2. TỔNG QUAN CÁC VẤN đỀ NGHIÊN CỨU
2.1.7 đoán ựọc ảnh vệ tinh
đoán ựọc ảnh vệ tinh là quá trình chiết tách thông tin ựịnh tắnh cũng như ựịnh lượng từ ảnh dựa trên các tri thức chuyên ngành hoặc kinh nghiệm của người ựoán ựọc. Việc tách thông tin trong viễn thám có thể chia thành 5 loại, ựó là :
- Phân loại ựa phổ: là quá trình tách, gộp thông tin dựa trên các tắnh chất phổ, không gian và thời gian của ựối tượng.
- Phát hiện biến ựộng: là phát hiện và tách các biến ựộng dựa trên tư liệu ảnh ựa thời gian.
- Chiết tách các thông tin tự nhiên tương ứng với việc ựo nhiệt ựộ, trạng thái khắ quyển, ựộ cao của vật thể dựa trên các ựặc trưng phổ hoặc thị sai của cặp dải lập thể.
- Xác ựịnh các chỉ số: là việc tách ựoán các chỉ số mới, vắ dụ: chỉ số thực vật..
- Xác ựịnh các ựặc tắnh hoặc hiện tượng ựặc biệt như thiên tai, các cấu trúc tuyến tắnh, các biểu hiện tìm kiếm khảo cổ.
Có hai phương pháp ựoán ựọc ảnh viễn thám ựó là thực hiện bằng mắt hay bằng xử lý số.
a. đoán ựọc ảnh bằng mắt
Trong việc xử lý thông tin viễn thám thì ựoán ựọc bằng mắt là công việc ựầu tiên, phổ biến nhất và có thể áp dụng trong mọi ựiều kiện trang thiết bị từ ựơn giản ựến phức tạp và có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác nhau như ựịa lý, ựịa chất, nông nghiệp, thủy văn, môi trườngẦ
đoán ựọc bằng mắt là sử dụng mắt thường cùng các dụng cụ quang học như kắnh lúp, kắnh lập thể, máy tổng hợp màu ựể xác ựịnh các ựối tượng. Cơ sở ựể ựoán ựọc bằng mắt là các chuẩn ựoán ựọc và mẫu ựoán ựọc.
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 24
+ Chuẩn kắch thước
Cần phải lựa chọn một tỷ lệ ảnh phù hợp ựể ựoán ựọc. Việc ựoán ựọc có thể dựa vào kắch thước của ựối tượng ựể ựoán ựọc. Kắch thước của ựối tượng có thể ựược xác ựịnh bằng cách lấy kắch thước ựo ựược trên ảnh nhân với mẫu số của tỷ lệ ảnh.
+ Chuẩn hình dạng
Hình dạng ựặc trưng của mỗi ựối tượng khi nhìn từ trên cao xuống ựược coi là chuẩn ựoán ựọc quan trọng vì nó là hình ảnh của ựối tượng ựược thu nhỏ, ựồng dạng với ựối tượng mà ta cần ựoán ựọc. Vắ dụ hồ hình móng ngựa là các khúc sông cụt, dạng chổi sáng màu là các cồn cátẦ
+ Chuẩn bóng
Bóng của ựối tượng dễ dàng nhận thấy khi nguồn sáng không nằm chắnh xác ở ựỉnh ựầu. Dựa vào bóng của ựối tượng ta có thể xác ựịnh ựược chiều cao của nó, ựây là dấu hiệu quan trọng ựể nhận biết ựối tượng khi ựoán ựọc ảnh. Tuy nhiên khi ựoán ựọc cần xác ựịnh rõ bóng rơi hay bóng bản thân của ựối tượng.
+ Chuẩn ựộ ựen
độ ựen trên ảnh ựen trắng biến thiên từ trắng ựến ựen. Mỗi vật thể ựược thể hiện bằng một cấp ựộ sáng nhất ựịnh tỷ lệ với cường ựộ phản xạ ánh sáng của nó. Vắ dụ: cát khô phản xạ rất mạnh ánh sáng nên bao giờ cũng có màu trắng, trong khi ựó cát ướt do ựộ phản xạ kém hơn nên có màu tối hơn trên ảnh ựen trắng. Trên ảnh hồng ngoại ựen trắng, cây lá nhọn phản xạ mạnh tia hồng ngoại nên chúng có màu trắng, nước lại hấp thụ hầu hết bức xạ trong dải sóng này nên bao giờ cũng có màu ựen.
+ Chuẩn màu sắc
Màu sắc giúp cho người ựoán ựọc dễ dàng xác ựịnh ựược các ựối tượng trên ảnh là thực vật, nước, ựất trống, ựất ựô thị, hoặc xác ựịnh ựược ngay ựó là kiểu loài thực vật gì.. Vắ dụ: các loài thực vật có thể ựược phát hiện dễ dàng
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 25
ngay cả ựối với người không có nhiều kinh nghiệm trong ựoán ựọc khi sử dụng ảnh hồng ngoại màu. Các ựối tượng khác nhau có tông màu khác nhau, ựặc biệt là khi sử dụng ảnh ựa phổ tổng hợp màu.
+ Chuẩn cấu trúc
Cấu trúc là tập hợp của nhiều ựặc tắnh rất rõ ràng trên ảnh, vắ dụ: một bãi cỏ không lẫn các loại cây khác cho một cấu trúc mịn trên ảnh, ngược lại rừng hỗn giao cho một cấu trúc sần sùi. Tuy nhiên ựiều này còn phụ thuộc vào tỷ lệ ảnh sử dụng.
+ Chuẩn phân bố
Chuẩn phân bố là tập hợp của nhiều hình dạng nhỏ phân bố theo 1 quy luật nhất ựịnh trên toàn ảnh và trong mối quan hệ tương hỗ với ựối tượng cần nghiên cứu. Vắ dụ: ảnh của các dãy nhà, hình ảnh của ruộng lúa nước, các ựồi trồng chèẦ tạo ra những hình mẫu ựặc trưng riêng cho các ựối tượng ựó.
+ Chuẩn mối quan hệ tương hỗ
Một tổng thể các chuẩn ựoán ựọc, môi trường xung quanh hoặc mối liên quan của các ựối tượng nghiên cứu với các ựối tượng khác cung cấp một thông tin ựoán ựọc quan trọng. Các ựối tượng ựoán ựọc có quan hệ với nhau theo một quy luật nhất ựịnh, dựa vào mối quan hệ ựó ta có thể xác ựịnh ựối tượng. Có nghĩa là các ựối tượng có quan hệ tương hỗ nhằm giúp cho công tác ựoán ựọc, người ta thành lập các mẫu ựoán ựọc cho các ựối tượng khác nhau. Mẫu ựoán ựọc là tập hợp các chuẩn dùng ựể ựoán ựọc phụ thuộc vào mẫu ựoán ựọc. Mục ựắch của việc sử dụng mẫu ựoán ựọc là làm chuẩn hoá kết quả ựoán ựọc của nhiều người khác nhau. Thông thường mẫu ựoán ựọc do người có nhiều kinh nghiệm và hiểu biết thành lập, dựa trên những vùng nghiên cứu thực nghiệm ựã ựược ựiều tra kỹ lưỡng. Tất cả 8 chuẩn ựoán ựọc cùng với các thông tin về thời gian chụp ảnh, mùa chụp, tỷ lệ ảnh ựều phải ựưa vào mẫu ựoán ựọc. Một mẫu ựoán ựọc không chỉ bao gồm phần ảnh mà còn mô tả bằng lời.
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 26
b. đoán ựọc ảnh bằng xử lý số
Các tư liệu ảnh trong viễn thám phần lớn ựều ở dạng số nên vấn ựề ựoán ựọc bằng xử lý số là vấn ựề quan trọng.
Quá trình ựoán ựọc bằng xử lý số gồm các giai ựoạn: nhập số liệu, khôi phục và hiệu chỉnh ảnh, biến ựổi ảnh, phân loại ảnh và xuất kết quả.
- Nhập số liệu: có hai nguồn tư liệu chắnh là ảnh số và ảnh tương tự. Ảnh tương tự ựược chuyển thành dạng số thông qua các máy quét.
- Khôi phục và hiệu chỉnh ảnh:ựây là giai ựoạn mà các tắn hiệu số ựược hiệu chỉnh hệ thống nhằm tạo ra một tư liệu ảnh có thể sử dụng ựược. Giai ựoạn này thường ựược thực hiện trên các máy tắnh lớn tại các trung tâm thu số liệu vệ tinh. Nó bao gồm các bước sau:
+ Hiệu chỉnh bức xạ: tất cả các tư liệu số hầu như bao giờ cũng chịu một mức ựộ nhiễu xạ nhất ựịnh. Nhằm loại trừ các nhiễu kiểu này cần phải thực hiện một số phép tiền xử lý. Khi thu các bức xạ từ mặt ựất trên các vật mang trong vũ trụ, người ta thấy chúng có một số sự khác biệt so với trường hợp quan sát cùng ựối tượng ựó ở khoảng cách gần. điều này chứng tỏ ở những khoảng cách xa như vậy tồn tại một lượng nhiễu nhất ựịnh gây bởi ảnh hưởng của góc nghiêng và ựộ cao mặt trời, một số ựiều kiện quang học khắ quyển như sự hấp thụ, tán xạ, ựộ mù... Chắnh vì vậy, ựể bảo ựảm ựược sự tương ựồng nhất ựịnh về mặt bức xạ cần thiết phải thực hiện việc hiệu chỉnh bức xạ.
+ Hiệu chỉnh khắ quyển: bức xạ mặt trời trên ựường truyền xuống mặt ựất bị hấp thụ, tán xạ một lượng nhất ựịnh trước khi tới ựược mặt ựất và bức xạ phản xạ từ vật thể cũng bị hấp thụ hoặc tán xạ trước khi tới ựược bộ cảm. Do vậy, bức xạ mà bộ cảm thu ựược chứa ựựng không phải chỉ riêng năng lượng hữu ắch mà còn nhiều thành phần nhiễu khác. Hiệu chỉnh khắ quyển là một công ựoạn tiền xử lý nhằm loại trừ những thành phần bức xạ không mang thông tin hữu ắch.
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 27
+ Hiệu chỉnh hình học: méo hình hình học ựược hiểu như sự sai lệch vị trắ giữa tọa ựộ ảnh thực tế ựo ựược và tọa ựộ ảnh lý tưởng ựược tạo bởi một bộ cảm có thiết kế hình học lý tưởng và trong các ựiều kiện thu nhận lý tưởng. Bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây dựng ựược mối tương quan giữa hệ toạ ựộ ảnh ựo và hệ toạ ựộ quy chiếu chuẩn. Hệ toạ ựộ quy chiếu chuẩn có thể là hệ toạ ựộ mặt ựất (hệ tọa ựộ vuông góc hoặc hệ tọa ựộ ựịa lý) hoặc hệ toạ ựộ ảnh khác.
- Biến ựổi ảnh: bao gồm các quá trình xử lý như tăng cường chất lượng ảnh, biến ựổi tuyến tắnhẦ là giai ựoạn tiếp theo. Giai ựoạn này thường ựược thực hiện trên các máy tắnh nhỏ như máy vi tắnh trong khuôn khổ của một phòng thắ nghiệm.
+ Tăng cường chất lượng ảnh và chiết tách ựặc tắnh: tăng cường chất lượng có thể ựược ựịnh nghĩa như một thao tác chuyển ựổi nhằm thể hiện ảnh với cường ựộ, ựộ tương phản phù hợp với thiết bị hiển thị ảnh. Chiết tách ựặc tắnh là một thao tác nhằm phân loại, sắp xếp các thông tin có sẵn trong ảnh theo các yêu cầu hoặc chỉ tiêu ựưa ra dưới dạng các hàm số.
Những phép tăng cường chất lượng cơ bản thường ựược sử dụng là biến ựổi cấp ựộ xám, biến ựổi histogram, tổ hợp màu, chuyển ựổi màu giữa hai hệ RGB và HSI...
Sau khi tăng cường chất lượng ảnh, một trong những ưu ựiểm của phương pháp xử lý ảnh số là có thể chọn các tổ hợp màu tuỳ ý. Tổ hợp màu có nghĩa là gán 3 màu cơ bản ựỏ, lục, chàm cho ba kênh phổ nào ựó.
Nếu ta gán màu chàm cho kênh 1 (kênh chàm), màu lục cho kênh 2 (kênh lục), màu ựỏ cho kênh 3 (kênh ựỏ) thì tổ hợp màu như vậy gọi là tổ hợp màu thật.
Nếu ta gán màu ựỏ cho kênh hồng ngoại, màu lục cho kênh ựỏ, màu chàm cho kênh lục thì tổ hợp màu như vậy gọi là tổ hợp màu giả. Trong tổ
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 28
hợp màu này, thực vật có màu ựỏ, ựất trống thường có cường ựộ rất cao nên có màu trắng, nước có màu xanh là tổ hợp của hai màu chàm và màu lục.
- Phân loại ảnh: mục ựắch của quá trình phân loại là tự ựộng phân loại tất cả các pixel trong ảnh thành các lớp phủ ựối tượng. Có hai phương pháp phân loại cơ bản là phân loại không kiểm ựịnh và phân loại có kiểm ựịnh.
+ Phân loại có kiểm ựịnh: ựược dùng ựể phân loại các ựối tượng theo yêu cầu của người sử dụng. Trong phân loại có kiểm ựịnh người giải ựoán kiểm tra quá trình phân loại pixel bằng việc quy ựịnh cụ thể theo thuật toán máy tắnh các mô tả bằng số các loại lớp phủ mặt ựất gọi là dữ liệu mẫu. để có kết quả phân loại ựúng dữ liệu mẫu cần phải vừa ựặc trưng vừa ựầy ựủ. Việc phân loại thường dùng ba thuật toán: thuật toán phân loại theo xác suất cực ựại, thuật toán phân loại theo khoảng cách ngắn nhất, thuật toán phân loại hình hộp.
+ Trong phân loại không kiểm ựịnh: không sử dụng dữ liệu mẫu làm cơ sở ựể phân loại mà dùng các thuật toán ựể xem xét các pixel chưa biết trên một ảnh và kết hợp chúng thành một số loại dựa trên các nhóm tự nhiên hoặc các loại tự nhiên có trên ảnh.
- Xuất kết quả: sau khi hoàn thành tất cả các quá trình xử lý cần phải xuất kết quả. Có thể lựa chọn không hạn chế các sản phẩm ựầu ra, ựó là sản phẩm bản ựồ ựồ họa, các số liệu thống kê hay các file dữ liệu số.