3. Nội dung và ph−ơng pháp nghiên cứu
3.2.2.2.Giải đoán ảnh vệ tinh SPOT
Dùng phần mềm ENVI giải đoán ảnh vệ tinh Spot theo ph−ơng pháp số.
* Kỹ thuật tăng c−ờng chất l−ợng ảnh và biến đổi hình ảnh:
Tăng c−ờng chất l−ợng ảnh (hay giảm các sai số của ảnh) là kỹ thuật xử lý ảnh nhằm tăng khả năng phân biệt các đối t−ợng trên ảnh. Những phép tăng
c−ờng chất l−ợng th−ờng đ−ợc sử dụng là: biến đổi cấp độ xám, biến đổi histogram, tổng hợp màu.... Biến đổi cấp độ xám là kỹ thuật tăng c−ờng chất l−ợng ảnh đơn giản nhất. Bản chất của công việc này là biến đổi khoảng giá trị cấp độ xám thực tế ban đầu thành cấp độ xám khác sao cho thiết bị hiển thị có khả năng thể hiện đ−ợc và ảnh trông rõ hơn. Phép biến đổi này đ−ợc biểu thị bằng toán học là một hàm y=f(x), trong đó: y là giá trị cấp độ xám sau khi biến đổi và x là cấp độ xám thực tế ban đầu.
Cho đến nay, ng−ời ta vẫn ch−a đ−a ra một tiêu chuẩn cụ thể nào về việc nâng cao chất l−ợng ảnh số. Chính vì vậy, việc nâng cao chất l−ợng ảnh th−ờng là làm theo yêu cầu và mục đích của ng−ời sử dụng. Thực chất việc nâng cao độ t−ơng phản là sự cần thiết l−ợng tử hóa độ xám của ảnh. Sự sắp xếp độ xám sau quá trình này nằm trong khoảng từ 0 đến 255 bậc. Một số ph−ơng pháp nâng cao độ t−ơng phản đ−ợc sử dụng trong các thiết bị xử lý ảnh đ−ợc kể tới nh− nâng cao tuyến tính, nâng cao phi tuyến tính và nâng cao theo phép biến đổi Histogram.
Có hai phép biến đổi chính là:
a/ Biến đổi tuyến tính theo công thức: Ymax - Ymin
Y =--- ( X - Xmin ) + Ymin (1.1) Xmax - Xmin
b/ Biến đổi dựa trên giá trị trung bình và độ lệch chuẩn theo công thức: Sy
Y = --- ( X - Xm ) + Ym (1.2) Sx
Trong đó :
Xm - giá trị trung bình của ảnh đầu vào Sx - độ lệch chuẩn của ảnh đầu vào Ym - giá trị trung bình của ảnh đầu ra Sy - độ lệch chuẩn của ảnh đầu ra
Histogram của ảnh có dạng rời rạc của hàm liên tục mật độ xác suất đối với sự phân độ xám của ảnh. Hoành độ biểu diễn c−ờng độ xám (I) đã l−ợng tử hóa từ ảnh số, tung độ biểu thị tổng số Pixel ứng với c−ờng độ xám nào đó.
Tổng hợp màu là ph−ơng pháp tạo ra ảnh màu từ ảnh các kênh phổ riêng biệt nhằm nâng cao khả năng nhận biết đối t−ợng của ảnh. Để tổng hợp màu th−ờng dùng ph−ơng pháp cộng màu và trừ màu. Cộng màu sử dụng ba màu cơ bản là đỏ, lục, xanh lam (red, green, blue). Trừ màu sử dụng ba màu chính là: vàng, tím hồng, xanh d−ơng (yellow, magenta, cyan). Tổ hợp màu gồm : tổ hợp màu tự nhiên (các đối t−ợng ở tổ hợp màu này có màu nh− trong tự nhiên, thí dụ thực vật đ−ợc thể hiện bằng các tông của màu xanh lá cây) và tổ hợp màu giả (các đối t−ợng ở tổ hợp này có màu quy −ớc, phụ thuộc vào ph−ơng pháp tổng hợp, ví dụ thực vật ở tổ hợp màu này đ−ợc thể hiện bằng các cấp độ của màu đỏ hoặc tím v.v...).
Tổ hợp cộng màu Tổ hợp trừ màu
Hình 14: Nguyên lý trộn màu
Các phép biến đổi ảnh dùng để tăng c−ờng chất l−ợng ảnh và loại trừ một số nhiễu cũng nh− ảnh h−ởng của các yếu tố môi tr−ờng xung quanh hoặc tách chiết các đặc tính, có hai kiểu biến đổi chính là biến đổi số học và biến đổi logic.
* Các kỹ thuật chiết tách thông tin ảnh vệ tinh SPOT:
- Lọc không gian: với ph−ơng pháp lọc quang học, khi đ−a kính lọc vào thì hình ảnh nguyên thủy bị thay đổi và ảnh mới đ−ợc tạo thành có những đặc điểm mới. Tùy cách lọc khác nhau mà đ−a ra kết quả khác nhau. T−ơng tự nh− vậy, trong xử lý số, các filter lọc cũng đ−ợc tạo bằng toán học, các filter đ−ợc gọi là các cửa sổ lọc.
- Lọc tăng c−ờng đ−ờng biên: Là kỹ thuật dùng các filter để làm nổi rõ các đ−ờng ranh giới giữa các đơn vị. Kỹ thuật này áp dụng cho nhiều lĩnh vực nh− sử dụng đât, lâm nghiệp, thổ nh−ỡng…
- Lọc làm tăng c−ờng theo h−ớng: Thông th−ờng ng−ời ta kết hợp cả 2 ph−ơng pháp: tăng c−ờng độ t−ơng phản và lọc nhằm khai thác nhiều thông tin mới trên t− liệu viễn thám.
- Tạo ảnh tỉ số phổ: ảnh tỉ số phổ đ−ợc tạo bằng cách chia gia trị DN của kênh (band) cho giá trị của DN của kênh khác để tạo nên một giá trị mới cho một Pixel. Căn cứ vào tính chất phổ của các đối t−ợng khác nhau của các band, ảnh tỉ số phổ có thể cung cấp nhiều thông tin mới so với từng kênh riêng biệt hay so với tổ hợp kênh ban đầu, đặc biệt là đối với các vùng bị bóng đối t−ợng che phủ hoặc những vùng có sự chênh lệch cao giữa giá trị DN ở giữa 2 kênh. Số l−ợng các ảnh tỉ số phổ đ−ợc tạo mới từ n kênh là n x (n-1). ảnh tỉ số phổ cũng đ−ợc sử dụng để tạo nên các tổ hợp ảnh màu mới.
- Tạo ảnh thành phần chính: Trên các kênh gốc của t− liệu viễn thám, từ nhiều kênh phổ, có thể xác định đ−ợc các vùng tập hợp của các giá trị DN cho một đối t−ợng. Tuy nhiên, với ảnh nguyên thủy, có thể sự phân bổ các giá trị là không rõ ràng giữa các kênh từ đó việc phân tích thông tin sẽ gặp khó khăn. Nguyên tắc của việc tạo ảnh thành phần chính là tạo nên những kênh ảnh mới theo ph−ơng pháp tạo nên các trục tọa độ mới trong không gian phân bố các giá trị độ sáng. Các kênh ảnh mới đ−ợc gọi là các thành phần chính.
- ảnh chỉ số thực vật: chỉ số thực vật là thông tin tiêu biểu cho việc nghiên cứu l−ợng Chlorophyl (diệp lục). Thông th−ờng chỉ số thực vật dùng để nghiên cứu sinh khối của rừng, cây nông nghiệp hay nghiên cứu hàm l−ợng tạo lục trong n−ớc. Tính chất phổ biến của thực vật có đặc điểm khác biệt với các đối t−ợng khác là có sự hấp thụ mạnh ở kênh xanh lục (0,5-0,6 àm). Do đó, có sự khác biệt lớn về độ sáng giữa kênh gần hồng ngoại và kênh xanh lục.
Đặc điểm đó gọi là độ xanh lục của đối t−ợng. Thông th−ờng tổng độ sáng của các kênh cao hay thấp liên quan đến các loại đất khác nhau, còn sự khác biệt về giá trị DN giữa kênh xanh lục và gần hồng ngoại liên quan đến độ xanh.
- Phân loại ảnh: là quá trình phân định các Pixel trong hình ảnh thành các lớp hoặc các nhóm đơn vị lớp phủ mặt đất. Trong quá trình phân loại, giá trị DN của từng Pixel là thông số duy nhất đ−ợc sử dụng.
Phân loại ảnh (hay phân loại phổ của hình ảnh) có 2 ph−ơng pháp: phân loại có kiểm định (Supervised Classification) và phân loại không kiểm định (Unsupervised Classification).
+ Phân loại có kiểm định: là phân chia một cách có kiểm định các giá trị DN của các Pixel ảnh theo từng nhóm đơn vị lớp phủ mặt đất bằng việc sử dụng máy tính và các thuật toán. Để thực hiện việc phân loại có kiểm định, phải tạo đ−ợc “khóa phổ” nghĩa là tìm đ−ợc ng−ỡng phổ đặc tr−ng cho từng đối t−ợng lớp phủ mặt đất và đặt tên cho chúng. Công việc xác định khóa phổ đ−ợc gọi là tạo các vùng thử nghiệm. Từ các vùng này, các Pixel khác trong toàn ảnh sẽ đ−ợc xem xét và sắp xếp theo nguyên tắc “giống nhất” để đ−a về các nhóm đối t−ợng đã đ−ợc đặt tên.
+ Phân loại không kiểm định: là việc phân loại thuần túy theo ng−ỡng phổ mà không biết rõ tên hay tính chất của lớp phổ đó và việc đặt tên chỉ là t−ơng đối. Khác với phân loại có kiểm định, phân loại không kiểm định không tạo các vùng thử nghiệm mà chỉ là việc phân lớp phổ . Quá trình phân lớp phổ đồng thời là quá trình phân loại. Số l−ợng và tên các lớp đ−ợc xác định một cách t−ơng đối khi so sánh với tài liệu mặt đất. Việc phân loại không kiểm định cũng gần giống nh− việc lọc ng−ỡng phổ (density slicing).
+ Kỹ thuật làm nhẵn sau phân loại: kết quả phân loại số th−ờng có kết quả là hình ảnh phân loại có những phần nhiễu do những sự khác biệt về phổ của từng Pixel. Những nhiễu đó th−ờng đ−a đến những kết quả sai lệch so với thực tiễn. Ví dụ, trong kết quả phân loại về sử dụng đất, có những Pixel (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
“Lúa n−ớc” xuất hiện ở vùng “núi cao có rừng” hoặc các “điểm dân c−” xuất hiện ở vùng “hồ n−ớc”, hay giữa “rừng rậm” và nh− vậy trên ảnh phân loại giữa các đối t−ợng hay lớp đối t−ợng th−ờng có những điểm rải rác của các đối t−ợng khác. Vì vậy, phải có công việc chỉnh sửa sau phân loại, đó là kỹ thuật làm nhẵn miền phân bố của các đối t−ợng. Công việc này đ−ợc thực hiện bằng phép lọc với filter riêng gọi là majority filter với cửa sổ có kích th−ớc 3x3. Với filter này, các vùng phân bố của các lớp đ−ợc làm đồng nhất bằng cách xếp gộp các Pixel nhiễu vào vùng có sự tập trung đa số các Pixel giống nhau. Tuy nhiên, cũng có thể tách xếp rõ ràng cho các vùng nhỏ của các đối t−ợng khác nằm trong vùng lớn của các đối t−ợng ban đầu. Kỹ thuật làm nhẵn th−ờng đ−ợc áp dụng trong phân loại thành lập bản đồ lớp phủ mặt đất hoặc bản đồ hiện trạng sử dụng đất, bản đồ lâm nghiệp…
+ Đánh giá sai số của việc phân loại: việc phân loại chỉ đ−ợc coi là hoàn chỉnh khi sự đánh giá về sự chính xác là đạt yêu cầu. Ph−ơng pháp phổ biến trong đánh giá là thành lập ma trận đánh giá theo ph−ơng pháp Crossing.