Tóm lại, phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR là tập hợp các bước xử lý cần thiết bao gồm: 1) Tiền xử lý ảnh; 2) Tách vết đen; 3) Nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu, trong đó bước tách vết đen trên ảnh SAR đóng vai trò quan trọng. Việc tách chính xác vết đen trên ảnh bằng các thuật toán tự động phân ngưỡng hoặc thuật toán nở vùng sẽ nâng cao khả năng tự động của phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR.
Tuy nhiên, để tách được tất cả các vết đen trên ảnh bằng một giá trị ngưỡng độ xám bằng thuật toán tự động phân ngưỡng Huang đòi hỏi tư liệu ảnh SAR cần phải thực hiện tốt bước tiền xử lý ảnh, đặc biệt là quá trình hiệu chỉnh ảnh hưởng xa - gần nguồn phát sóng. Hiệu ứng xa – gần nguồn phát sóng sẽ tạo ra sự khác biệt về giá trị độ xám của vết dầu ở gần nguồn phát sóng và giá trị độ xám của vết dầu ở xa nguồn phát sóng trên cùng một ảnh, gây khó khăn trong quá trình tự động phân ngưỡng tách các vết đen trên ảnh. Trong trường hợp các vết dầu đã bị phong hóa theo thời gian, có nhiều ngưỡng độ xám trên cùng một vết dầu thì cần sử dụng thuật toán nở vùng để tách các vết đen.
Qua kết quả thử nghiệm về nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu được trình bày trong chương 3 đã khẳng định khả năng sử dụng các chỉ số hình dạng trong nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu trên biển từ tư liệu ảnh SAR. Chỉ số hình dạng đặc trưng cho vết dầu do việc xả dầu trái phép thường có chỉ số hình
dạng (Sf) cao, độ phức tạp (C) thấp, diện tích và chu vi thường không lớn so với các vết nhiễu tại cùng thời điểm quan sát. Đồng thời, kết quả thử nghiệm cũng khẳng định khả năng ứng dụng mạng nơ-ron nhiều lớp MLP để nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu, nâng cao khả năng hoàn toàn tự động của phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR.
CHƢƠNG 4 . THỬ NGHIỆM NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI VẾT DẦU TRÊN BIỂN TỪ TƢ LIỆU VIỄN THÁM SIÊU CAO TẦN
Để khẳng định khả năng hiện thực cũng như ưu điểm của phương pháp được đề xuất trong chương 3, nghiên cứu sinh xây dựng chương trình thử nghiệm nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR bằng ngôn ngữ lập trình Matlab. Chương trình sẽ thực hiện quá trình thử nghiệm với hai loại tư liệu chính là tư liệu ảnh ALOS PALSAR (đặc trưng cho dữ liệu kênh L) với mức xử lý 4.2 (ERSDAC) và mức xử lý 1.5 (JAXA), chế độ thu nhận ScanSAR và dữ liệu EnviSAT ASAR (đặc trưng cho dữ liệu kênh C) với chế độ thu nhận WSM. Kết quả đầu ra của chương trình là dữ liệu đường biên của các vết đen được lưu dưới dạng Shapefile với 8 thông số thuộc tính là các chỉ số hình dạng của vết đen được phát hiện trên ảnh SAR.