1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

Một số kỹ thuật ứng dụng trong xây dựng cơ sở dữ liệu viễn thámm

93 148 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 93
Dung lượng 1,87 MB

Nội dung

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN BÁ QUÂN MỘT SỐ KỸ THUẬT ỨNG DỤNG TRONG XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên, năm 2016 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN BÁ QUÂN MỘT SỐ KỸ THUẬT ỨNG DỤNG TRONG XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số chuyên ngành: 60 48 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS ĐẶNG VĂN ĐỨC Thái Nguyên, tháng năm 2016 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất nội dung luận văn hoàn toàn hình thành phát triển từ quan điểm cá nhân tôi, hướng dẫn bảo PGS.TS Đặng Văn Đức Các số liệu kết có luận văn tốt nghiệp hoàn toàn trung thực Học viên Nguyễn Bá Quân ii LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành chương trình cao học viết luận văn này, nhận hướng dẫn, giúp đỡ bảo nhiệt tình quý thầy cô trường Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông Đặc biệt thầy cô Viện công nghệ thông tin Hà Nội tận tình dạy bảo cho suốt thời gian học tập trường Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến PGS.TS Đặng Văn Đức dành nhiều thời gian tâm huyết hướng dẫn hoàn thành luận văn Mặc dù cố gắng hoàn thiện luận văn tất lực mình, song tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đóng góp quý báu quý thầy cô bạn Tôi xin chân thành cảm ơn! iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC HÌNH ẢNH v MỞ ĐẦU CHƯƠNG I: KHÁI QUÁT VỀ ẢNH VIỄN THÁM VÀ CSDL ẢNH VIỄN THÁM 1.1 Khát quát ảnh viễn thám 1.1.1 Khái niệm ảnh viễn thám 1.1.2 Nguyên lý hoạt động ảnh viễn thám 1.1.3 Ứng dụng ảnh viễn thám việc quản lý tài nguyên, thiên nhiên môi trường 11 1.2 Hệ thống thông tin địa lý 21 1.2.1 Tổng quan hệ thông tin địa lý 21 1.2.2 Khái niệm Hệ thông tin địa lý 22 1.2.3 Các thành phần Hệ thông tin địa lý 22 1.2.4 Các chức Hệ thống thông tin địa lý 24 1.2.5 Hệ thông tin địa lý biểu diễn 26 1.2.6 Hệ quản trị CSDL không gian 29 1.3 Kết chương 30 CHƯƠNG 2: MỘT SỐ THUẬT TOÁN ỨNG DỤNG TRONG CSDL ẢNH VIỄN THÁM 31 2.1 Nâng cao chất lượng ảnh viễn thám 31 2.1.1 Biến đổi độ tương phản 32 2.1.2 Tăng cường độ tương phản theo tuyến 33 2.1.3 Làm biến đối màu sắc, mật độ cường độ màu ảnh 35 2.1.4 Kỹ thuật tăng cường đường gờ 36 2.1.5 Kỹ thuật ghép nối ảnh số 39 2.1.6 Thiết lập hình ảnh tổng hợp 41 2.1.7 Kỹ thuật chiết tách thông tin 41 2.2 Nắn chỉnh tham chiếu địa lý ảnh viễn thám 48 2.2.1.Thu thập tiền xử lý liệu đồ véctơ 48 2.2.2 Nắn chỉnh liệu đồ 54 2.2.3 Đơn giản hóa liệu không gian 61 2.2.4 Chồng ghép đồ 63 2.2.5.Một số thuật toán minh họa 67 2.3 Kết chương 71 CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM 72 3.1 Lựa chọn toán xây dựng chương trình thử nghiệm: 72 3.2 Thu thập liệu thử nghiệm 72 3.3 Phát triển chương trình thử nghiệm 75 iv 3.4 Đánh giá kết thu 82 3.5 Kết chương 83 KẾT LUẬN 84 TÀI LIỆU THAM KHẢO 85 v DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Tiến trình viễn thám Hình 1.2 Các vector điện (E) từ (M) sóng điện từ Hình 1.3 Phổ điện từ Hình 1.4 Cửa sổ khí Hình 1.5 Bức xạ tương tác với mặt Trái đất Hình 1.6 Phản xạ toàn phần phản xạ khuyếch tán Hình 1.7 Đáp ứng phổ bước sóng nhìn thấy hồng ngoại Hình 1.8 Đáp ứng phổ nước bước sóng nhìn thấy hồng ngoại 10 Hình 1.9 Đường cong đáp ứng phổ thực vật, đất nước 10 Hình 1.10 Ảnh Landsat đồ sử dụng đất tỉnh Hòa Bình (11/2000) 18 Hình 1.11: Cấu trúc vector raster 26 Hình 2.1 Ảnh nguyên thuỷ ảnh tăng cường độ tương phản 34 Hình 2.2 Sơ đồ thể kỹ thuật làm tăng độ tương phản không theo tuyến, ý đoạn dốc khoảng tăng cường 34 Hình 2.3 Liên hệ hai hệ thống RGB HIS 36 Hình 2.4 Lọc đường biên không theo hướng sử dụng filter laplacian 37 Hình 2.5 Ảnh lọc không theo hướng lọc theo hướng từ ảnh 39 Landsat đồ phân tích lineament 39 Hình 2.6 Cửa lọc kenel kết lọc 40 Hình 2.7 Các dạng mạng lưới thuỷ văn 42 Hình 2.8 Phương pháp biến đổi thành phần dùng để tạo ảnh thành phần (PC) cho band LANDSAT 43 Hình 2.9 Nguyên tắc phân loại ảnh đa phổ 46 Hình 2.10 Sơ đồ mô tả phân loại đa phổ 46 Hình 2.11 Chuyển đổ tam giác đồ sang tam giác thực địa 59 Hình 2.12 Điểm tam giác chuyển trực tiếp từ đồ sang thực địa 59 Hình 2.13 Các điểm bên trong đồ chiếu từ đỉnh đến cạnh đối diện, sau hai hình chiếu tính toán cho tam giác khảo sát cách áp dụng tỷ lệ đơn giản 60 Hình 2.14 Các điểm đồ chuyển đến trung tâm hình tam giác thực tế 61 Hình 2.15 Minh họa thuật toán Douglas-Peucke 62 Hình 2.16 Chồng ghép liệu 63 Hình 2.17 Chồng ghép đa giác 65 Hình 2.18 Tiến trình phủ đa giác 66 Hình 2.19 Đường đa giác lệch 67 Hình 2.20 Giao đoạn thẳng 69 Hình 2.21 Điểm đa giác 70 Hình 2.22 Phương pháp kiểm tra góc 70 Hình 2.23 Diện tích đa giác 71 vi Hình 3.1 Giao diện chương trình giao diện chức nắn chỉnh đồ 79 Hình 3.2 Bản đồ địa giới hành Tỉnh Thái Nguyên trước (màu đỏ) sau nắn chỉnh (màu xanh) 80 Hình 3.3 Bản đồ địa giới Thành phố Thái Nguyên trước nắn chỉnh 80 Hình 3.4 Bản đồ địa giới Thành phố Thái Nguyên sau nắn chỉnh 81 Hình 3.5 Ảnh cắt theo địa giới hành Phường Tân Lập 81 Hình 3.6 Ảnh cắt theo địa giới hành Phường Hoàng Văn Thụ 82 MỞ ĐẦU Ngày nay, với phát triển ứng dụng công nghệ, thuật ngữ “Viễn Thám” (Remote Sensing) áp dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt ngành khoa học trái đất Trên giới công nghệ viễn thám ứng dụng rộng rãi vào phát triển kinh tế xã hội nói chung Trong lĩnh vực khoa học công nghệ nói riêng, công nghệ viễn thám chứng tỏ tính hiệu mặt công nghệ kinh tế, đồng thời chứng tỏ khả cung cấp thông tin độc đáo mà chưa có công nghệ thay khả cung cấp thông tin lặp đa thời gian có tính trung thực cao, khả cung cấp thông tin diện rộng, có tính bao quát cao, khả cung cấp thông tin không bị hạn chế ranh giới lãnh thổ, khả cung cấp thông tin phục vụ đa ngành, đa lĩnh vực Viễn thám có bước phát triển vượt bậc với dạng tư liệu công nghệ xử lý đa dạng Ở Việt Nam công nghệ viễn thám cung cấp nhiều số liệu cho lĩnh vực như: thiên văn, khí tượng, địa chất, địa lý, hải dương, nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản, quân sự, thông tin, hàng không, vũ trụ thuật toán như: nâng cao chất lượng ảnh viễn thám, nắn chỉnh ảnh, xếp chồng đồ sử dụng sở liệu (CSDL) ảnh viễn thám Xuất phát từ vấn đề thực tiễn trên, lựa chọn đề tài: “Một số kỹ thuật ứng dụng xây dựng Cơ sở liệu viễn thám” Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng: Thuật toán CSDL ảnh viễn thám Phạm vi: Một số thuật toán ứng dựng CSDL ảnh viễn thám Những nội dung nghiên cứu chính: Chương 1: Khái quát ảnh viễn thám sở liệu ảnh viễn thám Chương 2: Một số thuật toán ứng dụng sở liệu ảnh viễn thám Chương 3: Thử nghiệm CHƯƠNG I: KHÁI QUÁT VỀ ẢNH VIỄN THÁM VÀ CSDL ẢNH VIỄN THÁM 1.1 Khát quát ảnh viễn thám 1.1.1 Khái niệm ảnh viễn thám Viễn thám định nghĩa khoa học nghiên cứu phương pháp thu thập, đo lường phân tích thông tin vật thể quan sát mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng Thuật ngữ viễn thám sử dụng Mỹ vào năm 1960, bao gồm tất lĩnh vực không ảnh, giải đoán ảnh, địa chất ảnh… Về chất, tính chất vật thể xác định thông qua lượng xạ hay phản xạ từ vật thể nên viễn thám công nghệ nhằm xác định nhận biết đối tượng điều kiện môi trường thông qua đặc trưng riêng phản xạ xạ Theo định nghĩa [CAN][KER] viễn thám (Remote Sensing) hiểu khoa học, nghệ thuật thu nhận thông tin đối tượng, khu vực hay tượng bề mặt Trái đất mà không tiếp xúc trực tiếp với chúng Công việc thực cảm nhận (sensing) lưu trữ lượng phản xạ hay phát từ đối tượng nghiên cứu Sau đó, thông tin phân tích, xử lý ứng dụng thông tin vào nhiều lĩnh vực khác 1.1.2 Nguyên lý hoạt động ảnh viễn thám Tiến trình viễn thám bao gồm nhiều công đoạn, có tương tác xạ đối tượng nghiên cứu Khái niệm đối tượng nghiên cứu tài liệu hiểu đối tượng, khu vực hay tượng bề mặt Trái đất mà người muốn thu thập thông tin Trên hình 1.1 mô tả vắn tắt bảy thành phần hệ thống thu ảnh viễn thám [CAN] 71 độ cao hình hiệu hai tọa độ x hai đỉnh liên tiếp Chúng có giá trị âm dương Hình 2.23 Diện tích đa giác - Diện tích đa giác tổng diện tích hình n 1 AP   ( xi1  xi ) i 1 ( yi  yb )  ( yi 1  yb ) - Vì yb có giá trị kể 0, diện tích hình thang tính 1 n1  i 1  sau: AP  ( xn y1  x1 yn )   ( xi yi1  xi1 yi )  2.3 Kết chương Chương hai nghiên cứu giới thiệu phương pháp nâng cao chất lượng ảnh viễn thám Giới thiệu số thuật toán ứng dụng ảnh viễn thám thuật toán affin thuật toán tam giác, kỹ thuật chồng ghép đồ CSDL ảnh viễn thám 72 CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM 3.1 Lựa chọn toán xây dựng chương trình thử nghiệm: Chuẩn hóa đồ vector dựa ảnh viễn thám Hiện ảnh viễn thám ứng dụng vào nhiều ngành nghề nhiều lĩnh vực, việc thu thập chỉnh lý ảnh viễn thám cần thiết lên tác giả chọn toán ứng dụng thuật toán ứng dụng CSDL ảnh viễn thám Với mạnh học viên khả tiếp cận nguồn liệu ảnh viễn thám phong phú, để hỗ trợ công việc xây dựng hiệu chỉnh liệu đồ số từ kho liệu ảnh viễn thám, học viên định lựa chọn toán hiệu chỉnh liệu địa lý đồ vector dựa ảnh viễn thám Đầu vào toán ảnh viễn thám đồ vector tương ứng vùng địa lý chưa chuẩn hóa vị trí địa lý đối tượng, đầu toán đồ vector nắn chỉnh có độ xác cao tọa độ địa lý, ảnh viễn thám cắt theo vùng địa lý địa giới hành Quy trình xử lý toán Ảnh viễn thám Nắn chỉnh cắt ảnh CSDL Shapefile 3.2 Thu thập liệu thử nghiệm Học viên sử dụng liệu ảnh viễn thám Thành phố Thái Nguyên, bao gồm mảnh, phạm vi bao phủ vùng toàn thành phố Thái Nguyên làm sở để thử nghiệm nắn chỉnh đồ vector hành phường, xã thuộc thành phố Thái nguyên 73 Bộ liệu ảnh viễn thám bao gồm mảnh đồ có số hiệu F-48-56-D chụp công nghệ viễn thám thời điểm 2010 với số thông số kỹ thuật ảnh SPOT5 Ảnh SPOT5 Pháp có độ phân giải cao từ 2.5m đến 10m sử dụng rộng rãi Kích thước cảnh ảnh 60km*60km Người sử dụng đặt mua ½ (kích thước 40km*40km) hay ¼ cảnh ảnh (kích thước 30km*30km)…Ảnh SPOT thường sử dụng để cập nhật đồ địa hình Hiện SPOT5 cung cấp nhiều loại ảnh khác tuỳ theo nhu cầu người sử dụng: - Ảnh màu đa phổ độ phân giải 10m - Ảnh đen trắng độ phân giải 5m - Ảnh đen trắng super-mode độ phân giải 2.5m Ngoài để có biên giới để làm sở cắt ảnh: ta cần có thực thể địa giới hành Việt Nam Dữ liệu cung cấp miễn phí tổ chức lưu trữ sở liệu hành toàn cầu GDAM có địa website: http://gadm.org Dữ liệu tổ chức sẵn có thuộc tính sơ đồ thực thể sau: Huyện Mã huyện Tên huyện Diện tích DuongDan Mã Tỉnh Tỉnh Mã tỉnh Tên tỉnh Diện tích DuongDan Mã vùng Xã Mã xã Tên xã Diện tích DuongDan Mã huyện Vùng Mã vùng Tên vùng Diện tích GhiChu 74 Các bảng thuộc tính Bảng Vùng Thuộc tính Kiểu liệu Ghi MaVung Text Mã vùng (Khóa) TenVung Text Tên vùng DT Double Diện tích GhiChu Text Đường dẫn đến ảnh Bảng Tỉnh Thuộc tính Kiểu liệu Ghi MaTinh Text Mã tỉnh (Khóa) TenTinh Text Tên tỉnh DT Double Diện tích DuongDan Text Đường dẫn đến ảnh MaVung Text Mã vùng (Khóa ngoài) Bảng Huyện Thuộc tính Kiểu liệu Ghi MaHuyen Text Mã huyện (Khóa) TenHuyen Text Tên huyện DT Double Diện tích DuongDan Text Đường dẫn đến ảnh MaTinh Text Mã tỉnh (Khóa ngoài) Bảng Xã Thuộc tính Kiểu liệu Ghi MaHuyen Text Mã xã (Khóa) TenHuyen Text Tên xã DT Double Diện tích DuongDan Text Đường dẫn đến ảnh MaHuyen Text Mã huyện (Khóa ngoài) 75 3.3 Phát triển chương trình thử nghiệm Học viên phát triển thành công chương trình phần mềm QMap phiên 1.0 có chức nắn chỉnh đồ vector sau: - Thuật toán sử dụng: Phép biến đổi Affine tham số Điểm đa giác ứng dụng trong cắt ảnh - Ngôn ngữ lập trình: C# - Công cụ lập trình: Bộ công cụ phát triển phần mềm Visual Studio 2008 hãng Microsoft Các chức chương trình: - Đọc hiển thị đồ - Phóng to, thu nhỏ đồ - Trượt đồ - Tùy chỉnh màu nét vẽ, màu tô đồ, độ rộng nét vẽ đồ - Nắn chỉnh đồ - Lưu đồ nắn chỉnh - Cắt ảnh theo ranh giới vùng xác định vừa nắn chỉnh Một số đoạn cost thuật toán chương trình public void TransForm(ArrayList X, ArrayList Y, ArrayList x, ArrayList y, int cpNum) { // Nắn chỉnh đồ sử dụng phép biến đổi Affine tham số try { // Tính hệ số Affine // Tính toán trung bình X int i; double xm = 0; for (i = 0; i < cpNum; i++) { xm = xm + (double)x[i]; } xm = xm / cpNum; // Tính toán trung bình Y double ym = 0; 76 for (i = 0; i < cpNum; i++) { ym = ym + (double)y[i]; } ym = ym / cpNum; // Tính toán độ lệch tương đối p, q theo trục double p, q; double sum1 = 0; double sum2 = 0; double sum3 = 0; for (i = 0; i < cpNum; i++) { sum1 = sum1 + ((double)x[i] - xm) * ((double)y[i] - ym); sum2 = sum2 + ((double)y[i] - ym) * ((double)y[i] - ym); sum3 = sum3 + ((double)x[i] - xm) * ((double)x[i] - xm); } p = sum1 / sum2; q = sum1 / sum3; // Tính toán hệ số Affine -// Tính B double B; double sum4 = 0; for (i = 0; i < cpNum; i++) { sum4 = sum4 + ((double)y[i] - ym) * ((double)X[i] (double)x[i]); } B = (sum4 - q * sum1) / (sum2 - q * sum1); // Tính A double A; double sum5 = 0; for (i = 0; i < cpNum; i++) { sum5 = sum5 + ((double)x[i] - xm) * ((double)X[i] (double)x[i]); } A = - q * B + sum5 / sum3; // Tính C double C; double sum6 = 0; for (i = 0; i < cpNum; i++) { sum6 = sum6 + ((double)X[i] - (double)x[i]); 77 } C = sum6 / cpNum + xm - A * xm - B * ym; // Tính D double D; double sum7 = 0; double sum8 = 0; for (i = 0; i < cpNum; i++) { sum7 = sum7 + ((double)x[i] - xm) * ((double)Y[i] (double)y[i]); sum8 = sum8 + ((double)y[i] - ym) * ((double)Y[i] (double)y[i]); } D = (sum7 - p * sum8) / (sum3 - p * sum1); // Tính E double E = - p * D + sum8 / sum2; // Tính F double F; double sum9 = 0; for (i = 0; i < cpNum; i++) { sum9 = sum9 + ((double)Y[i] - (double)y[i]); } F = sum9 / cpNum + ym - E * ym - D * xm; // Tính toán hệ số chuyển đổi toạ độ A1, B1, F1 double MS = E * A - D * B; double A1 = E / MS; double B1 = -B / MS; double C1 = (B * F - C * E) / MS; double D1 = -D / MS; double E1 = A / MS; double F1 = (D * C - F * A) / MS; // Tính toán lại giá trị tọa độ sử dụng phép biến đổi Affine ArrayList newRecords = new ArrayList(); // Mảng chứa giá trị tọa độ điểm đồ sau nắn chỉnh if ((type == 3) || (type == 5)) { for (int n = 0; n < records.Count; n++) { ArrayList Rcd = (ArrayList)records[n]; ArrayList newRcd = new ArrayList(); for (int j = 0; j < Rcd.Count; j++) { 78 ArrayList Prt = (ArrayList)Rcd[j]; ArrayList newPrt = new ArrayList(); for (int k = 0; k < Prt.Count - 1; k = k + 2) { double Xcoord = A1 * (double)Prt[k] + B1 * (double)Prt[k + 1] + C1; double Ycoord = D1 * (double)Prt[k] + E1 * (double)Prt[k + 1] + F1; newPrt.Add(Xcoord); newPrt.Add(Ycoord); } newRcd.Add(newPrt); } newRecords.Add(newRcd); } } else if (type == 8) { for (int n = 0; n < records.Count; n++) { ArrayList Rcd = (ArrayList)records[n]; ArrayList newRcd = new ArrayList(); for (int j = 0; j < Rcd.Count - 1; j = j + 2) { double Xcoord = A1 * (double)Rcd[j] + B1 * (double)Rcd[j + 1] + C1; double Ycoord = D1 * (double)Rcd[j] + E1 * (double)Rcd[j + 1] + F1; newRcd.Add(Xcoord); newRcd.Add(Ycoord); } newRecords.Add(newRcd); } } else // Nếu ghi kiểu Point (type=1) { for (int n = 0; n < records.Count; n++) { ArrayList Rcd = (ArrayList)records[n]; ArrayList newRcd = new ArrayList(); 79 double Xcoord = A1 * (double)Rcd[0] + B1 * (double)Rcd[1] + C1; double Ycoord = D1 * (double)Rcd[0] + E1 * (double)Rcd[1] + F1; newRcd.Add(Xcoord); newRcd.Add(Ycoord); newRecords.Add(newRcd); } } Một số giao diện chương trình Hình 3.1 Giao diện chương trình giao diện chức nắn chỉnh đồ 80 Hình 3.2 Bản đồ địa giới hành Tỉnh Thái Nguyên trước (màu đỏ) sau nắn chỉnh (màu xanh) Hình 3.3 Bản đồ địa giới Thành phố Thái Nguyên trước nắn chỉnh 81 Hình 3.4 Bản đồ địa giới Thành phố Thái Nguyên sau nắn chỉnh Hình 3.5 Ảnh cắt theo địa giới hành Phường Tân Lập 82 Hình 3.6 Ảnh cắt theo địa giới hành Phường Hoàng Văn Thụ 3.4 Đánh giá kết thu a Đánh giá sai số phép nắn chỉnh theo số điểm điều khiển Học viên thử nghiệm thay đổi số điểm điều khiển lần nắn đánh giá sai số tọa độ điểm tương ứng với điểm điều khiển đồ vector sau nắn chỉnh với tọa độ điểm điều khiển ảnh viễn thám Kết thu bảng sau: Thứ Lần thực Số điểm Sai số trung bình Sai số trung bình tự nghiệm điều khiển theo kinh độ (%) theo vĩ độ (%) Lần 85 -90 85 -90 Lần 90 - 95 90 - 95 Lần 94-96 94-96 Lần 10 97-98 97-98 Lần 12 98-99 98-99 Lần 14 98-99 98-99 Lần 16 99-100 98-100 83 b Đánh giá sai số phép nắn chỉnh theo diện tích vùng nắn chỉnh Học viên thử nghiệm nắn chỉnh vùng đồ rộng hẹp khác với số điểm điều khiển đánh giá sai số tọa độ đồ thu so với tọa độ điểm điều khiển ảnh viễn thám Kết thu sau: Thứ tự Bán kính Sai số trung bình Sai số trung bình theo kinh độ (%) theo vĩ độ (%) 98 -100 98 -100 20 96 -99 96 -99 60 90 -95 90 -95 Vùng đồ vùng đồ (km) Phường Phan Đình Phùng Thành phố Thái Nguyên Tỉnh Thái Nguyên c Đánh giá cắt ảnh theo vùng hay theo địa giới hành Phềm mền cắt ảnh viễn thám trùng khít với địa giới hành phường thuộc thành phố Thái Nguyên thể hình 3.5 Kết chương Vân dụng nội dung nghiên cứu chương 1, làm sở tảng để xây dựng giải toán nắn chỉnh vector vào ảnh viễn thám cắt ảnh theo ranh giới hành tỉnh vùng xác định 84 KẾT LUẬN Áp dụng ảnh Viễn thám việc xây dựng đồ cần thiết, qua giúp cho việc xây dựng đồ nhanh chóng xác, giúp cho người xây dựng, quản lý sử dụng cập nhật thay đổi thực tế vào đồ cách xác Trong trình tìm hiểu nghiên cứu, giúp đỡ nhiệt tình PGS.TS Đặng Văn Đức với cố gắng than, luận văn đạt kết sau: + Nghiên cứu lý thuyết ảnh viễn thám ứng dụng ảnh viễn thám + Tìm hiểu ứng dụng hệ thống thông tin vào quản lý sở liệu ảnh viễn thám + Tìm hiểu cách nâng cao chất lượng ảnh viễn thám, thuật toán ứng dụng sở liệu ảnh viễn thám + Thu thập liệu, tiền xử lý liệu áp dụng thuật toán để nắn chỉnh liệu vector theo ảnh viễn thám + Cắt ảnh theo vùng hay ranh giới hành xác định Do thời gian có hạn, với việc tác giả tiếp cận với lĩnh vực Viễn thám Hệ thống thông tin địa lý nên Đề tài nhiều hạn chế, thiếu xót định Tác giả mong bảo đóng góp ý kiến Thầy Cô bạn để luận văn đạt kết tốt Cuối cùng, tác giả xin chân thành cảm ơn PGS.TS Đặng Văn Đức, người tận tình hướng dẫn suốt thời gian thực đề tài! 85 TÀI LIỆU THAM KHẢO * Tiếng Việt: [1] Đặng Văn Đức, Hệ thông tin địa lý GIS, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội, 2001 [2] Đặng Văn Đức, Phát triển phần mềm xử lý ảnh viễn thám phần mềm GRASS, Báo cáo tổng hợp đề tài NCKH cấp Nhà nước, Chương trình Công nghệ vũ trụ, mã số VT01/09-2009, 2011 * Tiếng Anh: [3] Cao Yin-xuana, Yan qina, Zhang Yong Honga , Zhao Zhenga, Application Analyze of Geometric Rectification based on Vector Data, Proceedings of International Symposium on Spatio-temporal Modeling, Spatial Reasoning, Analysis, Data Mining and Data Fusion, Beijing, China, 2005 [4] Jeffrey Ho, Ming-Hsuan Yang, Anand Rangarajan, Baba Vemuri, A New Affine Registration Algorithm for Matching 2D Point Sets, Proceedings of International Workshop on Applications of Computer Vision (WACV), 2007 [5] Keith C Clarke, Analytical and Computer Cartography, Prentice Hall, 2005 [6] Maria A Brovelli, Marco Minghini, Georeferencing old maps: a polynomialbased approach for Como historical cadastres, e-Perimetron, Vol 7, No 3, 2012 [7] Natural Resources Canada, Fundamentals of Remote Sensing, 2008 [8] Yan li, Ronadl Briggs, Automated georeferencing based on topological point pattern maching, The University of Texas of Dallas [9] R.H Guting (1994), An introduction to spatial database systems, The VLDB Journal, Volume(3), issue4, 357-399 ... NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN BÁ QUÂN MỘT SỐ KỸ THUẬT ỨNG DỤNG TRONG XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM Chuyên ngành : Khoa học máy tính Mã số chuyên ngành: 60 48 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA... ảnh viễn thám sở liệu ảnh viễn thám Chương 2: Một số thuật toán ứng dụng sở liệu ảnh viễn thám Chương 3: Thử nghiệm CHƯƠNG I: KHÁI QUÁT VỀ ẢNH VIỄN THÁM VÀ CSDL ẢNH VIỄN THÁM 1.1 Khát quát ảnh viễn. .. Một số kỹ thuật ứng dụng xây dựng Cơ sở liệu viễn thám” Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng: Thuật toán CSDL ảnh viễn thám Phạm vi: Một số thuật toán ứng dựng CSDL ảnh viễn thám Những nội dung

Ngày đăng: 16/04/2017, 17:21

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Đặng Văn Đức, Hệ thông tin địa lý GIS, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2001 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Hệ thông tin địa lý GIS
Nhà XB: Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật
[2] Đặng Văn Đức, Phát triển phần mềm xử lý ảnh viễn thám trên nền phần mềm GRASS, Báo cáo tổng hợp đề tài NCKH cấp Nhà nước, Chương trình Công nghệ vũ trụ, mã số VT01/09-2009, 2011.* Tiếng Anh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phát triển phần mềm xử lý ảnh viễn thám trên nền phần mềm GRASS
[3] Cao Yin-xuana, Yan qina, Zhang Yong Honga , Zhao Zhenga, Application Analyze of Geometric Rectification based on Vector Data, Proceedings of International Symposium on Spatio-temporal Modeling, Spatial Reasoning, Analysis, Data Mining and Data Fusion, Beijing, China, 2005 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Proceedings of International Symposium on Spatio-temporal Modeling, Spatial Reasoning, Analysis, Data Mining and Data Fusion
[4] Jeffrey Ho, Ming-Hsuan Yang, Anand Rangarajan, Baba Vemuri, A New Affine Registration Algorithm for Matching 2D Point Sets, Proceedings of International Workshop on Applications of Computer Vision (WACV), 2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Proceedings of International Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)
[5] Keith C. Clarke, Analytical and Computer Cartography, Prentice Hall, 2005 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Analytical and Computer Cartography
[6] Maria A. Brovelli, Marco Minghini, Georeferencing old maps: a polynomial- based approach for Como historical cadastres, e-Perimetron, Vol. 7, No. 3, 2012 Sách, tạp chí
Tiêu đề: e-Perimetron
[7] Natural Resources Canada, Fundamentals of Remote Sensing, 2008 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fundamentals of Remote Sensing
[8] Yan li, Ronadl Briggs, Automated georeferencing based on topological point pattern maching, The University of Texas of Dallas Sách, tạp chí
Tiêu đề: Automated georeferencing based on topological point pattern maching
[9] R.H. Guting (1994), An introduction to spatial database systems, The VLDB Journal, Volume(3), issue4, 357-399 Sách, tạp chí
Tiêu đề: An introduction to spatial database systems
Tác giả: R.H. Guting
Năm: 1994

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w