liệu ảnh hiện thời đang được hiển thị tương ứng với 04 kênh ảnh VNREDSat-1 là Kênh toàn sắc (PAN), kênh B1, kênh B2, kênh B3 và kênh B4; đồ thị bên phải thể hiện giá trị trung bình của từng kênh ảnh của nhiều cảnh ảnh sử dụng trong quá trình đánh giá; trong trường hợp này là giá trị trung bình của các cảnh ảnh đã sử dụng (trong đó riêng đồ thị tính tốn cho kênh B1 được phóng to để thể hiện rõ hơn sự khác biệt giữa giá trị tín hiệu tối của từng kênh ảnh và giá trị trung bình).
Kết quả tính tốn giá trị tín hiệu tối cho từng kênh ảnhđược so sánh với giá trị tín hiệu tối đã tính tốn trong lần đánh giá trước đó. Trong nghiên cứu, dữ liệu đánh giá lần trước đó là bộ dữ liệu đánh giá của chu kỳ trước. Bộ dữ liệu này được sử dụng để làm dữ liệu chẩn so sánh với số liệu đánh giá lần này.
Kết quả so sánh sẽ được hiển thị dưới dạng đồ thị như trên hình 4.3, trong đó trục tung là giá trị sai số của giá trị tín hiệu tối tính theo lsb, trục hồnh là vị trí của các hàng cảm biến trên thiết bị chụp ảnh. Giá trị thể hiện trên đồ thị là giá trị khác biệt về tín hiệu tối trên từng kênh ảnh giữa 02 lần đánh giá. Phân tích dữ liệu khách biệt này sẽ cho phép chỉ ra sai số của tín hiệu tối tại hai thời điểm đánh giá khác nhau, từ đó đưa ra quyết định có tiến hành cơng tác hiệu chỉnh hay khơng.
Trên hình 4.3 thể hiện sai số giữa hai thời điểm đánh giá. Đối với từng kênh phổ cụ thể như sau:
- Tại kênh Pan: giá trị sai số tập trung chủ yếu trong khoảng 0-0,1 lsb, chỉ có một vài giá trị trên 0,1 và có điểm dị thường là cao trên 0,2.
- Tại kênh B1: Giá trị sai số khá nhỏ, chủ yếu là từ 0-0,1 lsb, thậm chí cịn chỉ có một vài giá trị lên đến 0,2 lsb, tối đa chỉ khoảng 0,25 lsb
- Tại kênh B2: Giá trị sai số cũng tương tự như kênh Pan, chủ yếu là từ 0-0,1 lsb, thậm chí cịn khơng có giá trị nào vượt q 0,15lsb
- Tại kênh B3: Giá trị sai số khá nhỏ, chủ yếu là từ 0-0,03 lsb, thậm chí chỉ có 1 vài giá trị nào lên vượt 0,1lsb, tối đa chỉ khoảng 0,122 lsb
- Tại kênh B4: Giá trị sai số tập trung chính trong khoảng 0-0,05 lsb, thậm chí khơng có giá trị nào vượt qua 0,095 lsb [31]
Hình 4.4. Sai số lớn nhất của giá trị tín hiệu tối giữa hai thời điểm đánh giá.
Đối với mỗi hệ thống vệ tinh viễn thám quang học khác nhau thì giá trị ngưỡng sai số giữa hai thời điểm đánh giá để tiến hành hiệu chỉnh sẽ khác nhau, tùy theo thiết kế ban đầu của chúng. Trong trường hợp này, đối với vệ tinh VNREDSat-1, giá trị này vẫn ở dưới ngưỡng sai số cho phép (0,5lsb) [31] (xem hình 4.4); điều này chứng minh từ lần đánh giá trước, hệ thống chụp ảnh vẫn đảm bảo hoạt động bình thường.
b. Hiệu chỉnh tín hiệu tối
Q trình hiệu chỉnh sẽ được thực hiện trên tất cả các kênh ảnh của dữ liệu thử nghiêm. Ảnh viễn thám sử dụng trong quá trình thử nghiệm hiệu chỉnh là ảnh
và 04 kênh đa phổ (MS).
Các kết quả thu được như sau:
- Đối với ảnh tồn sắc. Kết quả q trình hiệu chỉnh dịng tối đối với ảnh tồn sắc được thể hiện trên hình 4.5. Trong đó, phía bên trái là ảnh gốc trước khi hiệu chỉnh và phái bên phải là ảnh sau khi đã thực hiệu chỉnh giá trị sai số của dòng tối.
Kết quả cho thấy, ảnh trước khi hiệu chỉnh cho thấy giá trị tối ước tính khoảng từ 8- 16 và trên ảnh có những vệt sọc đen, trắng. Trong khi ảnh sau hiệu chỉnh, giá trị tối về gần ngưỡng bằng khơng.
Hình 4.5. Kết quả hiệu chỉnh dịng tối trên kênh PAN của ảnh VNREDSat-1
- Đối với kênh B1 (blue) kết quả hiệu chỉnh được thể hiện trên hình 4.6. Kết quả cho thấy, ảnh gốc trước khi hiệu chỉnh giá trị dòng tối dao động trong khoảng từ 9-16 với các sọc trắng-đen khá rõ nét; sau khi hiệu chỉnh giá trị dòng tối xuống ngưỡng thấp gần về 0 và trông khá đồng đều.
- Đối với kênh B2 (green), kết quả hiệu chỉnh như hình 4.7 với ảnh gốc bên trái và ảnh sau hiệu chỉnh phía bên phải. Tương tự như với kênh blue, giá trị dòng tối trên kênh green của ảnh gốc giao động trong khoảng từ 9-15, với những sọc trắng, đen rõ nét; sau khi hiệu chỉnh, giá trị dòng tối dao động trong khoảng từ 0.1-1.4.
Hình 4.7. Kết quả hiệu chỉnh dịng tối trên kênh B2 (green) của ảnh VNREDSat-1
- Đối với kênh B3 (Red), hình 4.8 thể hiện sự so sánh giữa ảnh trước và sau khi hiệu chỉnh dịng tối. Trên hình cho thấy, kênh B3 trước khi hiệu chỉnh có giá trị dịng tối trong khoảng từ 9 đến 15, tuy nhiên sau khi hiệu chỉnh giá trị này giảm xuống chỉ còn trong khoảng từ 0.1-1.5.
- Đối với kênh cận hồng ngoại B4 (NIR), kết quả trên hình 4.9 cho thấy giá trị dịng tối đã thay đổi đáng kể sau khi hiệu chỉnh, giảm từ khoảng 9-16 về khoảng dao động từ 0.1 đến 1.8.
Hình 4.9. Kết quả hiệu chỉnh dịng tối kênh B4 (NIR) của ảnh VNREDSat-1
Nhìn chung kết quả sau khi hiệu chỉnh cho thấy, dữ liệu ảnh sau khi hiệu chỉnh đã có giá trị dịng tối thấp hơn hẳn so với dữ liệu ảnh đầu vào. Điều này chứng minh các nhiễu dòng tối đã được xử lý và loại bỏ. Tuy nhiên, ảnh sau khi hiệu chỉnh giá trị dòng tối đã xuống ngưỡng rất thấp, nhưng vẫn chưa đạt mức 0 tuyệt đối. Điều này có thể do một số nguyên nhân:
nguyên nhân này là không tránh khỏi.
Tuy nhiên và các giá trị này khá nhỏ, trong khả năng chấp nhận được.
4.1.2 Hiệu chỉnh PRNU
a. Đánh giá PRNU
Bộ cảm biến trên vệ tinh được cấu thành từ rất nhiều các cảm biến khác nhau, mặc dù theo thiết kế chúng hoạt động giống hệt nhau; tuy nhiên trong quá trình sản xuất cũng như hoạt động mỗi cảm biến có sự lão hóa và suy giảm khác nhau, điều này dẫn đến việc đáp ứng tín hiệu thu được cũng khơng giống nhau. Kết quả là giá trị hồi đáp của các điểm ảnh sẽ không đồng đều.
Để đánh giá giá trị này trong điều kiện hoạt động thực tế của vệ tinh trên quỹ đạo, cần sử dụng dữ liệu chụp ở những khu vực đồng nhất và rộng lớn. Các nhà khoa học đã nghiên cứu và chỉ ra rằng, các khu vực sa mạc trên Trái đất có thể đáp ứng được điều này; hơn thế nữa, do điều kiện đặc biệt tại sa mạc mà sự ảnh hưởng do thời gian hay khí hậu sẽ khơng ảnh hưởng nhiều đến kết quả đánh giá.
Để phục vụ việc đánh giá thông số PRNU, nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu ảnh chụp tại sa mạc Algeria và sa mạc Lybia (xem hình 3.10), được liệt kê trong bảng 4.2. Đây cũng là khu vực thường được dùng để đánh giá hệ thống vệ tinh VNREDSat-1 [32].
Hình 4.10. Vị trí sa mạc Algeria (a) và Lybia (b) để đánh giá PRNUBảng 4.2. Dữ liệu ảnh VNREDSat-1 để đánh giá PRNU Bảng 4.2. Dữ liệu ảnh VNREDSat-1 để đánh giá PRNU
Kết quả thu được là giá trị PRNU đối với từng kênh ảnh của dữ liệu đầu vào. Trong đó giá trị PRNU đối với từng vị trí đánh giá (Sa mạc Algeria và sa mạc Lybia) được thể hiện trong hình 4.11.
STT Vị trí Ngày chụp Mục đích
1 Sa mạc Algeria 28/11/2017 Làm cơ sở để đánh giá 2 Sa mạc Lybia 25/05/2018 Đánh giá và hiệu chỉnh
Trên hình 4.11, cột bên trái thể hiện giá trị PRNU của các ảnh chụp sa mạc Algeria và sa mạc Lybia, tương ứng với mã số ký hiệu ảnh là 26944 (ngày chụp 25/5/2018) và 24342 (ngày chụp 28/11/2017); trong khi cột bên phải thể hiện giá trị trung bình của 2 vị trí đánh giá đối với từng kênh ảnh.
Trên cơ sở kết quả tính tốn PRNU hiện tại, tiến hành so sách với giá trị PRNU của chu kỳ đánh giá trước để tìm ra sai số (sự thay đổi giá trị PRNU) giữa hai lần đánh giá, nhằm chỉ rõ khả năng làm việc của hệ thống chụp ảnh đối với thông số PRNU. Kết quả này cho phép phân tích và đánh giá về khả năng cần thiết thực hiện công tác hiệu chỉnh hay không.
Kết quả so sánh được thể hiện ở tất cả các kênh phổ như trong hình 3.12. Quan sát trên hình cho thấy sai số giữa hai thời điểm đánh giá tại các kênh phổ, cụ thể:
- Đối với kênh Pan: giá trị sai số tập trung chủ yếu trong khoảng 0-0,002, chỉ có một số giá trị vượt trên 0,002 và có vài điểm dị thường là cao đến 0,0041.
- Đối với kênh B1, B2, B3, B4: giá trị sai số tập trung chủ yếu trong khoảng 0- 0,005, phân bố sai số của 4 kênh này là tương tự nhau vì dùng chung bộ cảm biến, tuy nhiên giá trị tối đa có sự khác nhau khá rõ: giá trị của kênh B1 dao động trong khoảng 0,001-0,007; kênh B2 dao động trong khoảng 0,001-0,009; kênh B3 và B4 dao động từ 0,001-0,01. Nhìn chung giá trị PRNU khơng vượt q 0,01 [31].
Hình 4.13. Sai số bất thường của PRNU giữa hai kỳ đánh giá
Thơng qua phân tích các kết quả đánh giá cho thấy từ chu kỳ đánh giá trước đến nay (xem hình 4.13) hoạt động của thiết bị chụp ảnh vẫn hoạt động tương đối ổn định và đảm bảo chất lượng.
Tương tự như với giá trị dòng tối DS, hiệu chỉnh giá trị khuếch đại điểm ảnh PRNU cũng sẽ được thực hiện cho từng kênh ảnh. Kết quả hiệu chỉnh đối với từng kênh ảnh được thể hiện từ hình 4.14 đến hình 4.18.
Hình 4.14. Kết quả hiệu chỉnh PRNU trên kênh PAN của ảnh VNREDSat-1
Các kết quả thu được cho thấy, dữ liệu ảnh sau khi được hiệu chỉnh sẽ đồng đều hơn so với dữ liệu ảnh trước khi được hiệu chỉnh. Thể hiện rõ nét nhất là ở kênh toàn sắc, các vệt sọc do sự hồi đáp không đồng đều của cảm biến đã được hiệu chỉnh, kết quả là ảnh đầu ra có giá trị tốt hơn rất nhiều.
4.2 Đánh giá chất lượng ảnh VNREDSat-1 qua thơng số SNR
Tính tốn giá trị SNR trên các ô mẫu tại bãi kiểm định ở Buôn Ma Thuột. Các ơ mẫu tại bãi kiểm định có mức độ xám khác nhau, đại diện cho các mức năng lượng đầu vào khác nhau.
Trong nghiên cứu, do những ô mẫu để đánh giá SNR trên bãi kiểm định tại Bn Ma Thuột có kích thước là 20m x20m, và độ phân giải các kênh đa phổ của dữ liệu ảnh VNREDSat-1 là 10m nên trong nghiên cứu chỉ đánh giá giá trị SNR của kênh toàn sắc. Các kết quả thu được thể hiện trong bảng 4.3 sau đây.
Bảng 4.3. Kết quả tính tốn SNR sử dụng bãi kiểm định tại Buôn Ma Thuột
Vùng lấy mẫu 2017 2018
Ô 1
SNR =156 SNR = 111
Ô 3
SNR =170 SNR = 139
Ô 4
SNR =372 SNR = 402
Tại thời điểm IOT, dữ liệu VNREDSat-1 chỉ được đánh giá SNR với mục tiêu là khu vực hồ muối Salar de Uyuni tại Bolivia [32], tương đương với mức bức xạ tại ô mẫu số 1 trên bãi kiểm định tại Buôn Ma Thuột (được sơn trắng 100%, và giá trị phản xạ ρ = 0,4). Do đó khi so sánh chỉ có thể sử dụng giá trị tại ô mẫu số 1 với giá trị tại thời điểm vệ tinh mới phóng lên và yêu cầu thiết kế ban đầu. Các kết quả thu được cho thấy, điều kiện của bãi thử tại Bn Ma Thuột hồn toàn đáp ứng được yêu cầu và giá trị SNR khá tương đồng với thời điểm IOT (xem bảng 4.4).
Bảng 4.4. So sánh kết quả SNR thực nghiệm và thiết kế
Kênh IOT
Thực nghiệm
Yêu cầu
2017 2018
Pan 142 148 147 >100
Trước khi dữ liệu được sử dụng để tính tốn giá trị SNR đã được hiệu chỉnh DS và PRNU giúp cho tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu được cải thiện đáng kể, do vậy nghiên cứu sinh đề xuất phân chia chất lượng ảnh theo giá trị SNR với hai mức tốt và xấu, với ngưỡng phân chia là giá trị thiết kế ban đầu (SNR=100).
như đồng ruộng, rừng, biển thì mức độ nhiễu thể hiện rõ ràng nhất. Những cơng trình xây dựng lớn như sân bay, đập thủy điện mặc dù có phát hiện được nhưng mức độ ảnh hưởng đến lượng thông tin cung cấp cho giải đốn khơng nhiều. Khu vực có nhiều đối tượng đa dạng, không đồng nhất với nhiều cấu trúc khác nhau như khu đơ thị lớn thì khó phát hiện hơn , nhưng khu vực đô thị nhỏ hơn như các thị xã, thị trấn có độ đồng nhất khá cao do cấu trúc nhà tương tự nhau, khơng có các tịa nhà lớn, bị ảnh hưởng khá rõ rệt (xem chi tiết trong phụ lục 6)
4.3 Đánh giá chất lượng ảnh VNREDSat-1 qua thông số MTF
4.3.1 Đánh giá chất lượng ảnh qua thông số MTF
Giá trị MTF được sử dụng để đánh giá độ sắc nét cũng như tương phản của dữ liệu ảnh. Trong quá trình hoạt động, giá trị này sẽ biến động theo chiều dọc và ngang với hướng bay của vệ tinh. Do đó cần thiết phải đánh giá giá trị này theo cả hai chiều.
Trong nghiên cứu, MTF được tính tốn thơng qua sử dụng hai bãi kiểm định là Buôn Ma Thuột của Việt Nam. Theo mỗi chiều, giá trị MTF cũng sẽ được tính tốn với việc chuyển đổi từ các ô đen sang ô trắng và ngược lại. Đồng thời, trước mỗi thời điểm chụp ảnh đều tiến hành đo giá trị phản xạ tại bề mặt các mục tiêu sử dụng để đảm bảo giá trị giống như thiết kế. Đối với bãi kiểm định Salon de Provence của Pháp, mặc dù được nhiều hệ thống vệ tinh sử dụng để tính tốn, đánh giá chất lượng ảnh, tuy nhiên bãi kiểm định này nằm ở nước ngoài và còn thuộc khu vực sân bay quốc phòng nên các công tác thu thập thông tin liên quan khá phức tạp; mặc dù có dữ liệu ảnh chụp hàng năm, tuy nhiên do không thu thập được thông tin đầy đủ về tình trạng bề mặt bãi thử nên nguồn dữ liệu này được sử dụng để tham khảo (kết quả xem thêm trong phụ lục 1)
Dữ liệu ảnh thu thập để tính tốn giá trị MTF được chụp vào đầu mùa khô năm 2017 và 2018, và được liệt kê trong bảng 4.5 (xem hình 4.19, 4.20). Đến năm 2019, do điều kiện bề mặt sơn bãi kiểm định không đảm bảo được độ phản xạ theo thiết kế nên không sử dụng để đánh giá.
Bảng 4.5. Dữ liệu ảnh VNREDSat-1 chụp bãi thử tại Bn Ma Thuột
STT Ngày chụp Góc chụp
Nghiêng ngang Nghiêng dọc
1 14/11/2017 8,8286° 17,4998°
Ma Thuột ngày 14/11/2017
Hình 4.20. Dữ liệu ảnh VNREDSat-1chụp khu vực bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột ngày 02/11/2018
Đo đạc giá trị phản xạ bề mặt tại bãi kiểm định trước khi tiến hành thu nhận ảnh.
Để thuận lợi cho việc đo đạc và thống nhất, các ơ mẫu được gán tên như hình 4.21 dưới đây. Thời điểm đo đạc đều được diễn ra vào khoảng cuối tháng 9, đầu tháng 10 năm 2017, 2018, trước khoảng 04 tuần so với thời điểm chụp ảnh bãi kiểm định.
Hình 4.21. Vị trí các ơ mẫu đánh giá MTF(a) và SNR (b) được kiểm tra phản xạ bề mặt
Kết quả sau khi đo đạc chứng minh các ô mẫu đảm bảo giá trị phản xạ theo thiết kế, được thể hiện trong bảng 4.6 sau đây (chi tiết xem trong phụ lục 2)
Bảng 4.6. Giá trị phản xạ của ô mẫu ở bãi kiểm định tại Buôn Ma Thuột
Thời điểm đo MTF SNR A B C D 1 2 3 4 2017 0,048 0,5 0,05 0,5 0,9 0,4 0,23 0,02