CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
4.1 Hiệu chỉnh bức xạ
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].
(a) (b)
Hình 4.10. Vị trí sa mạc Algeria (a) và Lybia (b) để đánh giá PRNU Bảng 4.2. Dữ liệu ảnh VNREDSat-1 để đánh giá PRNU 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
Hình 4.11. Kết quả tính tốn PRNU
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 4.12. Kết quả so sánh PRNU giữa hai kỳ đánh giá
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.
b. Hiệu chỉnh mức độ hồi đáp không đồng đều của điểm ảnh
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
Hình 4.16. Kết quả hiệu chỉnh PRNU kênh B2 (green) của ảnh VNREDSat-1
Hình 4.18. Kết quả hiệu chỉnh PRNU kênh B4 (NIR) 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.