3.4 Thực nghiệm tăng độ phân giải không gian và độ chính xác của mơ hình
3.4.3 Đánh giá trực quan
3.4.3.1 So sánh trực quan bằng mắt thường
So sánh trực quan cho thấy các DEM mặc dù các phương pháp song tuyến và Kriging đã cải thiện hình ảnh của DEM để khá giống với DEM chuẩn, cải thiện mức độ vỡ do độ phân giải thấp, kết quả sau khi tăng độ phân giải bằng mơ hình HNN mới được đề xuất vẫn cải thiện hình ảnh DEM khá nhiều so với các phương pháp tái chia mẫu “kinh điển” này (tái chia mẫu sử dụng mơ hình song tuyến, Bi-cubic, Kriging). Quan sát cho thấy sự cải thiện có thể nhìn thấy được ở kết quả của 4 bộ dữ liệu.
Sự cải thiện về độ tương tự giữa các hình ảnh trực quan của các DEM sau khi tăng độ phân giải và các DEM tham chiếu đã thấy rất rõ ràng khi so sánh giữa DEM 20m của bộ dữ liệu D1 (Hình 3-5), DEM 30m của bộ dữ liệu D2 (Hình 3-6), DEM 5m của bộ dữ liệu S1 (Hình 3-7) và 30m DEM của bộ dữ liệu S2 (Hình 3-8) với các DEM tham chiếu tương ứng. Hình ảnh của các DEM đầu vào và các DEM được tạo ra bằng các phương pháp “kinh điển”, đặc biệt là các ảnh được tạo ra bằng phương pháp tái chia mẫu song tuyến, Bi-cubic, đã bị mờ đi do nhiễu và hình dạng của các đặc điểm địa hình trong các ảnh này trơng bị méo.
Ngược lại, ảnh của các DEM sau khi tăng độ phân giải bằng thuật tốn sử dụng mơ hình HNN trong Hình 3-5(c), Hình 3-6(c), Hình 3-7(c) và Hình 3-8(c) trơng không bị nhiễu và tương tự như các DEM tham chiếu trong Hình 3-5(a), Hình 3-6(a), Hình 3-7(a) và Hình 3-8(c). Sự cải thiện rõ ràng nhất trong việc tái cấu trúc hình dạng địa hình từ dữ liệu độ phân giải thơ ban đầu được dùng làm dữ liệu đầu vào có thể được nhìn thấy trong các khu vực được đánh dấu trong Hình 3-5, Hình 3- 6,
Hình 3-7 và Hình 3-8.
3.4.3.2 Sử dụng các mặt cắt để đánh giá trực quan
So sánh giữa các bề mặt của các DEM kết quả, sử dụng các mặt cắt từ các vị trí được hiển thị trong Hình 3-9, cho thấy lợi thế rõ ràng của phương pháp tăng độ
phân giải bằng thuật tốn sử dụng mơ hình HNN so với các phương pháp tái chia mẫu sử dụng các điểm nội suy.
Khi so sánh các mặt cắt của bốn bộ dữ liệu: D1 (Hình 3-10), D2 (Hình 3-11), S1 (Hình 3-12) và S2 (Hình 3-13), ta thấy các mặt cắt địa hình xác định từ các DEM sau khi tăng độ phân giải bằng thuật tốn sử dụng mơ hình HNN gần với các mặt cắt của các DEM chuẩn hơn so với của các DEM được tạo ra theo các phương pháp tái chia mẫu và điều này đúng với cả bốn bộ dữ liệu.
Sự cải thiện quan sát được rõ nhất trong bộ dữ liệu D1 trong Hình 3-10 (một số mặt cắt dọc và mặt cắt ngang ví dụ của bộ dữ liệu DEM Nghệ An 20m) ở những nơi như đỉnh đồi hoặc đáy thung lũng và bộ dữ liệu S1 trong Hình 3-12 (một số mặt cắt dọc và mặt cắt ngang ví dụ của bộ dữ liệu DEM Lạng Sơn 5m). Trong các ảnh này, có thể thấy rằng các bề mặt được tạo ra bằng các phương pháp tái chia mẫu gần với bề mặt DEM đầu vào (DEM NN) có độ phân giải thấp, trong khi bề mặt được tạo bởi DEM sau khi tăng độ phân giải bằng mơ hình HNN gần với bề mặt DEM chuẩn (DEM gốc) hơn.
(a) (b)
(c) (d)
Hình 3-9. Vị trí của các mặt cắt để đánh giá độ chính xác của DEM
Hình 3-10. So sánh bề mặt tham chiếu (DEM gốc ), DEM sau khi tăng độ phân giải bằng mơ hình HNN (DEM HNN), DEM đầu vào (DEM NN), DEM sau tái chia mẫu song tuyến (DEM Bilinear), DEM sau tái chia mẫu Bi-cubic (DEM Bi-cubic), DEM sau nội suy Kriging (DEM Kriging) dựa trên các mặt cắt – đối với bộ dữ liệu DEM Nghệ An 20m (D1)
Hình 3-11. So sánh bề mặt tham chiếu (DEM gốc ), DEM sau khi tăng độ phân giải bằng mơ hình HNN (DEM HNN), DEM đầu vào (DEM NN), DEM sau tái chia mẫu song tuyến (DEM Bilinear), DEM sau tái chia mẫu Bi-cubic (DEM Bi-cubic), DEM sau nội suy Kriging (DEM Kriging) dựa trên các mặt cắt – đối với bộ dữ liệu DEM Nghệ An 30m (D2)
Hình 3-12. So sánh bề mặt tham chiếu (DEM gốc ), DEM sau khi tăng độ phân giải bằng mơ hình HNN (DEM HNN), DEM đầu vào (DEM NN), DEM sau tái chia mẫu song tuyến (DEM Bilinear), DEM sau tái chia mẫu Bi-cubic (DEM Bi-cubic), DEM sau nội suy Kriging (DEM Kriging) dựa trên các mặt cắt – đối với bộ dữ liệu DEM Lạng Sơn 5m (S1)
Hình 3-13. So sánh bề mặt tham chiếu (DEM gốc ), DEM sau khi tăng độ phân giải bằng mơ hình HNN (DEM HNN), DEM đầu vào (DEM NN), DEM sau tái chia mẫu song tuyến (DEM Bilinear), DEM sau tái chia mẫu Bi-cubic (DEM Bi-cubic), DEM sau nội suy Kriging (DEM Kriging) dựa trên các mặt cắt – đối với bộ dữ liệu DEM Đắc Hà 30m (S2)
Các kết quả trên cho thấy rằng: phương pháp tăng độ phân giải bằng mơ hình HNN thực hiện chính xác hơn nhiều so với các phương pháp tái chia mẫu thông thường (Bilinear, Bi-cubic, Kriging) với các dạng địa hình đặc biệt, nơi có sự thay
đổi lớn về độ cao như đỉnh của các dãy núi và đồi hoặc đáy thung lũng, đặc biệt là các thung lũng hình chữ V, các gờ và đồi có đỉnh nhọn. Phân tích có thể thấy là để tạo ra được bề mặt như vậy, nhờ tác động của hàm điều kiện ràng buộc độ cao, giúp giảm hoặc tăng độ cao tại các điểm đáy và đỉnh của các đối tượng địa hình, trong khi chức năng tối đa hóa sự phụ thuộc không gian (thông qua hàm mục tiêu sử dụng giá trị semi-variance tối thiểu) đảm bảo rằng độ cao của các pixel con liền kề thay đổi từ từ, như địa hình thực bên ngồi.
3.4.3.3 Đánh giá trực quan bằng biểu đồ phân tán
Các biểu đồ phân tán của các DEM kết quả sau khi tăng độ phân giải không gian cho thấy độ khớp hơn giữa dữ liệu DEM chuẩn và dữ liệu DEM sau khi tăng độ phân giải không gian bằng mơ hình HNN so với các DEM kết quả của các phương pháp tái chia mẫu.
Sự giống nhau giữa hai tập dữ liệu có thể so sánh bằng biểu đồ phân tán như trong các hình: Hình 3-14 và Hình 3-15. Các so sánh cũng cho thấy các DEM kết quả của phương pháp tăng độ phân giải khơng gian bằng mơ hình HNN trùng khớp với dữ liệu DEM gốc (DEM tham chiếu) hơn so với các DEM kết quả của các phương pháp tái chia mẫu song tuyến (Bilinear), Bi-cubic và Kriging.
Sự tăng độ chính xác có thể thấy rõ nhất đối với bộ dữ liệu DEM Nghệ An 20m (D1) ở và bộ dữ liệu DEM Lạng Sơn 5m (S1). Các biểu đồ phân tán ở Hình 3- 14 và Hình 3-15 cho thấy hai bộ dữ liệu này là gần nhất với đường khớp tuyệt đối, các hệ số hồi quy (m, b) trong các biểu đồ phân tán này rất gần với các giá trị 1 và 0. So sánh hai bộ dữ liệu, các điểm dữ liệu trong các biểu đồ phân tán trong Hình 3- 14(b) và Hình 3-15(b) (các DEM sau khi tái chia mẫu theo mơ hình song tuyến), Hình 3-14(c) và Hình 3-15(c) (các DEM sau khi tái chia mẫu theo mơ hình Bi- cubic), Hình 3-14(d) và Hình 3-15(b) (các DEM sau khi nội suy Kriging) nằm phân tán so với đường 1:1 hơn so với các DEM sau khi tăng độ phân giải bằng thuật toán sử dụng mơ hình HNN (Hình 3-14 (a), Hình 3-15(a)).
(a) (b)
(c) (d)
Hình 3-14. Các biểu đồ tán xạ của DEM tham chiếu độ phân giải không gian cao so với các DEM tăng độ phân giải của bộ dữ liệu DEM Nghệ An 20m (D1)
(a) (b)
(c) (d)
Hình 3-15. Các biểu đồ tán xạ của DEM tham chiếu độ phân giải không gian cao so với các DEM tăng độ phân giải của bộ dữ liệu DEM Lạng Sơn 5m (S1)