II Hàm chuyờn đổi tuyến tớnh trực tiếp
a- ảnh toàn sắc b ảnh đa phỉ
4.3.2. Xư lý cảnh 005603106100-01 bằng phần mỊm ERDAS
- Nắn ảnh QuickBird sử dụng phơng phỏp mụ hỡnh hàm hữu tỷ RPC. Độ cao trung bình khu vực Htb = 2,5 (m).
- Độ chớnh xỏc ảnh nắn:
Bảng 4.3: Thống kờ độ chớnh xỏc của điểm khống chế (gcp) và điểm kiểm tra (chk) vựng địa hỡnh bằng phẳng
Tờn điĨm
Loại điểm
Đa thức bậc1 Đa thức bậc 2 Đa thức bậc 3 dX(m) dY(m) MP dX(m) dY(m) MP dX(m) dY(m) MP
100-01 gcp -0.606 0.355 ±0.702 0.089 -0.246 ±0.262 -0.004 -0.084 ±0.084
100-03 gcp 0.409 -1.461 ±1.517 0.368 0.011 ±0.368 0.395 0.147 ±0.421
100-05 gcp 0.508 1.308 ±1.403 0.388 -0.012 ±0.388 0.389 0.132 ±0.411 100-04 gcp -0.825 0.481 ±0.955 -0.863 0.757 ±1.148 -0.716 0.090 ±0.722 100-07 gcp 0.658 0.689 ±0.953 0.229 0.883 ±0.912 -0.134 0.124 ±0.183 100-08 gcp 0.454 1.650 ±1.711 0.409 0.232 ±0.470 0.416 0.141 ±0.439 100-09 gcp -0.120 -0.857 ±0.865 -0.552 -0.560 ±0.786 -0.216 0.162 ±0.270 100-10 gcp -0.680 -0.686 ±0.966 -0.657 -0.448 ±0.795 -0.826 0.100 ±0.832 100-11 gcp 0.500 0.487 ±0.698 0.012 0.252 ±0.252 -0.134 -0.096 ±0.165 100-12 gcp 0.431 -1.108 ±1.189 0.480 0.271 ±0.551 0.453 0.171 ±0.484 100-13 gcp -1.303 0.606 ±1.437 -0.119 0.060 ±0.133 -0.011 -0.107 ±0.108 100-06V gcp 0.965 -1.239 ±1.570 0.557 -0.701 ±0.895 0.553 -0.669 ±±±±0.868 100-KT01 chk -1.301 -0.758 ±1.506 -0.878 0.154 ±0.891 -0.629 0.110 ±0.639 100-KT02 chk -0.263 1.433 ±1.457 -0.677 0.399 ±0.786 -0.732 -0.326 ±0.801 100-KT08 chk 0.256 -0.321 ±0.411 -0.054 0.742 ±0.744 -0.204 0.937 ±±±±0.959 100-KT07 chk -0.103 1.233 ±1.237 0.168 0.228 ±0.283 0.118 -0.353 ±0.372 100-KT06 chk -0.240 -0.170 ±0.294 -0.638 -0.867 ±1.076 -0.408 -0.114 ±0.424 100-KT03 chk -0.863 0.655 ±1.083 -0.351 -0.412 ±0.541 -0.244 0.158 ±0.291 100-KT04 chk -0.282 -0.409 ±0.497 0.373 0.418 ±0.560 0.139 0.061 ±0.152 100-KT05 chk -0.358 -0.741 ±0.823 -0.667 0.245 0.711 -0.436 0.298 ±0.528
Bảng 4.4: Sai số trung phơng của điểm khống chế và điểm kiểm tra vựng bằng phẳng
Số điểm
Loại điểm
Đa thức bậc1 Đa thức bậc2 Đa thức bậc3 mX mY m mX mY m mX mY m 13 Khống chế 0.712 0.96 2 1.197 0.453 0.469 0.652 0.420 0.22 1 0.47 5 8 Kiểm tra 0.597 0.82 4 1.017 0.545 0.493 0.735 0.422 0.39 6 0.57 8
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 100- 01 100- 02 100- 04 100- 08 100- 10 100- 12 100- 06V 100- KT02 100- KT07 100- KT03 100- KT05 Số lượng điểm S a i s ố t ru n g p h ư ơ n g v ị t rớ đ i ể m ( m ) MP(b1) MP(b2) MP(b3)
Hình 4.4: Đồ thị sai số trung phơng vị trớ điểmcủa điểm khống chế (gcp) và điểm kiểm tra (chk) vùng địa hỡnh bằng phẳng
Từ kết quả trờn ta thấy với điều kiện t liệu ảnh, số lợng và đồ hỡnh điĨm KCA, sư dơng độ cao trung bỡnh, mụ hỡnh toỏn học dựng nắn ảnh thỡ đa thức bậc 3 cũng cho kết quả tốt nhất: sai số vị trớ điểm tại cỏc điểm khống chế và điểm kiểm tra khỏ chụm. Sai số trung phơng vị trớ điểm của điểm khống chế yếu nhất là M100-06V = ±0.868(m), sai số trung phơng vị trớ điểm của điểm kiểm tra yếu nhất là M100-KT08 = ±0.959(m) hoàn toàn cú thể đỏp
ứng về sai số vị trớ mặt phẳng cho phộp của bản đồ 1: 5 000.
ảnh sau khi nắn xong đợc trộn bằng phơng phỏp HPF. Sau đú nhập và
hiển thị toạ độ điểm khống chế ảnh ngoại nghiệp lờn ảnh đ4 nắn để kiểm tra độ chớnh xỏc ảnh sau khi xử lý.
Hỡnh 4.5: Đồ hỡnh điểm khống chế, điểm kiểm tra và sản phẩm ảnh sau xử lý vựng địa hỡnh bằng phẳng
Hỡnh 4.6: Trớch mẫu sản phẩm mảnh trực ảnh Quickbird tỷ lƯ 1: 5 000 cđa cảnh 005603106100-01
Kết luận và kiến nghị
Trờn cơ sở kết quả nghiờn cứu, cú thĨ đ−a ra một số kết ln sau:
- Sản phẩm bỡnh đồ trực ảnh QuickBird tỷ lệ 1/5 000 là một loại sản phẩm có rất nhiỊu −u điĨm và đợc sử dụng rộng r4i trong công nghƯ khai thỏc ảnh vệ tinh hiện na Sản phẩm làm ra là ảnh mầu, rất thuận tiện cho viƯc khai thác, chiết tách thụng tin trờn bề mặt đất. Sản phẩm bỡnh đồ ảnh cú thể đợc in ra giấy ảnh để sư dơng điỊu vẽ nội ngoại nghiệp trực tiếp, hoặc sư dơng ở dạng số để làm nền ảnh hiện chỉnh bản đồ hoặc giải đoỏn trờn mỏy tớnh.
- Độ chớnh xỏc nắn trực ảnh chủ yếu phụ thuộc vào ba yếu tố: Mụ hỡnh thuật toỏn ứng dụng khi nắn; độ chớnh xỏc, số lợng, đồ hỡnh điểm khống chế ảnh ngoại nghiệp; độ chớnh xỏc mụ hỡnh số độ ca Để nõng cao độ chớnh xỏc nắn chỉnh hỡnh học của sản phẩm trờn cần ỏp dụng cỏc giải phỏp kỹ thuật sau:
a- Giải phỏp 1: Lựa chọn mụ hỡnh nắn chỉnh ảnh: Sử dụng mụ hỡnh vật lý
hoặc ỏp dụng đa thức hữu tỷ để nắn chỉnh hỡnh học. Việc lựa chọn cỏc mụ hỡnh này dựa trờn mục đớch sử dụng và yờu cầu về độ chớnh xỏc cđa sản phẩm, bộ cảm biến, phần mềm xử lý, dữ liệu ảnh, cỏc tài liệu liờn quan đợc cung cấp, số lợng và đồ hỡnh của cỏc điểm khống chế ảnh (KCA). Trong luận văn này, tỏc giả đ4 ỏp dụng đa thức hữu tỷ để nắn chỉnh hỡnh học vỡ dữ liệu ảnh đầu vào là ảnh tiờu chuẩn tiền trực ảnh - sản phẩm đợc tham chiếu địa lý, dựng cho việc nắn ảnh trực giao, cú sử dụng hàm RPC đ−ỵc cung cấp kèm theo ảnh.
b- Giải pháp 2: Thiết kế đồ hỡnh bố trớ điểm khống chế ảnh hợp lý. Nội
dung giải phỏp này gồm hai yờu cầu:
- Bố trí đđ số lợng điểm khống chế ảnh. - Bố trí đồ hỡnh điểm khống chế ảnh:
+ Trờng hợp trờn cảnh ảnh cú nhiều địa vật rừ nột, nhận biết đợc: Cần tuõn theo tiờu chớ bố trớ khống chế ảnh rải đều trờn tồn bộ cảnh ảnh và cỏch mộp ảnh ít nhất là 2cm.
+ Trong tr−ờng hỵp khan hiếm địa vật rừ nột (nh vựng nỳi, nỳi cao): Cố gắng bố trớ vào cỏc vị trớ phõn bố chuẩn nh hỡnh 3.2.
+ Trờng hợp nắn ảnh khụng dựng DEM: Chỉ ỏp dụng ở vựng địa hỡnh bằng phẳng. Đồng thời tăng cờng chọn điểm khụng chế ảnh rải đỊu trong cảnh ảnh, số lợng từ 12 đến 21 điểm.
c- Giải phỏp 3: Nầng cao độ chớnh xỏc xỏc định điểm khống chế ảnh vệ tinh và đo đạc điểm khống chế ảnh ngoại nghiệp. Nội dung giải phỏp này
gồm 2 yờu cầu sau:
- Yêu cầu chọn điểm khống chế ảnh: Chọn vào địa vật rừ nột và tồn tại trờn thực địa và bố trớ điểm vào nơi giao nhau của cỏc địa vật hỡnh tuyến nh ng4 ba, ng4 t− bờ ruộng, đ−ờng hoặc mơng v.v khụng chọn vào điểm cụt của hỡnh tuyến, khụng đợc chọn điểm vào nơi cú độ cao thay đổi đột ngột, ở những vùng khó khăn cú thể chọn vào bụi cõy, cõy độc lập ở cỏc khoảng trống trong rừng nhng phải đảm bảo cỏc địa vật này phải cú trờn ảnh và trờn thực địa và hỡnh ảnh khụng đợc lớn hơn 1,5 pixel. Đối với những điểm dựng chung thỡ phải cú mặt trờn cỏc cảnh ảnh. Điểm khống chế ảnh vệ tinh đợc đo bằng cụng nghệ GPS nờn cần chọn vào nơi thoỏng đ4ng, cú gúc nhỡn vệ tinh tốt đảm bảo cho việc thu tớn hiệ Khụng chọn gần cỏc trạm biến thế, đờng dõy điƯn cao áp.
- Yờu cầu độ chớnh xỏc đo đạc toạ độ, độ cao cđa điĨm khống chế ảnh ngoại nghiệp bằng GPS đủ độ chớnh xỏc cần thiết.
d- Giải phỏp 4: Tăng dày khối: Để nõng cao độ chớnh xỏc nắn ảnh, trong quỏ trỡnh mụ hỡnh hoỏ cần tăng sự liờn kết giữa cỏc cảnh ảnh cần nắn chỉnh với các khối xung quanh, chọn các điĨm chung nối dải, nối cảnh, đ−a mụ hỡnh cảnh ảnh đơn vào tớnh toỏn bỡnh sai cùng với khối tam giỏc ảnh
khụng gian vệ tinh khỏc trong vựng. Mặt khỏc sẽ giảm sai số khi tiếp biờn địa vật giữa cỏc cảnh ảnh.
e- Giải phỏp 5: Sư dơng DEM với khu vực chênh cao lớn để nắn chỉnh ảnh
vệ tinh thành lập bỡnh đồ ảnh tỷ lệ 1: 5 000. DEM thành lập từ bản đồ địa hình tỷ lƯ 1: 5 000 – 1: 10 000.
f- Giải pháp 6: Lựa chọn phơng phỏp trộn ảnh: Muốn năng cao chất
lợng sản phẩm thỡ tuỳ mục đớch sử dụng mà chọn phơng phỏp trộn ảnh phự hợp để dữ đợc chất lợng hỡnh học tối đa mà vẫn đảm bảo đợc chất lợng phổ tốt nhất.
Kiến nghị:
- Cần đầu t đào tạo nhõn lực, trang thiết bị mỏy múc để tiếp tục nghiên cứu, ứng dụng ảnh QuickBird núi riờng và ảnh vệ tinh độ phõn giải siờu cao núi chung vào nhiều lĩnh vực hơn, đồng thời khụng ngừng năng cao độ chớnh xỏc của ảnh nhằm khai thỏc triệt để thụng tin cđa chúng. HiƯn nay, tiến hành thành lập bỡnh đồ trực ảnh vệ tinh cú độ phõn giải siờu cao theo quy trỡnh cụng nghệ ở hỡnh 3.4 là phơng phỏp khỏ tối u và đỏp ứng đợc thực tiƠn sản xt ở ViƯt Nam.
1. L−ơng Chính Kế (2005), Tiềm năng bản đồ của ảnh vệ tinh phõn giải
cao, Bài bỏo, Đại học Bỏch Khoa Vacsava, Ba Lan.
2. Ngun Xuân Lâm (2007), Nghiờn cứu một số giải phỏp kỹ tht xư lý
ảnh Viễn thỏm độ phõn giả cao cho mục đớch thành lập bản đồ chuyờn đề tỷ lệ 1: 10 000 và lớn hơn, trung tõm Viễn Thỏm, Hà Nộ
3. Lờ Văn Trung (2005), Viễn Thỏm, Đại học Quốc gia, TP. Hồ Chí Minh.
4. Ngun Ngọc Thạch (2005), Cơ sở Viễn thỏm, Nxb Nông nghiƯp,
Hà Nội
5. Phạm Vọng Thành, Nguyễn Trờng Xũn (2003), Giỏo trỡnh cơng nghƯ
ViƠn thám, Tr−ờng Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nộ
6. Trung tõm Viễn thỏm (2005), Dự ỏn thử nghiệm Thành lập trực ảnh tỷ
lệ 1/5 000 bằng t liệu ảnh vệ tinh độ phõn giải siờu cao, Hà Nộ
7. Trung tõm Viễn thỏm (2007), Thiết kế kỹ thuật Dự toỏn Thành lập
bỡnh đồ ảnh số và xõy dựng cỏc lớp thụng tin địa hỡnh, địa lý cơ bản khu vực bắc Kiờn Giang An Giang - Đồng Thỏp Cần Thơ - Vĩnh Long – Bến Tre – Trà Vinh Súc Trăng, Hà Nội
8. C. Vincent Tao, Yong Hu (2001), Use of the Rational Function Model
For Image Rectification, Department of Earth and Atmospheric
Science- York University, University of Calgary, Canadạ
9. DigitalGloble (2003), QuickBird Imagery Products, Products Guide,
www. Eurimagẹ Com.
10. Eurimage (2006), The world’s highest resolution commercial satellite,
Roma- volpe@ Eurimagẹcom.
12. Jeff Zhizhong Xu (2004), The Rational Function Model (RFM) in
Photogrammetric Mapping: Method and Accuracy, The Degree of
Master of Science, York University, North York, Ontariọ
13. Jue Wang, Jin- Duk Lee, Kaichang Di, Ron Li, Xutong Niu (2004), Geometric Modelling and Photogrammetric Processing of High
Resolution Satellite Imager, Mapping and GIS Laboratory, CEEGS,
The University, Columbus, USẠ
14. Joanne Poon, Clive Fraser, CRC for Spatial Information (2006), Orthoimage Resolution and Quality Standards, 723 Swanston St, University of Melboume 3010.
15. Karathanassi, V., Kolokousis, P. and Ioannidou, S, (2007) A comparison
study on fusion methods using evaluation indicators, International
Journal of Remote Sensing.
16. PhD. Th. Giannone (2006),A rigorous model for High Resolution
Satellite Imagery Orientation, University of Rome “La Sapienza”
Faculty of Engineering.
17. Philip Cheng, Thierry Toutin, Yun Zhang (2004)QuickBird – Geometric
Correction, Data Fusion, and Automatic DEM Extraction, PCI
Geomatics, Canada Centre for Remote Sensing, University of New Brunswick Dept. of Geomatics Engineering Fredericton, Canadạ 18. T. TOUTIN (2004), Review article: Geometric processing of remote
sensing images: models, algorithms and methods, Natural Resources
Canada, Canada Centre for Remote Sensing, 588 Booth Street, Ottawa, Ontario, K1A 0Y7, Canadạ
Master of Science, University of Calgarỵ
20. Yun Zhang, Gang Hong (2005), An IHS and wavelet integrated
approachto improve pan-sharpening visual quality of natural colour IKONOS and QuickBird images, Department of Geodesy and
Geomatics Engineering, University of New Brunswick, 15 Dineen Drive, Fredericton, New Brunswick, Canada E3B 5A3.
21. Zhijun Wang, Djemel Ziou, Costas Armenakis, Deren Li, and Qingquan Li (2005), A Comparative Analysis of Image Fusion Methods, Ieee transactions on geoscience and Remote sensing.