Các tư liệu thu được trong viễn thám phần lớn là dưới dạng số vì thế nên vấn đề đoán đọc điều vẽ ảnh bằng xử lí số trong viễn thám cũng giữ một vai trò quan trọng và có lẽ cũng là phương pháp cơ bản trong viễn thám hiện đại.
I. Đặt vấn đề Trong cuộc hành trình đi tìm giá trị cuộc sống đã sản sinh ra biết bao nhiêu những phát minh vĩ đại mang lại cho con người những điều kiện sống hữu ích và thực sự rất ý nghĩa, điều đó thể hiện qua một bề dày lịch sử tri thức nhân loại đang tồn tại và được ứng dụng rộng khắp. Công nghệ viễn thám ra đời cũng được xem như một trong những công nghệ thiết thực vì nhờ nó mà các tính chất của vật thể chúng ta quan sát được xác định, đo đạc hoặc phân tích mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng. II. Giải quyết vấn đề Vậy trước tiên phải hiểu viễn thám là gì? Viễn thám là môn khoa học và nghệ thuật thu nhận thông tin về các vật, vùng hay hiện tượng nào đó thông qua việc xử lý số liệu bằng cách sử dụng thiết bị quan sát từ xa. Ở nước ta ngày nay cũng như các nước khác trên thế giới, công nghệ viễn thám được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như thành lập, chỉnh lý bản đồ địa chính, điều tra hiện trạng sử dụng đất, điều tra thảm thực vật, nghiên cứu với tài nguyên môi trường, nghiên cứu biển, nghiên cứu tai fbieens thiên tai… nhờ đó có thể xác định trạng thái cây trồng, dự báo thời tiết, lũ lụt, phát hiện cháy rừng, phân vùng quy hoạch đất đai, nghiên cứu động đất, nghiên cứu vũ trụ, nghiên cứu biển, nghiên cứu khí quyển, môi trường hay phục vụ vào mục đích quân sự… 1. Phương pháp xử lý thông tin viễn thám Xử lí thông tin viễn thám có hai phương pháp cơ bản: phân tích bằng mắt và xử lí số. Giải đoán bằng mắt ( visual Interpretation) có thể áp dụng cho cả hai dạng tư liệu, song xử lí số (digital image Processing) thì chỉ áp dụng cho ảnh số. Qúa trình xử lý thông tin viễn thám có thể khái quát thành 3 bước như sau: Bước 1: Đọc ảnh: là quá trình nhận dạng các hình ảnh có trên ảnh. Bước 2: Phân tích ảnh : gồm đo đạc ảnh như kích thước, hình dạng, bóng, tính toán chiều cao, chiều rộng… Bước 3: Đánh giá ảnh: trong đó bao gồm các nộ dung đánh giá định lượng chiều cao, chiều dài… cho các đối tượng cụ thể tương ứng với các yếu tố và phân tích các thông tin trên một quan điểm thống nhất. Phân tích ảnh bằng mắt là sử dụng mắt người cùng với trí tuệ để tách chiết các thông tin từ tư liệu viễn thám dạng hình ảnh. Trong việc xử lí thông tin viễn thám thì giải đoán bằng mắt ( visual Interpretation) là công việc đầu tiên, phổ biến nhất và có thể áp dụng trong mọi điều kiên có trang thiết bị từ đơn giản đến phức tạp. Việc phân tích bằng mắt có thể được trợ giúp bằng một số thiết bị quang học. Phân tích hay giải đoán bằng mắt là sử dụng mắt thường hoặc có sự trợ giúp của các dụng cụ quang học từ đơn giản đến phức tạp như : kính lúp, kính lập thể, kính phóng đại, máy tổng hợp màu…, nhằm nâng cao khả năng phân tích của mắt người. Ưu điểm của nó là có thể khai thác được các tri thức chuyên môn và kinh nghiệm của con người, mặt khác có thể phân tích được các thông tin phân bố không gian. Tuy nhiên tốn thời gian và kết quả thu được không đồng nhất. 2. Các bước giải đoán ảnh bằng phương pháp xử lý số Các tư liệu thu được trong viễn thám phần lớn là dưới dạng số vì thế nên vấn đề đoán đọc điều vẽ ảnh bằng xử lí số trong viễn thám cũng giữ một vai trò quan trọng và có lẽ cũng là phương pháp cơ bản trong viễn thám hiện đại. Đoán đọc điều vẽ ảnh bằng xử lí viễn thám bao gồm 5 giai đoạn sau: Hình 1: các giai đoạn của giải đoán ảnh bằng xử lí số 1. Nhập số liệu: Khôi phục và hiệu chỉnh ảnh Biến đổi ảnh Phân loại ảnh Nhập số liệu Xuất kết quả Có hai nguồn tư liệu chính đó là ảnh tương tự do các máy chụp ảnh cung cấp và ảnh số do các máy quét cung cấp. Trong trường hợp ảnh số thì tư liệu ảnh được chuyển từ các băng từ lưu trũ mật độ cao HDDT và các băng từ CCT. Ở dạng này máy tính nào cũng đọc được số liệu. Các ảnh tương tự cũng được chuyển thành dạng số thông qua các máy quét. Hệ nhập ảnh được coi như một hệ chuyển đổi các ảnh tương tự đen trắng hay màu về dạng số. Các hệ nhập ảnh được thiết kế dựa trên những phương pháp quét ảnh chính sau: - Quét cơ học: Bức ảnh được đặt trên một ống hình trụ và quá trình quét được thực hiện bằng việc quay của ống và một tia sáng chiếu từ bên trong ra. - Máy quay vô tuyến - Buồng chụp CCD - Buồng chụp CCD mảng tuyến tính: làm việc trên nguyên lí chia đối tượng nghiên cứu thành nhiều hàng nhỏ và việc chuyển đổi được thực hiện tuần tự theo từng hàng một. 2. Khôi phục và hiệu chỉnh ảnh: Đây là giai đoạn mà các tín hiệu số được hiệu chỉnh hệ thống nhằm tạo ra một tư liệu ảnh có thể sử dụng được cũng như bảo đảm sự đồng nhất định về mặt bức xạ. Giai đoạn này thường được thực hiện trên các máy tính lớn tại các trung tâm thu số liệu vệ tinh. - Hiệu chỉnh ảnh Mục đích là để bảo đảm được sự đồng nhất về mặt bức xạ ta tiến hành hiệu chỉnh ảnh. Các nguồn nhiễu bức xạ gồm 3 nhóm chính sau: - Các nguồn nhiễu do biến đổi độ nhạy của bộ cảm ( Sử dụng các bộ cảm quang điện tử) - Các nguồn nhiễu do góc chiếu của mặt trời và do địa hình + Bóng chói mặt trời (sử dụng nguyên lý ứng dụng chuỗi Furie) + Bóng che (cần có số liệu mô hình số địa hình và tọa độ vật mạng tại thời điểm thu tín hiệu) - Các nguồn nhiễu do trạng thái khí quyển ( áp dụng các qui luật quang hình học và quang khí quyển) - Hiệu chỉnh khí quyển Mục đích nhằm loại trừ những thành phần bức xạ không mang lại thông tin hữu ích. Phương pháp chính trong hiệu chỉnh khí quyển có 3 nhóm: - Phương pháp sử dụng hàm truyền khí quyển (dựa trên trạng thái trung bình của khí quyển kể cả hàm lượng các hạt bụi lơ lửng và hơi nước) - Phương pháp sử dụng các số liệu quan trắc thực địa ( dựa trên sự khác biệt cường độ bức xạ thu được trên vệ tinh và giá trị đo được) - Các phương pháp khác - Hiệu chỉnh hình học Trình tự bao gồm: + Chọn lựa phương pháp Phương pháp được lựa chọn phải dựa trên bản chất méo hình của tư liệu nghiên cứu và số lương điểm khống chế có thể được. + Xác định các tham số hiệu chỉnh Thông thường dựa trên việc thiết lập các mô hình toán học và các hệ số của mô hình này được tính theo phương pháp bình sai trên cơ sở các điểm đã biết tọa độ ảnh và tọa độ các điểm kiểm tra. Những biến đổi thường sử dụng trong thực tế là: Biến đổi Helmert: x= au + bv + c số ẩn số là 4 y= - bu + av + d Biến đổi Affine : x= au + bv + c số ẩn là 6 y= du + ev + f Biến đổi theo phép chiếu hình a 1 v + a 2 u+ a 3 x= số ẩn là 8 a 7 u + a 8 + 1 a 4 u + a 5 v + a 6 y= a 7 u +a 8 +1 Biến đổi đa thức : Số ẩn phụ thuộc vào bậc đa thức 3. Biến đổi ảnh: Các quá trình xử lý như tăng cường chất lượng, biến đổi tuyến tính … là giai đoạn tiếp theo. Giai đoạn này có thể thực hiện trên các máy tính nhỏ như máy vi tính trong khuôn khổ của một phòng thí nghiệm. - Tăng cường chất lượng và chiết tách đặc tính a. Tăng cường chất lượng ảnh ( những phép tăng cường chất lượng ảnh thường được sử dụng là biến đổi cấp độ xám, biến đổi histogram, tổ hợp màu, biến đổi màu giữa hai hệ RGB và HIS…) b. Chiết tách đặc tính - Đặc tính phổ : Các màu sắc đặc bệt, gradient, tham số phổ. - Đặc tính hình học: Các cấu trúc đường, hình dáng, kích thước… - Đặc tính cấu trúc : Mẫu, tần suất phân bố không gian, tính đồng nhất…. Biến đổi cấp độ xám Thường người ta sử dụng phép biến đổi tuyến tính và phép biến đổi dựa vào giá trị trung bình. • Thể hiện màu trên tư liệu ảnh - Tổ hợp màu Có hai phương pháp trộn màu đó là cộng màu và trừ màu Hình 1 : sơ đồ nguyên lí của việc trộn màu Nếu ta chia toàn bộ dải sóng nhìn thấy thành 3 vùng cơ bản là đỏ, lục, chàm và sau đó lại dùng ánh sáng trắng chiếu qua kính lọc đỏ, lục, chàm tương ứng ta thấy hầu hết các màu tự nhiên đều được khôi phục lịa. Phương pháp tổ hợp màu đó gọi là phương pháp tổ hợp màu tự nhiên. 2.1.1. Hiện màu giả Hình 2: ví dụ về hiện màu giả 2.1.1.1. Các phép biến đổi giữa các ảnh a. Biến đổi số học: Các phép biến đổi số học dựa trên các phép tính cộng, trừ , nhân, chia và phối hợp giữa chúng được sử dụng cho nhiều mục đích kể cả loại trừ một số loại nhiễu. b. Các phép biến đổi logic: Các phép biến đổi logic sử dụng các toán tử OR và AND nhiều trong việc phân tích tư liệu đa thời gian hoặc để chồng ảnh lên bản đồ. • Phân tích cấu trúc a. Phân tích thống kê dựa trên ma trận n*n - Khoảng cấp độ sáng của histogram. - Ma trận phương sai – hiệp phương sai - Ma trận nén cốt chạy b. Phân tích chuỗi phổ (dựa trên việc ứng dụng chuỗi Furie) 4. Phân loại: Phân loại đa phổ để tách các thông tin cần thiết phục vụ cho theo dõi các đối tượng hay lập bản đồ chuyên đề là khâu then chốt của việc khai thác tư liệu viễn thám. - Phân loại có kiểm định Hình 3: các bước cơ bản trong phân loại có kiểm định + Lấy mẫu : mục đích là thu thập một tập hợp thống kê mô tả mẫu phổ cho mỗi loại lớp phủ mặt đất cần phân loại trong một ảnh. + Phân loại: so sánh các pixel chưa biết với mẫu phổ của các đối tượng được xây dựng ở giai đoạn lấy mẫu, sau đó quy các pixel này về loại đối tượng mà chúng gần giống nhất. - Phân loại không kiểm định : nguyên lí cơ bản là các giá trị phổ trong một loại lớp phủ phải gần giống nhau trong không gian đo, trong lúc các dữ liệu của các loại khác nhau phải phân biệt rõ vơi nhau về phương diện phổ. 5. Xuất kết quả Sau khi hoàn tất các khâu xử lý cần phải xuất kết quả: - Các sản phẩm đồ họa - Các dữ liệu đưa ra bằng bảng - Các file thông tin bằng số 3. Ví dụ về giải đoán ảnh bằng phương pháp xử lí số Đề tài : Ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thông tin địa lí điều tra thu thập thông tin về hiện trạng rừng tre nứa tại một số tỉnh trong nước. 1. Tư liệu, công cụ sử dụng a. Dữ liệu Ảnh vệ tinh Spot 5, chụp đầu năm 2005 có độ phân giải 2,5m Ảnh vệ tinh Landsat ETM+, chụp quý I năm 2005, độ phân giải 15- 30m Bản đồ hiện trạng rừng năm 2005 Bản đồ nền địa hình tỉ lệ 1: 50000 hệ quy chiếu VN 2000 b. Công cụ Máy tính được cài sẵn các phần mềm chuyên dùng Máy định vị toàn cầu GPS: dùng xác định vị trí các điểm quan sát trên thực tế. Máy ảnh số: dùng để chụp ảnh thực địa, phục vụ công tác xây dựng mẫu khóa ảnh Địa bàn: dùng xác định hướng quan sát và hướng chụp ảnh tại điểm quan sát Ống nhòm 2. Phương pháp xây dựng bản đồ Bước 1: Nắn chỉnh hình học và ghép thành ảnh lớn bao phủ từng tỉnh. Các biện pháp tăng cường chất lượng ảnh được sử dụng để nâng cao chất lượng giải đoán ảnh bao gồm: tăng độ tương phản, làm sắc nét ảnh. Tiếp theo sử dụng phương pháp chuyên gia để giải đoán bằng mắt. Dựa trên các tư liệu, bản đồ liên quan vạch tuyến đi thực địa để xây dựng bộ mẫu khóa ảnh và tiến hành giải đoán lần 1. Bước 2: Đánh giá kết quả giải đoán, vạch tuyến kiểm tra thực địa để kiểm tra độ chính xác của giải đoán lần 1, chuẩn hóa lần 2 bộ mẫu khóa ảnh giải đoán để sử dụng cho giải đoán và chỉnh sử bản đồ thành quả. Xử lý ảnh: Mục đích của xử lý ảnh là tạo ra một tấm ảnh vệ tinh có kết quả tốt nhất cho công tác giải đoán ảnh, loại bỏ được các sai lệnh về hình học xảy ra trong quá trình thu nhận ảnh. Toàn bộ ảnh SPOT5 được xử lý bằng phần mềm ERDAS IMAGINE 8.6, đây là phần mềm xử lý ảnh vệ tinh rất mạnh hiện đang được ứng dụng rộng rãi tại các cơ quan chuyên ngành viễn thám ở Việt Nam. Các bước xử lý ảnh bao gồm: Tổ hợp mầu Một cảnh ảnh SPOT5 gốc bao gồm nhiều kênh riêng rẽ (ảnh đa phổ) và được hiển thị màu theo cấp độ xám khác nhau, rất khó cho việc giải đoán ảnh. Mục đích của tổng hợp màu ảnh vệ tinh là tạo và hiển thị ảnh trên màn hình một tấm ảnh màu bằng cách kết hợp giá trị phổ của 3 kênh đa phổ riêng rẽ. Trên cơ sở ảnh tổng hợp màu này, đoán đọc viên sẽ có được sự so sánh cụ thể giữa màu sắc các trạng thái trên ảnh với thực tế từ đó đưa ra những kết luận chính xác về việc khoanh vẽ, tách các trạng thái trên. Nắn chỉnh hình học Mục đích của nắn chỉnh hình học là nhằm loại bớt các sai lệch xảy ra trong quá trình chụp ảnh và đưa ảnh về toạ độ chuẩn để có thể tích hợp với các nguồn dữ liệu khác. Nắn chỉnh hình học ảnh hưởng quan trọng tới độ chính xác của các đối tượng khoanh vẽ bản đồ. Việc nắn chỉnh hình học bằng các hệ xử lý ảnh được tiến hành dựa trên các điểm khống chế mặt đất (GCPs). Các điểm khống chế phải ít biến động, ví dụ như điểm giao nhau giữa các đường, các suối Có 2 loại toạ độ của các điểm khống chế: i) các điểm trên ảnh cần nắn có toạ độ thể hiện dưới dạng dòng, cột; ii) các điểm trên mặt đất theo một hệ toạ độ địa lí xác định nào đó. Số lượng các điểm khống chế phải được lấy ít nhất đủ số lượng yêu cầu mà bậc nắn đòi hỏi, việc chọn các điểm khống chế ảnh hưởng rất nhiều đến độ chính xác của phép nắn. Các điểm khống chế phải thoả mãn những yêu cầu sau: - Ðược rải đều trên toàn bộ phạm vi ảnh nắn. Ðiều này làm giảm sai số cho phép nắn. Tại khu vực không có điểm khống chế hay điểm khống chế ít, sai số sẽ lớn hơn. - Các điểm khống chế phải dễ nhận biết trên cả ảnh và bản đồ, phải là các yếu tố ít thay đổi của địa hình hay địa vật. Việc nắn chỉnh hình học ảnh Spot5 sẽ được tiến hành theo trình tự sau: + Ðối với ảnh tổ hợp màu: sử dụng phương pháp nắn ảnh theo bản đồ nền địa hình VN2000. Các điểm khống chế được chọn là các ngã ba đường, vị trí cầu cống, ngã ba suối nhỏ . Trong quá trình lấy điểm khống chế, cần kiểm tra sai số của từng điểm do máy tính tính toán. Những điểm được chấp nhận khi sai số của nó không vượt quá 1 pixel. + Ðối với kênh toàn sắc (Panchromatic): sử dụng phương pháp nắn ảnh theo ảnh. Ảnh được sử dụng để nắn chính chính là ảnh tổng hợp màu sau khi đã được nắn chỉnh hình học. Sau khi nắn chỉnh hình học, ảnh vệ tinh sẽ được chồng lên bản đồ nền địa hình để kiểm tra độ trùng khít. Nếu trên ảnh còn nhiều khu vực sai lệch khoảng cách trên 2,5m (bằng độ phân giải của ảnh) thì phải nắn chỉnh lại. Tăng cường chất lượng ảnh Tăng cường độ phân giải không gian: Mục đích của bước này là nhằm tăng cường khả năng giải đoán ảnh bằng mắt thông qua tăng cường độ phân giải không gian của ảnh bằng tổng hợp màu từ các kênh đa phổ có độ phân giải thấp hơn và kênh toàn sắc có độ phân giải không gian cao hơn. Ảnh tổng hợp màu từ kênh đa phổ của ảnh SPOT5 có độ phân giải không gian là 10m, trong khi đó, độ phân giải không gian của kênh toàn sắc là 2,5m, vì vậy, ảnh tổng hợp màu sau khi tăng cường sẽ có độ phân giải không gian 2,5m, khi đó, mức độ chi tiết của ảnh sẽ được tăng lên đáng kể, việc này giúp đoán đọc viên dễ phân biệt được các đối tượng trên ảnh hơn. Hình 4:Tăng cường độ phân giải không gian Tăng cường độ tương phản: Mục đích của bước này là nhằm tăng cường khả năng giải đoán ảnh bằng mắt thông qua việc tăng cường độ tương phản của ảnh tổng hợp màu đã tăng cường độ phân giải không gian ở trên, ảnh sau khi được tăng cường, sự khác biệt giữa các đối tượng cần được giải đoán trên ảnh không những được cải thiện mà ảnh hưởng của sự “mờ ảo" giữa các đối tượng cũng được giảm thiểu, giúp đoán đọc viên đẽ nhận biết hơn các đối tượng trên ảnh, tăng độ chính xác của công tác giải đoán ảnh. Theo phương pháp giải đoán ảnh, tất cả các trạng thái được phân tách trên ảnh đều dựa vào cơ sở biểu thị đặc trưng của các đối tượng điển hình (Mẫu khoá ảnh) cho trạng thái đó. Do vậy, mẫu khoá ảnh phải được xây dựng theo nguyên tắc phải đại diện cho đối tượng cần giải đoán. Căn cứ vào hệ thống phân loại hiện trạng rừng và sử dụng đất và đặc tính của ảnh tổng hợp màu tự nhiên đã được tăng cường ở trên, tiến hành xây dựng mẫu khoá ảnh cho từng trạng thái cần phân biệt ở đây chính là mẫu khóa ảnh cho trạng thái rừng tre nứa. Việc xây dựng mẫu khoá ảnh được thực hiện theo 3 bước sau đây: Bước 1: Xây dựng mẫu khóa trong phòng. Bước 2: ðiều tra ngoại nghiệp Bước 3: Hoàn chỉnh mẫu khóa ảnh. Kết hợp kết quả xây dựng, mô tả mẫu khoá ảnh trong phòng và kết quả kiểm chứng, bổ sung ngoài thực địa để xây dựng bộ mẫu khoá ảnh hoàn chỉnh cho trạng thái rừng tre nứa Hình 5: Mẫu khóa ảnh cho Landsat 7 ETM+ Giải đoán ảnh