Quy trình hiệu chỉnh hình học và nắn ảnh vệ tinh trong phần mềm thương mại

Các hệ tọa độ trong đo ảnh

Phép chiếu UTM khác với phép chiếu Gauss ở chỗ Ellipsoid quy chiếu cắt mặt tụ chứ không tiếp xúc với mặt tụ tại kinh tuyến giữa.Điều đó làm hạn chế sự biến dạng ở 2 kinh tuyến biên.Dựa trên cơ sở của phép chiếu người ta xác định hệ tọa độ gọi là hệ tọa độ UTM. Một chỉ số có thể bao gồm nhiều bộ xác định cho các thực thể địa lý sử dụng từ các cơ quan khác nhau như là lập danh sách các mã địa lý mà chúng xác định mối quan hệ không gian giữa các vị trí hoặc giữa các hình ảnh hay thực thể địa lý.

Hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh

Khi nhận ảnh thẳng đứng, hình ảnh tạo ra cho từng hệ thống Sensor sẽ có khuôn mẫu hình học khác nhau, các khuôn mẫu này phụ thuộc vào máy chụp ảnh sử dụng.Do đó sự méo hình sẽ có quan hệ tương xứng với khuôn dạng hình học tạo ảnh.Sự méo hình toàn cảnh (méo hình tổng hợp) thể hiện như hình vẽ. Hiệu chỉnh hình học phải được thực hiện để loại trừ sự biến dạng về mặt hình học của ảnh.Như vậy, hiệu chỉnh biến dạng hình học của ảnh là quá trình chuyển các điểm trên ảnh bị biến dạng về tọa độ thực của chúng trong hệ tọa độ mặt đất và được hiểu như quá trình xử lý nhằm loại bỏ sai số nội sai gây bởi tính chất hình học của bộ cảmvà ngoại sai gây bởi vị thế của vật mang và sự thay đổi của địa hình.Như vậy, sau quá trình xử lý về mặt hình học, ảnh thực tế (thu được) sẽ không còn bị biến dạng và kết quả nhận được giống như ảnh lý tưởng được tạo bởi một bộ cảm có thiết kế hình học chính xác và thu nhận ảnh trong điều kiện lý tưởng.

Nguyên lý chung để nắn ảnh vệ tinh

Trong nắn ảnh vệ tinh, chênh cao địa hình trên ảnh rất nhỏ so với độ cao bay của vệ tinh, vì vậy ta có thể sử dụng các hàm số trên làm cở sở để giải bài toán nắn ảnh.Tuy nhiên, khi nắn ảnh đòi hỏi độ chính xác cao, ngoài ảnh hưởng của chênh cao địa hình, chúng ta còn quan tâm đến ảnh hưởng của độ cong trái đất.Vì vậy, ngoài các yếu tố định hướng của ảnh, chúng ta cần có số liệu độ cao của vùng cần nắn DEM sử dụng trong mô hình nắn .Khi đó ta sử dụng phương trình biến đổi hình học tương ứng ( phương trình đồng phương) để thực hiện chuyển đổi giữa tọa độ (x,y) của ảnh gốc và (X,Y) của ảnh nắn với độ cao Z của chúng.Vì khôí lượng tính toán đòi hỏi rất lớn nên ta có thể chia nhỏ ảnh để thực. Mô hình hàm đa thức hửu tỷ là bài toán mô hình không tham số ( non- parametric model), mô hình loại này là một công cụ của hầu hết các phần mềm hoàn chỉnh để xử lý ảnh vệ tinh.Loại mô hình này tiến dần đến việc sử dụng các loại ảnh thương mại cho phép đưa ra các sản phẩm có giá trị cao, như là các bản đồ trực giao (ortho) không thể thiếu sự cần thiết của một mô hình đầu thu ảnh, nhưng kèm theo các hệ số trong mối quan hệ hệ tọa độ ảnh va hệ tọa độ mặt đất.

Các phép tái chia mẫu

Khái niệm nội suy

Biểu diễn mối quan hệ tọa độ của điểm trong ảnh tham chiếu đến tọa độ của các điểm ảnh tương ứng trong ảnh cảm nhận.Với (x,y) là tọa độ của một điểm trong ảnh tham chiếu,các mối quan hệ (6.1) và (6.2) xác định tọa độ X,Y của điểm tương ứng trong ảnh cảm nhận.Bằng cách đọc cường độ tại X,Y trong ảnh cảm nhận và lưu tai x,y trong ảnh mới, ảnh cảm nhận sẽ được tái chế điểm theo điểm tới dạng hình học của ảnh tham chiếu.Vì vậy để tái chế ảnh cảm nhận, thì ảnh tham chiếu phải được scan và đối với mỗi vị trí pixel các giá trị tương ứng được xác định trong ảnh cảm nhân.Mặc dù x,y là các só nguyên, X,Y là kiểu float .Khi cường độ tại tọa độ nguyên có sẵn trong ảnh cảm nhận,cường độ của điểm X,Y được ước tính từ cường độ của một số ít các điểm ảnh xung quanh. Nếu ảnh cảm nhận là một ảnh liện tục thì cương độ của một điểm ảnh bất kỳ X,Y trong ảnh có thể biết.Tuy nhiên ảnh cảm nhận I(u,v) chỉ chứa các mẫu đồng nhất khoảng cách của một ảnh liên tục C(X,Y).Phương pháp tái chia mẫu để ước tính cường độ tai X,Y từ cường độ tại các vị trí xung quanh nó.

Một số phương pháp nội suy ảnh

Thuật toán láng giềng gần nhất bảo tồn giá trị pixel.Vì vậy các biểu đồ của ảnh trước và sau khi lấy mẫu rất giống nhau.Nếu một cường độ nào đó không tồn tại trong ảnh thì chúng không được tạo ra trong ảnh lấy mẫu.Qúa trình này không làm mờ hình ảnh nhưng nó có thể tạo ra các hiệu ứng răng cưa.Các cạnh ngang và đứng trong ảnh có thể xuất hiện răng cưa sau khi xoay ảnh một góc không phải là bội số của 90 độ. Lấy mẫu 2-D bằng nội suy song tuyến có độ phức tạp là bội số của n2 đối với ảnh kích thước n x n pixel, và lấy mẫu 3-D có độ phực tạp n3 đối với ảnh kích thước n x n x n pixel.Vì vậy, thuật toán nội suy láng giềng gần nhất và nội suy song tuyến có cùng độ phức tạp ,mặc dù láng giêng gần nhất nhanh hơn so với nội suy song tuyến nhiều lần.

Đánh giá độ chính xác của nắn ảnh

Trên thực tế, độ chính xác cho phép của phép nắn chỉnh ảnh không vượt quá 1 pixel.

Trình tự cơ bản để hiệu chỉnh hình học

Trong phương pháp này đòi hỏi phải có một số điểm đã biết tọa độ thực trên mặt đất và được thể hiện rừ ràng trờan ảnh, cỏc điểm này được gọi là điểm khống chế mặt đất (GCP) .Qúa trình xác định tọa độ ảnh ( cho bởi hàng, cột) của các điểm này trong ảnh bị biến dạng và đưa về hệ tọa độ thực của chúng trong hệ tọa độ mặt đất cho trên bản đồ, được gọi là đăng ký hình học của ảnh.Khi chọn các điểm này cần phải lưu ý đến sự phân bố vị trí của các điểm trên ảnh ( không nên tập trung ở vùng nhỏ của ảnh) vì sự phân bố tốt sẽ nâng cao độ chính xác hiệu chỉnh.Đa thức tương quan giữa hệ tọa độ ảnh và hệ tọa độ quy chiếu chuẩn của các điểm GCP sẽ được xử lý bởi chương trình trên máy tính và sau khi chuyển đổi ảnh sẽ có hệ tọa độ mặt đất.Độ chính xác đạt được phụ thuộc vào bậc của đa thức, số điểm khống chế và sự phân bố của chúng. Sau khi đăng ký tọa độ ảnh, độ chính xác của việc hiệu chỉnh hình học cần phải được kiểm tra bởi các cặp điểm GCP mà không tham gia trong quá trình chuyển cầu (sai số 1 pixel) thì phải kiểm tra lại dữ liệu tọa độ được nhập trong quá trình chuyển đổi hoặc chọn mô hình toán học khác sao cho kết quả đạt được là tốt nhất.Thông thường việc kiểm tra độ chính xác dựa trên sai số trung.

CÁC PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH ẢNH VỆ TINH TRONG CÁC PHẦN MỀM

Nắn ảnh trong phần mềm ERDAS

Tiến hành chọn điểm khống chế ở cả 2 ảnh (chú ý vào nguyên tắc chọn điểm khống chế, cố gắng chọn gần như trùng nhau và phân bố đều trên ảnh không nên chọn thẳng hàng), ở đây là bậc 1 nên chọn tối thiểu là 3 điểm khống chế. Sau khi lấy được đủ điểm khống chế tiến hành chọn thêm vài điểm để kiểm tra độ chính xác của việc chọn điểm khống chế.Nếu sai số chưa đảm bảo thì chọn lại, nếu đảm bảo thì chọn biểu tượng 3 trong geo correctionout put.

Nắn ảnh trong phần mềm ENVI

Việc resampling (tính toán và ghi dữ liệu từng pixel lên khung đã được nắn) hỗ trợ các phương pháp nearest-neighbor (pixel gần nhất), nội suy tuyến tính bậc 2 và nội suy bậc 3 (cubic convolution). So sánh giữa ảnh gốc (nền) và ảnh nắn sử dụng khả năng Dynamic Overlay của ENVI cho phép đánh giá độ chính xác của phép nắn một cách nhanh chóng. Việc nắn chỉnh hình học bằng phần mềm ENVI được thực hiện theo hai phương thưc :Nắn ảnh theo ảnh và nắn ảnh theo bản đồ. Quy trình nắn chỉnh hình học ảnh theo ảnh. Hình 2.3.1 Quy trình nắn chỉnh hình học ảnh theo ảnh. 1) Mở và hiển thị ảnh cần nắn bldr_tm.img và ảnh cơ sở dùng để nắn bldr_sp.img.

Khởi động nắn ảnh và đọc các điểm khống chế (GCP)

- Kích vào “OK” để bắt đần quá trình nắn ảnh.Hộp thoại Ground Control Points Selection sẽ xuất hiện và từng điểm khống chế (GCP) sẽ được nhập vào bằng cách đặt vị trí con trỏ trên cả 2 ảnh vào đúng cùng 1 vị trí trên mặt đất (giao điểm của đường, điểm đặc biệt..). - Phương pháp Triangulation – lưới tam giác: ENVI sử dụng nguyên lý tam giác Delaunay để nắn ảnh bằng cách chọn các điểm khống chế làm các đỉnh của các tam giác không đều và tiến hành nội suy.

XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH NẮN ẢNH VỀ BẢN ĐỒ