Thời điểm đo MTF SNR A B C D 1 2 3 4 2017 0,048 0,5 0,05 0,5 0,9 0,4 0,23 0,02 2018 0,059 0,6 0,058 0,54 0,85 0,42 0,27 0,04 Giá trị thiết kế 0,05 0,5 0,05 0,5 0,4 0,3 0,2 0,13
Theo thời gian chất lƣợng của lớp sơn bề mặt bãi thử có suy giảm. Số liệu đo đạc cho thấy chất lƣợng phản xạ của các ô mẫu tuy có giảm một chút so với lúc đầu nhƣng không ảnh hƣởng tới chất lƣợng căn chỉnh của vệ tinh.
a. So sánh phương pháp tính tốn MTF đề xuất và của nhà sản xuất VNREDSat-1
Ngay sau khi vệ tinh VNREDSat-1 đƣợc đƣa lên quỹ đạo, nhà sản xuất vệ tinh đã thực hiện tính tốn MTF bằng phƣơng pháp cạnh nghiêng với thuật tốn tuyến tính để chiết tách cạnh từ bãi kiểm định tại Salon de Provence vào hai thời điểm 23/5/2013 và 26/5/2013.
Để so sánh hai phƣơng pháp, nghiên cứu sinh sử dụng hai dữ liệu ảnh đã nêu trên để tính tốn giá trị MTF theo phƣơng pháp cạnh nghiêng, chiết tách cạnh theo phƣơng pháp Canny. Kết quả thu đƣợc mô tả trong bảng 4.7 sau đây
Bảng 4.7. So sánh giá trị MTF tính theo phương pháp được đề xuất và của nhà sản xuất vệ tinh VNREDSat-1
Thời điểm Phƣơng pháp MTF
Dọc hƣớng bay Ngang hƣớng bay
23/05/2013 Nhà sản xuất 0,17 0,19
Đề xuất 0,21 0,18
26/05/2013 Nhà sản xuất 0,19 0,22
Đề xuất 0,21 0,23
Giá trị MTF đƣợc tính tốn theo hai phƣơng pháp khá tƣơng đồng nhau, sự chênh lệch lớn nhất là vào thời điểm 23/5/2013 và theo chiều dọc hƣớng bay (giá trị chênh lệch là 0,4). Theo chiều ngang hƣớng bay và thời điểm 26/5/2013 thì sự chênh lệch là không lớn (giá trị chênh lệch khoảng 0,1-0,2).
b. Tính tốn giá trị MTF sử dụng bãi kiểm định tại Bn Ma Thuột
Các tính tốn tại bãi kiểm định Buôn Ma Thuột cũng sẽ đƣợc tiến hành theo chiều dọc và ngang hƣớng bay, và các trạng thái chuyển đổi đen sang trắng và trắng sang đen (so sánh thông số kỹ thuật của bãi thử tại Buôn Ma Thuột và tại Salon de Provence đƣợc mô tả trong phụ lục 4).
- Theo chiều dọc hƣớng bay, kết quả tính tốn thể hiện trong bảng 4.8, 4.9 sau đây.
Bảng 4.8. Kết quả tính tốn MTF dọc hướng bay (chuyển từđen sang trắng)
Năm Lấy mẫu Chuyển từô đen sang ô trắng
ESF LSF MTF
2017
Bảng 4.9. Kết quả tính tốn MTF dọc hướng bay (chuyển từ trắng sang đen)
Năm Lấy mẫu Chuyển từ ô trắng sang ô đen
ESF LSF MTF
2017
2018
Kết quả tổng hợp các giá trị MTF theo chiều dọc hƣớng bay đƣợc tổng hợp trong bảng 4.10 dƣới đây. Các giá trị thu đƣợc khá tốt và cao hơn giá trị ngƣỡng thiết kế ban đầu là 0,08.
Bảng 4.10. Kết quả tính tốn MTF theo chiều dọc hướng bay
Ngày chụp MTF Chuyển từô đen sang ô trắng Chuyển từ ơ trắng sang ơ đen Giá trị trung bình 14/11/2017 0.21 0.20 0.21 02/11/2018 0.19 0.20 0.20
- Theo chiều ngang hƣớng bay, kết quả tính tốn thể hiện trong bảng 4.11, 4.12 sau đây
Bảng 4.11. Kết quảtính tốn MTF ngang hướng bay (chuyển từđen sang trắng)
Năm Chuyển từ ô đen sang ô trắng
Lấy mẫu ESF LSF MTF
2018
Bảng 4.12. Kết quảtính tốn MTF ngang hướng bay (chuyển từ trắng sang đen)
Năm Chuyển từ ô trắng sang ô đen
Lấy mẫu ESF LSF MTF
2017
2018
Kết quả tổng hợp các giá trị MTF theo chiều dọc hƣớng bay đƣợc tổng hợp trong bảng 4.13 dƣới đây. Các giá trị thu đƣợc khá tốt và cao hơn giá trị ngƣỡng thiết kế ban đầu là 0,08.
Bảng 4.13. Kết quả tính tốn MTF theo chiều ngang hướng bay
Ngày chụp MTF Chuyển từô đen sang ô trắng Chuyển từ ô trắng sang ô đen Giá trị trung bình 14/11/2017 0.18 0.19 0.19 02/11/2018 0.24 0.20 0.22
Qua các bảng kết quả có thể thấy, cho đến thời điểm 2018, tức là sau 05 năm hoạt động theo tuổi thọ thiết kế, hệ thống vệ tinh VNREDSat-1 vẫn đảm bảo đƣợc chất lƣợng ảnh. Do các thời điểm sau 2018, bãi kiểm định tại Buôn Ma Thuột chƣa đáp ứng đƣợc điều kiện về phản xạ tại các ô mẫu nên chƣa có những đánh giá chất lƣợng ảnh sử dụng bãi kiểm định này. Thay vào đó, vệ tinh VNREDSat-1 sử dụng bãi thử ở Salon de Provence, tại Pháp, để đánh giá chất lƣợng ảnh (xem phụ lục 1, phụ lục 4). Kết quả tính
toán cho thấy, giá trị MTF của hệ thống thu nhận ảnh trên vệ tinh VNREDSat-1 vẫn trên ngƣỡng yêu cầu, nhƣng đã có dấu hiệu bắt đầu suy giảm, cụ thể nhƣ minh họa trong hình 4.22 dƣới đây.
Hình 4.22: Giá trịMTF sau 8 năm hoạt động của vệ tinh VNREDSat-1
Với kết quả tính tốn MTF hàng năm từ khi vệ tinh đƣợc phóng lên quỹ đạo đến thời điểm đánh giá, nghiên cứu sinh đề xuất chu kỳ đánh giá hệ thống thu nhận ảnh trên vệ tinh viễn thám quang học là 2 lần/năm.
Các giá trị MTF đƣợc tính tốn tại bãi thử Buôn Ma Thuột sẽđƣợc so sánh với các giá trị đƣợc tính tốn tại bãi thử Salon de Provence tại cùng thời điểm là năm 2017 và 2018. Qua đó đánh giá khả năng sử dụng bãi thử của Việt Nam. Các kết quả so sánh đƣợc thể hiện trong bảng 4.14 dƣới đây.
Bảng 4.14. So sánh với các kết quả tính tốn MTF tại bãi kiểm định Salon de Provence và Buôn Ma Thuột
Thời điểm Vị trí bãi kiểm
định
Giá trị MTF
Dọc hƣớng bay Ngang hƣớng bay
2017 Buôn Ma Thuột 0.21 0.19
Salon de Provence 0.22 0.21
2018 Buôn Ma Thuột 0.20 0.22
Salon de Provence 0.23 0.23
Các giá trị MTF đƣợc tính tốn tại bãi kiểm định Buôn Ma Thuột và Salon de Provence khá tƣơng đồng, sai lệch lớn nhất là 0,03 vào thời điểm 2018 theo chiều dọc hƣớng bay. Những thời điểm và hƣớng khác sai số chỉ là 0,01-0,02. Nhƣ vậy, bãi kiểm định Buôn Ma Thuột hồn tồn có thể đƣợc sử dụng để đánh giá chất lƣợng ảnh viễn
thám quang học qua thông số MTF, tuy nhiên cần đảm bảo giá trị phản xạ của bề mặt bãi kiểm định.
Sự khác nhau giữa kết quả MTF khi sử dụng bãi kiểm định tại Buôn Ma Thuột và tại Salon de Provence có thể đƣợc giải thích nhƣ sau: do dữ liệu đầu vào để tính tốn là dữ liệu ảnh mức 1A chƣa thực hiện hiệu chỉnh khí quyển, do vậy điều kiện khí quyển tại hai khu vực có ảnh hƣởng nhất định đến kết quả.
4.3.2 Đề xuất mức chất lượng ảnh qua thông số MTF
a. Đặc điểm điều kiện tự nhiên của Việt Nam ảnh hưởng đến chất lượng ảnh
Việt Nam nằm trong vành đai nội chí tuyến, quanh năm có nhiệt độ cao và độ ẩm lớn. Phía Bắc chịu ảnh hƣởng của lục địa Trung Hoa nên ít nhiều mang tính khí hậu lục địa. Biển Đơng ảnh hƣởng sâu sắc đến tính chất nhiệt đới gió mùa ẩm của đất liền. Khí hậu nhiệt đới gió mùa ẩm khơng thuần nhất trên tồn lãnh thổ Việt Nam, hình thành nên các miền và vùng khí hậu khác nhau rõ rệt. Khí hậu Việt Nam thay đổi theo mùa và theo vùng từ thấp lên cao, từ bắc vào nam và từđơng sang tây. Do chịu sựtác động mạnh của gió mùa đơng bắc nên nhiệt độ trung bình ở Việt Nam thấp hơn nhiệt độ trung bình nhiều nƣớc khác cùng vĩ độ ở Châu Á.
Việt Nam có thể đƣợc chia ra làm hai đới khí hậu lớn: (1) Miền Bắc (từ đèo Hải Vân trở ra) là khí hậu nhiệt đới gió mùa, với 4 mùa rõ rệt (xn-hạ-thu-đơng), chịu ảnh hƣởng của gió mùa Đơng Bắc (từ lục địa châu Á tới) và gió mùa Đơng Nam, có độ ẩm cao. (2) Miền Nam (từ đèo Hải Vân trở vào) do ít chịu ảnh hƣởng của gió mùa nên khí hậu nhiệt đới khá điều hịa, nóng quanh năm và chia thành hai mùa rõ rệt (mùa khô và mùa mƣa) [8].
Đối với miền Bắc, mùa thu và mùa đông là thời điểm độ ẩm trong khơng khí thấp, trong khi mùa xuân và mùa hạ có độ ẩm cao; tƣơng tự nhƣ vậy đối với miền Nam, với độ ẩm trong khơng khí cao vào mùa mƣa và thấp vào mùa khô. Điều này ảnh hƣởng rõ rệt đến không chỉ việc chụp ảnh các khu vực này mà còn cả chất lƣợng ảnh thu đƣợc, vào các thời điểm độ ẩm cao, dữ liệu ảnh thu đƣợc không tốt bằng tại các thời điểm độ ẩm thấp, mặc dù cùng một thiết bị chụp ảnh có chất lƣợng nhƣ nhau.
b. Đề xuất mức chất lượng ảnh
Trong suốt thời gian hoạt động, vệ tinh VNREDSat-1 vẫn duy trì giá trị MTF trên ngƣỡng cho phép, đảm bảo cung cấp dữ liệu ảnh đúng chất lƣợng nhƣ thiết kế ban đầu. Tuy nhiên, do đặc thù điều kiện khí hậu của Việt Nam, các dữ liệu ảnh thu đƣợc tại các
khu vực khác nhau cũng có sự khác biệt nhất định. Trong phụ lục 7 sẽ minh họa các đối tƣợng phổ biến đƣợc vệ tinh VNREDDat-1 chụp vào những thời điểm khác nhau theo các mùa của hai đới khí hậu ở nƣớc ta: ở miền Bắc là bốn mùa: Xuân, Hạ, Thu, Đông; ở miền Nam là hai mùa: Mƣa và Khô (danh sách cảnh ảnh đƣợc liệt kê trong phụ lục 3).
Các đối tƣợng nhƣ khu vực đô thị, nơi tập trung đơng dân cƣ và có nhiều cơng trình xây dựng đƣợc phân biệt khá rõ ràng vào hầu hết các mùa trong năm trên cả nƣớc. Tuy nhiên khu vực thành phố ven biển vào mùa mƣa nhƣ dữ liệu ảnh cho chất lƣợng không bằng thời điểm khác ví dụ ảnh VNREDSat-1, thành phố Nha Trang chụp vào 26/12/2019.
Hình 4.23: Ảnh VNREDSat-1, thành phố Nha Trang, ngày 26/12/2019 và biểu đồ phân bốđộ xám
Trên hình 4.23 thấy đƣợc dữ liệu ảnh có độ tƣơng phản trung bình, khơng tách biệt rõ ràng các đối tƣợng. Biểu đồ phân bố độ xám khơng tập trung, có dải giá trị trải khá dài do sự đa dạng của các đối tƣợng. Do đó, chất lƣợng ảnh trong trƣờng hợp này chỉ đƣợc đánh giá ở mức trung bình.
Những khu vực dân cƣ thƣa thớt hơn nhƣ các vùng nông thôn, chất lƣợng ảnh cũng khá tốt do độ tƣơng phản giữa nhà ở và lớp phủ thực vật xung quanh. Tuy nhiên vào mùa xuân ở phía Bắc, độ ẩm trong khơng khí cao nên độ tƣơng phản giữa các đối tƣợng thấp, dẫn đến chất lƣợng ảnh kém hơn, ví dụ dữ liệu ảnh VNREDSat-1, khu vực xã Đức Trung, Đức Thọ, Hà Tĩnh, chụp ngày 22/03/2019.
Hình 4.24: Ảnh VNREDSat-1, xã Đức Trung, Đức Thọ, Hà Tĩnh, ngày 22/03/2019 và biểu đồ phân bốđộ xám
Dữ liệu ảnh này đƣợc đánh giá ở mức trung bình vì đây là dữ liệu ảnh có độ tƣơng phản thấp, không tách biệt rõ ràng các đối tƣợng. Biểu đồ phân bố độ xám của dữ liệu tập trung, có dải giá trị ngắn (111-176) mặc dù trên ảnh loại đối tƣợng khá phong phú.
Các khu vực dân cƣ tập trung đơng, có nhiều đối tƣợng xây dựng khác nhau, với thời điểm chụp thích hợp sẽ cung cấp đầy đủ thông tin, phản ánh đúng chất lƣợng hoạt động của thiết bị thu nhận ảnh trên vệ tinh, ví dụ nhƣ ảnh VNREDSat-1 chụp khu vực Bình Đại, Bến Tre vào ngày 24/12/2019, tức là vào mùa khô tại đây.
Hình 4.25: Ảnh VNREDSat-1, Khu vực Bình Đại, Bến Tre, ngày 24/12/2019 và biểu đồ phân bốđộ xám
Với biểu đồ phân bố giá trị độ xám tập trung, có dải giá trị dài, phản ánh đầy đủ thông tin các đối tƣợng đa dạng trên ảnh, và dữ liệu ảnh có độ tƣơng phản tốt, tách biệt rõ các đối tƣợng; dữ liệu ảnh này đƣợc đánh giá ở mức tốt.
Những khu vực đồng nhất nhƣ đồng ruộng hay rừng núi, mặc dù độ tƣơng phản giữa các đối tƣợng tƣơng đối thấp, nhƣng trong nhiều trƣờng hợp vẫn phân biệt đƣợc các đối tƣợng. Nhƣng vào thời điểm mùa xuân ở miền Bắc, chất lƣợng ảnh kém hơn, ví dụ dữ
liệu ảnh VNREDSat-1 khu vực huyện Mƣờng Lát, Thanh Hóa, chụp ngày 18/4/2019; hay cánh đồng tại huyện Đức Thọ, Hà Tĩnh, chụp ngày 22/03/2019.
Hình 4.26: Ảnh VNREDSat-1, khu vực Mường Lát, Thanh Hóa, ngày 18/04/2019 và biểu đồ phân bốđộ xám
Dữ liệu ảnh tại thời điểm này chụp đối tƣợng rừng có độ tƣơng phản thấp, khó phân biệt các đối tƣợng; biểu đồ phân bố độ xám tập trung, nhƣng dải tập trung khá lớn và dải giá trị trên toàn biểu đồ là ngắn (51-106). Vì vậy, dữ liệu này chỉ đƣợc đánh giá ở mức trung bình.
Trên cơ sở phân tích các dữ liệu ảnh đã thu thập đƣợc cho hai khu vực khí hậu lớn và vào tất cả các mùa trong năm, nghiên cứu sinh đề xuất các mức chất lƣợng ảnh nhƣ sau:
- Chất lƣợng tốt: dữ liệu ảnh có độ tƣơng phản tốt, tách biệt rõ ràng giữa các đối tƣợng, biểu đồ phân bố độ xám có dải giá trị dài, tập trung, phản ánh đầy đủ, chi tiết đối tƣợng trên ảnh, giá trị MTF trên 0,2;
- Chất lƣợng trung bình: dữ liệu ảnh có độ tƣơng phản trung bình, có khả năng tách biệt các dạng đối tƣợng khác nhau trên ảnh, biểu đồ phân bố độ xám có khoảng giá trị tập trung khá lớn (khoảng 40% dải giá trị) , giá trị MTF khoảng 0,15 - 0,2;
- Chất lƣợng xấu: dữ liệu ảnh có độ tƣơng phản kém, khơng tách biệt đƣợc các dạng đối tƣợng khác nhau trên ảnh, biểu đồ phân bố độ xám có dải giá trị ngắn, các giá trị trải dài trên dải, giá trị MTF < 0,15;
Kết quả so sánh chất lƣợng ảnh và biểu đồ độ xám của một số đối tƣợng đƣợc thể hiện cụ thể trong phụ lục 7.
Độ phân giải khơng gian là một đại lƣợng khơng có định nghĩa chuẩn. Tuy nhiên nó có thể đƣợc định nghĩa nhƣ là sự phân biệt kể cả trong không gian vật hay trên mặt phẳng ảnh, có thể dễ dàng nhận dạng đƣợc hai đối tƣợng rời rạc. Giá trị MTF thể hiện độ tƣơng
phản và sắc nét của dữ liệu ảnh đồng thời cũng xác định độ phân giải không gian trong miền tần số ở dạng nghịch đảo của sự phân biệt hai đối tƣợng rời rạc.
Dữ liệu ảnh có thể có cùng độ phân giải không gian nhƣng giá trị MTF khác nhau dẫn đến độ tƣơng phản giữa các đối tƣợng không giống nhau, và dữ liệu đó khơng đảm bảo cung cấp đủ lƣợng thông tin cần thiết đáp ứng các mục đích sử dụng (xem chi tiết trong phụ lục 6).
Những khu vực có nhiều đối tƣợng nhƣ các thành thị, khu dân cƣ thì giá trị MTF khá nhau làm thay đổi rõ rệt khả năng chiết tách thông tin về các tịa nhà, cơng trình xây dựng nhƣ dữ liệu ảnh chụp khu vực thành phố Hồ Chí Minh ngày 07/03/2016 (chi tiết trong phụ lục 6). Đặc biệt là khu vực dân cƣ nơng thơn, các cơng trình xây dựng thấp, có độ cao tƣơng đƣơng nhau thì độ sắc nét có ảnh hƣởng rất lớn đến việc thu thập thông tin chi tiết trong khu vực nhƣ ảnh chụp thị xã Giá Rai, tỉnh Bạc Liêu ngày 29/12/2019, mặc dù thời điểm chụp ảnh là mùa khơ nhƣng với giá trị MTF là 0,2 thì mới có thể tách biệt đƣợc những khu dân cƣ, trong khi giá trị MTF là 0,15 thì phát hiện đƣợc các khu dân cƣ lớn, giá trị MTF là 0,1 chỉ phát hiện đó là khu vực dân cƣ và những cơng trình có cấu trúc đặc thù nhƣ sân vận động mới có thể xác nhận chính xác (xem minh họa trong phụ lục 6). Những khu vực có độđồng nhất cao nhƣ các cánh đồng, các khu rừng lớn thì giá trị MTF khơng ảnh hƣởng rõ rệt nhƣ các khu vực nhiều cơng trình xây dựng (xem minh họa trong phụ lục 6). Nhƣng các khu vực có tính đồng nhất cao nhƣng có đối tƣợng “lạ” xuất hiện nhƣ các đảo, tàu thuyền trên biển thì giá trị MTF thay đổi ảnh hƣởng không nhỏ đến việc phát hiện, nhận dạng các đối tƣợng đó, ví dụ nhƣ khu vực đảo Scarborough (17/12/2019) hay đảo Hòn Xanh, Kiên Giang (05/04/2020).
Những cơng trình xây dựng lớn nhƣ sân bay, đập thủy điện có thể dễ dàng phát hiện sự thay đổi nếu giá trị MTF cao nhờ sự tƣơng phản, sắc nét của các đối tƣợng rất rõ