Giáo trình - Công nghệ viễn thám - chương 5 pot

http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 75 Chơng V Các phơng pháp nắn ảnh viễn thám Nh chúng ta đã biết, quá trình nắn ảnh viễn thám giữ một vai trò rất quan trọng trong công nghệ xử lý ảnh viễn thám. Việc nắn chỉnh này sẽ giúp chúng ta hoàn thiện các quá trình xử lý gia công các thông tin trong các bài toán phân loại, thành lập hoặc hiện chỉnh bản đồ, chồng xếp thông tin chuyên đề, xây dựng cơ sở dữ liệu trong hệ thống thông tin địa lý Nhìn chung, có thể thực hiện nắn chỉnh hình học theo một trong hai phơng thức sau: 1. Nắn ảnh quang học. 2. Nắn ảnh số. Nh vậy có hai phơng thức khác nhau về nguyên tắc nắn và thiết bị cũng hoàn toàn khác nhau, đó là: - Sử dụng thiết bị nắn ảnh quang cơ và tạo ảnh tơng tự. - Tiến hành nắn ảnh trên hệ thống máy tính và kết quả cho ra là ảnh số. Đ.5.1. méo hình của ảnh viễn thám Các sai số làm méo ảnh viễn thám có thể đợc chia làm hai nhóm là sai số méo hình hình học của chính hệ thống Sensor và sai số méo hình do ảnh hởng của các yếu tố bên ngoài hệ thống. 1.Sai số méo hình hình học của hệ thống Sensor Sai số hệ thống này phát sinh chủ yếu là do có sự thay đổi trong hoạt động của Sensor nh các méo hình quang học của Sensor, sự thay đổi tốc độ quét tuyến tính và sự lặp lại của các đờng quét, sự thay đổi tốc độ cuộn phim của hệ thống ảnh hởng của các sai số này sau khi kiểm định thờng rất nhỏ so với các sai số do ảnh hởng của các yếu tố bên ngoài hệ thống. Vì thế, trong một chừng mực nào đó chúng ta không cần thiết phải quan tâm đến yếu tố này. 2.Sai số do các yếu tố bên ngoài hệ thống Chủ yếu gây ra do sự thay đổi các nguyên tố định hớng ngoài (vị trí quỹ đạo của Sensor), khúc xạ khí quyển, độ cong qủa đất, chênh cao địa hình ảnh hởng hầu hết của các loại sai số này tơng tự nh trong chụp ảnh hàng không, tuy nhiên trong viễn thám một số sai số này có tính khác biệt http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 76 Khi nhận ảnh thẳng đứng, hình ảnh tạo ra cho từng hệ thống Sensor sẽ có khuôn mẫu hình học khác nhau, các khuôn mẫu này phụ thuộc vào máy chụp ảnh ta sử dụng. Do đó sự méo hình sẽ có quan hệ tơng ứng với khuôn dạng hình học tạo ảnh. Sự méo hình toàn cảnh (méo hình tổng hợp) nhìn chung đợc thể hiện nh hình 5.1. Hình 5.1. Méo ảnh tổng hơp dXs dYs dZs d d d Hình 5.2. Méo hình do các nguyên tố định hớng ngoài a.Méo hình do sự thay đổi các nguyên tố định hớng ngoài của Sensor đợc biểu thị bởi phơng trình 2.1 dx f H dX x H dZ f x f d xy f dydk dy f H dY y H dZ xy f df y f dxdk ss ss = + + = + 1 1 2 22 2 2 (5.1) http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 77 Trong đó: H -(f p - f s ) ; - Độ bay cao trung bình. f - Tiêu cự kính vật. x, y - Toạ độ ảnh. dx, dy - Sai số méo hình. Trong phơng trình 5.1, toạ độ ảnh x, y tơng ứng với hệ thống của máy chụp ảnh. Để phân tích méo hình của hệ thống Sensor, ta lấy hệ thống thu ảnh đa phổ làm ví dụ phân tích. (x) = 0, y - ftgQ thì hệ phơng trình sai số của nó là: () dx f H dX fd ftgQ dx dy f H dY f H tgQ dZ f tg Q d s ss = + = + . .1 2 (5.2) Cần chú ý rằng phơng trình 5.2 thể hiện méo hình của một đờng quét, nên khi hoàn thiện quét trên diện tích tấm ảnh, méo hình của ảnh sẽ là các trị méo hình từng đờng quét. Hình 5.2 chỉ ra các méo hình này đợc chia làm 6 loại (dXs, dYs, dZs, d , d, d), các yếu tố này thay đổi tuyến tính. Trong khi đó hình 5.1 chỉ ra méo hình tổng hợp do các yếu tố định hớng ngoài. b.Xiên lệch ảnh do quả đất quay Sự méo hình này của Landsat nh chỉ ra ở hình vẽ. Hình 5.3 Hớng đi của vệ tinh trong quả đất quay Hình 5.4 Méo hình do quả đất quay Trong hình 5.3 khi vệ tinh bay theo quỹ đạo và hệ thống Sensor quét theo quỹ đạo từ Bắc tới Nam, quả đất quay quanh toạ độ địa tâm từ Tây sang Đông, do đó hình chiếu của bề mặt trái đất nhảy theo hớng Tây so với đờng X C 0 E s S P H s B Y Z x y Hc Hs N http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 78 quét của trái đất không quay. Quy luật xiên ảnh này đợc thể hiện ở hình 5.4 bị giảm tuyến tính x, giãn theo quỹ đạo cũng nh chuyển đổi tuyến tính y của đờng quét và khoảng tuyến tính d. Chúng ta có thể ớc đoán đợc méo hình xiên lệch gần đúng theo công thức sau: Y x y X E S ì ì cos (5.3) Trong đó: y - Là giá trị bớc nhảy về một phía của đờng quét về toạ độ. x, y - Là tỷ lệ ảnh tơng ứng với hớng x hay hớng y. - Tốc độ góc của quả đất quay. s - Toạ độ của đờng đi của vệ tinh dọc theo quỹ đạo. - Độ vĩ địa lý của đờng chiếu tại thời điểm mà đờng quét trên ảnh. Đ.5.2 nắn chỉnh ảnh số Dựa trên cơ sở mô hình toán học đợc sử dụng, các phơng pháp nắn ảnh số có thể đợc chia làm hai nhóm là các phơng pháp sử dụng thông số và không sử dụng thông số. Phơng pháp đầu là phơng pháp sử dụng phơng trình số hiệu chỉnh. Phơng trình này dựa trên cơ sở phơng trình tạo ảnh hình học của hệ thống Sensor. Trong khi đó phơng pháp nhóm hai bỏ qua các vấn đề tạo ảnh hình học mà chỉ mô tả sự méo hình của chính bản thân nhờ hàm số nguồn nào đó hoặc hàm số thống kê tức là phơng pháp nắn ảnh theo đa thức và phơng pháp nội suy trong lĩnh vực xác suất thống kê. 1.Nguyên lý chung nắn ảnh số Nh chúng ta đã biết, ảnh số có thể đợc xem nh là mảng giá trị độ xám đợc lu trữ trong máy tính, vì vậy việc nắn chỉnh ảnh số là sự thay đổi vị trí của các con số này và hiển thị giá trị độ xám của các pixel nằm trong mảng xắp xếp của ảnh số. Sự biến đổi này dựa trên hàm số chuyển đổi toạ độ và các phơng pháp tái chia mẫu đợc lựa chọn thích hợp. Trong nắn chỉnh hình học ảnh số, vấn đề đầu tiên cần phải xác định là mối quan hệ hình học giữa ảnh gốc và ảnh sau khi nắn. Giả sử rằng toạ độ của pixel P nào đó trớc và sau khi nắn là các giá trị (x, y) và (X, Y), chúng ta sẽ có hai hàm số quan hệ sau: X P = F x (x P , y P ) Y P = F y (x P , y P ) (5.4) http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 79 và x P = f x (X P , Y P ) y P = f y (X P , Y P ) (5.5) Hàm số (5.4) tơng ứng với phơng pháp nắn trực tiếp. Theo phơng pháp này, đầu tiên tính tọa độ X, Y của điểm ảnh trên ảnh nắn từ tọa độ x, y trên ảnh gốc. Ngay sau khi tính chuyển, giá trị độ xám của pixel đó sẽ đợc gán từ giá trị nội suy theo các phơng pháp tái chia mẫu thích hợp. Hàm số (5.5) tơng ứng với phơng pháp nắn gián tiếp. Ngợc với phơng pháp nắn trực tiếp, phơng pháp này lấy ảnh nắn làm cơ sở cho sự lựa chọn. Đối với từng pixel trong ảnh nắn, việc hiệu chỉnh vị trí của chúng trong ảnh gốc cần phải đợc tính toán trớc tiên thông qua hàm số chuyển đổi (5.5). Theo vị trí tính toán đợc chỉ ra nhờ tọa độ X,Y thì giá trị độ xám tơng ứng có thể nhận đợc từ ảnh gốc và từ đó gán sang pixel vừa tính đợc trong ảnh nắn. Các hàm số Fx, Fy hoặc fx, fy thờng là các biểu thức toán học của hình học chiếu hoặc đa thức. b Hình 5.5.Sơ đồ nguyên lý nắn ảnh số Khi nắn chỉnh hình học ảnh số (tức là vị trí hình học của các pixel đã thay đổi), nếu chúng ta muốn biết các giá trị độ xám của các pixel thì cần phải tiến hành lấy mẫu lại lần nữa trên cơ sở các giá trị đã lấy mẫu trớc đây trên ảnh gốc. Theo lý thuyết lấy mẫu, khi bớc nhẩy lấy mẫu x 1/2W, thành phần tần số phổ lớn hơn tần số giới hạn w thì khi đó ảnh gốc có thể đợc phục hồi theo quan hệ giữ ảnh gốc và hàm số phân bố SIN, trong đó hàm số SIN đợc xem nh là hạt nhân ban đầu. Các hàm số thờng đợc sử dụng trong thực tế để nội suy lại giá trị độ xám của các pixel là hàm song tuyến, hàm bậc ba Trong nắn ảnh vệ tinh, chênh cao địa hình trên ảnh rất nhỏ so với độ cao bay của vệ tinh, vì vậy ta có thể sử dụng hàm số (1) hoặc (2) làm cơ sở y Y A Gián tiếp a g B D F(XY) f(xy) f X d c ảnh đ ợ c nắn chỉnh Trực tiếp C ảnh g ốc X http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 80 giải bài toán nắn ảnh. Tuy nhiên, khi nắn ảnh đòi hỏi độ chính xác cao, ngoài ảnh hởng của chênh cao địa hình, chúng ta còn quan tâm đến ảnh hởng của độ cong quả đất. Vì vậy ngoài các nguyên tố định hớng của ảnh, chúng ta cần phải có số liệu độ cao của vùng nắn (DEM) sử dụng trong quá trình nắn. Khi đó ta sử dụng phơng trình biến đổi hình học chiều tơng ứng (phơng trình đồng phơng) để thực hiện sự chuyển đổi giữa toạ độ ảnh (x, y) của ảnh gốc và toạ độ X, Y của ảnh nắn với độ cao Z của chúng. Vì khối lợng tính toán đòi hỏi rất lớn, nên ta có thể chia nhỏ ảnh để thực hiện. Đối với 4 điểm nằm ở 4 góc vùng nắn đợc chia nhỏ, ta sử dụng phơng trình thay đổi hình học chiếu chặt chẽ, ngợc lại đối với các điểm nắn khác, ta có thể s dụng đa thức đơn giản để tính chuyển. 2.Nắn chỉnh hình học ảnh số a.Nắn chỉnh hình học ảnh số theo nguyên lý trực tiếp Hình 5.6 Hình vẽ 5.6 mô phỏng nắn ảnh số theo nguyên lý trực tiếp theo hàm số (5.4). Ưu điểm của phơng pháp này là các pixel đợc lu trong nhóm địa chỉ trong ổ đĩa và có thể sử dụng trực tiếp, những nhợc điểm của nó là việc xuất các điểm ảnh đã đợc nắn không đảm bảo các bớc nhảy bằng nhau. Hơn nữa, độ cao Zp của các điểm bắt buộc phải thu nhận theo phơng pháp nào đó, và thờng là phải nội suy theo các mắt lới của DEM. Quá trình nội suy giá trị Zp (là tham số của Xp và Yp) đợc thực hiện theo phơng pháp tiệm tiến dần liên tục tại thời điểm nắn. b.Nắn chỉnh hình học ảnh số theo nguyên lý gián tiếp Hình vẽ 5.7 theo mô phỏng nắn ảnh số theo nguyên lý gián tiếp.Trong trờng hợp này, chúng ta bắt đầu từ điểm mắt lới (X, Y) của một mắt lới nào đó lấy ra từ DEM để tính chuyển về cho vị trí (x, y) của điểm ảnh tơng ứng của chúng. ở đây, độ cao của điểm mắt lới DEM là đã biết và có thể sử Y X y x ảnh nắn ảnh ố http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 81 dụng trực tiếp, nhng cần phải ớc định phần ảnh nắn đợc chấp nhận nh theo phơng pháp trực tiếp. Hình 5.7 Đối với các thông tin ảnh thu từ các dòng quét có thời gian thay đổi thì việc sử dụng phơng pháp giải nghịch rất khó khăn. Trong trờng hợp này xp là hàm số của thời gian nên chúng ta sử dụng phơng pháp tiện tiến dần, tức là đầu tiên cần sử dụng phơng trình trực tiếp (4) để tính XP, YP và XP+1 và YP+1 từ xP, yP và xP+1, yP+1. Giả sử rằng XP, YP là gia số từ XP, YP tới toạ độ đến mắt lới gần nhất XR, YR thuộc DEM, tức là: X P = X R - X P Y P = Y R -Y P Khi đó: p X 1p X p x 1p x p X p x + + = p Y 1p Y p y 1p y p Y p y + + = Nh vậy, toạ độ điểm ảnh trên ảnh gốc nhận đợc tơng ứng với xP + xP và yP +yP. Vì các pixel trên ảnh gốc đợc xác định qua tính toán gián tiếp nên nhìn chung nó không nhảy vị trí các điểm lấy mẫu nh trong nắn ảnh trực tiếp, tuy nhiên giá trị độ xám của các điểm này không thể đọc trực tiếp mà vẫn phải thực hiện nội suy tái chia mẫu. 3.Nội suy lại giá trị độ xám của các pixel (Tái chia mẫu) ảnh số là sự tập hợp các số biến đổi rời rác sau khi chia mẫu. Khi nắn ảnh, tức là ta đã làm thay đổi vị trí hình học của các pixel thì chúng ta phải lấy Y X ảnh nắn y x ảnh gốc (5.6 ) (5.7 http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 82 mẫu lại theo vị trí mới của các pixel theo khuôn dạng của ảnh nắn trên cơ sở giá trị độ xám của các pixel lân cận và đợc gọi là tái chia mẫu. Hàm số phân bổ lý tởng sẽ đợc mô tả là hàm số SINC (hình 5.8). Trong thực tế, ngời ta thờng sử dụng ba phơng pháp tái chia mẫu là phơng pháp xoắn bậc 3, phơng pháp nội suy song tuyến và phơng pháp lân cận gần nhất. a.Phơng pháp xoắn bậc 3 (Bicubic Convolution) Chúng ta cũng có thể sử dụng hàm số bậc 3 để tạo ra hạt nhân xoắn. Hàm số bậc 3 do Rifman đề xuất có dạng tơng tự nh hàm số sin: W 1 (x) = 1 2x 2 + x 3 , (0 x 1) W 2 (x) = 4 8 x + 5x 2 + x 3 , (1 x 2) W 3 (x) = 0, (2 x) Phơng pháp tái chia mẫu này sử dụng 16 (4x4) giá trị độ xám của các (5.8 Hình 5.9. Phơng pháp tái chia mẫu xoắn bậc 3 Y Y 4 Y 3 Y p Y 2 Y 1 X 4 X 3 X p X 2 X 1 X Xc W(X c ) -2 -1 0 1 2 13 12 11 2322 21 33 32 31 x y 13 12 11 14 24 34 3 P 4 P P 44 1 P Hình 5.8 - -2 -4 - 3 2 4 3 Sinc X Sin X X = http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 83 pixel lận cận để tính toán nội suy độ xám mới của pixel đợc nắn chỉnh hình học (hình 5.9). Trên đó chỉ ra vị trí đồ thị đợc giải theo (10) khi thực hiện tái chia mẫu dọc theo hớng x. Quá trình tính toán nội suy có thể đợc thực hiên riêng rẽ theo hớng x và hớng y, hoặc chúng ta có thể giải một lần theo sự phân bố trọng số của 16 pixel quanh điểm lấy mẫu p. Chúng ta có: () () ( ) = = = 4 1i 4 1j )j,iW*j,iIPI ; 44 I 43 I 42 I 41 I 34 I 33 I 32 I 31 I 24 I 23 I 22 I 21 I 14 I 13 I 12 I 11 I I = ; 44 W 43 W 42 W 41 W 34 W 33 W 32 W 31 W 24 W 23 W 22 W 21 W 14 W 13 W 12 W 11 W W = ở đây: W 11 =W(x 1 )W(y 1 ) W 42 = W(x 4 )W(y 2 ) và thông thờng thì: W ij = W(x i )W(y j ) Theo phơng trình (5.8) và hình (5.9), chúng ta có mối quan hệ sau: ( ) ( ) ( ) ( ) +== +== +== +=+= 3 x 2 x)x2(W 4 xW 3 x 2 xx)x1(W 3 xW 3 x 2 x21)x(W 2 xW 3 x 2 x2x)x1(W 1 xW xHớng ( ) ( ) ( ) ( ) +== +== +== +=+= 3 y 2 y)y2(W 4 yW 3 y 2 yy)y1(W 3 yW 3 y 2 y21)y(W 2 yW 3 y 2 y2y)y1(W 1 yW H y ớng (5.9 http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 84 x = x integer (x) y = y integer (y) Sai số trung phơng trung bình của phơng pháp lấy mẫu theo hàm bậc ba khoảng 1/3 phơng pháp song tuyến. Tuy nhiên, phơng pháp này đòi hỏi khối lợng tính toán rất lớn. b.Phơng pháp nội suy song tuyến (Bi-linear interpolation Method) Phần cốt lõi trong nội suy song tuyến là hàm số tam giác có dạng: W(x) = (1-x) với 0 x 1 (5.10) Hàm số này thể hiện rằng việc tái lấy mẫu cho bất kỳ điểm nào theo hàm số này là tơng tự với việc sử dụng hàm số sin ở một mức độ nào đó. Trong từng trờng hợp này, bốn pixel gốc trong vùng tái lấy mẫu của điểm P đợc sử dụng để tính toán nh chỉ ra ở hình 5.10. Trên đó chỉ ra vị trí đồ thị đợc giải theo (5.10) khi thực hiện tái chia mẫu dọc theo hớng x. Công việc tính toán khi tái chia mẫu có thể đợc thực hiện riêng biệt theo hớng x và hớng y, tức là đầu tiên tái chia mẫu độ xám hai điểm a, b dọc theo hớng y; sau đó tái chia mẫu điểm p dọc theo hớng x trên cơ sở hai điểm a và b này. Trong quá trình tính toán tái chia mẫu theo hớng nào đó chúng ta phải tạo ra điểm O mở đầu (điểm hạt nhân) thậm chí với cả điểm P cho đến khi đọc đợc các giá trị tơng ứng ở các pixel gốc. Trong thực tế, việc tính toán theo hai hớng có thể gộp lại thành một, tức là các giá trị trọng số đợc tính theo 4 điểm gốc tới điểm P có thể đợc tính trực tiếp sau khi sắp xếp và thu gọn trên cơ sở quá trình tính toán trên để tạo dựng 2 x 2 mảng hai chiều hạt nhân W (ma trận trọng số). Sau đó, toán tử Hadamand trong 2 x 2 ma trận I đợc tạo thành nhờ giá trị độ xám 4 pixel gốc mà chúng ta có thể thu đợc ma trận mới. Cần giải thích thêm rằng toán tử Hadamard là sự hợp hai Hình 5.10. Tái chia mẫu song tuyến -1 0 1 -1 Xe W ( x ) Y 2 Y P Y 1 x y P Y X 1 X P X 2 X 21 b 22 21 a 22 [...]... HIGH ẽTENDED LOW Kich thớc Pixel (range/azimuth m) 12 .5 x 12 .5 6. 25 x 6. 25 12 .5 x12 .5 12 .5 x12 .5 12 .5 x12 .5 Diện tích chụp ảnh (range/azimuth km) 100 x 100 50 x 50 150 x 150 75 x 75 170 x (100 - 170) Số lợng hình ảnh xử lý 4 1 4 4 4 Bảng 5. 2 Các thông số của Path Image Dùng cho học viên cao học Trắc địa 109 http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám * Tăng cờng chất lợng ảnh (Path image Plus) Hình... thẳng đứng (hình 48a) = Tg yP (5. 32) f là tiêu cự để xác định tỷ lệ ảnh: M= H f (5. 33) * Trờng hợp quét ngang (hình 5. 15) S S YP YP f P P H (a) (b) YP 0 YP 0' P R P R 0 Hình 5. 15 yP Q f = Tg (5. 34) Q - Góc nhìn Tỷ lệ ảnh sẽ là: http://www.ebook.edu.vn 99 Dùng cho học viên cao học Trắc địa Công nghệ viễn thám M= ( H + R) Cos RSin ' ( H + R) Cos R f (5. 35) f b.Hiệu chỉnh ảnh hởng quả... 106 Dùng cho học viên cao học Trắc địa Công nghệ viễn thám 250 200 150 Histogram 100 50 0 0 100 200 300 400 50 0 600 Các giá trị độ xám Hình 5. 13 Minh hoạ Histogram phạm vi giá trị phổ của ảnh số góc Hình 5. 14 Dãn ảnh Trong các phơng pháp nâng cao chất lợng ảnh, phơng pháp thông dụng nhất là dãn ảnh tuyến tính (Hình .5. 20) với công thức dãn: DN = DN MIN MAX MIN (5. 49) b Lọc ảnh Lọc ảnh nói chung nhằm... ( ( ( ( ( ) ) ) ) (5. 25) ) Hệ phơng trình cũng đợc gọi là hàm số đặc trng của các nguyên tố định hớng ngoài Vì vậy vấn đề xác định các yếu tố định hớng ngoài chính Dùng cho học viên cao học Trắc địa 91 http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám là việc giải các hệ số của hàm số đặc trng Để thực hiện hệ phơng trình (5. 25) ta sẽ đợc thay thế đối với XS, YS K trong hệ phơng trình (5. 23) ở một khía cạnh... vuông mắt lới biểu thị một phần ảnh nhỏ nh ABCD trong ảnh gốc (hình 5. 16a) và tơng ứng abcd trên ảnh nắn (hình 5. 16b) Từng pixel của ảnh có thể đợc nắn theo mô hình méo ảnh đợc biểu thị bằng hệ phơng trình sau: XP = (1 - X)(1 - Y)xa + (1 - X) Y ì xb+ X(1 - Y)xC + X ì Y.xd YP = (1 - X)(1 - Y)ya + (1 - X) Y ì yb+ X(1 - Y)yC + X ì Y.yd (5. 40) ở đây: ( X P YA ) (XC X A) (Y YA ) y = P (YC YA ) x = X,... theo hớng quét (hớng toạ độ y) của ảnh SPOT Đờng đi của vệ tinh đợc xem nh là trục toạ độ gốc Y, việc hiệu chỉnh toạ độ YP của điểm ảnh P (hình vẽ) sẽ đợc tính: http://www.ebook.edu.vn 98 Dùng cho học viên cao học Trắc địa Công nghệ viễn thám YP = - R (5. 30) Trong đó: R - Bán kính độ cong quả đất H - là độ cao bay của vệ tinh - là góc quét H+R Sin R == (5. 31) Góc quét có thể đợc tính từ toạ... ta có: yD = (yp + d0 ) (5. 42) Kết hợp với phơng trình tạo ảnh ta có phơng trình biến đổi xạ ảnh về SLR nh sau: http://www.ebook.edu.vn 103 Dùng cho học viên cao học Trắc địa Công nghệ viễn thám 0 X X S D sin = R T Y Y S Z ZS D cos (5. 43) Mặt khác 0 0 0 2 D sin = RT G = D H2 = 1 y -H H D cos 0 2 2 (yp + d0 ) f -f (5. 44) Trong đó f = Hy đợc... Công nghệ viễn thám N= a [ u,V ,W ]T P a 1 e 2 Sin 2 BT - là bán trục chính của Elipsoid - toạ độ của các mắt lới tơng ứng dới mặt đất trong hệ thống toạ độ Sensor 0 u 1 V = 0 Cos W P 0 Sin 0 0 Sin 0 Cos d Trong đó: - Góc quét tới mắt lới (P) tơng ứng với phơng trình quét của Sensor : ( t ) = [ Sin( t ) 8] + Chúng ta có thể nhận: = (tp) - (t0) = (TS.y) - (T0.y0) , , , -. .. quay Do quả đất quay nên hình ảnh viễn thám bị méo xiên, méo ảnh này có thể hiệu chỉnh nhờ dịch từng đờng quét dọc theo hớng quét, tức là: Y = Y' + Y Y' - Giá trị tọa độ gốc (5. 36) Y - Giá trị dịch chuyển y = R E ì Sini ì Sin( S ì t ) S E Cosi (5. 38) Trong đó: i - Góc lệch của mặt phẳng quỹ đạo S - Vận tốc góc của quả đất quay E - Vận tốc góc của quỹ đạo bay SPOT t - Thời gian quét lấy gốc là tâm... SPOT bay trên quỹ đạo tròn cận cực đồng bộ mặt trời với góc nghiêng quỹ đạo là 980, độ cao bay khoảng 830 km, chu kỳ lặp là 26 ngày ảnh SPOT đợc thu nhận nhờ máy chụp ảnh đa phổ HRV_1 và HRV_2 Có hai loại ảnh chính là ảnh đa phổ (Multispectral XS) gồm 3 kênh phổ khác nhau là 0 .50 ữ0 .59 m, 0.61ữ0.68m và 0.79 ữ0.89m Loại ảnh này đợc gọi là ảnh SPOT - XS Độ phân giải của ảnh SPOT - XS là 20m ảnh SPOT - . http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 75 Chơng V Các phơng pháp nắn ảnh viễn thám Nh chúng ta đã biết, quá trình nắn ảnh viễn thám giữ một vai trò. ảnh viễn thám. Hình 5. 11.Nắn ảnh từng phần ả nh gốc 2 4 Y X 3 1 P ảnh kết quả Y X 54 2 1 P http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 87 Đ .5. 3. (x P , y P ) (5. 4) http://www.ebook.edu.vn Công nghệ viễn thám Dùng cho học viên cao học Trắc địa 79 và x P = f x (X P , Y P ) y P = f y (X P , Y P ) (5. 5) Hàm số (5. 4) tơng ứng với