3.5.3 Tiêu chí lựa chọn bãi kiểm định
Để giảm thiểu ảnh hưởng của sol khí và ảnh hưởng của hơi nước trong khí quyển, các bãi kiểm định thường được đặt ở các khu vực có độ cao lớn, cách xa đại dương, cách xa đô thị và khu cơng nghiệp (giảm thiểu sol khí do hoạt động của con người). Để giảm thiểu ảnh hưởng do mây, bãi kiểm định nên được đặt tại vùng có độ ẩm thấp, khơ cằn. Xác suất có mây thấp đồng nghĩa với việc hiệu suất chụp ảnh sẽ được nâng cao. Bên cạnh đó là ảnh hưởng của lượng mưa, sự thay đổi này dẫn đến độ ẩm đất thay đổi và vì thế cũng thay đổi phản xạ bề mặt của bãi kiểm định.
Bề mặt của các bãi kiểm định hầu hết là bằng phẳng, ít chịu ảnh hưởng của độ dốc. Điều này rất quan trọng nếu có nhiều thiết bị chụp thực hiện kiểm định chéo có các kênh phổ với mức độ nhạy khác nhau. Đối với loại bãi kiểm định tự nhiên như sa mạc, thì các đụn cát được phân loại là dạng tuyến vì chúng có độ dài khá lớn, thậm chí lên đến hàng chục km.
thước điểm ảnh, để giảm thiểu ảnh hưởng của tỉ lệ dữ liệu bức xạ đến kích thước bên trong vậy chuẩn. Giá trị ngưỡng đồng nhất khơng gian thường là 3% [35]. Thuộc tính bề mặt của bãi kiểm định là bất biến theo thời gian. Nếu khơng, độ chính xác sẽ chỉ đạt được khi các thuộc tính này được đo cho mỗi kiểm định. Điều này tức là trên bề mặt bãi kiểm định nên khơng có hoặc rất ít thực vật.
Ngồi ra, các thơng tin liên quan đến hậu cần cũng ảnh hưởng nhất định đến việc lựa chọn bãi kiểm định, nhưng chủ yếu là đến hai loại bãi kiểm định là LES và SES. Mục đích chính của yêu cầu này là tạo điều kiện tiếp xúc bãi kiểm định một cách dễ dàng bằng đường bộ hay thuyền.
Các tiêu chí lựa chọn bãi kiểm định có thể được tổng hợp trong bảng 3.3 dưới đây [35]
Bảng 3.3. Một số tiêu chí lựa chọn bãi kiểm định
Tên Tiêu chí Thơng số Loại bãi kiểm
định
Địa hình
Độ cao Giảm thiểu tán
xạ sol khí Độ cao LES LNSE Hình thái địa hình Bằng phẳng Độ dốc, hướng LES LNSE Loại mặt
nước Loại nước
Đặc tính vật lý, sinh học và quang học Độ sâu SES SNSE Hậu cần Khả năng tiếp cận Khoảng cách đến thành thị LES Khả năng phục vụ Khoảng cách đến bờ biển Hỗ trợ hậu cần thuận tiện An toàn cho thợ lặn và thuyền nhỏ hoạt động SES Khí hậu Đồng nhất khơng gian Kích cỡ Cỡ, bề mặt LES LNSE SES SNSE Đồng nhất khơng gian Sự khác nhau của phản xạ bề mặt trên vật mẫu Gradient ngang thấp Mức phản xạ bề mặt Giảm thiểu nhiễu do khí quyển Mức phản xạ bề mặt LES LNSE Phản xạ mạnh ở kênh Blue Mức phản xạ bề mặt SES SNES
phổ phản xạ phổ LNSE Tính chất bất biến của quang phổ và bức xạ Sự bất biến của tính chất quang phổ và bức xạ
Đa thời gian của: BRDF Albedo Chỉ thị thực vật Phân loại bề mặt LES LNSE
Nước giàu oxy – mục tiêu ổn định Mức phản xạ bề mặt Nồng độ và biến động chlorophyll Độ đục SES SNES Từ trường Không đẳng hướng Mẫu BRDF Tỉ số Albedo đen/trắng Chỉ thị thực vật Phân loại bề mặt LES LNSE Không đẳng hướng Đo đạc BDRF SES SNES
Độ phủ mây Chụp ảnh mẫu Độ phủ mây
LES LNSE SES SNES Lượng mưa Thay đổi tình
trạng bề mặt Lượng mưa LES LNSE Sol khí Đặc tính của aerosol
Độ dày quang học aerosol Số mũ
Kiểu khí quyển
LNSE SNES Hấp thụ hơi
nước Hàm lượng hơi nước
LNSE SNES Hấp thụ
Ozone Hấp thụ ozone Hàm lượng ozone
LNSE SNES
3.6 Tiểu kết chương 3
Trên cơ sở phương pháp tính tốn SNR, MTF, nghiên cứu sinh đề xuất quy trình đánh giá chất lượng ảnh viễn thám quang học của Việt Nam, có xét đến nhu cầu sử dụng ảnh của người dùng. Quy trình đánh giá chất lượng ảnh tổng thể này được mơ tả như trong hình 3.1.
Việc hiệu chỉnh bức xạ được thực hiện qua hai thông số DS và PRNU trước khi tính tốn SNR theo quy trình đề xuất. Trong đó quy trình hiệu chỉnh tín hiệu tối DS được mơ
được mơ tả trong hình 3.3.
Để đảm bảo phản ánh khách quan nhất tình trạng thực tế của thiết bị chụp ảnh dữ liệu ảnh mức 0 sẽ được sử dụng để thực hiện hiệu chỉnh DS và PRNU. Kết quả thu được là hai tệp dữ liệu hiệu chỉnh DS và PRNU, và chúng được tổng hợp thành tệp tin hiệu chỉnh bức xạ, tệp tin này dùng để hiệu chỉnh ảnh mức 0 và đưa ra mức 1A, đảm bảo tính đồng nhất của dữ liệu trước khi tính tốn SNR và MTF.
Việc tính tốn và đánh giá chất lượng ảnh qua thơng số SNR được mơ tả cụ thể tại quy trình đánh giá SNR như trong hình 3.4. Việc tính tốn và đánh giá chất lượng ảnh qua thông số MTF được mơ tả như trong quy trình đánh giá MTF tại hình 3.5. Trong đó, chiết tách cạnh để tính tốn MTF được thực hiện theo phương pháp Canny. Ngưỡng giá trị của SNR và MTF tùy thuộc vào từng thiết bị thu nhận ảnh.
Sau khi đánh giá MTF đạt yêu cầu dữ liệu ảnh được so sánh với nhu cầu của người dùng, và trong trường hợp chưa đáp ứng được yêu cầu cần thực hiện tăng cường MTF. Tuy nhiên giá trị MTF sau tăng cường khơng thể hiện tình trạng thực tế của thiết bị thu nhận ảnh trên vệ tinh, mà chỉ đảm bảo độ sắc nét cần thiết theo yêu cầu.
Kết quả của quá trình hiệu chỉnh và đánh giá là tệp tin hiệu chỉnh hệ thống được cập nhật để đảm bảo chất lượng ảnh theo đúng thiết kế và đáp ứng nhu cầu của người dùng. Tệp tin này thường được cập nhật vào trạm thu nhận ảnh mặt đất để đảm bảo an tồn cho quả vệ tinh.
Quy trình đánh giá chất lượng ảnh tổng thể có dữ liệu đầu vào là dữ liệu ảnh mức 0 tại khu vực bãi kiểm định tự nhiên tại Đại Tây Dương, sa mạc Lybia, sa mạc Algieria để thực hiện hiệu chỉnh bức xạ. Dữ liệu mức 1A tại bãi kiểm định tại Salon de Provence, Pháp sẽ được sử dụng để đánh giá MTF trong q trình từ khi vệ tinh phóng lên quỹ đạo đến thời điểm đánh giá. Dữ liệu ảnh mức 1A tại bãi kiểm định tại Buôn Ma Thuột được sử dụng để đánh giá SNR và MTF.
THÁM VNREDSAT-1 CỦA VIỆT NAM
Dữ liệu ảnh VNREDSat-1 của Việt Nam đã được đưa vào khai thác từ tháng 5 năm 2013, công tác đánh giá chất lượng đã được đơn vị vận hành vệ tinh là Viện Công nghệ vũ trụ thực hiện định kỳ. Tuy nhiên hiện nay mới có hai thơng số được đánh giá và hiệu chỉnh là DS và PRNU; bên cạnh đó, Viện Cơng nghệ vũ trụ cũng đã đưa vào vận hành bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột, tỉnh Đắk Lắk.
Trên cơ sở đó, nội dung thực nghiệm này sẽ thực hiện đánh giá thông số SNR, MTF dựa trên các dữ liệu ảnh chụp bãi kiểm định của Việt Nam, các khu vực sa mạc tại châu Phi và Đại Tây Dương. Đồng thời sẽ thử nghiệm tăng cường chất lượng ảnh để đáp ứng yêu cầu sử dụng trong thực tiễn của dữ liệu ảnh VNREDSat-1.
Để đánh giá thông số SNR, MTF được thuận lợi, nghiên cứu sinh đã xây dựng cơng cụ phần mềm hỗ trợ trong q trình thực hiện. Cơng cụ được phát triển bằng ngơn ngữ lập trình Python (xem phụ lục 5)
4.1 Hiệu chỉnh bức xạ
4.1.1 Hiệu chỉnh DS
a. Đánh giá tín hiệu tối
Giá trị tín hiệu tối của thiết bị chụp ảnh trên vệ tinh chịu ảnh hưởng nhiều của điều kiện làm việc trên vũ trụ. Trong điều kiện thực tế, khi chụp ban ngày giá trị này bị nhiễu nhiệt do hoạt động của mặt trời; trong khi đó, vào ban đêm loại nhiễu này bị ảnh hưởng ít hơn. Do đó, đánh giá giá trị này được thực hiện trong điều kiện chụp ban đêm tại những vùng tối trên bề mặt Trái đất.
Các khu vực được coi là vùng tối trên bề mặt Trái đất là các khu vực ngoài đại dương với độ sâu lớn, trong điều kiện chụp ban đêm. Với những khu vực có điều kiện như trên, chúng được coi là vùng tối với mức phản xạ năng lượng gần bằng 0 và được sử dụng để đánh giá giá trị tín hiệu tối.
Trong nghiên cứu, sử dụng dữ liệu ảnh tại khu vực Đại Tây Dương (xem hình 3.1) để tiến hành đánh giá giá trị tín hiệu tối. Đây là vị trí đã được lựa chọn và sử dụng để đánh giá tín hiệu tối cho nhiều loại vệ tinh viễn thám độ phân giải cao và siêu cao như SPOT6/7, Kompsat,… [37,41] mà nhà sản xuất đã khuyến cáo; tại thời điểm chụp, khu vực không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ nguồn sáng. Các dữ liệu thu thập được liệt kê trong bảng 4.1 dưới đây.
Bảng 4.1. Dữ liệu ảnh VNREDSat-1 để đánh giá DS
STT Vị trí Ngày chụp Mục đích
1
Đại Tây Dương
15/09/2017
Làm cơ sở để đánh giá
2 20/09/2017
3 09/10/2017
4 26/05/2018 Đánh giá và hiệu chỉnh
Sau khi tính tốn, kết quả thu được sẽ thể hiện giá trị tín hiệu tối của thiết bị chụp ảnh tại mỗi kênh phổ; trong trường hợp này sẽ được thể hiện ở 5 kênh là 1 kênh toàn sắc và 4 kênh đa phổ (xem hình 4.2). Trong đó trục tung là giá trị tín hiệu tối tính theo lsb, trục hồnh là vị trí của các hàng cảm biến trên thiết bị chụp ảnh
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
Quá 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 dòng 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