2.3. Phương phâp nghiín cứu
2.3.2.2. Hiệu chỉnh bức xạ, phản xạ
Bản chất của quâ trình thu nhận ảnh (viễn thâm thụ động) lă việc ghi lại bức xạ phản xạ từ bề mặt Trâi đất dƣới ânh sâng của Mặt trời. Dữ liệu thu nhận đƣợc thƣờng có một phần nhiễu xạ do câc hiện tƣợng vật lý khâc tâc động. Qua câc thí nghiệm cho thấy: việc thu nhận bức xạ phản xạ có khoảng câch xa thƣờng ảnh hƣởng bởi góc nghiíng vă độ cao Mặt trời; câc điều kiện quang học của khí quyển vă kỹ thuật thu nhận của từng loại sensor.
Thông thƣờng hầu hết câc xử lý sai số của phổ đều đƣợc tiến hănh trực tiếp tại câc trung tđm thu nhận ảnh vệ tinh. Tuy nhiín trong sử dụng, ta vẫn phải kiểm tra vă hiệu chỉnh cho câc dải phổ ảnh cho đúng với yíu cầu của câc bƣớc xử lý tiếp theo.
Câc chƣơng trình chun xử lý ảnh (ENVI, PCI, Ermapper...) thƣờng đƣợc căi đặt sẵn câc modul chƣơng trình để lọc câc nhiễu - chủ yếu do thiết bị chụp gđy ra.
Ngoăi ra, do yếu điểm của loại dữ liệu viễn thâm thụ động mă hiệu ứng che phủ do mđy, sƣơng mù có thể lăm hỏng phần dữ liệu thu nhận đƣợc.
Cũng nhƣ câc loại tín hiệu khâc, ảnh vệ tinh bao gồm những thơng tin có ích (tín hiệu), thơng tin khơng có ích (nhiễu). Q trình hiệu chỉnh câc sai số do câc yếu tố khâc nhau đƣợc xử lý theo quy tắc câc bộ lọc số. Trong quâ trình xử lý ảnh, ngƣời sử dụng phải quan sât tập giâ trị trín câc dải phổ, xâc định giâ trị bất thƣờng, kết hợp với đối tƣợng địa vật để có đƣợc biện phâp hiệu chỉnh thích hợp.
Đối với ảnh Landsat 8, hiệu chỉnh bức xạ, phản xạ lă q trình chuyển đổi giâ trị số ngun thănh giâ trị thực của bức xạ điện từ thu nhận đƣợc bởi bộ cảm. Hiệu chỉnh sai số do ảnh hƣởng của bộ cảm đối với ảnh Landsat 8 theo cơng thức chuyển đổi giâ trị số (DN) trín ảnh về giâ trị của phản xạ ở tầng trín khí quyển của vật thế (đối tƣợng) [44, tr.60]:
ρλ'
= MρQcal + Aρ
ρλ = ρλ' = ρλ' cos(θSZ) sin(θSE)
Qcal- giâ trị số trín ảnh (DN);
Mp : giâ trị REFLECTANCE_MULT_BAND_x; Ap: giâ trị REFLECT ANCE_ADD_BAND_x;
θSE: góc thiín đỉnh (góc cao) của mặt trời_SUN_ELEVATION (độ).
θSZ = 90° - θSE
ρλ' : phản xạ ở tầng trín của khí quyển (Planetary TOA reflectancre) chƣa hiệu chỉnh góc nghiíng của mặt trời (thứ ngun, khơng có đơn vị);
ρλ : phản xạ ở tầng trín của khí quyển (Planetary TOA reflectancre) đê thực hiện hiệu chỉnh góc nghiíng của mặt trời (thứ ngun, khơng có đơn vị);
Bảng 2.1: Bảng giâ trị MP, AP câc band ảnh Landsat 8 OLI của cảnh ảnh LC81260452014364LGN01 chụp ngăy 30 thâng 12 năm 2014
Vệ tinh Kính phổ MP AP
LDCM -Landsat 8 (Bộ cảm OLI vă TIRS)
Band 1 - Visible 2.0000E-05 -0.100000
Band 2 - Visible 2.0000E-05 -0.100000
Band 3 - Visible 2.0000E-05 -0.100000
Band 4 - Red 2.0000E-05 -0.100000
Band 5 - Near-
Infrared 2.0000E-05 -0.100000
Band 6 - SWIR 1 2.0000E-05 -0.100000
Band 7 - SWIR 2 2.0000E-05 -0.100000
Band 8 - Panchromatic
(PAN) 2.0000E-05 -0.100000
Band 9 - Cirrus 2.0000E-05 -0.100000
Band 10 - Thermal Infrared (TIRS) 1 Band 11 - Thermal Infrared (TIRS) 2
(Nguồn: ảnh Landsat 8 OLI, cảnh ảnh LC81260452014364LGN01) 2.3.2.3. Chuyển ảnh vệ tinh từ hệ tọa độ UTM sang VN2000
Hiện nay, đối với câc bản đồ sản phẩm, Việt Nam đê thống nhất sử dụng hệ tọa độ VN2000 trín toăn quốc nhƣng dữ liệu ảnh vệ tinh sau khi tải về vă xử lý qua câc bƣớc trín vẫn ở hệ tọa độ UTM. Do đó, để phù hợp với hệ thống bản đồ đang có thì cần chuyển ảnh từ hệ tọa độ UTM sang hệ tọa độ VN2000. Công tâc chuyển đổi hệ tọa độ sang VN2000 sử dụng câc thông số sau để lăm công thức chuyển đổi từ WGS84 sang VN2000 (Theo hướng dẫn 1123) [5].
Tham số dịch chuyển gốc tọa độ:
X = 191.90441429, Y = 39.30318279, Z = 111.45032835, Góc xoay trục tọa độ:
Hệ số tỷ lệ chiều dăi k = -0.252906278.
Ảnh sau khi chuyến đổi sang hệ tọa độ VN2000 sẽ đƣợc sử dụng cho việc giải đoân câc đối tƣợng thạch học.
2.3.3. Xử lý ảnh
2.3.3.1. Phđn tích đặc điểm thảm phủ thực vật (NDVI)
Mục đích của cơng tâc năy lă xâc định mức độ che phủ thực vật của khu vực nghiín cứu. Từ đó đânh giâ đặc điểm, khả năng giải đoân trực tiếp câc đối tƣợng thạch học không chịu ảnh hƣởng của lớp phủ thực vật vă đƣa ra phƣơng phâp xử lý riíng cho mỗi khu vực. Để phđn tích đặc điểm thảm phủ thực vật từ ảnh vệ tinh quang học, phƣơng phâp sử dụng lă phđn tích chỉ số thực vật (NDVI_normalised difference vegetation index). Mơ hình âp dụng để tính tơn trong luận văn lă mơ hình phđn giải pixel hỗn hợp tuyến tính, LSMM, tổng quât do Van đề xuất đƣợc thể hiện bởi công thức:
Trong đó, Rk lă giâ trị phản xạ phổ của kính k; n lă số lƣợng câc đối tƣợng
thuần trong một pixel hỗn hợp; fi lă tỷ lệ của đối tƣợng thuần i trong một pixel hỗn hợp; ri,k lă giâ trị phản xạ phổ của đối tƣợng thuần i tại kính k trong pixel hỗn hợp; ek lă phần dƣ khớp mơ hình tại kính k. Câc đối tƣợng thuần trong pixel hỗn hợp
thỏa mên điều kiện:
Tỷ lệ của câc đối tƣợng thuần trong pixel hỗn hợp có thể đƣợc xâc định bằng phƣơng phâp số bình phƣơng nhỏ nhất có thể tính đƣợc, trong đó tỷ lệ của thực vật trong pixel hỗn hợp chính lă độ che phủ thực vật. Theo Lu vă Weng, độ chính xâc xâc định tỷ lệ câc thănh phần trong pixel hỗn hợp phụ thuộc chủ yếu văo việc lựa chọn câc đối tƣợng thuần. Trong nghiín cứu năy, giả sử thănh phần của một pixel hỗn hợp chỉ bao gồm nƣớc, thực vật vă thổ nhƣỡng. Do đó, thơng tin quang phổ của câc pixel trong kính ảnh có sự tham gia của ba đối tƣợng năy. Tỷ lệ về diện tích của câc đối tƣợng thuần (nƣớc, thực vật hoặc thổ nhƣỡng) trín diện tích của một pixel đƣợc coi lă trọng số. Trong đó, tỷ lệ phần trăm của phần thực vật bao phủ trong một pixel chính lă độ che phủ thực vật của pixel đó. Khi đó, mối quan hệ giữa độ che phủ thực vật f vă chỉ số thực vật NDVI, đƣợc xâc định bởi mơ hình hồi quy tuyến tính:
Từ cơng thức suy ra độ che phủ thực vật đƣợc xâc định theo công thức (1):
(1)
Trong đó: f lă tỉ lệ thực vật trong một pixel hỗn hợp, chính lă độ che phủ thực vật, NDVIs lă NDVI của thổ nhƣỡng, NDVIv lă NDVI của thực vật tƣơng ứng, NDVI lă NDVI của pixel hỗn hợp vă đƣợc xâc định bởi cơng thức:
Trong đó, ρNIR, ρRED lần lƣợt lă giâ trị phản xạ phổ kính cận hồng ngoại vă kính đỏ.
Việc xâc định NDVIv vă NDVIs lă điều khó khăn, đồng thời tồn tại nhiều tính bất định do chúng chịu ảnh hƣởng của câc loại thổ nhƣỡng, loại thực vật khâc nhau, hăm lƣợng chất diệp lục vă câc yếu tố khâc.
Theo NASA [66], bản đồ vệ tinh của thảm thực vật cho thấy mật độ sinh trƣởng của cđy trín toăn bộ thế giới. Chỉ số đo lƣờng phổ biến nhất đƣợc dùng lă chỉ số thực vật (NDVI). Giâ trị rất thấp của NDVI (0,1 trở xuống) tƣơng ứng với khu vực cằn cỗi của đâ, cât, hoặc tuyết, mặt nƣớc. Giâ trị NDVI từ 0,2 đến 0,3 đại diện cho cđy bụi vă đồng cỏ, giâ trị NDVI từ 0,3 đến 0,6 đại diện cho khu vực trảng cỏ, cđy trồng nông nghiệp, rừng thƣa, trong khi giâ trị từ 0,6 đến 0,8 cho thấy khu vực rừng ơn đới vă nhiệt đới.
Khi đó, nếu NDVI > 0,6 thì pixel đó đƣợc coi lă hoăn toăn bao phủ bởi thực vật (đối tƣợng thuần thực vật), độ che phủ thực vật f = 1. Nếu NDVI < 0,2 thì pixel đó đƣợc coi lă hoăn toăn bao phủ bởi thổ nhƣỡng (đối tƣợng thuần thổ nhƣỡng), độ che phủ thực vật f = 0. Nếu 0,2 < NDVI < 0,5 thì độ che phủ thực vật đƣợc xâc định theo công thức (1).
2.3.3.2. Phđn loại dựa văo câc dấu hiệu giải đoân ảnh
Cấu trúc lă một tập hợp liín kết của câc hình mẫu nhỏ đƣợc lặp lại một câch đều đặn. Cơng tâc đơn đọc điều vẽ bằng mắt dựa trín cơ sở nhận biết câc cấu trúc mịn, trơn hoặc sần sùi khi đoân đọc điều vẽ câc khu vực thạch học khâc nhau. Việc phđn loại hay chia tâch câc đặc tính cấu trúc trín ảnh chính lă phđn tích cấu trúc trong mối liín quan tới hình dâng câc hình mẫu cơ bản, mật độ vă lƣợng phđn bố của câc đối tƣợng trong khu vực.
Theo Nguyễn Ngọc Thạch (2005) [18], cơ sở phđn loại dựa trín câc yếu tố ảnh vă câc yếu tố địa kỹ thuật nhƣ:
1. Các yếu tố ảnh
- Tone ảnh: lă tổng hợp lƣợng ânh sâng đƣợc phản xạ từ về mặt đối tƣợng, lă
dấu hiệu hết sức quan trọng để xâc định đối tƣợng. Tone ảnh đƣợc chia ra nhiều cấp khâc nhau, trong giải đơn bằng mắt thƣờng có 10-12 cấp. Sự khâc biệt của tone ảnh phụ thuộc văo nhiều tính chất khâc nhau của đối tƣợng.
Hình 2.6. Thang độ sâng (hay độ xâm) của ảnh đen trắng (10 cấp).
(Nguồn: Nguyễn Ngọc Thạch (2005) [18, tr.140]) - Hình dạng (Shape): lă hình ảnh bín ngoăi của đối tƣợng, thơng thƣờng đó
lă hình ảnh 2 chiều. Đối với ảnh lập thể có thể nhìn thấy cả chiều cao của đối tƣợng. Hình dâng lă yếu tố đầu tiín giúp cho ngƣời phđn tích có thể phđn biệt câc đối tƣợng khâc nhau.
- Kích thước (Size): lă thông số về độ lớn,độ dăi, độ rộng của đối tƣợng. Kích thƣớc liín quan đến tỉ lệ của ảnh. Về hình dạng có thể giống nhau nhƣng kích thƣớc khâc nhau thì có thể lă hai đối tƣợng khâc nhau.
- Mẫu (Pattern): lă sự sắp xếp trong khơng gian của câc đối tƣợng. Một dạng
địa hình đặc trƣng sẽ bao gồm sự sắp xếp theo một quy luật đặc trƣng của câc đối tƣợng tự nhiín, lă hợp phần của dạng địa hình đó. Ví dụ: Khu đô thị lă tập trung của nhă xđy, đƣờng phố, cđy xanh tạo nín một mẫu đặc trƣng của cấu trúc đô thị. Ruộng trồng lúa có hình mẫu ơ thửa đặc trƣng khâc với vƣờn cđy ăn quả, có cấu trúc dạng đốm.
- Cấu trúc (Texture): lă tần số thay đổi của độ sâng (tone) trín ảnh. Đó lă sự
tập hợp câc đặc điểm của hình ảnh nhƣ hình dạng, kích thƣớc, mẫu để tạo nín một đặc điểm riíng biệt của đối tƣợng hay nhóm đối tƣợng. Cấu trúc lă đặc điểm tƣơng đối khâi quât song lại rất đặc trƣng, giúp cho ngƣời phđn tích có thể nhận diện vă phđn biệt một câch nhanh chóng từng đối tƣợng tập hợp thănh một dạng địa hình đặc trƣng. Về cấu trúc có câc khâi niệm: thơ, mịn, đồng tđm, toả tia, vịm, phđn nhânh.
Ví dụ: Cấu trúc mịn đặc trƣng cho trầm tích bở rời, cấu trúc thô cho đặc
trƣng đâ macma; cấu trúc dạng dải đặc trƣng cho đâ trầm tích biến chất cao, từ đó có thể phđn biệt đƣợc câc loại đâ khâc nhau..
- Bóng (Shadow): lă phần bị che lấp, khơng có ânh sâng mặt trời chiếu tới
(hoặc từ nguồn chủ động), do đó khơng có ânh sâng phản hồi tới thiết bị thu. Bóng thƣờng đƣợc thể hiện bằng tone ảnh đen trín ảnh đen trắng vă mău xẫm đến đen trín ảnh mău. Bóng có thể phản ânh lín độ cao của đối tƣợng. Bóng lă yếu tố quan
trọng tạo nín cấu trúc đặc trƣng cho câc đối tƣợng. Tuy nhiín bóng cũng lă phần mă thơng tin về đối tƣợng khơng có hoặc rất ít, vì vậy phải bổ sung lƣợng thơng tin ở vùng bóng.
- Vị trí (Site): vị trí của đối tƣợng trong khơng gian địa lý của vùng nghiín
cứu lă thơng số rất quan trọng giúp cho ngƣời giải đơn có thể phđn biệt đối tƣợng. Rất nhiều trƣờng hợp cùng một dấu hiệu ảnh, song ở vị trí khâc nhau lại lă câc đối tƣợng khâc nhau (đặc biệt lă khi giải đoân bằng mắt, mắt ngƣời không phđn biệt đƣợc rõ câc mức khâc nhau của yếu tố ảnh).
Ví dụ: Bêi bồi khơng thể có ở sƣờn núi mặc dù văi đặc điểm trín ảnh trơng
rất giống dấu hiệu của nó. Câc bêi bồi chỉ phđn bố ở hai bín bờ sơng suối, có mău sâng; cịn ở bín sƣờn núi, câc mảng mău sâng lại lă câc nón phóng vật, câc đới trƣợt lở hoặc vùng canh tâc nƣơng rẫy.
- Mău (colour): mău của đối tƣợng trín ảnh mău giả giúp cho ngƣời giải
đơn có thể phđn biệt đƣợc nhiều đối tƣợng có đặc điểm tone ảnh tƣơng tự nhƣ nhau trín ảnh đen trắng. Tổ hợp mău giả thông dụng trong ảnh Landsat lă xanh lơ (blue), xanh lục(green) vă đỏ (red), thể hiện câc nhóm yếu tố cơ bản lă: thực vật từ mău hồng đến mău đỏ, nƣớc xanh lơ nhạt đến xanh lơ sẫm, đất trồng, đâ lộ có mău trắng. Ngoăi ra một số đối tƣợng khâc cũng có mău đặc biệt: đơ thị mău xanh lơ, rừng ngập mặn: mău đỏ xẫm đến mău nđu sẫm, đất trồng mău cđy vụ đơng câc loại có mău hồng đến mău văng,... Ngoăi ba tổ hợp mău giả đê níu trín, có thể tạo nín rất nhiều tổ hợp ảnh mău giả khâc bằng phƣơng phâp quang học (dùng câc tấm lọc mău) hoặc bằng kỹ thuật xử lý ảnh số. Vì vậy khi giải đơn câc đối tƣợng trín ảnh mău giả phải có những định hƣớng ngay từ đầu về tổ hợp mău giả, từ đó mới trânh đƣợc những sự nhầm lẫn ngay từ đầu.
2. Các yếu tố địa kỹ thuật
- Địa hình: địa hình cho phĩp phđn biệt sơ bộ câc yếu tố trín ảnh, từ đó định
hƣớng rất rõ trong phđn tích. Ví dụ:
+ Dạng địa hình: núi đâ vơi, đồi sót, đồng bằng, dêy ven biển, câc cồn cât ven biển, lịng sơng cổ,...
+ Kiểu địa hình: dêy núi thấp cấu tạo bởi núi đâ vôi, đồng bằng đồi, đồng bằng phù sa sơng, đồng bằng tích tụ sơng biển, đồng bằng tích tụ do biển, đồng bằng bêi triều.
- Thực vật: sự phđn bố của một kiểu thảm vă đặc điểm của nó (nhƣ mật độ
tân che, sinh khối,...) lă một dấu hiệu hết sức quan trọng để phđn biệt đối tƣợng khâc nhƣ câc dạng địa hình.
Ví dụ: Rừng thƣờng xanh (thƣờng có ở những vùng núi cao hoặc vùng núi trung bình)
- Hiện trạng sử dụng đất: Đđy vừa lă mục tiíu vừa lă dấu hiệu trong giải
đoân bằng mắt. Hiện trạng sử dụng đất cung cấp những thông tin giân tiếp vă quan trọng để xâc định câc đối tƣợng khâc.
Ví dụ: Lúa một vụ- vùng đồng bằng cao. Lúa hai vụ - vùng thấp thƣờng xun vừa đủ nƣớc, đó lă câc đồng bằng phù sa. Hoặc đất thổ cƣ nông thôn đƣợc xâc định nhờ dấu hiệu của cđy trồng xung quanh nhă ở (thƣờng có mău đỏ trín ảnh tổ hợp BGR).
- Mạng lưới thuỷ văn -sông suối: cũng lă một dấu hiệu quan trọng hăng đầu trong phđn tích ảnh. Mạng lƣới sơng suối có quan hệ rất mật thiết với dạng địa hình, độ dốc lớp vỏ phong hoâ, nền thạch học, mạng lƣới thỷ văn lă sản phẩm quâ trình tâc động của dịng nƣớc chảy trín mặt với vật chất nền, đồng thời nó cũng cho biết đặc điểm cấu trúc địa chất của khu vực. Thơng qua hình ảnh của mạng lƣới thuỷ văn, có thể xâc định đƣợc thănh phần vă cấu tạo của vật chất. Trín ảnh viễn thâm, có thể phđn tích rõ câc kiểu mạng lƣới thuỷ văn. Ngoăi ra, cần phđn tích cả mật độ mạng lƣới thuỷ văn, giâ trị năy đƣợc sử dụng để xem xĩt mức độ chia cắt ngang của địa hình.
- Hệ thống câc khe nứt vă câc yếu tố dạng tuyến(lineament):
Những thông số của hệ thống khe nứt cần đƣợc xem xĩt đến lă: hƣớng mật độ, hình dạng, độ lớn. Hệ thống lineamemt có thể liín quan đến câc kiểu đứt gêy, khe nứt lớn của đâ cứng. Đđy lă một yếu tố rất quan trọng để xâc định vă phđn biệt nhiều đối tƣợng đồng thời cũng lă thông số để đânh giâ đối tƣợng. Cũng cần phđn biệt câc yếu tố dạng tuyến nhđn tạo vă câc yếu tố dạng tuyến tự nhiín.
Ví dụ về câc yếu tố dạng tuyến tự nhiín: Câc thung lũng hẹp chạy dăi, câc đảo xếp thẳng hăng, câc sông, đoạn sông thẳng, câc đoạn bờ biển thẳng, dăi .
2.3.3.3. Tổ hợp mău đa phổ
Phƣơng phâp tổ hợp hợp mău lă phƣơng phâp đƣợc sử dụng rộng rêi dựa trín