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

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 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www lrc.tnu.edu.vn i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất nội dung luận văn hồn tồn hình thành phát triển từ quan điểm cá nhân tơi, 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 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www lrc.tnu.edu.vn ii LỜI CẢM ƠN Để hồn thành chương trình cao học viết luận văn này, nhận hướng dẫn, giúp đỡ bảo nhiệt tình q thầy 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 tơi 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 tơi hồn thành luận văn Mặc dù tơi cố gắng hoàn thiện luận văn tất lực mình, song khơng thể tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đóng góp quý báu quý thầy cô bạn Tôi xin chân thành cảm ơn! Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www lrc.tnu.edu.vn 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 23 1.2.4 Các chức Hệ thống thông tin địa lý 25 1.2.5 Hệ thông tin địa lý biểu diễn 27 1.2.6 Hệ quản trị CSDL không gian 30 1.3 Kết chương 31 CHƯƠNG 2: MỘT SỐ THUẬT TOÁN ỨNG DỤNG TRONG CSDL ẢNH VIỄN THÁM 32 2.1 Nâng cao chất lượng ảnh viễn thám 32 2.1.1 Biến đổi độ tương phản 33 2.1.2 Tăng cường độ tương phản theo tuyến 34 2.1.3 Làm biến đối màu sắc, mật độ cường độ màu ảnh 36 2.1.4 Kỹ thuật tăng cường đường gờ 37 2.1.5 Kỹ thuật ghép nối ảnh số 40 2.1.6 Thiết lập hình ảnh tổng hợp 42 2.1.7 Kỹ thuật chiết tách thông tin 42 2.2 Nắn chỉnh tham chiếu địa lý ảnh viễn thám 49 2.2.1.Thu thập tiền xử lý liệu đồ véctơ 49 2.2.2 Nắn chỉnh liệu đồ 56 2.2.3 Đơn giản hóa liệu khơng gian 63 2.2.4 Chồng ghép đồ 64 2.2.5.Một số thuật toán minh họa 69 2.3 Kết chương 73 CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM 74 3.1 Lựa chọn tốn xây dựng chương trình thử nghiệm: 74 3.2 Thu thập liệu thử nghiệm 74 3.3 Phát triển chương trình thử nghiệm 77 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www lrc.tnu.edu.vn iv 3.4 Đánh giá kết thu 84 3.5 Kết chương 85 KẾT LUẬN 86 TÀI LIỆU THAM KHẢO 87 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www lrc.tnu.edu.vn 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 10 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 27 Hình 2.1 Ảnh nguyên thuỷ ảnh tăng cường độ tương phản 35 Hình 2.2 Sơ đồ thể kỹ thuật làm tăng độ tương phản không theo tuyến, ý đoạn dốc khoảng tăng cường 35 Hình 2.3 Liên hệ hai hệ thống RGB HIS 37 Hình 2.4 Lọc đường biên khơng theo hướng sử dụng filter laplacian 38 Hình 2.5 Ảnh lọc không theo hướng lọc theo hướng từ ảnh 40 Landsat đồ phân tích lineament 40 Hình 2.6 Cửa lọc kenel kết lọc 41 Hình 2.7 Các dạng mạng lưới thuỷ văn 43 Hình 2.8 Phương pháp biến đổi thành phần dùng để tạo ảnh thành phần (PC) cho band LANDSAT 44 Hình 2.9 Nguyên tắc phân loại ảnh đa phổ 47 Hình 2.10 Sơ đồ mơ tả phân loại đa phổ 47 Hình 2.11 Chuyển đổ tam giác đồ sang tam giác thực địa 60 Hình 2.12 Điểm tam giác chuyển trực tiếp từ đồ sang thực địa 61 Hình 2.13 Các điểm bên trong đồ chiếu từ đỉnh đến cạnh đối diện, sau hai hình chiếu tính tốn cho tam giác khảo sát cách áp dụng tỷ lệ đơn giản 62 Hình 2.14 Các điểm đồ chuyển đến trung tâm hình tam giác thực tế 62 Hình 2.15 Minh họa thuật tốn Douglas-Peucke 64 Hình 2.16 Chồng ghép liệu 65 Hình 2.17 Chồng ghép đa giác 66 Hình 2.18 Tiến trình phủ đa giác 68 Hình 2.19 Đường đa giác lệch 69 Hình 2.20 Giao đoạn thẳng 71 Hình 2.21 Điểm đa giác 72 Hình 2.22 Phương pháp kiểm tra góc 72 Hình 2.23 Diện tích đa giác 73 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www lrc.tnu.edu.vn vi Hình 3.1 Giao diện chương trình giao diện chức nắn chỉnh đồ 81 Hình 3.2 Bản đồ địa giới hành Tỉnh Thái Nguyên trước (màu đỏ) sau nắn chỉnh (màu xanh) 82 Hình 3.3 Bản đồ địa giới Thành phố Thái Nguyên trước nắn chỉnh 82 Hình 3.4 Bản đồ địa giới Thành phố Thái Nguyên sau nắn chỉnh 83 Hình 3.5 Ảnh cắt theo địa giới hành Phường Tân Lập 83 Hình 3.6 Ảnh cắt theo địa giới hành Phường Hồng Văn Thụ 84 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www lrc.tnu.edu.vn 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 cơng nghệ nói riêng, cơng nghệ viễn thám chứng tỏ tính hiệu mặt công nghệ kinh tế, đồng thời chứng tỏ khả cung cấp thông tn độc đáo mà chưa có cơng nghệ thay khả cung cấp thông tin lặp đa thời gian có tính trung thực cao, khả cung cấp thơng 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 tốn 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 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www lrc.tnu.edu.vn 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 thơng 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 khơng ảnh, giải đốn 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, thơng tin phân tích, xử lý ứng dụng thơng tn vào nhiều lĩnh vực khác 1.1.2 Nguyên lý hoạt động ảnh viễn thám Tiến trình viễn thám bao gồm nhiều cơng 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 thơng tin Trên hình 1.1 mơ tả vắn tắt bảy thành phần hệ thống thu ảnh viễn thám [CAN] Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www lrc.tnu.edu.vn © CCRS Hình 1.1 Tiến trình viễn thám Nguồn lượng hay nguồn sáng (A): Yêu cầu viễn thám phải có nguồn lượng để chiếu sáng hay cung cấp lượng điện từ đến đối tượng nghiên cứu Bức xạ khí (B): Vì lượng từ nguồn tới đối tượng đích tiếp xúc qua khí Việc tương tác xảy lần lượng từ đối tượng đích tới cảm biến (sensor) Tương tác với đối tượng đích (C): Sau lượng truyền qua khí khuyển tương tác với đối tượng đích Cách thức tương tác chúng phụ thuộc vào tính chất đối tượng đích xạ Thu nhận lượng đầu cảm biến (D): Sau lượng bị đối tượng đích truyền hay phân tán (scattered), đầu cảm biến thu nhận (không tiếp xúc) lưu trữ xạ điện từ Truyền, nhận xử lý lượng (E): Năng lượng cảm nhận Sensor truyền đi, thông thường dạng điện tử, đến trạm thu xử lý, nơi mà liệu xử lý thành ảnh (dưới dạng hard-copy hay dạng số) Diễn giải phân tích (F): Ảnh diễn giải trực giác hay hệ thống số để trích chọn thơng tin đối tượng nghiên cứu Ứng dụng (G): Phần tử cuối tiến trình viễn thám áp dụng thơng tin vừa trích chọn từ ảnh đối tượng nghiên cứu để hiểu rõ nó, làm lên thông tin hay hỗ trợ giải số vấn đề cụ thể Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www lrc.tnu.edu.vn Bộ liệu ảnh viễn thám bao gồm mảnh đồ có số hiệu F-48-56-D chụp cơng 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 ẵ (kớch thc 40km*40km) hay ẳ cnh nh (kớch 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 Ngồi 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 tồn cầu GDAM có địa website: http://gadm.org Dữ liệu tổ chức sẵn có thuộc tính sơ đồ thực thể sau: Huyện Xã Mã huyện Tên huyện Diện tích DuongDan Mã Tỉnh Tỉnh Mã tỉnh Tên tỉnh Diện tích DuongDan Mã vùng Mã xã Tên xã Diện tích DuongDan Mã huyện Vùng Mã vùng Tên vùng Diện tích GhiChu 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 ngồi) 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 ngồi) 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 ngồi) 3.3 Phát triển chương trình thử nghiệm Học viên phát triển thành cơng chương trình phần mềm QMap phiên 1.0 có chức nắn chỉnh đồ vector sau: - Thuật toán sử dụng: Phép biến đổi Afine tham số Điểm đa giác ứng dụng trong cắt ảnh - Ngơn ngữ lập trình: C# - Cơng cụ lập trình: Bộ cơng 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 tốn chương trình public void TransForm(ArrayList X, ArrayList Y, ArrayList x, ArrayList y, int cpNum) { // Nắn chỉnh đồ sử dụng phép biến đổi Afine tham số try { // Tính hệ số Afine // Tính tốn trung bình X - int i; double xm = 0; for (i = 0; i < cpNum; i++) { xm = xm + (double)x[i]; } xm = xm / cpNum; // Tính tốn trung bình Y double ym = 0; for (i = 0; i < cpNum; i++) { ym = ym + (double)y[i]; } ym = ym / cpNum; // Tính tốn 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 tốn hệ số Afine -// 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]); } 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 tốn 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 Afine 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++) { 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(); 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 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 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 Hình 3.6 Ảnh cắt theo địa giới hành Phường Hồng 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 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 Vùng đồ vùng đồ (km) Phường Phan Đình Phùng Thành phố Thái Nguyên Tỉnh Thái Nguyên 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 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 KẾT LUẬN Áp dụng ảnh Viễn thám việc xây dựng đồ cần thiết, qua giúp cho việc xây dựng đồ nhanh chóng xác, giúp c ho người xây dựng, quản lý sử dụng cập nhật thay đổi thực tế vào đồ cách xác Trong q trình tm 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! 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 Cơng 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] Jefrey Ho, Ming-Hsuan Yang, Anand Rangarajan, Baba Vemuri, A New Afine 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 polynomial- based 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 ... 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 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên... 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... 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