Theo định nghĩa, phân loại ảnh số là quá trình phân loại các pixel thành các lớp hoặc các nhóm lớp theo các chuyên đề khác nhau. Trong quá trình phân loại, giá trị DN của từng pixel là thông số duy nhất được sử dụng. Thông thường có hai phương pháp phân loại: phân loại có kiểm định (supervised) hoặc không có kiểm định (unsupervised).
Trong cách phân loại không có kiểm định, ta chia mức độ xám của ảnh ra các cấp khác nhau rồi phân loại lại ảnh theo các mức xám đó.
Với phân loại có kiểm định, đầu tiên ta phải định nghĩa rõ ràng các lớp phân loại và lựa chọn có tính đến đặc thù của tư liệu ảnh. Sau đó ta chọn đặc tính phổ hoặc cấu trúc cho phép phân biệt các lớp cần được tập hợp. Tiếp đến, ta chọn vùng mẫu dựa vào kết quả của hai bước trên. Cuối cùng ta chọn lựa các phương pháp phân loại. Có thể áp dụng nhiều cách phân loại khác nhau trong khuôn khổ tệp mẫu và so sánh kết quả đạt được để lựa chọn cách phân loại tối ưu nhất. Thông thường, người ta chọn phương pháp phân loại theo xác suất cực đại (Maximum likelihood) để nhóm các pixel vào lớp mà xác suất của chúng thuộc vào lớp đó là lớn nhất.
CHƢƠNG 3
CÁC GIẢI PHÁP KỸ THUẬT
NHẰM NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC BÌNH ĐỒ ẢNH VỆ TINH
Trong những năm gần đây ảnh vệ tinh được sử dụng rộng rãi để thành lập và hiện chỉnh bản đồ địa hình nói chung và các loại bản đồ chuyên đề: lâm nghiệp, nông nghiệp, quản lý đất đai, điều tra tài nguyên, quản lý môi trường, dự báo khí tượng thủy văn… nói riêng. Tùy theo từng mục đích mà chúng ta sử dụng các loại ảnh vệ tinh như LANDSAT, SPOT, ASTER, QUICKBIRD, MODIS, RADAR…
Trong quy trình thành lập và hiện chỉnh bản đồ, bình đồ ảnh là một sản phẩm không thể thiếu được. Để có được bình đồ ảnh, phải thực hiện công tác nắn chỉnh hình học ảnh.
Mô hình toán học của ảnh biểu diễn mối quan hệ giữa không gian ảnh và mặt đất. Các mô hình toán học được xây dựng với yêu cầu phải biểu diễn được quan hệ giữa tọa độ điểm ảnh (x, y) và tọa độ mặt đất tương ứng của điểm đó (X, Y, H hoặc B, L, H) một cách chính xác nhất. Việc sử dụng mô hình toán học trong các hệ thống xử lý ảnh viễn thám chính là phương pháp để loại bỏ các biến dạng hình học của tấm ảnh.
Hiện nay trên thế giới có nhiều loại mô hình toán học được sử dụng để nắn ảnh vệ tinh là mô hình tham số, mô hình vật lý, mô hình hàm hữu tỷ, mô hình hàm đa thức.... Việc áp dụng mô hình toán học nào cho quá trình nắn ảnh phụ thuộc vào các thông tin bổ trợ đi kèm theo dữ liệu ảnh của nhà cung cấp và dạng địa hình của khu vực được chụp ảnh.
Chương 3 của đề tài sẽ giới thiệu cơ sở toán học của hai mô hình thường được áp dụng trong thực tiễn nghiên cứu, ứng dụng trong nắn ảnh vệ tinh đó là mô hình vật lý và mô hình hàm hữu tỷ. Đối với mô hình vật lý, do có các thông tin bổ trợ đi kèm dữ liệu ảnh nên việc định vị hay dựng mô hình lập thể đều tăng độ chính
xác và giảm số lượng các điểm không chế ngoại nghiệp. Mô hình hàm hữu tỷ cũng đã được công bố, kiểm chứng rộng rãi trên thế giới và được cung cấp các hệ số đa thức hữu tỷ trong các tệp tin bổ trợ đi kèm dữ liệu ảnh.
Xuất phát từ mục đích trên, công việc tiếp theo là tiến hành nghiên cứu và thực nghiệm việc nắn ảnh vệ tinh SPOT5 Panchromatic có độ phân giải 2,5m và QUICKBIRD đen trắng có độ phân giải 0,6m trên các phần mềm hiện có tại Việt Nam là SPACEMAT (Pháp), PCI Geomatica (Canada) và ERDAS Imagine. Thực nghiệm tiến hành sử dụng mô hình vật lý đối với ảnh SPOT5; sử dụng mô hình hàm hữu tỷ với bậc 1, bậc 2 và bậc 3 đối với ảnh QUICKBIRD bậc tiêu chuẩn để so sánh, đánh giá.
Kết quả nắn hai loại ảnh vệ tinh trên được kiểm tra, so sánh và đã đưa đến kết luận như sau: trong trường hợp nắn ảnh đơn, đối với ảnh SPOT5 sử dụng từ 9 đến 12 điểm KC ở vùng đồng bằng và tối thiểu 12 điểm KC ở vùng có chênh cao địa hình; đối với ảnh QUICKBIRD sử dụng từ 11 đến 13 điểm KC ở vùng núi có thể đảm bảo được độ chính xác bình đồ ảnh vệ tinh đồng thời đảm bảo hiệu quả về mặt kinh tế cho sản xuất.
Đối với ảnh SPOT5 thì mô hình vật lý luôn là sự lựa chọn tốt nhất vì mô hình này sử dụng các thông số bổ trợ trong các dữ liệu đi kèm dữ liệu ảnh. Đối với ảnh QUICKBIRD bậc tiêu chuẩn thì sử dụng mô hình hàm hữu tỷ với các hệ số RPC được cung cấp cùng dữ liệu ảnh là phương pháp cho kết quả rất tốt, nên áp dụng trong sản xuất.
Không phải nhà cung cấp phần mềm nào cũng được cung cấp các thông số của mô hình vật lý của ảnh vệ tinh vì vậy tuỳ theo điều kiện cụ thể của sản xuất mà chúng ta chọn mô hình toán học là mô hình vật lý hay mô hình hàm hữu tỷ để vừa đạt độ chính xác cần thiết cho bình đồ ảnh mà vẫn đảm bảo yêu cầu về kinh tế.