Nắn chỉnh hình học với ảnh vệ tinh và ảnh radar nói riêng cũng đều đƣợc thực hiện trên cơ sở hai phƣơng pháp chính:
Phƣơng pháp nắn ảnh dựa vào hàm đa thức
Phƣơng pháp nắn ảnh dựa vào mô hình vật lý
2.1.2.1 Phương pháp nắn ảnh sử dụng hàm đa thức
Phƣơng pháp sử dụng hàm đa thức là một trong những phƣơng pháp cơ bản đƣợc áp dụng rộng rãi trong việc xử lý hình học của ảnh số nói chung và vệ tinh nói riêng.
Trong phƣơng pháp này ngƣời ta giả định rằng mô hình biến dạng của ảnh là một đa thức. Tùy vào từng trƣờng hợp mà có thể áp dụng đa thức bậc 1 hoặc bậc 2,3 hoặc cao hơn. Dạng tống quát của hàm đa thức đƣợc biểu diễn theo công thức dƣới
đây.
X = ai + a2x + a3y + a4xy + a5x2 + a6,y2 + .... (2.1) Y = bi + b2x+ b3y + b4xy + b5x2 + b6y2 + ....
Trong đó:
- X, Y: là tọa độ thực trong hệ tọa độ bản đồ của điểm khống chế.
- ai, bj: là các hệ số của đa thức, sẽ đƣợc xác định thông qua việc giải các phƣơng trình sai số.
- X, y là tọa độ của các điểm khống chế trên ảnh, thƣờng đƣợc tính theo hàng, cột. Với 1 điểm khống chế có tọa độ xác định sẽ có 2 phƣơng trình dạng (2.1). Tùy thuộc vào độ chính xác yêu cầu mà ngƣời ta chọn bậc của đa thức dùng để nắn ảnh. Mối quan hệ giữa số lƣợng điểm khống chế cần thiết và bậc của đa thức là:
M > (n+l)(n+2)/2
Trong đó: M là số lƣợng điểm nắn cần thiết; n là bậc của đa thức
Ví dụ nhƣ nếu sử dụng đa thức bậc 2, thì số lƣợng điểm nắn tối thiểu sẽ là: (l+2)*(l+3)/2 = 6
Tuy nhiên số lƣợng 6 điểm này chỉ vừa đủ để giải hệ phƣơng trình (2.1), để có thêm các trị đo thừa nhằm xác định các hệ số theo nguyên lý bình phƣơng nhỏ nhất thì cần bố trí thêm các điểm khống chế ảnh.
Thông thƣờng sử dụng đa thức bậc 1 cho phép xử lý các sai số do các biến dạng mang tính chất tuyến tính nhƣ tỉ lệ, xoay. Để xử lý các biến dạng phức tạp hơn thì cần dùng các đa thức bậc cao hơn với số lƣợng điểm nhiều hơn. Các điếm khống chế cần đƣợc bố trí rải đều trên khắp tờ ảnh. Tuy nhiên, sử dụng đa thức bậc cao với nhiều điểm nắn không có nghĩa là sẽ nâng cao đƣợc độ chính xác, nhất là tại những
khu vực không có điếm nắn.
Ƣu điểm chính của phƣơng pháp nắn ảnh sử dụng mô hình đa thức là tƣơng đối đơn giản, dễ sử dụng, không yêu cầu phải biết các thông số chụp ảnh, quỹ đạo của vệ tinh ..., nhƣng độ chính xác tùy thuộc vào từng khu vực. Đối với vùng đồng bằng, nhìn chung phƣơng pháp nắn ảnh đa thức cho độ chính xác đạt yêu cầu. Tuy nhiên ở các khu vực đồi, sai số nắn ảnh thƣờng khá lớn và vƣợt hạn sai cho phép. Nguyên nhân chính là do phƣơng pháp này không giải quyết đƣợc những sự sai lệch do chênh cao địa hình gây ra. Sai số do chênh cao địa hình gây ra càng đáng kể hơn đối với ảnh radar khi bản chất của phƣơng pháp tạo ảnh là chụp nghiêng từ một phía.
2.1.2.2 Phương pháp nắn ảnh sử dụng mô hình vậy lý
Khác với phƣơng pháp nắn ảnh sử dụng hàm đa thức, phƣơng pháp ứng dụng mô hình vậy lý để nắn ảnh cho phép mô hình hóa một cách chính xác những sự biến dạng cũng nhƣ các yếu tố ảnh hƣờng đến chất lƣợng chụp ảnh vệ tinh. Các thông số nhƣ quỹ đạo vệ tinh, các góc xoay … trong một số trƣờng hợp trong các file phụ trợ đi kèm theo ảnh gốc, nhƣng thông thƣờng phải do cơ quan vận hành vệ tinh cung cấp cho các hãng sản xuất phần mểm.
Mỗi một loại ảnh (bao gồm cả ảnh radar và quang học) đều có tập hợp các thông số riêng của mình và thậm chí có thể biểu diễn bằng các đơn vị khác nhau. Phần mềm sử lý ảnh có khả năng đọc đƣợc các thông số đó và xây dựng mô hình vật lý tƣơng ứng cho mỗi loại ảnh. Bảng dƣới đây minh họa cho các thông số cần thiết để xây dựng mô hình vật lý của ảnh vệ tinh Radarsat trên phần mềm ERDAS Imagine.
Bảng 2.1 Một số các thông số yêu cầu để nắn ảnh trực giao bằng phương pháp mô hình vật lý
Parameter Description Units
tlme_d lr_plxels Time direction In the pixel (range) direction tlme_d lr_ lines Time direction In the line (azimuth) direction rsxr rsy, rsz Array of spacecraft positions (x, y, z) In an
Earth Fixed Body coordinate system
m
vsxr vsyr vsz Array of spacecraft velocities (x, y, z) In an Earth Fixed Body coordinate system
m/sec orbltState Flag indicating If the orbit has been adjusted rs_coeffs[9] Coefficients used to model the sensor orbit
positions as a function of time
vs_coeffs[9] Coefficients used to model the sensor orbit velocities as a function of time
su b_unlty_subset Flag Indicating that the entire Image Is present
su b_range_start Indicates the starting range sample of the current raster relative to the original Image su b_range_end Indicates the ending range sample of the
current raster relative to the original Image su b_range_degrade Indicates the range sample degrade factor of
the current raster relative to the original Image
su b_range_nu m_sa mples
Indicates the range number of samples of the current raster
su b_azlmuth_start Indicates the starting azimuth line of the current raster relative to the original Image su b_azlmuth_en d Indicates the ending azimuth line of the
current raster relative to the original Image su b_azlmuth_deg rad e Indicates the azimuth degrade factor of the
current raster relative to the original Image su b_azlmuth_num_ll n
es
Indicates the azimuth number of lines
mô hình hóa một cách chính xác các nguồn sai số, các yếu tố ảnh hƣởng đến quá trình nắn ảnh, do đó ảnh nắn thƣờng đạt độ chính xác rất cao. Một ƣu thế nổi bật khác của phƣơng pháp nắn ảnh này là có khả năng xử lý các sai lệch do chênh cao địa hình và nguyên lý chụp nghiêng của ảnh radar gây ra. Để thực hiện công tác này cần có mô hình số độ cao (DEM) của khu vực cần nắn ảnh.
2.1.2.3 Điểm khống chế phục vụ nắn ảnh radar
Cũng giống nhƣ đối với ảnh quang học, các điểm khống chế ảnh phải đƣợc chọn là các điếm rõ nét trên ảnh và có thể xác định đƣợc tọa độ một cách chính xác ngoài thực địa hoặc trên bản đồ. Các điểm khống chế ảnh có thể đƣợc đo đạc ngoài thực địa bằng công nghệ GPS hoặc xác định trên bản đồ tỉ lệ lớn hơn tỉ lệ của sản phấm ảnh cuối cùng. Nhƣng do đặc điểm của ảnh vệ tinh radar, chứa rất nhiều nhiễu và hình ảnh các đối tƣợng trên ảnh radar bị ảnh hƣởng rất nhiều bởi góc tới, độ ghồ ghề của bề mặt, hƣớng chụp ảnh ... nên việc xác định các điểm khống chế có hình ảnh rõ nét trên ảnh radar là rất khó khăn. Để khắc phục khó khăn này, một số tác giả thậm chí đã đề xuất phƣơng án, thiết kế một loạt các điểm khống chế trên mặt đất có hình dạng giống nhƣ khối tam giác bằng kim loại rồi sau đó tiến hành chụp ảnh. Những khối tam giác kim loại này sẽ nhận năng lƣợng sóng radar truyền tới rồi phàn xạ lại theo hiệu ứng góc trong đó năng lƣợng phản hồi rất mạnh sẽ có hƣớng trùng với hƣớng của năng lƣợng truyền tới và tạo nên các điểm sáng có cƣờng độ có thể phân biệt một cách rõ ràng trên ảnh. Trong phạm vi của đề tài, các điểm khống chế ảnh đƣợc chọn cùng một lúc trên ảnh radar và ảnh quang học. Trong trƣờng họp này, ảnh quang học có thế coi nhƣ ảnh nền để so sánh với ảnh radar, nhờ vào đặc điểm hình ảnh rõ ràng của ảnh quang học nên việc xác định phƣơng hƣớng, chọn điếm khống chế tƣơng ứng trên ảnh radar sẽ dễ dàng hơn nhiều.
2.1.2.4 Mô hình số độ cao phục vụ nắn ảnh vệ tinh
Do bản chất chụp ảnh nghiêng từ một phía nên ảnh radar giống nhƣ các loại ảnh vệ tinh quang học khi chụp nghiêng cũng bị ảnh hƣởng làm sai lệch vị trí của địa hình. Thậm chí những sự ảnh hƣởng này còn trầm trọng hơn đối với ảnh radar với các hiệu ứng đã đƣợc giới thiệu trong các phần trƣớc nhƣ chồng đè, co ngắn
phía trƣớc ... Tuy nhiên cần lƣu ý rằng hƣớng của các sai lệch về vị trí trên ảnh radar ngƣợc với hƣớng sai lệch vị trí trên ảnh quang học. Trong khi sự sai lệch về vị trí trên ảnh quang học là sự dịch ra xa thiết bịchụp ảnh thì sự sai lệch trên ảnh radar lại là sự dịch lại gần ăng ten thu hơn so với vị trí thực của nó. Hình dƣới đây mô tả sự sai lẹch về vị trí trên ảnh radar so với ảnh quang học
Hình 2.6 Ảnh hưởng của chênh cao địa hình tới vị trí điểm trên thực địa
Ảnh hƣởng chênh cao đại hình tới vị trí điểm trên thực địa đƣợc tính theo công thức sau:
D = Ah x tang(90°-r|) Trong đó : Ah là độ cao của điểm
r| góc nghiêng chụp ảnh (góc tới nếu đại hình bằng phẳng)
Mỗi loại ảnh radar sẽ đƣợc chụp với các góc nghiêng khác nhau thậm chí cùng một thiết bị có những moder chụp với góc nghiêng khác nhau, cho nên ảnh hƣởng của chênh cao đối với mỗi loại ảnh cũng khác nhau. Ví dụ nhƣ đối với ảnh ERS, khi góc nghiêng chụp ảnh là 230
D = Δh x tang(90°-23°) = ∆h x tang(67°) = 2.356 x Δh Nhƣ vậy nếu ∆h = 100m thì sự sai lệch về vị trí sẽ có thể lên đến 235,6 m.
Vì vậy, để hiệu chỉnh sai số do chênh cao địa hình gây ra khi nắn ảnh cần sử dụng mô hình số độ cao (gọi tắt là DEM).
giấy, hoặc lấy từ file địa hình của bản đồ số hoặc đƣợc xây dựng dựa trên kết quả đo vẽ trực tiếp địa hình từ ảnh hàng không. Dù đƣợc thành lập theo phƣơng pháp nào thì DEM vẫn phải thừa kế những sai số của quá trình đo vẽ địa hình. Theo qui phạm thì sai số đo vẽ địa hình là từ 1/3 - 1/2 khoảng cao đều của đƣờng bình độ. Từ đó ta có thể xác định đƣợc sai số nắn ảnh khi sử dụng mô hình số độ cao đƣợc thành lập từ bản đồ địa hình với những khoảng cao đều khác nhau.
2.2 Nhiễu và các phương pháp xử lý nhiễu trên ảnh radar đa phân giải
2.2.1 Nhiễu của ảnh radar
Nhiễu là hiện tƣợng phổ biến và là đặc trƣng của hệ thống chụp ảnh radar (với bƣớc sóng cỡ mm đến 1m). Giống nhƣ ánh sáng Laser, sóng radar phát ra đƣợc truyền theo pha và tƣơng tác rất ít trên đƣờng đi tới các đối tƣợng trên bề mặt. Sau khi tƣơng tác với các đối tƣợng trên bề mặt, các sóng này không còn cùng pha nữa. Nguyên nhân là do khoảng cách từ các đối tƣợng trên bề mặt đến bộ thu phát tín hiệu là khác nhau, hoặc là do sự khác biệt giữa tín hiệu tán xạ đơn và tán xạ nhiều lần. Khi không cùng pha, các sóng radar có thể tƣơng tác và tạo ra các điểm ảnh (pixel) sáng và tối và đƣợc gọi là nhiễu (xem hình 2.7). Để sử dụng ảnh một cách có hiệu quả thì cần phải làm giảm các pixel nhiễu này. Tuy nhiên, các thuật toán dùng để làm giảm nhiễu thì cũng thƣờng làm biến đổi các thông tin trên ảnh.
lệch chuẩn và giá trị trung bình cục bộ trên ảnh radar đo trên những vùng ảnh đồng chất khác nhau. Nhƣ vậy, giá trị trung bình có thể đƣợc coi nhƣ mức tín hiệu hữu ích, còn độ lệch chuẩn đặc trƣng cho mức nhiễu. Đồ thị cho ta thấy rõ mức nhiễu tỷ lệ với cƣờng độ tín hiệu đo đƣợc trên ảnh, do vậy ta có:
z =xv Trong đó: z - số đo trên ảnh;
X - cƣờng độ tín hiệu hữu ích
Hình 2.8 Mối tương quan giữa độ lệch chuấn và giá trị trung bình cục bộ
Do nhiễu trên ảnh radar có đặc điểm trung bình là 1 nên: MZ = MXMV = Mx
δ2
ảnh = MX2 . δ2 nhiễu = MZ2 . δ2nhiễu Và, trong đó:
Mz - giá trị trung bình tín hiệu trên ảnh; Mx - giá trị trung bình tín hiệu hữu ích; Mv - giá trị trung bình của nhiễu;
δ 2
ảnh - phƣơng sai của ảnh; δ 2
nhiễu - phƣơng sai của nhiễu.
2.2.2 Xử lý nhiễu trên ảnh radar - các loại phin lọc
Nhƣ đã trình bày ở trên, nhiễu là một trong những thuộc tính của ảnh radar gắn liền với tính “đơn sắc” của bức xạ sử dụng trong kỹ thuật radar. Đối với ngƣời
sử dụng, đây là một trở ngại lớn trong khi phân tích giải đoán ảnh. Vấn đề xử lý nhiễu do vậy đã tập trung đƣợc sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu. Hàng loạt các phin lọc đƣợc thiết kế chuyên dụng cho ảnh radar đã ra đời và hiện nay thƣờng đƣợc cung cấp trong các module xử lý ảnh radar của các phần mền xử lý ảnh thƣơng mại. Trong đó phải kể tới các phin lọc nhƣ Frost, Lee, Sigma, Gamma, MAP v.v.
Việc xử lý làm giảm nhiễu phải bảo đảm sao cho lƣợng mất mát thông tin là ít nhất, do đó phải chọn bộ lọc thích hợp. Trong các vùng đồng nhất, bộ lọc phải bảo toàn thông tin bức xạ và các bờ ranh giới giữa các vùng khác nhau. Ớ các vùng có cấu trúc, bộ lọc phải bảo toàn cả thông tin bức xạ và thông tin về cấu trúc.
Các loại phin lọc dùng cho ảnh radar có thể chia làm hai loại chính :
Các phin lọc thông tần thấp (low passed filter)
Các phin lọc tƣơng tác (adaptive filter)
2.2.2.1 Các phin lọc thống tần thấp
Các phin lọc thông tần thấp đƣợc thừa hƣởng từ việc lọc nhiễu trên các ảnh quang học, mục tiêu chính của các loại phin lọc này là giảm nhiễu bằng cách làm mịn ảnh, trong khi vẫn cố gắng để bảo toàn các thông tin chi tiết của ảnh (trung vị, cục bộ). Do nguồn gốc đƣợc thiết kế cho ảnh quang học nên các phin lọc này tƣơng đối đơn giản, cho tốc độ thực hiện nhanh chóng nhƣng hiệu quả không cao, các thông tin chi tiết hay bị mất trong quá trình lọc. Các loại phin lọc tiêu biểu cho loại này là :
Phin lọc trung bình
Phin lọc trung vị
Phin lọc cục bộ
2.2.2.2 Các phin lọc tương tác (adaptive)
Các bộ lọc thƣờng đƣợc sử dụng để lọc ảnh radar là nhóm tƣơng tác (Adaptive). Nhóm bộ lọc này đƣợc thiết kế chuyên dùng cho việc xử lý nhiễu trên
ảnh radar. Trong quá trình thực hiện, các phin lọc tƣơng tác không làm thay đổi giá trị trung bình cục bộ (local mean) mà chỉ làm giảm độ lệch chuẩn cục bộ (local Standard deviation), cho ảnh mịn hơn so với ảnh gốc và vẫn bảo toàn đƣợc cấu trúc bờ ranh giới.
Nhìn chung đa số các lọc này đều hoạt động trên nguyên tắc dựa vào tính chất cục bộ của vùng ảnh nằm trong cửa sổ lọc tại mỗi vị trí để xây dựng các ma trận lọc thích hợp sao cho tại những vị trí đƣợc xác định là có nhiễu, lọc phải mang tính chất của một lọc thông tần thấp (low passed filter) để loại nhiễu, ngƣợc lại, tại những vị trí phát hiện đƣợc các chi tiết nhỏ hay có chi tiết dạng tuyến chạy qua, nó phải bảo tồn hoặc thậm chí hoạt động nhƣ một lọc thông tần cao (high passed filter) để làm nổi rõ các chi tiết đó. Riêng lọc Lee lại dựa vào mô hình nhiễu thực nghiệm để tách riêng nhiễu ra khỏi tín hiệu hữu ích, qua đó loại bỏ nhiễu.
Kích thƣớc của bộ lọc thƣờng là lẻ và có thể đƣợc chọn từ 3x3 pixel đến 11x11 pixel. Dùng kích thƣớc bộ lọc khác nhau sẽ cho chất lƣợng ảnh xử lý khác nhau. Tùy vào độ phân giải của ảnh và kích thƣớc đặc trƣng, ta sẽ chọn kích thƣớc thích hợp cho bộ lọc. Nếu bộ lọc quá nhỏ, giải thuật lọc nhiễu sẽ không hiệu quả. Nếu bộ lọc lớn quá các chi tiết tinh vi của ảnh sẽ bị mất trong quá trình xử lý. Do