giải khơng gian và độ chính xác của mơ hình số độ cao dạng grid
Độ phân giải không gian là một yếu tố rất quan trọng ảnh hưởng đến độ chính xác của DEM. Khi độ phân giải càng cao (nghĩa là một đơn vị diện tích trên mặt đất thể hiện được nhiều giá trị cao độ) thì mơ hình số độ cao DEM càng mơ phỏng địa hình mặt đất chính xác hơn và ngược lại. Để nâng độ phân giải không gian của DEM, cần tiến hành đo đạc, thu thập dữ liệu với mức độ chi tiết cao hơn. Hiện nay có các phương pháp thu thập dữ liệu với mật độ điểm rất cao như sử dụng máy bay không người lái UAV đo ở khoảng cách gần, sử dụng LiDAR đo với mật độ điểm và độ chính rất cao. Tuy nhiên việc thu thập dữ liệu với mức độ chi tiết như vậy sẽ mất khá nhiều thời gian và kinh phí. Các thuật tốn tái chia mẫu/chia lại điểm ảnh (resampling) cũng được nhiều nghiên cứu cho thấy có thể tăng độ mức độ chi tiết cũng như độ chính xác lên một mức độ nhất định. Tuy nhiên, các thuật toán này còn một số nhược điểm và gây ra một số sai số có tính chất hệ thống trong các DEM được tái chia mẫu.
Trong một số nghiên cứu trước đây, mơ hình mạng neuron Hopfield (HNN) đã được thay đổi và ứng dụng trong một số bài toán như bài toán làm mịn và tăng cường độ phân giải không gian của các ảnh viễn thám đa phổ [52]. Vì các ảnh viễn thám và các DEM dạng grid đều có cấu trúc dữ liệu raster nên có thể kỳ vọng rằng các phương pháp sử dụng mơ hình mạng neuron được phát triển cho các ảnh viễn thám có thể được cải tiến để tăng độ chính xác cũng như mức độ chi tiết của các DEM dạng grid bằng cách chia nhỏ các điểm ảnh trên DEM độ phân giải thấp thành các điểm ảnh nhỏ và độ cao của các điểm ảnh nhỏ này được xác định bằng phương pháp khuếch đại sự phụ thuộc không gian.
Trong chương này đề xuất một phương pháp mới để tăng độ phân giải thông qua chia nhỏ các điểm ảnh đồng thời áp dụng nguyên lý tối đa hóa sự phụ thuộc khơng gian để làm cho độ cao của các pixel lân cận nhau sẽ có xu hướng có giá trị gần nhau. Thuật toán này được đề xuất dựa trên mơ hình thuật tốn mạng neuron Hopfield đã áp dụng để làm trơn ảnh viễn thám thông qua tái chia mẫu kết hợp với nguyên lý tối đa hóa sự tương quan khơng gian và các điều kiện ràng buộc. Do tính chất và đặc điểm của dữ liệu, các hàm mục tiêu đại diện cho sự tương quan không gian và hàm điều kiện ràng buộc cũng cần thay đổi cho phù hợp với bài toán tăng độ phân giải khơng gian, tăng độ chính xác của grid DEM. Chính vì thế, việc sử dụng mạng neuron Hopfield để tăng độ phân giải khơng gian của mơ hình số độ cao DEM dạng grid sẽ tập trung vào việc xây dựng các hàm này trong hàm tối ưu, thử nghiệm và đánh giá, so sánh kết quả của thuật toán với các thuật toán phổ biến để sử dụng tái chia mẫu đang được thực hiện hiện nay.
Mơ hình mạng neuron Hopfield để nâng cao độ chính xác mơ hình số độ cao DEM sẽ là biến thể của mơ hình mạng nơ bởi Tatem và nnk [73]. Mơ hình tăng độ phân giải khơng gian của một DEM dạng grid là một phiên bản phát triển từ mơ hình mạng neuron Hopfield (HNN) được thiết kế cho thuật toán tăng độ phân giải [73], [50]. Trong mơ hình HNN tăng độ phân giải không gian của các lớp phủ mặt đất (land cover), một điểm ảnh (pixel) trên ảnh viễn thám gốc được chia thành m×m
các tiểu điểm ảnh hay các điểm ảnh con (sub-pixel) và mỗi tiểu điểm ảnh được đại diện bởi một neuron trong HNN. Mơ hình này hoạt động dựa trên một hàm điều kiện và hai hàm mục tiêu. Hàm điều kiện ràng buộc ở đây là tổng số các tiểu điểm ảnh của mỗi một lớp phủ bề mặt phải bằng số lượng các tiểu điểm ảnh của các lớp được xác định bằng giá trị phần trăm của lớp phủ từ kết quả phân loại mềm. Các hàm mục tiêu đóng vai trị tối đa hố sự phụ thuộc khơng gian của các tiểu điểm ảnh trong phạm vi một điểm ảnh gốc. Như vậy, các tiểu điểm ảnh của cùng một lớp phủ sẽ được sắp xếp cạnh nhau để tạo ra một bản đồ lớp phủ có mức liên kết không gian là lớn nhất. Sau khi chia nhỏ các điểm ảnh trên DEM gốc, độ phân giải không gian của DEM sẽ được tăng lên m lần. Tỷ lệ m được định nghĩa là tỷ lệ giữa độ phân giải
ban đầu và độ phân giải cuối cùng theo các hàng và các cột, có thể gọi giá trị m là độ phóng đại. Q trình tăng độ phân giải cịn được mơ tả bằng một thuật ngữ tiếng Anh là downscaling trong đó mỗi điểm ảnh trên DEM gốc được chia thành m×m
điểm ảnh nhỏ hơn trên DEM mới.