STT Vị trí Ngày chụp Mục đích
1
Đại Tây Dƣơng
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 đƣợc sẽ thể hiện giá trị tín hiệu tối của thiết bị chụp ảnh tại mỗi kênh phổ; trong trƣờng hợp này sẽ đƣợc 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
Trên hình 4.2, đồ thị bên trái thể hiện giá trị tín hiệu tối của từng kênh ảnh của dữ liệu ảnh hiện thời đang đƣợc hiển thị tƣơng 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 trƣờng hợp này là giá trị trung bình của các cảnh ảnh đã sử dụng (trong đó riêng đồ thị tính tốn cho kênh B1 đƣợc 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 ảnhđƣợc so sánh với giá trị tín hiệu tối đã tính tốn trong lần đánh giá trƣớc đó. Trong nghiên cứu, dữ liệu đánh giá lần trƣớc đó là bộ dữ liệu đánh giá của chu kỳ trƣớc. Bộ dữ liệu này đƣợc sử dụng để làm dữ liệu chẩn so sánh với số liệu đánh giá lần này.
Kết quả so sánh sẽ đƣợc hiển thị dƣới dạng đồ thị nhƣ 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 đƣa 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 nhƣ 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 thƣờng 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 tƣơng tự nhƣ kênh Pan, chủ yếu là từ 0-0,1 lsb, thậm chí cịn khơng có giá trị nào vƣợt 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 vƣợt 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 vƣợt qua 0,095 lsb [31]
Hình 4.3. Sự khác biệt của giá trị tín hiệu tối
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 ngƣỡng 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 trƣờng hợp này, đối với vệ tinh VNREDSat-1, giá trị này vẫn ở dƣới ngƣỡng sai số cho phép (0,5lsb) [31] (xem hình 4.4); điều này chứng minh từ lần đánh giá trƣớc, hệ thống chụp ảnh vẫn đảm bảo hoạt động bình thƣờng.
b. Hiệu chỉnh tín hiệu tối
Quá trình hiệu chỉnh sẽ đƣợc 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
VNREDSat-1 chụp khu vực biển đêm (Đại Tây Dƣơng), với 01 kênh ảnh toàn sắc (PAN) và 04 kênh đa phổ (MS).
Các kết quả thu đƣợc nhƣ sau:
- Đối với ảnh toàn sắc. Kết quả q trình hiệu chỉnh dịng tối đối với ảnh tồn sắc đƣợc thể hiện trên hình 4.5. Trong đó, phía bên trái là ảnh gốc trƣớc 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 trƣớc khi hiệu chỉnh cho thấy giá trị tối ƣớc 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 ngƣỡng 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 đƣợc thể hiện trên hình 4.6. Kết quả cho thấy, ảnh gốc trƣớc 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 ngƣỡng thấp gần về 0 và trơng khá đồng đều.
Hình 4.6. Kết quả hiệu chỉnh dòng tối trên kênh B1 (blue) của ảnh VNREDSat-1
- Đối với kênh B2 (green), kết quả hiệu chỉnh nhƣ hình 4.7 với ảnh gốc bên trái và ảnh sau hiệu chỉnh phía bên phải. Tƣơng tự nhƣ 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 trƣớc và sau khi hiệu chỉnh dịng tối. Trên hình cho thấy, kênh B3 trƣớc 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.
Hình 4.8. Kết quả hiệu chỉnh dòng tối kênh B3 (red) của ảnh VNREDSat-1
- 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 dòng tối thấp hơn hẳn so với dữ liệu ảnh đầu vào. Điều này chứng minh các nhiễu dòng tối đã đƣợc xử lý và loại bỏ. Tuy nhiên, ảnh sau khi hiệu chỉnh giá trị dòng tối đã xuống ngƣỡng rất thấp, nhƣng vẫn chƣa đạt mức 0 tuyệt đối. Điều này có thể do một số nguyên nhân:
- Thứ hai là do nhiễu nhiệt của chính bản thân hệ thống thu nhận ảnh (payload) và nguyên nhân này là không tránh khỏi.
Tuy nhiên và các giá trị này khá nhỏ, trong khả năng chấp nhận đƣợc.
4.1.2 Hiệu chỉnh PRNU
a. Đánh giá PRNU
Bộ cảm biến trên vệ tinh đƣợc 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 nhƣ hoạt động mỗi cảm biến có sự lão hóa và suy giảm khác nhau, điều này dẫn đến việc đáp ứng tín hiệu thu đƣợc 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 đƣợc điều này; hơn thế nữa, do điều kiện đặc biệt tại sa mạc mà sự ảnh hƣởng do thời gian hay khí hậu sẽ khơng ảnh hƣởng 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), đƣợc liệt kê trong bảng 4.2. Đây cũng là khu vực thƣờng đƣợc 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 PRNU Bảng 4.2. Dữ liệu ảnh VNREDSat-1 để đánh giá PRNU Bảng 4.2. Dữ liệu ảnh VNREDSat-1 để đánh giá PRNU
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
Kết quả thu đƣợc 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) đƣợc thể hiện trong hình 4.11.
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, tƣơng 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 trƣớc 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 đƣợc thể hiện ở tất cả các kênh phổ nhƣ 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 vƣợt trên 0,002 và có vài điểm dị thƣờng 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 tƣơng 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 vƣợt quá 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 trƣớc đến nay (xem hình 4.13) hoạt động của thiết bị chụp ảnh vẫn hoạt động tƣơng đối ổn định và đảm bảo chất lƣợng.
b. Hiệu chỉnh mức độ hồi đáp không đồng đều của điểm ảnh
Tƣơng tự nhƣ với giá trị dòng tối DS, hiệu chỉnh giá trị khuếch đại điểm ảnh PRNU cũng sẽ đƣợc thực hiện cho từng kênh ảnh. Kết quả hiệu chỉnh đối với từng kênh ảnh đƣợc 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 đƣợc cho thấy, dữ liệu ảnh sau khi đƣợc hiệu chỉnh sẽ đồng đều hơn so với dữ liệu ảnh trƣớc khi đƣợc 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 đƣợc hiệu chỉnh, kết quả là ảnh đầu ra có giá trị tốt hơn rất nhiều.
4.2 Đánh giá chất lƣợng 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 lƣợng 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 thƣớc 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 đƣợc thể hiện trong bảng 4.3 sau đây.
Bảng 4.3. Kết quả tính tốn SNR sử dụng bãi kiểm định tại Bn Ma Thuột
Vùng lấy mẫu 2017 2018
Ô 1
Ô 2 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 đƣợc đánh giá SNR với mục tiêu là khu vực hồ muối Salar de Uyuni tại Bolivia [32], tƣơng đƣơng với mức bức xạ tại ô mẫu số 1 trên bãi kiểm định tại Buôn Ma Thuột (đƣợc 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 đƣợc cho thấy, điều kiện của bãi thử tại Bn Ma Thuột hồn tồn đáp ứng đƣợc u cầu và giá trị SNR khá tƣơng 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
Trƣớc khi dữ liệu đƣợc sử dụng để tính tốn giá trị SNR đã đƣợc hiệu chỉnh DS và PRNU giúp cho tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu đƣợc cải thiện đáng kể, do vậy nghiên cứu sinh đề xuất phân chia chất lƣợng ảnh theo giá trị SNR với hai mức tốt và xấu, với ngƣỡng phân chia là giá trị thiết kế ban đầu (SNR=100).
Khi xem xét tại cùng một mức độ nhiễu các khu vực có đối tƣợng đồng nhất cao nhƣ đồng ruộng, rừng, biển thì mức độ nhiễu thể hiện rõ ràng nhất. Những cơng trình xây dựng lớn nhƣ sân bay, đập thủy điện mặc dù có phát hiện đƣợc nhƣng mức độ ảnh hƣởng đến lƣợng thông tin cung cấp cho giải đốn khơng nhiều. Khu vực có nhiều đối tƣợng đa dạng, khơng đồng nhất với nhiều cấu trúc khác nhau nhƣ khu đơ thị lớn thì khó phát hiện hơn , nhƣng khu vực đô thị nhỏ hơn nhƣ các thị xã, thị trấn có độ đồng nhất khá cao do cấu trúc nhà tƣơng tự nhau, khơng có các tịa nhà lớn, bị ảnh hƣởng khá rõ rệt (xem chi tiết trong phụ lục 6)
4.3 Đánh giá chất lƣợng ảnh VNREDSat-1 qua thông số MTF
4.3.1 Đánh giá chất lượng ảnh qua thông số MTF
Giá trị MTF đƣợc sử dụng để đánh giá độ sắc nét cũng nhƣ tƣơng phản của dữ liệu ảnh. Trong quá trình hoạt động, giá trị này sẽ biến động theo chiều dọc và ngang với hƣớng bay của vệ tinh. Do đó cần thiết phải đánh giá giá trị này theo cả hai chiều.
Trong nghiên cứu, MTF đƣợc 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 đƣợc tính tốn với việc chuyển đổi từ các ô đen sang ô trắng và ngƣợc lại. Đồng thời, trƣớc 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 nhƣ thiết kế. Đối với bãi kiểm định Salon de Provence của Pháp, mặc dù đƣợc nhiều hệ thống vệ tinh sử dụng để tính tốn, đánh giá chất lƣợng ảnh, tuy nhiên bãi kiểm định này nằm ở nƣớc ngồi và cịn thuộc khu vực sân bay quốc phịng nên các cơng 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 đƣợc thông tin đầy đủ về tình trạng bề mặt bãi thử nên nguồn dữ