CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.2 Thông số đánh giá chất lƣợng ảnh
2.2.2 Những thông số đại diện cho yếu tố không gian
Chất lƣợng về mặt không gian của hệ thống vệ tinh viễn thám phụ thuộc vào một số khía cạnh của hệ thống chụp ảnh. Hiệu suất khơng gian có thể đƣợc thể hiện dƣới dạng hàm truyền điều biến (MTF), khoảng cách lấy mẫu mặt đất (GSD), hiệu ứng răng cƣa [53]. GSD mô tả khoảng cách giữa các tâm điểm ảnh liền kề và MTF cung cấp thông tin về lƣợng mờ phát sinh do hoạt động không lý tƣởng của các thành phần trong hệ thống chụp ảnh. Hai tham số này xác định độ phân giải không gian của hệ thống viễn thám. Độ phân giải không gian là một trong những thông số quan trọng nhất đối với ứng dụng viễn thám vì nó xác định lƣợng chi tiết mà một hình ảnh có thể cung cấp [48]. Do đó, ƣớc tính GSD và MTF là cần thiết để đánh giá chất lƣợng không gian của sản phẩm dữ liệu viễn thám. Hiện tƣợng răng cƣa phát sinh do tốc độ lấy mẫu không đủ, không thể ghi lại các đặc điểm cảnh tần số cao. Chúng xuất hiện dƣới dạng các mẫu trong hình ảnh khơng chỉ làm giảm chất lƣợng hình ảnh của hình ảnh mà cịn làm giảm độ chính xác của dữ liệu đƣợc cảm nhận từ xa. Vì những lý do đó, việc phát hiện và loại bỏ răng cƣa là điều cần thiết trong hình ảnh vệ tinh [73,79].
Hàm truyền điều biến (MTF): là chỉ số đặc trƣng cho sự suy giảm độ tƣơng phản với tần số không gian. Giá trị MTF thƣờng đƣợc ƣớc tính trƣớc khi phóng vệ tinh viễn thám; tuy nhiên, rung lắc trong q trình phóng, chuyển đổi từ khơng khí sang chân không, trạng thái nhiệt thay đổi của cảm biến hoặc thay đổi về đặc tính vật liệu theo thời gian có thể thay đổi giá trị MTF của cảm biến [25]. Do đó, ƣớc tính MTF là cần thiết trong khi hệ thống hình ảnh đang hoạt động trên quỹ đạo. Trong những năm qua, nhiều phƣơng pháp ƣớc tính MTF đã đƣợc phát triển và chúng có thể đƣợc chia thành các phƣơng pháp dựa trên mục tiêu nhân tạo (do con ngƣời tạo ra) hoặc dựa trên mục tiêu tự nhiên. Đây là thông số đại diện cho yếu tố không gian để đánh giá chất lƣợng ảnh viễn thám quang học trong nhiên cứu này; đồng thời trong nghiên cứu sẽ sử dụng các mục tiêu nhân tạo (bãi kiểm định nhân tạo) để đánh giá thông số này.
Hiệu ứng răng cƣa: là một loại thành phần khơng gian lạ và có thể trở nên rõ ràng do tỷ lệ lấy mẫu thấp. Hiệu ứng này có thể phát sinh do lấy mẫu thiếu trong quá trình chuyển đổi tƣơng tự sang số và tái chia mẫu. Việc lấy mẫu không đủ sẽ không thu đƣợc nội dung cảnh tần số cao: kết quả là các mẫu lặp lại, chẳng hạn nhƣ răng cƣa trên các đặc điểm đƣờng, cấu trúc mỏng và các cạnh, trở nên nổi bật gần các thành phần tần số cao [22]. Những mẫu lặp đi lặp lại này đƣợc gọi là răng cƣa thành phần lạ, làm giảm chất lƣợng hình ảnh và điều này ảnh hƣởng đến mọi ứng dụng tiếp theo sử dụng dữ liệu ảnh. Do đó, để đảm bảo dữ liệu chất lƣợng cao từ vệ tinh quan sát Trái đất, răng cƣa không gian cần đƣợc phát hiện và loại bỏ trƣớc khi cung cấp dữ liệu cho ngƣời dùng. Việc xuất hiện răng cƣa không chỉ phụ thuộc vào nội dung không gian của cảnh mà còn phụ thuộc vào MTF cảm biến [27]. Vì lý do này, phƣơng pháp ƣớc tính MTF sử dụng bãi kiểm định nhân tạo dạng cạnh để loại trừ hiệu ứng răng cƣa.
Khoảng cách lấy mẫu mặt đất (GSD): là khoảng cách từ trung tâm đến trung tâm giữa các pixel liền kề trong một hình ảnh. Nó là một trong những chỉ số chất lƣợng không gian phổ biến nhất của cảm biến viễn thám, vì nó định lƣợng độ phân giải khơng gian của hệ thống hình ảnh. GSD cung cấp thơng tin về các đối tƣợng có thể phát hiện đƣợc trong hình ảnh [101]. GSD có thể đƣợc ƣớc tính từ một hình ảnh bằng cách sử dụng khoảng cách đã biết giữa hai điểm trên mặt đất. Sốlƣợng pixel giữa hai điểm nên đƣợc tính, và tỷ lệ khoảng cách giữa hai điểm và số lƣợng pixel sẽ đƣa ra giá trị GSD ƣớc tính [42]. Mặc dù có thể dễ dàng đánh giá đƣợc thông số này, nhƣng lại không thể hiệu chỉnh đƣợc trên thiết bị chụp ảnh, mà chúng sẽ đƣợc hiệu chỉnh bằng các thuật toán tái chia mẫu trong
quá trình hiệu chỉnh hình học. Vì vậy, trong nghiên cứu sẽ không đề cập đến thông số này.