4.1.1 Tổng quát
Plugin có hai tùy chọn tổng quát, đó là xử lý ảnh lần lượt, tùy chỉnh cho một ảnh duy nhất hoặc xử lý ảnh hàng loạt, xử lý đồng thời nhiều ảnh, kết quả lưu chung một thư mục được chỉ định.
Hình4.1 Menu chính của plugin.
Ý tưởng tổng quát: đọc dữ liệu từ ảnh hồng ngoại, lấy các giá trị cần thiết để tính NDVI cho từng điểm ảnh của hình ảnh, từ giá trị NDVI đó tạo ảnh xám NDVI floating point, sau đó thiết lặp các giá trị LUT để tạo ảnh màu colormap.
LẤY CÁC GIÁ TRỊ ĐIỂM ẢNH TẠO ẢNH NDVI FLOATING POINT TẠO ẢNH NDVI COLORMAP Giá trị điểm ảnh Giá trị NDVI Giá trị của LUT
TÍNH GIÁ TRỊ
NDVI
Hình4.2 Sơ đồ các bước thực hiện xử lý NDVI
4.1.2 Xử lý lần lượt từng ảnh
Phần mềm sẽ nhận ảnh do người dùng chọn vào để xử lý, sau đó đọc các thông số cơ bản về chiều rộng và chiều cao ảnh (tính bằng đơn vị pixel). Ảnh sẽ được can thiệp sâu hơn vào cấu tạo của từng điểm ảnh, lấy các giá trị red, green và blue của nó. Đây là các giá trị quan trọng, quyết định đến kết quả tính NDVI.
Có được giá trị của các điểm ảnh, phần mềm sẽ tính giá trị NDVI theo công thức tổng quát (1). Các kênh đại diện trong công thức được chọn tùy theo ảnh cần xử lý là loại ảnh nào (ảnh RGB, NGB, NRG…), tùy vào lựa chọn, phần mềm sẽ tính NDVI theo công thức (2) hoặc (3). Giá trị NDVI của từng pixel được đưa vào
25 để tạo ra ảnh NDVI floating point với các mức xám khác nhau trong khoảng NDVI từ -1 đến 1.
Nếu giá trị NDVI của các điểm ảnh trong ảnh không chênh lệch nhiều, mức xám trong ảnh NDVI floating point tạo ra gần bằng nhau, khi đó rất khó phân biệt các chi tiết cần phân tích. Chức năng kéo dãn giá trị của các kênh trong ảnh giúp làm tăng độ tương phản của kênh VIS hoặc NIR. Giải thuật kéo dãn kênh được sử dụng ở đây là histogram equalization. Khi đó, chênh lệch giá trị của kênh VIS và NIR sẽ lớn hơn, mức xám rõ ràng hơn trong ảnh NDVI floating point. Ở đây, phần mềm đặt khoảng giá trị để thay đổi độ tương phản là từ 0 đến 200 tương ứng với độ tương phản nhỏ nhất và lớn nhất. Tùy vào nhu cầu mà có những tùy chọn khác nhau, tuy nhiên, chỉ cần chọn giá trị khoảng 1 đến 10 là đủ để làm nổi bật chi tiết trong ảnh.
Với chức năng thống kê giá trị điểm ảnh, phần mềm nhận vào giá trị ngưỡng được nhập từ người dùng, đọc các giá trị của tất cả các điểm ảnh trong ảnh để so sánh với ngưỡng đó, đếm số lượng điểm ảnh trên và dưới ngưỡng để trả kết quả. Một biểu đồ thống kê mật độ các giá trị điểm ảnh của được tạo ra, giúp người phân tích thấy được sự phân bố các giá trị điểm ảnh khác nhau trong ảnh. Phần mềm còn cho phép người sử dụng dùng chuột quét một vùng nào đó trong ảnh để thống kê giá trị. Chức năng này khoanh vùng chi tiết cần thống kê trong ảnh, giúp việc phân tích ảnh tốt hơn.
Ảnh NDVI floating point cho thấy sự phản ánh các giá trị NDVI khác nhau của các chi tiết. Còn ảnh NDVI color là một cách nhìn khác, nó tạo ra một bản đồ màu để làm nổi bật từng đối tượng, cho thấy sự phân bố rõ ràng của các chi tiết trong ảnh. Giá trị NDVI trong ảnh NDVI floating point được qui đổi về 8 bit với 256 mức xám khác nhau. Một LUT sẽ được chọn để tạo ảnh NDVI colormap. Phần mềm lấy giá trị từng điểm ảnh trong ảnh NDVI floating point, so sánh với file LUT để lấy được giá trị RGB đưa vào cho ảnh mới.
26 Có tạo ảnh NDVI floating point không? Có thống kê giá trị điểm ảnh không? Nhập ngưỡng/ Chọn vùng Có tạo ảnh NDVI colormap không? Kết thúc Chọn LUT 1 Đ S S Đ Đ S Hiển thị ảnh NDVI colormap Hiển thị giá trị thống kê được Hiển thị ảnh NDVI floating point Bắt đầu Đọc và lấy giá trị ảnh Tính NDVI Tạo ảnh xám floating Có tăng bão hòa kênh VIS không?
Có tăng bão hòa kênh NIR không?
Nhập giá trị bão
hòa
Chọn kênh đại diện cho VIS và NIR
1 Nhập khoảng giá trị NDVI S Đ Đ S
27
4.1.3 Xử lý hàng loạt nhiều ảnh
Với các tùy chọn cũng như giải thuật tương tự như xử lý từng ảnh, xử lý ảnh hàng loạt có thêm một số tùy chọn khác. Ban đầu, phần mềm cho phép chọn thư mục lưu các ảnh cần xử lý và thư mục lưu ảnh xử lý đầu ra. Đồng thời, kiểu file định dạng ảnh cũng được chọn tùy theo nhu cầu, các kiểu file được cung cấp như: tiff, gif, jpeg, png, bmp… Ngoài ra, các tùy chỉnh độ bão hòa, chọn kênh cho VIS và NIR, chọn LUT cũng tương tự như phần xử lý trên.
28 Đọc và lấy giá trị ảnh Tính NDVI Tạo ảnh NDVI floating point Có hiển thị ảnh NDVI floating point
không? Có hiển thị ảnh NDVI colormap không? Kết thúc Còn ảnh chưa xử lý không? Lưu ảnh 2 Hiển thị ảnh NDVI floating point Hiển thị ảnh NDVI colormap S Đ S Đ Đ S S Bắt đầu
Có tăng bão hòa kênh VIS không?
Có tăng bão hòa kênh NIR không?
Nhập giá trị bão
hòa
Chọn kênh đại diện cho VIS và NIR
Nhập khoảng giá trị NDVI Chọn LUT Chọn kiểu định dạng ảnh 2 Đ Đ S
29
4.2 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
Phân tích ảnh chụp cánh đồng lúa như sau:
Hình4.7 Ảnh cánh đồng lúa chụp từ module camera noir gắn trên máy bay Quadrocopter.
30 Hình (4.8) cho thấy, vùng đen (A) không có sự hiện diện của cây lúa, màu đen trong vùng (A) có thể là đất hoặc nước bị trơ trên bề mặt. Vùng (B) cho thấy, có nhiều cây lúa kém sức sống. Thống kê số điểm ảnh với ngưỡng là 0.1 cho kết quả như sau:
Hình4.9 Kết quả thống kê với ngưỡng 0.1 cho vùng (B) trên hình (4.8).
Kết quả cho thấy, tỷ lệ số điểm ảnh có NDVI < 0.1 là 33%. Điều đó cho thấy, diện tích lúa kém sức sống trong vùng (B) là khá lớn. Ngược lại, ở thửa đất vùng (C), đồng lúa sáng khá đồng đều trong ảnh NDVI floating point. Điều đó cho thấy, cây lúa ở đó phát triển khá tốt.
NDVI ứng dụng khá tốt cho việc theo dõi sự phát triển của thảm thực vật, sự hoang hóa. Ví dụ như thảm thực vật được chụp bởi hai bức ảnh ở hai thời điểm như sau:
A B
Hình4.10 Ảnh chụp bởi diều không ảnh SWA và JSA. Theo dõi bãi bồi tại bờ hồ ở Kansas. (A) chụp vào 8/2008. (B) chụp vào 10/2006. [3]
31
A B
Hình4.11 Ảnh NDVI floating point đã xử lý từ ảnh (4.10) bằng CTU NDVI.
Đây là vùng nước mặn, đường chạy dọc bờ hồ ở ảnh (4.11A) cho thấy, mực nước rút do nắng nóng khô hạn đã để lại lớp muối chạy dọc bờ hồ, ảnh xử lý cho thấy lớp muối có NDVI khá thấp. Trên phía bờ đất liền là nơi thảm thực vật khá dài, chỉ số NDVI khá cao cho ảnh khá sáng. Ở mép nước gần bờ, cũng xuất hiện vài quần sáng khá rộng, điều đó chứng tỏ có thảm thực vật phát triển trên mặt nước gần lớp muối hình thành sát bờ hồ.
Ở hình (4.11B), cũng có hai đường khá rõ nét chạy dọc theo bờ hồ, nhưng theo màu sắc thì lại không giống hình (4.11A), ảnh xử lý cũng cho NDVI khá khác biệt (ở hình (4.11B) đường dọc bờ hồ cho NDVI khá cao). Theo ảnh (4.11B) thì chúng ta dễ dàng khẳng định rằng, đường dọc bờ hồ phải là thực vật vì nó khá sáng. Nhưng so sánh với thảm thực vật phía đất liền thì độ sáng của thảm thực vật sát bờ hồ thấp hơn (NDVI thấp hơn), điều này chứng tỏ, thảm thực vật sát bờ hồ đang bị suy thoái, có thể do nước rút dần, khiến thảm thực vật không còn phát triển tốt.
Ngoài ra, giải thuật của CTU NDVI còn phù hợp với việc xử lý các ảnh chụp bức xạ hồng ngoại trực tiếp từ vật thể. Cụ thể như ảnh chụp than đá đang cháy như sau:
32
Hình4.12: Ảnh chụp than đá đang cháy nóng trong lò từ camera 5MP Wide Angle 160 degree kết hợp với board raspberry pi b+, ảnh chụp trong phòng kính, không có gió và
không có ánh sáng.
Than đá đang cháy nóng tỏa ra một nhiệt lượng khá lớn, nhiệt lượng đó do các tia hồng ngoại gây ra, một phần trong bức xạ đó là quang phổ cận hồng ngoại. Camera NoIR thu được vùng bức xạ cận hồng ngoại từ than đá thể hiện qua hình đã xử lý như sau:
Hình4.13: Ảnh NDVI floating point của than đá đang cháy. Được xử lý từ ảnh (4.12) bằng CTU NDVI.
33
Hình4.14: Ảnh NDVI colormap của than đá đang cháy. Được xử lý từ ảnh (4.12) bằng CTU NDVI.
Vùng sáng (A) trong ảnh (4.13) và vùng màu sáng (A) trong ảnh (4.14) thể hiện quang phổ hồng ngoại bức xạ bên trên miệng lò than khá lớn. Tại vị trí của than đang cháy (B) trong, ảnh hưởng của ảnh sáng nhìn thấy do than phát ra làm giảm giá trị NDVI nên khá tối trong ảnh (4.13).
34
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ
Kết luận:
Phần mềm hỗ trợ xử lý các ảnh chụp từ máy bay điều khiển từ xa Quadrocopter phục vụ Nông – Lâm nghiệp công nghệ cao
Các kết quả xử lý từ CTU NDVI phù hợp với yêu cầu đặt ra. Cụ thể như ảnh NDVI floating point cho thấy sự phản ánh giá trị NDVI khác nhau của các sự vật, ảnh NDVI colormap giúp lập bản đồ, phân biệt rõ ràng các chi tiết trong ảnh. Chức năng thống kê phần trăm, tính toán trên vùng, biểu đồ rất hữu ích cho việc phân tích ảnh. Giá trị NDVI cùng với CTU NDVI hỗ trợ tốt cho con người trong việc đánh giá sức khỏe cây trồng, khảo sát mặt đất.
Tuy nhiên, với việc thiết lập nhiều tùy chọn thông qua một số thao tác khi sử dụng công cụ đòi hỏi người dùng phải có những am hiểu và kiến thức nhất định về phần mềm. Người dùng được trang bị sẵn hướng dẫn sử dụng đi kèm với công cụ.
Đề nghị, hướng phát triển:
Với camera 5MP hiện tại vẫn đáp ứng tốt yêu cầu đặt ra. Tuy nhiêu nếu có thể cải thiện chất lượng ảnh bằng việc sử dụng camera có độ phân giải cao hơn sẽ cho ra những bức ảnh chất lượng tốt hơn.
Hiện tại công cụ hoạt động tốt trên máy tính. Nếu có thời gian, điều kiện phát triển và tối ưu công cụ, nhóm hy vọng có thể chạy phần mềm độc lập trên các kit Raspberry Pi, Intel Galileo, tương thích với các hệ điều hành như Windows, Linux, Raspbian để có thể hoạt động độc lập, chuyên dụng, tiết kiệm chi phí vì không cần sử dụng máy tính.
35
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam, Thực trạng rừng trồng sản xuất ở Việt Nam.
[2] Cổng thông tin điện tử Thị xã Điện Bàn. Bước đầu xây dựng mô hình “Cánh đồng mẫu lớn” tại Điện Bàn.
http://dienban.gov.vn/Default.aspx?tabid=107&NewsViews=4595
[3] James S. Aber, Irene Marzolff, Johannes B. Ries. Small-Format Aerial Photography. Elsevier’s Science & Technology Rights Department in Oxford. Netherlands 2010.
[4] National aeronautics and space administration. http://modis.gsfc.nasa.gov [5] TS Đàm Xuân Hoàn. Giáo trình trắc địa ảnh viễn thám. Trường Đại học
Nông nghiệp Hà nội, 2008.
[6] Ts. Dương Văn Khảm. Một số kiến thức cơ bản vềviễn thám và gis trong khí tượng thủy văn và tài nguyên môi trường. Viện Khí tượng Thủy văn.
[7] Trần Nguyễn Minh Thư. Bài giảng xử lý ảnh. Chương 3 và 5. Khoa Công nghệ thông tin & truyền thông – Đại học Cần Thơ.
[8] PGS.TS Nguyễn Quang Hoan. Xử lý ảnh. Học viện công nghệ bưu chính viễn thông. Hà Nội, 2006.
[9] LDP LLC. Spectral response http://www.maxmax.com/spectral_response.htm [10] Lifepixel. Lifepixel.com
[11] North Country Radio. http://www.northcountryradio.com/Articles/irfltr.htm [12] ImageJ User Guide. Image Types and Formats.
http://rsbweb.nih.gov/ij/docs/guide/146-7.html
[13] David X. D. Yang, Abbas El Gamal, Boyd Fowler, and Hui Tian. A 640 x 512 CMOS Image Sensor with Ultrawide Dynamic Range Floating-Point Pixel-Level ADC. 1999.
http://vafs.gov.vn/vn/2014/06/thuc-trang-rung-trong-san-xuat-o-viet-nam/
[14] NASA Earth Observatory. Measuring Vegetation (NDVI & EVI). http://earthobservatory.nasa.gov/Features/MeasuringVegetation/measuring_ve getation_1.php
[15] SCANEX Research and Development Center. NDVI In agriculture. http://www.scanex.ru/en/monitoring/default.asp?submenu=farming&id=ndvi
36
PHỤ LỤC
Cài đặt phần mềm, plugin và hướng dẫn các tùy chọn xử lý hình ảnh trên CTU NDVI.
CÀI ĐẶT PHẦN MỀM VÀ PLUGIN
Bước 1: Tải về phần mềm tại http://fiji.sc/Fiji hoặc
http://imagej.nih.gov/ij/download.html và sau đó cài đặt phần mềm vào máy.
Bước 2: Copy file thư viện RegImagePair.java của CTU NDVI vào thư mục có đường dẫn …\Fiji\jars. Copy file cài đặt CTU_NDVI.jar vào thư mục có đường dẫn …\Fiji\plugins.
37
SỬ DỤNG CTU NDVI
Từ giao diện chính của Fiji chọn File => Open và chọn hình cần xử lý. Chọn Plugins => CTU NDVI để chạy plugin. Có các tùy chọn trong menu chính của CTU NDVI là xử lý từng ảnh, nhiều ảnh và thông tin về CTU NDVI và help.
Hình5.2 Giao diện xử lý từng ảnh
- NDVI floating point/Color image show: có muốn xử lý ra các loại ảnh NDVI floating point và color hay không. Nếu chọn vào NDVI Color image show thì người dùng phải chọn khoảng NDVI cần để tạo bản đồ màu bằng cách nhập hoặc kéo thanh giá trị của Min/Max value for scaling, giá trị tối thiểu là -1 và tối đa là 1 và min phải nhỏ hơn max (mặc định giá trị là -1 và 1).
- Change saturation VIS/NIR channel: có muốn tăng độ bão hòa cho kênh VIS hoặc NIR hay không. Nếu có, cần đặt giá trị vào ô Saturation value bằng cách nhập hoặc kéo thanh giá trị. Giá trị của ô Saturation value ở khoảng 0 – 200.
- Channel for VIS/NIR band: chọn kênh đại diện cho VIS và NIR, có 3 lựa chọn là red, green và blue.
- Select LUT for NDVI Color image: chọn LUT để tạo ảnh NDVI color.
- Save NDVI floating point/Color image: có muốn lưu lại các ảnh đã xử lý hay không.
- Statistics pixel threshold: tính phần trăm điểm ảnh theo ngưỡng. - Save options for next session: Lưu các thiết lập cho lần chạy tiếp theo.
38
Hình5.3 Ảnh đã xử lý NDVI floating point được tạo ra.
Nếu chức năng Statistics pixel threshold được chọn, sẽ có một số tùy chọn khác:
39
Hình5.5 Ngưỡng cần tính phần trăm điểm ảnh.
Hình5.6 Chọn vùng để tính phần trăm.
- Bins: khoảng giá trị để vẽ biểu đồ (tốt nhất nên để giá trị mặc định là 256). - X min và X max: giá trị cho trục tung để vẽ biểu đồ (nên đặt giá trị là -1 và 1 để phù hợp với các giá trị NDVI đã tính).
- Value of threshold: nhập giá trị ngưỡng cần tính phần trăm điểm ảnh cho ảnh floating. Giá trị nằm trong khoảng -1 đến 1.
- Selection a area: chọn vùng để tính phần trăm nếu không muốn tính trên toàn ảnh.
40
Hình5.8 Số điểm ảnh và phần trăm số điểm ảnh trên và dưới ngưỡng đã được thống kê.
41
Hình5.10 Giao diện xử lý ảnh hàng loạt.
- Select output image type: chọn loại định dạng ảnh cần lưu lại sau khi xử lý. - Các tùy chọn còn lại tương tự phần xử lý từng ảnh.
- Show image: có muốn hiển thị các hình ảnh trong quá trình xử lý hay không. - Sau khi nhấn OK phần mềm sẽ hỏi nơi chứa ảnh cần xử lý và nơi lưu ảnh sau khi xử lý.
- Xử lý xong sẽ có thông báo từ phần mềm.
42
Hình5.12 Các ảnh đã xử lý xong được lưu lại trong thư mục đã chỉ định.
Kết quả cho thấy, phần mềm xử lý được các kết quả phù hợp với yêu cầu đặt ra. Cụ thể như ảnh xám cho thấy sự phản ánh giá trị NDVI khác nhau của các sự