Đang tải... (xem toàn văn)
Những vấn đề chung về công nghệ viễn thám 1.1. Các vấn đề chung về viễn thám Viễn thám l khoa học nghiên cứu các ph-ơng pháp thu thập, đo l-ờng v phân tích thông tin của vật thể m không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng. Hầu hết các đối t-ợng tự nhiên đều hấp thụ, phản xạ hay bức xạ sóng điện từ với c-ờng độ v theo những cách khác nhau. Các đặc tr-ng n y th-ờng đ-ợc gọi l đặc tr-ng phổ. Thông tin thu đ-ợc trong viễn thám có liên quan trực tiếp đến năng l-ợng...
chNG I vấn đề chung công nghệ viễn thám 1.1 Các vấn đề chung viễn thám Viễn thám khoa học nghiên cứu phơng pháp thu thập, đo lờng phân tích thông tin vật thể mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng Hầu hết đối tợng tự nhiên hấp thụ, phản xạ hay xạ sóng điện từ với cờng độ theo cách khác Các đặc trng thờng đợc gọi đặc trng phổ Thông tin thu đợc viễn thám có liên quan trực tiếp đến lợng phản xạ từ đối tợng, nên việc nghiên cứu đặc trng phản xạ phổ đối tợng tự nhiên bớc sóng khác đóng vai trò quan trọng việc khai thác, ứng dụng có hiệu thông tin thu đợc 1.1.1 Đặc trng phản xạ phổ đối tợng tự nhiên Tầm quan trọng việc nghiên cứu đặc trng phản xạ phổ đối tợng tự nhiên Do thông tin viễn thám có liên quan trực tiếp đến lợng phản xạ từ đối tợng tự nhiên, nên việc nghiên cứu tính chất quang học (chủ yếu đặc trng phản xạ phổ) đối tợng tự nhiên đóng vai trò quan trọng việc ứng dụng có hiệu phơng pháp viễn thám Sự đời phát triển kỹ thuật viễn thám gắn liền với kết nghiên cứu lĩnh vực Phần lớn phơng pháp ứng dụng viễn thám đợc sử dụng có liên quan trực tiếp gián tiếp với việc nghiên cứu đặc trng phản xạ phổ đối tợng hay nhóm đối tợng tự nhiên Các thiết bị ghi nhận, loại phim ảnh chuyên dụng với độ nhậy phổ phù hợp đ đợc chế tạo dựa kết nghiên cứu quy luật phản xạ phổ đối tợng tự nhiên http://www.ebook.edu.vn Trong lĩnh vực viễn thám, kết việc giải đoán thông tin phụ thuộc nhiều vào hiểu biết mối tơng quan đặc trng phản xạ phổ chất, trạng thái đối tợng tự nhiên Những thông tin đặc trng phản xạ phổ cho phép nhà chuyên môn chọn kênh phổ tối u chứa nhiều thông tin đối tợng nghiên cứu nhất, đồng thời sở để phân tích tính chất đối tợng địa lý, tiến tới phân loại loại đối tợng Từ năm 70 trở lại đây, bên cạnh phơng pháp giải đoán mắt hệ máy quang phơng pháp xử lý thông tin ảnh tổng hợp màu, hệ máy tính phần mềm chuyên dụng ngày phát triển ứng dụng rộng r i Tuy nhiên, mức độ chi tiết kết phân loại, xử lý chi tiết ảnh tổ hợp màu tối u máy phụ thuộc nhiều vào nghiên cứu đặc trng theo thời gian (mùa, thời kỳ sinh trởng, thay đổi loại hình canh tác ) mối quan hệ đối tợng tính chất hóa-lý nh trạng thái đối tợng Trên sở đó, ta xác định ngỡng độ xám Ưu điểm việc sử dụng thông tin phổ nhanh, dễ xử lý độ xác cao không chịu ¶nh h−ëng cđa sai sè sinh hiƯn t−ỵng tán xạ buồng chụp trình xử lý phim ảnh Mục tiêu phơng pháp nghiên cứu đặc trng phản xạ phổ đối tợng tự nhiên Việt Nam phơng pháp viễn thám đ đợc ứng dụng sớm (từ năm 1960) nhng kết ứng dụng hạn chế cha có điều kiện kỹ thuật để tiến hành nghiên cứu đặc trng quang học đối tợng tự nhiên Nhng vài năm trở lại đây, việc nghiên cứu đ đợc quan tâm phòng, trung tâm viễn thám toàn quốc http://www.ebook.edu.vn Việc nghiên cứu đặc trng phản xạ phổ đối tợng tự nhiên dựa mục tiêu sau: - Xác định quy luật phản xạ phổ đối tợng tự nhiên nớc ta vùng sóng nhìn thấy gần hồng ngoại - Xác định thay đổi đặc trng phản xạ phổ đối tợng tự nhiên - Đánh giá mức độ ảnh hởng số yếu tố ngoại cảnh, điều kiện địa lý tới khả phản xạ phổ đối tợng tự nhiên điều kiện Việt Nam Chính nhờ nghiên cứu cho phép loại trừ ảnh hởng số yếu tố mà điều kiện thực địa không thực đợc Tiến hành đo phổ thực địa cho phép ta xác định đặc trng phản xạ phổ đối tợng tự nhiên điều kiện thực để so sánh với thông tin ảnh thay đổi đặc trng theo thời gian Do vậy, việc nghiên cứu đặc trng phản xạ phổ yếu tố tự nhiên cần thiết để nghiên cứu trạng lớp phủ bề mặt t liệu viễn thám Đặc trng phản xạ phổ đối tợng tự nhiên Đặc tính phản xạ phổ đối tợng tự nhiên phụ thuộc vào nhiều yếu tố nh điều kiện chiếu sáng, môi trờng, khí bề mặt đối tợng nh thân đối tợng (độ ẩm, lớp nền, thực vật, chất mùn, cấu trúc bề mặt ) Nh vậy, đối tợng khác có khả phản xạ phổ khác Phơng pháp viễn thám dựa chủ yếu nguyên lý để nhận biết, phát đối tợng, tợng tự nhiên Các thông tin đặc trng phản xạ phổ đối tợng tự nhiên giúp nhà chuyên môn lựa chọn đợc kênh phổ tối u chứa nhiều thông tin đối tợng nghiên cứu Đây sở để phân tích nghiên cứu tính chất đối tợng, tiến tới phân loại chúng Năng lợng mặt trời (E0) chiếu xuống mặt đất dới dạng sóng điện từ, lợng tác động lên bề mặt đối tợng phần http://www.ebook.edu.vn bị phản xạ trở lại (EPX), phần bị đối tợng hấp thụ chuyển thành dạng lợng khác (EHT), phần lại bị truyền qua hay gọi tợng thấu quang lợng (ETQ) Có thể mô tả trình theo c«ng thøc: E0 = EPX + EHT + ETQ (1.1) Phụ thuộc vào cấu trúc bề mặt đối tợng, lợng phản xạ phổ phản xạ toàn phần, phản xạ phần tán xạ toàn phần Vì cần phải lu ý giải đoán ảnh vệ tinh, ảnh máy bay, xử lý ảnh cần phải có thông tin khu vực khảo sát phải biết rõ thông số kỹ thuật thiết bị sử dụng, điều kiện chụp ảnh yếu tố có vai trò định việc giải đoán xử lý ảnh Đồng thời, lợng phản xạ từ đối tợng phụ thuộc vào cấu trúc bề mặt đối tợng mà phụ thuộc vào bớc sóng lợng chiếu tới Do vậy, hình ảnh đối tợng đợc ghi nhận lợng phản xạ phổ bớc sóng khác khác Để nghiên cứu phụ thuộc lợng phản xạ phổ vào bớc sóng, ngời ta đa khái niệm khả phản xạ phổ Khả phản xạ phổ r() bớc sóng đợc định nghĩa c«ng thøc: r(λ) = [EPX (λ)/E0 (λ)] x 100% (1.2) Các đối tợng tự nhiên mặt đất đa dạng phức tạp, song xét cho đợc cấu thành ba loại đối tợng bản, là: thực vật, thổ nhỡng nớc Hình 1.1 thể rõ đặc tính phản xạ phổ đối tợng phụ thuộc vào bớc sóng a Đặc trng phản xạ phổ thực vật Đặc tính chung thực vật khả phản xạ phổ phụ thuộc vào chiều dài bớc sóng giai đoạn sinh trởng khác thực vật http://www.ebook.edu.vn r (%) 60 40 20 ● 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4 2,6 (à) Hình 1.1: Đặc tính phản xạ phổ số đối tợng tự nhiên Đờng cong đặc trng phản xạ phổ thực vật Đờng cong đặc trng phảxạ phổ thổ nhỡng Đờng cong đặc trng phản xạ phổ nớc Đây đối tợng đợc quan tâm Các trạng thái lớp phủ thực vật khác có tính chất phản xạ phổ khác Bức xạ mặt trời (E0) tới bề mặt phần bị phản xạ (E1) Bức xạ vùng sóng chàm sóng đỏ bị chất diệp lục hấp thụ để thực trình quang hợp Bức xạ vùng sóng lục gặp diệp lục phản xạ trở lại (EG) Bøc x¹ ë vïng sãng hång ngo¹i (EIR > 720nm) phản xạ gặp chất diệp lục Nh vậy, lợng phản xạ từ thực vËt (EPX) bao gåm: EPX = E1 + EG + EIR (1.3) Trong thành phần lợng (EG + EIR) chứa đựng thông tin cần thiết chất trạng thái thực vật, phần lợng E1 có tác dụng tạo độ chói đối tợng Sự khác đặc trng phản xạ phổ thực vật đợc xác định yếu tố cấu tạo (chất diệp lục, cấu tạo mô bì, thành phần cấu tạo biểu bì, hình thái ), thời kỳ sinh trởng (tuổi cây, giai đoạn sinh trởng ) tác động ngoại http://www.ebook.edu.vn cảnh (điều kiện chiếu sáng, thời tiết, vị trí địa lý ) Tuy vậy, đặc trng phản xạ phổ lớp phủ thực vật mang đặc điểm chung: phản xạ mạnh vùng sóng hồng ngoại gần ( > 720nm), hấp thụ mạnh vùng sóng đỏ ( = 680 ữ 720nm) Trong vùng ánh sáng nhìn thấy, sắc tố ảnh hởng đến đặc tính phản xạ phổ nó, đặc biệt chất diệp lục cây, có số sắc tố khác đóng vai trò quan trọng việc phản xạ phổ cđa thùc vËt §é Èm < 40% §é ẩm 40 ữ 54% Độ ẩm 54 ữ 66% §é Èm > 66% r (%) 60 40 20 ● λ(µ) 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3 1,5 1,7 1,9 2,1 2,3 2,5 H×nh 1.2: Đặc tính phản xạ phổ thực vật Theo đồ thị ta thấy sắc tố hấp thụ xạ vùng sóng ánh sáng nhìn thấy vùng cận hồng ngoại, có nớc nên hấp thụ xạ vùng hồng ngoại Cũng từ đồ thị trên, ta thấy khả phản xạ phổ xanh vùng sóng ngắn vùng ánh sáng đỏ thấp Hai vùng suy giảm khả phản xạ phổ tơng ứng với hai dải sóng bị chất diệp lục hấp thụ hai dải sóng này, chất diệp lục hấp thụ phần lớn lợng chiếu tới, lợng phản xạ không lớn Vùng sóng bị phản xạ mạnh vùng ánh sáng lục tơng ứng với bớc sóng 540nm Do đó, tơi đợc mắt ta cảm nhận có màu lục Khi úa http://www.ebook.edu.vn bị bệnh -lá màu vàng hàm lợng diệp lục giảm khả phản xạ phổ bị thay đổi Nh vậy, thấy khả phản xạ phổ loại thực vật khác đặc tính chung khả phản xạ phổ thực vật là: - vùng ánh sáng nhìn thấy, vùng cận hồng ngoại hồng ngoại khả phản xạ phổ khác biệt rõ rệt - vùng ánh sáng nhìn thấy, phần lớn lợng bị hấp thụ chất diệp lục có cây, phần nhỏ thấu qua lại bị phản xạ - vùng cận hồng ngoại, cấu trúc ảnh hởng lớn đến khả phản xạ phổ, khả phản xạ phổ tăng lên rõ rệt - vùng hồng ngoại, nhân tố ảnh hởng lớn đến khả phản xạ phổ hàm lợng nớc Khi độ ẩm cao, lợng hấp thụ cực đại; ảnh hởng cấu trúc tế bào vùng hồng ngoại khả phản xạ phổ không lớn hàm lợng nớc b Đặc trng phản xạ phổ thổ nhỡng Thỉ nh−ìng lµ nỊn cđa líp phđ thùc vËt, cïng với lớp phủ thực vật tạo thành thể thống cảnh quan tự nhiên Đặc tính chung chúng khả phản xạ phổ tăng theo độ dài bớc sóng, đặc biệt vùng cận hồng ngoại hồng ngoại (hình 1.3) Một phần xạ mặt trời chiếu tới phản xạ bề mặt đối tợng (E1), phần lại vào bề dày lớp phủ thổ nhỡng Một phần lợng đợc hấp thụ làm tăng nhiệt độ đất, phần sau tán xạ gặp hạt nhỏ thành phần vật chất khác có đất (nớc chất khoáng) phản xạ trở lại (E2) Nh vậy, phần lợng E2 chứa đựng thông tin thành phần, chất loại đất Có thể biểu diễn lợng phản xạ dới dạng: http://www.ebook.edu.vn EPX = E1 + E2 (1.4) Khả phản xạ phổ thổ nhỡng phụ thuộc chủ yếu vào chất hóa - lý đất, hàm lợng chất hữu cơ, độ ẩm, trạng thái bề mặt, thành phần giới đất Cấu trúc đất phụ thuộc vào thành phần, tỷ lệ cấu sét, bụi, cát Sét hạt mịn có đờng kính nhỏ 0.002mm, bụi có đờng kính 0.002 ữ 0.05mm, cát có đờng kính 0.05mm ữ 2mm Tuỳ thuộc vào tỷ lệ thành phần sét,bụi cát mà có loại đất khác r(%) §Êt mïn §Êt bơi §Êt c¸t 1 80 60 40 20 3 ● 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4 2,6 (à) Hình 1.3: Đặc tính phản xạ phổ thổ nhỡng Đất cát mịn khoảng cách hạt nhỏ chúng gần Với hạt lớn khoảng cách chúng lớn hơn, khả vận chuyển không khí độ ẩm dễ dàng Khi độ ẩm lớn, hạt cát bọc màng mỏng nớc, độ ẩm lợng nớc loại đất cao độ ẩm ảnh hởng đến khả phản xạ phổ chúng Nhìn vào đồ thị ta thấy: độ ẩm tăng lên khả phản xạ phổ giảm Do vậy, hạt nớc rơi vào cát khô ta thấy cát có mầu thẫm hơn, http://www.ebook.edu.vn nguyên nhân có chênh lệch rõ rệt đờng đặc trng 1, 2, Tuy nhiên, cát ẩm có thêm nớc không thẫm mầu Thành phần chất hữu có đất ảnh hởng tới khả phản xạ phổ đối tợng, với hàm lợng chất hữu từ 0,5 ữ 5,0% đất có mầu nâu sẫm Nếu hàm lợng hữu thấp đất có mầu nâu sáng Ôxít sắt ảnh hởng tới khả phản xạ phổ đất Khả phản xạ phổ tăng hàm lợng ôxít sắt đất giảm xuống Khi loại bỏ ôxít sắt khỏi đất, khả phản xạ phổ đất tăng lên rõ rệt dải sóng từ 500nm ữ 1100nm nhng với bớc sóng lớn 1100nm hầu nh tác dụng Độ ẩm 0-4 % §é Èm 5÷12 % §é Èm 22÷32 % r(%) 80 60 40 20 λ(µ) ● 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4 2,6 Hình 1.4: Khả phản xạ phổ thổ nhỡng phụ thuộc vào độ ẩm Nh đ nói, có nhiều yếu tố ảnh hởng đến khả phản xạ phổ thổ nhỡng, nhiên chúng có liên quan chặt chẽ với Vùng phản xạ xạ phổ mạnh dùng để ghi nhận thông tin hữu ích thổ nhỡng hình ảnh hai vùng phổ dấu hiệu để đoán đọc điều vẽ đặc tính thổ nhỡng http://www.ebook.edu.vn c Đặc trng phản xạ phổ nớc Khả phản xạ phỉ cđa n−íc cịng thay ®ỉi theo b−íc sãng cđa xạ chiếu tới thành phần vật chất có nớc Ngoài phụ thuộc vào bề mặt nớc trạng thái nớc Trên ảnh chụp kênh hồng ngoại cận hồng ngoại, đờng bờ nớc đợc phát dễ dàng, số đặc tính khác nớc cần phải sử dụng ảnh chụp kênh nhìn thấy để nhận biết Phần lớn lợng xạ mặt trời chiếu tới bị nớc hấp thụ cho trình tăng nhiệt độ nớc Phần lợng phản xạ bề mặt kết hợp với phần lợng sinh sau trình tán xạ với hạt vật chất lơ lửng nớc phản xạ lại, tạo thành lợng phản xạ nớc Vì vậy, lợng phản xạ loại nớc thấp giảm dần theo chiều tăng bớc sóng Bức xạ mặt trời hầu nh bị nớc hấp thụ hoàn toàn vùng hồng ngoại cận hồng ngoại Nớc đục phản xạ mạnh nớc trong, ®Ỉc biƯt ë vïng sãng ®á HÊp thơ r(%) Phản xạ 50 40 30 20 10 (à) 0,4 0,5 0,6 0,7 Hình 1.5: Khả phản xạ hấp thụ nớc http://www.ebook.edu.vn 10 nh vùng ven đô , khu công nghiệp, khu chế xuất, vùng có chuyển dịch cấu trồng, vật nuôi với quy mô lớn 1.3 Các phơng pháp giải đoán ảnh viễn thám Giải đoán ảnh viễn thám trình tách thông tin định tính nh định lợng hình ảnh dựa tri thức chuyên ngành kinh nghiệm ngời giải đoán Việc tách thông tin công tác viễn thám phân thành loại: - Phân loại đa phổ - Phát biến động - Chiết tách thông tin tự nhiên - Xác định số - Xác định đối tợng đặc biệt Phân loại đa phổ trình tách gộp thông tin dựa độ phân giải phổ, độ phân giải không gian thời gian hình ảnh đối tợng Phát biến động phát biến động dựa t liệu ảnh đa thời gian Chiết tách thông tin tự nhiên tơng ứng với việc đo nhiệt độ, trạng thái khí quyển, độ ẩm vật thể dựa đặc trng phổ thị sai cặp ảnh lập thể Xác định số việc tính toán c¸c chØ sè míi, vÝ dơ chØ sè thùc vËt.X¸c định đặc tính tợng đặc biệt nh thiên tai, cấu trúc, dấu vết tìm kiếm khảo cổ Quá trình tách thông tin từ ảnh đợc thực mắt với óc ngời máy tính Việc giải đoán ảnh mắt có u điểm khai thác đợc tri thức chuyên môn kinh nghiệm ngời, mặt khác việc giải đoán ảnh mắt phân tích đợc thông tin phân bố không gian Tuy nhiên phơng pháp có nhợc điểm tốn thời gian kết thu đợc không đồng http://www.ebook.edu.vn 14 Việc xử lý máy tính có u điểm suất cao, thời gian xử lý ngắn, xác định đợc số đặc trng tự nhiên nhng có nhợc điểm khó kết hợp với tri thức kinh nghiệm ngời, kết phân tích thông tin Để khắc phục nhợc điểm này, năm gần ngời ta nghiên cứu hệ chuyên gia, hệ chơng trình máy tính có khả mô tri thức chuyên môn ngời phục vụ cho việc giải đoán ảnh tự động 1.3.1 Phơng pháp giải đoán ảnh mắt Giải đoán ảnh mắt áp dụng điều kiện trang thiết bị Giải đoán ảnh mắt việc sử dụng mắt thờng với dụng cụ quang học nh kính lúp, kính lập thể, máy tổng hợp màu để xác định đối tợng Cơ sở để giải đoán ảnh mắt chuẩn giải đoán đọc khóa giải đoán ảnh Các chuẩn giải đoán ảnh vệ tinh Nhìn chung chia chuẩn giải đoán thành nhóm sau: a Chuẩn kích thớc Cần phải chọn tỷ lệ ảnh phù hợp để giải đoán Kích thớc đối tợng xác định cách lấy kích thớc đo đợc ảnh nhân với mẫu số tỷ lệ ảnh b Chuẩn hình dạng Hình dạng có ý nghĩa quan trọng giải đoán ảnh Hình dạng đặc trng cho đối tợng nhìn từ cao xuống đợc coi chuẩn giải đoán quan trọng c Chuẩn bóng Bóng vật thể dễ dàng nhận thấy nguồn sáng không nằm xác đỉnh đầu trờng hợp chụp ảnh xiên Dựa vào bóng vật thể xác định đợc chiều cao http://www.ebook.edu.vn 15 d Chuẩn độ đen Độ đen ảnh đen trắng biến thiên từ trắng đến đen Mỗi vật thể đợc thể cấp độ sáng định tỷ lệ với cờng độ phản xạ ánh sáng Ví dụ: cát khô phản xạ mạnh ánh sáng nên ảnh toàn sắc có màu trắng, cát ớt độ phản xạ nên có màu tối Trên ảnh hồng ngoại đen trắng, nhọn phản xạ mạnh tia hồng ngoại nên có ảnh màu trắng nớc lại hấp thụ hầu hết xạ dải sóng nên ảnh có màu đen e Chuẩn màu sắc Màu sắc chuẩn tốt việc xác định đối tợng Ví dụ: kiểu loài thực vật đợc phát dễ dàng cho ngời nhiều kinh nghiệm giải đoán ảnh sử dụng ảnh hồng ngoại mầu Các đối tợng khác cho tông màu khác nhau, đặc biệt sử dụng ảnh đa phổ tổng hợp màu f Chuẩn cấu trúc Cấu trúc tập hợp nhiều hình mẫu nhỏ Ví dụ: b i cỏ không xen lẫn loài khác cho ta ảnh có cấu trúc mịn, ngợc lại rừng hỗn giao cho ảnh có cấu trúc sần sùi Đơng nhiên điều phụ thuộc vào tỷ lệ ảnh đợc sử dụng g Chuẩn phân bố Chuẩn phân bố tập hợp nhiều hình dạng nhỏ phân bố theo quy luật định ảnh Ví dụ: hình ảnh d y nhà, hình ảnh ruộng lúa nớc, đồi trồng chè tạo hình mẫu đặc trng riêng cho đối tợng h Chuẩn mối quan hệ tơng hỗ http://www.ebook.edu.vn 16 Một tổng thể chuẩn giải đoán môi trờng xung quanh mối liên quan đối tợng nghiên cứu với đối tợng khác cung cấp thông tin giải đoán quan trọng Nhằm trợ giúp cho công tác giải đoán, ngời ta thành lập khóa giải đoán cho đối tợng khác Khóa giải đoán tập hợp chuẩn dùng để giải đoán đối tợng định Kết giải đoán phụ thuộc vào khóa giải đoán Mục đích việc sử dụng khóa giải đoán làm chuẩn hóa kết giải đoán nhiều ngời khác Thông thờng, khóa giải đoán ngời có kinh nghiệm hiểu biết thành lập dựa vùng nghiên cứu thử nghiệm đ đợc điều tra kỹ lỡng Tất chuẩn giải đoán với thông tin thời gian chụp, tỷ lệ ảnh, mùa chụp phải đa vào khóa giải đoán Một khóa giải đoán gồm không phần ảnh mà mô tả lời ảnh tổng hợp màu T liệu ảnh dùng để giải đoán mắt tốt ảnh tổng hợp màu Đặc điểm ảnh tổng hợp màu m hóa màu khác biệt phổ đối tợng chuẩn giải đoán tơng phản màu đợc nhấn mạnh nhờ lựa chọn cách có ý thức phơng án tổng hợp màu Trong trờng hợp t liệu gốc thỏa m n điều kiện kỹ thuật nếu, sử dụng phơng án tổng hợp màu chuẩn điều kiện xử lý hóa ảnh chặt chẽ màu chuẩn giải đoán tơng đối ổn định Nhờ khả phân biệt cao màu sắc nên truyền đạt khác biệt phổ đối tợng nghiên cứu cho ngời giải đoán, ảnh tổng hợp màu có tính trực quan sinh động ảnh phổ đen trắng.Đối với ảnh phổ chụp vùng hồng ngoại, ảnh tổng hợp màu cho ta tranh màu giả thực tự nhiên Về màu sắc, ảnh tổng hợp màu so với ảnh màu vệ tinh chụp phim màu có nhiều màu sắc với độ tơng phản màu cao So với ảnh đa http://www.ebook.edu.vn 17 phổ ảnh tổng hợp màu có nhiều màu sắc độ tơng phản cao hơn, nhng độ phân giải lại ảnh phổ màu Khả giải đoán đối tợng ảnh tổng hợp màu phụ thuộc vào việc lựa chọn phơng án tổng hợp mầu tức phụ thuộc vào nhiệm vụ giải đoán, khả ứng dụng ảnh tổng hợp màu để giải đoán đối tợng cụ thể Lựa chọn kênh phổ để tổng hợp màu công việc quan trọng định chất lợng thông tin ảnh tổng hợp màu Việc lựa chọn kênh phổ đợc xác định sở nh sau: - Đặc tính phản xạ phổ đối tợng cần giải đoán - Nhiệm vụ việc giải đoán - Yêu cầu độ phân giải ảnh dùng để giải đoán - Đặc điểm khu vực cần giải đoán Để chọn kênh phổ mang tính thông tin cao cần phân loại nhóm đối tợng cần giải đoán Trên sở kênh phổ mang thông tin, ta chọn kênh kênh phụ để tổng hợp màu Mặt khác, để lựa chọn kênh phổ sử dụng biểu đồ độ sáng (histogram) Các thiết bị dùng cho tổng hợp màu đa phổ thờng dùng giới nớc ta là: - Máy chiếu hình đa phổ chuyên dụng MSP-4C (CHLB Đức) AC-90B (Nhật) - Máy nắn Rectimat - C, Dust 2000 có gắn đầu mầu - Các máy vi tính PC có hình màu VGA trạm làm việc WS 1.3.2 Phơng pháp giải đoán ảnh xử lý số 1.Thuật toán phân loại Thuật toán phân loại đợc sử dụng để quy pixel cha biết vào loại đối tợng Việc lựa chọn cách phân loại riêng biệt luật http://www.ebook.edu.vn 18 định phụ thuộc vào tính chất tiêu đầu vào yêu cầu liệu đầu Dới số thuật toán phân loại thờng dùng Viễn thám a Phân loại theo khoảng cách ngắn (Minimum distance classifier) Phân loại theo khoảng cách ngắn đợc sử dụng để phân loại đối tợng không gian phổ đa chiều Khoảng cách pixel đợc sử dụng nh chuẩn để đánh giá phụ thuộc lớp pixel khảo sát Các khoảng cách thờng dùng bao gồm: - Khoảng cách ơclit dk2 = (X - àk)t (X - àk) (1.5) Khoảng cách đợc sử dụng trờng hợp phơng sai lớp khác Khoảng cách ơclit coi nh hệ số đồng dạng - Khoảng cách ơclit chuẩn hóa dk2 = (X - µk)t δk-1 (X - µk) (1.6) - Khoảng cách Mahalanobs Trong trờng hợp kênh phổ có mối tơng quan khoảng cách Mahalanobs đợc sử dụng thay cho khoảng cách khác Khoảng cách Mahalanobs đợc định nghĩa nh sau: dk2 = (X - µk)t Σk-1 (X - µk) Trong ®ã: X : vector giá trị cấp độ sáng, àk: vector trung bình , (1.7) X = x1, x2, , xn µk = m1, m2, , mn δk: ma trËn ph−¬ng sai, Σk: Ma trËn ph−¬ng sai - hiƯp ph−¬ng sai http://www.ebook.edu.vn 19 δk = δ 11 0 δ 22 δ 11 δ 12 δ 21 δ 22 ∑k = δ n1 δ nn δ 1n δ n nn Nguyên lý phân loại theo khoảng cách ngắn đợc thể hình sau: Kªnh Líp A dA dB Líp C O: đối tợng cha biết dA: khoảng cách điểm cha biết đến giá trị trung bình lớp A : giá trị trung bình lớp C Lớp B O dC Kênh Hình 1.6: Nguyên lý phân loại theo khoảng cách ngắn Thuật toán khoảng cách ngắn đơn giản mặt toán học có hiệu mặt tính toán nhng có hạn chế không nhạy cảm với mức độ biến đổi liệu phổ thu nhận đợc Do thuật toán không sử dụng cho việc phân loại phổ gần giống không gian có độ biến thiên cao b Phân loại theo xác suất cực đại (Maximum likelihood classifier) Phơng pháp phân loại theo xác suất cực đại đợc sử dụng thờng xuyên xử lý ảnh viễn thám Mỗi pixel đợc tính xác suất thuộc vào lớp đợc gán vào lớp có xác suất thuộc vào lớp lớn Xác suất đợc định nghĩa nh sau: Lk = P(k/X) = P(k) *P(X/k)/P(i)*P(X/i) Trong đó: P(k) : xác suất tiền định cđa líp k http://www.ebook.edu.vn 20 (1.8) P(X/k) : x¸c st điều kiện thay đợc X thuộc vào lớp k Thông thờng ngời ta coi P(k) số cho tất lớp P(i)*P(X/i) đợc coi nh thực chất xác suất Lk đợc viết nh sau: Lk ( X ) = Trong ®ã: X Lk (2Π ) n/2 −1 ∑k 1/ e −1 / ( X − µ ) Σ k ( X −µ ) (1.9) : vector cấp độ xám pixel : xác suất mà X thuộc vào lớp k k : định thøc cđa ma trËn ph−¬ng sai - hiƯp ph−¬ng sai Nguyên lý phân loại theo phơng pháp xác suất cực đại nh sau: Xác suất phân bố Xác suất thuộc vào lớp B: lớn Xác suất thuộc vào lớp A: nhỏ Phân loại theo lớp Kênh Kênh Giả sử giá trị phân bố chuẩn Lớp B Lớp A Kênh Hình 1.7: Nguyên lý phân loại theo xác suất cực đại http://www.ebook.edu.vn 21 Theo lý thuyết xác suất, phơng pháp phân loại theo xác suất cực đại có nhiều u việt Tuy vậy, sử dụng cần ý tới vấn đề sau: - Số lợng khu vực lấy mẫu thực địa phải đủ lớn để giá trị trung bình cịng nh− ma trËn ph−¬ng sai - hiƯp ph−¬ng sai tính cho lớp có giá trị với thực tế - Ma trận nghịch đảo ma trận phơng sai - hiệp phơng sai không ổn định số trờng hợp độ tơng quan kênh phổ gần Khi cần áp dụng phơng pháp làm giảm số kênh phổ, ví dụ nh phơng pháp phân tích thành phần Trong trờng hợp hàm phân bố đối tợng nghiên cứu không theo luật phân bố chuẩn Gauss không nên sử dụng phơng pháp c Phân loại hình hộp (Box Classifier) Đất nông nghiệp 70 50 60 Đất cát 50 40 §Êt ë 40 30 30 20 §Êt hoang 20 10 10 10 20 30 40 50 60 70 Hình 1.8: Bản chất hình học phân loại hình hộp Phân loại hình hộp thuộc vào nhóm phơng pháp phân loại có giám định đơn giản Trong phơng pháp trục phổ đợc chia thành http://www.ebook.edu.vn 22 nhiều lớp dựa giá trị tối đa, tối thiểu tệp mẫu tơng ứng Hay nói cách khác không gian phổ ta xác định c¸c "hép" bao bäc mét nhãm cïng tÝnh chÊt C¸c pixel nằm "hộp" không gian giới hạn miền xác định trục phổ nh đợc phân loại Phơng pháp có tốc độ tính toán cao nhng độ xác khả áp dụng bị hạn chế Bản chất hình học đợc mô tả nh hình 1.8 Quá trình phân loại theo phơng pháp hình hộp đợc tiến hành nh sau: - Xác định đờng bao cho tất hộp đặc trng theo vùng liên tục (vùng lấy mẫu) Tức vùng có đặc trng xác định nh đất, nớc, thực vật ảnh gốc đ đợc xác định thực địa Đối với lớp liên tục có giá trị độ xám trung bình có phơng sai phân bố độ đen cần thiết để tính toán: ij = ni ni ∑ X − ∑ X ijk k =1 k =1 δ ij2 = ni (ni − 1) ni n ni ∑X k =1 (1.10) ij 2 ijk (i = 1,2, , ni; j = 1,2, , NB) (1.11) Trong ®ã : i - sè thø tù cđa líp tỉng N líp, j - sè thø tù cđa kªnh tỉng NB kªnh, k - sè thø tù cđa pixel tỉng Ni pixel Khi sử dụng àij ij cho vùng bao cđa tõng hép, ta cã thĨ dïng biĨu thøc sau: (Xmin)ij = µij - k.δij (1.12) (Xmax)ij = µij + k.ij (1.13) k hệ số tỷ lệ lựa chọn, (Xmin)ij , (Xmax)ij giới hạn thống cao vùng bao lớp i kênh ảnh j http://www.ebook.edu.vn 23 - Đối với tất pixel ảnh gốc, việc giải đoán đặc trng sÏ thùc hiƯn theo ®iỊu kiƯn: NÕu (Xmin)ij < Xik < (Xmax)ij , (j = 1,2 NB) th× pixel k thuộc lớp j ngợc lại pixel k không thuộc lớp j - Trong trình xử lý, kết phân loại ảnh thứ tự lớp đợc gán cho pixel Phơng pháp phân loại xử lý số Các t liệu thu đợc viễn thám phần lớn dới dạng số vấn đề giải đoán ảnh xử lý số giữ vai trò quan trọng có lẽ phơng pháp viễn thám đại Giải đoán ảnh xư lý sè viƠn th¸m bao gåm c¸c giai ®o¹n sau: a NhËp sè liƯu Cã hai ngn t− liệu ảnh tơng tự máy chụp ảnh cung cấp ảnh số máy quét cung cấp Trong trờng hợp ảnh số t liệu ảnh đợc chuyển từ băng từ lu trữ mật độ cao HDDT vào băng từ CCT, dạng máy tính đọc đợc số liệu Trong trờng hợp ảnh tơng tự t liệu ảnh đợc chuyển thành dạng số thông qua máy quét chuyên dụng b Khôi phục hiệu chỉnh ảnh Đây giai đoạn mà tín hiệu số đợc hiệu chỉnh hệ thống nhằm tạo t liệu ảnh sử dụng đợc Giai đoạn thờng đợc thực máy tính lớn Trung tâm thu số liệu vệ tinh c Biến đổi ảnh Các trình xử lý nh tăng cờng chất lợng, biến đổi tuyến tính giai đoạn Giai đoạn thực máy tính nhỏ nh máy vi tính khuôn khổ phòng thí nghiệm d Phân loại http://www.ebook.edu.vn 24 Phân loại đa phổ để tách thông tin cần thiết phục vụ việc theo dõi đối tợng hay lập đồ chuyên đề khâu then chốt việc khai thác t liệu viễn thám Có hai phơng pháp phân loại đa phổ : - Phơng pháp phân loại có giám định Phân loại có giám định hình thức phân loại mà tiêu phân loại đợc xác lập dựa vùng mẫu Vùng mẫu khu vực mà ảnh ngời giải đoán biết chắn thuộc vào lớp cần tìm Dựa vào vùng mẫu, tham số thống kê đợc xác định tiêu thống kê sử dụng trình phân loại sau - Phơng pháp phân loại không giám định Tại khu vực thông tin đối tợng cần phân loại, ngời ta sử dụng kỹ thuật phân loại không giám định Phân loại không giám định sử dụng tuý thông tin ảnh Trình tự thực tóm tắt nh sau: + Đầu tiên, pixel ảnh đợc gộp thành nhóm có đặc trng phổ tơng đối đồng kỹ thuật ghép lớp + Các nhóm đợc sử dụng để tính tham số thống kê cho trình phân loại Việc xác định tham số thống kê tệp mẫu phụ thuộc vào phơng pháp phân loại đợc sử dụng Tuy nhiên phần lớn phơng pháp phân loại sử dụng tham số nh giá trị trung bình tệp mẫu, ma trận, phơng sai e Xuất kết Kết xuất dới dạng ảnh tơng tự, ảnh số hay đồ đờng nét Các kết dạng số đợc khai thác, sử dụng nhiều chúng đầu vào tốt cho công nghệ sử dụng hệ thống thông tin địa lý Trên sở ứng dụng hệ thống thông tin địa lý, nhiều loại thông tin khác đợc đa vào xử lý tạo kết xác phong phú so với trờng hợp sử dụng riêng t liệu viễn thám http://www.ebook.edu.vn 25 1.4 Đánh giá độ xác kết phân loại Phân loại đa phổ trình tách gộp thông tin dự tính chất phổ không gian thời gian đối tợng Phân loại đa phổ để chiết tách thông tin cần thiết phục vụ cho việc theo dõi đối tợng hay thành lập đồ chuyên đề khâu then chèt cđa viƯc khai th¸c c¸c t− liƯu viƠn thám Đánh giá độ xác phân loại vấn đề đợc chuyên gia viễn thám ý đến Ngày cha có phơng pháp đơn giản chuẩn mực đợc chấp nhận đại trà để xác định độ xác phân loại Có hai phơng pháp đợc sử dụng phổ biến để đánh giá độ xác công tác phân loại đa phổ Cả hai so sánh kết thu đợc từ cách phân loại đối số với đặc tính đ biết mặt đất vùng thử nghiệm từ tài liệu tham khảo Các khu vực thử nghiệm đợc đại diện điển hình tổ hợp của: - Các khu vực thử nghiệm đồng cho ngời giải đoán lựa chọn - Các khu vực thử nghiệm pixel đợc chọn cách ngẫu nhiên 1.4.1 Phơng pháp thứ Ta đ biết cách sử dụng bảng ngẫu nhiên làm công cụ đánh giá độ xác phân loại khu vực lấy mẫu Cần nhớ phơng thức nêu số liệu thống kê lấy từ khu vực mẫu sử dụng tốt để phân loại khu vực Nếu kết tốt điều chứng tỏ khu vực mẫu đồng cách phân loại sử dụng phục vụ tốt khu vực mẫu Điều trợ giúp trình chọn lọc mẫu nhng yếu tố đợc phân loại khu vực khác Các khu vực thử nghiệm khu vực có lớp phủ mặt đất đại diện đồng khác rộng vùng mẫu Chúng thờng đợc bố trí giai đoạn lấy mẫu để phân loại có kiểm định cách chọn thêm vùng mẫu dự trữ nhiều so với yêu cầu để nghiên cứu xây dựng thống kê phân loại Khi đó, phần chúng đợc giữ lại để đánh giá độ xác sau phân loại lại dùng bảng ngẫu nhiên để biểu thị kết Độ xác thu đợc khu vực biểu thị gần chất lợng phân loại toàn khu đo Tuy nhiên, đồng nên diện http://www.ebook.edu.vn 26 tích thử nghiệm không đa độ xác phân loại cho pixel riêng biệt biến động Một phơng pháp dùng để đánh giá độ xác so sánh kết phân loại lớp phủ mặt đất pixel ảnh với tài liệu tham khảo Tuy nhiên,việc thu thập thông tin lớp phủ mặt đất tham khảo cho khu vực tốn 1.4.2 Phơng pháp thứ hai Việc lấy mẫu cách ngẫu nhiên khắc phục đợc nhợc điểm nhng bị ảnh hởng số lợng vùng mẫu có hạn Trớc hết, việc thu thập tài liệu tham khảo cho mẫu đại diện cho điểm phân bố ngẫu nhiên thờng khó khăn tốn việc lại việc tiếp cận điểm lấy mẫu ngẫu nhiên gặp khó khăn Hai là, giá trị việc lấy mẫu ngẫu nhiên phụ thuộc vào khả ghi lại xác tài liệu tham khảo Biện pháp để khăc phục nhợc điểm lấy mẫu pixel mà đặc điểm nhận dạng chúng không bị ảnh hởng sai số ghi chép (chẳng hạn điểm cách ranh giới vùng lấy mẫu vài pixel) Các pixel thử nghiệm phải chọn cách ngẫu nhiên nhng phải đại diện mặt địa lý cho tập hợp liệu phân tích Việc chọn mẫu ngẫu nhiên phải theo lớp, mà loại đất phủ xem lớp đợc sử dụng Vì vậy, phơng pháp lấy mẫu thích hợp cho việc thống kê đất nông nghiệp khác với phơng pháp lấy mẫu để thành lập đồ vùng đầm lầy Ngoài ra, thiết kế vùng mẫu cần phải ý đến diện tích khu vực đợc nghiên cứu loại lớp phủ cần đợc phân loại Một cách phổ biến để thực việc lấy mẫu ngẫu nhiên chồng liệu kết phân loại lên lới ô vuông Sau chọn ngẫu nhiên ô thử nghiệm Các lớp phủ mặt đất có đợc xác định thông qua việc kiểm tra thực địa (hoặc nguồn liệu tham khảo khác) so sánh với liệu đ phân loại Sau ghi lại kết vào bảng ngẫu nhiên http://www.ebook.edu.vn 27 Trong việc xác định độ xác phân loại, điều quan trọng không nêu lên tỷ lệ pixel đợc phân loại mà cần xác định tính chất sai sót phạm phải loại Chỉ tiêu Kappa nằm phạm vi từ đến biểu thị giảm theo tỷ lệ sai số đợc thực yếu tố phân loại hoàn toàn ngẫu nhiên Do vậy, giá trị 0,75 yếu tố phân loại đ tránh đợc 75% sai số mà trình hoàn toàn ngÉu nhiªn cã thĨ sinh KÝch th−íc cđa vïng mẫu cần phải đợc cân nhắc cẩn thận việc xây dựng giải thích độ xác phân loại Để đánh giá độ xác trung bình loại với sai số 5% cần phải có nhiều 250 pixel thử nghiệm Khi số lợng pixel thử nghiệm đợc lấy mẫu độ xác bị giảm đáng kể Tóm lại, số lợng điểm cần lấy mẫu phụ thuộc vào quy trình lấy mẫu đợc sử dụng, độ xác việc ớc tính, số lợng pixel có mặt chủng loại độ xác phân loại yêu cầu Ngoài ra, đánh giá độ xác phân loại cần lu ý đến hai vấn đề: thứ chất lợng việc đánh giá độ xác tốt thông tin đợc sử dụng để thiết lập loại đất thực có mặt vùng thử nghiệm Với chừng mực đó, sai số ớc lợng có mặt tài liệu tham khảo phải đợc đa vào trình đánh giá độ xác Thứ hai quy trình đánh giá độ xác phải đợc thiết kế cho phản ánh mục đích việc phân loại Chẳng hạn, pixel đơn lẻ bị phân loại sai đầm lầy nằm vùng trồng màu ý nghĩa việc xây dựng kế hoạch sử dụng đất vùng, nhng sai sót lại bỏ qua việc phân loại làm sở để đánh thuế đất nông nghiệp http://www.ebook.edu.vn 28 ... k =1 k =1 δ ij2 = ni (ni − 1) ni n ni ∑X k =1 (1. 10) ij 2 ijk (i = 1, 2, , ni; j = 1, 2, , NB) (1. 11) Trong ®ã : i - sè thø tù cđa líp tỉng N líp, j - sè thø tù cđa kªnh tỉng NB kªnh, k - sè... sóng từ 500nm ữ 11 00nm nhng với bớc sóng lớn 11 00nm hầu nh tác dụng Độ ẩm 0-4 % Độ ẩm 5? ?12 % Độ ẩm 22ữ32 % r(%) 80 60 40 20 λ(µ) ● 0,6 0,8 1, 0 1, 2 1, 4 1, 6 1, 8 2,0 2,2 2,4 2,6 Hình 1. 4: Khả phản... = (X - àk)t (X - àk) (1. 5) Khoảng cách đợc sử dụng trờng hợp phơng sai lớp khác Khoảng cách ơclit coi nh hệ số đồng dạng - Khoảng cách ơclit chuẩn hóa dk2 = (X - µk)t δk -1 (X - µk) (1. 6) - Khoảng