NGHIÊN cứu PHƯƠNG PHÁP tự ĐỘNG xử lý ẢNH VIỄN THÁM và xây DỰNG CSDL PHÂN TÍCH dữ LIỆU KHÔNG GIAN về HIỆN TƯỢNG đảo NHIỆT tại TPHCM

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đề tài tơi thực hiện, số liệu thu thập kết phân tích đề tài trung thực, đề tài không trùng với đề tài nghiên cứu khoa học Ngoài ra, luận văn sử dụng số nhận xét, đánh số liệu tác giả, quan tổ chức khác có trích dẫn thích nguồn gốc TP Hồ Chí Minh, Tháng 01 năm 2016 Học Viên Đặng Nguyễn Thiện Kha LỜI CẢM ƠN Trong đợt làm luận văn tốt nghiệp vừa qua, em nhận hướng dẫn, giúp đỡ động viên tận tình từ nhiều phía Tất điều trở thành động lực lớn giúp em hồn thành tốt cơng việc giao Với tất cảm kích trân trọng, em xin gửi lời cảm ơn đến tất người Trước tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến cô Dương Thị Thúy Nga, người tận tình hướng dẫn, tạo điều kiện thuận lợi để em hoàn thành tốt luận văn Em xin cảm ơn thầy cô trường Đại học Công nghệ Thông Tin ĐHQG TP HCM, xin cảm ơn q thầy tận tình dạy bảo, giúp đỡ em suốt thời gian học trường Tất kiến thức mà em truyền đạt hành trang quý giá đường học tập, làm việc nghiên cứu sau TP Hồ Chí Minh Tháng 01 năm 2016 Học Viên Đặng Nguyễn Thiện Kha MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU 1 LÝ DO CHỌN ĐỀ ĐÀI MỤC TIÊU VÀ NHIỆM VỤ NGHIÊN CỨU ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU PHẠM VI NGHIÊN CỨU TÍNH MỚI CỦA ĐỀ TÀI Ý NGHĨA THỰC TIỄN PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU NGOÀI NƯỚC 1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC 1.3 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐÃ CÔNG BỐ NHỮNG TỒN TẠI CẦN GIẢI QUYẾT CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT SỬ DỤNG DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM TRONG TÍNH TOÁN, XỬ LÝ NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT VÀ CHỈ SỐ THỰC VẬT CỦA LỚP PHỦ THỰC VẬT 2.1 TỔNG QUAN VỀ CSDL KHÔNG GIAN 2.1.1 GIỚI THIỆU VỀ CSDL KHÔNG GIAN 2.1.2 CẤU TRÚC DỮ LIỆU THÔNG TIN ĐỊA LÝ (GIS) 2.2 CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM 10 2.2.1 GIỚI THIỆU 10 2.2.2 VỆ TINH LANDSAT 11 2.2.3 ẢNH VIỄN THÁM 12 2.3 QUAN HỆ GIỮA ẢNH VIỄN THÁM VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU KHÔNG GIAN 14 2.3.1 DỮ LIỆU DẠNG VECTOR 14 2.3.2 DỮ LIỆU DẠNG RASTER 15 3.4.2.1 Ô LƯỚI (CELLS) 15 3.4.2.2 KHU VỰC VÀ VÙNG 17 3.4.2.3 DỮ LIỆU RỜI RẠC 18 2.3.3 PHÉP GIAO 19 2.3.4 TÍNH GIAO NHAU 22 3.4.5.1 RASTER VÀ POINTS 22 3.4.5.2 RASTER VÀ LINES 23 3.4.5.3 RASTER VÀ POLYGONS 23 2.4 PHƯƠNG PHÁP TÍNH NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT TỪ DỮ LIỆU RASTER 24 2.4.1 CHUYỂN ĐỔI GIÁ TRỊ SỐ (DN) SANG GIÁ TRỊ BỨC XẠ PHỔ (L  ) 25 2.4.2 CHUYỂN ĐỔI GIÁ TRỊ BỨC XẠ PHỔ SANG NHIỆT ĐỘ 25 2.5 PHƯƠNG PHÁP TÍNH CHỈ SỚ THỰC VẬT BỀ MẶT TỪ DỮ LIỆU RASTER 26 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP TỰ ĐỘNG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM VÀ XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU KHÔNG GIAN 27 3.1 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ CẢI THIỆN THỜI GIAN LƯU TRỮ DỮ LIỆU 27 3.1.1 GIẢI PHÁP LỰA CHỌN CÁCH VIẾT TRUY VẤN DỮ LIỆU 27 3.1.2 GIẢI PHÁP CÀI ĐẶT CHỈ MỤC 29 3.1.2.1 CHỈ MỤC TỪNG PHẦN (PARTIAL INDEX) 29 3.1.2.2 CHỈ MỤC HỢP NHẤT (COMPOUND INDEX) 32 3.1.2.3 CHỈ MỤC HÀM (FUNCTIONAL INDEX) 32 3.1.3 GIẢI PHÁP NÉN DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM DẠNG RASTER 34 3.1.4 GIẢI PHÁP TỐI ƯU HÓA CÁC KIỂU VIẾT CÂU TRUY VẤN 40 3.1.4.1 TRUY VẤN LỒNG TRONG MỆNH ĐỀ SELECT 40 3.1.4.2 TRUY VẤN LỒNG TRONG MỆNH ĐỀ FROM VÀ PHƯƠNG PHÁP CTES 46 3.2 PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM 50 3.3 PHƯƠNG PHÁP TỰ ĐỘNG RÚT TRÍCH THÔNG TIN VỀ NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT TRÁI ĐẤT, CHỈ SỐ THỰC VẬT DỰA VÀO DỮ LIỆU RASTER 55 CHƯƠNG TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG 57 4.1 KHẢO SÁT 57 4.2 KIẾN TRÚC TRIỂN KHAI 58 4.3 KIẾN TRÚC LOGIC 59 4.3.1 KIẾN TRÚC LOGIC TRÊN ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 59 4.3.2 KIẾN TRÚC LOGIC TRÊN WEBGIS 61 4.4 SƠ ĐỒ USE CASE HỆ THỐNG 63 4.5 THIẾT KẾ DỮ LIỆU 65 4.6 MƠ HÌNH ER 66 4.7 LƯỢC ĐỒ CƠ SỞ DỮ LIỆU 67 4.8 ĐẶC TẢ CƠ SỞ DỮ LIỆU 67 4.9 GIAO DIỆN ỨNG DỤNG 70 4.9.1 SƠ ĐỒ LIÊN KẾT MÀN HÌNH 70 4.9.2 CHI TIẾT MÀN HÌNH 71 4.9.2.1 MÀN HÌNH ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 71 4.9.2.2 MÀN HÌNH HỆ THỐNG WEBGIS 73 4.10 ĐỐI CHIẾU KẾT QUẢ NHIỆT ĐỘ ĐẠT ĐƯỢC VỚI NHIỆT ĐỘ ĐO ĐẠC THỰC TẾ 90 4.11 HIỆN TƯỢNG ĐẢO NHIỆT TẠI TP HỒ CHÍ MINH 93 KẾT LUẬN 100 CÁC CÔNG VIỆC ĐÃ TIẾN HÀNH 100 1.1 VỀ MẶT NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT 100 1.2 VỀ MẶT XÂY DỰNG ỨNG DỤNG 100 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ HẠN CHẾ 101 2.1 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC 101 2.2 HẠN CHẾ 102 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 102 TÀI LIỆU THAM KHẢO 103 PHỤ LỤC 105 KHẢO SÁT VÀ TIỀN XỬ LÝ ẢNH VỆ TINH LANDSAT 105 1.1 THU THẬP ẢNH VỆ TINH LANDSAT 105 1.2 TIỀN XỬ LÝ 105 SHAPEFILE 106 2.1 NHỮNG TẬP TIN CHÍNH CỦA SHAPEFILE: 106 2.2 NHỮNG TẬP TIN PHỤ THÊM CỦA SHAPEFILE 106 ARCMAP 106 3.1 GIỚI THIỆU 107 3.2 KỸ THUẬT GỘP KÊNH ẢNH VIỄN THÁM 108 3.3 GHÉP ẢNH VIỄN THÁM 112 GEOSERVER 116 4.1 GIỚI THIỆU 116 4.2 CÁC ĐẶC TRƯNG 117 TẬP TIN METADATA (MTL.TXT) 118 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT GIS Geographic information system NDVI Normalized Difference Vegetation Index CSDL Cơ sở liệu ESRI Environmental Systems Research Institute MHH Mơ hình hóa DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 So sánh kênh ảnh Landsat-7 Landsat-8 12 Bảng 3.1 Chương trình cài đặt thực thi truy vấn 27 Bảng 3.2 Kết thời gian truy vấn phương án bảng 3.1 28 Bảng 3.3 Đoạn chương trình cài đặt mục khơng gian 30 Bảng 3.4 So sánh thời gian truy vấn trước sau cài đặt mục không gian 31 Bảng 3.5 Đoạn chương trình cài đặt mục hàm 33 Bảng 3.6 So sánh thời gian truy vấn trước sau cài đặt mục hàm 33 Bảng 3.7 Truy vấn lấy tất giá trị Raster 36 Bảng 3.8 Bảng so sánh thời gian truy vấn, nhớ lưu trữ thời gian thêm ảnh ảnh vệ tinh với kích thước khác 38 Bảng 3.9 Cài đặt chương trình truy vấn 41 Bảng 3.10 Kết so sánh thời gian truy vấn sử dụng truy vấn lồng không sử dụng truy vấn lồng 42 Bảng 3.11 Truy vấn phương án 43 Bảng 3.12 Kết thực thi Explaincủa Phương án 43 Bảng 3.13 Đoạn chương trình cài đặt 44 Bảng 3.14 Kết Explain 44 Bảng 3.15 Kết sử dụng truy vấn lồng Case when kết hợp Inner-Joins 46 Bảng 3.16 Truy vấn hai phương án 47 Bảng 3.17 So sánh thời gian truy vấn truy vấn lồng phương pháp CTE 48 Bảng 3.18 So sánh kết truy vấn hai phương án rút trích giá trị nhiệt độ số thực vật TP Hồ Chí Minh 54 Bảng 4.1 Danh sách tác nhân hệ thống diễn giải 63 Bảng 4.2 Danh sách UseCase hệ thống diễn giải 64 Bảng 4.3 Bảng anh_vt 67 Bảng 4.4 Bảng chitiet_nhietdo 67 Bảng 4.5 Bảng phuong_xa 68 Bảng 4.6 Bảng quan_huyen 68 Bảng 4.7 Bảng tinh_thanhpho 69 Bảng 4.8 Bảng vung_mien 69 Bảng 4.9 Use case thêm liệu ảnh Viễn thám vào CSDL 71 Bảng 4.10 Use case đăng nhập 73 Bảng 4.11 Use case quản lý lớp đồ 74 Bảng 4.12 Use case in đồ 78 Bảng 4.13 Use case vẽ biểu đồ 79 Bảng 4.14 Use case tìm kiếm nhiệt độ, số thực vật phường (xã) 82 Bảng 4.15 Use case xem thông tin nhiệt độ, số thực vật 83 Bảng 4.16 Use case in liệu 84 Bảng 4.17 Use case xem dự báo nhiệt độ 85 Bảng 4.18 Use case Thêm liệu mơ hình hóa vào CSDL 87 Bảng 4.19 Use case cảnh báo nhiệt độ cực đoan 88 Bảng 4.20 Thời gian chụp ảnh Viễn Thám 90 Bảng 4.21 So sánh nhiệt độ bề mặt rút trích từ ảnh Viễn thám Bảng 4.20 nhiệt độ khơng khí trung bình tồn khu vực TP Hồ Chí Minh 90 Bảng 4.22 So sánh nhiệt độ bề mặt trung bình số quận (huyện) với nhiệt độ khơng khí trung bình tồn khu vực TP Hồ Chí Minh 91 Bảng 4.23 Khảo sát tượng đảo nhiệt TP Hồ Chí Minh tháng tháng 10 năm 2015 94 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Phương pháp nghiên cứu biến đổi nhiệt độ đô thị Hình 2.1 Đối tượng Vectors (trái) Raster (phải) 10 Hình 2.2 Minh họa liệu Vector 10 Hình 2.3 Minh họa liệu Raster 10 Hình 2.4 Dữ liệu TIN 10 Hình 2.5 Dữ liệu Annotation 10 Hình 2.6 Vệ tinh Landsat Vandenberg Air Force Base Bang California 11 Hình 2.7 Minh họa tập tin shapefile 14 Hình 2.8 Dữ liệu Raster lưu dạng ô lưới (cells) 15 Hình 2.9 Giá trị ô lưới Raster 16 Hình 2.10 Một ô lưới Raster 16 Hình 2.11 Độ phân giải Raster 17 Hình 2.12 Raster hệ trục tọa độ Oxy 17 Hình 2.13 Giới hạn Raster 17 Hình 2.14 Raster chia thành nhiều vùng khu vực 17 Hình 2.15 So sánh điểm liệu Vector (trái) liệu Raster (phải) 18 Hình 2.16 So sánh đường liệu Vector (trái) Raster (phải) 19 Hình 2.17 So sánh vùng Vector (trái) Raster (phải) 19 Hình 2.18 Vector giao với Vector cho kết Vector 20 Hình 2.19 Xác định lát chứa Vector Raster 20 Hình 2.20 Vector giao với Raster cho kết Raster 21 Hình 2.21 Vector giao vởi Raster cho kết Vector 21 Hình 2.22 Raster giao với Raster 22 Hình 2.23 Tính giao Raster với điểm 22 Hình 2.24 Raster giao với Đường 23 Hình 2.25 Raster giao với Polygon 24 Hình 2.26 Polygon chứa giá trị nhiệt ô lưới Raster 24 Hình 2.27 Ví dụ minh họa số thực vật (NDVI) thể thực trạng thực vật 26 Hình 3.1 So sánh thời gian truy vấn trước sau cài đặt mục không gian 31 Hình 3.2 So sánh thời gian truy vấn trước sau cài đặt mục hàm 34 Hình 3.3 Ánh xạ ảnh vệ tinh Raster 35 Hình 3.4 Ảnh kích thước 3x4 36 Hình 3.5 Ảnh sau nén với kích thước 2x3 36 Hình 3.6 Kết truy vấn bảng 3.7 37 Hình 3.7 Thời gian truy vấn với kích thước ảnh khác 39 Hình 3.8 So sánh thời gian truy vấn lồng không sử dụng truy vấn lồng 42 Hình 3.9 Kết Graphical Explain truy vấn lồng 45 Hình 3.10 Kết Graphical Explain giải pháp thay truy vấn lồng 45 Hình 3.11 Biểu đồ so sánh thời gian truy vấn 46 Hình 3.12 Hàm ST_Distance 48 Hình 3.13 Hàm ST_Dwithin 48 Hình 3.14 So sánh thời gian truy vấn truy vấn lồng giải pháp ETCs 49 Hình 3.15 Dữ liệu Raster sau áp dụng phương pháp nén 50 Hình 3.16 Bản đồ số thực vật có dãy màu theo phường xã 51 Hình 3.17 Bản đồ số thực vật có dãy màu theo điểm ảnh 51 Hình 3.18 Biểu đồ so sánh thời gian truy vấn hai phương án rút trích giá trị nhiệt độ số thực vật TP Hồ Chí Minh 54 Hình 3.19 Phương pháp tự động rút trích thơng tin nhiệt độ bề mặt trái đất, số thực vật dựa vào liệu raster 55 Hình 4.1 Quy trình phát triển ứng dụng 57 Hình 4.2 Kiến trúc triển khai hệ thống 58 Hình 4.3 Kiến trúc logic ứng dụng xử lý ảnh Viễn thám 59 Hình 4.4 Sơ đồ kiến trúc Logic ứng dụng WebGIS 61 Hình 4.5 Sơ đồ UseCase hệ thống 63 Hình 4.6 Quy trình rút trích giá trị nhiệt độ số thực vật 65 Hình 4.7 Mơ hình ER 66 Hình 4.8 Lược đồ CSDL PostgreSQL 67 Hình 4.9 Sơ đồ giao diện ứng dụng xử lý ảnh Viễn thám 70 Hình 4.10 Sơ đồ hình giao diện tồn hệ thống WebGIS 71 Hình 4.11 Màn hình kết nối CSDL 73 Hình 4.12 Màn hình rút trích nhiệt độ số thực vật 73 Hình 4.13 Màn hình đăng nhập 74 Hình 4.14 Màn hình quản lý lớp đồ 75 Hình 15 Màn hình đồ địa 76 Hình 4.16 Màn hình đồ nhiệt độ 77 Hình 4.17 Màn hình đồ số thực vật 78 Hình 4.18 Màn hình chức in đồ 79 Hình 4.19 Màn hình chức lập biểu đồ 80 Hình 4.20 Màn hình biểu đồ quận (huyện) 81 Hình 4.21 Màn hình biểu đồ tròn quận (huyện) 81 Hình 4.22 Biểu đồ cột quận (huyện) qua năm 82 Hình 4.23 Màn hình chức tìm kiếm nhiệt độ, số thực vật phường (xã) 83 Hình 4.24 Màn hình xem thông tin chi tiết nhiệt độ số thực vật 84 Hình 4.25 Màn hình xem thơng tin chi tiết in liệu 85 Hình 4.26 Màn hình chức dự báo nhiệt độ 86 Hình 4.27 Biểu đồ dự báo nhiệt độ quận (huyện) 86 Hình 4.28 Biểu đồ dự báo nhiệt độ quận (huyện) theo thời gian 87 Hình 4.29 Màn hình chức thêm liệu mơ hình hóa 88 Hình 4.30 Màn hình kết dự báo nhiệt độ quận (huyện) 88 Hình 4.31 Màn hình cảnh báo nhiệt độ 89 Hình 4.32 Biểu đồ xu nhiệt độ trung bình TP Hồ Chí Minh tháng mùa nắng 91 Hình 4.33 Biểu đồ xu nhiệt độ trung bình TP Hồ Chí Minh tháng mùa mưa 91 Hình 4.34 Biểu đồ xu nhiệt độ Quận huyện Cần Giờ tháng mùa nắng 92 Hình 4.35 Biểu đồ xu nhiệt độ Quận huyện Cần Giờ tháng mùa mưa 92 Hình 4.36 Hiện tượng đảo nhiệt đô thị 93 Hình 4.37 Khảo sát tượng đảo nhiệt TP Hồ Chí Minh 94 Hình 4.38 Biểu đồ thể đảo nhiệt thị TP Hồ Chí Minh tháng năm 2015 95 Hình 4.39 Biểu đồ thể đảo nhiệt thị TP Hồ Chí Minh tháng 10 năm 2015 96 Hình 4.40 Biểu đồ số thực vật số khu vực tháng tháng 10 năm 2015 96 Hình 4.41 Bản đồ lớp phủ thực vật TP Hồ Chí Minh tháng năm 2015 97 Hình 4.42 Bản đồ nhiệt độ TP Hồ Chí Minh tháng năm 2015 98 MỞ ĐẦU Lý chọn đề đài Việt Nam đánh giá nước bị ảnh hưởng nghiêm trọng biến đổi khí hậu TP Hồ Chí Minh mười thành phố giới dự báo bị ảnh hưởng nặng nề biến đổi khí hậu Do chịu tác động từ nóng lên tồn cầu, cộng với xu hướng tăng nhiệt độ, kết hợp với q trình thị hóa, bê tơng hóa, khơng thảm xanh, khơng có nơi hút nhiệt độ,… nhiệt độ TP Hồ Chí Minh tăng lên nhanh chóng, ảnh hưởng đến sinh hoạt, sức khỏe nhiều người Trong vòng 50 năm trở lại đây, nhiệt độ trung bình thành phố có chiều hướng tăng dần Nhiệt độ trung bình thấp tăng, tình hình biến động mưa, áp thấp nhiệt đới phức tạp Biến đổi khí hậu ảnh hưởng bất lợi đến TP Hồ Chí Minh thời gian tới Lượng mưa dự báo giảm mùa khô tăng mùa mưa Nhiệt độ trung bình dự báo tăng độ C vào năm 2050, 2,6 độ C vào năm 2100 Mực nước biển dự kiến tăng 30 cm năm 2050 tiếp tục tăng khoảng 65 – 100 cm vào năm 2100 so với mực nước biển trung bình giai đoạn 1980 - 1999 Như vậy, TP Hồ Chí Minh chịu ảnh hưởng hỗn hợp yếu tố: tăng nhiệt độ dẫn đến nhiệt độ cao thành phố; suy giảm chất lượng khơng khí nguồn nước; mực nước biển dâng lên dẫn đến nguy ngập lụt nhiễm mặn tăng lên, kết hợp với triều cường tạo đỉnh lũ cao hơn; tăng lượng mưa mùa mưa tạo ngập úng nhiều hệ thay đổi dịng chảy hệ thống sơng ngịi dẫn đến gia tăng cố vỡ đê bao, gia tăng tần suất ngập lụt Một ảnh hưởng kép công tác quản lý bảo vệ môi trường sống không quan tâm đầy đủ Để ứng phó với tình trạng biến đổi khí hậu ngày gia tăng phức tạp khó lường, cần phối hợp giải pháp từ nhiều ban ngành toàn xã hội Từ ứng dụng khoa học kỹ thuật đến thái độ người dân đời sống hàng ngày với môi 11 ArcGIS Resources, NDVI function (10/2015), http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//009t00000052000000 12 Environmental Systems Research Institute (2009), ArcGIS Desktop Help, http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.3 13 Dự báo thời tiết (2015), http://www.accuweather.com/ 104 PHỤ LỤC Khảo sát tiền xử lý ảnh vệ tinh Landsat 1.1 Thu thập ảnh vệ tinh Landsat Theo giới hạn đề tài luận văn cần rút trích giá trị nhiệt độ số thực vật khu vực TP HCM Do đó, nguồn liệu cần phải có bao gồm: - Ảnh viễn thám (tập tin.tiff): dùng để rút trích giá trị điểm ảnh kênh Từ đó, áp dụng cơng thức khoa học để tính tốn, xử lý giá trị nhiệt độ số thực vật - Bản đồ địa (tập tin shp): dùng để phân vùng giá trị nhiệt độ số thực vật theo khu vực Quận 1, Quận 5… Ảnh vệ tinh Landsat t ải từ trang web: http://earthexplorer.usgs.gov/ Theo thực nghiệm, để có ảnh đẹp, độ xác cao nên chọn ảnh Landat trở lên Đặc thù ảnh vệ tinh Landsat chụp 400 ảnh ngày nên số lượng ảnh chụp khu vực TP Hồ Chí Minh ngày hạn chế Khu vực TP Hồ Chí Minh bao bọc khoảng từ hai đến ba ảnh vệ tinh liền kề (Hình 6.11), chúng chụp khác ngày Do đó, để thu thập ảnh bao phủ khu vực TP Hồ Chí Minh, luận văn cần phải thực ghép ảnh gộp kênh Nguyên lý ghép ảnh, gộp kênh trình bày phụ lục Bản đồ địa khu vực TP Hồ Chí Minh, tải xuống từ website http://www.gadm.org/country Được biết, trang website phi lợi nhuận cho phép thu thập liệu thông tin địa lý đồ địa chính, sơng ngịi, đường phố, đường xe lửa… khu vực giới 1.2 Tiền xử lý Tải ảnh vệ tinh Landsat Ghép ảnh phối màu Hình 6.1 Quy trình tiền xử lý ảnh vệ tinh 105 Tiền xử lý giai đoạn nằm ngồi hệ thống chương trình ứng dụng Trong giai đoạn này, công việc chủ yếu xử lý ảnh vệ tinh trước vào giai đoạn xử lý lưu trữ liệu Công cụ sử dụng xử lý ảnh chương trình ArcMap (Phiên 10.2.2) Các phương thức ghép ảnh chế độ gộp kênh cho ảnh viễn thám trình bày phụ lục 1.3 Shapefile 2.1 Những tập tin shapefile: “.shp”: định dạng hình học, có đặc điểm địa lý cho dạng hình học “.shx”: mục ví trí địa lý cho phép tìm kiếm phía trước hay sau cách nhanh chóng “.dbf”: định dạng đặc điểm, cột thuộc tính cho hình dạng 2.2 Những tập tin phụ thêm shapefile “.prj”: định dạng đối tượng, tọa độ thông tin đối tượng đó, viết dạng chuỗi (Text) để mơ tả đối tượng “.sbn” “.sbx”: mục không gian (spatial index) đặc tính (Feature) “.fbn” “.fbx”: mục khơng gian đặc tính cho shapefile, dùng để đọc “.ain” “.aih”: mục thuộc tính cho cột bảng “.ixs” “.mxs”: mục địa lý phục vụ cho đọc viết shapefile “.atx”: mục thuộc tính cho tập tin dbf “.shp.xml”: metadata định dạng XML “.cpg”: dùng để định nghĩa trang code (code page) dùng cho dbf ArcMap Trong phụ lục giới thiệu chương trình ArcMap phiên 10.2.2 Hiện ArcMap chương trình xử lý ảnh viễn thám hàng đầu giới Ngồi chương trình ArcMap cịn số chương trình khác IDRISI, ENVI…Ngồi ra, phụ lục trình bày số kỹ thuật chương trình ArcMap kỹ thuật gộp kênh ảnh Viễn thám công cụ “ImageAnalysis” ArcMap nhằm tạo ảnh thấy rõ thực vật, xanh, chất lượng đất sông hồ Kỹ thuật cắt ghép ảnh Viễn thám công cụ “Mosatic to new 106 Raster” ArcMap nhằm tạo ảnh Viễn thám khu vực khu vực TP Hồ Chí Minh chẳng hạn 3.1 Giới Thiệu ArcMap phần mềm quan trọng ArcDIS ArcMap cho phép người sử dụng thực chức sau: Thứ nhất, thể liệu theo phân bố không gian giúp người dùng nhận biết quy luật phân phố liệu mối quan hệ không gian mà sử dụng phương pháp truyền thống khó nhận biết Thứ hai, nhằm giúp cho người sử dụng dễ dàng xây dựng đồ chuyên đề để truyền tải thơng tin cần thiết cách nhanh chóng chuẩn xác, ArcMap cung cấp hàng loạt công cụ để người dùng đưa liệu họ lên đồ để thể hiện, trình bày chúng cho có hiệu ấn tượng Thứ ba, ArcMap cung cấp cho người dùng công cụ để phân tích, xử lý liệu khơng gian, giúp cho người dùng dễ dàng tìm lời giải đáp cho câu hỏi “Ở đâu…?”, “Có ?”, …Các thơng tin giúp cho người dùng có định nhanh chóng, xác vấn đề cụ thể xuất phát từ thực tế mà cần phải giải Thứ tư, ArcMap cho phép người dùng trình bày, hiển thị kết cơng việc cách dễ dàng Người dùng xây dựng đồ chất lượng tạo hiển thị tương tác để kết nối báo cáo, đồ thị, biểu đồ, bảng hiệu, vẽ, tranh ảnh thành phần khác với liệu người dùng Người dùng tìm kiếm, truy vấn thơng tin địa lý thơng qua công cụ xử lý liệu mạnh chuyên nghiệp ArcMap Cuối cùng, môi trường tùy biến ArcMap cho phép người dùng tự tạo giao diện phù hợp với mục đích, đối tượng sử dụng, xây dựng công cụ để thực công việc người dùng cách tự động, tạo chương trình ứng dụng độc lập thực thi tảng ArcMap 107 3.2 Kỹ thuật gộp kênh ảnh Viễn thám Trong mục trình bày cách gộp kênh ảnh ảnh Viễn thám Tùy vào loại ảnh Viễn thám mà số lượng kênh ảnh khác Ví dụ Landsat gồm có kênh, Landsat gồm có 11 kênh Tùy vào mục đích sử dụng mà chọn kênh ảnh để gộp Ở đây, ta gộp kênh 4, 10 ảnh Lansat để thuận tiện cho việc xử lý nhiệt độ số thực vật Sau bước kỹ thuật gộp kênh ảnh Viễn thám: ▪ Bước 1: Mở liệu kênh ảnh Landsat vào “Table of content” (TOC) Hình 6.2 Mở kênh ảnh (.tiff) tiến hành xếp kênh theo thứ tự tăng dần ▪ Bước 2: Tiến hành gộp kênh thao tác nhanh thông qua công cụ “Composite Bands” 108 Hình 6.4 Kết sau gộp kênh Hình 6.3 Tiến hành gộp kênh Kết gộp kênh 4, 10 ảnh Landsat khơng phục vụ cho mục đích khảo sát mà phục vụ cho việc xử lý nhiệt độ độ phủ Để phục vụ cho việc khảo sát, gộp kênh khác ảnh viễn thám ví dụ gộp kênh 5, quan sát rõ đất nước, kênh 5, để quan sát thực vật,… ArcMap hỗ trợ bốn chế độ phối màu (Mosaic color mode) gồm: Reject, First, Last Match Cụ thể sau: a) Chế độ Reject Chế độ Reject chế độ không ghép ảnh với liệu không thuộc đồ màu (colormap) Trong thực tế, trình ghép ảnh diễn ra, chế độ Reject tự động lọc bỏ qua điểm ảnh giao mà giá trị điểm ảnh khơng thuộc đồ màu Hình 6.5 Ba liệu Raster trước ghép ảnh Trong ví dụ Hình 6.5, có ba liệu Raster chọn để ghép ảnh, công cụ ghép ảnh ghép liệu với (bộ bên trái giữa) 109 Khi liệu Raster không thuộc đồ màu (Red, Green, Blue), tự động loại bỏ chuyển sang liệu Raster (quá trình giống Hình 6.6) Hình 6.6 Bộ liệu thứ hai (giữa) bị Reject loại bỏ b) Chế độ First Chế độ First chế độ mặc định ArcMap First sử dụng đồ màu danh sách đồ màu liệu Raster để ghép ảnh Hình 6.7 Chế độ phối màu First Ở ví dụ Hình 6.7, đồ màu chọn Do đó, đồ màu chọn cho tất Raster ảnh sau ghép đồ màu ảnh c) Chế độ Last Chế độ Last chế độ tương tự First Tuy nhiên thay chế độ Last, đồ màu chọn cho tất Raster sau ghép ảnh đồ màu ảnh sau Hình 6.8 Chế độ phối màu Last Ở ví dụ Hình 6.8, đồ màu thứ hai (sau cùng) chọn đồ màu thứ hai đồ màu ảnh sau (bản đồ màu Hình 6.8) 110 d) Chế độ Match Chế độ Match chế độ kết hợp tất đồ màu điểm ảnh giao Match đảm bảo màu đồ màu sử dụng lần Hình 6.9 Chế độ phối màu Match Ở ví dụ Hình 6.9, thấy bảng màu kết tạo từ hai bảng màu bên trái Cụ thể, giá trị dãy màu bên trái xuất đầu tiên, sau đến giá trị 2, Khi chuyển sang dãy màu thứ hai (ở giữa), Match kiểm tra xem giá trị màu xuất chưa, chưa nối vào dãy bên phải Cứ hết dãy màu Như ví dụ Hình 6.9, giá trị (màu trắng) dãy màu chưa xuất lần nào, nên nối tiếp vào sau giá trị Các giá trị 4, (xanh, đỏ, xanh lá) xuất (ứng với giá trị 3, 2) nên không thêm vào dãy màu bên phải Tuy nhiên, số trường hợp, số màu không phối Hình 6.10 ví dụ dãy màu bit, giá trị hợp lệ từ đến 255 Hình 6.10 Chế độ phối màu Match với hai dãy màu khác Ở ví dụ Hình 6.10, thấy dãy màu thứ từ đến 254 (xanh) hợp lệ nên phối Tuy nhiên, qua dãy thứ hai, trình nối tiếp tục đến giá trị (màu xanh da trời) Vì màu xanh da trời khơng thuộc bảng màu nên ánh xạ đến giá trị gần so với 255 254 (màu xanh) Kể từ giá trị thứ 111 (màu nâu) trở đi, giá trị khơng thuộc bảng màu (R, G, B) ánh xạ đến màu gần từ xuống Ở Hình 6.10, giá trị ánh xạ đến giá trị (màu đỏ) Cuối cùng, giá trị (xanh cây) ánh xạ đến giá trị (màu xanh cây), màu tồn trước 3.3 Ghép ảnh Viễn thám Ở phần trình bày kỹ thuật gộp kênh ảnh Viễn thám phục vụ cho mục đích tính tốn dùng để khảo sát mắt Tuy nhiên, vấn đề phát sinh vệ tinh Landsat chụp khu vực nhỏ mà thơi Hình 6.11 Khu vực TP Hồ Chí Minh vệ tinh Landsat Hình 6.12 Ảnh trước ghép Hình 6.13 Ảnh sau ghép 112 Theo hình trình trên, khu vực TP Hồ Chí Minh cần phải có ảnh Landsat Câu hỏi đặt ra: “Làm để khảo sát tồn khu vực TP Hồ Chí Minh?” Trong phần ta giải câu hỏi trên, tạo ảnh vệ tinh khu vực TP HCM Các bước kỹ thuật ghép ảnh Viễn thám sau: ▪ Bước 1: Thực ghép kênh 4, 10 ba ảnh bao bọc khu vực TP Hồ Chí Minh Nhằm thuận tiện cho việc xác định khu vực TP Hồ Chí Minh, nên mở thêm đồ địa (shapefile) khu vực TP Hồ Chí Minh ▪ Bước 2: Tiến hành ghép ảnh công cụ “mosatic to new Raster” ArcMap Chúng ta vào ArcToolbox → Data Management Tool →Raster→Raster Dataset → Mosatic to new Raster Trong hộp thoại “mosatic to new Raster”, cần lưu ý vấn đề sau đây: Thứ nhất, phải chọn theo thứ tự lớp (Layer), ví dụ theo hình ảnh 1, ảnh ảnh Nếu không chọn theo thứ tự, gộp kênh kết khác với ảnh hiển thị “Data view” Thứ hai, có nhiều hệ tọa độ WGS_1984, WGS_1972…Do đó, cần phải chọn hệ tọa độ phù hợp Trong phạm vi giới hạn đề tài chọn hệ tọa độ WGS_1984 nhằm để đồ địa (dữ liệu dạng Vector) ảnh Viễn thám (dữ liệu dạng Raster) chung hệ tọa độ Hậu việc chọn hệ tọa độ không giống đồ địa ảnh Viễn thám thực thi hàm ST_Interestec PostGIS kết rỗng Do đó, việc rút trích giá trị nhiệt độ số thực vật không thành công hai liệu giao không hệ tọa độ Thứ ba, phần mở rộng (Mosaic Operator) có sáu phương thức: First, Last, Blend, Mean, Minimum, Maximum Mỗi phương thức có phương pháp ghép ảnh khác Trong phạm vi giới hạn luận văn sử dụng từ hai đến ba ảnh Viễn thám để thực ghép ảnh Cụ thể phương thức ghép sau: a) Phương thức First Phương thức First phương thức xác định điểm ảnh ảnh danh sách ảnh (ba ảnh Landsat cần ghép) Hay nói cách khác, điểm ảnh 113 ảnh nằm ưu tiên chọn Hình 6.14 minh họa cho thấy kết đầu giống điểm ảnh ảnh thứ Hình 6.14 Phương thức First Ghi chú: Trong phần thực nghiệm, ta khơng chọn phương thức First chọn phương thức này, kết cho ảnh viễn thám không đẹp, thấy rõ phân cách ảnh b) Phương thức Last Phương thức Last phương thức tương tự phương thức First Tuy nhiên, phương thức Last lại ưu tiên điểm ảnh ảnh sau Hình 6.15 ví dụ minh họa cho thấy kết đầu giống điểm ảnh ảnh thứ 2: Hình 6.15 Phương thức Last c) Phương Thức Mean Phương thức Mean phương thức xác định giá trị điểm ảnh trung bình điểm ảnh ảnh giao Hình 6.16 ví dụ minh họa: Hình 6.16 Phương thức Mean d) Phương thức Blend Phương thức Blend phương thức sử dụng thuật toán “distanceweighted” để xác định giá trị điểm ảnh giao Thuật toán “distanceweighted” dựa vào khoảng cách điểm ảnh chồng chéo đến liệu Điểm ảnh có khoảng cách ngắn chọn Hình 6.17 minh họa cho hai liệu hai ảnh R1 114 R2 X điểm ảnh giao Ở đây, thấy d1