ĐỒ án NGHIÊN cứu lý THUYẾT HIỆU CHỈNH HÌNH học ẢNH vệ TINH và QUY TRÌNH nắn ẢNH TRONG các PHẦN mềm nắn ẢNH THƯƠNG mại

MỤC LỤC Table of Contents Lời nói đầu Em xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo môn Trắc địa – Bản đồ bạn học viên lớp Địa tin học tận tình hướng dẫn, định hướng, đóng góp ý kiến giúp em hoàn thành đề tài Do kinh nghiệm kiến thức hạn chế nên đề tài nhiều thiếu sót Em kính mong nhận giúp đỡ nhiều thầy cô giáo bạn để đề tài kiến thức thân hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Tính cấp thiết đề tài Ngày này, khoa học công nghệ ngày phát triển mạnh mẽ, nhiều kỹ thuật đại đưa vào ứng dụng thực tế Kéo theo phát triển vô nhanh chóng công nghệ vũ trụ vài thập niên gần Trong đó, công nghệ viễn thám phần công nghệ vũ trụ, phát triển nhanh chóng áp dụng nhiều lĩnh vực phổ biến rộng rãi nước phát triển Công nghệ viễn thám trở thành phương tiện chủ đạo cho công tác giám sát tài nguyên thiên nhiên môi trường cấp độ nước, khu vực phạm vi toàn cầu Khả ứng dụng công nghệ viễn thám ngày nâng cao, lý dẫn đến tính phổ cập công nghệ nhiều lĩnh vực khoa học khác lâm nghiệp, cập nhật thành lập đồ, bảo vệ môi trường phòng chống thiên tai… Tính ưu việt thông tin viễn thám khả tổng hợp tính tổng quát hóa cao, độ chi tiết lớn.Bằng ảnh máy bay ảnh vệ tinh ta có khả nghiên cứu đối tượng tự nhiên diện rộng với độ phân giải không gian vài mét Tính lặp lại có chu kỳ thông tin viễn thám cho phép nghiên cứu biến động theo chu kỳ thay đổi tính chất đối tượng tự nhiên theo thời gian tác động hoạt động kinh tế- xã hội người Tuy nhiên, ảnh thu sau trình thu nhận ảnh phép biến đổi không tránh khỏi nhiễu khuyết thiếu Sự sai sót phần thiết bị quang học điện tử, phần khác thân phép biến đổi toàn ánh, nên có ánh xạ thiếu hụt đến điểm ảnh kết Việc khắc phục nhược điểm vấn đề đặt cho hệ thống xử lý ảnh Các hệ xử lý ảnh trình phân tích ảnh, tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh Do nguyên nhân khác nhau: chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, nguồn sáng hay nhiễu, ảnh bị suy biến Do cần phải tăng cường khôi phục lại ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc, trạng thái trước ảnh bị biến dạng Qúa trình nắn ảnh viễn thám giữ vai trò quan trọng công nghệ xử lý ảnh.Việc nắn chỉnh giúp hoàn thiện trình xử lý gia công thông tin toán phân loại, thành lập hiệu chỉnh đồ, chồng xếp thông tin chuyên đề, xây dựng sở liệu hệ thống thông tin địa lý… Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn , chọn đề tài:”Nghiên cứu xây dựng phần mềm nắn ảnh viễn thám Landsat đồ.” Mục tiêu nghiên cứu đề tài Nghiên cứu lý thuyết cấu trúc ảnh vệ tinh đồ số Giải toán hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh nghiên cứu quy trình nắn chỉnh hình học ảnh phần mềm nắn ảnh thương mại Đồng thời xây dựng phần mềm nắn chỉnh ảnh theo đồ Nội dung nghiên cứu Nghiên cứu lý thuyết hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh quy trình nắn ảnh phần mềm nắn ảnh thương mại Tìm hiểu đánh giá thuật toán nội suy ảnh Xây dựng phần mềm hỗ trợ nắn ảnh theo đồ Phương pháp nghiên cứu cách tiếp cận Để thực nội dung nghiên cứu, đề tài lựa chọn phương pháp tiếp cận sau: - Thu thập thông tin, tài liệu thuật toán nội suy ảnh, nghiên cứu đánh giá ưu khuyết điểm thuật toán, nghiên cứu quy trình nắn ảnh - phần mềm nắn ảnh có giới Thực hành nắn ảnh phần mềm thương mại, so sánh đánh giá - phương pháp Xây dựng phần mềm nắn ảnh theo đồ CHƯƠNG CỞ SỞ LÝ THUYẾT BÀI TOÁN NẮN PHẲNG ẢNH VỀ BẢN ĐỒ 1.1 Cấu trúc ảnh vệ tinh đồ số 1.1.1 Cấu trúc ảnh vệ tinh Ảnh vệ tinh hình ảnh trái đất hành tinh khác chụp từ vệ tinh người tạo Ảnh vệ tinh cho phép lấy thông tin đối tượng từ khoảng cách xa, có nhiều ứng dụng lĩnh vực nông nghiệp ,lâm nghiệp, địa chất, quy hoạch… Ảnh vệ tinh đựơc xử lý theo nhiều công đoạn khác để mang lại kết mong muốn.Hiện có nhiều nguồn ảnh vệ tinh miễn phí Internet LANDSAT [2-4], MODIS [5], Google map [6]… Ảnh số dạng tư liệu ảnh ghi nhận thông tin viễn thám dạngsố, thường lưu media điện từ băng từ, đĩa quay từ… Hình ảnh thu đuợc chia thành nhiều phần tử nhỏ, phần tử gọi pixel Mỗi pixel tương ứng với đơn vị không gian bao phủ bề mặt trái đất Ðộ rộng bao phủ mặt dất pixel từ vài mét đến hàng km tùy theo loại cảm gọi độ phân giải ảnh Vị trí pixel xác định theo tọa độ hàng cột ảnh tính từ góc bên trái.Tùy theo hệ thống quét ảnh mà có kích thuớc hình ảnh (diện tích quét mặt đất).Ví dụ với hệ thống Landsat MSS 185 x 185km, với hệ thống SPOT 65 x 65km, ảnh NOAA 2400 x 2400km [2] … Ảnh vệ tinh đặc trưng số thông số sau: - Tính chất hình học ảnh vệ tinh: Trường nhìn không đổi IFOV (instantaneous field of view) định nghĩa góc không gian tương ứng với đơn vị chia mẫu mặt đất Lượng thông tin ghi IFOV tương ứng với giá trị pixel Góc nhìn tối đa mà cảm thu sóng điện từ gọi trường nhìn FOV (field of view) Khoảng không gian mặt đất FOV tạo nên bề rộng tuyến bay Diện tích nhỏ mặt đất mà cảm phân biệt gọi độ phân giải không gian Ảnh có độ phân giải không gian cao có kích thuớc pixel nhỏ Ðộ phân giải không gian gọi độ phân giải mặt đất hình chiếu pixel tương ứng với đơn vị chia mẫu mặt đất - Tính chất phổ ảnh vệ tinh: Cùng vùng phủ mặt đất tương ứng, pixel cho giá trị riêng biệt theo vùng phổ ứng với loại buớc sóng khác Do dó, thông tin cung cấp theo loại ảnh vệ tinh khác không phụ thuộc vào số bit dùng để ghi nhận, mà phụ thuộc vào phạm vi buớc sóng Ðộ phân giải phổ thể kích thước số kênh phổ, bề rộng phổ phân chia vùng phổ mà ảnh vệ tinh phân biệt số lượng lớn bước sóng có kích thước tương tự, tách biệt xạ từ nhiều vùng phổ khác Ðộ phân giải xạ thể độ nhạy tuyến tính cảm biến khả phân biệt thay đổi nhỏ cường độ phản xạ sóng từ vật thể Ðể lưu trữ, xử lý hiển thị ảnh vệ tinh máy tính kiểu raster, tuỳ thuộc vào số bit dùng để ghi nhận thông tin, pixel có giá trị hữu hạn ứngvới cấp độ xám (giá trị độ sáng pixel; BV - Brightness Value) Số bit dùng để ghi nhận thông tin gọi độ phân giải xạ ảnh vệ tinh - Độ phân giải thời gian ảnh vệ tinh Ðộ phân giải thời gian không liên quan đến thiết bị ghi ảnh mà liên quan đến khả chụp lặp lại ảnh vệ tinh Ảnh chụp vào ngày khác cho phép so sánh đặc trưng bề mặt theo thời gian Ưu độ phân giải thời gian cho phép cung cấp thông tin xác nhận biết biến động khu vực cần nghiên cứu Hầu hết vệ tinh bay qua điểm vào khoảng thời gian cố định (mất từ vài ngày đến vài tuần) phụ thuộc vào quỹ đạo độ phân giải không gian Dữ liệu ảnh vệ tinh lưu trữ theo khuôn dạng sau đây: Theo kiểu BIL (band interleaved by lines): hàng ghi theo thứ tự số kênh, hàng ghi theo giá trị kênh phổ sau lặp lại theo thứ tự hàng, tạo file liệu ảnh chung cho kênh phổ Theo kiểu BSQ (band sequential): khuôn dạng kênh phổ lưu hết kênh sang kênh khác Nghĩa ảnh ứng với kênh Theo kiểu BIP (band interleaved by pixel): pixel lưu theo kênh, nghĩa kênh phổ ghi theo hàng cột pixel Sau kết thúc tổ hợp phổ pixel lại chuyển sang tổ hợp phổ pixel khác Hình 1.1: Cấu trúc liệu ảnh 1.1.2 Các phương pháp tổ chức liệu ảnh đa phổ Phương pháp tổ chức liệu ảnh vệ tinh tập tin ảnh cách thức xếp logic hàng, cột kênh ảnh tập tin ảnh Nó nhân tố định đến cách thức xếp liệu đĩa cứng đồng nghĩa với việc có ảnh hưởng tới tốc độ đọc hay truy vấn liệu ảnh đĩa cứng Có ba phương pháp tổ chức liệu ảnh đa phổ: Phương pháp gối kênh theo hàng – BIL(band interleaved by line), phương pháp gối kênh theo điểm ảnh – BIP( Band interleaved by pixel) phương pháp gối kênh - BSQ( Band sequential) BIL, BIP BSQ khuân dạng tập tin ảnh mà lược đồ lưu trữ giá trị điểm ảnh thực tập tin ảnh đa phổ Hình 1: Cấu trúc minh họa ảnh vệ tinh đa phổ dạng số Dữ liệu cấu trúc BIL lưu trữ thông tin ảnh theo hàng kênh gối Ví dụ ảnh đa phổ kênh lưu trữ hình vẽ: Hàng ảnh cấu thành từ kết nối gối hàng ba kênh Cứ lặp lại với hàng lại ảnh Hình 2: Cấu trúc ảnh BIL Theo cấu trúc ảnh LANDSAT ETM+ kênh kích thước: rộng 7000 cột, cao 7000 hàng tổ chức tập tin ảnh kích thước 42000 cột, 7000 hàng Theo cách tổ chức tập tin để hiển thị cửa sổ ảnh tổ hợp từ kênh nhiều lần tìm kiếm truy cập đĩa cứng Dữ liệu cấu trúc BIP lưu trữ tương tự cấu trúc BIL, ngoại trừ liệu điểm ảnh kênh gối Ví dụ, với ảnh đa phổ kênh, liệu kênh 1, 2, gối theo điểm ảnh: điểm ảnh hàng kênh 1-> điểm ảnh hàng kênh 2-> điểm ảnh hàng kênh lặp lại với điểm ảnh lại Hình 3: Cấu trúc ảnh BIP Cấu trúc có gọn cấu trúc BIL, nhiên kích thước cột ảnh tập tin lớn tổng số cột ảnh tất kênh ảnh Thành thử việc hiển thị cửa sổ ảnh đòi hỏi nhiều phép tìm kiếm truy cập đĩa cứng Dữ liệu cấu trúc BSQ lưu kênh ảnh file Nói cách khác liệu tất điểm ảnh kênh lưu trước sau liệu tất điểm ảnh kênh lưu lặp lại với kênh lại Theo cấu trúc kích thước hàng ảnh tập tin ảnh kích thước hàng ảnh kênh ảnh đơn Tốc độ truy cập ổ cứng hiển thị cửa sổ ảnh nhanh so với cấu trúc Đây cấu trúc mà nhiều khuân dạng ảnh vệ tinh sử dụng để lưu trữ ảnh Hiện nhà cung cấp ảnh vệ tinh vận dụng linh hoạt cấu trúc với việc tách kênh ảnh thành tập tin riêng để kích thước tập tin không lớn Việc vừa làm thuận tiện cho việc trao đổi liệu tăng tốc độ truy cập, hiển thị xử lý [2] Hình 4: Cấu trúc ảnh BSQ 1.1.3 Định dạng chuẩn chung trao đổi liệu ảnh vệ tinh Mỗi hãng công nghệ vệ tinh thường có hệ thống phần mềm xử lý ảnh riêng có định dạng ảnh riêng Tuy nhiên để thuận tiện cho việc trao đổi liệu tính tương thích với phần mềm GIS, giới chuyên môn chọn định dạng ảnh chung để trao đổi định dạng GeoTiff Cũng phương pháp tổ chức liệu ảnh định dạng tập tin ảnh phần định tới cách thức truy cập đọc tập tin Mục giới thiệu ngắn gọn khía cạnh định dạng ảnh GeoTiff Định dạng GeoTiff kết hợp định dạng Tiff với bổ sung thẻ mô tả tham chiếu không gian (geotag) Tập tin ảnh Tiff gồm ba phần chính: Phần đầu (Header), phần thư mục ảnh (IFD – image file directory) giá trị thẻ thư mục Chúng kết nối với trỏ vị trí tương đối so với đầu tập tin Phần Header có kích thước tám byte gồm trường chứa thông tin tham số ảnh: trật tự bít, số hiệu phiên bản, độ dịch (con trỏ) tới thư mục ảnh tập tin Tập tin GeoTiff chứa nhiều ảnh Mỗi ảnh mô tả thư mục ảnh Mỗi thư mục ảnh chứa ba loại thông tin: Số lượng thẻ thư mục, thân thẻ thư mục trỏ rỗng (bằng không) tới thư mục ảnh có Các thẻ thư mục có kích thước 12 byte mô tả đầy tham số có lien quan ảnh Hình 5: Định dạng ảnh Tiff GeoTIFF sử dụng tập nhỏ thẻ TIFF giành riêng để lưu trữ phạm vi rộng thông tin tham chiếu địa lý, phục vụ cho địa lý hệ tọa độ phép chiếu cần thiết Các phép chiếu bao gồm UTM, US State Plane National Grids, kiểu phép chiếu Transverse Mercator, Ảnh sau phủ trùm file vector Nhận xét: Sau nắn chỉnh ảnh với phương thức phương pháp nội suy (tái chia mẫu) khác cho kết khác - Phương pháp RST Polynomial cho kết tốt so với Triangulation.Ảnh dùng phương pháp Triangulation kết ảnh bị khuyết góc đặc tính phương pháp sử dụng nguyên lý tam giác Delaunay để nắn ảnh cách chọn điểm khống chế làm đỉnh tam giác không tiến hành nội suy.Phương pháp RST cho ảnh cân đối phương pháp Polynomial.Ảnh nắn theo phương pháp - Polynomial bị vằn phía to phía Trong ba phương pháp tái chia mẫu phương pháp Bicubic Convolution (xoắn lập phương) cho ta kết tốt nhất.Vì Nearest Neightbor sử dụng giá trị pixel gần mà không tiến hành nội suy Bilinear sử dụng giá trị pixel 2.4 Nắn ảnh hàng không phần mềm I/RASC I/RASC module xử lý ảnh hàng không hệ thống phần mềm Mapping office hang Intergraph I/RASC cho phép người sử dụng lúc kết hợp điều khiển thao tác với hai dạng liệu raster vector Với khả hiển thị xử lý ảnh cao cấp, đồng thời cho phép thao tác , xử lý song song hai loại xử lý raster vector , I/RASC hoàn toàn thõa mãn cho mục đích thành lập nhiều dạng đồ khác dựa ảnh đồ địa ,bản đồ trạng sử dụng đất…và đạc biệt đồ đánh giá biến động sử dụng đất đai theo thời gian Các bước nắn ảnh hàng không I/RAS C Sử dụng phần mềm I/RASC người dùng tiến hành việc nắn ảnh tnền vaò hệ thống tọa độ file DGN môi trường đồ họa MicroStation Qúa trình nắn ảnh tiến hành qua bước sau: Quy trình nắn chỉnh hình học ảnh theo ảnh Mở file DNG Chọn điểm khống chế ảnh theo ảnh Hiện thị ảnh Chọn phương pháp nắn ảnh theo ảnh Chọn phương pháp tái chia mẫu ảnh theo ảnh Tiến hành nắn ảnh ảnh theo ảnh Đánh giá sai số Lưu giữ file ảnh nắn Các bước cụ thể sau: - Mở file dgn: Được mở môi trường MicroStation dùng để nắn ảnh cần thoả mãn yêu cầu sau: + File.dgn tạo sở file seed để khai báo chuẩn hệ thống toạ độ + Toàn tham số khác đơn vị đo độ dài, đo góc đơn vị đo toạ độ phẳng, toạ độ địa lý khai báo rõ ràng đầy đủ - Thu thập điểm khống chế vào file.dgn: Sau mở tạo file mới, ta nhập điểm khống chế toạ độ số lượng điểm khống chế đạt yêu cầu kỹ thuật + Khi số lượng điểm khống chế đạt điểm trở lên, sai số trung bình RMS chương trình tính toán tự động cho điểm cho tập hợp điểm Sai số hiển thị Trong trường hợp độ xác tối thiểu cho việc nắn chỉnh hình học cần đạt phải nhỏ 1.0, tương đương với sai số vị trí cực đại pixel ảnh Các điểm khống chế phải chọn vị trí có biến đổi ngã ba đường, địa vật rõ nét nhà + Sau lựa chọn điểm khống chế, hiển thị danh sách điểm khống chế người sử dụng xem lại vị trí điểm khống chế chọn ảnh cách chọn điểm danh sách + Đôi số điểm khống chế có sai số lớn người sử dụng thay đổi lại vị trí điểm cách chọn điểm ảnh Update Giá trị toạ độ (hàng - cột) cập nhật tức thời sai số RMS tính toán lại + Người sử dụng xoá điểm khống chế có sai số lớn cách chọn điểm khống chế xóa Trong trường hợp không muốn xoá điểm khống chế loại bỏ điểm khỏi danh sách tính toán, nắn chỉnh ảnh, người sử dụng “giấu” điểm + Ngược lại với thao tác này, người sử dụng nạp lại điểm khống chế lựa chọn trước từ file lưu - Mở hiển thị file ảnh - Lựa chọn phương pháp nắn ảnh: Modul IrasC cung cấp cho người sử dụng bảy phương pháp nắn, ta chọn phương pháp nắn phù hợp từ nút tuỳ chọn Model hộp hội thoại Residual Sau chọn xong phương pháp nắn, kết nắn xuất File*.itm, ta cần ghi file vào nhớ để tiện xử lý sau - Lựa chọn phương pháp lẫy mẫu: Đối với phương pháp nắn lựa chọn phi tuyến tính việc lẫy mẫu bắt buộc phương pháp nắn tuyến tính việc lẫy mẫu tuỳ chọn - Tiến hành nắn ảnh: Sau chọn xong phương pháp lấy mẫu ta tiến hành nắn ảnh Quá trình nắn tiến hành theo hai bước nắn sơ nắn xác + Nắn sơ lựa chọn theo phương pháp nắn Affine Project Trong sản xuất người ta thường hay sử dụng phương pháp nắn Affine theo phương pháp nắn ta cần nắn ba điểm đạt độ xác cần thiết + Nắn xác lựa chọn theo phương pháp nắn Affine phương pháp nắn cho độ xác cao Số lượng điểm cần nắn tối đa 25 điểm gồm điểm mấu khung, mắt lưới điểm dàn trải khung đồ - Đánh giá sai số điểm khống chế điểm thu nhận: Sai số vị trí toạ độ vị trí ảnh điểm khống chế - Lưu file ảnh: Sau thực sửa đổi ảnh điều chỉnh độ sáng tối tương phản xoay ảnh, ghép ảnh, nắn ảnh, ta lưu ảnh sửa đổi vào file ảnh gốc mở CHƯƠNG XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH NẮN ẢNH VỀ BẢN ĐỒ 3.1 Thiết kế sơ đồ chức Mở đồ tham chiếu Mở ảnh Đọc tham số ảnh Mở ảnh cần nắn Chọn điểm khống chế Chạy module 3.2 Chọn từ đồ tham chiếu Hệ tọa độ ảnh Chọn tham số nắn Chọn từ ảnh cần nắn Hiện thị kết Thiết kế giao diện 3.2.1 Giao diện chương trình Hình 3.1 Giao diện phần mềm Phần mềm Nắn ảnh theo đồ xây dựng ArcGIS Engine cho phép người dùng thao tác, sử dụng linh hoạt module trình nắn ảnh 3.2.2 Giao diện hiển thị ảnh Đầu vào giao diện thị ảnh ảnh vệ tinh khu vực huyện Daknong tỉnh quảng tri Bạn cho hiển thị kênh ảnh tổ hợp kênh ảnh thuận lợi cho trình trích điểm khống chế Ảnh thị bên tổ hợp kênh ảnh: kênh 4, kênh kênh Ngoài ra, bạn cho hiển thị theo tổ hợp ảnh tùy thích Giao diện hiển thị ảnh có chứa hệ thống công cụ phục vụ cho việc mở ảnh,lưu ảnh, phóng to, thu nhỏ , rê ảnh, chọn điểm khống chế, chỉnh sửa điểm khống chế xóa điểm khống chế - Các menu giao diện thị ảnh Menu hệ thống Menu chọn kênh ảnh thị Menu zoom theo tỷ lệ Menu hiển thị tổ hợp kênh ảnh Hình3 Hiển thị ảnh kênh Ngoài tùy chọn kênh khác để hiển thị cách vào ImageCustem 3.2.2 Giao diện thị đồ Khu vực chọn để tiến hành thị giao diện đồ tương ứng khu vực huyện Daknong tỉnh Quảng trị Giao diện hiển thị đồ cho phép mở đồ, thêm, xóa lớp, công cụ hỗ trợ thao tác với đồ phóng to, thu nhỏ, rê đồ, thị toàn bộ, chọn điểm không chế, thị điểm khống chế Các menu giao diện thị đồ: Menu hệ thống Menu công cụ Menu quản lý lớp đồ Menu thị hệ tọa độ 3.2.3 Chọn điểm khống chế Trong form hệ thống, tiến hành mở tool trích điểm khống chế Tiến hành chọn điểm khống chế ảnh Tương ứng chọn điểm khống chế tương ứng đồ Tọa độ cặp điểm khống chế hiển thị form GCP Trong form frmGCP có menu hệ thống cho phép export tọa độ cặp điểm khống chế file, cho phép xóa cặp điểm tọa độ mà bạn chọn sai cách bạn click chuột vào dòng chứa cặp điểm sai chọn xóa.Sau tiến hành update lại vị trí điểm khống chế lại đồ ảnh Sau trích chọn đầy đủ điểm khống chế ta tiến hành chọn phương pháp nắn phương pháp tái chia mẫu phù hợp cách form frmGCP chọn menu Mô hình hình học xuất form sau Trong form bạn chọn phương pháp nắn phương pháp tái chia mẫu tùy ý.Chọn OK để kết thúc trình nắn ảnh Ảnh thu sau kết thức trình nắn ảnh theo phương pháp affine phương pháp tái chế mẫu Nearest Neighbor là: Ảnh thu phương pháp nắn projective phương pháp tái chế mẫu Billinear Interpolation là: KẾT LUẬN Qua nghiên cứu lý thuyết, thực nghiệm tham khảo kết nghiên cứu, em có số nhận xét sau: - Trong quy trình xử lý ảnh viễn thám, công tác hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh mặt hình học hiệu chỉnh phổ thiếu Đó công đoạn bắt buộc phải thực hiện, có thông tin phân tích thu nhận cho mục đích sử dụng khác có độ xác độ tin cậy cao - Các nguồn sai số hình học ảnh vệ tinh chia làm hai nhóm là: sai số than hệ thống Sensor sai số hình học yếu tố hệ thống Các sai số hình học Sensor phụ thuộc vào loại Sensor Còn sai số yếu tố chủ yếu nguyên nhân định hướng ngoài, chiết quang khí quyển, chênh cao địa hình, độ cong trái đất, đất quay, chênh lệch tốc độ chuyển động vệ tinh gương quét - Đối với vùng địa hình phẳng dùng hàm đa thức để nắn chỉnh ảnh viễn thám phương pháp tái chia mẫu theo thuật toán song tuyến.Còn vùng có chênh cao lớn nắn chỉnh cần sử dụng them thông tin mô hình số độ cao - Việc sử dụng phương trình tạo ảnh hình học Sensor hàm số nội suy xoắn bậc làm sở cho toán hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh cho tọa độ xác cao, độ tin cậy lớn Nhưng thực đòi hỏi thời gian tính toán lớn Do trường hơp đặc biệt ta vận dụng Hướng phát triển đề tài Mở rộng hoàn thiện chức chương trình để giải toán nắn ảnh theo đồ ngày hiệu Mở rộng chương trinh định dạng file đồ khác Kiến nghị Mặc dù cố gắng thực đề tài thời gian ngắn, kiến thức chuyên môn thực tế ít, khu vực thực nghiệm xa, khó thu thập liệu nên đồ án nhiều sai sót, mong nhận đóng góp từ thầy cô bạn đồng nghiệp để đồ án hoàn thiện hơn, đáp ứng yêu cầu thực tế TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tham khảo tiếng việt: [1] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thuỷ (1999), “Nhập môn xử lý ảnh”, NXB Khoa học kỹ thuật, tr (12-19) [2] Phạm Quang Huy, Phùng Thị Nguyệt (1999), “Giáo trình xử lý ảnh số”, Chương 3, tr (85-86) [3] Trịnh Thị Vân Anh (2006), “Kỹ thuật đồ họa”, Chương trình FTIT, Chương 2, Tr (10 – 13) Tài liệu tham khảo tiếng anh: [4] R Keys, (1981) "Cubic convolution interpolation for digital image processing" IEEE Transactions on Signal Processing, Acoustics, Speech, and Signal Processing [5].Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Bilinear_interpolation, 21/9/09 [6].Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Trilinear_interpolation, 3/10/09 [7].Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Interpolation, 6/10/09 [8].Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_interpolation, 6/10/09 [9].Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Nearest neighbor_interpolation, 8/9/09 [10].Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Bicubic_interpolation, 8/08/09