Trên thế giới

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.3 Tổng quan về đánh giá chất lượng ảnh viễn thám quang học

1.3.1 Trên thế giới

Trên thế giới, hiện có nhiều quốc gia, vùng lãnh thổ tự phóng vệ tinh viễn thám như Mỹ, Nga, Cơ quan vũ trụ Châu Âu, Trung Quốc, Nhật Bản, Ấn Độ. Đối với các quốc gia và vùng lãnh thổ này, song song với việc vận hành và khai thác vệ tinh viễn thám, công tác đánh giá chất lượng ảnh viễn thám luôn được chú trọng. Liên quan đến cơng tác này, có rất nhiều các nghiên cứu đã được cơng bố. Trên thế giới, việc đánh giá chất lượng ảnh thường được thực hiện ở một số dạng như đánh giá và hiệu chỉnh bức xạ ảnh, đánh giá và hiệu chỉnh hình học ảnh,…Về phương pháp, hiện nay có nhiều phương pháp đánh giá như sử dụng vật chuẩn để đánh giá; sử dụng phương pháp đánh giá chéo. Tuy nhiên, phương pháp đánh giá chéo chỉ thích hợp với việc đánh giá phổ và đánh giá độ đồng nhất của ảnh. Để đánh giá độ tương phản và GSD cần phải sử dụng vật chuẩn để so sánh các giá trị này đo được trên ảnh và đo được trên vật chuẩn [15].

Đối với đánh giá giá trị bức xạ ảnh, hiện nay có rất nhiều nghiên cứu liên quan đến nội dung này, trong đó gần đây nhất phải kể đến các cơng trình nghiên cứu đánh giá và hiệu chỉnh ảnh Landsat8 OLI_TIR [72]. Trong nghiên cứu, các tác giả đã sử dụng phương pháp đánh giá chéo giữa ảnh Landsat 8 và Landsat 7 trên khu vực Lybia. Kết quả này đã cho thấy, giá trị bức xạ trên ảnh Landsat 8 và Landsat 7 tại các điểm chọn mẫu có độ sai khác khoảng 3%. Một kết quả nghiên cứu khác có liên quan đến nội dung này là các cơng bố về đánh giá và hiệu chỉnh bức xạ ảnh Aster [9]. Trong nghiên cứu, các tác giả đã cung cấp một cách tóm tắt nhưng đầy đủ về những vấn đề đặt ra và cách giải quyết việc nhiễu xạ giữa 2 kênh ảnh VNIR và SWIR.

Việc đánh giá độ tương phản ảnh rất quan trọng đối với các ảnh quang học độ phân giải cao, đặc biệt là siêu cao như Quickbird, Woldview-2,…Các tác giả đã đưa ra công thức hiệu chỉnh giá trị tương phản của 8 kênh ảnh của Worldview-2 [96] dựa trên mối quan hệ phi tuyến tính giữa bộ cảm biến và các giá trị phản xạ thu được tại 7 điểm kiểm tra thực địa.

Nhà sản xuất vệ tinh SPOT đã thực hiện đánh giá chất lượng ảnh qua thơng số SNR, MTF. Trong đó, giá trị SNR được phân biệt nhiễu thành hàng và cột; nhiễu của ảnh sẽ là sự kết hợp theo hàm tổng bậc 2 của nhiễu hàng và nhiễu cột, và thường được tính trên một ma trận 50x50 điểm ảnh. SPOT sử dụng các cảnh ảnh một khu vực đồng nhất như sa mạc hay băng tuyết; kết hợp với các mơ hình nhiễu [62]. Các kết quả thu được tương ứng với các đo đạc trên vệ tinh mà nhà sản xuất đã tiến hành. Đối với hệ thống vệ tinh SPOT5, thuật toán “gờ” được áp dụng để đánh giá độ sắc nét của ảnh cho kênh toàn sắc và dùng bãi kiểm định tại Salon de Provence. Kết quả cũng chỉ ra sự suy giảm trên HRG2 làm cho giá trị MTF tăng [38]. Điều này đã giúp cho SPOT hiệu chỉnh kịp thời vào tháng 4/2011.

Đối với hệ thống vệ tinh QuickBirds, tác giả Paul W. Scott_Kỹ sư trưởng về thiết bị chụp ảnh của DigitalGlobe cũng đã đánh giá MTF dựa trên 16 cảnh ảnh khác nhau chụp trong vịng gần 2 năm (từ 12/5/2001-02/3/2003) và thuật tốn “gờ” với các vật chuẩn được sơn trên mặt đất để thực hiện [90]. Tác giả đã chỉ ra rằng, khi lấy mẫu, nếu sử dụng nội suy song tuyến cho các giá trị MTF thấp hơn; nếu sử dụng nội suy 8-Point Sinc thì giá trị MTF cao hơn. Các giá trị MTF kết quả sẽ rất khác nhau phụ thuộc vào việc tái chia mẫu khoảng cách lấy mẫu mặt đất và khoảng cách lấy mẫu tự nhiên. Kết quả thu được cho thấy giá trị trung bình của MTF tại tần số Nyquist theo cả hai hướng dọc và

ngang với hướng bay đều đạt yêu cầu kỹ thuật đề ra là >0.1. Điều này chứng tỏ vệ tinh vẫn đang hoạt động tốt và theo đúng thiết kế ban đầu; các kết quả này phù hợp theo thời gian và trên tồn trường nhìn của vệ tinh.

Hầu hết các vệ tinh độ phân giải cao đều tập trung đánh giá MTF_giá trị cơ bản đặc trưng cho thiết kế hệ thống chụp ảnh và chất lượng hệ thống hình học thường dùng trong viễn thám. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng thuật toán “gờ” với các ảnh chụp khu vực bãi kiểm định được kẻ ô đen trắng và dùng cạnh của các tịa nhà cao tầng có độ phản xạ cao để đánh giá MTF của dữ liệu Orbview-3 [56]. Giá trị MTF được tính tốn trên sản phẩm ảnh cơ bản của hệ thống với mức độ mã hóa 11bit, đồng thời cũng được tính trên các ảnh được tăng cường chất lượng (pan-sharpenend) và không tăng cường chất lượng. Đồng thời cũng tính theo hai hướng dọc và ngang với hướng bay của vệ tinh. Tác giả cũng cho rằng MTF chỉ là một phần trong toàn bộ chất lượng ảnh của hệ thống và nó cần được kết hợp với SNR và độ chính xác bức xạ. Đồng thời các kết quả của nghiên cứu cũng cần phải so sánh với các cảm biến khác.

Đối với hệ thống vệ tinh Sentinel-2 của Châu Âu, công tác đánh giá được thực hiện theo chu kỳ hàng năm ở các mức dữ liệu 1A, 2A, trong đó mức 1A được đánh giá trên các chỉ số như SNR, MTF, mức độ hồi đáp của điểm ảnh, cân bằng bức xạ, bức xạ gián tiếp tuyệt đối,…[67]

Để đánh giá SNR, nhóm nghiên cứu đã đo đạc và phân tích theo hai chu kỳ thời gian và với hai phương pháp khác nhau. Đối với dữ liệu hàng tháng SNR được đo đạc sử dụng các cảnh ảnh có khuếch tán mặt trời và tín hiệu tối; đối với các dữ liệu hàng 6 tháng, SNR sẽ được đo đạc trên các bề mặt đồng nhất và các ảnh tín hiệu tối sử dụng các vật chuẩn tự nhiên như sa mạc, đảo Greenland hay Nam Cực. Các dữ liệu đầu vào cho công tác đánh giá SNR là các ảnh tối, ảnh có khuếch tán mặt trời, các vật chuẩn đồng nhất, và các hệ số có liên quan như hiệu chỉnh tia sáng lạc, góc tới, mức độ sáng,… Giá trị bức xạ trên ảnh được kết hợp với dữ liệu tín hiệu tối và được sử dụng để đưa ra hệ số trong mơ hình nhiễu, sau đó sẽ đưa ra giá trị SNR. Phương pháp này chủ yếu sử dụng các vật chuẩn tự nhiên, những khu vực được coi là bề mặt Lambert (bề mặt khuếch tán lý tưởng)

Đối với MTF, Sentinel-2 sẽ được ước tính giá trị MTF theo hàng năm. Phương pháp được sử dụng ở đây là phương pháp đo đạc xung hồi đáp qua vật chuẩn dạng cạnh (ví dụ như ranh giới đất/nước) hoặc vật chuẩn dạng xung (ví dụ như cầu). Phương pháp

vật chuẩn dạng cạnh sử dụng việc chuyển trạng thái giữa bề mặt tối và sáng, các vật chuẩn dạng cạnh tương ứng với cạnh Heaviside độ tương phản cao. Phương pháp này sử dụng các vật chuẩn nhân tao với bề mặt được sơn sáng tối; hay các vật chuẩn tự nhiên như các cánh đồng, nơi đỗ xe, cạnh chuyển đổi giữa mặt đất/nhà, nước/băng,…[67] Phương pháp vật chuẩn xung sử dụng một vùng sáng được bao quanh bởi một vùng tối khác. Các vật chuẩn này thường được sơn trên các bề mặt bê tông hay các tấm vải đen trắng cụ thể nào đó; chúng cũng có thể là các đối tượng nhân tạo như các cây cầu, hay sọc trắng trên đường băng.

Đối với vệ tinh Hyperion Các nhà nghiên cứu đã dùng thuật tốn “gờ” để tính tốn LSF, sau đó giá trị MTF được xác định từ biến đổi Fuorier của LSF [76]. Cảnh ảnh được sử dụng là ảnh chụp cây cầu giữa vịnh ở Destin, Florida với chiều rộng 13,02 mét. Giá trị MTF thu được tại tần số Nyquist là trong khoảng 0,39-0,42 trong khi giá trị trước khi phóng lên quỹ đạo là 0,42. Như vậy tức là hệ thống chụp ảnh trên vệ tinh vẫn hoạt động tốt, đảm bảo yêu cầu kỹ thuật theo đúng thiết kế.

Tương tự như với vệ tinh Hyperion, vệ tinh Landsat7 cũng đã từng được ước tính giá trị MTF sử dụng một cây cầu ở hồ Pontchartrain Causeway, bang Luouisiana, Hoa Kỳ do tác giả Jame C. Storey của trung tâm dữ liệu EROS, Cơ quan Khảo sát Địa chất Hoa kỳ thực hiện [98]. Mặc dù khi công bố, kết quả thu được mới đánh giá được hai năm đầu hoạt động của vệ tinh nhưng các kết quả cũng chỉ ra sự suy giảm hiệu suất MTF là hịan tồn dự đốn được. Sự thống nhất giữa mơ hình trước khi phóng, các phép đo từ dữ liệu ảnh và độ ổn định tương đối của các phép đo đó trên các kênh phổ, cho thấy việc ước tính MTF đang mang lại hiệu quả thực tế rõ ràng và phương pháp nghiên cứu này cung cấp một phương tiện giám sát hiệu quả hoạt động của vệ tinh Landsat-7 ETM+.

Các tác giả ở Thái Lan cho rằng có nhiều phương pháp để ước tính MTF cho các vệ tinh như: phương pháp xung lực, phương pháp hình sin, phương pháp sống dao, phương pháp xung, nhưng đối với vệ tinh có độ phân giải cao thì phương pháp sống dao với các mục tiêu cạnh là hợp lý nhất, đây cũng là phương pháp mà vệ tinh SPOT5, ALOS PRISM, Kompsat-2,... đã từng sử dụng [77]. Do đó, họ cũng áp dụng phương pháp này với bãi kiểm định ở Salon de Provence, Pháp để ước tính giá trị MTF của vệ tinh THEOS. Họ cũng cho rằng các bãi kiểm định nhân tạo với các vật chuẩn được thiết kế với kích thước, màu sắc,... cho trước là cần thiết và bắt buộc để đánh giá chất lượng thiết bị chụp ảnh thông qua dữ liệu ảnh. Tuy nhiên, nghiên cứu này lại tập trung vào việc lý

giải cho kích thước, hướng của vật chuẩn để ước tính MTF mà khơng cơng bố kết quả ước tính.

Ngay từ những năm đầu khi dữ liệu viễn thám cịn chưa phổ biến nhiều, cơng tác đánh giá chất lượng ảnh đã được quan tâm nghiên cứu và đã có nhiều đề xuất được đưa ra. Để có thể sử dụng tốt nhất dữ liệu AVIRIS, NASA đã đề xuất phương pháp đánh giá SNR theo phương pháp địa thống kê [29]_đây là một phương pháp mới so với các phương pháp hiện có lúc đó là: phương pháp “phịng thí nghiệm” làm giá trị SNR tăng cao, phương pháp “dòng tối” và “ảnh” là lệch hướng giá trị SNR. Đây là phương pháp dựa trên cơ sở loại trừ nhiễu có chu kỳ bằng cách “lọc notch” trong miền tần số và sử dụng biểu đồ bán phương sai để tách nhiễu cảm biến và biến thiên điểm ảnh nội tại. Tuy nhiên phương pháp này lại được đề xuất và phát triển dành cho dữ liệu AVIRIS. Tiềm năng của phương pháp này khá lớn, tuy nhiên, để có thể áp dụng được thì các dữ liệu viễn thám khác cần phải đáp ứng một số giả thiết nhất định về độ ổn định, tính đắng hướng, độ phân giải khơng gian định sẵn, cảnh ảnh không chứa thông tin ngẫu nhiên, phương sai Nugget độc lập với phương sai cấu trúc phụ thuộc không gian.

Năm 2000, tổ chức tiêu chuẩn thế giới (The International Organization for Standardization_ISO) đã đưa ra tiêu chuẩn ISO 12233 về việc sử dụng phương pháp cạnh nghiêng để tính tốn giá trị MTF (International Standard ISO 12233:2000(E)). Và năm 2017, phương pháp này đã được chỉnh sửa thêm và đổi thành ISO 12233:2017. Phương pháp này cho phép ước tính MTF nhanh chỉ trên một cảnh ảnh; hơn thế nữa, về mặt tiêu chuẩn hóa, giá trị MTF từ nhiều nguồn khác nhau có thể được so sánh dễ dàng và chính xác. Do vậy tác giả M. Estribaeu và P. Magna đã sử dụng phương pháp này để ước tính MTF cho cảm biến CMOS và so sánh kết quả với việc sử dụng vật chuẩn hình sin [39]. Kết quả giữa hai phương pháp rất giống nhau, tuy nhiên đó là trong trường hợp vật chuẩn hình sin được chụp với góc nghiêng khoảng 5°. Mặc dù phương pháp cạnh nghiêng theo tiêu chuẩn ISO 12233 được thiết kế để ước tính MTF cho hầu hết các thiết bị chụp ảnh và chỉ cần chụp một ảnh, nhưng điểm yếu của nó là góc chụp cần phải nhỏ hơn 10° [39], và tiêu chuẩn đề xuất là 5°; điều này không đơn giản trong thực tế chụp ảnh của các hệ thống vệ tinh, đặc biệt là các hệ thống vệ tinh nhỏ vốn có ưu điểm mạnh nhất là tính linh hoạt cao.

Các tác giả Hang Li, Changxiang Yan, và Jianbing Chao đã thay đổi một số điểm trên cơ sở phương pháp cạnh nghiêng để ước tính MTF cho hệ thống chụp ảnh hồng

ngoại trong nghiên cứu của mình [64]. Trong đó, các tác giả đã đề xuất phương pháp chỉnh sửa phương pháp cạnh nghiêng mới là sự kết hợp giữa phương pháp chiết tách góc cạnh mới và phương pháp ESF thích hợp mới. Các kết quả mơ phỏng thực nghiệm và áp dụng thực tế cho thấy, phương pháp mới này chính xác và ổn định hơn so với phương pháp của tiêu chuẩn ISO 12233. Tuy nhiên, đối với mỗi loại thiết bị chụp ảnh lại cần có thời gian để tiến hành mơ phỏng và thực nghiệm để tìm ra phương pháp chiết tách cạnh cũng như hàm lan truyền cạnh thích hợp nhất.

Bên cạnh phương pháp cạnh nghiêng hay thuật toán “gờ”, một số tác giả đã đưa ra các phương pháp khác để tính ước tính MTF như sử dụng phương pháp đánh giá toàn diện mờ để ước tính MTF đối với các vệ tinh có độ phân giải cao của tác giả Wu Zhaocong và cộng sự [109]. Trong nghiên cứu, các tác giả đã thiết lập hai thuộc tính của MTF và bảy thuộc tính bức xạ được chiết tách từ khu vực “sống dao” trên ảnh, bao gồm: Nyquist, MTF 0.5, entropy, đỉnh tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu, sai khác trung bình, cường độ cạnh, gradient trung bình, độ tương phản và khoảng cách lấy mẫu mặt đất. Các thử nghiệm được thực hiện trên ảnh GF2 và so sánh giữa các vật chuẩn tự nhiên và nhân tạo. Kết quả là, đối với cùng một vệ tinh thì chất lượng ảnh của các tồ nhà, mặt nước vượt trội so với đất nông nghiệp; và ảnh hiệu chỉnh thực địa đạt chất lượng cao nhất. Khi so sánh GF2 với SPOT7, nếu chọn MTF và SNR là các yếu tố chính thì chất lượng SPOT7 tốt hơn GF2, nhưng nếu chọn thuộc tính cạnh, entropy và độ phân giải khơng gian thì GF2 tốt hơn SPOT7. Như vậy, phương pháp đánh giá tồn diện mờ khơng chỉ có thể đánh giá chất lượng hình ảnh một cách tồn diện mà cịn có thể phản ánh tác động của các đặc điểm khác nhau để đánh giá chất lượng hình ảnh khác nhau một cách linh hoạt. Đây là một phương pháp khá khả quan để so sánh chất lượng giữa hai hệ thống chụp ảnh, tuy nhiên việc đánh giá này là tương đối vì phụ thuộc vào việc lựa chọn yếu tố nào là chính.

Nhóm tác giả Jin Li, Fei Xing, Ting Sun, Zheng You đã đề xuất một phương pháp ước tính MTF gồm 5 bước là: sử dụng mơ hình di chuyển điểm ảnh để chiết xuất các ảnh có ở điều kiện dưới khung; sử dụng một thuật tốn hình thái học và bộ lọc đồng cấu tương quan để loại bỏ nhiễu và tăng cường ảnh dưới khung; sử dụng một phần khác biệt của hình ảnh để xác định chính xác vị trí của các điểm cạnh; sử dụng một mơ hình hàm quang học để xây dựng hàm lan truyền cạnh độ phân giải cao; cuối cùng là ước tính MTF bằng cách đạo hàm và biến đổi Fuorier [65]. Các thực nghiệm trong nghiên cứu khi sử

dụng trên ảnh SPOT5 và Quickbirds đã chỉ ra rằng phương pháp đánh giá MTF này vượt trội hơn so với các phương pháp khác_sống dao và cạnh nghiêng. Và các tác giả cũng hy vọng phương pháp này có thể là một tham chiếu để đánh giá MTF trong tương lai. Đặc điểm nổi bật của phương pháp này là việc sử dụng một phần ảnh khác biệt được chiết tách trong cảnh ảnh để đánh giá mà khơng sử dụng các vật chuẩn. Điều này địi hỏi việc