I. Đặt vấn đề
Trong cuộc hành trình đi tìm giá trị cuộc sống đã sản sinh ra biết bao nhiêu
những phát minh vĩ đại mang lại cho con người những điều kiện sống hữu ích
và thực sự rất ý nghĩa, điều đó thể hiện qua một bề dày lịch sử tri thức nhân
loại đang tồn tại và được ứng dụng rộng khắp. Công nghệ viễn thám ra đời
cũng được xem như một trong những công nghệ thiết thực vì nhờ nó mà các
tính chất của vật thể chúng ta quan sát được xác định, đo đạc hoặc phân tích
mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng.
II. Giải quyết vấn đề
Vậy trước tiên phải hiểu viễn thám là gì? Viễn thám là môn khoa học và
nghệ thuật thu nhận thông tin về các vật, vùng hay hiện tượng nào đó thông
qua việc xử lý số liệu bằng cách sử dụng thiết bị quan sát từ xa. Ở nước ta
ngày nay cũng như các nước khác trên thế giới, công nghệ viễn thám được sử
dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như thành lập, chỉnh lý bản đồ địa chính,
điều tra hiện trạng sử dụng đất, điều tra thảm thực vật, nghiên cứu với tài
nguyên môi trường, nghiên cứu biển, nghiên cứu tai fbieens thiên tai… nhờ đó
có thể xác định trạng thái cây trồng, dự báo thời tiết, lũ lụt, phát hiện cháy
rừng, phân vùng quy hoạch đất đai, nghiên cứu động đất, nghiên cứu vũ trụ,
nghiên cứu biển, nghiên cứu khí quyển, môi trường hay phục vụ vào mục đích
quân sự…
1. Phương pháp xử lý thông tin viễn thám
Xử lí thông tin viễn thám có hai phương pháp cơ bản: phân tích bằng mắt
và xử lí số. Giải đoán bằng mắt ( visual Interpretation) có thể áp dụng cho cả
hai dạng tư liệu, song xử lí số (digital image Processing) thì chỉ áp dụng cho
ảnh số. Qúa trình xử lý thông tin viễn thám có thể khái quát thành 3 bước như
sau:
Bước 1: Đọc ảnh: là quá trình nhận dạng các hình ảnh có trên ảnh.
Bước 2: Phân tích ảnh : gồm đo đạc ảnh như kích thước, hình dạng, bóng,
tính toán chiều cao, chiều rộng…
Bước 3: Đánh giá ảnh: trong đó bao gồm các nộ dung đánh giá định lượng
chiều cao, chiều dài… cho các đối tượng cụ thể tương ứng với các yếu tố và
phân tích các thông tin trên một quan điểm thống nhất.
Phân tích ảnh bằng mắt là sử dụng mắt người cùng với trí tuệ để tách chiết
các thông tin từ tư liệu viễn thám dạng hình ảnh. Trong việc xử lí thông tin
viễn thám thì giải đoán bằng mắt ( visual Interpretation) là công việc đầu tiên,
phổ biến nhất và có thể áp dụng trong mọi điều kiên có trang thiết bị từ đơn
giản đến phức tạp. Việc phân tích bằng mắt có thể được trợ giúp bằng một số
thiết bị quang học.
Phân tích hay giải đoán bằng mắt là sử dụng mắt thường hoặc có sự trợ
giúp của các dụng cụ quang học từ đơn giản đến phức tạp như : kính lúp, kính
lập thể, kính phóng đại, máy tổng hợp màu…, nhằm nâng cao khả năng phân
tích của mắt người. Ưu điểm của nó là có thể khai thác được các tri thức
chuyên môn và kinh nghiệm của con người, mặt khác có thể phân tích được
các thông tin phân bố không gian. Tuy nhiên tốn thời gian và kết quả thu được
không đồng nhất.
2. Các bước giải đoán ảnh bằng phương pháp xử lý số
Các tư liệu thu được trong viễn thám phần lớn là dưới dạng số vì thế nên
vấn đề đoán đọc điều vẽ ảnh bằng xử lí số trong viễn thám cũng giữ một vai
trò quan trọng và có lẽ cũng là phương pháp cơ bản trong viễn thám hiện đại.
Đoán đọc điều vẽ ảnh bằng xử lí viễn thám bao gồm 5 giai đoạn sau:
Hình 1: các giai đoạn của giải đoán ảnh bằng xử lí số
1. Nhập số liệu:
Khôi phục và hiệu chỉnh
ảnh
Biến đổi ảnh
Phân loại ảnh
Nhập số liệu
Xuất kết quả
Có hai nguồn tư liệu chính đó là ảnh tương tự do các máy chụp ảnh cung
cấp và ảnh số do các máy quét cung cấp. Trong trường hợp ảnh số thì tư liệu
ảnh được chuyển từ các băng từ lưu trũ mật độ cao HDDT và các băng từ
CCT. Ở dạng này máy tính nào cũng đọc được số liệu. Các ảnh tương tự cũng
được chuyển thành dạng số thông qua các máy quét.
Hệ nhập ảnh được coi như một hệ chuyển đổi các ảnh tương tự đen trắng
hay màu về dạng số. Các hệ nhập ảnh được thiết kế dựa trên những phương
pháp quét ảnh chính sau:
- Quét cơ học: Bức ảnh được đặt trên một ống hình trụ và quá trình quét
được thực hiện bằng việc quay của ống và một tia sáng chiếu từ bên trong ra.
- Máy quay vô tuyến
- Buồng chụp CCD
- Buồng chụp CCD mảng tuyến tính: làm việc trên nguyên lí chia đối
tượng nghiên cứu thành nhiều hàng nhỏ và việc chuyển đổi được thực hiện
tuần tự theo từng hàng một.
2. Khôi phục và hiệu chỉnh ảnh:
Đây là giai đoạn mà các tín hiệu số được hiệu chỉnh hệ thống nhằm tạo
ra một tư liệu ảnh có thể sử dụng được cũng như bảo đảm sự đồng nhất định
về mặt bức xạ. Giai đoạn này thường được thực hiện trên các máy tính lớn tại
các trung tâm thu số liệu vệ tinh.
- Hiệu chỉnh ảnh
Mục đích là để bảo đảm được sự đồng nhất về mặt bức xạ ta tiến hành hiệu
chỉnh ảnh. Các nguồn nhiễu bức xạ gồm 3 nhóm chính sau:
- Các nguồn nhiễu do biến đổi độ nhạy của bộ cảm ( Sử dụng các bộ cảm
quang điện tử)
- Các nguồn nhiễu do góc chiếu của mặt trời và do địa hình
+ Bóng chói mặt trời (sử dụng nguyên lý ứng dụng chuỗi Furie)
+ Bóng che (cần có số liệu mô hình số địa hình và tọa độ vật
mạng tại thời điểm thu tín hiệu)
- Các nguồn nhiễu do trạng thái khí quyển ( áp dụng các qui luật quang
hình học và quang khí quyển)
- Hiệu chỉnh khí quyển
Mục đích nhằm loại trừ những thành phần bức xạ không mang lại thông tin
hữu ích. Phương pháp chính trong hiệu chỉnh khí quyển có 3 nhóm:
- Phương pháp sử dụng hàm truyền khí quyển (dựa trên trạng thái trung
bình của khí quyển kể cả hàm lượng các hạt bụi lơ lửng và hơi nước)
- Phương pháp sử dụng các số liệu quan trắc thực địa ( dựa trên sự khác
biệt cường độ bức xạ thu được trên vệ tinh và giá trị đo được)
- Các phương pháp khác
- Hiệu chỉnh hình học
Trình tự bao gồm:
+ Chọn lựa phương pháp
Phương pháp được lựa chọn phải dựa trên bản chất méo hình của tư liệu
nghiên cứu và số lương điểm khống chế có thể được.
+ Xác định các tham số hiệu chỉnh
Thông thường dựa trên việc thiết lập các mô hình toán học và các hệ số
của mô hình này được tính theo phương pháp bình sai trên cơ sở các điểm đã
biết tọa độ ảnh và tọa độ các điểm kiểm tra. Những biến đổi thường sử dụng
trong thực tế là:
Biến đổi Helmert:
x= au + bv + c số ẩn số là 4
y= - bu + av + d
Biến đổi Affine :
x= au + bv + c số ẩn là 6
y= du + ev + f
Biến đổi theo phép chiếu hình
a
1
v + a
2
u+ a
3
x= số ẩn là 8
a
7
u + a
8
+ 1
a
4
u + a
5
v + a
6
y=
a
7
u +a
8
+1
Biến đổi đa thức :
Số ẩn phụ thuộc vào bậc đa thức
3. Biến đổi ảnh:
Các quá trình xử lý như tăng cường chất lượng, biến đổi tuyến tính … là
giai đoạn tiếp theo. Giai đoạn này có thể thực hiện trên các máy tính nhỏ như
máy vi tính trong khuôn khổ của một phòng thí nghiệm.
- Tăng cường chất lượng và chiết tách đặc tính
a.
Tăng cường chất lượng ảnh ( những phép tăng cường chất lượng ảnh
thường được sử dụng là biến đổi cấp độ xám, biến đổi histogram, tổ hợp màu,
biến đổi màu giữa hai hệ RGB và HIS…)
b. Chiết tách đặc tính
- Đặc tính phổ : Các màu sắc đặc bệt, gradient, tham số phổ.
- Đặc tính hình học: Các cấu trúc đường, hình dáng, kích thước…
-
Đặc tính cấu trúc : Mẫu, tần suất phân bố không gian, tính đồng
nhất….
Biến đổi cấp độ xám
Thường người ta sử dụng phép biến đổi tuyến tính và phép biến đổi dựa
vào giá trị trung bình.
•
Thể hiện màu trên tư liệu ảnh
- Tổ hợp màu
Có hai phương pháp trộn màu đó là cộng màu và trừ màu
Hình 1 : sơ đồ nguyên lí của việc trộn màu
Nếu ta chia toàn bộ dải sóng nhìn thấy thành 3 vùng cơ bản là đỏ,
lục, chàm và sau đó lại dùng ánh sáng trắng chiếu qua kính lọc đỏ, lục, chàm
tương ứng ta thấy hầu hết các màu tự nhiên đều được khôi phục lịa. Phương
pháp tổ hợp màu đó gọi là phương pháp tổ hợp màu tự nhiên.
2.1.1. Hiện màu giả
Hình 2: ví dụ về hiện màu giả
2.1.1.1. Các
phép biến đổi giữa các ảnh
a.
Biến đổi số học: Các phép biến đổi số học dựa trên các phép tính
cộng, trừ , nhân, chia và phối hợp giữa chúng được sử dụng cho nhiều mục
đích kể cả loại trừ một số loại nhiễu.
b.
Các phép biến đổi logic: Các phép biến đổi logic sử dụng các toán tử
OR và AND nhiều trong việc phân tích tư liệu đa thời gian hoặc để chồng ảnh
lên bản đồ.
•
Phân tích cấu trúc
a. Phân tích thống kê dựa trên ma trận n*n
- Khoảng cấp độ sáng của histogram.
- Ma trận phương sai – hiệp phương sai
- Ma trận nén cốt chạy
b. Phân tích chuỗi phổ (dựa trên việc ứng dụng chuỗi Furie)
4. Phân loại:
Phân loại đa phổ để tách các thông tin cần thiết phục vụ cho theo dõi các
đối tượng hay lập bản đồ chuyên đề là khâu then chốt của việc khai thác tư
liệu viễn thám.
- Phân loại có kiểm định
Hình 3: các bước cơ bản trong phân loại có kiểm định
+ Lấy mẫu : mục đích là thu thập một tập hợp thống kê mô tả mẫu
phổ cho mỗi loại lớp phủ mặt đất cần phân loại trong một ảnh.
+ Phân loại: so sánh các pixel chưa biết với mẫu phổ của các đối
tượng được xây dựng ở giai đoạn lấy mẫu, sau đó quy các pixel này về loại đối
tượng mà chúng gần giống nhất.
-
Phân loại không kiểm định : nguyên lí cơ bản là các giá trị phổ trong
một loại lớp phủ phải gần giống nhau trong không gian đo, trong lúc các dữ
liệu của các loại khác nhau phải phân biệt rõ vơi nhau về phương diện phổ.
5. Xuất kết quả
Sau khi hoàn tất các khâu xử lý cần phải xuất kết quả:
- Các sản phẩm đồ họa
- Các dữ liệu đưa ra bằng bảng
- Các file thông tin bằng số
3. Ví dụ về giải đoán ảnh bằng phương pháp xử lí số
Đề tài : Ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thông tin địa lí điều tra thu
thập thông tin về hiện trạng rừng tre nứa tại một số tỉnh trong nước.
1. Tư liệu, công cụ sử dụng
a. Dữ liệu
Ảnh vệ tinh Spot 5, chụp đầu năm 2005 có độ phân giải 2,5m
Ảnh vệ tinh Landsat ETM+, chụp quý I năm 2005, độ phân giải 15-
30m
Bản đồ hiện trạng rừng năm 2005
Bản đồ nền địa hình tỉ lệ 1: 50000 hệ quy chiếu VN 2000
b. Công cụ
Máy tính được cài sẵn các phần mềm chuyên dùng
Máy định vị toàn cầu GPS: dùng xác định vị trí các điểm quan sát trên
thực tế.
Máy ảnh số: dùng để chụp ảnh thực địa, phục vụ công tác xây dựng
mẫu khóa ảnh
Địa bàn: dùng xác định hướng quan sát và hướng chụp ảnh tại điểm
quan sát
Ống nhòm
2. Phương pháp xây dựng bản đồ
Bước 1: Nắn chỉnh hình học và ghép thành ảnh lớn bao phủ từng tỉnh. Các
biện pháp tăng cường chất lượng ảnh được sử dụng để nâng cao chất lượng
giải đoán ảnh bao gồm: tăng độ tương phản, làm sắc nét ảnh. Tiếp theo sử
dụng phương pháp chuyên gia để giải đoán bằng mắt. Dựa trên các tư liệu, bản
đồ liên quan vạch tuyến đi thực địa để xây dựng bộ mẫu khóa ảnh và tiến hành
giải đoán lần 1.
Bước 2: Đánh giá kết quả giải đoán, vạch tuyến kiểm tra thực địa để kiểm
tra độ chính xác của giải đoán lần 1, chuẩn hóa lần 2 bộ mẫu khóa ảnh giải
đoán để sử dụng cho giải đoán và chỉnh sử bản đồ thành quả.
Xử lý ảnh:
Mục đích của xử lý ảnh là tạo ra một tấm ảnh vệ tinh có kết quả tốt nhất
cho công tác giải đoán ảnh, loại bỏ được các sai lệnh về hình học xảy ra trong quá
trình thu nhận ảnh. Toàn bộ ảnh SPOT5 được xử lý bằng phần mềm ERDAS
IMAGINE 8.6, đây là phần mềm xử lý ảnh vệ tinh rất mạnh hiện đang được ứng
dụng rộng rãi tại các cơ quan chuyên ngành viễn thám ở Việt Nam. Các bước xử lý
ảnh bao gồm:
Tổ hợp mầu
Một cảnh ảnh SPOT5 gốc bao gồm nhiều kênh riêng rẽ (ảnh đa phổ) và
được hiển thị màu
theo cấp độ xám khác nhau, rất khó cho việc giải đoán ảnh. Mục đích của tổng
hợp màu ảnh vệ tinh là tạo và hiển thị ảnh trên màn hình một tấm ảnh màu bằng
cách kết hợp giá trị phổ
của 3 kênh đa phổ riêng rẽ. Trên cơ sở ảnh tổng hợp màu này, đoán đọc viên sẽ
có được sự so sánh cụ thể giữa màu sắc các trạng thái trên ảnh với thực tế từ đó
đưa ra những kết luận chính xác về việc khoanh vẽ, tách các trạng thái trên.
Nắn chỉnh hình học
Mục đích của nắn chỉnh hình học là nhằm loại bớt các sai lệch xảy ra trong
quá trình chụp ảnh và đưa ảnh về toạ độ chuẩn để có thể tích hợp với các nguồn dữ
liệu khác. Nắn chỉnh hình học ảnh hưởng quan trọng tới độ chính xác của các đối
tượng khoanh vẽ bản đồ. Việc nắn chỉnh hình học bằng các hệ xử lý ảnh được tiến
hành dựa trên các điểm khống chế mặt đất (GCPs). Các điểm khống chế phải ít
biến động, ví dụ như điểm giao nhau giữa các đường, các suối Có 2 loại toạ độ
của các điểm khống chế: i) các điểm trên ảnh cần nắn có toạ độ thể hiện dưới dạng
dòng, cột; ii) các điểm trên mặt đất theo một hệ toạ độ địa lí xác định nào đó. Số
lượng các điểm khống chế phải được lấy ít nhất đủ số lượng yêu cầu mà bậc nắn
đòi hỏi, việc chọn các điểm khống chế ảnh hưởng rất nhiều đến độ chính xác của
phép nắn. Các điểm khống chế phải thoả mãn những yêu cầu sau:
- Ðược rải đều trên toàn bộ phạm vi ảnh nắn. Ðiều này làm giảm sai số
cho phép nắn. Tại khu vực không có điểm khống chế hay điểm khống chế ít, sai số
sẽ lớn hơn.
- Các điểm khống chế phải dễ nhận biết trên cả ảnh và bản đồ, phải là
các yếu tố ít thay đổi của địa hình hay địa vật.
Việc nắn chỉnh hình học ảnh Spot5 sẽ được tiến hành theo trình tự sau:
+ Ðối với ảnh tổ hợp màu: sử dụng phương pháp nắn ảnh theo bản đồ nền
địa hình VN2000.
Các điểm khống chế được chọn là các ngã ba đường, vị trí cầu cống, ngã ba
suối nhỏ Trong quá trình lấy điểm khống chế, cần kiểm tra sai số của từng điểm
do máy tính tính toán. Những điểm được chấp nhận khi sai số của nó không vượt
quá 1 pixel.
+ Ðối với kênh toàn sắc (Panchromatic): sử dụng phương pháp nắn ảnh theo
ảnh. Ảnh được sử dụng để nắn chính chính là ảnh tổng hợp màu sau khi đã được
nắn chỉnh hình học.
Sau khi nắn chỉnh hình học, ảnh vệ tinh sẽ được chồng lên bản đồ nền địa hình
để kiểm tra độ trùng khít. Nếu trên ảnh còn nhiều khu vực sai lệch khoảng cách
trên 2,5m (bằng độ phân giải của ảnh) thì phải nắn chỉnh lại.
Tăng cường chất lượng ảnh
Tăng cường độ phân giải không gian:
Mục đích của bước này là nhằm tăng cường khả năng giải đoán ảnh bằng
mắt thông qua tăng cường độ phân giải không gian của ảnh bằng tổng hợp màu từ
các kênh đa phổ có độ phân giải thấp hơn và kênh toàn sắc có độ phân giải không
gian cao hơn. Ảnh tổng hợp màu từ kênh đa phổ của ảnh SPOT5 có độ phân giải
không gian là 10m, trong khi đó, độ phân giải không gian của kênh toàn sắc là
2,5m, vì vậy, ảnh tổng hợp màu sau khi tăng cường sẽ có độ phân giải không gian
2,5m, khi đó, mức độ chi tiết của ảnh sẽ được tăng lên đáng kể, việc này giúp đoán
đọc viên dễ phân biệt được các đối tượng trên ảnh hơn.
Hình 4:Tăng cường độ phân giải không gian
Tăng cường độ tương phản:
Mục đích của bước này là nhằm tăng cường khả năng giải đoán ảnh bằng
mắt thông qua việc tăng cường độ tương phản của ảnh tổng hợp màu đã tăng
cường độ phân giải không gian ở trên, ảnh sau khi được tăng cường, sự khác biệt
giữa các đối tượng cần được giải đoán trên ảnh không những được cải thiện mà
ảnh hưởng của sự “mờ ảo" giữa các đối tượng cũng được giảm thiểu, giúp đoán
đọc viên đẽ nhận biết hơn các đối tượng trên ảnh, tăng độ chính xác của công tác
giải đoán ảnh.
Theo phương pháp giải đoán ảnh, tất cả các trạng thái được phân tách trên ảnh
đều dựa vào cơ sở biểu thị đặc trưng của các đối tượng điển hình (Mẫu khoá ảnh)
cho trạng thái đó. Do vậy, mẫu khoá ảnh phải được xây dựng theo nguyên tắc phải
đại diện cho đối tượng cần giải đoán.
Căn cứ vào hệ thống phân loại hiện trạng rừng và sử dụng đất và đặc tính của
ảnh tổng hợp màu tự nhiên đã được tăng cường ở trên, tiến hành xây dựng mẫu
khoá ảnh cho từng trạng thái cần phân biệt ở đây chính là mẫu khóa ảnh cho trạng
thái rừng tre nứa. Việc xây dựng mẫu khoá ảnh được thực hiện theo 3 bước sau
đây:
Bước 1: Xây dựng mẫu khóa trong phòng.
Bước 2: ðiều tra ngoại nghiệp
Bước 3: Hoàn chỉnh mẫu khóa ảnh.
Kết hợp kết quả xây dựng, mô tả mẫu khoá ảnh trong phòng và kết quả kiểm
chứng, bổ sung ngoài thực địa để xây dựng bộ mẫu khoá ảnh hoàn chỉnh cho trạng
thái rừng tre nứa
Hình 5: Mẫu khóa ảnh cho Landsat 7 ETM+
Giải đoán ảnh
Hình 6: Giải đoán ảnh Landsat ETM+
Hình 7: Giải đoán ảnh SPOT 5
Kết quả
Tại mỗi tỉnh, các điểm điều tra đại diện được xác đinh trên ảnh với kiến
thức chuyên gia. Tại mỗi điểm mẫu các chỉ số sau được điều tra: tọa độ, loài
cây, đường kính, chiều cao, mật độ, chụp ảnh đại diện.
Bảng 1: Kết quả điều tra huyện Đà Bắc, tỉnh Hòa Bình
Biểu hình cho một số loài tre trúc:
III. Kết thúc vấn đề
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét