Các đặc điểm SPOT5 VNREDSat-1
Số kênh đa phổ 4 4
Dải phổảnh đa phổ 0.50 - 1.75m 0.45 - 0.89m
Kiểu dữ liệu 8 bits 16 bits
Độ phân giải không gian Kênh 1, 2, 3 (10m) Kênh 4 (20m)
Kênh 1, 2, 3, 4 (10 m)
Độ cao so với mặt nước biển 822 km 680 km
Tổng trọng lượng 3.000 kg 120 kg
Kích thước vệ tinh 3.1×3.1 × 5.7 m 0.6 × 0.57 × 0.5 m
Đối chiếu Bảng 2.2 và Bảng 3.1 chúng ta thấy ảnh SPOT5 và VNREDSat-1 đều
có độ phân giải phổ giống nhau (cùng 4 kênh ảnh). Tuy nhiên dải phổ của ảnh đa phổ
SPOT5 (0.50 - 1.75m) phủ rộng hơn dải phổ của ảnh đa phổ VNREDSat-1 (0.45 - 0.89m). Ngoài ra, nước hấp thụ mạnh tại dải phổ hồng ngoại và cận hồng ngoại. Trong khi Kênh 4 (NIR) của VNREDSat-1 đã nằm trong dải phổ cận hồng ngoại, điều này có nghĩa rằng tại giải phổ này đã có thể trích xuất được thông tin nước và kết quả
thực nghiệm kiểm tra đường giá trị theo Hình 4.2 ta thấy thông tin nước đã tách biệt so với các đối tượng khác. Trong khi đó, Kênh 3(NIR) của SPOT5 thì thông tin nước vẫn
chưa có sự phân biệt rõ với các đối tượng khác và phải sử dụng thêm Kênh 4 (SWIR) trong dải phổ hồng ngoại mới có thể trích xuất được thông tin nước. Mặt khác, qua
việc quan sát biểu đồ của SPOT5 (Hình 3.1) và biểu đồ của VNREDSat-1 (Hình 4.2) chúng ta thấy rằng giá trị tại kênh ảnh sử dụng để tách đối tượng nước với đối tượng khác của VNREDSat-1 rất rõ hay nói cách khác là khoảng cách giữa thông tin nước với các thông tin khác rất xa nhau, còn trên ảnh SPOT5 thì các giá trị của thông tin
nước với các đối tượng khác lại gần nhau hơn. Điều này chứng tỏ rằng việc trích xuất thông tin nước trên SPOT5 dễ bị lẫn với các thông tin khác hơn là trích xuất thông tin
nước từảnh VNREDSat-1. Từ nhận định này, kết hợp với kiểm chứng bằng trực quan trên biểu đồ đường giá trị tại các kênh ảnh của SPOT5 và VNREDSat-1 chúng ta có thể khẳng định rằng, nếu chỉ xét về phân tích giá trị tại các kênh phổ thì việc trích xuất
thông tin nước đối với ảnh VNREDSat-1 là hiệu quả hơn SPOT5 và đây chính là vấn
đề then chốt để lựa chọn trích xuất thông tin nước bằng phương pháp này sẽ mang lại
độ tin cậy cao. Quả thực, qua kết quả thực nghiệm cho thấy việc trích xuất thông tin
nước trên ảnh VNREDSat-1 bằng thuật toán này đã cho kết quả rất đáng tin cậy.
Ngoài ra, các phương pháp trích xuất thông tin nước khác cơ bản sử dụng
phương pháp phân tích đặc điểm giá trị tại các kênh phổ dựa trên phân tích giá trị phản xạ của nó. Phương pháp này sẽ phức tạp hơn nhưng kết quả trích xuất thông tin nước cũng không có sự đặc biệt nổi trội. Mỗi phương pháp đều có ưu nhược điểm của nó, tuy nhiên độ tin cậy kiểm chứng trên hình ảnh hoặc số liệu kết luận của bài báo đưa ra
cũng có sự sai số nhất định. Chính vì lẽđó, tôi đã chọn phương pháp mà Cao Kai đã thực hiện trên ảnh SPOT5 để nghiên cứu, điều chỉnh cho phù hợp và đã thực hiện việc trích xuất thông tin nước trên ảnh VNREDSat-1 đạt được độ tin cậy cao, ứng dụng
được vào thực tế.
Tuy rằng, phương pháp giống nhau nhưng do đặc điểm phổ, kiểu dữ liệu mô tả ảnh, độ phân giải không gian, độ tương phản khác nhau mà các ngưỡng được thiết lập
để phân biệt các đối tượng trên hai ảnh SPOT5 và VNREDSat-1 là khác nhau. Bên cạnh đó, số lượng các đối tượng trên ảnh và các đối tượng cũng được phân biệt khác nhau phù hợp với thực tế của từng cảnh ảnh ở từng vị trí địa lý khác nhau.
Chương 4. THUẬT TOÁN TRÍCH XUẤT THÔNG TIN NƯỚC CHO ẢNH VỆ TINH VNREDSat-1
4.1 Tổng quan quá trình trích xuất thông tin nước
Thuật toán trích xuất thông tin nước trên ảnh vệ tinh VNREDSat-1 sử dụng cây quyết định (Decision Tree) dựa trên ý tưởng của Cao Kai (2006) trong bài báo nghiên cứu tựđộng trích xuất thông tin nước trên ảnh SPOT5 khu vực thành phố.
Nhìn chung, ảnh VNREDSat-1 cũng có những đặc điểm tương đồng với ảnh SPOT5. Qua quá trình phân tích đặc điểm phổ và thực nghiệm cho thấy việc áp dụng thuật toán này rất hiệu quảđối với ảnh VNREDSat-1. Các phương pháp giải đoán ảnh
được phân thành ba nhóm chính gồm: trích xuất đặc trưng, phân lớp có giám sát và
không giám sát và phương pháp hỗn hợp. Ảnh VNREDSat-1 được áp dụng phương
pháp trích xuất đặc trưng. Các đặc trưng được sử dụng để trích xuất thông tin nước trên ảnh VNREDSat-1 gồm:
- Đặc trưng phổ
- Đặc trưng không gian (hình dạng, cấu trúc, kích thước)
Sơ đồ tổng quan các bước thực hiện bài toán
Hình 4.1 Sơ đồ tổng quan quá trình thực hiện bài toán trích xuất thông tin nước
Hoạt động của sơ đồ trên (Hình 4.1) được mô tảnhư sau:
Ảnh nghiên cứu VNREDSat-1 ban đầu là ảnh dạng thô, chưa thể can thiệp để lập trình được. Do vậy, chúng ta cần phải sử dụng công cụ hỗ trợ để hiệu chỉnh hình học
Ảnh VNREDSat-1 thô
Hiệu chỉnh hình học
Input: Ảnh VNREDSat-1 đã hiệu chỉnh hình học
Thuật toán xử lý trích xuất thông tin nước
Output: Ảnh VNREDSat-1 thông tin nước
Xem Hình 4.4
ảnh VNREDSat-1 mới can thiệp lập trình được và ảnh này đã được xử lý ở mức 2A.
Ảnh viễn thám mức 2A là sản phẩm ảnh viễn thám được hiệu chỉnh hình học (nắn ảnh) về hệ tọa độ Quốc gia VN-2000 sử dụng mô hình vật lý, các thông tin quỹ đạo của vệ
tinh. Khi đó, ảnh đầu vào (Input) của thuật toán trích xuất thông tin nước chính là ảnh VNREDSat-1 đã hiệu chỉnh hình học ở mức 2A [3]. Kết quảđầu ra (Output) của thuật toán này sẽ là ảnh VNREDSat-1 đơn sắc lưu thông tin nước được trích xuất. Sau khi
có được ảnh kết quả ở dạng Raster, chúng ta cần thực hiện chuyển đổi ảnh về dạng
Vector để thuận lợi cho việc đo đạc diện tích các thông tin nước trên ảnh kết quả, gán hệ tọa độ VN-2000 cho ảnh kết quảđể có thểxác định các vị trí theo bản đồ, hoặc định vị vệ tinh phục vụ cho nghiên cứu của luận văn và ứng dụng của nó.
4.2 Thuật toán trích xuất thông tin nước dựa trên cây quyết định 4.2.1 Ý tưởng thuật toán:
Bước 1. Xác định sốcác đối tượng trên ảnh cần phân biệt.
Bước 2. Thiết lập số đường giới hạn (ngưỡng) phân biệt giữa các đối tượng cần nghiên cứu trên ảnh. Số lượng đường giới hạn này được thiết lập tùy thuộc vào nhu cầu của từng bài toán cần tách đối tượng nào trên ảnh, phân tích tính tương quan của
nó đối với các đối tượng khác, tách đối tượng phức tạp thì cần số lượng đường giới hạn nhiều, ngược lại thì cần ít hơn.
Bước 3. Phân tích đặc điểm phổ giữa các kênh ảnh để xác định trích xuất thông tin nước từ kênh ảnh nào trước tiên và phù hợp nhất, bước này sẽ trích xuất được thông tin cơ bản đối tượng nước nhưng vẫn còn lẫn một ít thành phần tạp khác, thường
là bóng đổ thực vật và bóng đổ tòa nhà.
Bước 4. Phân tích đặc điểm hình dạng, kích thước của đối tượng, thiết lập công thức tính toán chỉ số hình cho các cụm dữ liệu nước đã được trích xuất mà vẫn còn lẫn một ít thông tin bóng đổtrong đó.
Bước 5. Thông tin nước cuối cùng được trích xuất sau khi tổng hợp và loại bỏ
các thành phần không phải là nước trong nó.
4.2.2 Giới thiệu khu vực nghiên cứu:
Khu vực nghiên cứu - Thành phố Hà Nội nằm ở Miền Bắc Việt nam. Hà Nội có vị trí từ 20°53' đến 21°23' vĩ độ Bắc và 105°44' đến 106°02' kinh độ Đông, tiếp giáp với dải Sông Hồng. Địa hình Hà Nội thấp dần theo hướng từ Bắc xuống Nam và từ Tây sang Đông với độ cao trung bình từ5 đến 20 mét so với mực nước biển.
Sông Hồng là con sông chính của thành phố, bắt đầu chảy vào Hà Nội ở huyện
Ba Vì và ra khỏi thành phố ở khu vực huyện Phú Xuyên tiếp giáp Hưng Yên. Đoạn
sông Hồng chảy qua Hà Nội dài 163 km, chiếm khoảng một phần ba chiều dài của con sông này trên đất Việt Nam. Ngoài ra, trên địa phận Hà Nội, khu vực nghiên cứu còn có sông Tô Lịch, Sông Kim Ngưu và một số con lạch nhỏ khác.
Hà Nội có nhiều đầm hồ, dấu vết còn lại của các dòng sông cổ. Trong khu vực
nội thành, Hồ Tây có diện tích lớn nhất, khoảng 526 ha, đóng vai trò quan trọng trong
khung cảnh đô thị. Ngoài ra, khu vực nghiên cứu còn có HồGươm, Hồ Trúc Bạch, Hồ
Thiền Quang, Hồ Thủ Lệ,.. Hình 4.2 mô tả khu vực nghiên cứu được vẽ theo hình vuông, có diện tích 349 km2, chu vi 74.7 km.
Hình 4.2 Hình ảnh khu vực nghiên cứu
Khí hậu Hà Nội tiêu biểu cho vùng Bắc Bộ với đặc điểm của khí hậu cận nhiệt
đới ẩm, mùa hè nóng, mưa nhiều và mùa đông lạnh, ít mưa về đầu mùa và có mưa
phùn về nửa cuối mùa. Nằm về phía bắc của vành đai nhiệt đới, thành phố quanh nǎm
tiếp nhận lượng bức xạ Mặt Trời rất dồi dào và có nhiệt độ cao. Và do tác động của
biển, Hà Nội có độẩm và lượng mưa khá lớn, trung bình 114 ngày mưa một năm. Một đặc điểm rõ nét của khí hậu Hà Nội là sự thay đổi và khác biệt của hai mùa nóng, lạnh.
Mùa nóng kéo dài từ tháng 5 tới tháng 9, kèm theo mưa nhiều, nhiệt độ trung bình 28,1 °C. Từ tháng 11 tới tháng 3 năm sau là mùa đông với nhiệt độ trung bình 18,6 °C. Trong khoảng thời gian này số ngày nắng của thành phố xuống rất thấp, bầu trời thường xuyên bị che phủ bởi mây và sương mù.
Theo số liệu thống kê bản tin số 31/2015 của VAST, vệ tinh VNREDSat-1 đã chụp được các cảnh từ ngày 6/8/2015 đến 6/9/2015 với độ che phủ mây như Bảng 4.1
Bảng 4.1 Số cảnh thu được bịảnh hưởng bởi độ che phủ của mây Độ phủ mây Số cảnh đa phổ