Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp tổng hợp dữ liệu cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam

Đề tài Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp tổng hợp dữ liệu cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam hướng tới mục tiêu sau: Tiền xử lý ảnh, đưa ảnh về cùng độ phân giải trước khi sử dụng cho các bài toán khác. Xây dựng và phân loại bản đồ đô thị Việt Nam dựa vào ảnh dữ liệu viễn thám và thuật toán GLCNMO mở rộng.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ *** VŨ THỊ HÒA NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP TỔNG HỢP DỮ LIỆU CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SỸ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI – 2017 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ *** VŨ THỊ HÒA NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP TỔNG HỢP DỮ LIỆU CHO BÀI TỐN PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐƠ THỊ TẠI VIỆT NAM Ngành: Công nghệ Thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60480104 LUẬN VĂN THẠC SỸ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS BÙI QUANG HƯNG HÀ NỘI – 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết đạt luận văn nghiên cứu, tổng hợp thực Tồn điều trình bày luận văn cá nhân tham khảo tổng hợp từ nguồn tài liệu khác Tất tài liệu tham khảo tổng hợp trính dẫn với nguồn gốc rõ ràng Tơi xin chịu trách nhiệm hoàn toàn lời cam đoan Nếu có sai, tơi xin chịu hình thức kỷ luật theo quy định Hà Nội, tháng 10 năm 2017 Học viên Vũ Thị Hòa LỜI CẢM ƠN Trước tiên xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Bùi Quang Hưng, cô Nguyễn Thị Nhật Thanh, nghiên cứu sinh Phạm Tuấn Dũng toàn thể Trung tâm FIMO tận tâm, tận lực hướng dẫn, định hướng phương pháp nghiên cứu khoa học cho tôi; đồng thời, cung cấp nhiều tài liệu tạo điều kiện thuận lợi suốt trình học tập nghiên cứu để tơi hồn thành luận văn Tôi xin gửi lời cảm ơn đến thầy, cô Bộ môn Hệ thống thông tin Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội nhiệt tình giảng dạy truyền đạt kiến thức, kinh nghiệm quý giá suốt thời gian học tập trường Tôi xin gửi lời cảm ơn đến bạn học viên lớp K21-HTTT, người đồng hành suốt khóa học có nhiều góp ý bổ ích cho tơi Cảm ơn gia đình, bạn bè quan tâm động viên giúp tơi có nghị lực phấn đấu để hoàn thành tốt luận văn Do kiến thức thời gian có hạn nên luận văn chắn khơng tránh khỏi thiếu sót định Một lần xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc Hà Nội, tháng 10 năm 2017 Học viên thực Vũ Thị Hòa MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT Error! Bookmark not defined DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Error! Bookmark not defined MỞ ĐẦU Chương TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan liệu viễn thám 1.1.1 Khái niệm viễn thám 1.1.2 Một số loại liệu viễn thám 10 1.1.3 Tổng quan trình tiền xử lý viễn thám 11 1.2 Bài tốn phân loại lớp phủ thị 12 1.2.1 Tổng quan toán 12 1.2.2 Chi tiết liệu sử dụng 13 1.2.2 Tiền xử lý liệu toán phân loại lớp phủ đô thị Việt Nam 14 1.3 Kết luận 15 Chương MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TỔNG HỢP DỮ LIỆU VIỄN THÁM 16 2.1 Các phương pháp tổng hợp ảnh viễn thám chứa liệu phân lớp 16 2.1.1 Phương pháp dựa luật đa số (Majority rule based method) 16 2.1.2 Phương pháp lấy giá trị ngẫu nhiên (Random rule based method) 16 2.1.3 Phương pháp cửa sổ dịch chuyển dựa so sánh trọng số khoảng cách với điểm trung tâm (PDW - Point-centred, distance-weighted moving window method) 16 2.2 Các phương pháp tổng hợp ảnh viễn thám chứa liệu số 17 2.2.1 Phương pháp lấy giá trị điểm trung tâm (Central pixel method) 17 2.2.2 Phương pháp lấy giá trị trung bình (Pixel mean method) 17 2.2.3 Phương pháp lấy giá trị lớn (Pixel maximum method) 17 2.2.4 Phương pháp lấy giá trị nhỏ (Pixel minimum method) 17 2.2.5 Phương pháp lấy giá trị trung bình dựa trọng số (Pixel Aggregate method) 18 2.3 Các số đánh giá phương pháp tổng hợp liệu viễn thám 18 2.3.1 Chỉ số ước lượng tương đồng cấu trúc (SSIM – Structural Similarity Index Measurement) 18 2.3.2 Tỷ số tín hiệu lớn nhất/ nhiễu (PSNR) 19 2.4 Tổng kết 19 Chương XÂY DỰNG MƠ HÌNH THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 20 3.1 Yêu cầu hệ thống công cụ sử dụng thực nghiệm 20 3.2 Quá trình thu thập liệu, tiền xử lý liệu viễn thám 20 3.2.1 Thu thập liệu đầu vào 20 3.2.2 Tiền xử lý liệu 20 3.3 Đánh giá phương pháp tổng hợp liệu viễn thám dựa số đánh giá 20 3.3.1 Xử lý liệu phương pháp tổng hợp 20 3.3.2 Kết đánh giá 22 3.4 Đánh giá ảnh hưởng phương pháp tổng hợp liệu ảnh viễn thám đến việc xây dựng đồ lớp phủ đô thị Việt Nam 23 3.4.1 Xây dựng đồ lớp phủ đô thị Việt Nam dựa liệu viễn thám 23 3.4.2 Đánh giá độ xác đồ lớp phủ đô thị thu 25 3.5 Tổng kết 26 KẾT LUẬN 27 TÀI LIỆU THAM KHẢO 28 MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Có nhiều công nghệ xử lý ảnh số, phát triển bắt đầu năm 1960 viện công nghệ Massachusetts, đại học Maryland vài sở nghiên cứu khác ứng dụng cho ảnh vệ tinh, ảnh y học, nhận dạng ký tự….Càng ngày công nghệ xử lý ảnh ngày phát triển đáp ứng chất lượng thời gian thực cho người sử dụng Hiện giới có nhiều tài liệu cơng trình nghiên cứu tiền xử lý xử lý ảnh vệ tinh mơ tả khía cạnh cơng nghệ xử lý ảnh số đặc biệt liên quan đến xử lý ảnh vệ tinh với mục tiêu phân loại tất điểm ảnh ảnh kỹ thuật số thành số lớp phủ chủ đề lớp phủ Dữ liệu phân loại sử dụng để tạo đồ chuyên đề lớp phủ đất [7] Hoặc mô tả phương pháp giảm nhiễu giảm độ mờ chủ yếu dựa vào lọc để phục hồi ảnh , đồng thời đưa phương pháp so sánh, phân tích đánh giá [8] Phân tích phương pháp tổng hợp xử lý ảnh số số đánh giá [9] Ở Việt Nam có nghiên cứu tiền xử lý ảnh vệ tinh, có số nghiên cứu với phạm vi hạn chế, chẳng hạn luận văn nội suy ảnh số ứng dụng đưa số vấn đề tiền xử lý ảnh, phương pháp nội suy ảnh số ứng dụng [3]; ứng dụng phép biến đổi Wavelet xử lý ảnh nhiên không phân biệt rõ tiền xử lý ảnh xử lý ảnh đồng thời tập trung vào số phương pháp phương pháp tập hợp ảnh phân loại lớp phủ thị Đồng thời cơng trình nghiên cứu lớp phủ đô thị Việt Nam chủ yếu khu vực thành phố lớn Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Đà Nẵng “Nghiên cứu thay đổi nhiệt độ bề mặt thị tác động q trình thị hóa Thành phố Hồ Chí Minh phương pháp viễn thám” [4] Trong đề tài nghiên cứu tập trung vào phương pháp tổng hợp ảnh vệ tinh trình tiền xử lý ảnh nhằm đưa liệu độ phân giải toán phân loại lớp phủ đô thị Việt Nam Đây trình cần thiết để đưa kết tốt cho tập liệu đầu vào ảnh hưởng tới độ xác đầu việc phân loại lớp phủ đô thị Việt Nam Ý nghĩa khoa học Ứng dụng số đặc điểm không gian, thời gian, cấp độ xám, phổ xạ ảnh viễn thám số kỹ thuật tổng hợp ảnh viễn thám nhằm đưa ảnh thô độ phân giải phù hợp tốn phân loại lớp phủ thị Đây bước đầu trình tiền xử lý liệu quan trọng để đưa tập dự liệu chuẩn kết xác Ý nghĩa thực tiễn Mặc dù có nhiều thành cơng to lớn phát triển kinh tế, phủ Việt Nam thực sách dài hạn nhằm nỗ lực thúc đầy kinh tế Đơ thị hóa tác động cần thiết tới phát triển thị kinh tế, có mối liên quan tới thay đổi chức không gian ảnh hưởng lâu dài đến đời sống dân cư đô thị Với tốc độ thị hóa ngày nhanh, diện tích đất nơng nghiệp ngày bị thu hẹp chia cắt, khu công nghiệp, khu đô thị bước hình thành Sự biến động có thuận lợi song có khó khăn phức tạp tác động đến tất lĩnh vực kinh tế - văn hoá, xã hội, tập quán nhân dân Do đó, cần phải có định hướng, theo dõi, đánh giá, kiểm kê, quản lý biến động lớp phủ đô thị Viễn thám nguồn hữu ích cho việc lập đồ theo dõi biến đổi đô thị Gần đồ thị có độ phân giải thơ từ ảnh vệ tinh khơng đạt u cầu, việc thu thập liệu huấn luyện không chi tiết bất cập thuật toán phân loại Ở Việt Nam có nghiên cứu phân loại lớp phủ đô thị với phạm vi hạn chế Kỹ thuật viễn thám với khả quan sát đối tượng độ phân giải phổ không gian từ trung bình đến siêu cao chu kì chụp lặp lại từ tháng đến ngày cho phép ta quan sát, phân loại xác định nhanh chóng lượng vị trí thơng tin biến động lớp phủ đô thị Tuy nhiên ảnh “thô” thu từ vệ tinh tiềm ẩn lỗi, nhiễu khơng xác Do trước sử dụng để phân loại hay thành lập đồ phải tiền xử lý liệu Đề tài “ Nghiên cứu đánh giá phương pháp tổng hợp liệu cho tốn phân loại lớp phủ thị Việt Nam”, sở để tiền xử lý liệu, tạo liệu có độ phân giải phù hợp việc phân loại lớp phủ, xây dựng đồ đồng thời bước xây dựng ban đầu giúp nhà quản lý việc theo dõi biến động quy hoặch sử dụng đất đô thị phù hợp Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu luận văn hướng tới mục tiêu sau: - Tiền xử lý ảnh, đưa ảnh độ phân giải trước sử dụng cho toán khác - Xây dựng phân loại đồ đô thị Việt Nam dựa vào ảnh liệu viễn thám thuật toán GLCNMO mở rộng Cấu trúc luận văn Luận văn chia thành phần với nội dung sau: Chương I trình bày nội dung lý thuyết viễn thám Các khái niệm liên quan đến xử lý ảnh, nguyên lý thu nhận ảnh viễn thám, đặc điểm ảnh viễn thám, phân loại ảnh viễn thám Đồng thời nêu vấn đề toán, đặc điểm liệu sử dụng phương hướng xử lý, đánh giá Chương II giới thiệu phương pháp tổng hợp, công thức, ý nghĩa số đánh giá Chương III tập trung vào xây dựng thực nghiệm nhằm giải toán đặt Đồng thời đánh giá kết đạt so sánh với kết khác nhằm tìm điểm mạnh điểm yếu phương pháp sử dụng Phần kết luận tổng kết kết đạt luận văn hướng nghiên cứu Chương TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan liệu viễn thám 1.1.1 Khái niệm viễn thám 1.1.1.1 Viễn thám Viễn thám lĩnh vực phát triển sớm có nhiều định nghĩa theo quan điểm tác giả khác Viễn thám định nghĩa khoa học nghiên cứu phương pháp thu thập, đo lường phân tích thơng tin vật thể quan sát mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng [1] Viễn thám quan sát đối tượng phương tiện cách xa vật khoảng cách định [2] Viễn thám ứng dụng vào việc lấy thông tin mặt đất mặt nước trái đất, việc sử dụng ảnh thu từ đầu chụp ảnh sử dụng xạ phổ điện từ đơn kênh đa phổ, xạ phản xạ từ bề mặt trái đất [3] Mặc dù có nhiều định nghĩa khác viễn thám định nghĩa có nét chung nhấn mạnh “viễn thám khoa học thu nhận từ xa thông tin đối tượng, tượng trái đất” Viễn thám ngày phát triển với thành tựu khoa học kỹ thuật công nghệ vũ trụ, công nghệ điện tử, tin học Các đối tượng nghiên cứu khoa học viễn thám trở nên đa dạng vật, tượng xảy trái đất với ứng dụng nhiều lĩnh vực khác Một số ứng dụng công nghệ viễn thám biết đến rộng rãi ứng dụng nghiên cứu địa chất, nghiên cứu địa mạo, nghiên cứu thạch học, ứng dụng khai khống, điều tra khảo sát cơng trình, nghiên cứu mơi trường , nghiên cứu quản lý biến động thị hóa, theo dõi tốc độ sa mạc hố, phân tích cấu trúc địa chất mặt bên lòng đất, nghiên cứu hành tinh khác… 1.1.1.2 Nguyên lý thu nhận liệu viễn thám Sóng điện từ phản xạ xạ từ vật thể nguồn cung cấp thông tin chủ yếu đặc tính đối tượng Ảnh viễn thám cung cấp thông tin vật thể tương ứng với lượng xạ ứng với bước sóng xác định Đo lường phân tích lượng phản xạ phổ ghi nhận ảnh viễn thám, cho phép tách thơng tin hữu ích lớp phủ mặt đất khác tương tác xạ điện từ vật thể.[1] 14 Dữ liệu MODIS MOD13A1/ Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 500m Grid SIN V006 – Ngồi đặc điểm chung MOD13 hệ lưới gồm 2400 dịng 2400 cột có độ phân giải 500m kích thước tệp nhẹ khoảng 28,49MB Dữ liệu MODIS MOD44W – liệu bề mặt chứa nước 250 m Dữ liệu bề mặt nước MODIS độ phân giải 250m (MOD44WW) sản phẩm sử dụng liệu bề mặt chứa nước kết hợp với liệu MODIS 250m để tạo đồ toàn cầu bề mặt nước Giá trị cho lớp mặt nạ nước Giá trị Lớp Nước Đất Dữ liệu tải trang https://lpdaac.usgs.gov/data_access/ Ảnh vệ tinh cấu trúc bề mặt không thấm - Estimate the density of constructed Imperviuos Surface Area (EstISA) năm 2010 Ảnh vệ tinh ánh sáng ban đêm năm 2013 1.2.2 Tiền xử lý liệu toán phân loại lớp phủ đô thị Việt Nam Như để lập đồ lớp phủ đô thị, cần sử dụng nhiều liệu, thứ đồ phân bố dân cư Worldop với độ phân giải không gian 100m năm 2015, ảnh ánh sáng ban đêm DMSP-OLS độ phân giải 1km năm 2013, ảnh số thực vật MODIS13Q1 độ phân giải 250m năm 2015, ảnh bề mặt không thấm nước EstISA độ phân giải 1km năm 2010 ảnh bề mặt nước MOD44WW năm 2015 độ phân giải 250m Tuy nhiên liệu có nhiều độ phân giải khác tái lấy mẫu đưa độ phân giải 500m Bao gồm bước thực sau: Bước 1: Tiền xử lý ảnh Bước 2: Đánh giá phương pháp tổng hợp thông qua số Bước 3: Xây dựng tập liệu huấn luyện Bước 4: Xây dựng tập liệu kiểm tra Bước 5: Lập đồ lớp phủ đô thị Bước 6: Đánh giá độ xác ảnh hưởng phương pháp tổng hợp đến kết phân loại đồ lớp phủ 15 Hình Tổng quan tốn Hình Phương pháp tổng hợp liệu đánh giá 1.3 Kết luận Chương tập trung đưa số nội dung tổng quan ảnh viễn thám, quy trình tiền xử lý ảnh, số nghiên cứu liên quan, toán đặt ra, ý nghĩa khoa học ý nghĩa thực tiễn Các phương pháp tổng hợp trình bày chi tiết chương 16 Chương MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TỔNG HỢP DỮ LIỆU VIỄN THÁM 2.1 Các phương pháp tổng hợp ảnh viễn thám chứa liệu phân lớp 2.1.1 Phương pháp dựa luật đa số (Majority rule based method) Hình Phương pháp dựa luật đa số 2.1.2 Phương pháp lấy giá trị ngẫu nhiên (Random rule based method) Hình 2 Phương pháp lấy giá trị ngẫu nhiên 2.1.3 Phương pháp cửa sổ dịch chuyển dựa so sánh trọng số khoảng cách với điểm trung tâm (PDW - Point-centred, distance-weighted moving window method) 17 Hình Phương pháp cửa sổ dịch chuyển dựa so sánh trọng số khoảng cách với điểm trung tâm 2.2 Các phương pháp tổng hợp ảnh viễn thám chứa liệu số 2.2.1 Phương pháp lấy giá trị điểm trung tâm (Central pixel method) Hình Phương pháp lấy giá trị điểm trung tâm 2.2.2 Phương pháp lấy giá trị trung bình (Pixel mean method) Hình Phương pháp lấy giá trị trung bình Với ảnh vệ tinh đầu vào có kích thước m x n pixels giá trị tương ứng x1;x2; ;xm x n pixel đầu tập hợp có độ phân giải trung bình cộng pixels đầu vào (2.1) Phương pháp đơn giản tính giá trị trung bình cơng nên có chênh lệch ảnh gốc ảnh sau tập hợp Đây phương pháp phổ biến, thường áp dụng giảm thiểu tối đa chêch lệch giá trị pixel liệu đầu giá trị đầu vào so với phương pháp khác 2.2.3 Phương pháp lấy giá trị lớn (Pixel maximum method) Hình Phương pháp lấy giá trị lớn 2.2.4 Phương pháp lấy giá trị nhỏ (Pixel minimum method) 18 61 61 63 59 61 75 62 61 61 59 Hình Phương pháp lấy giá trị nhỏ 2.2.5 Phương pháp lấy giá trị trung bình dựa trọng số (Pixel Aggregate method) Hình Phương pháp lấy giá trị trung bình dựa trọng số 2.3 Các số đánh giá phương pháp tổng hợp liệu viễn thám 2.3.1 Chỉ số ước lượng tương đồng cấu trúc (SSIM – Structural Similarity Index Measurement) Hình Chỉ số ước lượng tương đồng cấu trúc SSIM Công thức sau: SSIM(x,y)= ( Trong đó: ) ( ) ( ) (2.3) 19 Mx,My, , , l(x,y)= (2.4) c(x,y)= (2.5) s(x,y)= (2.6) giá trị trung bình, độ lệch chuẩn tương quan chéo ảnh x,y Nếu α=β=γ=1 (mặc định cho số mũ) c3=c2/2(lựa chọn mặc định c3) SSIM tính đơn giản sau: SSIM(x,y)=l(x,y).c(x,y) (2.7) SSIM có giá trị khoảng từ -1 đến 1, đạt giá trị trường hợp hai liệu giống hệt Chỉ số có giá trị lớn tương ứng với phương pháp tổng hợp liệu tốt 2.3.2 Tỷ số tín hiệu lớn nhất/ nhiễu (PSNR) Sự tương ứng ảnh trước tổng hợp sau tổng hợp đánh giá thơng qua giá trị tỷ số tín hiệu lớn nhiễu (PSNR – Peak signal to noise ratio) Tỷ số thường để ước tính tỷ lệ giá trị lượng tối đa tín hiệu lượng nhiễu ảnh hưởng đến độ xác thơng tin Tín hiệu trường hợp liệu gốc nhiễu lỗi xuất sau tổng hợp PSNR định nghĩa thông qua sai số tồn phương trung bình (MSE – Mean squared error) MSE khái niệm thống kê học, nghĩa sai số tồn phương trung bình phép ước lượng trung bình bình phương sai số, nghĩa khác biệt ước lượng đánh giá Ở MSE xác định cho ảnh hai chiều có kích thước mxn I K ảnh gốc ảnh sau tổng hợp MSE= ∑ PSNR=10.log10( ∑ ( ) )= 20 log10( ( √ ) (2.8) ) (2.9) 2.4 Tổng kết Chương đưa công thức ý nghĩa phương pháp phân loại ảnh viễn thám chứa liệu số chứa liệu phân lớp, ưu nhược điểm phương pháp, đồng thời đưa số số đánh giá so sánh phương pháp với 20 Chương XÂY DỰNG MƠ HÌNH THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 3.1 Yêu cầu hệ thống công cụ sử dụng thực nghiệm 3.2 Quá trình thu thập liệu, tiền xử lý liệu viễn thám 3.2.1 Thu thập liệu đầu vào 3.2.2 Tiền xử lý liệu Các ảnh tải dạng dhf gồm nhiều mảnh nên ghép lại với thành ảnh có đủ vùng Việt Nam chuyển dạng tiff 23 ảnh sử dụng shapefile để tách khu vực nghiên cứu Việt Nam, sau sử dụng cơng cụ ArcGis để hợp thành ảnh có số thực vật NDVI lớn với độ phân giải tương ứng 250m Trong số trường hợp ảnh bị nhiễu thời tiết mây che…thì cần phải loại bỏ nhiễu để tăng độ xác Hình MODIS13Q1 250m 3.3 Đánh giá phương pháp tổng hợp liệu viễn thám dựa số đánh giá 3.3.1 Xử lý liệu phương pháp tổng hợp 21 Từ ảnh MODIS/Tern Vegetation Indices 16- Day L3 Global 250m sử dụng bốn phương pháp lấy giá trị lớn nhất, lấy giá trị nhỏ nhất, lấy giá trị trung bình lấy giá trị trung vị kết hình 3.2, 3.3, 3.4 hình 3.5 Hình Ảnh MOD13Q1 500m phương pháp Max Hình 3 Ảnh MOD13Q1 500m phương pháp Median 22 Hình Ảnh MOD13Q1 phương pháp Mean 3.3.2 Kết đánh giá Hình Ảnh MOD13Q1 phương pháp Min Ảnh MOD13Q1 250m đưa độ phân giải 500m để xây dựng đồ sau đưa lại độ phân giải 250m So sánh kết ảnh thu với ảnh gốc ban đầu thông qua số tồn phương trung bình, số tín hiệu cưc đại nhiễu số ước lượng tương đồng cấu trúc có bảng kết bảng 3.1 Phương pháp/Chỉ số MSE PSNR SSIM Maximum-Bilinear 0.00141 34.5537 0.964756 Mean-Bilinear 0.00082 36.8766 0.973258 Median-Bilinear 0.00091 36.4112 0.972657 Min-Bilinear 0.00132 34.8235 0.969285 Bảng Kết chí số đánh giá phương pháp 23 Hình Đồ thị thể số MSE, PSNR phương pháp tổng hợp Hình Đồ thị thể số SSIM phương pháp tổng hợp 3.4 Đánh giá ảnh hưởng phương pháp tổng hợp liệu ảnh viễn thám đến việc xây dựng đồ lớp phủ đô thị Việt Nam 3.4.1 Xây dựng đồ lớp phủ đô thị Việt Nam dựa liệu viễn thám Để xây dựng đồ lớp phủ đô thị Việt Nam, luận văn sử dụng tập liệu đầu vào ảnh bề mặt khơng thấm nước km, ảnh ánh sáng ban đêm DMSP-OLS 1km, ảnh mật độ dân số Worldop 100m, ảnh bề mặt nước MOD44W 250m ảnh MODIS MOD13A1 250m Tất ảnh đưa độ phân giải 500m Sau sử dụng thuật tốn GLCNMO mở rộng để xây dựng đồ lớp phủ đô thị Việt Nam 24 Trong ngưỡng tính tốn cách tự động dựa vào tập liệu huấn luyện xây dựng sẵn Sử dụng công cụ Arcgis Desktop Google Earth, để xây dựng tập huấn luyện ta lấy 100 mẫu điểm chứa khu vực đô thị khắp lãnh thổ Các mẫu phân chia ngẫu nhiên thành hai bộ, để xác định ngưỡng xây dựng đồ để thiết lập tập kiểm tra với kết lớp phủ đô thị đạt Các điểm khác đô thị rừng, đất trống, nước… lấy ngẫu nhiên toàn lãnh thổ Tất điểm đối chiếu, kiểm tra lại cách so sánh với liệu độ phân giải cao google earth Lansat ETM+ Hình Tập liệu huấn luyện Dữ liệu EstISA Phương pháp tổng hợp BILINEAR MOD13Q1 Hình Tập liệu kiểm tra Ngưỡng MAX 0.68 MEAN 0.62 MEDIAN 0.57 MIN 0.56 DMSP_OLS BILINEAR 22 WORLPOP SUM 400 MOD44W MAJORITY Bảng Giá trị ngưỡng phương pháp tổng hợp 25 Phương pháp Lấy giá trị lớn Phương pháp Lấy giá trị trung bình Phương pháp Lấy giá trị trung vị Phương pháp Lấy giá trị nhỏ Hình 10 Histograms phương pháp tổng hợp liệu ảnh MOD13Q1 3.4.2 Đánh giá độ xác đồ lớp phủ đô thị thu Phương pháp Dữ liệu SUM SUM SUM SUM DMSP – OLS BILINEAR BILINEAR BILINEAR BILINEAR EstISA BILINEAR BILINEAR BILINEAR BILINEAR MOD1Q1 NDVI MAXIMUM MEAN MEDIAN MINIMUM MOD44W Water body MAJORITY MAJORITY MAJORITY MAJORITY Overall Accuracy 97.46 98.47 97.71 98.22 F1 Score 0.9734 0.9842 0.9761 0.9815 World pop Bảng 3 Đánh giá độ xác đồ lớp phủ thị 26 Để đánh giá độ xác đồ phân loại lớp phủ đô thị luận văn dùng số đánh giá tổng quát Overall accuracy F1 Score 3.5 Tổng kết Chương trình bày nội dung trình thu thập liệu đầu vào, tiền xử lý liệu, đánh giá phương pháp đánh giá ảnh hưởng phương pháp tới độ xác kết đồ lớp phủ đô thị thu 27 KẾT LUẬN Luận văn định hướng nghiên cứu phương pháp tổng hợp ảnh để đưa ảnh độ phân giải toán phân loại lớp phủ Việt Nam Luận văn sử dụng tập liệu viễn thám tải miễn phí áp dụng phương pháp xử lý liệu thuật toán GLCNMO mở rộng để xây dựng đồ phân loại lớp phủ đô thi Việt Nam Do thời gian kiến thức hạn chế nên luận văn tìm hiểu đánh giá phương pháp tổng hợp liệu, quy trình xử lý liệu phân loại đồ lớp phủ đô thị Đã đưa phương pháp tổng hợp liệu thích hợp cho liệu đầu vào Tuy nhiên chưa mở rộng áp dụng cho nhiều toán phân loại khác Do hướng phát triển nghiên cứu nghiên cứu phương pháp tiền xử lý liệu đánh giá ảnh hưởng chúng trường hợp đa toán phân loại đa nguồn liệu 28 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt [1] Nguyễn Khắc Thời (2012), Giáo trình viễn thám, NXB Đại học nơng nghiệp [2] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (2010), Nhập môn xử lý ảnh [3] Nguyễn Thị Nguyệt (2009), Nội suy ảnh số ứng dụng, luận văn thạc sỹ, Đại học Thái Nguyên [4] Trần Thị Vân, Hoàng Thái Lan, Lê Văn Trung (2011), Nghiên cứu thay đổi nhiệt độ bề mặt thị tác động q trình thị hóa Thành phố Hồ Chí Minh phương pháp viễn thám, tạp chí khoa học trái đất Tài liệu tiếng Anh [1] Jonathanh Sachs (2001), Image Resampling, [1-12] [2] Uwe Ballhorn, (2007), Pre-Processing of Remote Sensing Data, Bogor Agricultural University (IPB) [3] Yusra, Y Al-Najjar, Dr Der Chen Soong, (2012), Comparison of Image Quality Assessment: PSNR, HVS, SSIM, UIQI [4] Rahul Rạ (2009), Analyzing the Effect of Different Aggregation Approaches on Remote Sensed Data, Abstract, trag (1-2,6-11) [5] ZUO Xiuling; LIU Zhaolil; LI Lina; WU Huisheng (2010), Evaluation of Spatial Aggregation Methods based on Satellite Classification Data [6] Studley, H and K T Weber, (2011), Comparison of Image Resampling Techniques for Satellite Imagery [7] Himadri Nath Moulick, Moumita Ghosh, (2013) , Digital Image Processing Techniques for Detection and Satelite Image Processing [8] Azz Makandar, Anita Patrot, (2015), Computation Pre-Processing Techniques for Image Restoration [9] Han Peng, Gong Jian-ya, Lizhi-lin, ChengLiang, (2008), Comparing the effects of Aggregation method for Remote Sensing Image [10]Phạm Tuấn Dũng, Mẫn Đức Chức, Nguyễn Thị Nhật Thanh, Bùi Quang Hung, Đoàn Minh Chung, (2016), Optimizing GLCNMO version method to detect Vietnam’s urban expansion ... HỌC CÔNG NGHỆ *** VŨ THỊ HÒA NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP TỔNG HỢP DỮ LIỆU CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐƠ THỊ TẠI VIỆT NAM Ngành: Cơng nghệ Thơng tin Chuyên ngành: Hệ thống thông. .. Việt Nam Do thời gian kiến thức hạn chế nên luận văn tìm hiểu đánh giá phương pháp tổng hợp liệu, quy trình xử lý liệu phân loại đồ lớp phủ đô thị Đã đưa phương pháp tổng hợp liệu thích hợp cho liệu. .. thập liệu đầu vào, tiền xử lý liệu, đánh giá phương pháp đánh giá ảnh hưởng phương pháp tới độ xác kết đồ lớp phủ đô thị thu 27 KẾT LUẬN Luận văn định hướng nghiên cứu phương pháp tổng hợp ảnh