a- Sự cần thiết của hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh
Để dữ liệu ảnh có toạ độ và tích hợp với các nguồn dữ liệu khác thì việc hiệu chỉnh hình học phải đợc tiến hành, đây là công việc vô cùng quan trọng
trong công tác xử lý ảnh. Dữ liệu ảnh trớc khi thực hiện phép nắn chỉnh hình học thờng chứa đựng sự biến dạng về hình học và không thể sử dụng nh một bản đồ đợc. Có nhiều nguyên nhân gây ra sự biến dạng đó nh: độ cao bay chụp, vận tốc bay của máy bay hoặc vệ tinh, ảnh hởng của sự quay trái đất, độ cong mặt đất, tầng điện ly, lớp khí quyển, hay địa hình của khu chụp, Việc hiệu… chỉnh hình học sẽ hiệu chỉnh các biến dạng hình học của ảnh làm cho dữ liệu ảnh có độ trung thực về hình học nh một bản đồ.
Mục đích của quá trình hiệu chỉnh hình học là: thực hiện việc hiệu chỉnh hình học để loại trừ sự biến dạng về mặt hình học của ảnh. Biến dạng hình học của ảnh đợc hiểu nh sự sai lệch vị trí giữa toạ độ ảnh thực tế đo đợc và toạ độ ảnh lý tởng đợc tạo bởi một bộ cảm có thiết kế hình học chính xác và trong điều kiện thu nhận lý tởng. Và bản chất của quá trình hiệu chỉnh hình học là xây dựng mối tơng quan giữa hệ toạ độ ảnh và hệ toạ độ quy chiếu chuẩn có thể là hệ toạ độ mặt đất vuông góc hoặc hệ toạ độ địa lý dựa vào các điểm khống chế mặt đất, vị thế của sensor, điều kiện khí quyển,…
b- Nắn ảnh số
ảnh số có thể xem nh là mảng giá trị độ xám đợc lu giữ trong máy tính, vì vậy việc nắn chỉnh ảnh số là sự thay đổi vị trí của các con số này và hiển thị lại giá trị độ xám của các pixel nằm trong mảng xắp xếp của ảnh số. Sự biến đổi này dựa trên hàm số chuyển đổi toạ độ tức là phải xác định mối quan hệ hình học giữa ảnh gốc và ảnh sau khi nắn và các phơng pháp tái chia mẫu đợc lựa chọn thích hợp.
Trong nắn chỉnh hình học ảnh số, vấn đề đầu tiên cần phải xác định là mối quan hệ hình học giữa ảnh gốc và ảnh sau khi nắn. Giả sử rằng toạ độ của pixel P nào đó trớc và sau khi nắn là (x,y) và (X,Y) chúng ta sẽ có quan hệ hàm số sau :
Xp = Fx(xp,yp)
Yp = Fy(xp,yp) (3.1) và xp = fx(Xp,Yp)
Hình 3.4: Sơ đồ nguyên lý nắn ảnh số
Hàm số (3.1) tơng đơng với nắn ảnh trực tiếp. Theo phơng pháp này đầu tiên tính toạ độ (X, Y) của điểm ảnh trên ảnh nắn từ toạ độ (x, y) trên ảnh gốc. Ngay sau khi tính chuyển, giá trị độ xám của pixel đó sẽ đợc gán từ giá trị nội suy theo các phơng pháp tái chia mẫu thích hợp.
Hàm số (3.2) tơng ứng với phơng pháp nắn ảnh gián tiếp. Ngợc với phơng pháp nắn ảnh trực tiếp, phơng pháp này lấy ảnh nắn làm cơ sở cho sự lựa chọn. Đối với từng pixel trong ảnh nắn, việc hiệu chỉnh vị trí của chúng trong ảnh gốc cần phải đợc tính toán trớc tiên thông qua hàm số chuyển đổi (3.2). Theo vị trí tính toán đợc chỉ ra nhờ toạ độ (X, Y) thì giá trị độ xám có thể nhận đợc từ ảnh gốc và từ đó gán sang pixel vừa gán đợc trong ảnh nắn. Các hàm số Fx, Fy hoặc fx, fy thờng là các biểu thức toán học của hình học chiếu hoặc đa thức.
Sau khi hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh thì có sự thay đổi vị trí của pixel nên giá trị độ sáng của các pixel cần phải đợc tính và gán lại giá trị độ sáng theo vị trí mới. Phơng pháp nội suy và tái chia mẫu nhằm xác định giá trị độ sáng của các pixel trên ảnh đã hiệu chỉnh từ các giá trị độ sáng của các pixel trên ảnh gốc. Có hai cách tái chia mẫu là: chiếu từ ảnh đã hiệu chỉnh về ảnh cha hiệu chỉnh hoặc chiếu từ ảnh cha hiệu chỉnh về ảnh đã hiệu chỉnh.
Việc nội suy vị trí phụ thuộc hoàn toàn vào mô hình hình học sử dụng, trong khi đó giá trị cấp độ xám đợc gán lại theo một số phơng pháp cơ bản có thể đợc áp dụng trong quá trình tái chia mẫu sau:
- Nội suy theo phơng pháp ngời láng giềng gần nhất (Nearest Neighbour). y Y A Gián tiếp a g B D F(XY) f(xy) f X d c ảnh được nắn chỉnh Trực tiếp C ảnh gốc X
- Nội suy bậc hai (nội suy tuyến tính - Bilinear Interpolation). - Nội suy theo hàm bậc 3 (Cubic Convolution).
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 cơ sở giải bài toán nắn ảnh. Tuy nhiên, khi nắn ảnh đòi hỏi đội chính xác cao, ngoài ảnh hởng của chênh cao địa hình, chúng ta còn quan tâm đến ảnh hởng của độ cong trái đất. Vì vậy, ngoài các yếu tố định hớng 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 phơng trình biến đổi hình học tơng ứng (phơng trình đồng phơng) để thực hiện chuyển đổi giữa toạ độ (x, y) của ảnh gốc và (X, Y) của ảnh nắn với độ cao Z của chúng. Vì khối lợng tính toán đòi hỏi rất lớn nên ta có thể chia nhỏ ảnh để thực hiện. Đối với 4 điểm nằm ở 4 góc vùng nắn đợc chia nhỏ, ta sử dụng phơng trình thay đổi hình học chiếu chặt chẽ, ngợc lại đối với các điểm nắn khác lúc đó ta có thể sử dụng đa thức đơn giản để tính toán.
Việc lựa chọn phơng pháp phải dựa trên bản chất sự méo hình của t liệu nghiên cứu và số lợng điểm khống chế có thể có đợc. Trong trờng hợp này, t liệu đa vào đã đợc hiệu chỉnh các loại sai số hệ thống nh hiệu chỉnh khí quyển, hiệu chỉnh bức xạ, hiệu chỉnh sai số gây ra do độ cong trái đất và đã sửa chữa các dòng lỗi để t liệu này có thể sử dụng đợc.
Việc xác định các tham số hiệu chỉnh thờng dựa trên việc thiết lập các mô hình toán học và các hệ số của mô hình này đợc tính theo phơng pháp bình sai trên cơ sở đã biết toạ độ ảnh và toạ độ kiểm tra. Trong thực tế, có nhiều mô hình toán học đợc thiết lập để hiệu chỉnh ảnh, nh biến đổi Affine, biến đổi theo phơng trình tạo ảnh, biến đổi đa thức...
Khi ảnh hởng của chênh cao địa hình gây ra sai số định vị điểm ảnh không lớn hơn 0,3 mm ở tỷ lệ bình đồ thành lập thì có thể áp dụng nắn ảnh theo mô hình đa thức. Khi giá trị định vị điểm ảnh > 0,3 mm ở tỷ lệ bình đồ ảnh thành lập thì phải áp dụng phơng pháp nắn ảnh có sử dụng mô hình số độ cao. Trờng hợp bản đồ hiện chỉnh có thay đổi hệ toạ độ (từ UTM, Gauss sang VN2000) thì toạ độ điểm khống chế ảnh trớc khi đa vào nắn ảnh phải chuyển
cục địa chính cung cấp.
Sản phẩm ảnh số nắn phải đạt độ chính xác hình học so với bản đồ cùng tỷ lệ nh sau: Tại các điểm nắn ≤ 0,3 mm, tại các điểm kiểm tra ≤ 0,4 mm. Đối với các địa vật, sai số nắn ảnh ≤ 0,4 mm đối với các địa vật rõ ràng và ≤ 0,6 mm đối với các địa vật không rõ ràng. Sai số tiếp biên địa vật giữa các mảnh nắn ≤ 0,6 mm ở vùng đồng bằng và ≤ 1,0 mm ở vùng núi.
c- Cắt ghép ảnh và thành lập bình đồ ảnh
Nếu bình đồ ảnh của mảnh bản đồ không nằm trọn trên một cảnh ảnh vệ tinh thì phải tiến hành cắt ghép các ảnh khác nhau để đợc mảnh bình đồ ảnh trọn vẹn. Vết ghép không đợc đi qua các điểm khống chế và phải đi qua các điểm địa vật rõ có sai số tiếp khớp nhỏ nhất, không đợc cắt theo địa vật hình tuyến.
- Sai số ghép ảnh ≤ 0,7 mm (trên tỷ lệ bản đồ) ở vùng đồng bằng và ≤ 1,0 mm ở vùng núi cao.
- Tông màu hai bên vết ghép phải tơng đối đồng đều. Phải tiến hành dàn tông màu trong hành lang 60 pixel xung quanh vết ghép.
Việc cắt ghép và chỉnh tông màu có thể thực hiện trên trạm Sun Ocapi, phần mềm Envi hoặc bằng phần mềm Adobe Photoshop hay Corel…
Bình đồ ảnh đợc cắt mảnh theo danh pháp mảnh bản đồ, hình ảnh cắt chờm ra ngoài khung toạ độ địa lý ít nhất 8-10 mm ở tỷ lệ bản đồ cần thành lập.