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY ẢNH VIỄN THÁM CHO BÀI TỐN PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐƠ THỊ TẠI VIỆT NAM Ngành: Công Nghệ Thông Tin Chuyên ngành: Quản lý Hệ thống Thông tin Mã số: 8480205 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS BÙI QUANG HƯNG Hà Nội 2017 LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn này, xin trân trọng cảm ơn thầy giáo hướng dẫn TS Bùi Quang Hưng tận tình định hướng nghiên cứu, hướng dẫn tạo điều kiện cho tham gia buổi thảo luận liên quan đến nội dung nghiên cứu Trân trọng cảm ơn cô giáo Nguyễn Thị Nhật Thanh, anh Phạm Đức Dũng, bạn Mẫn Đức Chức thầy cô giáo bạn trung tâm FIMO – ĐH Công Nghệ - ĐH Quốc Gia Hà Nội tận tình giúp đỡ , đóng góp ý kiến cho q trình nghiên cứu làm luận văn Với điều kiện thời gian kiến thức học thuật hạn chế, luận văn tơi khơng thể tránh thiếu sót Tơi mong nhận bảo, đóng góp ý kiến thầy để tơi có điều kiện bổ sung, hồn thiện luận văn Cơng trình tài trợ phần từ nhiệm vụ quản lý Nhà nước bảo vệ môi trường ĐHQGHN năm 2017, nhiệm vụ: "Xây dựng hệ thống thu thập, xử lý, phân tích số liệu đa nguồn để đánh giá biến động lớp phủ mặt đất chất lượng không khí", mã số nhiệm vụ QMT.17.03 Hà Nội, ngày 12 tháng 12 năm 2017 Học viên Đỗ Thị Phương LỜI CAM ĐOAN Trong trình làm luận văn với nội dung “Nghiên cứu đánh giá phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho toán phân loại lớp phủ thị Việt Nam”, cịn nhiều hạn chế khó khăn việc nghiên cứu, đến luận văn tơi hồn thành với giúp đỡ thầy giáo hướng dẫn TS Bùi Quang Hưng, thầy cô giáo bạn trung tâm FIMO, trường ĐH Công Nghệ - ĐH Quốc Gia Hà Nội Tơi xin cam đoan tồn nội dung luận văn tơi tự tìm hiểu, tra cứu thông tin từ số sách tài liệu tham khảo có nội dung liên quan đến đề tài cách độc lập Các thơng tin trích dẫn luận văn trích dẫn nguồn gốc rõ ràng phép công bố Cho đến nội dung, số liệu kết nghiên cứu luận văn chưa công bố hay xuất hình thức Hà Nội, ngày 10 tháng 10 năm 2017 Người cam đoan Đỗ Thị Phương MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN DANH MỤC BẢNG BIỂU .6 DANH MỤC HÌNH VẼ PHẦN MỞ ĐẦU .8 CHƯƠNG I TỔNG QUAN 10 1 Tổng quan liệu viễn thám .10 1.1.1 Nguyên lý thu nhận liệu viễn thám 10 1.1.2 Phân loại viễn thám .12 1.1.3 Các đặc trưng ảnh viễn thám .13 1.1.4 Một số loại liệu viễn thám nghiên cứu luận văn 15 1.1.5 Một số vấn đề tiền xử lý liệu ảnh vệ tinh 18 1.2 Bài toán phân loại lớp phủ đô thị Việt Nam vấn đề tiền xử lý liệu ảnh đầu vào 20 1.2.1 Dữ liệu đầu vào tốn phân loại lớp phủ thị Việt Nam 21 1.2.2 Các vấn đề tiền xử lý ảnh toán phân loại lớp phủ đô thị Việt Nam 22 1.3 Bài toán nghiên cứu đặt luận văn 23 1.3.1 Một số nghiên cứu phương pháp nội suy 23 1.3.2 Bài toán nghiên cứu .25 1.3.3 Ý nghĩa khoa học 26 1.3.4 Ý nghĩa thực tiễn 26 1.4 Kết luận .26 Chương CÁC PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY ẢNH .28 2.1 Các khái niệm nội suy ảnh 28 2.1.1 Điểm ảnh 28 2.1.2 Mức xám ảnh 28 2.1.3 Độ phân giải điểm ảnh 28 2.1.4 Quan hệ điểm ảnh 29 2.1.5 Khoảng cách điểm ảnh 30 2.1.6 Khái niệm tái chia mẫu ảnh (Image Resampling) 30 2.1.7 Khái niệm nội suy ảnh 31 2.2 Một số vấn đề nội suy ảnh 32 2.3 Một số phương pháp nội suy ảnh 33 2.3.1 Nội suy láng giềng gần - Nearest Neighbor Interpolation .33 2.3.2 Nội suy song tuyến tính - Bilinear Interpolation 35 2.3.3 Nội suy xoắn bậc ba – Cubic Convolution (Bicubic) 36 2.4 Các số đánh giá, so sánh chất lượng ảnh 37 2.4.1 Sai số bình phương trung bình (MSE) 37 2.4.2 Tỷ số tín hiệu cực đại/ nhiễu (PSNR) 38 2.4.3 So sánh tương đồng cấu trúc (SSIM) 38 Chương MƠ HÌNH THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY ẢNH VỆ TINH .40 3.1 Lựa chọn công cụ thực nghiệm 40 3.2 Thực nghiệm đánh giá tác động phương pháp nội suy với ảnh vệ tinh ánh sáng ban đêm DMSP–OLS 2013 ảnh vệ tinh bề mặt không thấm nước ISA 2010 41 3.2.1 Trích xuất liệu khu vực Việt Nam 42 3.2.2 Thực nghiệm đánh giá kết 42 3.3 Đánh giá tác động kỹ thuật nội suy tiền xử lý liệu ảnh viễn thám đến kết toán phân loại lớp phủ đô thị Việt Nam .49 3.3.1 Tính tốn ngưỡng phân lớp thực nghiệm 50 3.3.2 Kết 54 KẾT LUẬN 56 Hạn chế .56 Hướng phát triển 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO .58 DANH MỤC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN FOV IFOV TIRS DMSP – OLS NOAA NGDC VIIRS/DNB HGS MGS LGS GLCMNO NDVI EstISA MSE PSNR SNR SSIM Trường nhìn, góc nhìn (Field of View) Trường nhìn, góc nhìn tức thời (Instantaneous Field Of View) Cảm biến hồng ngoại nhiệt (Thermal Infrared Sensor) Chương trình phịng thủ Vệ tinh khí tượng (Defense Meteorological Satellite Program - Operational Linescan System) Cục Quản lý Đại dương Khí Quốc gia (National Oceanic and Atmospheric Adminis) Trung tâm Dữ liệu Địa Vật lý Quốc gia (National Geophysical Data Center) Ảnh vệ tinh VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite – Day/Night Band) Giai đoạn tăng cao (High Gain Stage) Giai đoạn tăng trung bình (Medium Gain Stage) Giai đoạn tăng thấp (Low Gain Stage) Global Land Coverby National Mapping Organizations Chỉ số thực vật (Normalized Difference Vegetation Index) Bề mặt không thấm nước (Impervious Surface Area) Sai số trung bình bình phương (Mean Squared Error) Tỷ số tín hiệu cực đại/nhiễu (Peak Signal to Noise Ratio) Tỉ số tín hiệu nhiễu (signal-to-noise ratio) Chỉ số tương đông cấu trúc (Structural Similarity Index) DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1Một số thông số vệ tinh DMSP-OLS [12] .16 Bảng 1.2 Dữ liệu sử dụng tốn phân loại lớp phủ thị Việt Nam theo phương pháp GLCMNO mở rộng 21 Bảng 3.1Một số hàm thư viện sử dụng .42 Bảng 3.2 Đánh giá trực quan ảnh sau nội suy 46 Bảng 3.3 Dữ liệu đầu vào tốn phân loại lớp phủ thị theo phương pháp GLCMNO mở rộng .49 Bảng 3.4: Bảng lược đồ Histogram tính ngưỡng cho phương pháp nội suy ảnh liệu ảnh vệ tinh ánh sáng ban đêm DMSP-OLS 2013 52 Bảng 3.5 Bảng lược đồ Histogram tính ngưỡng cho phương pháp nội suy ảnh liệu ảnh vệ tinh bề mặt không thấm nước EstISA 2010 53 Bảng 3.6: Kết đánh giá tác động phương pháp nội suy ảnh vệ tinh tiền xử lý liệu với kết tốn phân loại lớp phủ thị Việt Nam 54 Biểu đồ 3.1 So sánh tác động phương pháp nội suy với ảnh EstISA theo số SSIM 44 Biểu đồ 3.2: So sánh tác động phương pháp nội suy với ảnh EstISA theo số MSE – PSNR 44 Biểu đồ 3.3: So sánh tác động phương pháp nội suy với ảnh DMSP-OLS theo số SSIM 45 Biểu đồ 3.4: So sánh tác động phương pháp nội suy với ảnh DMSP-OLS theo số MSE, PSNR 45 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Sơ đồ hệ thống viễn thám 11 Hình 1.2: Minh họa thông số FOV IFOV .14 Hình 1.3: Các bước xử lý ảnh vệ tinh thông thường 18 Hình 1.4: Quy trình tiền xử lý liệu tốn phân loại lớp phủ thị Việt Nam theo phương pháp GLCMNO mở rộng 22 Hình 2.1: Minh họa ảnh có độ phân giải tăng dần 28 Hình 2.2: Minh họa bốn điểm láng giềng theo chiều đứng ngang điểm P(i,j) 29 Hình 2.3: Minh họa bốn điểm láng giềng theo đường chéo điểm P(i,j) 29 Hình 2.4:Minh họa tám điểm láng giềng P(i,j) 29 Hình 2.5: Minh họa trình nội suy 31 Hình 2.6: Minh họa việc sử dụng phương pháp nội suy nắn chỉnh ảnh .32 Hình 2.7: Minh họa nội suy láng giềng gần 34 Hình 2.8 Minh họa việc tính tốn điểm ảnh (u,v) phương pháp nội suy láng giềng gần 34 Hình 2.9: Minh họa nội suy song tuyến tính 35 Hình 2.10: Nội suy song tuyến tính cho điểm P(x,y) 35 Hình 2.11: Minh họa nội suy xoắn bậc ba 36 Hình 2.12: Mơ tả việc tính tốn nội suy xoắn bậc ba 37 Hình 3.1: Chu trình thực nghiệm phương pháp nội suy ảnh với ảnh DMSP ảnh ISA 41 Hình 3.2 Chu trình tốn phân loại lớp phủ đô thị Việt Nam theo phương pháp GLCMNO mở rộng Sử dụng phương pháp nội suy ảnh tiền xử lý liệu ảnh vệ tinh DMSP ISA .50 Hình 3.3 Bản đồ lớp phủ đô thị Việt Nam, sử dụng phương pháp nội suy Bilinear tiền xử lý liệu ảnh vệ tinh DMSP-OLS 2013 EstISA 2010 55 Hình 3.4 Trích xuất khu vực Hà Nội đồ lớp phủ đô thị Việt Nam, kết cho phương pháp nội suy ảnh vệ tinh đầu vào .55 PHẦN MỞ ĐẦU Khoa học viễn thám ngày phát triển với thành tựu khoa học kỹ thuật công nghệ vũ trụ, công nghệ điện tử, tin học Các đối tượng nghiên cứu khoa học viễn thám trở nên đa dạng vật, tượng xảy trái đất Việc trích trọn đặc điểm, phân tích giải đốn ảnh vệ tinh đem lại nhiều ứng dụng nhiều lĩnh vực khác nhau: Giám sát môi trường; giám sát biến đổi khí hậu; ứng dụng nơng nghiệp; quản lý tài nguyên thiên nhiên; khí tượng học; lập đồ chuyên đề,… Một ứng dụng ảnh vệ tinh quan tâm giúp xây dựng đồ phân loại lớp phủ đô thị Đem đến hướng theo dõi, giám sát quản lý, quy hoạch xây dựng chiến lược phát triển đô thị Tuy nhiên, ảnh hưởng nhiều yếu tố trình thu nhận ảnh, ảnh vệ tinh thường bị nhiễu, méo hình học hay liệu, Trong toán thực tế thường cần sử dụng nhiều liệu vệ tinh, đa nguồn, đa độ phân giải Yêu cầu tiền xử lý liệu đầu vào, đưa độ phân giải Do đó, phương pháp nội suy ảnh áp dụng nhiều toán giúp xử lý ảnh đầu vào, hiệu chỉnh ảnh vệ tinh, tăng độ phân giải ảnh giúp nâng cao chất lượng hình ảnh Việc áp dụng phương pháp nội suy ảnh vệ tinh mang nhiều ý nghĩa mặt kinh tế thực tiễn Bởi nguồn ảnh viễn thám có độ phân giải cao thường có giá thành cao nhiều so với ảnh viễn thám có độ phân giải thấp (thường có giá rẻ cung cấp miễn phí) Bài tốn phân loại lớp phủ thị Việt Nam theo phương pháp GLCMNO mở rộng, có liệu đầu vào đồ mật độ dân số Việt Nam, ảnh vệ tinh ánh sáng ban đêm DMSP-OLS, ảnh vệ tinh bề mặt không thấm nước EstISA, ảnh vệ tinh số thực vật ảnh vệ tinh bề mặt chứa nước Với kết đồ lớp phủ đô thị Việt Nam độ phân giải 500m Trong đó, hai liệu ảnh vệ tinh ánh sáng ban đêm DMSP-OLS ảnh vệ tinh bề mặt khơng thấm nước EstISA có độ phân giải 1km Cần áp dụng phương pháp nội suy ảnh tiền xử lý liệu, tăng độ phân giải ảnh lên 500m Xuất phát từ thực tế trên, luận văn lựa chọn đề tài “Nghiên cứu đánh giá phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho toán phân loại lớp phủ đô thị Việt Nam” với nhiều ý nghĩa khoa học thực tiễn ... HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ *** ĐỖ THỊ PHƯƠNG NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY ẢNH VIỄN THÁM CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐƠ THỊ TẠI VIỆT NAM Ngành: Cơng... liệu đầu vào toán phân loại lớp phủ đô thị Việt Nam 21 1.2.2 Các vấn đề tiền xử lý ảnh toán phân loại lớp phủ đô thị Việt Nam 22 1.3 Bài toán nghiên cứu đặt luận văn 23... dụng phương pháp nội suy ảnh trình tiền xử lý 02 liệu toán phân loại lớp phủ thị Tính tốn lại ngưỡng phân lớp phù hợp với phương pháp nội suy ảnh So sánh, đánh giá đề xuất phương pháp nội suy ảnh