PHÂN TÍCH và xử lý ẢNH SIÊU PHỔ (full code + .doc +slide thuyết trình)

LỜI NÓI ĐẦU1TÓM TẮT BÁO CÁO2ABSTRACT3MỤC LỤC4DANH MỤC HÌNH ẢNH7DANH MỤC BẢNG BIỂU8DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT9CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI101.1Tổng quan về xử lý ảnh101.1.1 Xử lý ảnh là gì?101.1.2 Một số vấn đề cơ bản quan trọng trong xử lý ảnh111.2 Lọc nhiễu trong xử lý ảnh.131.2.1 Các bộ lọc nhiễu cổ điển131.2.2 Xử lý ảnh bằng PDE141.3 Mục đích đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài151.4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài151.4.1Ý nghĩa khoa học151.4.2 Ý nghĩa thực tiễn151.5 Phương pháp nghiên cứu16CHƯƠNG 2 : ẢNH SIÊU PHỔ VÀ CÁC ỨNG DỤNG17TRONG VIỄN THÁM172.1 Lý thuyết ảnh siêu phổ172.1.1Khái niệm chung172.1.2 Đặc diểm chung của ảnh siêu phổ182.1.3 Lý thuyết phản xạ phổ của đối tượng tự nhiên202.2 Sơ lược về viễn thám252.2.1 Định nghĩa252.2.2 Nguyên lý cơ bản của viễn thám272.2.3 Phân loại viễn thám282.3 Ứng dụng của viễn thám302.3.1 Viễn thám trong nghiên cứu địa chất302.3.2 Viễn thám trong nghiên cứu sử dụng đất và lớp phủ bề mặt332.3.3 Ứng dụng viễn thám trong việc thành lập bản đồ đất35CHƯƠNG 3:TỔNG QUAN LỌC KHUẾCH TÁN PHI TUYẾN393.1Bản chất vật lý của quá trình khuếch tán393.2 Lọc khuếch tán tuyến tính403.2.1 Mối quan hệ giữa PDE và bộ lọc Gauss413.2.2 Quy mô không gian443.2.3 Những hạn chế của lọc khuếch tán tuyến tính453.3 Lọc khuếch tán phi tuyến453.3.1 Mô hình PeronaMalik453.3.2 Các mô hình phi tuyến điển hình473.3.3 Mô hình phi tuyến không đẳng hướng483.4 Lọc khuếch tán phi tuyến trong ảnh siêu phổ50CHƯƠNG 4 : THỰC NGHIỆM524.1 Giới thiệu chung524.2 Giới thiệu sản phẩm bằng phần mềm524.3 Các chương trình ứng dụng544.3.1 Khử nhiễu ảnh RGB bằng lọc khuếch tán544.3.2 Khử nhiễu ảnh siêu phổ bằng lọc khuếch tán phi tuyến614.3.2 Xuất tham số liên quan đến ảnh để phục vụ công tác nghiên cứu644.3.4 Xuất đồ thị đặc tuyến và xử lý ảnh siêu phổ704.3.5 So sánh việc khử nhiễu ảnh siêu phổ qua đồ thị744.3.6 Một vài ứng dụng khác trong ứng dụng764.4 Tổng kết, hướng đề ra của sản phẩm78KẾT LUẬN79TÀI LIỆU THAM KHẢO80PHỤ LỤC81

VIỆN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG

====o0o====

ĐỒ ÁN

TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

Đề tài:

PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ ẢNH SIÊU PHỔ DỰA TRÊN

PHƯƠNG PHÁP LỌC KHUẾCH TÁN PHI TUYẾN

Hà Nội, 05/2018

LỜI NÓI ĐẦU

Trong cuộc sống hiện nay, việc tự đặt chân lên một vùng đất nào đó để thăm

dò địa hình hay khoáng sản đã là một chuyện được rất ít người nghĩ đến Công nghệ viễn thám ngày nay đã được phát triển mạnh hơn rất nhiều, và việc xử lý được những bức ảnh từ công nghệ viễn thám để đưa được ra những số liệu chính xác là một điều rất quan trọng trong cuộc sống hiện tại Nó giúp chúng ta có thể xác định

rõ được những vùng đất đó nên để sử dụng vào công việc gì như khai thác khoáng sản, làm lâm nghiệp, nông nghiệp, hay cũng có thể để xây những nhà máy hoặc các khu du lịch vui chơi giải trí Thực tế đã cho thấy có khá nhiều vùng đất các chủ đầu

tư không nghiên cứu kỹ, sau khi xây dựng xong, tốn rất nhiều tiền vào việc xử lý cái này, cái khác gây suy giảm kinh tế

Báo cáo thực tập tốt nghiệp với đề tài “ Phân tích và xử lý ảnh siêu phổ bằng phương pháp khuếch tán phi tuyến” được thực hiện nhằm giải quyết vấn đề của ảnh siêu phổ, nhìn vào một bức ảnh siêu phổ chúng ta không thể tự đưa ra được các số liêu chính xác, vì vậy em đã nghĩ đến một ý tưởng là đưa ra các số liệu của một bức ảnh siêu phổ

Cùng với việc thực hiện đề tài này em xin gửi lời đến đã tận tình giúp đỡ trong quá trình hoàn thành báo cáo

Trong quá trình thực hiện dù rất cố gắng nhưng việc sai sót và thiếu sót là không thể tránh khỏi Vì vậy nhóm rất mong muốn được sự giúp đỡ của thầy cô để

có thể làm đề tài chính xác và hoàn thiện hơn

Chương 1: Giới Thiệu Chung Về Đề Tài

Chương này em đưa ra các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh, khái quát về xử lý ảnh,

và lọc nhiễu

Chương 2: Ảnh siêu phổ và các ứng dụng trong viễn thám

Trong chương 2 em sẽ trình bày các khái niêm về ảnh siêu phổ, cấu tạo của ảnh siêu phổ, ảnh siêu phổ được thu và cách phân tích xử lý chúng Ứng dụng của ảnh siêu phổ trong viễn thám cũng như việc nghiên cứu khoa học viễn thám có những tác dụng gì trong cuộc sống hiên nay

Chương 3: Khôi phục và làm trơn ảnh bằng PDE

Chương 3 em nêu các khái niệm về khuếch tán hay cũng trình bày chi tiết về lý thuyết về khuếch tán tuyến tính và khuếch tán phi tuyến, những công trình của các tác giả nghiên cứu về hai mô hình lọc này

Chương 4: Thực nghiệm

Mô hình hóa sản phẩm và cách sử dụng sản phẩm, đánh giá kết quả và đưa ra kết luận, hướng phát triển của sản phẩm

ABSTRACT

In the framework of graduation thesis, in addition to the theory of imaging spectroscopy imaging spectroscopy, we also do sutdy on image processing such as noise filtering and edge detection, edge separation, the RGB image processing method and many other image types Our thesis is divided into 4 chapters:

Chapter1: An Overview

This chapter contains basic concepts of image processing, image processing

overview and noise filter

Chapter 2: Hyperspectral imaging and applications in spectroscopy

In chapter 2, I shall present the concepts of imaging spectroscopy, compose of imaging spectroscopy, collected imaging spectroscopy and scene analysis and processing The application of imaging spectroscopy in remote sensing and the role

of remote sensing research in life

Chapter 3: Image restoration and smooth by PDE

In chapter 3, I present concepts of diffusion, theory of linear and nonlinear diffusion, studies of two filter models

Chapter 4: Field-test

Product modeling and product usage, result evaluation, conclusion and product development orientation

MỤC LỤC

LỜI NÓI ĐẦU 1

TÓM TẮT BÁO CÁO 2

ABSTRACT 3

MỤC LỤC 4

DANH MỤC HÌNH ẢNH 7

DANH MỤC BẢNG BIỂU 8

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT 9

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI 10

1.1Tổng quan về xử lý ảnh 10

1.1.1 Xử lý ảnh là gì? 10

1.1.2 Một số vấn đề cơ bản quan trọng trong xử lý ảnh 11

1.2 Lọc nhiễu trong xử lý ảnh 13

1.2.1 Các bộ lọc nhiễu cổ điển 13

1.2.2 Xử lý ảnh bằng PDE 14

1.3 Mục đích đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài 15

1.4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 15

1.4.1Ý nghĩa khoa học 15

1.4.2 Ý nghĩa thực tiễn 15

1.5 Phương pháp nghiên cứu 16

CHƯƠNG 2 : ẢNH SIÊU PHỔ VÀ CÁC ỨNG DỤNG 17

TRONG VIỄN THÁM 17

2.1 Lý thuyết ảnh siêu phổ 17

2.1.1Khái niệm chung 17

2.1.2 Đặc diểm chung của ảnh siêu phổ 18

2.1.3 Lý thuyết phản xạ phổ của đối tượng tự nhiên 20

2.2 Sơ lược về viễn thám 25

2.2.1 Định nghĩa 25

2.2.2 Nguyên lý cơ bản của viễn thám 27

2.2.3 Phân loại viễn thám 28

2.3 Ứng dụng của viễn thám 30

2.3.1 Viễn thám trong nghiên cứu địa chất 30

2.3.2 Viễn thám trong nghiên cứu sử dụng đất và lớp phủ bề mặt 33

2.3.3 Ứng dụng viễn thám trong việc thành lập bản đồ đất 35

CHƯƠNG 3:TỔNG QUAN LỌC KHUẾCH TÁN PHI TUYẾN 39

3.1Bản chất vật lý của quá trình khuếch tán 39

3.2 Lọc khuếch tán tuyến tính 40

3.2.1 Mối quan hệ giữa PDE và bộ lọc Gauss 41

3.2.2 Quy mô không gian 44

3.2.3 Những hạn chế của lọc khuếch tán tuyến tính 45

3.3 Lọc khuếch tán phi tuyến 45

3.3.1 Mô hình Perona-Malik 45

3.3.2 Các mô hình phi tuyến điển hình 47

3.3.3 Mô hình phi tuyến không đẳng hướng 48

3.4 Lọc khuếch tán phi tuyến trong ảnh siêu phổ 50

CHƯƠNG 4 : THỰC NGHIỆM 52

4.1 Giới thiệu chung 52

4.2 Giới thiệu sản phẩm bằng phần mềm 52

4.3 Các chương trình ứng dụng 54

4.3.1 Khử nhiễu ảnh RGB bằng lọc khuếch tán 54

4.3.2 Khử nhiễu ảnh siêu phổ bằng lọc khuếch tán phi tuyến 61

4.3.2 Xuất tham số liên quan đến ảnh để phục vụ công tác nghiên cứu 64

4.3.4 Xuất đồ thị đặc tuyến và xử lý ảnh siêu phổ 70

4.3.5 So sánh việc khử nhiễu ảnh siêu phổ qua đồ thị 74

4.3.6 Một vài ứng dụng khác trong ứng dụng 76

4.4 Tổng kết, hướng đề ra của sản phẩm 78

KẾT LUẬN 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO 80 PHỤ LỤC 81

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1: Các bước cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh 10

Hình 2.1: Hình ảnh ảnh siêu phổ và biểu đồ 18

Hình 2.2: Ảnh siêu phổ với các bước sóng khác nhau 19

Hình 2.3: Phản xạ năng lương với trường hợp toàn phần 21

Hình 2.4: Biểu đồ mối quan hệ giá trị phán xạ và bước sóng 22

Hình 2.5: Ảnh trong công nghệ viễn thám 27

Hình 2.6: Vệ tinh địa tĩnh và vệ tinh quỹ đạo cực 29

Hình 3.1: Quá trình khuếch tán vật lý của các phân tử 39

Hình 3.2: Hàm Gauss trong MATLAB mô phỏng bằng 3D 41

Hình 4.1: Giao diện chương trình khuếch tán phi tuyến 53

Hình 4.2: Hình ảnh được xử lý bằng khuếch tán phi tuyến 56

Hình 4.3: Ảnh sau khi thêm nhiễu Gauss và xử lý bằng khuếch tán tuyến tính 57

Hình 4.4: Ảnh xử lý bằng phương pháp khuếch tán phi tuyến với k khác nhau 59

Hình 4.5: Khử nhiễu bằng khuếch tán phi tuyến 60

Hình 4.6: Ảnh bước sóng 560nm của ảnh siêu phổ 61

Hình 4.7: Ảnh bước sóng 560 sau khi được chỉnh sáng để quan sát rõ hơn 62

Hình 4.8: Thêm nhiễu và khôi phục ảnh bằng khuếch tán phi tuyến 63

Hình 4.9: Ảnh RGB của một ảnh siêu phổ 71

Hình 4.10: Biểu đồ reflectance tại điểm tọa độ (717,620) 72

Hình 4.11: Biểu đồ reflectance điểm ảnh (523,295) 73

Hình 4.12: Biều đồ radiance tại điểm ảnh tọa độ ( 214,105) 73

Hình 4.13: Biểu đồ hàm radiance của điểm ảnh (1120,920) 74

Hình 4.14: Một điểm ảnh siêu phổ sau khi xử lý qua khuếch tán phi tuyến 75

Hình 4.15 : Đồ thị Histogram của ảnh siêu phổ 76

Hình 4.16: Đồ thị Histogram sau khi thêm nhiễu Gauss 77

Hình 4.17: Hình ảnh về các điểm khuếch tán của ảnh 77

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Nhóm các yếu tố liên quan đến việc giải đoán thổ nhưỡng 37

Bảng 4.1: RMSE đồi với các ảnh sau khi khử nhiễu 63

Bảng 4.2: Bảng entropy với các ảnh khử nhiễu khác nhau 65

Bảng 4.3: Các giá trị của Bias khi so sánh với ảnh gốc và ảnh nhiễu 66

Bảng 4.4: Tham số RMSE và PSNR trong xử lý ảnh 68

Bảng 4.5: Giá trị RASE và ERGAS 69

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI

đã được xử lý như RMSE, PSNR, Bias, Div, CC-Correlation coefficient, ERGAS, Quality, RASE)

Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P (c1, c2, , cn) Do

đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều

Hình 1.1: Các bước cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh

- Khối thu nhận ảnh: Ở đây nhiệm vụ chính là nhận các dữ liệu ảnh để đưa vào khối xử lý

- Khối tiền xử lý: nhiệm vụ xử lý nâng cao chất lượng ảnh như lọc nhiễu, tăng sáng, tìm biên, tăng tương phản

- Khối trích chọn đặc điểm: có nhiệm vụ chọn các đặc trưng quan trọng của một bức ảnh đã được tiền xử lý để sử dụng trong bước tiếp theo

- Khối hậu xử lý: có nhiệm vụ xử lý các đặc điểm đã chọn, có thể lược

bỏ hoặc biến đổi các đặc điểm này để phù hợp với các kỹ thuật cụ thể

sử dụng trong hệ quyết định

- Khối hệ quyết định và lưu trữ: có nhiệm vụ phân loại dựa trên dự liệu

đã học lưu trong khối lưu trữ

- Khối so sánh và kết luận: đưa ra kết luận dựa vào quyết định của khối quyết định

1.1.2 Một số vấn đề cơ bản quan trọng trong xử lý ảnh

1.1.2.1 Ảnh và điểm ảnh

Ảnh tự nhiên là ảnh liên tục về không gian và độ sáng Để xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hoá Số hoá ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám) Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng Mỗi một điểm như vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi

pixel ứng với cặp tọa độ (x, y)

Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc

màu nhất định Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh

Nói chung khi tổng hợp lại, ảnh là một tập hợp của rất nhiều điểm ảnh hợp lại

1.1.2.2 Độ phân giải của ảnh

Độ phân giải của ảnh chính là số điểm ảnh trên một trục tọa độ, ta có độ phân giải ảnh càng cao, thì số điểm ảnh trong ảnh càng nhiều và ngược lại, khi số điểm ảnh cao, đồng nghĩa hình ảnh sẽ sắc nét hơn, và khi số điểm ảnh thấp thì ảnh

đương nhiên sẽ kém chất lượng, vì màu sắc của chúng khi ở các vùng biên mới được phân biệt rõ thành ra tạo ảnh chất lượng kém

1.1.2.3 Mức xám của ảnh

Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và

độ xám của nó Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại điểm đó Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng) Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1byte biểu diễn: 28=256 mức, tức là từ 0 đến 255)

Chỉnh số mức xám là nhằm khắc phục tính không đồng đều của hệ thống xử

lý ảnh, thông thường có 2 hướng tiếp cận:

- Giảm số mức xám: Thực hiện bằng cách nhóm các mức xám gần nhau thành một bó Trường hợp giảm xuống 2 mức xám thì chính là chuyển về ảnh đen trắng

- Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ thuật nội suy Kỹ thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh

Ảnh đen trắng là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với các điểm ảnh ở trên ảnh chỉ tồn tại 2 giá trị 0 và 255 với trường hợp ở đây mức xám là

1.1.2.4 Khử nhiễu

Có 2 loại nhiễu cơ bản trong quá trình thu nhận ảnh mà chúng ta cần loại bỏ: Nhiễu hệ thống: là nhiễu có quy luật có thể khử bằng các phép biến đổi Ở đây có thể ví dụ như nhiễu Gauss

Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân có thể khắc phục bằng các phép lọc Lỗi ở đây thường do người dùng nên khi khôi phục ảnh thường khó khôi phục được hoàn toàn

1.1.2.5 Phân tích ảnh

Là khâu quan trọng trong quá trình xử lý ảnh để tiến tới hiểu ảnh Trong phân tích ảnh việc trích chọn đặc điểm là một bước quan trọng Các đặc điểm của đối tượng được trích chọn tuỳ theo mục đích nhận dạng trong quá trình xử lý ảnh

Có thể nêu ra một số đặc điểm của ảnh sau đây:

- Đặc điểm không gian: Phân bố xác xuất, phân bố biên độ, mức xám, điểm uốn

- Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại này được trích chọn bằng việc thực hiện lọc vùng (zonal filtering) Các bộ vùng được gọi là “mặt nạ đặc điểm” (feature mask) thường là các khe hẹp với hình dạng khác nhau (tam giác, chữ nhật, cung tròn)

- Đặc điểm của đường biên: Đặc trưng cho đường biên của đối tượng và

do vậy rất hữu ích trong việc trích trọn các thuộc tính bất biến được dùng khi nhận dạng đối tượng (Ví dụ đặc điểm cạnh, góc v.v ) Các đặc điểm này có thể được trích chọn thông qua ảnh biên Để thu được ảnh biên ta

có thể sử dụng toán tử gradient, toán tử Laplace v.v Việc trích chọn hiệu quả các đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các đối tượng ảnh chính xác, với tốc độ tính toán cao và giảm thiểu dung lượng lưu trữ

Các nhiễu ở đây có những ảnh hưởng rất xấu đến bức ảnh, chúng có thể làm mờ đi đối tượng chính của ảnh Với mỗi loại nhiễu ta lại cần chọn những bộ lọc thích hợp Chúng ta không thể sử dụng các bộ lọc trung vị hay lọc ngoài để xử lý nhiễu nhân, hay lọc thông thấp để khử nhiễu nhân, mà phải có những tương tác ngược lại

1.2.2 Xử lý ảnh bằng PDE

Những ứng dụng cho PDE đã được nghiên cứu vào những năm cuối của thế

kỷ trước, những người đặt nền móng cho PDE chính là hai tác giả Witkin và Koenderink Sau đó PDE được các nhà nghiên cứu tập trung mạnh hơn với các công trình của Osher và Rudin, hay P.Perona và J.Malik với các PDE về phần thực Về thành phần nghiên cứu số phức gần đây thì các công trình được đánh giá cao bao gồm G.Gillboa và Y.Y.Zeevi, hay N.Sochen, đó đều là những công trình thành công mang tầm cỡ quốc tế Xử lý ảnh PDE ngày càng cho thấy là một phương pháp xử lý ảnh hiệu quả khi thực hiện các nhiệm vụ giảm nhiễu, tìm biên, làm trơn, phân vùng ảnh, thay đổi histogram…

Những lý do để thuật toán xử lý ảnh PDE được coi là một phương pháp tốt:

- Tính chất tự nhiên của PDE có rất nhiều đặc điểm phù hợp với cục bộ của ảnh Do vậy biểu diễn quá trình biến đổi ảnh qua PDE là rất thích hợp so với các phương pháp khác

- Thuật toán được mô tả ngắn gọn, không quá dài dòng phức tạp, có thể hiểu một cách dễ dàng

- Có rất nhiều dạng sơ đồ rời rạc hóa cho việc thực hiện các thuật toán PDE

- Có sắn nền tảng lý thuyết toán học về PDE và khá phong phú bao gồm tính ổn định, lời giải duy nhất hay sự hội tụ…

- Dễ dàng mở rộng sang các phương pháp một chiều khác như toán tử Gradient, Laplace

- Các PDE được sử dụng để xử lý ảnh thường có hai phương pháp để xử lý : Xử lý ảnh bằng phương pháp PDE khuếch tán tuyến tính và PDE bằng lọc khuếch tán phi tuyến

1.3 Mục đích đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài

Do hai lĩnh vực ảnh siêu phổ và khuếch tán phi tuyến là những lĩnh vực rộng

và bao gồm tập hợp rất nhiều kiến thức nên đồ án chỉ tập trung thực hiện các vấn đề sau:

- Nghiên cứu về ảnh siêu phổ và những ứng dụng của ảnh siêu phổ trong viễn thám và thông tin vệ tinh

- Nghiên cứu về lọc khuếch tán phi tuyến và vẫn đề khử nhiễu bằng lọc khuếch tán phi tuyến

- Nghiên cứu xây dựng thuật toán để xử lý và kết hợp ảnh siêu phổ và lọc khuếch tán phi tuyến

- Tạo lập ứng dụng để có thể có các bước rút gọn và cái nhìn tổng quát

- Cải tiến các phương pháp xử lý ảnh

- Giảm bớt một phần công việc cho các nhà nghiên cứu về lĩnh vực viễn thám ảnh siêu phổ

- Xây đựng các hệ thống tính toán và xử lý ảnh chuyên dụng thời gian thực trên phần cứng

1.5 Phương pháp nghiên cứu

Các phương pháp nghiên được đề ra ở đây là :

- Về ảnh siêu phổ thì nghiên cứu các cách thức tạo ảnh siêu phổ để đưa

ra đồ thị đặc tuyến để phân tích trong việc nghiên cứu, xử lý các dữ liệu của ảnh siêu phổ

- Sử dụng công cụ toán học biến đổi các phương trình mô tả quá trình vật lý của đối tượng cần nghiên cứu, biến đổi các phương trình khuếch tán, phân tích các mô hình bộ lọc dựa trên phương thức xử lý phi tuyến

CHƯƠNG 2 : ẢNH SIÊU PHỔ VÀ CÁC ỨNG DỤNG

TRONG VIỄN THÁM

Trong những năm gần đây, viễn thám đang là một ngành công nghệ phát triển mạnh, song song với nó là những hình ảnh thu được từ thông tin vệ tình với tên gọi

là ảnh siêu phổ Vậy ảnh siêu phổ là gì, cấu tạo của chúng ra làm sao đồ án của em

sẽ làm rõ một phần nào thắc mắc về vấn đề này Những bức ảnh thu được thu được

từ vệ tinh cung cấp nguồn thông tin quan trọng trong việc nghiên cứu và phân tích Việc giải thích và phân tích hình ảnh siêu phổ yêu cầu một kiến thức chuyên sâu về những đặc tính phổ với ánh sáng Với kiến thức hạn chế đồ án của em chỉ xin trình bày nhưng khái niệm cơ bản về ảnh siêu phổ, cách phân tích hình ảnh và ứng dụng trong lĩnh vực viễn thám Những dữ liệu ảnh siêu phổ nhóm sử dụng ở trang web:

http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/d.h.foster/Hyperspectral_im ages_of_natural_scenes_04.html

2.1 Lý thuyết ảnh siêu phổ

2.1.1Khái niệm chung

Hệ thống cảm biến đa phổ từ xa SPOT XS đã tạo ra những hình ảnh với một vài dải bước sóng tương đối rộng Cụ thể là bước sóng có thể lớn hơn trên 2.2 micromet Nhưng với ảnh siêu phổ ta chỉ sử dụng dải bước sóng nhìn thấy, ở đây bước sóng được sử dụng sẽ rơi vào khoảng từ 0.4 micromet đến 0.72 micromet Cảm biến siêu phổ cũng thu nhập các dữ liệu hình ảnh trong hàng chục và hàng trăm dải phổ hẹp, lân cận nhau, với mỗi tế bào hình ảnh các phép đo sẽ giúp có thể thu được phổ tần liên tục Sau khi được điều chỉnh cho cảm biến, kết hợp các thông tin về điều kiện chụp ảnh của bức ảnh, các phổ sau đó được so sánh với các phổ đã được nghiên cứu trong phòng thí nghiệm, cuối cùng mới đưa ra được những kết luận là vùng đó có thảm thực vật hay những khoáng chất gì

Hình ảnh siêu phổ gồm rất nhiều dữ liệu như: hệ số phản xạ, hệ số độ chói, hay thông tin những chiếc máy ảnh chụp ảnh, tiêu cự ảnh, điều kiện thời tiết, thời

gian chụp ảnh, góc chụp… Tất cả các thông số đều có tác dụng trong việc nghiên cứu để tránh ảnh hưởng hoặc sai sót Vì vậy để nghiên cứu được những bức ảnh siêu phổ cần phải có một sự hiểu biết vô cùng chính xác về các thuộc tính môi trường và vật liệu trên bề mặt Trái Đất Các nhà nghiên cứu đã và đang tập trung nghiên cứu mạnh về lĩnh vực này

Chính những điều này làm một bức ảnh siêu phổ có dữ liệu lên đến vài trăm MB Chúng ta có thế thấy dưới đây là một hình ảnh siêu phổ nhìn theo góc nhìn 2D:

Hình 2.2: Ảnh siêu phổ với các bước sóng khác nhau

2.1.2.2 Khái niêm chung về bộ cảm

Ảnh siêu phổ và RGB đều được sử dụng những bộ cảm để ghi lại hình ảnh, nhưng những bộ cảm để xử lý ảnh siêu phổ thường có cấu trúc phức tạp hơn khá nhiều Chúng có thể bao gồm kính lọc phổ và tế bào quang điện, trong đó tế bào quang điện là thiết bị sử dụng hiệu ứng quang điện để biến đổi quang năng thành điện năng

Bộ cảm là một thiết bị làm nhiệm vụ thu nhận các năng lượng bức xạ do vật thể phản xạ từ các nguồn năng lượng Ở đây năng lượng nhân tạo do vệ tinh, hay các thiết bị hỗ trợ( như camera thì thường kèm với đèn flash) với năng lượng tự nhiên thì đó chính là ánh sáng mặt trời, hay ánh sáng mặt trăng vào những ngày sáng rõ Bộ cảm biến đổi những năng lượng quang năng này thành điện năng, sau

đó tín hiệu điện này tiếp túc được chuyển về một số nguyên hữu hạn mà ta thường gọi là giá trị của pixel Nguyên tắc hoạt động của bộ cảm chính là khả năng phản xạ phổ của thực vật, đất và nước đối với sóng điện từ có bước sóng trong vùng nhìn

thấy Tuy vậy việc nhìn thấy hay không tất cả đều phụ thuộc vào mắt của con người, do vậy hình ảnh của vật thể và màu sắc được tạo ra từ việc thu năng lượng

do vật thể phản xạ từ một nguồn cung cấp nào đó

Tín hiệu hình ảnh từ bộ cảm sẽ được đưa vào mắt, sau đó tiếp tục được truyền qua giác mạc và võng mạc rồi truyền về não bộ, đây mới là nơi hình ảnh được phân tích và cảm nhận được Trong bộ cảm bao gồm hai thiết bị quan trọng là kính lọc phổ và tế bào quang điện

Kính lọc phổ được sử dụng với tác dụng để tách sóng năng lượng bức xạ ứng với từng bước sóng khác nhau Tùy vào số bit dùng ghi nhận thông tin, việc chuyển tín hiệu thành một số nguyên hữu hạn thể hiện sự thay đổi của cường độ phản xạ sóng từ Trong khi đó tế bào quang điện là một thiết bị sử dụng hiệu ứng quang điện

để biến đổi quang năng thành điện năng, chúng ta thấy đây cũng là một dạng thiết bị rất phổ biến trong thời điểm hiên nay (các thiết bị sử dụng năng lượng mặt trời) Độ lớn dòng điện tỷ lệ thuận với cường độ sóng phản xạ của vật Chính vì vậy sự thay đổi dòng điện có thể được sử dụng để đo lường sự thay đổi của năng lượng ánh sáng mạnh hay yếu ứng với từng bước sóng khác nhau Giá trị độ sáng được phụ thuộc vào số bít sử dụng trong quá trình số hóa và toàn bộ năng lượng của sóng điện từ thu được chuyển sang tín hiệu số (chỉ sử dụng biến đổi tuyến tính của bộ cảm)

Các loại bộ cảm hiện nay được phân loại theo nhiều cách khác nhau, có thể theo kết cấu hoặc theo dải sóng thu nhận Bộ cảm cũng được chia theo hai nhóm chủ động thu nhận năng lượng do năng lượng phản xạ và bị động thu nhận các năng lượng bức xạ do phát xạ

Các loại bộ cảm thông dụng hiện nay gồm: máy chụp ảnh, máy quét điện tử, máy quét quang cơ Các bộ cảm quang học được đặc trưng bởi tính hình học, đặc trưng bức xạ, tính chất phổ

2.1.3 Lý thuyết phản xạ phổ của đối tượng tự nhiên

Phản xạ phổ của đối tượng tự nhiên là hàm bao gồm nhiều yếu tố Những đặc tính này phụ thuộc vào môi trường và bề mặt đối tượng Sóng điện từ chiếu tới

mặt đất, năng lượng của nó sẽ tác động lên bề mặt trái đất và xảy ra những hiện tượng tự nhiên sau:

- Phản xạ năng lượng

- Hấp thụ năng lượng

- Thấu quang năng lượng

Từ đây chúng ta có thế rút ra được công thức:

E0=Ep+Eα+ET (1.1)

Trong công thức này thì ta có : E0 : năng lượng bức xạ ban đầu

Ep : năng lượng phản xạ

Eα : năng lượng hấp thụ

ET : năng lượng thấu quang

Hiện tượng phản xạ năng lượng là một điều rất hay gặp trong tự nhiên, chúng ta biết trong quá trình chiếu sáng, tất cả các ánh sáng khi gặp một môi trường nào đó khác, như ánh sáng đang từ không khí sang nước sẽ gây ra một phản xa như hình ảnh bên dưới

Hình 2.3: Phản xạ năng lương với trường hợp toàn phần

Đối với phản xạ năng lượng, có khá nhiều dạng phản xạ, ở trên là một ví dụ điển hình nhất là phản xạ toàn phần Ngoài ra còn bao gồm nhiêu dạng phản xạ khác như phản xạ một phần, tán xạ một phần (không phản xạ về một hướng), tán xạ

một phần (phản xạ một phần có định hướng) Trong khi đó đối với năng lượng hấp thụ và thấu quang thì không có nhiều trường hợp như phản xạ năng lượng

Một vấn đề khác liên quan đến quang phổ phản xạ là việc có rất nhiều dạng phổ năng lượng khác nhau như: phổ khoáng sản, phổ thực vật hay phản xạ phổ của nước Mỗi một phổ lại có mức độ phản xạ khác nhau và chúng được biểu thị bằng

đồ thi như trên hình vẽ Đây chính là quang phổ phản xạ trong ảnh siêu phổ, đó chính là tỉ lệ giữa năng lượng phản xạ và năng lượng tới và là một hàm của bước sóng Giá trị năng lượng phản xạ sẽ thay đổi liên tục đối với các giá trị bước sóng khác nhau, có thể tăng có thể giảm tùy vào vật liệu của chúng (đất, nước, thực vật) Trong biểu đồ có những đường võng xuống những đường võng xuống này đánh dấu dải bước sóng dao động mà vật liệu chọn hấp thụ năng lượng tới Đặc điểm này được coi là dải hấp thụ trong công tác nghiên cứu

Hình 2.4: Biểu đồ mối quan hệ giá trị phán xạ và bước sóng

Nhìn vào sơ đồ trên ta thấy thực vật và đất khô là những môi trường có tỉ lệ phản xa rất cao, thường trên 20% trong khoảng λ nhỏ hơn 1.9 micromet, đối với đất khô thì lớn hơn 0.5 micromet Trong khi đó với nước hồ thì tỉ lệ phản xạ tương đối thấp dưới 10% và khi đạt mức λ < 1.0 micromet

Có ba loại phổ thông dụng nhất trong môi trường hiện nay và để hiểu rõ hơn chúng ta cùng tìm hiểu chi tiết về các loại phổ này:

Phổ khoáng sản

Trong khoáng sán yếu tố ảnh hưởng đến sự phản xạ của chúng chủ yếu ảnh hưởng từ thành phần hóa học và cấu trúc tinh thể, những nguyên nhân trên sẽ làm thay đổi đường con quang phổ và dỉa hấp thụ của biểu đồ Sự hấp thụ ngoài ra còn

có thể bị ảnh hưởng bởi vài yếu tố khác như liên kết ion, hình dạng liên kết hóa học, cấu trúc tinh thể của vật liệu

Phổ thực vật

Với phổ thực vật các đường cong cũng phụ thuộc vào đặc tính khác nhau của thực vật Ở phần ánh sáng nhìn thấy, hình dạng đường cong có sự biến đổi do sự hấp thụ ánh sáng từ chất diệp lục trong lá và các sắc tố của lá thực vật Chất diệp lục hấp thụ ánh sáng vùng nhìn thấy tất tốt, nhưng chủ yếu tập trung ở 2 dải màu xanh lam và đỏ, tạo ra những đỉnh nhỏ trên vùng bước sóng khoảng (0.45 đến 0.67 micromet) Đó chính là lý do vì sao ta nhìn cây cối lá thường có màu xanh lục

Phản xạ phổ của nước

Cũng như hai môi trường trên, đối với nước khả năng phản xạ phổ cũng phụ thuộc vào bức xạ chiếu tới và thành phần có trong nước Ngoài hai yếu tố trên ở nước còn phụ thuộc thêm đó là bề mặt của nước và trạng thái của nước Trong điều kiên thường, mặt nước hoặc một lớp mỏng nước sẽ hấp thụ rất mạnh năng lượng ở dải sóng hồng ngoại, vì vậy năng lượng phản xạ rất ít Vì khả năng phản xạ phổ của nước ở dải sóng dài là nhỏ nên việc sử dụng các kênh sóng dài để chụp cho ta khả năng đọc vẽ thủy văn, sông hồ…

Tuy nhiên đối với cái dạng nước đục sẽ không có độ thấu quang như nước biển hay nước cất trong suốt, cũng là một yếu tố cần quan tâm trong phản xạ phổ của nước Điều kiện tự nhiên không phải lúc nào cũng lý tưởng cũng là một điều kiện lý tưởng, nó chứa rất nhiều các chất hữu cơ và vô cơ khác, và nước đục lại gồm rất nhiều những chất này Chính vì vậy khi nghiên cứu người ta nhận thấy

nước đục có khả năng phản xạ cao hơn so với nước bình thường Khả năng phản xạ phộ phụ thuộc rất lớn vào độ đục của nước điều này đã được chứng minh Hàm lương clorophin trong nước cũng là một nhân tố ảnh hưởng đến khá năng phản xạ phổ của nước, so với các mội trường khác, môi trường nước bị ảnh hưởng nhiều hơn các môi trường khác

Một số yếu tố ngoài tự nhiên ảnh hưởng đến phản xạ phổ

Ngoài môi trường phản xạ phổ của vật thể, những yếu tố không gian và thời gian cũng có ảnh hưởng khá lớn đến khả năng phản xạ phổ trong tự nhiên

Đối với yếu tố không gian gồm có hai loại là không gian cục bộ và không gian địa lý Yếu tố cục bộ được thể hiện khi bạn chụp ảnh cùng một loại đối tượng, nhưng đối tượng đó lại được phân bố khác nhau Nếu chúng phân bố theo hàng và luống thì sẽ có phản xạ phổ khác so với trồng theo mảng lớn.Còn với yếu tố địa lý thì thể hiện rõ rệt đối với vùng có khí hậu ôn đới và nhiệt đới thì khí hậu khác nhau, điều kiện cây trồng phát triển khác nhau sẽ ảnh hường đến những độ phản xạ quang phổ khác nhau

Yếu tố thời gian cũng tương tự với yếu tố địa lý vì cây trồng khi phát triển vào mỗi mùa lại có những biến chuyển khác nhau Mùa xuân là mùa cây đâm trồi nảy lộc, mùa hè thì cây đơm hoa kết trái, mùa thu lá rụng lụi tàn, mùa đông thì là tàn lụi và chờ một chu kỳ mới Với mỗi mùa cây cối lại có những lượng diệp lục từ

lá khác nhau nên độ phản xạ khác nhau là điều hết sức bình thường

Một nhân tố lớn khác ảnh hưởng ở đây chính là ảnh hưởng của khí quyển Đối với khí quyển thì nhân tố chính ảnh hưởng chính là ánh sáng mặt trời vì chúng

đã gián tiếp đi đến bức ảnh qua hai lần khí quyển Mặt trời hai yếu tố chính là hiện tượng tán xạ và hấp thụ năng lượng ánh sáng, và nguyên nhân chính là:

- Do sự hấp thụ có chọn lọc bước sóng của hơi nước và tầng ozon và các khí khác trong khí quyển

- Do sự hấp thụ, khúc xạ năng lượng mặt trời của các phần tử trong khí quyển

Đối với vật thể trong suốt không có thấu quang thì α+p=1 ;

Đối với vật thể ít hoặc không hấp thụ p+T=1 ;

2.2 Sơ lược về viễn thám

2.2.1 Định nghĩa

“Viễn” có nghĩa là xa, không tiếp xúc với đối tượng; “thám” có nghĩa là tìm hiểu, lấy thông tin về đối tượng Hiểu đơn giản “Viễn thám” là thăm dò từ xa về một đối tượng mà không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng đó

Viễn thám là ngành khoa học thu nhận thông tin của bề mặt trái đất mà không tiếp xúc trực tiếp với bề mặt ấy, chúng ta thực hiện việc này nhờ vào việc cảm thụ và ghi lại năng lượng phải xạ hay bức xạ từ đối tượng và sau đó phân tích,

xử lý và ứng dụng những thông tin nói trên

Viễn thám (Remote sensing - tiếng Anh) là một ngành khoa học và công nghệ

để thu nhập thông tin về một đối tượng, một khu vực bất kỳ nào đó hay một hiện tượng dị thường thông qua việc nghiên cứu các tài liệu thu nhận được bằng các công cụ phương tiện hiện đại Những công cụ hay phương tiện này không có sự tiếp xúc trực tiếp đối với đối tượng mà chúng ta cần nghiên cứu

Mặc dù có rất nhiều định nghĩa khác nhau về viễn thám, nhưng mọi định

nghĩa đều có nét chung, nhấn mạnh "viễn thám là khoa học thu nhận từ xa các thông tin về các đối tượng, hiện tượng trên trái đất" Dưới đây là định nghĩa về viễn

thám theo quan niệm của các tác giả khác nhau

Viễn thám là một nghệ thuật, khoa học, nói ít nhiều về một vật không cần phải chạm vào vật đó (Ficher và nnk, 1976)

Viễn thám là quan sát về một đối tượng bằng một phương tiện cách xa vật trên một khoảng cách nhất định (Barret và Curtis, 1976)

Viễn thám là một khoa học về lấy thông tin từ một đối tượng, được đo từ một khoảng cách cách xa vật không cần tiếp xúc với nó Năng lượng được đo trong các

hệ viễn thám hiện nay là năng lượng điện từ phát ra từ vật quan tâm (D A Land Grete, 1978)

Viễn thám là ứng dụng vào việc lấy thông tin về mặt đất và mặt nước của trái đất, bằng việc sử dụng các ảnh thu được từ một đầu chụp ảnh sử dụng bức xạ phổ điện từ, đơn kênh hoặc đa phổ, bức xạ hoặc phản xạ từ bề mặt trái đất (Janes B Capbell, 1996)

Viễn thám là "khoa học và nghệ thuật thu nhận thông tin về một vật thể, một vùng, hoặc một hiện tượng, qua phân tích dữ liệu thu được bởi phương tiện không tiếp xúc với vật, vùng, hoặc hiện tượng khi khảo sát".( Lillesand và Kiefer, 1986)

Phương pháp viễn thám là phương pháp sử dụng năng lượng điện từ như ánh sáng, nhiệt, sóng cực ngắn như một phương tiện để điều tra và đo đạc những đặc tính của đối tượng (Theo Floy Sabin 1987)

Để hiễu rõ về công nghệ viễn thám chúng ta nhìn hình ảnh bên dưới để có một cái nhìn tổng quát về công nghệ này Các cây cối màu xanh là những đối tượng cần được xử lý và thiết bị không hề có một sự tiếp xúc trực tiếp đến các đối tượng này

Hình 2.5: Ảnh trong công nghệ viễn thám

2.2.2 Nguyên lý cơ bản của viễn thám

Trong viễn thám sóng điện từ chính là nguồn cung cấp thông tin chủ yếu về đặc tính của đối tượng, ở đây ảnh viễn thám cung cấp thông tin về các vật thể tương ứng với năng lượng bức xạ ứng với từng bước sóng đã được xác định Thiết bị dùng

để cảm nhận sóng điện từ phản xạ hay từ bức xạ từ vật thể ta gọi đó là bộ cảm biến

Bộ cảm biến có thể là các máy quét hay máy chụp ảnh Những thứ có thể mang bộ cảm biến ở đây gồm (máy bay hay vệ tinh)

Đối với nguồn năng lượng, thì nguồn năng lượng chính ở đây chính là bức

xạ mặt trời, năng lượng của sóng điện từ do các vật thể phản xạ hay bức xạ thì đều được bộ cảm biến thu nhận lại để xử lý Sau đó thông tin về năng lượng phản xạ của các vật thể mới được thu nhận và xử lý và đưa ra những kết quả thực tế Từ những kết quả trên các nhà phân tich mới đưa ra được vùng đất này sẽ ứng dụng vào công việc gì tốt nhất, như khai thác khoáng sản hay làm nông nghiêp với cây trông gì là những ví dụ điển hình Tổng hợp quá trình ta có thể chia làm 3 phần:

- Thu nhận ảnh siêu phổ bằng các thiết bị

- Xử lý ảnh sau khi thu nhận và đưa ra các thông số

- Đưa ra kết luận của các thông số sẽ giúp ta có những ứng dụng gì

2.2.3 Phân loại viễn thám

Khi nhắc đến các loại viễn thám thì có rất nhiều loại viễn thám, vậy nên để rõ ràng người ta phân chia theo nhiều cách khác nhau Các yếu tố có thể sử dụng bao gồm:

- Độ bay cao của vệ tinh, thời gian sống của một vệ tinh

- Độ dài dải phổ của các thiết bị thu phát

- Tín hiệu thu nhận và nguồn phát

- Hình dạng bay và quỹ đạo của vệ tinh

2.2.3.1 Phân loại theo đặc điểm quỹ đạo

Về phân loại theo đặc điểm quỹ đạo, ta có hai dạng vệ tinh nổi bật hiện nay

là vệ tinh địa tĩnh và vệ tinh quỹ đạo cực

Vệ tinh địa tĩnh như ta đã biết đó là một vệ tinh có tốc độ quay gần bằng trái đất, bán kính vệ tinh đĩa tĩnh ~ 42000km Việt Nam cũng từng phóng lên thành công được 2 vệ tinh địa tĩnh là Vinasat 1 và Vinasat2

Vệ tinh quỹ đạo cực là vệ tinh có mặt phẳng quỹ đạo vuông góc hoặc gần vuông góc so với mặt phẳng của xích đạo trái đất Tốc độ quay được thiết kế khác với tốc độ quay của trái đất do nó dùng để thu hình ảnh của các khu vực cực, mà như ta biết những vùng này tốc độ quay chậm hơn hẳn Các vệ tinh này thì chỉ xuất hiện ở các nước vùng Bắc Cực và đang thám hiểm châu Nam cực như Nga, Mỹ, Canada,

Hình 2.6: Vệ tinh địa tĩnh và vệ tinh quỹ đạo cực

2.2.3.2 Phân loại theo nguồn tín hiệu

Phụ thuộc vào nguồn tín hiệu của tia tới mà ta có thể chia viễn thám thành hai loại: Viễn thám chủ động và viễn thám bị động

- Viễn thám chủ động: ta sử dụng các nguồn tia tới là các tia sáng được phát ra từ nhân tạo, như ánh sáng đèn từ máy bay hay đèn LASER

- Viễn thám bị động: sử dụng các nguồn phát xạ từ mặt trời, hay là các nguồn phát xạ tự nhiên của cây cối

2.2.3.3 Phân loại theo dải sóng thu nhận

Theo bước sóng sử dụng, ta có thể phân chia thành 3 loại cơ bản cụ thể gồm:

- Viễn thám trong dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại

- Viễn thám siêu cao tần

- Viễn thám hồng ngoại nhiệt

Với nhóm viễn thám trong dải sóng nhìn thấy mặt trời chính là nguồn năng lượng chủ yếu Mặt trời cung cấp một bức xạ có bước sóng ưu thế 0.5 µm Dữ liệu viễn thám thu được trong dải sóng nhìn thấy phụ thuộc vào sự phản xạ từ bề mặt vật thể và bề mặt trái đất

Viễn thám siêu cao tần thì khác, chúng sử dụng bức xạ siêu cao tần có bước sóng từ một đến vài chục xentimet Nguồn năng lượng với viễn thám siêu cao tần được chủ động sinh ra từ máy phát Kỹ thuật rada thuộc viễn thám chủ động Rada chủ động phát ra các nguồn ánh sáng và năng lượng tới vật thể, sau đó thu lại được những bức xạ, tán xạ từ vật thể

2.3 Ứng dụng của viễn thám

2.3.1 Viễn thám trong nghiên cứu địa chất

Đây là một ứng dụng quan trọng của viến thám nó giải quyết một số nhiệm

vụ thực tiễn như: đo vẽ chụp ảnh địa chất từ vũ trụ, dự đoán, tìm kiếm nước ngầm

và tìm kiếm khoáng sản có ích

Sự cần thiết của việc phân tích các quá trình động lực học diễn ra trên mặt đất, yêu cầu phải cớ mức độ thông tin thường xuyên, chi tiết và đẩy đủ Những bức ảnh đó chỉ có thể được chụp trực tiếp từ vũ trụ hoặc từ những bộ chụp ảnh quét, song do độ phân giải thấp nên những tài liệu để nghiên cứu về định lượng như: cường độ và tốc độ của chuyển động kiến tạo hiện đại, sự xấm thực của nước và gió…Tuy nhiên, trên cơ sở của viễn thám thì những hiện tượng thời tiết phức tạp đều có thể dự báo từ trước

Trong thực tế hiện nay chỉ có nghiên cứu và phân tích dữ liệu viễn thám với bao quát địa phương và chi tiết thì có thể xuất ra những thông tin chính xác từ vũ trụ Nhờ sự quan sát và tính toán lập thể ảnh máy bay, phân tích ảnh siêu phổ, ảnh hồng ngoại nhiệt cho phép giải quyết trọn vẹn nhiệm vụ thức tế trong địa chất

Để thực hiện được những nhiệm vụ này điều đầu tiên ta cần phải giải quyết

đó chính là đoán đọc ảnh và nghiên cứu kiến tạo Nhiệm vụ chính ở đây là xác định tính chất liên tục điều kiện thể nằm của đá, những biểu hiện của chúng trên tư liệu viến thám, nghiên cứu các cấu trúc uốn ép làm đứt gãy Làm sáng tỏ lịch sử của chúng trong quá trình phát triển Ở đây chúng ta phân ra thành 2 bước chính như sau:

Đoán đọc ảnh nghiên cứu kiến tạo

Hơn một nửa thông tin là địa chất được phân tích từ chụp ảnh vũ trụ là thuộc

về kiến tạo Chính vì thế kiến tạo đóng góp vai trò rất lớn trong viễn thám Các vấn đề nghiên cứu về cấu tạo của các lớp vỏ và cấu tạo trái đất đã được nghiên cứu

từ rất lâu bởi nhiều các công trình trong và ngoài nước từ những năm 70 của thế ký trước Những bức ảnh về trái đất với độ bao quát khác nhau đã giúp các nhà nghiên cứu có những dự đoán đầy đủ về cấu trúc kiện tạo khác nhau : kiến tạo phức nếp lồi, kiến tạo phức nếp lõm, vùng nâng lên, vùng hạ xuống

Nhiệm vụ chính khi nghiên cứu kiến tạo là xác định được tính chất liên tục,

vị trí nằm của đá, những dữ liệu của chúng trên tư liệu viễn thám, nghiên cứu cấu trúc đứt gãy và uốn nếp, làm rõ sự phát triển của chúng trong quá trình địa chất

Để có thể đọc kiến tạo có một kết quả tốt thì điều kiện môi trường rất quan trọng, dưới đấy là những điều kiện giúp có một kết quá tốt:

- Các vùng đối tượng dễ lộ, ít bị che phủ bởi các nhân tố khác, nêu được những vấn đề cần thiết tối thiểu để có thể suy luận từ những yếu

tố cấu tạo nằm kéo dài và xâm nhập cấu trúc bên trong

- Sự khác nhau của các thành phần vật chất và các loại đá, sự biểu hiện tốt trong địa hình (ít gồ ghề) Sự có mặt của các tầng đặc trung trong ảnh và có những sự phân cắt về địa hình

- Sự phân cắt giảm dần và điều đó tạo thành một địa hình có cấu tạo đặc biệt

Việc xác định khả năng nghiên cứu các cấu trúc sâu nhờ ảnh vũ trụ mới ở giai đoạn khởi đầu của quá trình viễn thám Hiện nay một quy luật đã được nhiều nhà nghiên cứu xác định là: cùng với sự tăng lên về mức độ bao quát của hình ảnh thì sẽ xâm nhập được vũ trụ về các cấu tạo lớn có thể phân tích được rõ, song để xác định độ sâu của chúng phải nhờ sự trợ giúp của phương pháp địa vật lí mới đưa

ra các thông số chính xác

Giải đoán các yếu tố cấu tạo và cấu trúc địa chất

Việc giải đoán các yếu tố cấu tạo và cấu trúc địa chất ngày nay được các nhà khoa học quan tâm và tìm hiểu nhiều hơn Thống kê cũng cho thấy hơn 50% thông tin về địa chất phân tích được lấy từ kiến tạo và cấu trúc Những điều cần quan tâm

ở đây có thể bao gồm:

Nhận biết các yếu tố cấu trúc địa chất thì tập trung vào giải đoán ảnh có cấu trúc nếp lồi, nếp lõm, các hiện tượng nếp của đá Tuy vậy cần có các điều kiện sau đấy thì việc nhận biết mới có thể được chính xác

Những sự khác nhau của các thành phần cấu tạo của đá và sự khác biệt thường được thể hiện rõ ở địa hình, giúp các nhà nghiên cứu giải đoán phân tích được cấu trúc Ví dụ là trong lớp đất thì có nhiều tầng khác nhau, như tằng đất , tầng mùn, tằng đất sét, mạch nước ngầm…nó sẽ tạo nên các sự phân tằng rõ ràng trên vệ tinh

Lớp vỏ phong hóa che phủ không quá dày và kèm theo những điểm lộ tốt, có thể quan sát được trên ảnh về sự không liên tục của chúng mà đo vẽ và khái quát hóa được các yếu tố cấu trúc địa chất Do hạn chế nên việc xác định định các yếu tố cấu trúc trên ảnh vệ tinh tỉ lệ nhỏ cần dựa vào rất nhiều thông tin và vấn đề khác như: hướng dốc của các lớp đất đá, quan hệ về ặt địa tằng giữa các tâng với nhau, mức độ phá hủy của vùng

Dạng cấu trúc vòm thường có mạng lười thủy văn đồng tâm với các dòng nhánh và có xu hướng chạy bao quanh song song vùng trung tâm các nhành ở hai phía đối diện thường có xư hướng tạo thành các đường thẳng đó là sự chi phối của các khe đứt gãy Các khe đứt gãy này cấu trúc âm thường có mạng lưới thủy văn dạng hướng về tâm, hoặc có thể là một vùng hạ thấp do bồn trũng hay một kiến tạo

Đó đều là những dấu hiệu vô cùng quan trong để có thể nghiên cứu về các mỏ dầu khí hoặc các vùng chứa nước ở đồng bằng (canh tác lúa) Ngoài các điều trên hệ thống đứt gãy còn là một dấu hiệu quan trọng để nghiên cứu chuyển động kiến tạo

và cấu trúc địa chất

Một điều quan trọng khác trong giải đoán các yếu tố cấu trúc đó là nghiên cứu các hệ thống đứt gãy, khe nứt lớn, các yếu tố dạng tuyến Trong viễn thám có một thuật ngữ với cái tên “ lineament” thường hay được sử dụng để miêu tả các yếu

tố dạng tuyến mà có thể phân tích được trên ảnh Nhiều nhà khoa học đã đưa ra được các khái niêm dạng tuyến ứng dụng và dạng tuyến nguyên thủy như Pohn, Friedman, Oleany Tuy vậy, về mặt ứng dụng, ta có thể hiểu khái niêm lineament là các yếu tố với các quy mô khác nhau Lineament là khái niêm trong nghiên cứu cấu tạo của đá song nó cũng bao trùm một khái niệm tổng quát hơn là nghiên cứu về địa hình kiến tạo Vì vậy lineament còn là đặc điểm của đối tượng tập hợp nhiều đối tượng về mặt kích thước, các yếu tố tuyến tính cũng có thể rất nhỏ từ vài chục đến vài trăm kilomet

Các yếu tố dạng tuyến trên ảnh thì được thể hiện bằng các yếu tó địa kỹ thuật:

- Tone ảnh: Bao gồm dải ngược lại với đới có tone tương phản, dạng tuyến giữa đường biên của các vùng có tone ảnh khác nhau

- Cấu trúc ảnh: Bao gồm dạng tuyến trong từng đới có tone ảnh và cấu tạo đồng nhất, địa hình của các vùng trong ảnh Hay sự phần bố của các hồ đầm và dạng tuyến của các hiện tượng đặc biệt

Bản chất của các yêu tố dạng tuyến này là rất nhiều các yếu tố dạng tuyến được khống chế bởi các đứt gãy và chuyển dịch của các lục địa Các yếu tố dạng tuyến tính kích thước nhở thì được thể hiên là các khe nứt lớn hoặc đứt gãy ít chuyển dịch Còn với những hình ảnh thể hiện rõ nét các yếu tố dạng tuyến tính thì

có nghĩa là những vùng có các đứt gãy sâu, thuận lợi cho việc tìm kiếm nguồn nước

2.3.2 Viễn thám trong nghiên cứu sử dụng đất và lớp phủ bề mặt

Phương pháp nghiên cứu viễn thám được ứng dụng hiệu quả trong sử dụng đất là do những lý do chính sau:

- Ảnh của một vùng rộng lớn sẽ được thu nhận sự thay đổi một cách nhanh chóng

- Ảnh viễn thám có thể quan sát được bao quát chung về một khu vực rộng lớn mà khi ở dưới mặt đất rất khó để quan sát

- Ảnh được phân tích nhanh hơn và rẻ hơn so với quan sát trên mặt đất

- Các ảnh có độ phân giải thích hợp, phù hợp cho đối tượng cần quan sát

và nghiên cứu

- Các ảnh cũng có thể cung cấp các thông tin đối chiếu với nhau để so sánh xem có hiện tượng thay đổi lớn không

Ngoài các yếu tố có lợi trên thì vẫn còn những nhược điểm từ viễn thám như:

- Đối với vùng có diện tích nhỏ thỉ sử dụng viễn thám là vô cùng tốn kém

về kinh phí

- Một vài loại đất các nhà phân tích vẫn không phát hiện được trên ảnh Những nhiệm vụ cần thực hiện khi áp dụng công nghệ viễn thám vào sử dụng đất, nhiệm vụ đầu tiên ở đây là phải phân loại được đất, có rất nhiều loại đất khác nhau trong một môi trường, nhưng chúng có thể được chia làm ba loại chính là đất nông nghiệp, đất phi nông nghiệp và đất chưa sử dụng Với mỗi loại thì lại bao gồm nhiều loại khác nhau, tổng hợp tất cả các loại tạo nên hơn 30 loại đất khác nhau ví du như một số loại: chuyên trồng lúa, rừng ngập mặn, đất làm muối, bãi cát cồn cát…

Sau khi phân loại các vùng đất xong, nhiệm vụ tiếp theo ở đây là xác định các dấu hiệu giải đoán Ở nhiệm vụ này việc thành lập hệ thống chú giải là các dấu hiệu giải đoán Đối với xử lý ảnh số, đó là việc xác định các vùng thử nghiệm ( hay còn gọi là vùng mẫu) Từ các vùng mẫu đó, có thể mở rộng cho toàn tấm ảnh Khi giải đoán ảnh cũng cần chú ý một vài nguyên tắc

Nhiệm vụ cuối cùng của phần này chính là tổng hợp các kết quả giải đoán để xem xét lại sự hợp lý hay chưa hợp lý của hệ thống chú giải Đây chính là bước quan trọng nhất trong quá trình nhằm khẳng định sự nghiên cứu, giải đoán và đưa ra kết quả chính thức Bước cuối cùng này cũng ảnh hưởng rất nhiều đến kết quả các nghiên cứu nên cần phải thật chính xác tỉ mỉ vì rất dễ dẫn đến sai lầm Hai nhiệm vụ tối quan trọng ở đây là xác định các mã màu phù hợp cho từng đơn vị phân loại và

tính toán diện tích bằng các phần mềm tương ứng có ảnh hưởng vô cùng lớn đến kết quả của việc phân tích đất này

Ngoài những điều trên khi thực hiện giải đoán ảnh chúng ta cũng cần chú ý một vài yếu tố sau để tránh việc xảy ra sai số

- Người giải đoán những kết quả trên phải là một người có kiến thức về thực vật học và đất thật chuyên sâu Đó là một điều hết sức quan trọng

- Người giải đoán ngoài việc theo các khuôn khổ có sẵn còn phải có sự phân tích, liên hệ ngoại suy, có những yếu tố sáng tạo để khẳng định được các đối tượng đã được vạch ra ứng với từng dải phổ khác nhau

- Khi giải đoán bằng mắt thường, việc xác định khóa giải đoản ảnh là cần thiết, tuy nhiên nó cũng chỉ mang tính nguyên tắc, nó phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của người giải đoán

Công tác kiểm tra trên các cùng mẫu cũng là một yêu cầu quan trọng trong quá trình giải đoán, việc kiểm tra phải đảm bảo thực hiện đại diện cho tất cả các đối tượng đã dự đoán ở giai đoạn phân tích trong phòng thí nghiệm

2.3.3 Ứng dụng viễn thám trong việc thành lập bản đồ đất

Điều tra và thành lập bản đồ thổ nhưỡng là việc làm có ý nghĩa thiết thực cho việc lập kế hoạch sử dụng tài nguyên đất Nhiều nước ông nghiệp phát triển như Anh, Mỹ, Đức, Pháp đã sử dụng phương pháp này để hình thành các bản đồ thổ nhưỡng Ở Mỹ việc nghiên cứu đã được phát triển từ những năm trước chiến tranh thế giời thứ hai, và tất cả những bức ảnh đó đều đến từ hàng không với tỉ lệ rất lớn Lúc này chúng ta có kết hợp viễn thám với hệ thông tin địa lý trong công tác nghiên cứu thổ nhưỡng Tuy vậy để có thể áp dụng được ứng dụng nghiên cứu thổ nhưỡng thật tốt thì việc kết hợp viễn thám với HTTĐL là điều rất quan trọng giúp đạt được những lợi ích to lớn trong ứng dụng thổ nhưỡng

Quy trình điều tra thổ nhưỡng bằng phương pháp tích hợp HTTĐL và viễn thám

Khi sử dụng kết hợp hai phương pháp này thì cũng có những quy tắc chung, những quy tắc này được đưa ra khi ở trong phòng và khi ở ngoài vùng khảo sát, mỗi một địa điểm lại có những quy tắc khác nhau Ví dụ như trong phòng thì cần xây dựng bản chú giải sơ bộ trên cơ sở nghiên cứu vùng mẫu, còn ở ngoài thực địa điều tra nhanh toàn bộ diện tích nghiên cứu Đó chỉ là hai trong số rất nhiều các quy tắc của việc kết hợp hai yếu tố này

Các yêu tố thổ nhưỡng ảnh hưởng đến tạo ảnh

Ảnh hưởng của thổ nhưỡng đến tạo ảnh chủ yếu là những ảnh hưởng đến khả năng phản xạ Những lý do chính mà có thể gây ảnh hưởng ở đây có thể liệt kê ra như : kích thước hạt, thành phần cơ giới thổ nhưỡng, màu của thổ nhưỡng, chất hữu

cơ và oxit kim loại, cấu trúc thổ nhưỡng và độ nhám bề mặt, độ ẩm thổ nhưỡng và cuối cùng là nhiệt độ thổ nhưỡng

Mỗi yếu tố ở đây đều có ảnh hưởng ít nhiều đến khả năng phản xa và đó là một phần của tạo ảnh siêu phổ Vậy nên việc nắm rõ các tính chất của các yếu tố này cũng là rất quan trọng trong việc nghiên cứu thổ nhưỡng

Đặc điểm của ảnh liên quan đến quá trình giải đoán

Những đặc điểm gây ra ảnh hưởng ở đây bao gồm 6 yếu tố chính ở đây có thể liệt kê như sau:

- Kích thước đối tượng

- Hình dạng đối tượng

- Bóng của dối tượng

- Độ đen và sự thay đổi độ đen của ảnh

- Vị trí đối tượng trên ảnh

Các bước giải đoán ảnh

Đây là một phần khá quan trọng mà chúng ta cần phải nắm rõ để có thể hiểu

rõ hơn về các phương thức sử dụng trong viễn thám Đầu tiên chúng ta cần phát hiện và nhận dạng đối tượng Sau đó sẽ tiến hành phân tích để phát hiện và nhận

dạng mối liên quan đến thổ nhưỡng Chúng ta dựa vào các kết quả thực nghiệm trước đây để có thể đưa ra được các phương án chính xác Bảng dưới đây là một ví

dụ để tham khảo về các quan hệ và yếu tố:

Bảng 2.1: Nhóm các yếu tố liên quan đến việc giải đoán thổ nhưỡng

Hình dáng chung, sườn

Mạng lưới đường tụ thuỷ

Mạng lưới lưu vực

Kiểu địa hình Hình dáng thung lũng

Điều kiện nước

Tiểu và trung địa hình

Các tầng thổ nhưỡng

Ranh giới đồng ruộng

Khe, rãnh

Cấu trúc khu dân cư

Các điểm khảo cổ Giao thông

Dựa vào bảng trên ta có thể đưa ra được các phân tích về các yếu tố cơ bản, các yếu tố hỗn hợp hay nhóm các yếu tố suy đoán Để có thể đưa ra được những kết luận chính xác

Lập bản đồ vùng đất bị thoái hóa

Một trong những ứng dụng khá tốt của viễn thám là lập bản đồ đất vùng thoái hóa Như chúng ta biết hiện nay ở Việt Nam các khu vực thuộc các tỉnh như Bình Thuận, Ninh Thuận đang có dấu hiệu sa mạc hóa Khu vực miền Tây các tình Tây Nam Bộ đang rơi vào trạng thái nhiễm mặn, tất cả những điều trên cần phải được khoanh vùng lại và đưa ra được những phương pháp giải quyết kịp thời Đó chũng chính là hai dạng thổ nhưỡng chính mà con người đang điều tra tích cực trong những giai đoạn gần đây

Những thành công trong ứng dụng này thường mang lại những hiệu quả lớn

về kinh tế, vì chúng nó đòi hỏi phải xử lý chi tiết từng điểm ảnh và màu sắc trên ảnh siêu phổ

CHƯƠNG 3:TỔNG QUAN LỌC KHUẾCH TÁN PHI TUYẾN

Hiện nay các phương pháp PDE đã bắt đầu xuất hiện rất nhiều trong các hệ thống xử lý ảnh khác nhau, như nhận dạng khuôn mặt, hay nhận dạng chữ số và chữ cái Điều chỉnh histogram đến biểu đồ thị giác cũng là một ứng dụng của PDE

Chương ba này em muốn trình bày rõ hơn về các ứng dụng của PDE nói chung cũng như lọc khuếch tán phi tuyến nói riêng, một phương pháp đang được khai thác rộng rãi hiện nay Mục đích của phần này cũng để trình bày về sự giống

và khác nhau giữa hai phương pháp khuếch tán tuyến tính và khuếch tán phi tuyến,

để có thể thấy rõ hơn những ưu nhược điểm của chúng trong quá trình xử lý ảnh

Mặc dù PDE ở phần này chỉ phân tích trong xử lý ảnh, nhưng chúng ta cũng cần biết rõ ứng dụng PDE cũng đã được sử dụng tỏng nhiều ứng dụng khác, về cơ

sở lý thuyết nó cũng đang là một ứng dụng cần phát triển Trong vật lý hay một vài môn cơ khí động lực, chúng cũng có những liên quan vô cùng chặt chẽ đến những phương pháp khi sử dụng về những lĩnh vực này

3.1 Bản chất vật lý của quá trình khuếch tán

Quá trình khuếch tán trong vật lý chúng ta có thể hiểu rõ hơn khi phân tích một viên đá thả vào một cốc nước Viên đá sẽ tan chảy ra, các vùng nước trong cốc nước sẽ bắt đầu lạnh dần, đó chính là bản chất của khuếch tán Hình ảnh ở dưới thể hiện quá trình khuếch tán mà ta không nhìn thấy được (có thể trong không khí)

Hình 3.1: Quá trình khuếch tán vật lý của các phân tử