BÀI GIẢNG CƠ SỞ VIỄN THÁM

CHƯƠNG 1. KHÁI NIỆM CƠ BẢN VÀ CƠ SỞ VẬT LÝ CỦA VIỄN THÁM 1.1. MỞ ĐẦU Viễn thám là một ngành khoa học có lịch sử phát triển từ lâu, có mục đích nghiên cứu thông tin về một vật và một hiện tượng thông qua việc phân tích dữ liệu ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, ảnh hồng ngoại nhiệt và ảnh radar. Sự phát triển của khoa học viễn thám được bắt đầu từ mục đích quân sự với việc nghiên cứu phim và ảnh, được chụp lúc đầu từ khinh khí cầu và sau đó là trên máy bay ở các độ cao khác nhau. Ngày nay, viễn thám ngoài việc tách lọc thông tin từ ảnh máy bay, còn áp dụng các công nghệ hiện đại trong thu nhận và xử lý thông tin ảnh số, thu được từ các bộ cảm có độ phân giải khác nhau, được đặt trên vệ tinh thuộc quỹ đạo trái đất. Viễn thám được ứng dụng trong nhiều ngành khoa học khác nhau như quân sự, địa chất, địa lý, môi trường, khí tượng, thủy văn, thủy lợi, lâm nghiệp và nhiều ngành khoa học khác. Các dữ liệu viễn thám, trong đó có ảnh vệ tinh đa phổ , siêu phổ và ảnh nhiệt được dùng trong các nghiên cứu khác nhau như: sử dụng đất, lớp phủ mặt đất, rừng, thực vật, khí hậu khí tượng, nhiệt độ trên mặt đất và mặt biển, đặc điểm quyển khí và tầng ozon, tai biến môi trường... Dữ liệu ảnh radar được sử dụng trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác nhau như nghiên cứu các mục tiêu quân sự, đo vận tốc gió, đo độ cao bay và độ cao của sóng biển, nghiên cứu cấu trúc địa chất, sụt lún đất, theo dõi lũ lụt... ngoài ra, còn ứng dụng trong nghiên cứu bề mặt của các hành tinh khác.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI ===========o0o============= BÀI GIẢNG CƠ SỞ VIỄN THÁM Hà Nội, 01 – 2017 TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI ===========o0o============= BÀI GIẢNG CƠ SỞ VIỄN THÁM Hà Nội, 04 – 2013 CHƯƠNG KHÁI NIỆM CƠ BẢN VÀ CƠ SỞ VẬT LÝ CỦA VIỄN THÁM 1.1 MỞ ĐẦU Viễn thám ngành khoa học có lịch sử phát triển từ lâu, có mục đích nghiên cứu thông tin vật tượng thông qua việc phân tích liệu ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, ảnh hồng ngoại nhiệt ảnh radar Sự phát triển khoa học viễn thám mục đích quân với việc nghiên cứu phim ảnh, chụp lúc đầu từ khinh khí cầu sau máy bay độ cao khác Ngày nay, viễn thám việc tách lọc thông tin từ ảnh máy bay, áp dụng công nghệ đại thu nhận xử lý thông tin ảnh số, thu từ cảm có độ phân giải khác nhau, đặt vệ tinh thuộc quỹ đạo trái đất Viễn thám ứng dụng nhiều ngành khoa học khác quân sự, địa chất, địa lý, môi trường, khí tượng, thủy văn, thủy lợi, lâm nghiệp nhiều ngành khoa học khác Các liệu viễn thám, có ảnh vệ tinh đa phổ , siêu phổ ảnh nhiệt dùng nghiên cứu khác như: sử dụng đất, lớp phủ mặt đất, rừng, thực vật, khí hậu khí tượng, nhiệt độ mặt đất mặt biển, đặc điểm khí tầng ozon, tai biến môi trường Dữ liệu ảnh radar sử dụng nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác nghiên cứu mục tiêu quân sự, đo vận tốc gió, đo độ cao bay độ cao sóng biển, nghiên cứu cấu trúc địa chất, sụt lún đất, theo dõi lũ lụt ra, ứng dụng nghiên cứu bề mặt hành tinh khác 1.2 KHÁI NIỆM VỀ VIỄN THÁM Viễn thám (Remote sensing) hiểu khoa học nghệ thuật để thu nhận thông tin đối tượng, khu vực tượng thông qua việc phân tích tư liệu thu nhận phương tiện Những phương tiện tiếp xúc trực tiếp với đối tượng, khu vực với tượng nghiên cứu Thực công việc thực viễn thám - hay hiểu đơn giản: Viễn thám thăm dò từ xa đối tượng tượng mà tiếp xúc trực tiếp với đối tượng tượng Mặc dù có nhiều định nghĩa khác viễn thám, định nghĩa có nét chung, nhấn mạnh "viễn thám khoa học thu nhận từ xa thông tin đối tượng, tượng trái đất" Dưới định nghĩa viễn thám theo quan niệm tác giả khác Viễn thám nghệ thuật, khoa học, nói nhiều vật không cần phải chạm vào vật (Ficher nnk, 1976) Viễn thám quan sát đối tượng phương tiện cách xa vật khoảng cách định (Barret Curtis, 1976) Viễn thám khoa học lấy thông tin từ đối tượng, đo từ khoảng cách cách xa vật không cần tiếp xúc với Năng lượng đo hệ viễn thám lượng điện từ phát từ vật quan tâm (D A Land Grete, 1978) Viễn thám ứng dụng vào việc lấy thông tin mặt đất mặt nước trái đất, việc sử dụng ảnh thu từ đầu chụp ảnh sử dụng xạ phổ điện từ, đơn kênh đa phổ, xạ phản xạ từ bề mặt trái đất (Janes B Capbell, 1996) Viễn thám "khoa học nghệ thuật thu nhận thông tin vật thể, vùng, tượng, qua phân tích liệu thu phương tiện không tiếp xúc với vật, vùng, tượng khảo sát " ( Lillesand Kiefer, 1986) Phương pháp viễn thám phương pháp sử dụng lượng điện từ ánh sáng, nhiệt, sóng cực ngắn phương tiện để điều tra đo đạc đặc tính đối tượng( Theo Floy Sabin 1987) Định nghĩa loại trừ quan trắc điện, từ trọng lực quan trắc thuộc lĩnh vực địa vật lý, sử dụng để đo trường lực nhiều đo xạ điện từ 1.3 LỊCH SỬ HÌNH THÀNH VÀ XU HƯỚNG PHÁT TRIỂN Sự phát triển ngành viễn thám qua thời gian tóm tắt bảng 1.1 Viễn thám khoa học, thực phát triển mạnh mẽ qua ba thập kỷ gần đây, mà công nghệ vũ trụ cho ảnh số, bắt đầu thu nhận từ vệ tinh quĩ đạo trái đất vào năm 1960 Tuy nhiên, viễn thám có lịch sử phát triển lâu đời, bắt đầu việc chụp ảnh sử dụng phim giấy ảnh Từ thể kỷ XIX, vào năm 1839, Louis Daguerre (1789 1881) đưa báo cáo công trình nghiên cứu hóa ảnh, khởi đầu cho ngành chụp ảnh Bức ảnh đầu tiên, chụp bề mặt trái đất từ khinh khí cầu, thực vào năm 1858 Gaspard Felix Tournachon - nhà nhiếp ảnh người Pháp Tác giả sử dụng khinh khí cầu để đạt tới độ cao 80m, chụp ảnh vùng Bievre, Pháp Một ảnh chụp bề mặt trái đất từ khinh khí cầu ảnh vùng Bostom tác giả James Wallace Black, 1860 Việc đời ngành hàng không thúc đẩy nhanh phát triển mạnh mẽ ngành chụp ảnh sử dụng máy ảnh quang học với phim giấy ảnh, nguyên liệu nhạy cảm với ánh sáng (photo) Công nghệ chụp ảnh từ máy bay tạo điều kiện cho nghiên cứu mặt đất ảnh chụp chồng phủ cho khả nhìn ảnh (stereo).Khả giúp cho việc chỉnh lý, đo đạc ảnh, tách lọc thông tin từ ảnh có hiệu cao Một ngành chụp ảnh, thực phương tiện hàng không máy bay, khinh khí cầu tàu lượn phương tiện không khác, gọi ngành chụp ảnh hàng không Các ảnh thu từ ngành chụp ảnh hàng không gọi không ảnh Bức ảnh chụp từ máy bay, thực vào năm 1910, Wilbur Wright, nhà nhiếp ảnh người ý, việc thu nhận ảnh di động vùng gần Centoceli thuộc nước ý (bảng 1.1) Bảng 1.1: Tóm tắt phát triển viễn thám qua kiện Thời gian (Năm) 1800 1839 1847 Sự kiện Phát tia hồng ngoại Bắt đầu phát minh kỹ thuật chụp ảnh đen trắng Phát dải phổ hồng ngoại phổ nhìn thấy 1850-1860 1873 1909 1910-1920 1920-1930 1930-1940 1940 1950 1950-1960 12-4-1961 Chụp ảnh từ kinh khí cầu Xây dựng học thuyết phổ điện từ Chụp ảnh từ máy bay Giải đoán từ không trung Phát triển ngành chụp đo ảnh hàng không Phát triển kỹ thuật radar ( Đức, Mỹ, Anh) Phân tích ứng dụng ảnh chụp từ máy bay Xác định dải phổ từ vùng nhìn thấy đến không nhìn thấy Nghiên cứu sâu ảnh cho mục đích quân Liên xô phóng thành công tàu vũ trụ có người lái chụp ảnh trái đất từ vũ trụ Lần sử dụng thuật ngữ viễn thám 1960-1970 Mỹ phóng vệ tinh Landsat-1 1972 Phát triển mạnh mẽ phương pháp xử lý ảnh số 1970-1980 Mỹ phát triển hệ vệ tinh Landsat 1980-1990 Pháp phóng vệ tinh SPOT vào quĩ đạo 1986 Phát triển cảm thu đo phổ, tăng dải phổ số lượng kênh phổ, tăng độ phân giải cảm Phát triển nhiều kỹ thuật xử lý (Ngyễn Văn Đài, 2003) Chiến tranh giới thứ (1914 - 1918) đánh dấu giai đoạn khởi đầu công nghệ chụp ảnh từ máy bay cho mục đích quân Công nghệ chụp ảnh từ máy bay kéo theo nhiều người hoạt động lĩnh vực này, đặc biệt việc làm ảnh đo đạc ảnh Những năm sau đó, thiết kế khác loại máy chụp ảnh phát triển mạnh mẽ Đồng thời, nghệ thuật giải đoán không ảnh đo đạc từ ảnh phát triển mạnh, sở hình thành ngành khoa học đo đạc ảnh (photogrametry) Đây ngành ứng dụng thực tế việc đo đạc xác đối tượng từ liệu ảnh chụp Yêu cầu đòi hỏi việc phát triển thiết bị xác cao, đáp ứng cho việc phân tích không ảnh Trong chiến tranh giới thứ hai (1939 1945) không ảnh dùng chủ yếu cho mục đích quân Trong thời kỳ này, việc phát triển công nghệ radar, đánh dấu phát triển ảnh chụp sử dụng phổ hồng ngoại Các ảnh thu từ nguồn lượng nhân tạo radar, sử dụng rộng rãi quân Các ảnh chụp với kênh phổ hồng ngoại cho khả triết lọc thông tin nhiều ảnh mầu, chụp máy ảnh, dùng chiến tranh giới thứ hai Việc chạy đua vào vũ trụ Liên Xô cũ Hoa Kỳ thúc đẩy việc nghiên cứu trái đất viễn thám với phương tiện kỹ thuật đại Các trung tâm nghiên cứu mặt đất đời, quan vũ trụ châu Âu ESA (Aeropian Remote sensing Agency), Chương trình Vũ trụ NASA (Nationmal Aeromautics and Space Administration) Mỹ Ngoài thống kê trên, kể đến chương trình nghiên cứu trái đất viễn thám nước Canada, Nhật, Pháp, ấn Độ Trung Quốc Bức ảnh đầu tiên, chụp trái đất từ vũ trụ, cung cấp từ tàu Explorer-6 vào năm 1959 Tiếp theo chương trình vũ trụ Mercury (1960), cho sản phẩm ảnh chụp từ quỹ đạo trái đất có chất lượng cao, ảnh màu có kích thước 70mm, chụp từ máy tự động Vệ tinh khí tượng (TIR0S-1), phóng lên quĩ đạo trái đất vào tháng năm 1960, mở đầu cho việc quan sát dự báo khí tượng Vệ tinh khí tượng NOAA, hoạt động từ sau năm 1972, cho liệu ảnh có độ phân giải thời gian cao nhất, đánh dấu cho việc nghiên cứu khí tượng trái đất từ vũ trụ cách tổng thể cập nhật ngày Sự phát triển viễn thám, liền với phát triển công nghệ nghiên cứu vũ trụ, phục vụ cho nghiên cứu trái đất hành tinh khí Các ảnh chụp (stereo), thực theo phương đứng xiên, cung cấp từ vệ tinh Gemini (1965), thể ưu công việc nghiên cứu trái đất Tiếp theo, tầu Apolo cho sản phẩm ảnh chụp đa phổ, có kích thước ảnh 70mm, chụp trái đất, cho thông tin vô hữu ích nghiên cứu mặt đất Ngành hàng không vũ trụ Nga đóng vai trò tiên phong nghiên cứu Trái Đất từ vũ trụ Việc nghiên cứu trái đất thực tàu vũ trụ có người Soyuz, tàu Meteor Cosmos (từ năm 1961), trạm chào mừng Salyut Sản phẩm thu ảnh chụp thiết bị quét đa phổ phân giải cao, MSU-E (trên Meteor - priroda) Các ảnh chụp từ vệ tinh Cosmos có dải phổ nằm kênh khác nhau, với kích thước ảnh 18 x 18cm Ngoài ra, ảnh chụp từ thiết bị chụp KATE-140, MKF-6M trạm quỹ đạo Salyut, cho kênh ảnh thuộc dải phổ 0.40 đến 0.89μm Độ phân giải mặt đất tâm ảnh đạt 20 x 20m Tiếp theo vệ tinh nghiên cứu trái đất ERTS(sau đổi tên Landsat-1), vệ tinh hệ Landsat-2, Landsat-3, Landsat-4 Landsat-5 Ngay từ đầu, ERTS-1 mang theo cảm quét đa phổ MSS với bốn kênh phổ khác nhau, cảm RBV (Return Beam Vidicon) với ba kênh phổ khác Ngoài vệ tinh Landsat-2, Landsat-3, có vệ tinh khác SKYLAB (1973) HCMM (1978) Từ 1982, ảnh chuyên đề thực vệ tinh Landsat TM-4 Landsat TM-5 với kênh phổ từ dải sóng nhìn thấy đến hồng ngoại nhiệt Điều tạo nên ưu nghiên cứu trái đất từ nhiều dải phổ khác Ngày nay, ảnh vệ tinh chuyên đề từ Landsat-7 phổ biến với giá rẻ ảnh vệ tinh Landsat TM5, cho phép người sử dụng ngày có điều kiện để tiếp cận với phương pháp nghiên cứu môi trường qua liệu vệ tinh Dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT Pháp khởi đầu từ năm 1986, trải qua hệ SPOT-1, SPOT-2, SPOT-3, SPOT-4 SPOT-5, đưa sản phẩm ảnh số thuộc hai kiểu phổ, đơn kênh (panchoromatic) với độ phân dải không gian từ 10 x 10m đến 2,5 x 2,5m, đa kênh SPOT- XS (hai kênh thuộc dải phổ nhìn thấy, kênh thuộc dải phổ hồng ngoại) với độ phân giải không gian 20 x 20m Đặc tính ảnh vệ tinh SPOT cho cặp ảnh phủ chồng cho phép nhìn đối tượng (stereo) không gian ba chiều Điều giúp cho việc nghiên cứu bề mặt trái đất đạt kết cao, việc phân tích yếu tố địa hình Các ảnh vệ tinh Nhật, MOS-1, phục vụ cho quan sát biển (Marine Observation Satellite) Công nghệ thu ảnh vệ tinh thực vệ tinh ấn độ IRS-1A, tạo ảnh vệ tinh LISS thuộc nhiều hệ khác Trong nghiên cứu môi trường khí hậu trái đất, ảnh vệ tinh NOAA có độ phủ lớn có lặp lại hàng ngày, cho phép nghiên cứu tượng khí hậu xảy khí nhiệt độ, áp suất nhiệt đới dự báo bão Sự phát triển lĩnh vực nghiên cứu trái đất viễn thám đẩy mạnh áp dụng tiến khoa học kỹ thuật với việc sử dụng ảnh radar Viễn thám radar tích cực, thu nhận ảnh việc phát sóng dài siêu tần thu tia phản hồi, cho phép thực nghiên cứu độc lập, không phụ thuộc vào mây Sóng radar có đặc tính xuyên qua mây, lớp đất mỏng thực vật nguồn sóng nhân tạo, nên có khả hoạt động ngày đêm, không phụ thuộc vào nguồn lượng mặt trời Các ảnh tạo nên hệ radar kiểu SLAR ghi nhận cảm Seasat Đặc tính sóng radar thu tia phản hồi từ nguồn phát với góc xiên đa dạng Sóng nhạy cảm với độ ghồ ghề bề mặt vật, chùm tia radar phát tới, ứng dụng cho nghiên cứu cấu trúc khu vực Công nghệ máy tính ngày phát triển mạnh mẽ với sản phẩm phần mềm chuyên dụng, tạo điều kiện cho phân tích ảnh vệ tinh dạng số ảnh radar Thời đại bùng nổ Internet, công nghệ tin học với kỹ thuật xử lý ảnh số, kết hợp với Hệ thông tin Địa lý (GIS), cho khả nghiên cứu trái đất viễn thám ngày thuận lợi đạt hiệu cao 1.4 NGUYÊN LÝ CƠ BẢN Nguồn lượng sử dụng viễn thám xạ mặt trời Sóng điện từ phản xạ xạ từ vật thể nguồn cung cấp thông tin chủ yếu đặc tính đối tượng Ảnh viễn thám cung cấp thông tin vật thể tương ứng với lượng xạ bước sóng xác định Đo lường phân tích lượng phản xạ phổ ghi nhận ảnh viễn thám, cho phép tách thông tin hữu ích loại lớp phủ mặt đất khác tương tác xạ điện từ vật thể Hình : Nguyên lý hoạt động hệ thống viễn thám Nguồn lượng nguồn chiếu sáng (A) – yêu cầu trước tiên hệ thống viễn thám phải có nguồn lượng để chiếu sáng, cung cấp lượng điện từ cho đối tượng mặt đất Sự xạ khí (B) – sóng điện từ phát từ nguồn lượng tới đối tượng, sóng điện từ tương tác với khí Sự tương tác diễn lượng điện từ phản xạ từ đối tượng trở lại Sensor Tương tác với đối tượng mặt đất (C) – tương tác với khí quyển, sóng điện từ tương tác với đối tượng mặt đất Sự tương tác phụ thuộc vào đặc tính đối tượng đặc tính sóng điện từ Thu nhận lượng cảm biến (Sensor) (D) – Thiết bị dùng để cảm nhận sóng điện từ phản xạ hay xạ từ vật thể gọi cảm biến (Sensor) Bộ cảm biến máy chụp ảnh máy quét Sau 10 C 4.5.4.2 Nguyên lý + Chọn trước tập hợp lớp phủ mà theo ảnh phân lớp + Với lớp, chọn môt tập pixel tiêu biểu cho lớp (gọi samples training data) + Các tập training lấy từ thực địa, từ đồ, hay từ nguồn hình ảnh khác + Các tập training dùng để ước đoán tham số giải thuật phân loại sử dụng (các tham số thuộc lớp training gọi tín hiệu hay signature lớp đó) + Dựa vào tập training, xếp loại tất pixel ảnh cho pixel thuộc lớp + Tạo ảnh (hoặc đồ) phân loại, tính toán thống kê việc phân loại Có hai phương pháp phân loại Có kiểm định (Supervised ) Không kiểm định (Unsupervised) 4.5.4.3 Phân loại không giám định Phân loại không giám định dùng phương tiện để sơ tìm hiểu chia lớp vùng khảo sát hay trường hợp thông tin lớp phủ không đầy đủ, chí (ứng dụng nhận dạng training) Các giải thuật sử dụng có tên chung clustering (ghép nhóm) Trong giải thuật clustering, lớp kết trước, số lớp trước Các phương pháp phân loại không kiểm định Các phương pháp phân loại không kiểm định không yêu cầu phải sử dụng số liệu mẫu mà sử dụng túy thông tin phổ ảnh Các pixel ảnh nhóm (gộp) vào lớp phổ khác sở nhóm phổ tự nhiên biểu thị qua giá trị độ xám ảnh Sau cách xác minh thực địa (hoặc xác minh với đồ khác), lớp phổ phân thành lớp tương ứng thực địa Các phương pháp phân loại không kiểm định đa dạng, tác giả giới thiệu số thuật toán thường sử dụng viễn thám a Phương pháp K giá trị trung bình (K – Mean) Với phương pháp số lớp cần phân loại phải xác định từ trước Khởi đầu, ta chọn K tâm ban đầu lớp tiến hành phân loại điểm ảnh theo nguyên tắc khoảng cách tối thiểu Sau xác định vị trí trung bình tất điểm ảnh thuộc lớp, để nhận làm tâm mới, tiến hành phân loại lại tất điểm ảnh Quá trình lặp lại tâm lớp hai lần lặp không thay đổi kết thúc Phương pháp tóm tắt thành ba bước bản: Bước 1: Đầu tiên, chọn k vectơ làm tâm (mean) cho k lớp khởi đầu Bước 2: Một vectơ pixel thuộc lớp mà khoảng cách (Euclide, chẳng hạn) từ đến tâm lớp nhỏ (thực với tất vecto lần lặp) Bước 3: Tính lại tâm lớp Nếu tất tâm giữ nguyên, thuật toán dừng, không quay lại bước Phương pháp có ưu điểm tâm lớp điều chỉnh dần trình lặp nên kết phân lớp không phụ thuộc vào việc lựa chọn tâm ban đầu trình tự điểm ảnh xét cho ta kết đáng tin cậy số lượng lớp xác định từ đầu Tuy nhiên, có nhược điểm đòi hỏi người sử dụng phải xác định trước số lớp cần phân loại Trong việc ước lượng số lớp phổ tồn ảnh lại hoàn toàn không đơn giản, ảnh có số lượng kênh phổ lớn b Phương pháp ISODATA (Interactive Self -Organizing Data Analysis) Đây coi cải biên phương pháp K-mean nhằm khắc phục nhược điểm nêu phương pháp cách sau lần lặp tiến hành kiểm tra để nhóm gộp, loại bỏ hay tách lớp cần, nhờ tự điều chỉnh số lớp kết phân loại Thuật toán đòi hỏi người sử dụng phải biết ước lượng để lựa chọn tham số điều khiển trình phân loại ISODATA coi thuật toán đáng tin cậy số phương pháp phân loại không giám sát cài đặt hầu hết phần mềm xử lý ảnh số Tuy nhiên, nhược điểm nêu yêu cầu người sử dụng, thời gian xử lý yếu điểm đáng kể phương pháp 4.5.4.4 Phân loại có giám định Trong phân loại có kiểm định, người phân tích dựa thông tin biết trước đặc tính phổ lớp, tiến hành lấy mẫu nhằm tạo nên ranh giới cho lớp không gian phổ Sau pixel ranh giới lớp phân chia lớp a Phương pháp phân loại xác suất cực đại (Maximum Likelihood) Là phương pháp thông dụng nhất, sử dụng thống kê (mean, variance - covariance) không gian phổ để xây dựng thuật toán Giả định giá trị phổ (đa chiều) lớp có phân bố chuẩn (normal distribution) Đây phương pháp phân loại coi chặt chẽ thường sử dụng xử lý ảnh viễn thám Ở dạng bản, phương pháp gọi xác suất cực đại không điều kiện (Unconditional Maximum Likelihood) Phương pháp sử dụng số liệu mẫu để xác định hàm mật độ phân bố xác suất lớp cần phân loại, sau Pixel tính xác xuất mà thuộc vào lớp Pixel gán vào lớp mà xác suất thuộc vào lớp lớn x vector thuộc tính không gian k chiều ứng với k kênh phổ Hàm xác suất P(x/i) trở thành hàm đa biến lớp chia đường cong không gian hai chiều Các bề mặt mảng chiều siêu bề mặt mảng k chiều coi kết phân bố chuẩn Nhận xét: Phương pháp phân loại xác suất cực đại có sở toán học chặt chẽ, để kết phân loại đạt độ xác cao, cần có điều kiện: - Các lớp cần có phân bố chuẩn, hệ thống phân loại phải dựa lớp phổ -Số liệu mẫu phải thực đại diện cho lớp, cho phép xác định hàm phân bố lớp b Phương pháp phân loại theo khoảng cách tối thiểu (Minimum distance) Phương pháp có tên gọi phương pháp “láng giềng gần nhất” (K-Nearest neighbour) Đây phương pháp tương đối đơn giản, dựa vào việc so sánh khoảng cách từ điểm ảnh cần phân loại tới tâm lớp không gian phổ gán điểm lớp có tâm gần với c Phương pháp phân loại hình hộp Phân loại hình hộp thuộc vào nhóm phương pháp phân loại có kiểm định đơn giản Trong phương pháp này, dựa số liệu mẫu để xác định khoảng phân bố (xác định giới hạn thấp cao nhất) lớp kênh, hay nói cách khác không gian phổ, ta xác định “hộp” bao bọc nhóm tính chất Các Pixel nằm “hộp” không gian giới hạn miền xác định trục phổ phân loại vào nhóm tương ứng Hình 2.7 Bản chất hình học phân loại hình hộp Phân loại theo phương pháp hình “hộp” tiến hành sau: -Xác định đường bao cho tất hộp đặc trưng theo vùng lấy mẫu, tức vùng có đặc tính xác định nước, đất, thực vật ảnh gốc thẩm định thực địa - Miền phân bố lớp lúc tách biệt mà giao cắt nhau, điểm ảnh rơi vào miền phân bố chung hai hay nhiều lớp không phân loại - Phương pháp phân loại có thuật toán đơn giản, tốc độ thực cao, điểm ảnh phân loại có độ tin cậy cao, nhiên sốđiểm ảnh không phân loại lại lớn - Các kênh ảnh có tương quan cao khả giao cắt miền phân bố lớp lớn, hạn chế điều cách biến đổi ảnh gốc thành ảnh thành phần chính, kênh ảnh hoàn toàn độc lập Các giá trị Minimum Maximum lớp tính dùng ngưỡng phân loại Ưu điểm: đơn giản, tính nhanh Nhược điểm: có nhiều pixel không xử lý Ngoài phương pháp có phương pháp: sử dụng mạng nơ ron hay phân loại m ềm 4.5.4.6 Đánh giá độ xác kết phân loại ảnh - Khi chọn thuật toán phân loại áp dụng cho việc phân loại liệu ảnh vệ tinh đa phổ, tiêu phân loại xác lập dựa đặc trưng phổ vùng mẫu dùng luật định thích hợp để gán nhãn pixel ứng với vùng cụ thể - Kết thu sau phân loại file liệu raster cho thông tin hữu ích vùng phủ mặt đất Từ liệu số hóa để thể dạng liệu vector phục vụ thành lập đồ chuyên đề mã hóa màu sử dụng cho nhiều mục đích khác - Xác định độ xác phân loại thường dùng để đánh giá chất lượng ảnh vệ tinh giải đoán, so sánh độ tin cậy kết đạt áp dụng phương pháp khác phân loại ảnh viễn thám Kết việc so sánh phù hợp gữa loại thực mặt đất loại giải đoán thuật toán phân loại thường thể ma trận sai số Trong đó, số phần trăm đạt độ xác toàn cục sai số phân loại nhầm cho đối tượng xác định Để thiết lập ma trận sai số, nhà phân tích phải so sánh kết phân loại khu vực biết (bộ liệu kiểm tra) sở pixel xác định mức độ xác vị trí thẩm tra - Giả thiết n pixel phân loại thành k loại, ma trận sai số với k hàng k cột dùng để thể phù hợp loại thực mặt đất loại giải đoán Gọi 0ij giá trị thể phù hợp hàng i cột j ma trận k*k , tổng theo hàng Si, tổng theo cột Sj (i, j =1,2,3,…,k) cho: k ∑0 ij =1 Þ = Si Þ = Sj k ∑0 ii =1 K K J =1 I =1 ∑ ∑ loại thực loại giải đoán 0Þ = K ∑ sI = I =1 K ∑s J =1 J =n Độ xác toàn cục thuật toán phân loại T tính theo % sau: k T = ∑0 i −1 n ii × 100 (2.5) Tỷ lệ % sai số bỏ sót: ti = Si − 0ii × 100 Si (2.6) Tỷ lệ % sai số thực hiện: tj = S j − jj Sj × 100 - Việc áp dụng ma trận sai số phân loại để đánh giá thống kê kết phân loại có ưu điểm quan trọng cho phép thấy rõ độ xác toàn cục mức độ phân loại nhầm loại (tỷ lệ % sai số thực bỏ sót) Tuy nhiên, ma trận sai số sử dụng liệu kiểm tra, không cung cấp thông tin trình phân loại thực thuật toán chọn Bảng Ma trận sai số Loại thực (1) (2) … (k-1) (k) Tổng Loại giải đoán (1) (2) … (k-1) (K) Tổng cộng 011 021 012 022 01(k-1) 02(k-1) S1 S2 … … 0(k-1)1 0k1 S1 0(k-1)2 0k2 S2 01k 02k … 0(k-1)k 0kk Sk … … … … … … … 0(k-1)(k-1) 0k(k-1) Sk-1 … Sk-1 Sk n cộng - Tuy nhiên vấn đề khó khăn sở đẻ kiểm tra cho toàn khu vực, nên thực tế liệu thẩm tra sử dụng để đánh giá mức độ tin cậy phương pháp phân loại liệu (không sử dụng trình training data) Đây sở để nói lên mức độ tin cậy chung ảnh sau giải đoán mức độ tăng hay giảm độ sai lệch diện tích loại ảnh giải đoán so vơi diện tích thực chúng  Nhìn chung, độ tin cậy phân loại nhằm đo lường mức độ xác hay phù hợp liệu chuẩn (xem thực tế) với liệu ảnh phân loại Nếu ảnh phân loại phù hợp với liệu chuẩn (dùng để thẩm tra) gọi tin cậy Ma trận sai số cung cấp phần trăm độ xác toàn cục thể tỷ lệ số pixel phân loại xác ảnh liệu thẩm tra dùng để xây dựng ma trận sai số Con số nhận từ tổng yếu tố đường chéo chia cho tổng số pixel kiểm tra, có hai số: Sai số bỏ sót Là diện tích đối tượng bị bỏ qua ảnh phân loại, điều liên quan đến phương pháp thành lập đồ từ ảnh giải đoán (diện tích đối tượng cho đồ thực tế) Do đó, sai số bỏ sót thể mức độ tin cậy nhà sản xuất ảnh giải đoán, nên gọi độ tin cậy nhà sản xuất Sai số thực - Là phân loại nhầm mặt đất thành loại ảnh giải đoán Độ tin cậy người sử dụng xác suất mà loại thực định kết phân loại (pixel gán tên loại đó), độ tin cậy nhà sản xuất xác suất điểm lấy mẫu đồ (trên ảnh giải đoán) thuộc vào loại cụ thể - Tóm lại, đánh giá độ xác phân loại dựa vào ma trận sai số nhằm đánh giá thống kê kết phân loại dựa liệu thẩm tra (hoặc đồ tham chiếu) Ưu điểm quan trọng cho phép thấy rõ độ xác toàn cục mức độ phân loại nhầm loại - Tuy nhiên, biện pháp chưa đủ để cung cấp thông tin cần thiết sau: o Tỷ lệ phân loại xác trình phân loại thực toàn ảnh vệ tinh o Thông tin phù hợp tối đa tất loại o Khi sử dụng hai thuật toán khác nhau, làm để xác định thuật toán tối ưu liệu mẫu - Các vấn đề giải cách xây dựng thêm số đánh giá dựa sở lý thuyết xác suất lý thuyết thông tin Vì thuật toán phân loại thường định pixel thuộc vào loại thỏa mãn tốt tiêu chuẩn luật định Một số đơn giản thường sử dụng số Kapa nhằm thống kê, kiểm tra đánh giá phù hợp nguồn liệu khác áp dụng thuật toán khác Chỉ số Kapa sử dụng hai liệu có độ tin cậy khác thống kê, ví dụ phân loại thuật toán đạt độ xác toàn cục ma trận sai số cao chưa chắn đảm bảo kết tốt trình phân loại thực cho toàn ảnh vệ tinh - Cách xác định số Kapa: κ= T −E 1− E Trong đó: T- độ xác toàn cục cho ma trận sai số E- đại lượng thể mong muốn (kỳ vọng toán học) phân loại xác dự đoán trước, nghĩa E góp phần ước tính khả phân loại xác trình phân loại thực - Giá trị E tính theo tích hàng cột biên ma trận sai số nhằm ước tính số pixel định vào vị trí ma trận sai số hay thể hội pixel phân cho loại - Chỉ số Kapa sử dụng hiệu việc so sánh kết phân loại ảnh vệ tinh bới thuật toán khác khác liệu mẫu Tuy nhiên, thực tế vấn đề đặt việc phân tích sai số từ số (% xác toàn cục số Kapa) chưa cho phép dễ dàng so sánh kết giải đoán phương pháp khác - Để giải khó khăn trên, có nhiều phương pháp số đề xuất sử dụng biện pháp chuẩn hóa ma trận sai số phân loại hay sử dụng số thông tin để xác định phù hợp tối ưu loại TÀI LIỆU THAM KHẢO Bách khoa toàn thư www.wikipedia.org Bộ Tài nguyên Môi trường, http://www.rsc.gov.vn/ Nguyễn Ngọc Thạch (1997), Viễn thám nghiên cứu tài nguyên môi trường, Nxb Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội Nguyễn Ngọc Thạch (2005), Cơ sở viễn thám, Nxb nông nghiệp, Hà Nội Nguyễn Ngọc Thạch (2011), Những nguyên lý Viễn thám, Hệ thông tin địa lý Hệ thống định vị toàn cầu, Nxb Đ ại h ọc qu ốc gia H Nội Nguyễn Ngọc Thạch, Hướng dẫn sử dụng phần mềm Envi, Bài giảng Nguyễn Thị Thuý Hạnh (2009), Khả sử dụng ảnh vệ tinh đa thời gian để xác định biến động đất trồng trọt, Luận văn thạc sĩ kỹ thuật Phạm vọng Thành (2003), Đoán đọc điều vẽ ảnh, Nxb Giao thông vận tải Lê Văn Trung (2005), Giáo trình viễn thám, Bài giảng cho sinh viên học viên cao học, Nhà xuất Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh 10 Aldakheel Y and Abdulrahman,,AH (2005), The use of MultiTemporal Landsat TM Imagery to detect land cover/Use change in AlHassa, Saudi Arabia, Scientific Journal of King Faisal University (Basic and Applied Sciences), Vol 6, p.111-126 11 Canada Centre of Remote Sensing (1998), Fundamentals of Remote Sensing http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/ 12 J.A.Richards (1990), Remote Sensing Image Analysis: An Introduction, Springle-Verlag, Berlin 13 Jensen, J.R (1986), Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing perspective, New Jersey: Prentice-Hall, p.397 14 Pham Thi Mai Thi (2008), “Change detection of Multi Temporal Remote sensing Data using Ptincipal Components Case study: Pimpri Chinchwad Municipal Corporation (PCMC) India” 15 S.E.Ingebritsen and R.J.P Lyon (1985), ”Principal Component Analysis of Multitemporal Image pairs”, International Journal of Remote sensing 6, pp 687-696 16 http://www.glcf.umiacs.edu/ 17 http://earthobservatory.nasa.gov/ 18 http://neo.sci.gsfc.nasa.gov/ 19 www.Remote sensing Notes ... có người Soyuz, tàu Meteor Cosmos (từ năm 1961), trạm chào mừng Salyut Sản phẩm thu ảnh chụp thiết bị quét đa phổ phân giải cao, MSU-E (trên Meteor - priroda) Các ảnh chụp từ vệ tinh Cosmos có... trị phổ phản xạ bước sóng, gọi đường cong phổ phản xạ Hình dáng đường cong phổ phản xạ cho biết cách tương đối rõ ràng tính chất phổ đối tượng hình dạng đường cong phụ thuộc nhiều vào việc lựa chọn... bị tán xạ hấp thụ đối tượng, đòi hỏi phải có Sensor để thu nhận phần lượng mà đối tượng phản xạ trở lại Truyền, thu xử lý liệu (E) – lượng thu Sensor truyền tới trạm thu xử lý để nhận ảnh Giải