- 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 dịng 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 dịng 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 thơng 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 q 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 Buôn 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 ơ 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 yêu 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 thơng tin đầy đủ về tình trạng bề mặt bãi thử nên nguồn dữ liệu này đƣợc sử dụng để tham khảo (kết quả xem thêm trong phụ lục 1)
Dữ liệu ảnh thu thập để tính tốn giá trị MTF đƣợc chụp vào đầu mùa khô năm 2017 và 2018, và đƣợc liệt kê trong bảng 4.5 (xem hình 4.19, 4.20). Đến năm 2019, do điều kiện bề mặt sơn bãi kiểm định không đảm bảo đƣợc độ phản xạ theo thiết kế nên không sử dụng để đánh giá.
Bảng 4.5. Dữ liệu ảnh VNREDSat-1 chụp bãi thử tại Buôn Ma Thuột
STT Ngày chụp Góc chụp
Nghiêng ngang Nghiêng dọc
1 14/11/2017 8,8286° 17,4998°
Hình 4.19. Dữ liệu ảnh VNREDSat-1chụp khu vực bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột ngày 14/11/2017
Hình 4.20. Dữ liệu ảnh VNREDSat-1chụp khu vực bãi kiểm định tại thành phố Buôn Ma Thuột ngày 02/11/2018
Đo đạc giá trị phản xạ bề mặt tại bãi kiểm định trước khi tiến hành thu nhận ảnh.
Để thuận lợi cho việc đo đạc và thống nhất, các ơ mẫu đƣợc gán tên nhƣ hình 4.21 dƣới đây. Thời điểm đo đạc đều đƣợc diễn ra vào khoảng cuối tháng 9, đầu tháng 10 năm 2017, 2018, trƣớc khoảng 04 tuần so với thời điểm chụp ảnh bãi kiểm định.
Hình 4.21. Vị trí các ơ mẫu đánh giá MTF(a) và SNR (b) được kiểm tra phản xạ bề mặt
Kết quả sau khi đo đạc chứng minh các ô mẫu đảm bảo giá trị phản xạ theo thiết kế, đƣợc thể hiện trong bảng 4.6 sau đây (chi tiết xem trong phụ lục 2)
Bảng 4.6. Giá trị phản xạ của ô mẫu ở bãi kiểm định tại Buôn Ma Thuột
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 ơ 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 khơng lớn (giá trị chênh lệch khoảng 0,1-0,2).
b. Tính tốn giá trị MTF sử dụng bãi kiểm định tại Buôn Ma Thuột
Các tính tốn tại bãi kiểm định Bn 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 từ đen sang trắng)
Năm
Chuyển từ ô đen sang ô trắng
Lấy mẫu ESF LSF MTF
2017
Bảng 4.9. Kết quả tính tốn MTF dọc 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 4.10 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 từ ô đen sang ô trắng Chuyển từ ô trắng sang ô 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 quả tính tốn MTF ngang hướng bay (chuyển từ đen sang trắng)
Năm Chuyển từ ô đen sang ô trắng
Lấy mẫu ESF LSF MTF
2018
Bảng 4.12. Kết quả tính 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 từ ô đen sang ô trắng Chuyển từ ô trắng sang ơ đen Giá trị trung bình 14/11/2017 0.18 0.19 0.19 02/11/2018 0.24 0.20 0.22