Vùng mây và bóng được gán giá trị -1
4.3.3 Ghép tạo ảnh không mây
Các ảnh trong tập SPOT đa thời gian đã được loại trừ mây trên từng ảnh được đưa vào chương trình ghép (Bath Mosaic), loại trừ những điểm giá trị là-1 ta
78 được ảnh SPOT không mây.
79
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận
+ Luận văn đã xác định phương pháp và thực nghiệm xử lý ảnh SPOT không mây. Toàn bộ hoặc từng phần của các bước thực hiện đã được thử nghiệm qua một số công trình sản xuất của Cục Viễn thám quốc gia như: Thành lập bình đồ ảnh vệ tinh SPOT 5 phục vụ Dự án Hiện chỉnh bản đồ địa hình bằng ảnh viễn thám; Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng giai đoạn 2012-2015và đã đạt được một số kết quả khả quan.
+ Xử lý phổ ảnh SPOT trước khi phân loại mây và bóng mây là cần thiết và quan trọng, nó đảm bảo cho các ảnh chụp ở các thời điểm khác nhau không bị chênh lệch nhiều về giá trị phổ, giúp cho quá trình nhận dạng mây và bóng mây và ghép ảnh được thuận lợi hơn.
+ Luận văn đã xây dựng và thử nghiệm quy trình xử lý ảnh SPOT đa thời gian để tạo ảnh không mây và đã bước đầu ứng dụng thử nghiệm trong thực tế. + Thuật toán tự động trong một số trường hợp còn xảy ra nhận dạng nhầm một
số điểm ảnh có giá trị phản xạ cao như nhà cửa, đất khô. Tuy là tự động phân lớp mây nhưng vẫn phải chọn mẫu trước khi phân lớp nên tính tự động chưa cao.
Kiến nghị
Xác định pixel mây và pixel bóng mây là rất quan trọng, trong trường hợp sử dụng thuật toán LSU, các đối tượng có giá trị phản xạ cao như nhà cửa còn bị nhầm lẫn với mây hay những vùng nước lặng còn lẫn với bóng mây.
Mặc dù được xử lý và phân loại bằng các thuật toán nhưng phương pháp còn mang tính “thủ công”, các bước xử lý mặc dù là tính toán bằng các thuật toán nhưng còn độc lập với nhau, chưa kết hợp với nhau để thành một chương trình tự động ghép tạo ảnh không mây. Vì vậy, cần phải tiếp tục hoàn thiện phương pháp, tiến tới xử lý tự động.
80
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Nguyen Thanh Hoan, Ryutaro Tateishi. Cloud removal of optical image using SAR data for ALOS application. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part B4. Beijing 2008.
[2]. Seema Biday, Udhav Bhosle. Relative Radiometric Correction of Cloudy Multitemporal Satellite Imagery. World Academy of Science, Engineering and Technology 51, 2009.
[3]. Min Li, Soo Chin Liew, Leong Keong Kwoh, Hock Lim, Improved Cloud-free Multi-scene Mosaics of SPOT Images. National University of Singapore. 1999, Vol. 3, pp 294 298.
[4]. Kim Hwa LIM, Regional Cloud-free composit of MODIS data, Asian Conference on Remote Sensing, 2001, Singapore.
[5]. Din-Chang Tseng, H.-T. T., Chun-Liang Chien. "Automatic cloud removal from multi-temporal SPOT images." Applied Mathematics and Computation. National Central University Taiwan. 2008.
[6]. B.Guindon, Y.Zhang. Robust haze reduction: an intergral processing component in satellite-base landcover mapping. ISPRS 2002. Commission IV. Ottawa.
[7]. PCI Geomatica 9.1 User’s guide. Satellite orbital modelling for multi-sensor. [8]. GDTA – France. Spacemaps Imaging mapping methods. 1996
[9]. SPOTIMAGE. Guide des utilisateurs de donnees SPOT. 1986.
[10]. The SPOT scene standard digital product format. Reference S4-ST-73-01-SI. Edition 1, Revision 2. 1997.
[11]. National Aeronautic and Space Administration. Near earth object program - Astronomical unit. Http:// www.neo.jpl.nasa.gov.