Kỹ thuật viễn thám siêu cao tần đã được ứng dụng hiệu quả trong phát hiện sớm và phân loại vết dầu trên biển. Tuy nhiên do bản chất tán xạ của tia radar, ảnh vệ tinh radar cửa mở tổng hợp (SAR) thường bị nhiễu hạt tiêu (sự giao thoa của nhiều tín hiệu tán xạ phản hồi từ một diện tích tương ứng với một pixel). Ngoài ra, việc phân tích, phát hiện vết dầu trên biển từ ảnh SAR còn gặp khó khăn do ảnh hưởng của các điều kiện khí tượng trên biển (gió , dao động của sóng biển, nhiệt độ bề mặt biển, mưa…) cũng như đặc tính hóa lý và thời gian tồn tại của vết dầu trên biển. Bài viết giới thiệu kết quả nghiên cứu ứng dụng phương pháp lọc thích nghi và logic mờ (Fuzzy logic) trong nhận dạng và phân loại vết dầu trên ảnh vệ tinh Envisat Asar. Phương pháp này có thể sử dụng hiệu quả trong trường hợp vết dầu phức tạp, khó nhận biết bằng các phương pháp phân loại khác.
PETROVIETNAM PHÁT HIỆN VÀ PHÂN LOẠI VẾT DẦU TRÊN ẢNH ENVISAT ASAR BẰNG PHƯƠNG PHÁP LỌC THÍCH NGHI VÀ ỨNG DỤNG FUZZY LOGIC TS Trịnh Lê Hùng, ThS Mai Đình Sinh Học viện Kỹ thuật Quân Tóm tắt Kỹ thuật viễn thám siêu cao tần ứng dụng hiệu phát sớm phân loại vết dầu biển Tuy nhiên chất tán xạ tia radar, ảnh vệ tinh radar cửa mở tổng hợp (SAR) thường bị nhiễu hạt tiêu (sự giao thoa nhiều tín hiệu tán xạ phản hồi từ diện tích tương ứng với pixel) Ngồi ra, việc phân tích, phát vết dầu biển từ ảnh SAR gặp khó khăn ảnh hưởng điều kiện khí tượng biển (gió, dao động sóng biển, nhiệt độ bề mặt biển, mưa…) đặc tính hóa lý thời gian tồn vết dầu biển Bài báo giới thiệu kết nghiên cứu ứng dụng phương pháp lọc thích nghi logic mờ (Fuzzy logic) nhận dạng phân loại vết dầu ảnh vệ tinh Envisat Asar Phương pháp sử dụng hiệu trường hợp vết dầu phức tạp, khó nhận biết phương pháp phân loại khác Từ khóa: Viễn thám, siêu cao tần, nhiễu hạt tiêu, lọc thích nghi, logic mờ, phân loại, vết dầu, ảnh Envisat Asar Mở đầu Khác với nguyên lý thu nhận ảnh quang học sử dụng phương pháp qt (qt dọc vng góc với tuyến chụp), nguyên lý thu nhận tín hiệu vệ tinh siêu cao tần chụp ảnh cạnh sườn, chùm tia radar phát theo hướng xiên so với đối tượng Do vậy, ảnh radar thường xuất biến dạng hình học phối cảnh (foreshortening), chồng phủ (layover) bóng tín hiệu radar (radar shadow) Ngồi biến dạng hình học, ảnh radar nói chung ảnh Envisat Asar nói riêng xuất hiện tượng nhiễu tín hiệu (còn gọi nhiễu hạt tiêu speckle noise), ảnh hưởng nhiều đến chất lượng ảnh gây khó khăn q trình xử lý, giải đoán ảnh radar [1 - 4] Để xử lý nhiễu hạt tiêu ảnh radar sử dụng phương pháp xử lý nhiều look, thuật toán lọc nhiễu ảnh Trong toán phát phân loại vết dầu biển cần xác định hình dạng vết dầu dạng mảng đảm bảo giữ nguyên đường biên vết dầu trình xử lý Một số phương pháp lọc nhiễu thơng thường làm mịn ảnh, giảm nhiễu hạt tiêu lại làm vết dầu nhỏ, hẹp, làm mờ biến dạng đường biên vết dầu Vì vậy, cần thiết phải nghiên cứu, lựa chọn phương pháp hiệu để lọc nhiễu ảnh radar [4, 5], có phương pháp lọc thích nghi Ngồi ảnh hưởng nhiễu hạt tiêu đặc điểm thu nhận ảnh SAR, việc phân tích, phát vết dầu biển từ tư liệu ảnh SAR thường gặp khó khăn ảnh hưởng điều kiện khí tượng biển đặc tính hóa học, vật lý vết dầu thời gian tồn vết dầu biển (Hình 1) Do tính chất nhẹ nước nên dầu thường bay vào khơng khí Tỷ lệ bay phụ thuộc vào loại dầu, độ dày lớp dầu, tốc độ gió nhiệt độ mặt biển Còn q trình nhũ tương hóa chịu tác động sóng biển loại dầu Sự dao động sóng biển hàm tốc độ gió bề mặt biển Quá trình phân tán dầu tác động sóng biển phá vỡ liên kết dầu làm giọt dầu nhỏ chìm xuống sâu [1 - 5] Hình 2a vết dầu phát ảnh RADARSAT, hình ảnh vết dầu rõ nét bên cạnh vết dầu có vệt sáng vị trí tàu xả dầu trái phép chuyển động Hình 2b hình ảnh vết dầu cũ với đường biên không rõ nét phát ảnh Envisat sau trôi dạt vào gần bờ… Trong trường hợp vết dầu tồn lâu biển, đường biên vết dầu không phân biệt rõ nét, việc sử dụng phương pháp phân loại thống kê (maximum likelihood, parallelepiped, minimum distance) thường không mang lại kết đảm bảo Để giải vấn đề Hình Tác động mơi trường đến vết dầu biển DẦU KHÍ - SỐ 5/2014 49 AN TỒN MƠI TRƯỜNG DẦU KHÍ (a) (b) Hình Hình ảnh vết dầu (a) cũ (b) ảnh SAR trên, nhóm tác giả đề xuất sử dụng phương pháp lọc thích nghi phân loại logic mờ (Fuzzy logic) để phát phân loại vết dầu Cơ sở lý thuyết 2.1 Phương pháp lọc thích nghi loại bỏ nhiễu hạt tiêu ảnh Envisat Asar 2.1.1 Ảnh hưởng nhiễu hạt tiêu đến trình phát vết dầu ảnh radar Tổng cường độ pha tương ứng pixel ảnh siêu cao tần mô tả công thức: N Ge jΦ = ∑ Gk e jΦ k k =1 Trong đó: G: Cường độ tán xạ phản hồi; Ф: Pha tán xạ phản hồi; N: Tổng số lượng tán xạ pixel Cơng thức thể tín hiệu thu nhận vệ tinh bị tác động khác biệt pha nguồn tín hiệu tán xạ phản hồi Sự giao thoa nhiều tín hiệu tán xạ phản hồi từ diện tích tương ứng với pixel ảnh tạo nên tượng nhiễu ảnh radar Kết xảy tượng sáng tối ảnh cảm quan sát khu vực đồng Hiện tượng nhiễu hạt tiêu ảnh hưởng lớn đến chất lượng ảnh gây khó khăn q trình giải đốn ảnh, đặc biệt toán nhận dạng phân loại vết dầu [1 - 5] 50 DẦU KHÍ - SỐ 5/2014 2.1.2 Phương pháp lọc thích nghi Các phép lọc phi tuyến tính đạt hiệu tối ưu với loại nhiễu với loại tín hiệu ảnh cụ thể Trong đó, ảnh số thường mơ q trình ngẫu nhiên khơng dừng, có giá trị trung bình, độ lệch chuẩn thay đổi vùng ảnh Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn nhiễu hàm số mật độ xác suất nhiễu thay đổi từ ứng dụng sang ứng dụng khác Vì vậy, phép lọc khơng thích nghi thường tỏ hiệu trường hợp tổng quát thực tế Phép lọc thích nghi (Adaptive filter) có khả xác định gần giá trị trung bình độ lệch chuẩn tín hiệu ảnh, độ lệch chuẩn nhiễu cửa sổ từ suy giá trị xấp xỉ gần ảnh khơng nhiễu Q trình mơ tả sau: Giả sử ta có ảnh bị nhiễu g(x, y) tạo ảnh không nhiễu f(x, y) nhiễu cộng n(x, y): g(x,y) = f(x,y) + n(x,y) Khi đó, xấp xỉ gần f(x,y) với sai số trung bình bình phương tối thiểu cho bởi: ∧ σ2 σ2 ∧ f ( x, y ) = (1 − n ).g ( x, y ) + n mg σg σ g2 ∧ Trong σ n , σ g , m g xấp xỉ gần độ lệch chuẩn nhiễu, độ lệch chuẩn tín hiệu ảnh giá trị trung bình tín hiệu ảnh Trong trường hợp ảnh tương đối đồng ∧ ∧ σ n = σ g f ( x, y ) ≈ m g Trường hợp σ n 1, số thực sau [6]: n c m ⎧ ⎪0 ≤ u ≤ 1, ≤ i ≤ c,1 ≤ k ≤ n ik ⎪ n ⎪ 1≤ i ≤ c ⎨0 < ∑ uik < n, k =1 ⎪ ⎪ c 1≤ k ≤ n ⎪∑ uik = 1, ⎩ i =1 (5) Dễ nhận thấy: A ∩ A ≠ ∅ tức Min(uik , u jk ) > ~i ~ j Như phân hoạch mờ có biểu diễn ma trận c hàng n cột để biểu diễn phân hoạch n đối tượng thành c cụm liệu không gian Rcxn viết gọn sau: (6) Rcxn không gian tất ma trận thực cấp c x n Tập Mcn tập vơ hạn, tức khơng thể xây dựng cơng thức tính số phương án phân hoạch Thơng thường tốn phân cụm mờ gọi tốn tìm độ thuộc uij nhằm tối thiểu hóa hàm mục tiêu (4) Nếu m c tham số cố định Ik tập định nghĩa sau: ∀ I k = {i |1 ≤ i ≤ c, dik = 0} (7) Thì hàm mục tiêu (1) đạt khi: J m (U , v) = ∑∑ uik (dik ) J m (U , v) = ∑∑ ( uik ) (dik ) , Họ tập mờ {(uAi, Ai),i = 1,2,…,c} = {Ai, i = 1,2,…,c} không gian X = {x1, x2,…,xn} gọi phân hoạch mờ X bậc liệu mẫu thỏa mãn điều kiện: 1≤ k ≤ n Dunn năm 1973 định nghĩa hàm mục tiêu mờ sau: V = ⎡⎣v ji ⎤⎦ = [ v1 , , vc ] : Ma trận biểu diễn giá trị tâm cụm 1≤ m ≤ ∞ (4) k =1 i =1 Trong đó: ⎧ , Ik = ∅ ⎪ ⎪ c ⎛ d ⎞ m−1 ⎪ ∑ ⎜⎜ ik ⎟⎟ ⎪ uik = ⎨ j =1 ⎝ d jk ⎠ ,1 ≤ i ≤ c,1 ≤ k ≤ n ⎪⎧0, i ∉ I k ⎪⎪ ⎪⎨ ∑ uik = 1, i ∈ I k I k ≠ ∅ ⎪ ⎩⎪⎩i∈Ik (8) n vi = (uik )m xk ∑ k =1 n (uik ) ∑ k =1 ,1 ≤ i ≤ c (9) m dik = xk − vi : Khoảng cách theo thước đo Euclide mẫu liệu xk với trọng tâm cụm thứ i; Điều Bezdek [6] chứng minh uik ∈ [ 0,1] : Bậc hay độ thuộc liễu mẫu xk với cụm thứ i; Một phân hoạch tối ưu, nghĩa hàm mục tiêu (4) đạt giá trị tối thiểu, mà chủ yếu dựa độ tương tự xk trọng tâm cụm vi, điều tương đương với 52 DẦU KHÍ - SỐ 5/2014 PETROVIETNAM hai điều kiện (8) (9) phải thỏa mãn ràng buộc Sau vòng lặp, thuật tốn tính tốn cập nhật phần tử u ma trận phân hoạch U Phép lặp dừng { max uij( k +1) − uij( k) } ≤ ε ε chuẩn kết thúc nằm khoảng [0,1] k bước lặp Quy trình phương pháp phát phân loại vết dầu biển từ tư liệu ảnh Envisat Asar sử dụng phép lọc thích nghi Fuzzy logic thể Hình Dữ liệu ảnh Envisat Asar Hiệu chỉnh phổ, hiệu chỉnh hình học Lọc thích nghi Kết nghiên cứu Để thực nghiệm kết ứng dụng phương pháp lọc thích nghi logic mờ phát phân loại vết dầu, nhóm tác giả sử dụng liệu ảnh Envisat Asar với độ phân giải không gian 150m chụp khu vực vịnh Mexico ngày 26/4/2010 (Hình 4a) 2/5/2010 (Hình 5a) Đây khu vực xảy cố tràn dầu nghiêm trọng nổ giàn khoan Deepwater Horizon BP ngày 20/4/2010 Có thể thấy rằng, vết dầu Hình 5a tồn lâu biển, tương phản với vùng biển xung quanh đường biên vết dầu khơng rõ nét, có chỗ bị lẫn với vết nhiễu, vết dầu Hình 4a, tương phản có rõ nét phần vết dầu bị phân hủy Hình Sơ đồ phương pháp phát phân loại vết dầu ảnh Envisat Asar sử dụng lọc thích nghi Fuzzy logic Để phát phân loại vết dầu, nhóm tác giả sử dụng ngơn ngữ lập trình Visual Studio C++ để xây dựng chương trình tính tốn Kết lọc nhiễu liệu ảnh Envisat Asar ngày 26/4/2010 2/5/2010 sử dụng phép lọc thích nghi Lee, Frost, Gamma với cửa sổ lọc 7pixel x 7pixel thể Hình (b, c, d) (b, c, d) tương ứng Phân tích kết lọc nhiễu ảnh Envisat Asar cho thấy, so với ảnh gốc, vết dầu ảnh sau lọc nhiễu phép lọc thích nghi (Lee, Frost, Gamma) làm mịn mà khơng làm thay đổi hình dạng, đường biên (a) (b) Phép lọc Lee Phép lọc Frost Phép lọc Gamma Phân loại sử dụng Fuzzy logic Kết phát phân loại vết dầu (c) (d) Hình Ảnh Envisat Asar chụp ngày 26/4/2010 (a) kết lọc nhiễu thích nghi thuật tốn Lee (b), Frost (c), Gamma (d) cửa sổ lọc 7pixel x 7pixel DẦU KHÍ - SỐ 5/2014 53 AN TỒN MƠI TRƯỜNG DẦU KHÍ (a) (b) (c) (d) Hình Ảnh ENVISAT ASAR chụp ngày 02/5/2010 (a) kết lọc nhiễu thích nghi thuật toán Lee (b), Frost (c), Gamma (d) cửa sổ lọc 7pixel x 7pixel (a) (b) Hình Kết phân loại vết dầu ảnh Envisat Asar chụp ngày 26/4/2010 (a) 2/5/2010 (b) Sau lọc nhiễu phương pháp lọc thích nghi, vết dầu phân loại Fuzzy logic Kết phân loại vết dầu ảnh Envisat Asar ngày 26/4/2010 02/5/2010 mô tả Hình 6a b, hình ảnh vết dầu thể màu đen, vùng biển xung 54 DẦU KHÍ - SỐ 5/2014 quanh màu xanh Phân tích kết nhận cho thấy, vết dầu tồn lâu biển bị lẫn với vết nhiễu (Hình 5a), vết dầu có đường biên phức tạp (4a) nhận dạng phân loại với độ xác cao PETROVIETNAM Kết luận Dữ liệu viễn thám siêu cao tần với ưu điểm bật so với phương pháp nghiên cứu truyền thống so với liệu ảnh viễn thám quang học, sử dụng hiệu nguồn tư liệu nghiên cứu phát hiện, nhận dạng đánh giá ô nhiễm môi trường tràn dầu Do đặc điểm thu nhận, liệu ảnh Envisat Asar thường xuất nhiễu hạt tiêu, ảnh hưởng lớn đến chất lượng trình xử lý ảnh Việc loại bỏ ảnh hưởng nhiễu hạt tiêu toán quan trọng xử lý ảnh radar So với phương pháp lọc nhiễu khác, phương pháp lọc thích nghi cho phép loại bỏ hiệu ảnh hưởng nhiễu hạt tiêu mà không làm biến dạng đường biên vết dầu nhỏ Fuzzy logic sử dụng hiệu để phân loại đối tượng ảnh với độ xác cao Phương pháp phân loại vết dầu lọc thích nghi Fuzzy logic áp dụng nghiên cứu, giám sát diễn biến ô nhiễm tràn dầu biển, cho phép phát nhanh khoanh vùng vết dầu, làm sở cho việc xử lý giảm thiểu thiệt hại cố tràn dầu gây Tài liệu tham khảo A.Akkartal, F.Sunar The usage of radar images in oil spill detection The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science 2008; 37(B8): p 271 - 276 Topouzelis Konstantinos, Karathanassi Vassilia, Pavlakis Petros, Rokos Demetrius A new object - oriented methodology to detect oil spills using Envisat images Proceedings of Envisat Symposium 2007, Montreux, Switzerland 23 - 27 April, 2007 Radhika Viswanathan, Padmavathi Ganapathi Feature extraction and classification of oil spills in SAR imagery International Journal of Computer Science Issues 2011; 8(5): p 244 - 248 Xin Wang, Linlin Ge, Xiaojing Li Evaluation of filters for Envisat Asar speckle suppression in Pasture area ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 2012; I(7): p 341 - 346 22th ISPRS Congress, 25 August - September 2012, Melbourne, Australia Lê Minh Hằng Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng phân loại vết dầu biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần Luận án Tiến sĩ Đại học Mỏ - Địa chất Hà Nội 2013 James C.Bezdek Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms Kluwer Academic Publishers Norwell, USA 1981 Rauf Kh.Sadykhov, Valentin V.Ganchenko, Leonid P.Podenok Fuzzy clustering methods in multispectral satellite image segmentation International Journal of Computing 2009; 8(1): p 87 - 94 Detection and classification of oil spills in Envisat Asar imagery using adaptive filter and Fuzzy logic Trinh Le Hung, Mai Dinh Sinh Military Technical Academy Summary Microwave remote sensing technology has been used effectively in the early detection and classification of oil spills on the sea However, due to the inherent nature of radar backscatter the imagery produced by SAR systems is usually degraded by speckle noise (which is caused by random constructive and destructive interference from the multiple scattering returns that will occur within each pixel) Moreover, the detection and analysis of oil spills using SAR imagery are also influenced by meteorological conditions on the sea surface such as wind, fluctuations of sea waves, sea surface temperature, and rains, as well as the physico-chemical characteristics and duration of an oil spill This article presents the results of study on application of adaptive filter and Fuzzy logic to detect and classify oil spills on the sea in Envisat Asar imagery This method can be used effectively in the case of complex oil spills which are difficult to identify by other methods Keywords: Remote sensing, microwave, speckle noise, adaptive filter, Fuzzy logic, classification, oil spill, Envisat Asar image DẦU KHÍ - SỐ 5/2014 55 ... vết nhiễu, vết dầu Hình 4a, tương phản có rõ nét phần vết dầu bị phân hủy Hình Sơ đồ phương pháp phát phân loại vết dầu ảnh Envisat Asar sử dụng lọc thích nghi Fuzzy logic Để phát phân loại vết. .. trình phương pháp phát phân loại vết dầu biển từ tư liệu ảnh Envisat Asar sử dụng phép lọc thích nghi Fuzzy logic thể Hình Dữ liệu ảnh Envisat Asar Hiệu chỉnh phổ, hiệu chỉnh hình học Lọc thích nghi. .. MƠI TRƯỜNG DẦU KHÍ (a) (b) Hình Hình ảnh vết dầu (a) cũ (b) ảnh SAR trên, nhóm tác giả đề xuất sử dụng phương pháp lọc thích nghi phân loại logic mờ (Fuzzy logic) để phát phân loại vết dầu Cơ sở