Ảnh hưởng của một số yếu tố công nghệ đến độ nhám bề mặt khi gia công bằng phương pháp điện cực dây - P5

Bài báo trình bày bản chất của gia công tia lửa điện, các đặc trưng của gia công tia lửa điện cũng như mối quan hệ giữa các thông số điều chỉnh I-U-S đến độ nhám bề mặt khi gia công cắt dây trê

HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM ENVI 4.3

(Dành cho các ngành khoa học Trái đất)

I GIỚI THIỆU PHẦN MỀM

ENVI (ENviroment

for Visualizing Images) là

một phần mềm xử lý tư liệu

viễn thám của Research

System Inc, Mỹ Các công cụ

của phần mềm này có khả

năng hiển thị và phân tích

ảnh số với một môi trường và

giao diện thân thiện với

người sử dụng, đáp ứng các

thao tác thuật toán về xử lý

ảnh vệ tinh và ảnh máy bay

Người dùng có thể phát triển các công cụ của phần mềm ENVI với ngôn ngữ lập trình là IDL (Interactive Data Language)

ENVI 4.3 còn tích hợp công cụ hiển thị dữ liệu ảnh số chuyên nghiệp ENVI Zoom 4.3:

II HỆ THỐNG CÁC TRÌNH ĐƠN (MENU) CỦA ENVI

1 Menu File

2 Basic Tools

Mở ảnh

Thông tin về ảnh Tạo ảnh kiểm tra Xem cấu trúc dữ liệu ảnh Lưu ảnh ở nhiều định dạng Làm việc với ngôn ngữ IDL

Đọc các dữ liệu ảnh được lưu trong các tape Kiểm tra thư mục chứa dữ liệu ENVI Xác lập thư mục chứa kết quả xuất

Chọn lựa các thay đổi Thoát khỏi chương trình

Thay đổi kích thước pixel Cắt ảnh

Xoay ảnh Ghép các kênh ảnh Chuyển đổi cách lưu trữ Nới rộng dữ liệu

Thống kê Phát hiện thay đổi Công cụ đo khoảng cách, diện tích Tăng cường cho khả năng xử lý ảnh Tạo ảnh phân đoạn từ ảnh phân loại Các chức năng tạo vùng mẫu Khảm

Tạo

Tăng cường chất lượng ảnh Tạo ảnh tỉ số

Phân tích thành phần chính Chuyển đổi hệ thống màu Công cụ giãn ảnh

Chỉ số thực vật Chuyển đổi các ảnh Landsat (MSS, TM, ETM) (*)

Thư viện phổ Phổ cho vùng lấy mẫu Xoay MNF

Chỉ số pixel gốc Hiển thị n-chiều Các phương pháp lập bản đồ Phân tích phổ

Tính toán phổ Tăng độ sắc nét ảnh

3 Classification

4 Transform

5 Spectral

Phân loại giám định Phân loại phi giám định Phân loại theo cây quyết định

Xử lý sau phân loại

Mở dữ liệu địa hình

Mô hình hóa địa hình Đặc điểm địa hình Tạo ảnh Hill Shade Thay các giá trị lỗi Raster hóa dữ liệu điểm Tạo DEM từ đường đồng mức Hiển thị 3D

Đăng kí tọa độ ảnh Hiệu chỉnh trực giao Khảm

Hiệu chỉnh hình học theo hệ quy chiếu địa lý

Hiệu chỉnh lưới chiếu Chuyển đổi lưới chiếu Tạo dữ liệu ảnh đa kênh từ nhiều ảnh khác nhau Tính toán phổ

Chuyển đổi tọa độ Kết nối GPS

Mở dữ liệu vector Tạo lớp vector mới Tạo lớp biên Danh sách dữ liệu vector Chuyển raster sang vector Chuyển kết quả phân loại sang vector Raster hóa dữ liệu điểm

Tạo DEM từ đường đồng mức Chuyển ROI, ANN, EVF sang DXF

6 Map

7 Vector

8 Topographic

9 Radar

10 Window

l2 Help

Phần trợ giúp

Những chức năng mới trong ENVI 4.0

Về ENVI

Mở dữ liệu radar Xác định khẩu độ Hiệu chỉnh antenna Slant-to-Ground Góc tới

Lọc Ảnh màu tổng hợp Các công cụ xử lý ảnh radar

Tìm kiếm quản lý các cửa sổ Tạo cửa sổ mới

Mở cửa sổ danh sách

Các thông tin bổ trợ

Mở lớn cửa sổ hiển thị ảnh Chức năng liên kết các cửa sổ Đóng các cửa sổ

III GIAO DIỆN LÀM VIỆC CỦA ENVI

Trong quá trình làm việc với dữ liệu ảnh, người dùng sẽ làm việc trên 3 cửa sổ: Main Image, Scroll và Zoom Window

Cửa sổ Main Image

Trong đó, mỗi cửa sổ sẽ hiển thị ảnh với giới hạn không gian và mức độ chi tiết ảnh khác nhau

IV CÁC THAO TÁC ẢNH SỐ CƠ BẢN

1 Hiển thị ảnh

Tại giao diện chính của ENVI, chọn File \ Open Image File, khi cửa sổ Enter

Data Filenames xuất hiện, tìm và chọn đến tập tin ảnh cần hiển thị và click Open, cửa

sổ Available Bands List sẽ xuất hiện như sau:

Trong cửa sổ Available Bands List, cho phép hiển thị ở 2 chế độ là Gray Scale

và RGB Color Ở chế độ Gray Scale, cho phép hiển thị một kênh ảnh, chế độ RGB cho phép hiển thị và tổ hợp màu theo 3 kênh ảnh theo 3 màu R(Red), G(Green) và B(Blue)

2 Liên kết động và chồng lớp ảnh

ENVI cung cấp cho người sử

dụng công cụ liên kết các ảnh (khi

hiển thị nhiều cửa sổ ảnh khác nhau)

giúp so sánh trực tiếp các ảnh bằng

cách quan sát ảnh này chồng phủ lên

ảnh kia

* Để liên kết cửa sổ ảnh: chọn

Tools\Link\Link Displays Hộp thoại

Link Displays xuất hiện ra cho phép

lựa chọn các cửa sổ ảnh cần liên kết (chọn Yes/No).

3 Đăng kí tọa độ và nắn chỉnh ảnh

Từ giao diện chính của ENVI, chọn Map\Registration\Select GCPs:

- Image to Image: Nếu lấy cơ sở tọa độ nắn ảnh từ một ảnh số

Hiển thị ảnh cần nắn chính và ảnh cơ sở, tiến hành tìm các điểm khống chế tương quan tại các cửa sổ làm việc khác nhau

Sau khi hoàn tất bước chọn điểm khống chế, tiến hành nắn chỉnh ảnh Quá trình

xử lý nắn ảnh xong Tại cửa sổ Ground Control Points Selection chọn

Options\Warp File… cửa sổ Input Warp Image mở ra cho phép chọn ảnh để nắn

Xác định đường dẫn để lưu ảnh sau khi nắn

- Image to Map: Nếu lấy cơ sở tọa độ nắn ảnh từ một bản đồ

Chọn các thông số hệ quy chiếu phù hợp với ảnh cần đăng kí và click OK, cửa

sổ để đăng kí ảnh (Ground Control Points Selection) xuất hiện:

Sau khi hoàn tất bước chọn điểm khống chế, tiến hành nắn chỉnh ảnh Quá trính

nắn ảnh xong Tại cửa sổ Ground Control Points Selection chọn Options\Warp File…

cửa sổ Input Warp Image mở ra cho phép chọn ảnh để nắn Xác định đường dẫn để lưu

ảnh sau khi nắn

4 Tăng cường khả năng hiển thị ảnh

ENVI cung cấp các công cụ khá

hiệu quả cho việc tăng cường khả năng

hiển thị các thông tin trên ảnh như

Enhance – tăng cường và Filter - lọc ảnh

Để thực hiện các chức năng này ta làm

như sau:

Từ cửa sổ ảnh đã được mở, chọn

Enhance, một danh sách sẽ sổ ra cho ta

chọn các diện tích được tăng cường là

cửa sổ Image, Zoom hay Scroll theo các

phương pháp:

* Linear (Tuyến tính): sử dụng

giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của ảnh để

thực hiện phép giãn tuyến tính Phương

pháp này áp dụng phù hợp cho ảnh có ít

giá trị

* Linear 0-255 (Tuyến tính 0-255): phương pháp này sẽ hiển thị các giá trị

thực pixel của ảnh theo giá trị hiển thị của màn hình từ 0 đến 255

* Linear 2% (Tuyến tính 2%): phương pháp tăng cường tuyến tính sẽ cắt bớt

2% của 2 đầu dữ liệu để tăng khả năng hiển thị ảnh

* Gaussian: phương pháp này tăng cường ảnh sử dụng giá trị độ xám trung

bình là 127 và độ lệch chuẩn của dữ liệu là 3 để tăng cường

* Equalization (Cân bằng): phương pháp này sẽ kéo giãn cân bằng đồ thị của

dữ liệu được hiển thị

* Square Root (Căn bậc hai): phương pháp này sẽ tính căn bậc hai của đổ thị

đầu vào sau đó mới thực hiện giãn tuyến tính

ENVI còn cho phép tăng cường ảnh dựa theo một ảnh đã được tăng cường sử

dụng chức năng Histogram Matching hay tự tăng cường dựa trên đồ thị và theo các hàm toán học định sẵn thông qua chức năng Interactive Stretching

Ta cũng có thể tăng cường, lọc ảnh ảnh bằng cách chọn Enhance\Filter và

chọn các phương pháp tương ứng Sharpen, Smooth hay Median để làm sắc nét hoặc

làm mịn ảnh

5 Phân loại đối tượng từ ảnh số

Phân loại ảnh số là việc phân loại và sắp xếp các pixel trên ảnh thành những nhóm khác nhau dựa trên một số đặc điểm chung về giá trị độ xám, sự đồng nhất, mật

độ, tone ảnh, … Có hai kiểu phân loại chính: phân loại có chọn mẫu (có giám sát -

Supervised Classification) và phân loại không chọn mẫu (không giám sát - Unsupervised Classification)

a) Phương pháp phân loại không giám sát - Unsupervised Classification

ENVI cung cấp hai phương pháp phân loại không chọn mẫu là Isodata và

K-Means Để tiến hành phân loại ảnh không giám sát, từ giao diện chính của ENVI,

chọn Classification\Unsupervised\ và chọn một trong hai phương pháp phân loại trên, chọn ảnh cần phân loại, nhấn OK để chấp nhận Với 2 phương pháp phân loại ta đều

phỉa đưa ra các tham số giới hạn để máy thực hiện

* Phương pháp phân loại Isodata: sẽ phải lựa chọn các tham số sau để tiến

hành phân loại:

• Number of classes: chọn số lớp tối thiểu (min) và tối đa (max) để phân

loại

• Maximum Iterations: Số lần tính toán lặp lại tối đa Việc phân loại sẽ

dừng lại khi đạt tới số lần lặp tối đa đưa ra

• Change Threshold: Ngưỡng thay đổi sau mỗi lần tính toán lặp lại Việc

phân loại cũng sẽ dừng lại khi sau mỗi lần tính lặp lại, số phần trăm biến động của các lớp nhỏ hơn ngưỡng biến động được xác định

• Minimum pixel in class: số pixel nhỏ nhất có thể có của một lớp

• Maximum class Stdv: ngưỡng độ lệch chuẩn tối đa của một lớp Nếu độ

lệch chuẩn của một lớp lớn hơn ngưỡng này thì lớp đó sẽ bị chia ra làm hai

• Minimum class Distance: Khoảng cách tối thiểu giữa các giá trị trung

bình của các lớp Nếu khoảng cách giữa các giá trị trung bình của các lớp nhỏ hơn giá trị nhập vào thì các lớp đó sẽ được gộp vào

• Maximum Merge Pairs: số tối đa các cặp lớp được gộp

• Maximum Stdev From Mean: Khoảng cách độ lệch chuẩn tối đa từ giá

trị trung bình của lớp

• Maximum Distance Error:

khoảng sai số tối đa cho phép xung

quanh giá trị trung bình của lớp

• Maximum Merge Pairs: số các

cặp lớp tối đa có thể được gộp

* Phương pháp phân loại K-Means:

tương tự như phương pháp phân loại IsoData, ta

cũng phải chọn các tham số tương ứng trước khi

tiến hành phân loại Sau khi các tham số đã

được lựa chọn phù hợp, ta chọn đường dẫn để

lưu kết quả và nhấn OK để tiến hành phân loại

b) Phương pháp phân loại có giám sát - Supervised Classification

Phân loại có giám sát là phương pháp phân loại ảnh số dựa trên các pixel mẫu

đã được chọn sẵn bởi người thực hiện công tác phân loại Bằng cách chọn mẫu, người phân loại đã chỉ ra giúp phần mềm xác định những pixel có cùng một số đặc trưng đối tượng về phổ phản xạ - định nghĩa chung một đối tượng

* Chọn mẫu phân loại

- Hiển thị ảnh cần phân loại

- Từ thực đơn chính, chọn

Basic Tools\ Region Of Interest\ROI

tool trên màn hình sẽ mở ra hộp thoại

ROI Tool cho phép thao tác chọn

mẫu

- Chọn vào một trong các ô

Image, Scroll, Zoom để chọn mẫu

phân loại trong cửa sổ ảnh tương ứng

hoặc chọn Off để tạm thời tắt chức

năng chọn mẫu Chọn New Region

để tạo mẫu cho đối tượng khác

- Đặt tên lớp đối tượng và chọn màu cho mẫu phân loại

Lưu ý: Mỗi một đối tượng có thể chọn nhiều vùng mẫu phân loại

- Lưu kết quả chọn mẫu: Trên cửa sổ ROI Tool, chọn File\Save ROIs…

* Phân loại: ENVI cung cấp khá nhiều thuật toán phân loại có giám sát, bao

gồm: Parallelepiped, Minimum Distance, Mahalanobis Distance, Maximum

Likelihood, Spectral Angle Mapper, Binary Encoding và Neural Net Trong bài

tập này sẽ trình bày phương pháp phân loại theo thuật toán Maximum Likelihood,

đây là thuật toán phân loại có giám sát được sử dụng rất nhiều

Tại thực đơn chính

của ENVI, chọn

Classification\Supervised\

Maximum Likelihood

Chọn ảnh cần phân loại

trong cửa sổ Classification

Input File rồi nhấn OK, cửa

sổ Maximum Likelihood

Parameters xuất hiện:

- Select Classes from

Regions: chọn các bộ mẫu

để phân loại (Select All

Items)

- Output Results (of Class Filename) to File/Memory: Lưu kết quả phân loại

- Output Rule Images: No

- OK

Kết quả phân loại

6 Chuyển đổi kết quả phân loại sang dữ liệu vector

Tại thực đơn chính của ENVI, chọn Vector/Classification to vector

- Chọn ảnh phân loại cần chuyển đổi, OK

- Chọn các Class cần chuyển đổi (Select All Items)

- Xác định đường dẫn và lưu kết quả chuyển đổi, OK

- Sau khi quá trình xử lý chuyển đổi hoàn tất, cửa sổ Availble Vectors list xuất hiện Chọn file vector và Load Selected File dữ liệu vector hiển thị

- Chuyển đổi định dang file vector của ENVI (*.evf) sang định dạng file của phần mềm GIS (shapefile *.shp) Tại cửa sổ hiển thị dữ liệu vector, chọn File\Export

Active Layer to Shapefile

- Sử dụng phần mềm GIS để hiển thị và biên tập kết quả bản đồ

7 Một số website download ảnh viễn thám miễn phí:

http://www.landsat.org/ http://www.usgs.gov/ http://www.spot.com/