- Bảng dữ liệu Các file dữ liệu số.
4. Dò tìm đặc tr−ng hình tuyến và đặc tr−ng hình chấm
Về nguyên tắc, việc dò tìm các đặc tr−ng hình tuyến và hình chấm cũng t−ơng tự nh− dò tìm đ−ờng gờ, nh−ng ở đây ta sử dụng toán tử Laplac D2(x).
Dò tìm đặc tr−ng hình chấm sẽ có hiệu quả với toán tử L (mảng một chiều) với các h−ớng khác nhau xung quang đặc tr−ng hình chấm.
Trong thực tế, toán tử D2(x,y) - mảng hai chiều đ−ợc sử dụng để chiết tách đặc tr−ng hình chấm, toán tử này có dạng: ( ) ( ) I x y L I x y L g b ' , ' , = = ⎫ ⎬ ⎪ ⎭⎪
Hình 4-13
Đối với bất kỳ một đặc tr−ng hình tuyến nào, ta sẽ sử dụng toán tử điều khiển để dò tìm sự phân chia các h−ớng t−ơng ứng, hình 4-14 chỉ ra ví dụ về các toán tử điều khiển đ−ợc sử dụng để dò tìm các đặc tr−ng hình tuyến với các h−ớng thẳng đứng, nằm ngang, chéo phải và chéo trái.
H−ớng dọc Chéo phải H−ớng ngang Chéo trái
Hình 4-14 Các toán tử điều khiển
Đ.4.4. M∙ hoá mμu
Để tăng tính dễ đọc cho ng−ời giải đoán, tính dễ hiểu theo trực quan, tính chú ý đến đối t−ợng theo màu sắc ta sử dụng các ph−ơng pháp hỗn hợp màu sắc theo cách khác.
1.Tổ hợp màu
Một bức ảnh màu có thể đ−ợc tổ hợp trên cơ sở gán 3 kênh phổ nào đó cho ba màu cơ bản. Có hai ph−ơng pháp trộn màu đó là cộng màu (Coloradditive) và trừ màu (Color Subtrative). Nếu ta chia toàn bộ dải sóng nhìn thấy thành ba vùng màu cơ bản của đỏ, lục, chàm và sau đó lại dùng ánh sáng trắng chiếu qua các kính lọc đỏ, lục, chàm t−ơng ứng thì ta thấy hầu hết các màu tự nhiên đều đ−ợc khôi phục lại. Ph−ơng pháp tổ hợp nh− vậy gọi là ph−ơng pháp tổ hợp màu tự nhiên.
Trong viễn thám, các kênh phổ không đ−ợc chia đều trong dải sóng nhìn thấy nên không thể tái tạo lại đ−ợc các màu tự nhiên mặc dù cũng sử dụng 3 màu cơ bản đó là đỏ, lục, chàm. Tổ hợp màu nh− vậy gọi là tổ hợp màu giả. Tổ hợp màu giả đ−ợc sử dụng thông dụng nhất hiện nay trong viễn thám là tổ hợp màu:
- Gán màu đỏ cho kênh hồng ngoại. - Gán màu lục cho kênh đỏ.
-1 -1 -1 2 2 2 2 2 2 -1 -1 -1 -1 -1 2 -1 2 -1 -1 -1 -1 -1 2 -1 -1 2 -1 -1 2 -1 2 -1 -1 -1 2 -1 -1 -1 2 D2(x,y) = -1 2 -1 + -1 2 -1 + -1 2 -1 + -1 2 -1 = -1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1
- Gán màu chàm cho kênh lục.
Trong tổ hợp màu này thì các đối t−ợng đ−ợc thể hiện theo các gam màu chuẩn. Thực vật luôn có màu đỏ, các mức độ đỏ khác nhau cho ta thấy mức độ dày đặc của thảm thực vật. N−ớc trong có màu đen, n−ớc đục có màu xanh lục nhạt, khu xây dựng và dân c− có màu xanh ngọc nhạt đến trắng.
2.Hiện mầu giả
Tổ hợp màu chỉ thực hiện đ−ợc trong tr−ờng hợp có ba kênh phổ trở lên. Trong tr−ờng hợp chỉ có một kênh phổ, để có thể quan sát ảnh trong không gian màu ta sử dụng ph−ơng pháp hiện màu giả. Trong đó, ứng với một khoảng cấp độ xám nào đó ta gán cho một màu xác định. Cách gán màu này hoàn toàn không theo quy luật. Thông th−ờng cách này hay đ−ợc sử dụng cho ảnh sau phân loại, ảnh chỉ số thực vật và bao giờ chúng cũng đ−ợc kèm theo một bản chú giải.
Đ.4.5. Một số phép biến đổi giữa các ảnh
Phép biến đổi giữa các kênh của một ảnh hay giữa các ảnh chụp tại nhiều thời điểm khác nhau rất hữu ích cho việc tăng c−ờng chất l−ợng và chiết tách đặc tính, ở đây có thể sử dụng phép biến đổi số học và phép biến đổi Logic.
1.Phép biến đổi số học
Các phép biến đổi số học dựa trên các phép tính cộng, trừ, nhân, chia và sự phối hợp giữa chúng đ−ợc sử dụng cho nhiều mục đích kể cả loại trừ một số loại nhiễu. Kết quả của một phép biến đổi th−ờng không là số nguyên và là số thực. Vì vậy ta phải chuyển chúng về không gian số nguyên dựa trên các phép tăng c−ờng chất l−ợng.
- Phép chia số học sử dụng để loại trừ ảnh h−ởng của địa hình, tăng c−ờng các yếu tố thổ nh−ỡng địa chất. Ratio X X i j = (4-13) Trong đó: Xi - Giá trị kênh i. Xj - Giá trị của kênh j.
Phép chia số học đ−ợc sử dụng để nghiên cứu các lớp phủ bề mặt và chủ yếu là thảm thực vật.
NDVI K K K K = − + 2 1 2 1 (4.14) Trong đó: K1 - Kênh sóng đỏ. K2 -Kênh sóng hồng ngoại.
Nếu NDVI càng lớn đối với những vùng có độ che phủ thực vật cao và dày, ng−ợc lại NDVI càng nhỏ thì mức độ che phủ thực vật càng th−a thớt.
2.Phép biến đổi Logic
Các phép biến đổi logic sử dụng các toán tử OR và toán tử AND đ−ợc sử dụng trong việc phân tích t− liệu đa thời gian hay để chồng ảnh lên bản đồ.
Ch−ơng V
Các ph−ơng pháp nắn ảnh viễn thám --- ---
Nh− chúng ta đã biết, quá trình nắn ảnh viễn thám giữ một vai trò rất quan trọng trong công nghệ xử lý ảnh viễn thám. Việc nắn chỉnh này sẽ giúp chúng ta hoàn thiện các quá trình xử lý gia công các thông tin trong các bài toán phân loại, thành lập hoặc hiện chỉnh bản đồ, chồng xếp thông tin chuyên đề, xây dựng cơ sở dữ liệu trong hệ thống thông tin địa lý... Nhìn chung, có thể thực hiện nắn chỉnh hình học theo một trong hai ph−ơng thức sau:
1. Nắn ảnh quang học. 2. Nắn ảnh số.
Nh− vậy có hai ph−ơng thức khác nhau về nguyên tắc nắn và thiết bị cũng hoàn toàn khác nhau, đó là:
- Sử dụng thiết bị nắn ảnh quang cơ và tạo ảnh t−ơng tự.
- Tiến hành nắn ảnh trên hệ thống máy tính và kết quả cho ra là ảnh số.
Đ.5.1. méo hình của ảnh viễn thám
Các sai số làm méo ảnh viễn thám có thể đ−ợc chia làm hai nhóm là sai số méo hình hình học của chính hệ thống Sensor và sai số méo hình do ảnh h−ởng của các yếu tố bên ngoài hệ thống.
1.Sai số méo hình hình học của hệ thống Sensor
Sai số hệ thống này phát sinh chủ yếu là do có sự thay đổi trong hoạt động của Sensor nh− các méo hình quang học của Sensor, sự thay đổi tốc độ quét tuyến tính và sự lặp lại của các đ−ờng quét, sự thay đổi tốc độ cuộn phim của hệ thống... ảnh h−ởng của các sai số này sau khi kiểm định th−ờng rất nhỏ so với các sai số do ảnh h−ởng của các yếu tố bên ngoài hệ thống. Vì thế, trong một chừng mực nào đó chúng ta không cần thiết phải quan tâm đến yếu tố này.
2.Sai số do các yếu tố bên ngoài hệ thống
Chủ yếu gây ra do sự thay đổi các nguyên tố định h−ớng ngoài (vị trí quỹ đạo của Sensor), khúc xạ khí quyển, độ cong qủa đất, chênh cao địa hình... ảnh h−ởng hầu hết của các loại sai số này t−ơng tự nh− trong chụp ảnh hàng không, tuy nhiên trong viễn thám một số sai số này có tính khác biệt...