Kỹ thuật nắn ảnh vệ tinh để thành lập bình đồ tỷ lệ 1 50000

Trang 1

Loi mé dau!

Ngày nay, cùng với sự phát triển như vũ bão của khoa học kỹ thuật, công nghệ vũ trụ đã phát triển vơ cùng nhanh chóng trong vài thập niên gầm đây Kỹ thuật viễn thám nói chung đã trở thành một phương tiện kỹ thuật hiện

đại được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau như trong lâm

nghiệp, cập nhật và thành lập bản đồ, trong bảo vệ mơi trường và phịng chống thiên tai vv Viễm thám là một phương thức thu nhận thông tin về các đối tượng đó Các thơng tin thu được là kết quả của việc giải đoán mã hoặc đo đạc những biến đổi mà các đối tượng tác động tới môi trường chung quanh như trường điện từ, truờng âm thanh hoặc trường hấp đẫn

Tính ưu việt cơ bản của thông tin viễn thám là khả năng tổng hợp và tính tổng quát cao, độ chỉ tiết lớn Bằng ảnh máy bay và ảnh vệ tỉnh ta co khá 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 phép nghiên 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 chủ yếu gây nên biến dạng hình học của ảnh viễn thám có thể chia làm hai nhóm

chính là: sai số hình học do bản thân máy thu và sai số hình học do tác động

bên ngồi Vì vậy, trong quy trình cơng nghệ xử lý ảnh viễn thám cho các

mục đích trên, cơng tác hiệu chính hình học ảnh viễn thám chiếm một vai trò quan 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 hình học ảnh viễn thám, em đã thực hiện đề tài tốt nghiệp “ Kỹ

thuật nắn ảnh vệ tỉnh để thành lập bình đề tỷ lệ I : 50.000”

Dưới sự hướng dẫn nhiệt tình của thầy giáo PGS TS Nguyễn Trường

Trang 2

Đồ án tốt nghiệp chuyên ngành Trắc Địa Ảnh Trường Mỏ Địa Chất 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

ChươngI_ : GIỚI THIỆU CHUNG VÈẺ VIỄN THÁM Chương II : HIỆU CHỈNH HÌNH HỌC ÁNH VỆ TINH

Chương HI : KHẢO SÁT KỸ THUẬT NÁN ẢNH VỆ TINH ĐÉ THÀNH LẬP BÌNH ĐỊ 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 tài

còn nhiều hạn chế và thiếu sót, kính mong thầy cô và các bạn góp ý đề đề tài

của em được hoàn thiện hơn

Sinh viên thực hiện

Trang 3

Chương I

GIỚI THIỆU CHUNG VÈ VIỄN THÁM § 1.1 Một số vấn đề cơ bản về viễn thám

1.1.1 Khái niêm cơ bản

Sự phát triển của viễn thám gắn liền với sự phát triển của công nghệ vũ

trụ, phương pháp chụp ảnh và thu nhận thông tin của các đối tượng trên mặt đất

Hiện nay, ảnh vệ tinh do phân giải cao (I+4m) đang được các chuyên gia sử dụng theo hướng tích hợp với GPS (Global Positioning System) va GIS (Goegraphical Information System), nhằm khai thác đữ liệu không gian hiệu quả phục vụ công tác thành lập bản đồ thành phó, quy hoạch giao thông, giám sát biến động sử dụng đất Trong đó, vệ tỉnh Ikonos được phóng vào tháng 4 năm 1999 đã cung cấp ảnh với độ phân giải không gian Im và đặc biệt là vệ tinh Quickbird được phóng vào tháng 10 năm 2001 cung cấp ảnh với độ phân giải không gian 0.61m Ảnh đa phố độ phân giải khơng gian cao đã góp phần

quan trọng trong việc phát triển ứng dụng viễm thám trong nhiều lĩnh cực,

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

Ngồi 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 phố

biến từ đầu thế kỷ này

I.1.1.1 - Viễn thám là gì?

° Khái niệm về viễn thám

Viễn thám được định nghĩa là khoa học nghỉ ên cứu các phương pháp

thu thập, đo lường và phân tích thơng tin của vật thể quan sát mà không cân

tiếp xúc trực tiếp với chúng

Thuật ngữ viễn thám được sử dụng đầu tiên ở Mỹ vào năm 1960, bao

gồm tất cả các lĩnh vực như khơng ảnh, giải đốn ảnh, địa chất ảnh

Trang 4

Đồ án tốt nghiệp chuyên ngành Trắc Địa Ảnh Trường Mỏ Địa Chất

qua năng lượng bức xạ hay phản xạ từ vật thể nên viễn thám là một công nghệ

nhằm xác định và nhận biết đối tượng hoặc các điều kiện môi trường thông qua những đặc trưng riêng về sự phản xạ và bức xạ

° Nguyên lý:

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

thông tin về các vật thể tương ứng với năng lượng bức xạ ứng với từng bước sóng đã xác định

Đo lường và phân tích năng lượng phản xạ phổ ghi nhận bởi ảnh viễn thám, cho phép tách thông tin hữu ích về từng loại lớp phủ mặt đất

khác nhau do sự tương tác giữa bức xạ điện từ và vật thể

Dữ liệu số LP oole HMM Tư liệu ảnh aT

Tư liệu Lif

mat dat

Hình 1: Nguyên lý thu nhận dữ liệu được sử dụng trong viễn thám

Trang 5

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 1.1.1.3 - Bộ cảm biến

Thiết bị đùng 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

1.1.1.4 - Vat mang

Phương tiện mang các sensors được gọi là vật mang, có thể là máy bay, khinh khí cầu, tàu con thoi hoặc vệ tinh

Nguồn năng lượng chính thường sử dụng trong viễn thám là bức xạ mặt trời, năng lượng của sóng điện từ do các vật thể phản xạ hay bức xạ được thu

nhận bởi bộ cảm biến đặt trên vật mang

Máy bay và vệ tinh là những vật mang chủ yếu cho sự quan trắc trong viễn thám Định nghĩa này loại trừ những quan trắc về điện từ và trọng lực và những quan trắc chủ yếu là để đo đạc nhưng trường lực nhiều hơn là đo đạc bức 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 một phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới Việc phân tích ảnh

hàng khơng đã góp phần đáng ké trong việc phát hiện nhiều mỏ dau và

khoáng sản trầm tích Sự thành công này sử dụng dải nhìn thấy của sóng điện từ và có thể hiệu quả hơn nếu sử dụng các dai sóng khác TừI1960, sự tiến bộ

của khoa học kỹ thuật cho phép thu được các hình ảnh của dải sóng khác nhau, bao gồm cả dải sóng hồng ngoại và cực ngắn Sự phát triển và sử dụng các loại tàu vũ trụ có người điều khiển và vệ tinh khơng có người điều khiển

Trang 6

Đồ án tốt nghiệp chuyên ngành Trắc Địa Ảnh Trường Mỏ Địa Chất bắt đầu từ 1960 đã cung cấp khả năng từ trên quỹ đạo thu được hình ảnh của

trái đất

Thơng tin về năng lượng phản xạ của các vật thể được ghi nhận bởi ảnh

viễn thám thông qua xử lý tự động trên máy hoặc giải đoán trực tiếp từ ảnh

dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia Cuối cùng, các dữ liệu hoặc thông tin liên quan đến các vật thể và hiện tượng khác nhau trên mặt đất sẽ được ứng dụng vào trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: nông lâm nghiệp, địa chất, khí tượng, mơi trường

1.1.1.5 - Quá trình thu nhận và xứ lý ảnh viễn thám

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

- Tang mat dat

- Tang may bay - Tang vii tru

Toàn bộ quá trình thu nhận và xử lý ảnh viễn thám có thể chia thành 5

thành phần cơ bản như sau:

- Nguồn cung cấp năng lượng

- Sự tương tác của năng lượng với khí quyền

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

- Chuyên đổi năng lượng phản xạ từ vạt thể thành đữliệu ảnh số bởi

bộ cảm biến

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

1.1.2 Phân loại viễn thám

Viễn thám có thế được phân thành 3 loại cơ bản ứng với vùng bước sóng sử dụng

Trang 7

được dựa vào sự đo lường năng lượng vùng ánh sang nhìn thấy và hồng ngoại được phản xạ từ vật thể và bề mặt trái đất Ảnh thu được bởi kỹ thuật viễn

thám này được gọi chung là ảnh quang học

- _ Loại 2: Viễn thám hồng ngoại nhiệt

Nguồn năng lượng sử dụng là bức xạ nhiệt do chính vat thé 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 cấp

năng lượng riêng và phát trực tiếp đến 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 ảnh rađa

Sự phân chia thành các dai phé liên quan đến tính chất bức xạ tự nhiên của 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

tốc độ gần 3 x 10 m⁄s (tốc độ ánh sáng)

Khoảng cách giữa các cực trị được gọi là bước sóng (2) với đơn vị là độ

đài

Số lượng các cực trị truyền qua một điểm nhất định trong thời gian I

giây được gọi là tần số (0 - đơn vi: herzt)

Trang 8

§ I.2 Tư liệu ảnh vệ tỉnh có phổ biến ở Việt Nam 1.2.1, Anh vé tinh quang hoc

Ảnh nói chung là sự thể hiện hai chiều của các vật thé trong một vùng đã được xác định, trong kỹ thuật viễn thám có hai loại ảnh thường sử

dụng đó là ảnh tương tự và ảnh số

Kết quả của việc thu nhận ảnh từ vé tinh sé có những tắm ảnh ở dạng tương tự hoặc số, được lưu trữ trên phim hay băng từ hay đĩa từ

1.2.1.1 Ảnh twong tw

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

bạc, ảnh tương tự thu được từ các bộ cảm tương tự dùng phim chứ không sử dụng các hệ thống quang điện tứ

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

Các bức ảnh có cấp độ sáng hoặc màu thay đổi liên tục Ví đụ như ảnh

hàng không, ảnh chụp từ các camera thông thường được lưu trữ trên phim

hoặc giấy ảnh có thể xem trực tiếp

1.2.1.2 Ảnh số

1 Khái niệm

Ảnh số là đạng tư liệu ảnh không lưu trên giấy ảnh hoặc phim Nó được chia thành nhiều phần tử 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 hữu hạn ứng với từng cấp độ sáng Ảnh số được lưu trữ trong máy tính (hay các

phương tiện lưu trữ khác tương ứng) để có thể xem trên máy tính

Trang 9

- 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 là

lượng tử hoá

Các pixel thường có dạng hình vng và đ ược xác định bằng toạ độ là

chỉ số hàng (tăng dần từ trên xuống) và chỉ số cột ( từ trái sang phải) Trong

quá trình chia mẫu từ một ảnh tương tự thành ảnh số thì độ lớn của pixel hay

tần suất chia mẫu phải được chọn tối ưu Nếu pixel quá lớn thì chất lượng ảnh

sé toi con trong trường hợp ngược lại thì dung lượng thông tin cần lưu trữ lại

quá lớn

Ảnh số được lưu trữ trong máy tính dé thẻ hiện đữ 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 sử dụng 8 bit để lượng tử hố, có 256 giá trị được sử dụng để lưu trữ ảnh và mỗi

phần tử ảnh sẽ nhận một trong những giá trị từ 0+255 (0 tương ứng đen và

255 là trắng)

2 Ảnh vệ tỉnh

Ảnh vệ tỉnh hay còn gọi là ảnh viễn thám thường 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 trí tương ứng trên mặt đất, được bộ cảm biến thu nhận và chuyền 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 đồi từ đen đến trắng để cung cấp thông tin về các vật thể Tuỳ thuộc vào số kênh phổ được sử dụng, ảnh vệ tỉnh được ghi lại theo những đải 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

Trang 10

1.2.2 Cac đặc trưng cơ bản của ảnh vệ tinh

1.2.2.1 Đặc trưng:

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

xử lý bởi máy tinh dé tạo ảnh cho người giải đoán nghiên cứu ứng dụng vào

nhiều lĩnh vực khác nhau Ảnh số được thể hiện bởi ma trận, trong đó các phần tử ma trận (xác định bởi hàng và cột) ứng với các phần tử ảnh có từng giá trị độ sáng riêng biệt Ảnh vệ tinh được đặc trưng bởi một số thông số cơ

bản như sau:

2.2.1.1 Tính chất hình học của ảnh vệ tinh

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

nghĩa là góc khơng 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 da mà một bộ cảm biến có thé thu được sóng điện từ được

gọi là trường nhìn FVO (field of vieư) Khoảng không gian trên mặt đất do

FVO tạo nên chính là bề rộng tuyến bay

Trang 11

ĐỘ | Kíchthướcvậtthể | Độ phân giải Kích thước

phân giải vat thé

m m m m 0.5 L0 5.0 10.0 1.0 2.0 10.0 20.0 L5 3.0 15.0 30.0 20 4.0 20.0 40.0 2.5 5.0 25.0 50.0

Bang | - Quan hệ giữa độ phân giải và kích thước của vat thể cần xác định

1.2.2.2 Tinh chat phố của ảnh vệ tỉnh

Cùng một vùng phủ mặt đất tương ứng, các pixel sẽ cho giá trị riêng

biệt theo từng vùng phố ứng với các loại bước sóng khác nhau (ảnh chụp đa phổ - MSS) Do đó, thông tin được cung cấp theo từng loại ảnh vệ tinh khác

nhau không chỉ phụ thuộc vào số bit dùng để ghi nhận, mà còn phụ thuộc vào

phạm vi bước sóng

Độ phân giải phổ thể hiện bởi kích thước và số kênh phố, bề rộng phố hoặc sự phân chia vùng phố 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 phố thấp khi thể hiện cường

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

điện 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 vật

thể

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

1.2.2.3 Độ phân giải thời gian của ảnh vệ tỉnh

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

Trang 12

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

nhiêu đữ liệu ảnh sẵn có cho khu vực nghiên cứu? Ảnh có thể chụp trở lại sau

thời gian bao lâu? Vé tinh co thường xuyên chụp lại cùng vị trí?

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

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

cứu

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

có định (mất từ vài ngày đến vài tuần) phụ thuộc vào quỹ đạo và độ phân giải

không gian

L2.2.4 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 thơng 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 cao

thì 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

1.2.2.5 Hién thi anh vé tinh

Chất lượng của dữ liệu ảnh vệ tinh được đánh giá qua tỷ số giữa tín

hiệu nhập S cần thiết và mức độ nhiễu N (signal to noise radio) Tý số S/N

được xác định thông qua biểu thức sau:

Tỷ số SN =20 logS/N [đB]

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 ( vé tinh NOAA

Trang 13

độ xám Toàn bộ dung lượng của một dữ liệu anh da phố được xác định bởi: Dung lượng của một ảnh (byte) = {số hang x số cột x số kênh x số bit }/8

+ Dung lượng Bè rộng ảnh Độ phân giải

Anh Mb km m Landsat MSS 30 180 79 Landsat TM 300 180 30 SPOT XS 27 60 21 SPOT Pan 36 60 10

Bảng 2 - Quan hệ gữa dung lượng, độ phân giải và bề rộng của ảnh vệ tỉnh Ảnh đa phổ bao gồm nhiều kênh phổ Đề hiền thị, từng kênh của ảnh đa phổ được thể hiện lần lượt dưới dạng ảnh grey scale (cấp độ xám) mà mỗi pIxel sẽ có giá trị hữu hạn ứng với từng cường độ phản xạ năng lượng của vật thé trên mặt đất, hoạc phối hợp ba kênh ảnh hiển thị cùng lúc đưới dạng ảnh

tổ hợp màu Khi sử dụng chọn từng kênh phố nào đó được hiền thị theo một

màu cụ thể Do máy tính sử dụng ba màu cơ bản (red, green, blue) nên chỉ có

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

1.2.2.6.Thu nhỏ và phóng to hình ảnh 1 Thu nhỏ hình ảnh

Một hệ thống xứ ly ảnh số chỉ có thể trình bày trên màn hình một hình ảnh có kích thước < 512 x 512 pixel trong một lần, vì vậy cần thu nhỏ hình ảnh đề có thể chuyền toàn cảnh thành một hay vài hình ảnh để có thể xem xét tổng quan

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 dụ với một ảnh Landsat MSS có 2.340 hàng và 3.240 cột, khi thu thành 1170 hàng và 1620 cột thì được pixel trên ảnh thu nhỏ chỉ còn 25%, tương tự đối với ảnh Landsat TM, có 5.940 cột mỗi band, việc thu nhỏ hình ản là điều cần

thiết và khi đó m có thể là 30.Lúc đó thu nhỏ hình ảnh cho phép xem xét được hình ảnh một cách tông quát

Trang 14

2 Phóng dai hinh anh (magnification)

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

thường áp dụng cho mục đích giải đốn 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 ty lệ phóng đại là m thì kích thước pixel sẽ là m”

Hình ảnh phóng đại đơi khi giúp người giải đoán phân tích kỹ được các chỉ tiết của một pixel

3 Kỹ thuật cắt hình ảnh

Việc phân tích giá trị thơng 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 cách chấm trên sơ đồ cột Ví dụ, một khoảng cách từ điểm A đến B dài 5940m (198pixel x 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 nằm

ngang của trục toạ độ

L2.3 Môt số kỹ thuật nâng cao chất lượng ánh số Kỹ thuật xử lý ảnh số (Digital image processing)

Các phương pháp xứ lý ánh số có thế ghép vào 3 nhóm chính sau:

s* Kỹ thuật chính, khơi 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

Trang 15

-_ Hiệu chỉnh sự tán xạ của khí quyền -_ Hiệu chỉnh sự méo hình học

s* Tăng cường chất lượng ảnh

Để giúp cho người giải đốn có khả năng nâng cao lượng thông tin: -_ Tăng cường độ tương phản

- Chuyén mat d6, tone mau va mat do - Lam diéu mật độ trên ảnh

-_ Tăng cường đường biên -_ Ghép nối số hoá ảnh

- Tao anh lap thé

s* 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 sơ của chúng

Tạo ảnh thành phần chính Tạo ảnh tỷ số

Phân loại đa phơ

Tạo các ảnh có thay đối khả năng thảm sát

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

kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh bằng máy tính với tư liệu Landsat, song

cũng có thể sử dụng cho các loại tư liệu ảnh số khác

1.2.3.1 Biến đỗi độ tương phản

Các Sensor ghi lại các tia phản xạ và bứ xạ từ các vật chất trên 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 chính

Trang 16

tượng có độ sáng tương tự như nhau ở vùng nhìn thấy và gần, kết quả là hình

ảnh 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 cũng

làm 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 đơ thị hố của các nước đang phát triển thường 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, các

vật liệu thực vật là yếu tố quan trọng có tác động làm phân tán sự tương phản của hình ảnh

Ví dụ một hình ảnh ghi bức xạ của các vật iệu có độ tương phản cao trong dải rộng ( từ 0 đến 127 hoặc từ 0 đến 255) thì ảnh sẽ khơng có những

vùng 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 đải độ sáng ở khoảng trung bình giống 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

1.2.3.2 Tăng cường độ tương phán theo tuyến

Tăng cường độ tương phảntheo tuyến là sự tương phản (được hiểu là sự tương phản kéo đãn) 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 ảnh song lại đễ dàng phân tích ở ảnh đã tăng cường Ảnh tăng cường, độ tương

Trang 17

cận Gaussian, trong đó toàn bộ giá trị độ sáng ở dạng đơn sơ và trong trường

hợp dải hẹp của ơ đồ cột, khi đó chỉ có một hình ảnh được xuất hiện Tất nhiên 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 biệt

bằng công thức

BVra= BVvao— BV min x BV BV max— BV min

trong do:

- BV vao: DO sang nguyén thuy cua hinh ảnh

- BVt : Dai cac giá trị độ sáng cần được thẻ hiện ( nghĩa là 256) - BVra : Giá trị độ sáng sau khi tăng cường

Ảnh nguyên thuý, sự phân bố độ xám (DN) ở khoảng 50-128; ảnh được

tăng cường: 0-200 (tối đa là 256)

Trang 18

Đồ án tốt nghiệp chuyên ngành Trắc Địa Ảnh Trường Mỏ Địa Chát „2 3 a * = 43 106 “ a 3 2 lll — Ð — - te ;Ằ®ẶG, 3 _ - 3 Z |

2 IillllL TI shh: Mltdilitiletep oa atereetaael

8 - 4 136 182 256 DN

B- Ảnh lắng cường

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

Trang 19

z Grr tip

G30 1700 750 200 z+ ^g⁄ ~

+2 x5 Fi

0 50 100 10 200 “2g vợ

Ảnh nguyên thuỷ, sự phân bố độ xám (DN) ở khoảng 5O - 128;

ảnh được tăng cường: O - 20O (tối đa là 256)

Dé thi cia dnh nguyên: thuỷ và dinh được tăng cường theo tuyén

N 3 § đã 4m 2 <2 158 aN

Hình 3- Sơ đồ thể hiện kỹ thuật làm tăng độ tương phản không theo tuyến, chú ý các đoạn đốc là khoảng được tăng cường

Một phương pháp hữu hiệu nhất là phương pháp làm giãn đều histogram (histogram squalization) Đầu tiên, histogram của hình ảnh được lập nên, sau đó người sử dụng tách ra các lớp cấp độ xám tương ứng với các lớp đối tượng phân bố trên ảnh và áp dụng thuật tính tốn để quy cho các nhóm pixel bằng nhau đó những giá trị độ xám khác nhau Số lượng các pixel bằng 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 phản rõ hơn Có thể tự động làm giảm độ

tương phản các phan tử rất sáng đến rất tối trong tổ hợp hình ảnh bằng việc kéo dãn sự phan bé 6 histogram binh 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 rất 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

Trang 20

pháp này là phép làm giãn Gaussian

Là một phương pháp dãn không theo theo tuyến để làm tăng độ tương

phản ở giữa những phần phụ của histogram Ví dụ tồn cảnh một vùng núi lửa, trên ảnh nguyên thuý, sự phân bố của histogram cho thấy độ xám của ảnh phân bố từ 0 — 255 Trên ảnh đó các mảng dung nham được tách biệt khá rõ ràng song thiếu chỉ tiết bên trong Khi tăng cường độ tương phản ở đải độ

xám trung bình, các yếu tố chỉ tiết được thể hiện rõ hơn: các mẫu ảnh của uốn

nếp, cầu tạo các miệng núi lửa Tuy nhiên, phương pháp này cũng dễ gây lẫn lộn xử lý cho toàn ảnh nên thường áp dụng cho từng phần của ánh

1.2.3.3 Làm biến đối màu sắc, mật độ và cường độ màu trên ảnh

Như phần trên đã nêu, các màu đương 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 hệ

thống 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 3 Các giá trị số có thé tách chiết từ sơ đồ này đề thể hiện theo hệ thống này hay hệ thống kia

Sự chuyền đời đó được tính theo cơng thức sau: R.Hayden, 1982

3.1) I = R+G+B

G-B

32) H= G8

( ) I-3B

3.3) S = —"

Trang 21

Sự chuyên đổi HIS sang RGB và ngược lại là hữu ích để tống hợp các hình ảnh với các kiểu khác nhau Ví dụ màn ảnh rađa có thể hiệu chỉnh hình

học và chuyển đối sang hệ thống TM nhiệt Sau khi các band TM được chuyển 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

chuyền lai hệ anh RGB dé két hợp giữa ảnh rada và TM

H=1 GREEN (luc)

RED Gd)

BLUE 25 Ded

= NU -

Hình 3 - Liên hệ giữa hai hệ thong RGB va HIS 12.3.4 Kỹ thuật tăng cường đường gờ

Trong phân tích ảnh, người phân tích hay quan tâm đến việc nhận dạng các yếu tố dạng tuyến như các vết gãy địa chất, các chỗ giao nhau và các

lineament hoặc các yếu tố nhân tạo đạng tuyến như: đường cao tốc, kênh

đào nhiều yếu tố đạng tuyến xuất hiện dưới dạng các đường song song tạo nên sự tương phản mạnh với nền chung của ảnh Một số yếu tô dạng tuyến tạo nên sự tương phản giữa các vùng kề nhau Đa số trường hợp, yếu tố đạng

tuyến xuất hiện với các đường gờ với sự tương phản rõ ràng nên dễ phân biệt song cũng có yếu tố dạng tuyến xuất hiện mờ ảo khó nhận biết Kỹ thật tăng

cường độ tương phản có thể làm nhân mạnh sự khác biệt về độ sáng cùng với các yếu tố dạng tuyến Tất nhiên kỹ thuật này không chỉ sử dụng riêng cho việc làm nỗi rõ yếu tố dạng tuyến vì tồn bộ ảnh được làm tăng cường chất lượng chứ không chỉ riêng yếu tố đạng tuyến Tuy nhiện, sử dụng các loại lọc

Trang 22

sẽ cho phép làm nồi rõ một cách riêng biệt các đường gờ trên ảnh Có hai kiểu lọc trên hình là lọc theo hướng (directional filler) và lọc không theo hướng (non đirectional filler) ngồi ra cịn có hai kiểu lọc khác là lọc tầng số cao (high-pass-filltering hay high- frequency filltering) va loc tầng số thấp (low- pass- filltering- hay low- frequency filltering)

4o | 4o | 40 | 40 | 35 | 35 | 38 | 40 | 40 | 40 | 40 | 40 | 40 | 40 | 45 | 45 | 45 | 45

o|-+|o 4o | 4o [4o [4o [ 35|| 35 | 35 | 46 | 4o | 4o | 4ø | 4o | 46 | 4o | 45 | 45 | 46 | 45

+ | 4 |-† Ag 40 | 40 || 40 | 4o | 36|| 35 | 25 | 4ô | 4o | 4a | 4o | 40 & & 45 | 45 | 45 | 45‡E

0|-1+1|9 40 | 40 || 40 | 40 | 35|| 36 | 2 | 4o | 4o | 4o | 4o | 4e | 4ø | 4ø | 45 | 45 | 45 | 45

“Tư liêu ảnh gốc và cửa lọc Kernel

a 3 0 A | —

_ —_

Mặt cất qua tư hêu ảnh

Dietanse > Trị số của pixel 8 ð i} a 5 4o | 4o | 4 | 3o | 38 | 3o | 45 | 4o | 4o | 4o | 4o | 40 | 2s | s0 | 45 | 45 | 45 xg TA | | 40 [G9] 20 | 28 | 20 45 | 40 | 40 40 | 40 | 20] 95] 50] 48 a8 | a5 E 40 | 4o | 48 30 | 25 | 4o | 4s | 4o | 4ø | 4o | 4ø | 4o | 25 | so | 45 | 46 | 45 “Tư liêu đã được lọc

40 30 Try sd cha pixel Diitanse —————————————————————————————Ề 2

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

1 Lọc không theo hướng

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

Kết quả biến đổi của phép lọc là lần lượt làm thay đổi gia tri DN cia các pixel ở trung tâm Quá trình lọc là liên tục từ trái sang phải và từ phải

Trang 23

vGi cac pixel mới các giá trị mới của các pixel cho phép làm tăng độ tương

phản của các pixel ở vi trí có các đường gờ và như vậy các đường gờ sẽ nỗi rõ trên ảnh

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

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

Các yếu tố hình học như mạng lưới thuỷ văn, đường sông núi được thể hiện sắc nét và rõ trên ảnh được tăng cường

2 Lọc theo hướng

Sử dụng phép lọc để làm nổi các hướng dạng tuyến trên hình ảnh với các cửa lọc khác nhau Cửa lọc bên trái nhân với cos góc A (góc tính theo hướng Bắc của hướng cần làm tăng cường), cửa lọc bên phải nhân với sin A Góc ở phần tư phía Đơng bắc là âm bản còn góc phần tư phía Tây bắc là dương bảng Cửa lọc được thể hiện bằng cách đưa vào dai tu liéu,( hình 4b) ở

đó vùng độ sáng (DN=40) được tách biệt với vùng tối (DN= 35) dọc theo

lineament hướng Đông bắc (A=459) Mặt cắt AB có sự chênh lệch độ sáng

DN=5 dọc theo lineament Cửa lọc được thê hiện bằng cách nhân nó với dải

của chính pixel trong từng khung của tư liệu nguyên thuỷ, hình 4b quá trình xử lý như sau:

-_ Đặt cửa số lọc vào bên phải trên các pixel nguyên thuỷ và nhân với giá

trị của mỗi pixel tương ứng Khi đó tổng của mỗi pixel là 10

-_ Xác định sin của góc (sin = 45°= -0.71) va nhân với giá trị lọc của tống

(=10) Kết quả là tạo nên giá trị lọc là (-0.71x10=-7.1)

- Đặt filter bên trái lên dái các pixel và làm lại như vậy Kết quả cũng

cho giá trị lọc là -7

- Cộng hai giá trị lọc đó (= - 14), giá trị nầy đặt thay cho giá trị pixel ở

Trang 24

trung tâm của giá trị ban đầu Kết quả của các bước đó thể hiện trên hình 59B

với các giá trị của các pixel và mặt cắt

- Dem cac 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 có

các hướng được nồi rõ Phương pháp lọc theo hướng được sử dụng hình học Landsat với hướng góc làm tăng cường là 55° Tây (A=55”), nhờ đó các đứt

gẫy theo hướng Tây bắc được làm nỗi rõ

L2.3.5 Kỹ thuật ghép nối ảnh số

Ghép nối ảnh Landsat có thể được chuẩn bị bằng cách ghép và

nối một hình ảnh riêng biệt như đã mô tả như ở phần trước Sự khác biệt về độ tương phán và tone ảnh ở phần ghép nối các ảnh như đạng bàn cờ là thường xảy ra đối với một tam anh ghép, điều này có thê khắc phục bằng việc

Trang 25

A Ảnh gốc B Tăng cường không theo lưỡng

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

Landsat và bản đồ phân tích lineament

Trang 26

alo] t|1|1 oA

z ka

coe A +n slolo gre 2 oN vat

“55 2% 1 | 0| 1 = fae +10 |1 4| + | +1 => Kee

A Loe theo huéng véi loc KENEL

40 | 40 | 40 | 40 | 40 | 40 4o | 4o |[4o | 40 | 40]| 35 _ ZØƑ \ 4o | 4o || 4o 38 || 35 B45, A A | 40 | 4o | 4ø | 25 | a5|| s5 | \ệ 22 ® ao | 4o | 2s| a5 | 35 | 35 S szL mâm ` 4o | 3s | 38 | as| 2s | 35 W434 ls : SO pixel

8 Tu héu ban dau Hướng đường gờ là N;ŠS” E ()

0 o]8|-14 +5 ølol|ol|-ø|-14|-14 ` øl2 a z o | o | 2 [G4] +4] Es A 0 3 | asl 9 14 | -14 aal + 9 0 8 ST % -|-+s|-i4|-el|ols gl Lo 44| 44] a] o]o]o 423 4 5 6 $2 2/xz/ o Các giá trị KENEL A 40 | 4ø [4o ] 40] 22 | 26 _ #7 ‘3 45 8 40 | 49 | 40 | 32 | 28 | 21 $ 4o | 40 | 32 |(2Ð| 21 | 27 » 4đ Ss A | a0| 32| 26] 21| 27 | 35 |8 2 5 1 1 J 32| 26| 21 | 27 | 45 | 3 aos SG 26| 21| 27| 35 | 36 | 35 S6'pixel

0 Tổng các giá trị tư hệu ban đầu và KENEL (ảnh €)

Hình 6 - Cửa lọc kenel và kết quả lọc

Các ảnh liền kề nhau được hiệu chỉnh hình học so với ảnh khác bằng việc nhận dạng các điểm kiểm tra mặt dat (ground control poit - GCP) ở vùng phủ chồng Các pixel được hiệu chỉnh hình học phù hợp với bản đồ dia hinh Bước tiếp theo là loại trừ từ file số liệu các pixel đã bị nhân đôi nằm trong

Trang 27

ghép nối

IL2.3.6 Thiết lập hình ảnh tơng hợp nỗi

Các điểm kiểm tra trên mặt đất có thể được sử dụng để xác định vi tri cac dai pixel cua anh 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 thơng tin đó, máy tính có thê thé hiện giá trị độ cao cho mỗi pixel trong

một 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 đo 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 trị thật đo được từ ảnh còn với trên ảnh máy bay, giá trị đó là thực

L2.3.7 Kỹ thuật chiết tách thông tin L2.3.7.1 Tạo các ảnh thành phân chính

Đối với mỗi pixel trong bức ảnh đa phổ, các giá trị DN thường có liên quan giữa band này với band khác Mối liên quan đó được thẻ hiện trong hình

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

Ở đó độ sáng tăng dần theo sự phân bố các pixel với các giá trị cả hai band I và 2 Sơ đồ 3 chiều (khơng thẻ hiện trong hình) của band 3 là I, 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 du band 2) thì có

thể biết cả giá trị của nó ở hai band còn lại (1 và 3) Sự liên hệ đó cũng nêu

lên sự dư thừa nhiều trong dải tư liệu đa phố Nếu sự dư thừa đó giảm đi thì

tổng số tư liệu cần thiết để mô tả hình ảnh đa phơ có thể được cô đọng lại

Trang 28

Đồ án tốt nghiệp chuyên ngành Trắc Địa Ảnh Truong Mo Dia Chat

3

3/22/72

2A cây AT godt

N df x SN a 5x “tương rô

Hình 7: Các dạng mạng lưới thuỷ văn cpư bản

Phương pháp này đầu tiên gọi là phương phương pháp biến đối karahunen- loeve (đo loeve đưa ra năm 1995) được dùng đề nén ép đải tư liệu đa phố bằng việc tính tốn một hệ toạ độ mới Với 2 band tư liệu, việc biến đối định ra một trục mới (Y1) có hướng đọc theo hướng phân bố và trục thứ hai (Y2) vuông góc với Y1 Việc tính tốn làm phép tơ hợp tuyến của các giá

tri pixel trên toạ độ ban đầu chuyên thành cac gia tri pixel trén toạ độ mới

trong đó:

YI = aX + 012X¿ Y2 = G2) X) + 2X2

Xj, Xz 1a pixel 6 toa dé ban dau Y¡, Y; là các pixel trên toạ độ mới

Trang 29

E PCIMAGIES(0.5%6) F PCIMAGE 6 (0 3%) to S20 vs 28 3 80 3 so § £ S40 € 20 2% o 4t% 47% O5% 23% 23 # 5 6 Thanh phéh chitth

Hình 8 - Phương pháp biến đồi thành phân chính dùng để tạo

ảnh thành phân chính (PC) cho 6 band của LANDSAT

Trang 30

Lưu ý rằng trên hình 5, dải giá trị pixel Y¡ là lớn hơn gía trị Xị ở toạ độ

ban đầu và so với giá trị X¿ ở toạ độ ban đầu thì giá trị Y¿ 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 thể tổng hợp để tạo nên hình ảnh màu bằng việc gán cho mỗi thành phần một

code màu riêng biệt

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

- Hau hét sự khác biệt trong dãy tư liệu đa phổ có thể nén ép về hình ánh

của một hoặc hai thành phần chính

-_ Có thể loại bỏ các nhiễu ở ảnh góc

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

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 dé tạo ảnh tỷ số là:

Bvi.j.k

Bvi.j.L

Bvi.J.r =

trong đó: Bvijr - Giá trị ảnh tỷ số i - Hang thir i j - Cột thứ j

Bvij.K_ - Giá trị độ sáng ở vị trí tai band K

Bvij.L - Giá trị độ sáng ở band L

Trang 31

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 dé tạo nên hình ảnh mới

Ảnh tỷ số được sử đụng cho nhiều mục đích ứng dụng như: nghiên cứu thảm thực vật (band7/ band 5), nghiên cứu địa chất (band 7/ band 4), nghiên cứu thổ nhưỡng (band 7/ band 4 hoặc band 7/ band 3)

1.2.3.7.3 Phân loại da pho

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

Trên hình 9 các đối tượng địa hình thể hiện là nước, cây trồng công

nghiệp, sa mạc và các vùng núi Các chấm tư liệu được xác định từ trung tâm của dãy phô trên mỗi band MSS với các trục của toạ độ 3 chiều Các chấm

trung tâm của mỗi cụm là tiêu biểu của 4 nhóm đối tượng Các pixel ở xung

quanh 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 của loại địa hình đó

Các chương trình phân loại làm tách biệt các chỉ tiêu của chúng để xác định nên các đường ranh giới quy định Trong nhiều chương trình người phân tích có thể điều chỉnh các đường ranh giới đó đề 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 phơ)

Trên thực tế, máy tính phải sử dụng các trục riêng biệt cho nhiều band phổ: 4 cho MSS và 5, 6 hoặc 7 cho TM

Mỗi một ranh giới của một tập hợp các pixel cùng loại hay cùng một

lớp phổ được xác định rõ trong hệ thống nhiều pixel của một hình ảnh,

Trang 32

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

Các phương pháp phân loại chính:

ky #/£@ OOF krong WLS nng nghiée A s § "19 +-.Se aac 2 + w # # z 4 g 72 rt

Bure song Ain

4 5 £ ? LANDSAT MSS BANOS

Hinh9 - Nguyên tắc phân loại ảnh đa phô

Trang 33

Sơ đồ mô tả sự phân loại da phổ

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

1- Phân loại có kiếm 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 phổ của mỗi pixel ở trong vị trí kiểm tra được dùng để xác định các không gian quy định cho lớp đó Sau khi các cụm của vị trí kiểm tra được xác định thì dựa vào các chỉ tiêu đó máy tính phân loại tồn bộ các pixel còn 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 ràng dựa vào tính chất

của đối tượng xác định trên các vị trí kiểm tra

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

phổ giống nhau Bên cạnh đó có nhiều dấu hiệu phổ khác nhau song lại thuộc

Trang 34

về một đối tượng, do đó có những ảnh hưởng khác làm thay đơi tín hiệu phổ của từng pixel

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

thé hiện một lớp tương đối Công viêc này cần phải có sự hiệu biệt kỹ về từng đối tượng cần phân loại

2 - Phân loại không kiếm 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 dụng hystogram)mà người ta phân tích có thé tự động hóa phân chia thành hình ảnh

ra nhiều lớp đối tượng Mỗi lớp đối tượng tương ứng với khoảng giá trị độ

sáng nhất định Số lớp đối tượng có thé 14 8, 10, 12, 16, Sw phan loai nay

chỉ cho thấy sự khác biệt về giá trị độ sáng giữa các nhóm pixel trên hình ảnh

chứ không xác định chính xác bản chất (hay tên gọi) của chúng Do đó sự

phân loại khơng kiểm tra chỉ cho kiết quả có tính giả thuyết ban đấu I.2.3.7.4 Tạo các ảnh có sự thay đối (change detection images)

Các ảnh có sự thay đổi cung cấp thông tin về sự biến đổi theo mùa hoặc

các sự thay đối khác Các thông tin này được tách ra bằng việc so sánh hay

hoặc 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 khói 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 đương, âm hoặc bằng 0 (bằng không là khơng 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 đại

hoặc dương cực đại Phương pháp kéo giãn độ tương phản được sử dụng đề

nhắn mạnh sự khác biệt đó

Trang 35

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

màng, biến đổi lượng phù sa vùng của sông, sự thay đổi mạng lưới sông suối

biến đổi diện tích của các don vi str dung dat

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 cả

hợp lý có thể ứng dụng ngay cho người sử dụng với mục đích nghiên 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 tốn phân loại khác nhau như: phân loại theo khoảng

cách gần nhất, phương pháp phân loại hình hộp, phương pháp phân loại “?heo

người láng giêng gân nhất (Nearest Neiboughoud)” Các thuật toán đó được sử dụng để xây dựng các modul xử lý phân loại ảnh

1.2.3 Một số tư liêu ảnh vệ tỉnh phố biến ở Việt Nam

Như ở trên đã nói, ứng với vùng bước sóng sử dụng ảnh viễn thám

được phân ra làm 3 loại ứng với 3 loại viễn thám : ảnh đa phố, ảnh nhiệt, ảnh

rada

- Mot sé anh da phô hiện co: Landsat, Spot, Quickbird, Cosmos Orbview, Ikonos

- Anh nhiét: NOAA

- Anh rada: Radasat

1.2.3.1 Tw ligu anh LANDSAT

Vệ tỉnh Landsat của Mỹ là hệ thống vệ tỉnh quỹ đạo gần cực (với góc

mặt phẳng quỹ đạo so với mặt phẳng xích đạo là 98.20), lúc đầu có tên là ERTS (Earth Remote Sensing Satellite), sau 2 nim ké tir lic phong ERTS-1 ngày 23 tháng 7 năm 1972, đến năm 1976, được đổi tên là Landsat (Land

Satellite), sau đó có tên là Landsat-TM (Thematic Mapper) va Landsat - ETM

Trang 36

(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 vé tinh duoc phóng Mỗi vệ tinh được trang

bị một bộ quét đa phổ MSS, một bộ chụp ảnh vơ tuyến truyền hình RBP Hệ

thống Landsat — 4,5 duoc trang bi thêm một sồ bộ quét đa phô TM, hệ thống

Landsat 6 được trang bị thêm

Tư liệu vệ tính Landsat là tư liệu đang được sử dụng rộng rãi trên toàn

thế giới và Việt Nam

1 Mơ hình trên quỹ đạo của Landsat:

Độ cao 705 km

Góc nghiêng 98,20

Thời gian ngày giờ địa phương 9:45' sáng

Vét quét mat dat

Quá ¿ tỉnh Chu kỳ quĩ đạo 98.9 phút

uĩ đạo vệ tỉn

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

( Phỏng theo sơ đồ của NASA)

Trang 37

2 Thông số kỹ thuật của các vệ tỉnh Landsat

- Bảng 3— các thông số kỹ thuật của ảnh vệ tỉnh Landsat

Vetimh | Ngay |Ngayhoat) RBV | MSS| TM Quy dao

phong dong band | band | band | Lap ki‘do cao (Kyu)

Landsat-1 /23-7-1972)6-1-1978 |l23 |4567 [Khong = |18ngay900km

động thời

Landsat-2 |22-1-1975)25-2-1982 |112,3 |4567 [Khong |18ugayA00kn đồng thời

Landsat-4 |16-7-1982|Hoat dong [Khong [1234 |12347 |l6ngàyØ00m

Landsat-5 [1-3-1984 [Hoat dong [Khong |1234 1234567 |16ugay900km

Iphóng

- Bảng 4 - Hệ thống các thiết bị thu và tính chất co ban cia Landsat:

Trang 38

enySidl Hele — | mgggiuy Lên

lu inh Téagoi | Diisdug (ym) gia (tn) cdc tam

12 0405-0515 i 0,580 - 0,680 a , Ra 0,690 - 0,830 a tự 3 0-07 1 re) 4 02-04 19/82 * 5 06-0) 1982 MSS 5 07-08 19/82 9h42’ ) 08-11 19/82 3 104- 12,6 240 1 | 045-082 9 ? 022-040 1 3 063-06? 1 TM 1-5 4 06-080 1 I3 5 155-175 1 6 l4 - l25 120 1 208-235 1

Teta giồng abut |10 met 1030’

ETM | 6 1-7 )TM va ken toda /2,Smét va

sic Pauchromatic |60 métcho baud 6 (IR)

3 Ánh của vệ tỉnh Landsat có các đặc điểm sau:

-_ Ảnh Landsat có kích thước 185 x 185 Km

-_ Vị trí mỗi cảnh của vệ tinh Landsat được xác định theo sơ đồ:

Trang 39

4.Các ảnh Landsat có ở Việt Nam: [SDP's LANDSATVTM Coverage Fiaeal Year 1987-1096

Hinh 12 - Cac anh Landsat co 6 Viét Nam

1.2.3.2 Tư liệu ảnh SPOT

Hinh 13 - Vé tinh SPOT

Trang 40

Vào năm 1986, cơ quan hàng khơng Pháp đã phóng vệ tinh Spot (Systeme Protatoire d” Observation De La Terre), trên cơ sở tên lửa phóng của Mỹ đặt ở Guyana thuộc Pháp

1 Quỹ đạo:

Độ cao quỹ đạo của Spot là 932 km và quỹ đạo đồng trục tương tự như Landsat Cac quy dao cat ở vĩ độ 40° Bắc vào 10” sáng theo giờ điạ phương,

các bức ảnh chụp mặt đất được lặp lại sau 26 ngày

2 Bộ cảm:

Spot có sử dụng hệ thống tạo ảnh nhìn thấy có độ phân giải cao (high

resolution visible - HRV) Đó là hệ thống quét vệt dọc

-_ Có khả năng nghiêng về 2 phía tối đa là 27độ theo hướng thắng góc với dải bay

- Dau thu HRG có trường nhìn là 4 độ tương ứng với độ rộng 60km trên

mặt đất

-_ Hai đầu thu thường hoạt động độc lập với nhau

-_ Các độ phân giải phổ và khơng gian:

s* Tồn sắc : 0.49 — 0.69 um 5m s* Đaphô : Kênh I 0.50 — 0.59 jum 10m

Kénh 2 0.61 — 0.68 um 10m Kénh 3 0.79 — 0.89 tưn 10m

s* Thực phủ: 1.58 — 1.75 um 20m

e_ Đặc điểm của đầu thu HRS

-_ Độ rộng dải bay: 120 km

-_ Khơng có khả năng xoay về 2 phía của đải ba

Định dạng
Số trang	99
Dung lượng	19,77 MB