Vệ tinh Các dải phổ và đặc điểm nhận dạng Bước sóng (nanometers) Băng thông (nanometers) Xử lý chính Venus Band 1 420 40 Sự điều chỉnh về khí quyển
Band 2 443 40 Sương mù, mây
Band 3 490 40 Sự điều chỉnh về khí
quyển
Band 4 555 40 Đất
Band 5 638 40 Đất
Band 6 638 40 DEM, chất lượng ảnh
Band 7 672 30 Đất
Band 8 702 24 Đất
Band 9 742 16 Đất
Band 10 782 16 Đất
Band 11 865 40 Đất
5. Mục đích và ý nghĩa của bài toán được giải quyết trong luận văn 5.1. Ý nghĩa khoa học 5.1. Ý nghĩa khoa học
Trong thực tế việc nghiên cứu, quan sát đánh giá phân lớp phủ trên bề mặt trái đất bằng các phương pháp hiện đại như kết hợp ảnh vệ tinh đã được áp dụng ở rất nhiều loại ảnh vệ tinh( Landsat, SPOT, …) cho nhiều khu vực trên thế giới.
Hướng nghiên cứu kết hợp ảnh vệ tinh và tạo ra bản đồ lớp phủ với GIS là khuynh hướng phát triển phần mềm mà các chuyên gia đưa ra, cùng với trí tuệ nhân tạo, nhận dạng; nhằm thiết lập các công cụ hiệu quả trong các ứng dụng của GIS đối với các hoạt động kinh tế xã hội, an ninh quốc phòng.
Ý nghĩa khoa học: Kết quả sẽ làm sáng tỏ thêm về phương pháp áp dụng kết hợp ảnh vệ tinh trong phân lớp phủ trên bề mặt trái đất nói chung và phân lớp phủ đô thị nói riêng. Hệ thống hoá lại cách tiếp cận nghiên cứu, các bước xử lý và phân lớp ảnh vệ tinh mới như ảnh vệ tinh Venus.
5.2. Ý nghĩa thực tiễn
Đề xuất những khả năng phát hiện bất thường trong quy hoạch, theo dõi biến động và quản lý tốc độ tăng trưởng đô thị của thành phố Hà Nội – Việt Nam. Góp phần thêm mới vào kết quả bản đồ phân lớp phủ cho kho dữ liệu nghiên cứu ảnh vệ tinh Venus.
CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ1. Các phương pháp phân loại lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị sử 1. Các phương pháp phân loại lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị sử dụng ảnh viễn thám
1.1. Các phương pháp phân loại lớp phủ mặt đất
Để nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất có nhiều phương pháp khác nhau với nhiều nguồn tài liệu khác nhau như: từ các số liệu thống kê hàng năm, số liệu kiểm kê, hay từ các cuộc điều tra. Các phương pháp này thường tốn nhiều thời gian, kinh phí và không thể hiện được sự thay đổi từ trạng thái này sang trạng thái khác của lớp phủ mặt đất, và vị trí không gian của sự thay đổi đó. Phương pháp sử dụng dữ liệu viễn thám đã khắc phục được những nhược điểm đó.
Cơ sở của dữ liệu viễn thám là phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên, có thể phân tích và thể hiện, đặc biệt có thể chia tách các vùng của các đối tượng trong lớp phủ mặt đất với các diện tích vùng riêng biệt. Dựa trên đặc trưng phản xạ phổ của các lớp đối tượng, bằng các mô hình, phần mềm chuyên dụng, dữ liệu viễn thám được xử lý để xác định và chia tách với từng đối tượng. Dữ liệu viễn thám đa thời gian cho phép xác định nhanh biến động lớp phủ mặt đất trong các khoảng thời gian giữa các thời điểm thu ảnh. Các thông tin về các đối tượng lớp phủ sau khi chiết tách, có thể tạo ra các bản đồ hiện trạng và tính toán cụ thể diện tích tại từng thời điểm cũng như tổng hợp phân tích kết quả về phân bố và biến động
Hiện nay, có nhiều phương pháp tiếp cận để phân loại ảnh vệ tinh như:
- Phương pháp phân loại tự động không giám sát (unsupervised classification): là phân loại thuần túy theo tính chất phổ, phụ thuộc hoàn toàn vào máy mà không biết rõ tên nhãn hay tính chất của lớp phổ đó.
- Phương pháp phân loại tự động có giám sát (supervised classification): là phân loại theo xác suất cực đại (maximum likelihood). Việc lựa chọn tập mẫu được tiến hành thông qua khảo sát biểu đồ hình cột (histogram) của các pixel ảnh vệ tinh cho từng đối tượng lớp phủ mặt đất cho vùng nghiên cứu
- Phương pháp phân ngưỡng (manual thresholds): dùng để chuyển ảnh đầu vào (gồm ảnh màu hoặc ảnh xám) về không gian ảnh nhị phân (chỉ gồm 2 màu) nhằm đơn giản hóa quá trình xử lý
- Phương pháp sử dụng logic mờ (Fuzzy logic): dựa trên nguyên tắc mỗi pixel có thể thuộc về nhiều lớp phủ và mỗi lớp phủ sẽ chiếm tỷ lệ phần trăm tương
ứng trong mỗi pixel. Tập mờ là một bộ mà các phần tử có mức độ thành viên. Một phần tử của tập mờ có thể là thành viên đầy đủ (100% thành viên) hoặc thành viên một phần (từ 0% đến 100% thành viên)
Trong các phương pháp phân loại này thường sử dụng một số thuật toán phổ biến như khoảng cách ngắn nhất (minimum distance), xác suất cực đại (maximum likelihood), K – Means, C –Means, ISODATA…
1.2. Các phương pháp phân loại lớp phủ đô thị
Ứng dụng viễn thám trong theo dõi biến động đô thị thực chất là nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất của đô thị, tập trung vào các đối tượng chính như: đất nông nghiệp, đất ở, đất bằng chưa sử dụng, mặt nước,… để từ đó đưa ra xu thế biến động của đô thị về mặt không gian.
Từ dữ liệu ảnh vệ tinh có độ phân giải cao, tiến hành xử lý, giải đoán, phân loại, chiết tách các thông tin, thành lập bản đồ lớp phủ mặt đất tại các thời điểm.
Trong phân loại lớp phủ đô thị ở phạm vi nghiên cứu, tôi sử dụng phương pháp phân loại tự động có giám sát (supervised classification).
2. Một số phương pháp kết hợp ảnh
Phương pháp kết hợp ảnh: là quá trình kết hợp các ảnh cùng loại trong một khoảng thời gian nhất định được kết hợp với nhau để chọn ra tối đa hoặc tối thiểu điểm của ảnh (chẳng hạn như: chỉ số thực vật, độ phản xạ của một kênh hoặc nhiệt độ) được chọn làm đại diện của các điều kiện bề mặt trong quá trình đo[8].
Các hình ảnh vệ tinh quang học có một nhược điểm lớn, chúng bị ảnh hưởng nặng nề bởi sự bao phủ của các đám mây. Nếu một vùng bị bao phủ bởi mây trong suốt quá trình vệ tinh bay qua, dữ liệu ghi nhận được coi như là không có gì. Do đó, đã có rất nhiều nhà nghiên cứu tìm các các phương pháp khác nhau để xử lý mây và ảnh hưởng của mây. Kết hợp ảnh dựa trên các điểm ảnh là một mô hình trong ngành khoa học viễn thám, tập trung vào việc tạo ra các bức ảnh kết hợp không có mây, phóng xạ. Ảnh kết hợp này là các khoảng không gian lớn liền kề nhau [9]. Trong quá khứ, đã có một số phương pháp kết hợp cho những ảnh không gian độ phân giải thấp (chẳng hạn 500x500m hoặc lớn hơn). Những phương pháp này mục đích chính là để giảm sự tác động của mây, sự ô nhiễm hóa chất, khối dữ liệu và các hiệu ứng quan sát, những thứ vốn luôn có trong các bức ảnh.
Gần đây, một số lượng lớn các phương pháp kết hợp các điểm ảnh tốt nhất