* Khu vực thử nghiệm
- Mẫu địa hình khu vực đơ thị được chọn tại quận Hồn Kiếm (Hà Nội) và lân cận. Đây là khu vực cĩ đặc điểm dân cưđơ thị phức tạp vào bậc nhất của nước ta. các đối tượng cĩ trong khu vực cũng mang tính chất đặc trưng cho kiểu địa hình đồng bằng Bắc Bộ. Hệ thống giao thơng dày đặc và cĩ nhiều đường hẹp. Đê sơng Hồng chạy theo hướng từ phía Bắc xuống Đơng Nam. Trong phạm vi cịn cĩ cầu Chương Dương và cầu Long Biên, là các cầu lớn, đại diện chất liệu, kích thước và ý nghĩa lịch sử, ý nghĩa định hướng. Hồ Gươm, hồ Thuyền Quang, một phần Hồ Tây và sơng Hồng là những đối tượng tiêu biểu cho hệ thống thủy văn của đồng bằng Bắc Bộ.
- Mẫu địa hình khu vực nơng thơn được chọn tại huyện Tiên Lãng, Yên Lão (TP. Hải Phịng). Hệ thống giao thơng đa dạng về chủng loại như đường Quốc lộ, đường Tỉnh lộ, Huyện lộ và các đường nhánh, với đầy đủ các đặc trưng về tính chất (độ rộng, chất liệu trải mặt). Sơng Văn Úc với hệ thống đê bao chạy giữa khu vực. Các khu dân cư kiểu nơng thơn đan xen vùng canh tác lúa, rau màu và hồ ao nhỏ.
- Mẫu địa hình khu vực đồng bằng ven biển được chọn tại cửa sơng Văn Úc thuộc địa bàn huyện Kiến Thụy, Tiên Lãng (TP. Hải Phịng). Địa hình nơi này bao gồm các bãi ven biển với các loại cây đặc trưng của vùng ngập mặn, chua phèn (nước lợ) xen lẫn các bãi cát, bùn ven biển. Dân cưởđây chủ yếu là theo kiểu nơng thơn, phân bố thành các xĩm, làng cĩ đồ hình đặc trưng rõ rệt. Nơng nghiệp chủ là canh tác lúa, rau màu và nghề nuơi trồng thủy sản (nuơi tơm). Trong khu vực cũng bao gồm hệ thống đê bao dọc theo hệ thống sơng chính.
- Mẫu địa hình khu vực đảo được lựa chọn tại vùng biển thuộc địa bàn Tỉnh Quảng Ninh. Đây là khu vực cĩ mật độđảo dày đặc và điển hình nhất của nước ta.
- Mẫu địa hình khu vực núi cao được lựa chọn tại địa bàn huyện Hồnh Bồ, tỉnh Quảng Ninh. Đây là khu vực cĩ địa hình núi cao, đặc trưng cho miền Bắc.
* Tư liệu sử dụng: sử dụng CSDL nền địa lý Quốc gia 1:10.000 của Bộ Tài nguyên và Mơi trường (2012), thuộc địa phận T.P. Hà Nội, Hải Phịng và Tỉnh Quảng Ninh. Qua phân tích, đánh giá chất lượng cho thấy dữ liệu đạt yêu cầu vềđộ chính xác và mức độ đầy đủ về thơng tin.
* Xây dựng cơ sở dữ liệu các tỷ lệ 1:10.000, 1:25.000 và 1:50.000
Dữ liệu các khu vực được chiết tách, chuyển đổi và chuẩn hĩa theo khung CSDL nền địa lý đã thiết kế cho tỷ lệ 1:10.000. Từ CSDL này, ứng dụng các mơ hình TQH theo 02 phương pháp đã xây dựng thử nghiệm để dẫn xuất ra CSDL nền địa lý tỷ lệ 1:25.000 và 1:50.000. Kết quả TQH theo hai phương pháp là như nhau do được xử lý bằng các cơng cụ theo chuỗi cơng việc và tham số như nhau. Thử nghiệm được áp dụng trong phạm vi khơng quá lớn, lại tương đồng về đặc trưng địa hình nên thời gian thực hiện theo hai phương pháp khơng quá chênh nhau. Tuy nhiên, phương pháp tương tác tổng hợp cĩ thời gian thực hiện ngắn hơn. Bởi khi tiến hành TQH đồng thời cĩ ràng buộc quan hệ khơng gian trước và sau TQH cho tất cả các đối tượng, do đĩ đã bớt được các thao tác về giải quyết xung đột khơng gian.
* Trình bày bản đồ các tỷ lệ 1:10.000, 1:25.000 và 1:50.000
Sử dụng Bộ quy tắc trình bày tựđộng để trình bày bản đồ từ các CSDL cĩ tỷ lệ tương ứng với tỷ lệ cần thành lập bản đồở trên và phương pháp dẫn xuất bản đồ các tỷ lệ nhỏ hơn từ bản đồ cĩ tỷ lệ lớn hơn. Kết quả thử nghiệm cho thấy việc trình bày bản đồ theo phương pháp dẫn xuất mất nhiều thời gian do phải thực hiện nhiều thao tác thủ cơng hơn việc trình bày bản đồ từ các CSDL cĩ tỷ lệ tương ứng. Tuy nhiên, do dữ liệu gốc cĩ độ chính xác và mức độ chi tiết cao nhất nên rõ ràng khi đưa vào sử dụng theo cơng nghệ số, các sản phẩm bản đồ dẫn xuất từ một CSDL dùng chung sẽđảm bảo tính hệ thống và mức độ chi tiết về thơng tin địa hình hơn cả. Việc quản lý, chia sẻ dữ liệu theo mơ hình
này cũng gọn nhẹ và đồng nhất hơn. Đặc biệt cơ chế cập nhật thơng tin sẽ là tối ưu hơn cả, do chỉ phải cập nhật một lần duy nhất cho một CSDL (xem Phụ lục 4).
4.4. Chiết tách đối tượng địa lý từ ảnh viễn thám VNREDSAT-1
Tư liệu sử dụng là sản phẩm trực ảnh đã được nắn chỉnh, tăng cường độ phân giải khơng gian (2,5m) tại Cục Bản đồ - Bộ Tổng Tham mưu. Trong đĩ, ảnh vệ tinh gốc (thu nhận 15/9/2013), phiên hiệu V1 S 1319; Hệ tọa độ WGS 84, phép chiếu UTM, múi 49; Độ phân giải 2,5m đối với ảnh tồn sắc, 10m đối với ảnh đa phổ.
(a) Ảnh tổ hợp mầu Đỏ-Lục-Lam (b) Ảnh tổ hợp mầu Cận hồng ngoại-Đỏ-Lam Hình 4-7. Trực ảnh VNREDSAT-1 khu vực thử nghiệm
Theo các phân tích ở chương 2 và chương 3, tư liệu trên cĩ thể dùng để cập nhật cho CSDL tỷ lệ bằng và nhỏ hơn 1:25.000. Trong đĩ, cĩ thể sử dụng kênh cận hồng ngoại, kênh Lục để phân loại đối tượng địa lý. Các ảnh tổ hợp theo thứ tự các kênh là Đỏ-Lục-Lam và Cận hồng ngoại-Lục-Lam cũng cĩ thể được sử dụng để chiết tách đối tượng địa lý trên cơ sở phân loại hướng đối tượng theo giá trị trung bình phổ phản xạ của các pixel ảnh, kết hợp với các các thuật tốn tạo ảnh khác biệt chỉ số thực vật để hỗ trợ việc gộp chính xác các đối tượng theo cấu trúc trung bình phổ phản xạ các pixel lân cận khơng quá khác biệt nhau. Các thử nghiệm được tiến hành theo hai bước:
- Chiết tách đối tượng: phân loại hướng đối tượng trên ảnh tổ hợp Đỏ-Lục- Lam, Cận hồng ngoại-Lục-Lam, trên kênh Lục và kênh Cận hồng ngoại
- Phân loại nhĩm đối tượng: kết hợp giữa chiết tách đối tượng (phân loại hướng đối tượng) với chiết tách nhĩm đối tượng (phân loại theo mẫu ảnh tổ hợp).
4.4.1. Chiết tách đối tượng, lớp đối tượng theo ảnh tổ hợp mầu Đỏ-Lục-Lam
Lựa chọn giá trị phân đoạn đối tượng cĩ trị số 75% và giá trị gộp các phân đoạn đối tượng 70% phù hợp với yêu cầu chiết tách đối tượng đầy đủ hơn cả.
(a) Phân đoạn đối tượng (b) Gộp các phân đoạn đối tượng Hình 4-8. Minh họa kết quả chiết tách đối tượng theo ảnh tổ hợp Đỏ-Lục-Lam
Sử dụng hàm tạo ảnh khác biệt của chỉ số thực vật [25]:
NDVI = (DNRed - DNGreen)/(DNRed + DNGreen + eps) (4.1) Trong đĩ, DNRed, DNGreen tương ứng là giá trị độ sáng của pixel ảnh trên
kênh Đỏ và Lục; eps là một giá trị nhỏđể tránh mẫu số bằng 0.
Hình 4-9. Minh họa ảnh khác biệt của chỉ số thực vật bằng hàm tăng tỷ lệ giữa kênh Đỏ và Lục
(a) Chiết tách đối tượng (b) Chiết tách lớp đối tượng Hình 4-10. Minh họa kết quả phân loại theo ảnh tổ hợp Đỏ-Lục-Lam
Từảnh khác biệt của chỉ số thực vật cho thấy đối tượng mái nhà lợp tơn mát cĩ trị số rất gần với đối tượng sân hoặc đường giao thơng. Do đĩ, việc phân loại hướng đối tượng kết hợp phân loại theo mẫu ảnh chỉ tốt cho đối tượng mái nhà khơng lợp tơn, nước mặt và thực vật. Các đối tượng khác phải kết hợp giải đốn bằng mắt.
4.4.2. Chiết tách đối tượng, lớp đối tượng theo ảnh tổ hợp mầu Cận hồng ngoại-Đỏ-Lam
Trước hết, lựa chọn giá trị phân đoạn đối tượng là 85%, giá trị gộp các phân đoạn đối tượng là 70%, do các tham số này đảm bảo chiết tách đầy đủđối tượng.
(a) Phân đoạn đối tượng (b) Gộp các phân đoạn đối tượng Hình 4-11. Minh họa kết quả chiết tách đối tượng theo ảnh tổ hợp
Cận hồng ngoại-Đỏ-Lam
Sử dụng hàm tạo ảnh khác biệt của chỉ số thực vật [25]:
NDVI = (DNNir - DNRed)/(DNNir + DNRed + eps) (4.2) Trong đĩ, DNNir, DNRed tương ứng là giá trị độ sáng của pixel ảnh trên
Hình 4-12. Minh họa kết quả chiết tách dữ liệu từảnh khác biệt chỉ số thực vật bằng hàm tăng tỷ lệ giữa kênh Cận hồng ngoại và Đỏ
Phân loại lớp đối tượng theo nhĩm mái nhà, thực vật, giao thơng, nước mặt.
Hình 4-13. Minh họa kết quả chiết tách nhĩm đối tượng từảnh tổ hợp Cận hồng ngoại-Đỏ-Lam
4.4.3. Chiết tách đối tượng theo kênh lục
Lựa chọn giá trị phân đoạn đối tượng là 40%, giá trị gộp các phân đoạn đối tượng là 80%, do các tham số này đảm bảo chiết tách đầy đủ các đối tượng.
(a) là phân đoạn đối tượng (b) gộp các phân đoạn đối tượng Hình 4-14. Minh họa phân đoạn đối tượng và gộp đối tượng theo kênh Lục (a)Ảnh khác biệt chỉ số thực vật (b) Kết quả chiết tách dữ liệu
Hình 4-15. Minh họa kết quả chiết tách dữ liệu theo kênh Lục
4.4.4. Chiết tách đối tượng theo kênh cận hồng ngoại
- Lựa chọn giá trị phân đoạn đối tượng là 85%, giá trị gộp các phân đoạn đối tượng là 80%.
(a) là phân đoạn đối tượng (b)Gộp các phân đoạn đối tượng Hình 4-16. Minh họa phân đọan đối tượng và gộp đối tượng theo kênh Cận hồng ngoại
* So sánh kết quả chiết tách với dữ liệu bản đồ
Hình 4-18. So sánh dữ liệu chiết tách từảnh với bản đồ tỷ lệ 1:10.000
Sử dụng dữ liệu bản đồ cĩ độ chính xác cao hơn (tỷ lệ 1:10.000) để so sánh với dữ liệu chiết tách từảnh VNREDSAT-1 cho mục đích cập nhật CSDL cho thấy:
- Chiết tách đối tượng trên kênh Cận hồng ngoại cho kết quả tốt hơn cả. Việc tạo ảnh chỉ số thực vật bằng hàm tăng tỷ lệ giữa kênh đỏ và lục, đặc biệt là giữa kênh cận hồng ngoại và Đỏđã hỗ trợ tốt hơn việc phân loại các đối tượng.
- Kết quả chiết tách đối tượng từ ảnh cĩ thể thu được bao gồm: đối tượng mái nhà, đường giao thơng, thực vật, đất trống, ranh giới giữa một số khu vực.
- Do mức độ khái quát hĩa trên bản đồ cao nên dữ liệu sau khi chiết tách từ ảnh phải được giản hĩa về mặt hình học, phân loại theo đúng đối tượng thu nhận.
* Kết luận:
Cĩ thể rút ra một số kết luận khi áp dụng kỹ thuật chiết tách đối tượng địa lý quân sự bằng ảnh VNREDSAT-1 và các ảnh vệ tinh quang học cĩ các tính năng kỹ thuật tương tự như sau:
- Các đối tượng mái nhà, đường giao thơng, thực vật, đất trống, ranh giới giữa một số khu vực cĩ thể được chiết tách theo phương pháp xử lý số. Vì vậy dữ liệu thuộc tính của đối tượng địa lý quân sự phải được cập nhật trên cơ sở tham chiếu với CSDL cũ, các tài liệu tin cậy và phải được điều tra tại thực địa.
- Nếu khu vực nghiên cứu cơ bản tương đồng vềđặc điểm đối tượng cần chiết tách, phân loại hướng đối tượng theo kênh Cận hồng ngoại và chọn chiết tách đồng thời các đối tượng đảm bảo độ chính xác khơng gian tốt hơn cả. Cịn đối với khu vực cĩ đặc điểm đối tượng địa lý phức tạp, nên kết hợp áp dụng phân loại nhĩm đối tượng
trên cơ sở lấy mẫu trên ảnh khác biệt của chỉ số thực vật (khi phản xạ phổ của các đối tượng liền kề phân biệt rõ nét).
- Dữ liệu vector sau khi chiết tách từ ảnh phải thực hiện các hoạt động TQH theo các tiêu chí thu nhận của từng đối tượng địa lý trước khi đồng bộ vào CSDL.
- Độ phân giải của ảnh là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến độ chính xác và tính đầy đủ của thơng tin chiết tách. Các tham số sử dụng để chiết tách dữ liệu được lựa chọn tùy thuộc vào đặc điểm phản xạ phổ và cấu trúc của đối tượng trong từng trường hợp cụ thể.
- Khi lấy mẫu biến đổi cần lựa chọn chọn trị số giới hạn phân cực hình ảnh nhằm đảm bảo khơng bị lọc mất đối tượng. Lọc đối tượng theo diện tích cần đảm bảo số pixel lọc nhỏ hơn số pixel của đối tượng nhỏ nhất.