Đồ án nghiên cứu lý thuyết hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh và quy trình nắn ảnh trong các phần mềm nắn ảnh thương mại

Khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám ngày càng được nâng cao, đây là lý do dẫn đến tính phổ cập của công nghệ này trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau như trong lâm nghiệp, cập nhật

MỤC LỤC Table of Contents

Lời nói đầu 2

1 Tính cấp thiết của đề tài 2

2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài 4

3 Nội dung nghiên cứu 4

4 Phương pháp nghiên cứu và cách tiếp cận 4

CHƯƠNG 1 CỞ SỞ LÝ THUYẾT BÀI TOÁN NẮN PHẲNG ẢNH VỀ BẢN ĐỒ 4

1.1 Cấu trúc ảnh vệ tinh và bản đồ số 4

1.1.1 Cấu trúc ảnh vệ tinh 4

1.1.2 Các phương pháp tổ chức dữ liệu ảnh đa phổ 7

1.1.3 Định dạng chuẩn chung trao đổi dữ liệu ảnh vệ tinh 10

1.1.4 Các hệ tọa độ trong đo ảnh 12

1.1.5 Cấu trúc bản đồ số 15

1.2 Hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh 22

1.2.1 Các nguyên nhân gây sai số méo hình của ảnh vệ tinh 24

1.2.2 Một số yếu tố gây nên biến dạng hình học ảnh vệ tinh 28

1.2.3 Một số dạng méo hình của ảnh vệ tinh 29

1.2.4 Bản chất của hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh 29

1.3 Nguyên lý chung để nắn ảnh vệ tinh 31

1.3.1 Nguyên lý nắn ảnh số chung 31

1.3.2 Phương pháp mô hình hàm đa thức hửu tỷ 33

1.3.3 Phương pháp hàm đa thức 34

1.3.4 Phương pháp mô hình projective 36

1.3.5 Phương pháp mô hình Affine 37

1.3.6 Phương pháp phép biến đổi Helmert 38

1.5 Các phép tái chia mẫu 40

1.5.1 Khái niệm nội suy 40

1.5.2 Một số vấn đề với nội suy ảnh 43

1.5.3 Một số phương pháp nội suy ảnh 44

1.6 Đánh giá độ chính xác của nắn ảnh 54

1.7 Trình tự cơ bản để hiệu chỉnh hình học 55

CHƯƠNG 2 CÁC PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH ẢNH VỆ TINH TRONG CÁC PHẦN MỀM 57

2.1 Công tác nắn ảnh hàng không 57

2.2 Nắn ảnh trong phần mềm ERDAS 58

2.3 Nắn ảnh trong phần mềm ENVI 65

2.3.1 Nắn chỉnh hình học ảnh với ảnh 66

2.3.2 Nắn ảnh hình học ảnh theo bản đồ 76

2.4 Nắn ảnh hàng không trên phần mềm I/RASC 84

CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH NẮN ẢNH VỀ BẢN ĐỒ 87

3.1 Thiết kế sơ đồ chức năng 87

3.2 Thiết kế giao diện 87

3.2.1 Giao diện chính của chương trình 87

3.2.2 Giao diện hiển thị ảnh 87

3.2.2 Giao diện hiện thị bản đồ 90

KẾT LUẬN 95

TÀI LIỆU THAM KHẢO 96

Lời nói đầu

Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong bộ môn Trắc địa – Bản

đồ và các bạn học viên lớp Địa tin học đã tận tình hướng dẫn, định hướng, đóng góp ý kiến giúp em hoàn thành đề tài này.

Do kinh nghiệm và kiến thức còn hạn chế nên đề tài còn nhiều thiếu sót.

Em kính mong nhận được sự giúp đỡ nhiều hơn nữa của thầy cô giáo và các bạn để đề tài và kiến thức bản thân được hoàn thiện hơn.

Em xin chân thành cảm ơn!

1 Tính cấp thiết của đề tài.

Ngày này, khoa học công nghệ ngày càng phát triển mạnh mẽ, nhiều kỹ thuật hiện đại được đưa vào ứng dụng trong thực tế Kéo theo đó là sự phát triển

vô cùng nhanh chóng của công nghệ vũ trụ trong vài thập niên gần đây Trong

đó, công nghệ viễn thám là một phần của công nghệ vũ trụ, tuy mới phát triển nhưng đã nhanh chóng được áp dụng trong nhiều lĩnh vực và được phổ biến rộng rãi ở các nước phát triển Công nghệ viễn thám đã trở thành phương tiện chủ đạo cho công tác giám sát tài nguyên thiên nhiên và môi trường ở cấp độ từng nước, từng khu vực và trong phạm vi toàn cầu Khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám ngày càng được nâng cao, đây là lý do dẫn đến tính phổ cập của công nghệ này trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau như trong lâm nghiệp, cập nhật và thành lập bản đồ, trong bảo vệ môi trường và phòng chống thiên tai…

Tính ưu việt cơ bản của thông tin viễn thám là khả năng tổng hợp và tính tổng quát hóa cao, độ chi tiết lớn.Bằng ảnh máy bay và ảnh vệ tinh ta có khả năng nghiên cứu các đối tượng tự nhiên trên một diện rộng với độ phân giải không gian vài mét Tính lặp lại có chu kỳ của thông tin viễn thám cho phép nghiên cứu sự biến động theo chu kỳ và sự thay đổi tính chất của các đối tượng

tự nhiên theo thời gian và dưới tác động của các hoạt động kinh tế- xã hội của con người

Tuy nhiên, ảnh thu được sau quá trình thu nhận ảnh hoặc các phép biến đổi không tránh khỏi nhiễu hoặc khuyết thiếu Sự sai sót này một phần bởi các thiết bị quang học và điện tử, phần khác bởi bản thân các phép biến đổi không phải là toàn ánh, nên có sự ánh xạ thiếu hụt đến những điểm trên ảnh kết quả Việc khắc phục những nhược điểm này luôn là vấn đề đặt ra cho các hệ thống

xử lý ảnh Các hệ xử lý ảnh trong quá trình phân tích ảnh, tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến

Do vậy cần phải tăng cường và khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc

tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc, trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng

Qúa trình nắn ảnh viễn thám giữ một vai trò hết sức quan trọng trong công nghệ xử lý ảnh.Việc nắn chỉnh 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 hiệu chỉnh bản đồ, chồng xếp thông tin chuyên đề, xây dựng cơ sở dữ liệu trong hệ thống thông tin địa lý…

Xuất phát từ những nhu cầu thực tiễn đó , tôi đã chọn đề tài:”Nghiên cứu

và xây dựng phần mềm nắn ảnh viễn thám Landsat về bản đồ.”

2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài.

Nghiên cứu về lý thuyết cấu trúc ảnh vệ tinh và bản đồ số Giải quyết bài toán hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh và nghiên cứu quy trình nắn chỉnh hình học ảnh trong các phần mềm nắn ảnh thương mại

Đồng thời xây dựng phần mềm nắn chỉnh ảnh theo bản đồ

3 Nội dung nghiên cứu.

Nghiên cứu lý thuyết hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh và quy trình nắn ảnh trong các phần mềm nắn ảnh thương mại

Tìm hiểu và đánh giá các thuật toán nội suy ảnh

Xây dựng phần mềm hỗ trợ nắn ảnh theo bản đồ

4 Phương pháp nghiên cứu và cách tiếp cận.

Để thực hiện các nội dung nghiên cứu, đề tài lựa chọn các phương pháp tiếp cận như sau:

- Thu thập thông tin, tài liệu về các thuật toán nội suy ảnh, nghiên cứu và

đánh giá ưu khuyết điểm của các thuật toán, nghiên cứu quy trình nắn ảnhtrong các phần mềm nắn ảnh đã có trên thế giới

- Thực hành nắn ảnh trên các phần mềm thương mại, so sánh đánh giá giữa

các phương pháp

- Xây dựng phần mềm nắn ảnh theo bản đồ.

CHƯƠNG 1 CỞ SỞ LÝ THUYẾT BÀI TOÁN NẮN PHẲNG ẢNH VỀ

BẢN ĐỒ 1.1 Cấu trúc ảnh vệ tinh và bản đồ số

1.1.1 Cấu trúc ảnh vệ tinh

Ảnh vệ tinh là những hình ảnh về trái đất hoặc các hành tinh khác đượcchụp từ các vệ tinh do con người tạo ra Ảnh vệ tinh cho phép lấy được cácthông tin về các đối tượng từ khoảng cách xa, do đó có rất nhiều ứng dụng trongcác lĩnh vực như nông nghiệp ,lâm nghiệp, địa chất, quy hoạch…

Ảnh vệ tinh đựơc xử lý theo nhiều công đoạn khác nhau để mang lại kếtquả mong muốn.Hiện nay có nhiều nguồn ảnh vệ tinh miễn phí trên Internet nhưLANDSAT [2-4], MODIS [5], Google map [6]…

Ảnh số là một dạng tư liệu ảnh ghi nhận các thông tin viễn thám ở dạngsố,thường được lưu trên các media điện từ bằng các băng từ, đĩa quay từ… Hìnhảnh thu đuợc sẽ được chia thành nhiều phần tử nhỏ, mỗi phần tử được gọi là cácpixel Mỗi pixel tương ứng với một đơn vị không gian bao phủ trên bề mặt tráiđất Ðộ rộng bao phủ mặt dất của một pixel có thể từ vài mét đến hàng km tùytheo loại bộ cảm và được gọi là độ phân giải ảnh Vị trí của mỗi pixel được xácđịnh theo tọa độ hàng và cột trên ảnh tính từ góc trên cùng bên trái.Tùy theo hệthống quét ảnh mà có kích thuớc của hình ảnh (diện tích quét trên mặt đất).Ví dụvới hệ thống Landsat MSS là 185 x 185km, với hệ thống SPOT là 65 x 65km,ảnh NOAA là 2400 x 2400km [2] …

Ảnh vệ tinh được đặc trưng bởi một số thông số cơ bản như sau:

- Tính chất hình học của ảnh vệ tinh:

Trường nhìn không đổi IFOV (instantaneous field of view) được định nghĩa

là góc không gian tương ứng với một đơn vị chia mẫu trên mặt đất Lượng thôngtin ghi được trong IFOV tương ứng với giá trị của pixel

Góc nhìn tối đa mà một bộ cảm có thể thu được sóng điện từ được gọi làtrường nhìn FOV (field of view) Khoảng không gian trên mặt đất do FOV tạonên chính là bề rộng tuyến bay

Diện tích nhỏ nhất trên mặt đất mà bộ cảm có thể phân biệt được gọi là độphân giải không gian Ảnh có độ phân giải không gian càng cao khi có kíchthuớc pixel càng nhỏ Ðộ phân giải không gian cũng được gọi là độ phân giảimặt đất khi hình chiếu của 1 pixel tương ứng với một đơn vị chia mẫu trên mặtđất.

- Tính chất phổ của ảnh vệ tinh:

Cùng một vùng phủ mặt đất tương ứng, các pixel sẽ cho giá trị riêng biệttheo từng vùng phổ ứng với các loại buớc sóng khác nhau Do dó, thông tinđược cung cấp theo từng loại ảnh vệ tinh khác nhau không chỉ phụ thuộc vào sốbit dùng để ghi nhận, mà còn phụ thuộc vào phạm vi buớc sóng

Ðộ phân giải phổ thể hiện bởi kích thước và số kênh phổ, bề rộng phổ hoặc

sự phân chia vùng phổ mà ảnh vệ tinh có thể phân biệt một số lượng lớn cácbước sóng có kích thước tương tự, cũng như tách biệt được các bức xạ từ nhiềuvùng phổ khác nhau Ðộ phân giải bức xạ thể hiện độ nhạy tuyến tính của bộcảm biến trong khả năng phân biệt sự thay đổi nhỏ nhất của cường độ phản xạsóng từ các vật thể

Ðể lưu trữ, xử lý và hiển thị ảnh vệ tinh trong máy tính kiểu raster, tuỳ thuộcvào số bit dùng để ghi nhận thông tin, mỗi pixel sẽ có giá trị hữu hạn ứngvớitừng cấp độ xám (giá trị độ sáng của pixel; BV - Brightness Value) Số bit dùng

để ghi nhận thông tin được gọi là độ phân giải bức xạ của ảnh vệ tinh

- Độ phân giải thời gian của ảnh vệ tinh

Ðộ phân giải thời gian không liên quan đến thiết bị ghi ảnh mà chỉ liên quanđến khả năng chụp lặp lại của ảnh vệ tinh Ảnh được chụp vào những ngày khácnhau cho phép so sánh đặc trưng bề mặt theo thời gian Ưu thế của độ phân giảithời gian là cho phép cung cấp thông tin chính xác hơn và nhận biết sự biếnđộng của khu vực cần nghiên cứu Hầu hết các vệ tinh đều bay qua cùng mộtđiểm vào khoảng thời gian cố định (mất từ vài ngày đến vài tuần) phụ thuộc vàoquỹ đạo và độ phân giải không gian

Dữ liệu ảnh vệ tinh được lưu trữ theo các khuôn dạng sau đây:

Theo kiểu BIL (band interleaved by lines): từng hàng được ghi theo thứ tự

của số kênh, mỗi hàng được ghi tuần tự theo giá trị của các kênh phổ và sau đólặp lại theo thứ tự của từng hàng, như vậy sẽ tạo ra các file dữ liệu ảnh chungcho các kênh phổ

Theo kiểu BSQ (band sequential): là khuôn dạng trong đó các kênh phổ

được lưu tuần tự hết kênh này sang kênh khác Nghĩa là mỗi ảnh ứng với mộtkênh

Theo kiểu BIP (band interleaved by pixel): mỗi pixel được lưu tuần tự

theo các kênh, nghĩa là các kênh phổ được ghi theo hàng và cột của từng pixel.Sau khi kết thúc tổ hợp phổ của pixel này lại chuyển sang tổ hợp phổ của pixel

khác

Hình 1.1: Cấu trúc dữ liệu của ảnh

1.1.2 Các phương pháp tổ chức dữ liệu ảnh đa phổ

Phương pháp tổ chức dữ liệu ảnh vệ tinh trong các tập tin ảnh là cách thứcsắp xếp logic các hàng, cột và các kênh ảnh trong các tập tin ảnh Nó là nhân tốchính quyết định đến cách thức sắp xếp dữ liệu trên đĩa cứng đồng nghĩa vớiviệc có ảnh hưởng tới tốc độ đọc hay truy vấn dữ liệu ảnh trên đĩa cứng Có baphương pháp chính tổ chức dữ liệu ảnh đa phổ: Phương pháp gối kênh theo hàng– BIL(band interleaved by line), phương pháp gối kênh theo điểm ảnh –BIP( Band interleaved by pixel) và phương pháp gối kênh tuần tự - BSQ( Bandsequential) BIL, BIP và BSQ không phải là các khuân dạng tập tin ảnh mà chỉ

là các lược đồ lưu trữ các giá trị điểm ảnh thực trong tập tin ảnh đa phổ

Hình 1: Cấu trúc minh

họa ảnh vệ tinh đa phổ dạng số.

Dữ liệu cấu trúc BIL lưu trữ thông tin ảnh theo từng hàng của mỗi kênhgối nhau Ví dụ một ảnh đa phổ 3 kênh được lưu trữ như hình vẽ: Hàng 1 củaảnh cấu thành từ kết nối tuần tự gối nhau 3 hàng của ba kênh Cứ như thế lặp lạivới các hàng còn lại của ảnh

ảnh BIL.

Theo cấu trúc này một ảnh LANDSAT ETM+ 7 kênh kích thước: rộng

7000 cột, cao 7000 hàng sẽ được tổ chức trong tập tin ảnh kích thước 42000cột, 7000 hàng Theo cách tổ chức tập tin như thế này thì để hiển thị một cửa sổảnh tổ hợp từ 3 kênh sẽ mất nhiều lần tìm kiếm và truy cập đĩa cứng

Dữ liệu cấu trúc BIP được lưu trữ tương tự cấu trúc BIL, ngoại trừ là dữliệu mỗi điểm ảnh của từng kênh gối nhau Ví dụ, với một ảnh đa phổ 3 kênh, dữliệu của các kênh 1, 2, 3 gối nhau theo từng điểm ảnh: điểm ảnh 1 hàng 1 kênh1-> điểm ảnh 1 hàng 1 kênh 2-> điểm ảnh 1 hàng 1 kênh 3 và cứ thế lặp lại vớicác điểm ảnh còn lại

ảnh BIP.

Cấu trúc này có gọn hơn cấu trúc BIL, tuy nhiên kích thước cột ảnh trongtập tin vẫn lớn bằng tổng số cột ảnh của tất cả các kênh ảnh Thành thử việc hiểnthị một cửa sổ ảnh vẫn đòi hỏi nhiều phép tìm kiếm và truy cập trên đĩa cứng

Dữ liệu cấu trúc BSQ lưu các kênh ảnh tuần tự trong file Nói cách khác

dữ liệu của tất cả các điểm ảnh kênh 1 lưu trước sau đó dữ liệu của tất cả cácđiểm ảnh kênh 2 lưu kế tiếp và cứ thế lặp lại với các kênh còn lại

Theo cấu trúc này kích thước một hàng ảnh trong tập tin ảnh bằng kíchthước hàng ảnh của một kênh ảnh đơn Tốc độ truy cập ổ cứng và hiển thị cửa sổảnh sẽ nhanh hơn so với các cấu trúc trên Đây cũng là cấu trúc mà nhiều khuândạng ảnh vệ tinh sử dụng để lưu trữ ảnh Hiện nay các nhà cung cấp ảnh vệ tinhcòn vận dụng linh hoạt cấu trúc này với việc tách các kênh ảnh ra thành các tậptin riêng để kích thước của các tập tin không quá lớn Việc này vừa làm thuậntiện cho việc trao đổi dữ liệu cũng như tăng tốc độ truy cập, hiển thị và xử lý [2]

Hình 4: Cấu trúc ảnh

BSQ.

1.1.3 Định dạng chuẩn chung trao đổi dữ liệu ảnh vệ tinh

Mỗi hãng công nghệ vệ tinh thường có các hệ thống phần mềm xử lý ảnhriêng và có các định dạng ảnh riêng của mình Tuy nhiên để thuận tiện cho việctrao đổi dữ liệu cũng như tính tương thích với các phần mềm GIS, giới chuyênmôn chọn một định dạng ảnh chung để trao đổi là định dạng GeoTiff Cũng nhưcác phương pháp tổ chức dữ liệu ảnh định dạng tập tin ảnh cũng phần nào quyếtđịnh tới cách thức truy cập và đọc tập tin Mục này sẽ giới thiệu ngắn gọn cáckhía cạnh chính của định dạng ảnh GeoTiff Định dạng GeoTiff là sự kết hợpcủa định dạng Tiff với sự bổ sung của các thẻ mô tả tham chiếu không gian(geotag)

Tập tin ảnh Tiff gồm ba phần chính: Phần đầu (Header), phần thư mụcảnh (IFD – image file directory) và giá trị của các thẻ thư mục Chúng kết nốivới nhau bằng các con trỏ vị trí tương đối so với đầu tập tin Phần Header cókích thước tám byte gồm các trường chứa các thông tin về các tham số ảnh: trật

tự bít, số hiệu phiên bản, độ dịch (con trỏ) tới thư mục ảnh đầu tiên trong tập tin.Tập tin GeoTiff có thể chứa một hoặc nhiều ảnh Mỗi ảnh được mô tả bằng mộtthư mục ảnh Mỗi thư mục ảnh chứa ba loại thông tin: Số lượng thẻ thư mục,bản thân các thẻ thư mục và con trỏ rỗng (bằng không) hoặc tới thư mục ảnhtiếp theo nếu có Các thẻ thư mục có kích thước 12 byte mô tả đầy các tham số

có lien quan của ảnh

GeoTIFF sử dụng các siêu thẻ "MetaTag" (GeoKey) để mã hóa hàng chụccác phần tử thông tin vào trong 6 thẻ, tận dụng lợi thế của nền tảng TIFF-độc lậpđịnh dạng dữ liệu Các key này được thiết kế một cách song song với các thẻ TIFF và chặt chẽ theo các nguyên tắc về cấu trúc và bố trí của TIFF Các key mới có thể định nghĩa những yêu cầu phát sinh và không đòi hỏi cấp phát các thẻ mới từ Aldus/Adobe GeoTIFF sử dụng các mã số để miêu tả các kiểu phép chiếu, hệ tọa độ, mốc đo lường, ellipsoid…v v Trong khi GeoTIFF cung cấp một framework mạnh mẽ để xác định các hệ tọa độ phép chiếu, nó cũng hoàn toàn mở rộng

1.1.4 Các hệ tọa độ trong đo ảnh

Để xác định mối quan hệ chiếu hình tương ứng của các đại lượng đo trên ảnh và thực địa hoặc trên mô hình cần phải có các hệ tọa độ xác định vị trí trong không gian tương ứng.Trong đo ảnh thường sử dụng các hệ tọa độ:

a Hệ tọa độ trong không gian ảnh

Trong đo ảnh người ta thường sử dụng các hệ tọa độ sau đây để biểu diễn và xác định vị trí của một điểm bất kỳ trên ảnh

- Hệ tọa độ mặt phẳng ảnh

Trên các tấm ảnh đo đều có in các mấu khung ép phim của máy chụp ảnh Đường mấu khung trái – phải, trên – dưới vuông góc với nhau.Sử dụng tính chấtnày người ta lấy đường nối 2 mấu khung trái- phải làm trục x’ đường nối 2 mấu khung trên dưới làm trục y’.Giao điểm của 2 trục tọa độ được lấy làm gốc tọa độo’, một điểm P’ trên ảnh được biểu diễn trong hệ tọa độ mặt phẳng ảnh bằng vecto:

r’ =(x’ ,y’)T

Trong đó x’, y’ là tọa độ của điểm P’

- Hệ tọa độ không gian ảnh

Điểm gốc tọa độ trùng với tâm chụp S, trục tọa độ Z trùng với trục tia sang chính SO và luôn luôn hướng lên trên, các trục x,y song song với các trục x’, y’ của hệ tọa độ mặt phẳng ảnh

Trong hệ tọa độ này một điểm P trên ảnh được biểu diễn bằng vecto

r = (xyz)T

Trong đó Z= -fk (tiêu cự của máy ảnh)

a Hệ tọa độ mặt phẳng ảnh b Hệ tọa độ không gian ảnh

Hình 1.1.2.a Các hệ tọa độ trong không gian ảnh

a Hệ tọa độ trong không gian vật

- Hệ tọa độ đo ảnh

Hình sau biểu thị hệ tọa độ đo ảnh hay còn được gọi là hệ tọa độ mô hình.

Hình 1.1.2.b Hệ tọa độ mô hình trong đo ảnhTrong hệ tọa độ đo ảnh (hệ tọa độ mô hình) một điểm đo P trên mô hình được biểu diễn bằng vecto: R’= (X’,Y’,Z’)

- Các hệ tọa độ trắc địa thường dùng trong đo ảnh

 Hệ tọa độ Gauss-Kruger

Được xây dựng trên mặt phẳng của múi chiếu 60 hoặc 30 trong mặt phẳng chiếu hình Gauss được gọi là hệ tọa độ Gauss- Kruger Trong đó nhận hình chiếu của kinh tuyến trục làm trục X, của xích đạo làm trục Y Như vậy nếu tính

từ gốc về phía Bắc X luôn mang dấu dương, về phía nam luôn mang dấu âm.Trị

số Y tính từ gốc về phía Đông mang dấu dương, về phía Tây mang dấu âm

Hình 1.1.2.c Phép chiếu Gauss

hệ tọa độ gọi là hệ tọa độ UTM

Trong phép chiếu UTM hình chiếu của kinh tuyến giữa và xích đạo là hai đường thẳng vuông góc với nhau được chọn làm trục tọa độ.Trong đó M là điểmcần xác định tọa độ, O’ là giao điểm hình chiếu kinh tuyến trục O’Z và xích đạo O’E Điểm F là hình chiếu của M lên kinh tuyến trục Cung LM là hình chiếu của vĩ tuyến qua M

Cung ZM là hình chiếu của cung kinh tuyến qua M, ᵞ là độ gần kinh

tuyến Tọa độ của điểm M trong hệ tọa độ UTM được xác định bằng tung độ NM

, hoành độ EM Giống nhu trong phép chiếu Gauss người ta rời O’ đến O một đoạn OO’ =500km và có EM=e’+500 km

Trong hệ tọa độ VN-2000 ta cũng dùng phép chiếu UTM, Ellípoid quy chiếu

là Ellipsoid ỨG-84.Gốc tọa độ tại khuôn viên Viện nghiên cứu Địa chính, Bộ tàinguyên và môi trường

Hình 1.1.2.d Phép chiếu UTM

1.1.5 Cấu trúc bản đồ số.

Một cơ sở dữ liệu của hệ thống thông tin địa lý có thể chia ra làm 2 loại sốliệu cơ bản: số liệu không gian và phi không gian Mỗi loại có những đặc điểmriêng và chúng khác nhau về yêu cầu lưu giữ số liệu, hiệu quả, xử lý và hiển thị

Số liệu không gian là những mô tả số của hình ảnh bản đồ, chúng baogồm toạ độ, quy luật và các ký hiệu dùng để xác định một hình ảnh bản đồ cụthể trên từng bản đồ Hệ thống thông tin địa lý dùng các số liệu không gian đểtạo ra một bản đồ hay hình ảnh bản đồ trên màn hình hoặc trên giấy thông quathiết bị ngoại vi, …

Số liệu phi không gian là những diễn tả đặc tính, số lượng, mối quan hệcủa các hình ảnh bản đồ với vị trí địa lý của chúng Các số liệu phi không gianđược gọi là dữ liệu thuộc tính, chúng liên quan đến vị trí địa lý hoặc các đốitượng không gian và liên kết chặt chẽ với chúng trong hệ thống thông tin địa lýthông qua một cơ chế thống nhất chung

1.1.5.1 Mô hình thông tin không gian

Dữ liệu là trung tâm của hệ thống GIS, hệ thống GIS chứa càng nhiều thìchúng càng có ý nghĩa Dữ liệu của hệ GIS được lưu trữ trong CSDL và chúngđược thu thập thông qua các mô hình thế giới thực Dữ liệu trong hệ GIS cònđược gọi là thông tin không gian Đặc trưng thông tin không gian là có khả năng

mô tả “vật thể ở đâu” nhờ vị trí tham chiếu, đơn vị đo và quan hệ không gian.Chúng còn khả năng mô tả “hình dạng hiện tượng” thông qua mô tả chất lượng,

số lượng của hình dạng và cấu trúc Cuối cùng, đặc trưng thông tin không gian

mô tả “quan hệ và tương tác” giữa các hiện tượng tự nhiên Mô hình không gianđặc biệt quan trọng vì cách thức thông tin sẽ ảnh hưởng đến khả năng thực hiệnphân tích dữ liệu và khả năng hiển thị đồ hoạ của hệ thống

a Hệ thống Vector

- Kiểu đối tượng điểm (Points)

Điểm được xác định bởi cặp giá trị đơn Các đối tượng đơn, thông tin về địa

lý chỉ gồm cơ sở vị trí sẽ được phản ánh là đối tượng điểm Các đối tượng kiểuđiểm có đặc điểm:

 Là toạ độ đơn (x,y)

 Không cần thể hiện chiều dài và diện tích

Hình 1.1.5.1a: Số liệu vector được biểu thị dưới dạng điểm (Point).

Tỷ lệ trên bản đồ tỷ lệ lớn, đối tượng thể hiện dưới dạng vùng Tuy nhiên trên bản đồ tỷ lệ nhỏ, đối tượng này có thể thể hiện dưới dạng một điểm Vì vậy,các đối tượng điểm và vùng có thể được dùng phản ánh lẫn nhau

- Kiểu đối tượng đường (Arcs)

Đường được xác định như một tập hợp dãy của các điểm Mô tả các đối tượngđịa lý dạng tuyến, có các đặc điểm sau:

 Là một dãy các cặp toạ độ

 Một arc bắt đầu và kết thúc bởi node

 Các arc nối với nhau và cắt nhau tại node

 Hình dạng của arc được định nghĩa bởi các điểm vertices

 Độ dài chính xác bằng các cặp toạ độ

Hình 1.1.5.1b: Số liệu vector được biểu thị dưới dạng Arc

- Kiểu đối tượng vùng(Polygons)

Vùng được xác định bởi ranh giới các đường thẳng Các đối tượng địa lý có diện tích và đóng kín bởi một đường được gọi là đối tượng vùng polygons, có các đặc điểm sau:

 Polygons được mô tả bằng tập các đường (arcs) và điểm nhãn (label points)

 Một hoặc nhiều arc định nghĩa đường bao của vùng

 Một điểm nhãn label points nằm trong vùng để mô tả, xác định cho mỗi một vùng

Hình 1.1.5.1c: Số liệu vector được biểu thị dưới dạng vùng (Polygon)

Hình 1.1.3.1d Một số khái niệm trong cấu trúc cơ sở dữ liệu bản đồ

b Hệ thống raster.

Mô hình dữ liệu dạng raster phản ánh toàn bộ vùng nghiên cứu dưới dạng mộtlưới các ô vuông hay điểm ảnh (pixcel) Mô hình raster có các đặc điểm:

 Các điểm được xếp liên tiếp từ trái qua phải và từ trên xuống dưới

 Mỗi một điểm ảnh (pixel) chứa một giá trị

 Một tập các ma trận điểm và các giá trị tương ứng tạo thành một lớp

 Trong cơ sở dữ liệu có thể có nhiều lớp

Mô hình dữ liệu raster là mô hình dữ liệu GIS được dùng tương đối phổ biến trong các bài toán về môi trường, quản lý tài nguyên thiên nhiên

Mô hình dữ liệu raster chủ yếu dùng để phản ánh các đối tượng dạng vùng là ứng dụng cho các bài toán tiến hành trên các loại đối tượng dạng vùng: phân loại; chồng xếp

Các nguồn dữ liệu xây dựng nên dữ liệu raster có thể bao gồm:

 Quét ảnh

 Ảnh máy bay, ảnh viễn thám

 Chuyển từ dữ liệu vector sang

 Lưu trữ dữ liệu dạng raster

 Nén theo hàng (Run lengh coding)

 Nén theo chia nhỏ thành từng phần (Quadtree)

 Nén theo ngữ cảnh (Fractal)

Trong một hệ thống dữ liệu cơ bản raster được lưu trữ trong các ô (thường hình vuông) được sắp xếp trong một mảng hoặc các dãy hàng và cột Nếu có thể, các hàng và cột nên được căn cứ vào hệ thống lưới bản đổ thích hợp

Việc sử dụng cấu trúc dữ liệu raster tất nhiên đưa đến một số chi tiết bị mất Với lý do này, hệ thống raster-based không được sử dụng trong các trường hợp nơi có các chi tiết có chất lượng cao được đòi hỏi

Hình 1.1.3.1e Sự biểu thị kết quả bản đồ dưới dạng Raster

d Ưu và nhược điểm của hệ thống dữ liệu raster và vector

- Ưu điểm của hệ thống cơ sở dữ liệu raster

 Vị trí địa lý của mỗi ô được xác định bởi vị trí của nó trong ô biểu tượng, hình ảnh có thể được lưu trữ trong một mảng tương xứng trong máy vi tínhcung cấp đủ dữ liệu bất kỳ lúc nào Vì vậy mỗi ô có thể nhanh chóng và dễ dàng được định địa chỉ trong máy theo vị trí địa lý của nó

 Những vị trí kế cận được hiện diện bởi các ô kế cận, vì vậy mối liên hệ giữa các ô có thể được phân tích một cách thuận tiện

 Quá trình tính toán đơn giản hơn và dễ dàng hơn cơ sở hệ thống dữ liệu vector

 Đơn vị bản đồ ranh giới thửa được trình bày một cách tự nhiên bởi giá trị

ô khác nhau, khi giá trị thay đổi, việc chỉ định ranh giới thay đổi

- Nhược điểm của hệ thống dữ liệu raster

 Khả năng lưu trữ đòi hỏi lớn hơn nhiều so với hệ thống cơ sở dữ liệu vector

 Kích thước ô định rõ sự quyết định ở phương pháp đại diện ở phương pháp đại diện Điều này đặc biệt khó dễ cân xứng với sự hiện diện đặc tính thuộc về đường thẳng

Thường hầu như hình ảnh gần thì nối tiếp nhau, điều này có nghĩa là nó phải tiến hành một bản đồ hoàn chỉnh chính xác để thay đổi 1 ô đơn Quá trình tiến hành của dữ liệu về kết hợp thì choáng nhiều chỗ hơn với 1 hệ thống cơ sở vector

Dữ liệu được đưa vào hầu như được số hoá trong hình thức vector, vì thế nó phải chính xác 1 vector đến sự thay đổi hoạt động raster để đổi dữ liệu hệ số hoávào trong hình thức lưu trữ thích hợp.

Điều này khó hơn việc xây dựng vào trong bản đồ từ dữ liệu raster

- Thuận lợi của hệ thống cơ sở vector

 Việc lưu trữ được đòi hỏi ít hơn hệ thống cơ sở dữ liệu raster

 Bản đồ gốc có thể được hiện diện ở sự phân giải gốc của nó

 Đặc tính phương pháp như là các kiểu từng, đường sá, sông suối, đất đai

có thể được khôi phục lại và tiến triển 1 cách đặc biệt

 Điều này dễ hơn để kết hợp trạng thái khác nhau của phương pháp mô tả

dữ liệu với 1 đặc tính phương pháp đơn

 Hệ số hoá các bản đổ không cần được khôi phục lại từ hình thức raster

 Dữ liệu lưu trữ có thể được tiến triển trong bản đồ kiểu dạng đường thẳng

mà không 1 raster để sự khôi phục vector

- Bất lợi của hệ thống cơ sở dữ liệu vector

 Vị trí của điểm đỉnh cần được lưu trữ 1 cách rõ ràng

 Mối quan hệ của những điểm này phải được định dạng trong 1 cấu trúc thuộc về địa hình học, mà nó có lẽ khó để hiểu và điều khiển

 Thuật toán cho việc hoàn thành chức năng thì hoàn toàn tương đương trong hệ thống cơ sở dữ liệu raster là quá phức tạp và việc hoàn thành có lẽ

là không xác thực

 Sự thay đổi 1 cách liên tiếp dữ liệu thuộc về không gian không thể được hiện diện như raster 1 sự khôi phục để raster được yêu cầu tiến hành dữ liệu kiểu này

1.1.5.2 Mô hình thông tin thuộc tính

Số liệu phi không gian hay còn gọi là thuộc tính là những mô tả về đặc tính, đặc điểm và các hiện tượng xảy ra tại các vị trí địa lý xác định Một trong các chức năng đặc biệt của công nghệ GIS là khả năng của nó trong việc liên kết

và xử lý đồng thời giữa dữ liệu bản đồ và dữ liệu thuộc tính Thông thường hệ thống thông tin địa lý có 4 loại số liệu thuộc tính:

- Đặc tính của đối tượng: liên kết chặt chẽ với các thông tin không gian cóthể thực hiện SQL (Structure Query Language) và phân tích

- Số liệu hiện tượng, tham khảo địa lý: miêu tả những thông tin, các hoạt động thuộc vị trí xác định.

- Chỉ số địa lý: tên, địa chỉ, khối, phương hướng định vị…liên quan đến các đối tượng địa lý

- Quan hệ giữa các đối tượng trong không gian, có thể đơn giản hoặc phứctạp (sự liên kết, khoảng tương thích, mối quan hệ đồ hình giữa các đối tượng)

Để mô tả một cách đầy đủ các đối tượng địa lý, trong bản đồ số chỉ dùng thêm các loại đối tượng khác: điểm điều khiển, toạ độ giới hạn và các thông tin mang tính chất mô tả (annotation)

Các thông tin mô tả có các đặc điểm:

 Có thể nằm tại một vị trí xác định trên bản đồ

 Có thể chạy dọc theo arc

 Có thể có các kích thước, màu sắc, các kiểu chữ khác nhau

 Nhiều mức của thông tin mô tả có thể được tạo ra với ứng dụng khác nhau

 Có thể tạo thông tin cơ sở dữ liệu lưu trữ thuộc tính

 Có thể tạo độc lập với các đối tượng địa lý ïcó trong bản đồ

 Không có liên kết với các đối tượng điểm, đường, vùng và dữ liệu thuộc tính của chúng

Bản chất một số thông tin dữ liệu thuộc tính như sau:

- Số liệu tham khảo địa lý: mô tả các sự kiện hoặc hiện tượng xảy ra tại một vị trí xác định Không giống các thông tin thuộc tính khác, chúng không mô

tả về bản thân các hình ảnh bản đồ Thay vào đó chúng mô tả các danh mục hoặc các hoạt động như cho phép xây dựng, báo cáo tai nạn, nghiên cứu y tế… liên quan đến các vị trí địa lý xác định Các thông tin tham khảo địa lý đặc trưngđược lưu trữ và quản lý trong các file độc lập và hệ thống không thể trực tiếp tổng hợp chúng với các hình ảnh bản đồ trong cơ sở dữ liệu của hệ thống Tuy nhiên các bản ghi này chứa các yếu tố xác định vị trí của sự kiện hay hiện tượng

- Chỉ số địa lý: được lưu trong hệ thống thông tin địa lý để chọn, liên kết

và tra cứu số liệu trên cơ sở vị trí địa lý mà chúng đã được mô tả bằng các chỉ sốđịa lý xác định Một chỉ số có thể bao gồm nhiều bộ xác định cho các thực thể địa lý sử dụng từ các cơ quan khác nhau như là lập danh sách các mã địa lý mà chúng xác định mối quan hệ không gian giữa các vị trí hoặc giữa các hình ảnh

hay thực thể địa lý Ví dụ: chỉ số địa lý về đường phố và địa chỉ địa lý liên quan đến phố đó.

- Mối quan hệ không gian: của các thực thể tại vị trí địa lý cụ thể rất quan trọng cho các chức năng xử lý của hệ thống thông tin địa lý Các mối quan hệ không gian có thể là mối quan hệ đơn giản hay lôgic, ví dụ tiếp theo số nhà 101 phải là số nhà 103 nếu là số nhà bên lẻ hoặc nếu là bên chẵn thì cả hai đều phải

là các số chẵn kề nhau Quan hệ Topology cũng là một quan hệ không gian Các quan hệ không gian có thể được mã hoá như các thông tin thuộc tính hoặc ứng dụng thông qua giá trị toạ độ của các thực thể

- Mối quan hệ giữa dữ liệu không gian và phi không gian: thể hiện

phương pháp chung để liên kết hai loại dữ liệu đó thông qua bộ xác định, lưu trữđồng thời trong các thành phần không gian và phi không gian Các bộ xác định

có thể đơn giản là một số duy nhất liên tục, ngẫu nhiên hoặc các chỉ báo địa lý hay số liệu xác định vị trí lưu trữ chung Bộ xác định cho một thực thể có thể chứa toạ độ phân bố của nó, số hiệu mảnh bản đồ, mô tả khu vực hoặc con trỏ đến vị trí lưu trữ của số liệu liên quan Bộ xác định được lưu trữ cùng với các bản ghi toạ độ hoặc mô tả số khác của các hình ảnh không gian và cùng với các bản ghi số liệu thuộc tính liên quan

Sự liên kết giữa hai loại thông tin cơ bản trong cơ sở dữ liệu GIS thể hiện theo sơ đồ sau:

Ma trận đầu ra đã nắn

Ma trận ảnh gốc

Hỡnh 1.2 Ma trận chỉnh hỡnh học của cỏc pixel (đường liền) so với chưa chỉnh( đường gạch)

sao cho hỡnh ảnh gần với bản đồ địa hỡnh ở phộp chiếu trực giao nhất Kết quả giải đoỏn phụ thuộc rất nhiều vào độ chớnh xỏc của ảnh Do vậy, cụng đoạn nắn chỉnh hỡnh học ảnh vệ tinh rất quan trọng cho cỏc bước phõn tớch tiếp theo

Biến dạng hỡnh học của ảnh được hiểu như sự sai lệch vị trớ giữa tọa độ ảnh

thực tế (đo được) và tọa độ ảnh lý tưởng được tạo bởi bộ cảm cú thiết kế hỡnh học chớnh xỏc và trong cỏc điều kiện thu nhận lý tưởng, nhằm loại trừ sai số giữatọa độ thực tế và tọa độ ảnh lý tưởng cần phải tiến hành hiệu chỉnh hỡnh học

Nắn chỉnh: Mục đớch của quỏ trỡnh nắn là chuyển đổi cỏc ảnh quột đang ở

toạ độ hàng cột của cỏc pixel về toạ độ trắc địa (toạ độ thực - hệ toạ độ địa lý hoặc toạ độ phẳng)

Vỡ sao cần phải hiệu chỉnh hỡnh học ảnh viễn thỏm?

- Do bản chất của cỏc phương phỏp thu chụp ảnh trờn cỏc camera/sensor trờn mỏy bay/vệ tinh nờn hỡnh ảnh trờn mặt đất nhận được trờn tấm ảnh cũn chứanhiều sai số

- Cỏc băng ảnh của mỗi cảnh ảnh vệ tinh cần phải được xử lý hiệu chỉnh đểkhớp, chỉnh để cú thể đưa ra hỡnh ảnh chõn thực, chớnh xỏc nhất, phục vụ cho cỏc cụng việc nghiờn cứu trờn nú tốt hơn

- Các đối tượng được nghiên cứu trên tư liệu ảnh viễn thám cần phải được chỉ ra vị trí chính xác của chúng trong hệ tọa độ tham chiếu xác định.

Hiệu chỉnh hình học nhằm thực hiện 3 nhiệm vụ:

1 "Loại trừ" sai số vị trí điểm ảnh do góc nghiêng của ảnh gây ra

2 "Hạn chế" sai số vị trí điểm ảnh do chênh cao địa hình gây ra

3 Đưa tấm ảnh về tỷ lệ của bản đồ cần thành lập

Các bước để nắn chỉnh hình học một ảnh vệ tinh như sau:

- Chọn điểm khống chế nắn ảnh

- Kiểm tra sai số trung bình RMS của các điểm khống chế

- Lựa chọn phương pháp nắn và nhập các thông số cần thiết

- Tiến hành nắn chỉnh hình học ảnh

Đây là bước quan trọng nhất trong quá trình thành lập bản đồ số vì nó ảnh hưởng tới toàn bộ độ chính xác của bản đồ sau khi được số hoá dựa trên nềnảnh Quá trình này được dựa trên toạ độ của các điểm khống chế ảnh

1.2.1 Các nguyên nhân gây sai số méo hình của ảnh vệ tinh.

Các sai số làm méo hình ảnh viễn thám có thể được chia thành hai nhóm là sai số méo hình hình học của chính hệ thống Sensor và sai số méo hình do ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài hệ thống

- Sai số méo hình hình học của hệ thống Sensor.

Nguyên nhân chính là do ảnh hưởng của thiết bị Sai số này phát sinh chủ yếu do có sự thay đổi trong hoạt động của Sensor như các méo hình quang học của Sensor, sự thay đổi tốc độ quét tuyến tính và sự lặp lại của các đường quét Như vậy, theo một quy luật đều, các đường quét đều bị biến dạng giống nhau khi so sánh giữa phần trọng tâm và phần hai cánh của ảnh Một hiện tượng khác

là đường quét bị kéo lệch sang một phía Sự lệch hệ thống đó được gọi là lệch toàn cảnh (Panoramic distortion)

Khắc phục các hiện tượng lệch hệ thống tương đối đơn giản bằng cách nắn

hệ thống theo chương trình phầm mềm trong máy tính Phim ảnh sẽ được in ra sau khi xử lý nắn hệ thống Ngoài ra để khắc phục hiện tượng biến dạng này, mà

nguyên nhân là hệ thống quét ngang, người ta đã chế ra hệ thống quét dọc (như với ảnh SPOT) Tuy nhiên mỗi hệ thống đều có những ưu nhược điểm riêng, khiquét dọc lại có sự biến dạng theo chiều dọc mặc dù có nhỏ hơn

Sau khi kết thúc quá trình nắn ảnh, ảnh kết quả đạt độ chính xác khá cao Các đối tượng trên ảnh và bản đồ địa hình sẽ trùng khít với nhau

Ảnh hưởng của các sai số này khi kiểm định thường rất nhỏ so với các sai số ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài.Vì thế, trong một chừng mực nào đó chúng

ta không cần thiết quan tâm đến yếu tố này

- Sai số do các yếu tố bên ngoài hệ thống.

Chủ yếu gây ra do sự thay đổi của các nguyên tố định hướng ngoài (vị trí quỹđạo của sensor), khúc xạ khí quyển, độ cong của trái đất,chênh cao địa hình… ảnh hưởng hầu hết của các loại sai số này tương tự như trong ảnh hàng không, tuy nhiên trong viễn thám một số sai lệch này có tính khác biệt…Hình học tạo racủa từng bộ cảm sẽ có khuôn mẫu hình học khác nhau, các khuôn mẫu này phụ thuộc vào máy chụp ảnh mà ta sử dụng Do đó sự méo hình sẽ có quan hệ tươngứng với khuôn dạng hình học tạo ảnh Để nắn chỉnh biến dạng không hệ thống, cần có hệ thống điểm kiểm tra dưới mặt đất đối chiếu để xác định chính xác được toạ độ các điểm trên ảnh, đối chiếu với bản đồ và sử dụng các phép nắn chỉnh Kết quả nắn chỉnh sẽ đưa ảnh về đúng kích thước và vị trí địa lý

Khi nhận ảnh thẳng đứng, hình ảnh tạo ra cho từng hệ thống Sensor sẽ có khuôn mẫu hình học khác nhau, các khuôn mẫu này phụ thuộc vào máy chụp ảnh sử dụng.Do đó sự méo hình sẽ có quan hệ tương xứng với khuôn dạng hình học tạo ảnh.Sự méo hình toàn cảnh (méo hình tổng hợp) thể hiện như hình vẽ

Hình 1.2.1a Méo hình tổng hợp

Méo hình do ảnh hưởng của các yếu tố định hướng ngoài của sensor đượcminh họa trong hình 7.5

Hình 7.5 Méo hình do các nguyên tố định hướng ngoài của sensor

a Méo hình do sự thay đổi các nguyên tố định hướng ngoài của Sensor

Độ cao thay đổi Vận tốc thay đổi

Méo hình do sự thay đổi của các nguyên tố định hướng ngoài của sensorđược biểu thị bởi phương trình:

H là độ bay cao trung bình của vệ tinh

Hình 7.6 Méo hình do ảnh hưởng của sự thay đổi độ cao, vận tốc, vị trí của vệ

tinh

a Xiên lệch ảnh do trái đất quay.

Vệ tinh bay theo quỹ đạo và hệ thống Sensor quét theo quỹ đạo từ Băc sangNam.Trái đất quay từ đông sang tây quanh trục của nó với vận tốc tại xích đạo

là 1674.4 km/h Trục tự quay của Trái đất nghiêng một góc bằng 23,4° so vớitrục vuông góc với mặt phẳng quĩ đạo Sự quay của Trái đất ảnh hưởng đến sựméo hình của ảnh viễn thám Độ sai số hình học do sự quay của Trái đất đượctính bằng công thức sau:

ΔYY ≈ λxx λxy .

1.2.2 Một số yếu tố gây nên biến dạng hình học ảnh vệ tinh

- Do chuyển động của vệ tinh, sai lệch quỹ đạo, sai lệch vận tốc…trong quá trình chụp

- Do bản thân của camera: sai số của thiết bị điện tử, sai số kiểm định các yếu tố định hướng ngoài…

- Do việc ghi liên tục trên quỹ đạo, do các góc nghiêng, xiên của vệ tinh

- Do chuyển động xoay của trái đất trong khi chụp (quét) ảnh

- Do độ cong Trái đất, do địa hình thay đổi

- Do chiết quang khí quyển

- Do phép chiếu bản đồ

Hướng trái đất quay Hướng bay của vệ tinh

Hướng trái đất quay Hướng bay của vệ tinh

Ví dụ: Xét ảnh hưởng của sự quay của trái đất:

Hình 1.2.2 Ảnh hưởng quay của trái đất lên ảnh vệ tinhMột scene ảnh Landsat 185x185 km có thể nghiêng một khoảng gần 11km

1.2.3 Một số dạng méo hình của ảnh vệ tinh.

- Méo hình do bản thân bộ cảm biến của vệ tinh

Hình 1.2.3 Một số dạng méo hình của ảnh vệ tinh

1.2.4 Bản chất của hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh.

Hiệu chỉnh hình học phải được thực hiện để loại trừ sự biến dạng về mặt hình học của ảnh.Như vậy, hiệu chỉnh biến dạng hình học của ảnh là quá trình chuyển các điểm trên ảnh bị biến dạng về tọa độ thực của chúng trong hệ tọa độ mặt đất và được hiểu như quá trình xử lý nhằm loại bỏ sai số nội sai gây bởi tínhchất hình học của bộ cảmvà ngoại sai gây bởi vị thế của vật mang và sự thay đổicủa địa hình Như vậy, sau quá trình xử lý về mặt hình học, ảnh thực tế (thu được) sẽ không còn bị biến dạng và kết quả nhận được giống như ảnh lý tưởng được tạo bởi một bộ cảm có thiết kế hình học chính xác và thu nhận ảnh trong điều kiện lý tưởng

Những biến dạng hình học cần phải loại trừ trước khi đưa ảnh vào sử dụng để:

- Xác định tọa độ của các đối tượng (điểm, đường, vùng) hoặc tạo ảnh lập thể

- Chồng các ảnh với nhau để tích hợp trong xử lý và phân tích ảnh.

- Hiện thị ảnh trong môi trường GIS, thông thường để tạo ảnh nền cho các

dữ liệu vector trong GIS đòi hỏi ảnh vệ tinh phải được đăng ký theo tọa

độ được sử dụng bởi GIS

Như vậy bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây dựng mối tương quan giữa hệ tọa độ ảnh và hệ tọa độ quy chiếu chuẩn (có thể là hệ tọa độ mặt đất vuông góc hoqặc địa lý) dựa vào các điểm không chế mặt đất, vị thế của sensor, điều kiện khí quyển…

Hay nói một cách cụ thể, hiệu chỉnh hình học:

- Là một trong bước xử lý ảnh cơ bản để phục vụ các công việc chiết tách thông tin tiếp theo

- Loại bỏ các sai số méo hình( tùy theo các mức độ xử lý)

- Đăng ký tấm ảnh về một hệ tọa độ tham chiếu xác định

- Công việc này được thực hiện qua việc áp dụng các mô hình toán học, cácđiểm không chế mặt đất và mô hình số độ cao

- Trong đo ảnh, viễn thám, hiệu chỉnh hình học ảnh ở những mức cao nhất cũng gọi là nắn ảnh và nắn ảnh trực giao

1.3 Nguyên lý chung để nắn ảnh vệ tinh.

- Biến hình ảnh trên ảnh nghiêng thành hình ảnh trên ảnh nắn.Xác lập mối quan hệ phối cảnh giữa ảnh nghiêng và ảnh nắn, biểu diễn mối quan hệ phối cánh giữa miền thực địa, ảnh hàng không nghiêng và nắn ảnh ở tỷ lệ thành lập

- Hạn chế sai số vị trí điểm do địa hình lồi lõm gây ra.Các ảnh hàng không

là hình chiếu xuyên tâm của các miền thực địa trên mặt phẳng ảnh Vì vậy, khi miền thực địa có độ lồi lõm thì hình ảnh của chúng trên ảnh hàng không tương ứng với hình ảnh của chúng cần biểu diễn trên bản đồ

Nắn chỉnh hình học ảnh viễn thám là đưa tọa độ ảnh về tọa độ địa lý của vùng chụp Trong nắn chỉnh hình học ảnh số, vấn đề đầu tiên cần xác định là mối quan hệ hình học giữa ảnh gốc và ảnh sau khi nắn.Gĩa sử rằng tọa độ của pixel P nào đó trước và sau khi nắn là (x, y) và (X, Y) chúng ta sẽ có mối quan

hệ hàm số sau:

Xp = F x (xp, yp)

Yp = F x (xp, yp) (*) Và

x p = fx (Xp , Yp)

yp = fx (Xp , Yp) (* *) Hàm số * tương đương với nắn ảnh trực tiếp.Theo phương pháp này, đầu tiên tính tọa độ (X, Y) của điểm ảnh trên ảnh nắn từ tọa độ (x, y) trên ảnh gốc Ngay sau khi tính chuyển, giá trị độ xám của pixel đó sẽ được gán từ giá trị nội suy theo các phương pháp tái chia mẫu thích hợp

Hàm số ** tương ứng với phương pháp nắn ảnh gián tiếp.Ngược lại với phương pháp nắn ảnh trực tiếp, phương pháp này lấy ảnh nắn làm cơ sở cho sự lựa chọn.Đối với từng pixel trong ảnh nắn, việc hiệu chỉnh vị trí của chúng trongảnh gốc cần phải được tính toán trước tiên thông qua hàm số chuyển đổi ** Theo vị trí tính toán được chỉ ra nhờ tọa độ (X, Y) thì giá trị độ xám có thể nhận được từ ảnh gốc và từ đó gán sang pixel vừa gán được trong ảnh nắn

Các hàm số FX, FY hoặc f x, f y thường là các biểu thức toán học của hình học chiếu hoặc đa thức

Khi nắn chỉnh hình học ảnh số (tức là vị trí hình học của các pixel đã thay đổi), nếu chúng ta muốn biết các giá trị độ xám của các pixel thì cần lấy lại mẫu lần nữa trên cơ sở đã lấy mẫu trước đây trên ảnh gốc

Các hàm số thường được sử dụng trong thực tế đển nội suy lại giá trị độ xám của các pixel là hàm song tuyến, hàm bậc ba…

Trong thực tế, có hai cách chính được sử dụng để nắn chỉnh hình học một ảnh số:

- Nắn chỉnh một ảnh số trên cở sở các điểm khống chế tọa độ trên bản đồ hoặc từ các điểm tọa độ đã biết được đo ngoài thực tế( ảnh với bản đồ)

- Nắn chỉnh một ảnh số dựa trên cơ sở tọa độ của một ảnh đã nắn cùng độ phân giải hoặc ảnh đã nắn có độ phân giải cao hơn (ảnh với ảnh)

Trong nắn ảnh vệ tinh, chênh cao địa hình trên ảnh rất nhỏ so với độ cao bay của vệ tinh, vì vậy ta có thể sử dụng các hàm số trên làm cở sở để giải bài toán nắn ảnh.Tuy nhiên, khi nắn ảnh đòi hỏi độ chính xác cao, ngoài ảnh hưởng của chênh cao địa hình, chúng ta còn quan tâm đến ảnh hưởng của độ cong trái đất.Vì vậy, ngoài các yếu tố định hướng của ảnh, chúng ta cần có số liệu độ cao của vùng cần nắn DEM sử dụng trong mô hình nắn Khi đó ta sử dụng phương trình biến đổi hình học tương ứng ( phương trình đồng phương) để thực hiện chuyển đổi giữa tọa độ (x,y) của ảnh gốc và (X,Y) của ảnh nắn với độ cao Z của chúng.Vì khôí lượng tính toán đòi hỏi rất lớn nên ta có thể chia nhỏ ảnh để thực hiện Đối với 4 điểm nằm ở bốn góc vùng nắn được chia nhỏ, ta sử dụng

phương trình thay đổi hình học chiếu chặt chẽ, ngược lại đối với các điểm nắn khác lúc đó ta có thể sử dụng đa thưc đơn giản để tính toán

1.3.2 Phương pháp mô hình hàm đa thức hửu tỷ.

Mô hình hàm đa thức hửu tỷ là bài toán mô hình không tham số ( non-

parametric model), mô hình loại này là một công cụ của hầu hết các phần mềm hoàn chỉnh để xử lý ảnh vệ tinh.Loại mô hình này tiến dần đến việc sử dụng các loại ảnh thương mại cho phép đưa ra các sản phẩm có giá trị cao, như là các bản

đồ trực giao (ortho) không thể thiếu sự cần thiết của một mô hình đầu thu ảnh, nhưng kèm theo các hệ số trong mối quan hệ hệ tọa độ ảnh va hệ tọa độ mặt đất

Mô hình hàm đa thức hữu tỷ đưa ra một mối quan hệ xác định rõ ràng giữa

hệ tọa độ ảnh (x, y) và hệ tọa độ trắc địa 3D(x,y,z) thông qua liên hệ đa thức:

Trong đó P1 , P2 , P3 , P4 là các giá trị đa thức bậc 3 tương ứng với 20 hệ số.

Dựa trên các hệ số của hàm đa thức hửu tỷ, được cung cấp bởi nhà cung cấp ảnh Hoặc được xác định qua các mức xử lý ảnh

- Mô hình này thường được áp dụng cho các vệ tinh chụp ảnh có độ phân giải siêu cao(VHRS)

- Người dung có thể không cần biết hết thông tin về loại camera/sensor của

vệ tinh

- Đã được nghiên cứu và kiểm chứng qua thực nghiệm, đã được các nhà cung cấp ảnh/ quản lý vệ tinh thừa nhận

- Nhà cung cấp ảnh cung cấp các hệ số của hàm đa thức hữu tỷ trong siêu

dữ liệu đi cùng dữ liệu ảnh

- Hầu hết các gói phần mềm xử lý ảnh vệ tinh thương mại đều cập nhật mô hình này cho các loại vệ tinh VHRS

- Độ chính xác được cải thiện, giảm được số lượng điểm không chế ảnh, đặc biệt là trong các trường hợp bình sai khối ảnh

1.3.3 Phương pháp hàm đa thức

Mô hình hàm đa thức thường dùng để chuyển đổi từ hệ tọa độ ảnh sang hệ tọa độ trắc địa.Việc chuyển đổi tọa độ có thể nhanh hay chậm phụ thuộc vào số bậc khác nhau của hàm đa thức làm cơ sở cho hiệu chỉnh sự méo mó hình học của ảnh, với sự tham gia của số lượng điểm khống chế và loại địa hình Biến đổi bậc 1 là sự biến đổi tuyến tính( linear), loại này có thể xác định vị trí, tỷ lệ,

độ nghiêng và góc xoay của ảnh.Trong hầu hết các trường hợp, hàm đa thức bậc

1 được dùng cho phép chiếu hình ảnh thô, chuyển từ đối tượng đến một vùng phủ nhỏ dữ liệu.

Biến đổi đa thức bậc 2 hoặc cao hơn là biến đổi không tuyến tính

(nonlinear) điều này có thể được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu kinh độ/ vĩ độ đến đối tượng hoặc hiệu chỉnh biến dạng không tuyến tính như là sự uốn cong của trái đất, biến dạng của ống kính camera.Dựa theo phương trình biến đổi của

mô hình hàm đa thức 2D và 3D:

Đa thức tuyến tính:

x= a0 + a1 X + a2 Y (2) y=b0 + b1 X + b2 Y

Nắn chỉnh bậc một: Ảnh quét được tịnh tiến và co giãn theo trục x và trục y

để đưa về tọa độ trắc địa (toạ độ thực - hệ toạ độ địa lý hoặc toạ độ phẳng)

Đa thức bậc 2:

x= a0 + a1 X + a2 Y + a3 XY + a4 X2 + a5 Y2 (3)y=b0 + b1 X + b2 Y + b3 XY + b4 X2 + b5 Y2

Nắn chỉnh bậc hai: Ngoài yếu tố ảnh quét được tịnh tiến và co giãn theo trục x và trục y thì ảnh quét còn xoay theo trục x và trục y một góc để đưa về tọa độ trắc địa (toạ độ thực - hệ toạ độ địa lý hoặc toạ độ phẳng)

Đa thức bậc 3

x=a0 +a1 X+ a2 Y + a3 XY + a4 X2 + a5 Y2 +a6 X2Y+ a7 XY2 +a8 X3 +a 9Y3 y=b0 +b1 X+ b2 Y + b3 XY + b4 X2 + b5 Y2 +b6 X2Y+ b7 XY2 +b8 X3 +b 9Y3

Nắn chỉnh bậc ba: Ngoài yếu tố ảnh quét được tịnh tiến, co giãn và xoay theo trục x và trục y ảnh quét còn xoay theo trục z do có độ nghiêng so với tọa

độ trắc địa

Trong đó: x, y là toạ độ của ảnh chưa nắn, X, Y là toạ độ của ảnh nắn

a0…b9: là các hệ số của phương trình chuyển đổi

Phép biến đổi này được biểu diễn bởi công thức:

Trong đó a, b là ma trận hệ số, (X,Y) là ma trận tham số.

Hình 1.3.3 Nắn chỉnh ảnh bằng phép biến đổi Polynomial

1.3.4 Phương pháp mô hình projective

Là mô hình chuyển đổi theo nguyên lý hình học chiếu, tức là áp và gắn một

hệ thống lưới không song song vào một hệ thống lưới song song Mô hình

chuyển đổi này thường được áp dụng cho ảnh hàng không Phép lấy mẫu trong

mô hình này là bắt buộc

Mô hình projective cho ta mối quan hệ giữa hai không gian dựa trên cơ sở phép chiếu phối cảnh.Các yếu tố cơ bản của phép chiếu phối cảnh bao gồm điểmtâm chiếu phối cảnh, chùm tia chiếu đi từ điểm này đến mặt phẳng thứ hai khác của các chùm tia mà không chứa tâm chiếu.Hai không gian này được định nghĩa như là không gian ảnh và không gian vật.Mối quan hệ giữa hai không gian này được diễn ta thông qua công thức:

Với 8 tham số biến đổi:

x = L0 +L1X +L2Y 1+L6X +L7Y

y = L3 +L4X +L5Y 1+L6X +L7Y

Trong đó: L là hệ số, (x,y) là tọa độ ảnh và (X,Y) là tọa độ trắc địa

1.3.5 Phương pháp mô hình Affine

Việc chấp nhận mô hình Affine coi như đối ngược với mô hình của phép chiếu phối cảnh đối với ảnh vệ tinh quét theo tuyến như ảnh SPOT và MOMS-

02 và kết quả được chỉ ra rằng mô hình Affine đòi hỏi định hướng và tăng dày ảnh phải vững chắc , kết cấu phải ổn định Mỗi điểm định hướng (noteworthy) được sử dụng trong mô hình Affine có thể lưu giữ ít nhất 30 phần trăm giá trị ảnh bởi bậc của ảnh lập thể không cần đến đối với hàm hữu tỷ.Mỗi quan sát mặt đất của 1 điểm khống chế GCP sẽ tạo nên 2 phương trình điều kiện affine nhận

được từ mối quan hệ giữa hệ tọa độ ảnh và hệ tọa độ trắc địa GCP trong hệ thống địa cầu trung tâm.

Mô hình Affine: Là mô hình chuyển đổi tuyến tính có khả năng hiệu chỉnh sựxoay, sự dịch chuyển nghiêng và tỷ lệ Mô hình chuyển đổi này thường được

áp dụng khi nắn file quét từ bản đồ Phép lẫy mẫu trong mô hình này là tuỳ chọn

Hai phương trình Affine đó là:

-3D x = a0+ a1X + a2Y + a3Z (8)

y = b0 + b1X + b2Y + b3Z

-2D x = Ax + bY + e (9)

y = Cx + dY + f

Trong đó (x, y) là hệ tọa độ ảnh, (X, Y, Z) là hệ tọa độ trắc địa

Hình 7 10 Nắn chỉnh ảnh bằng phép biến đổi Affine

1.3.6 Phương pháp phép biến đổi Helmert

Đây là mô hình chuyển đổi tuyến tính có khả năng hiệu chỉnh được sự xoay, sự dịch chuyển, tỷ lệ chiều dài trên hai trục x và y là một hằng số Phép lấy mẫu trong mô hình này là tùy chọn.Mô hình nắn chuyển này chỉ sử dụng nắnfile quét từ bản đồ, tuy nhiên cũng ít sử dụng

Phép biến đổi Helmert xác định tọa độ ảnh gốc (x, y) qua tọa độ ảnh đã nắnchỉnh (u, v).Đây là phép biến đổi tuyến tính có khả năng hiệu chỉnh được sự

xoay, sự dịch chuyển, tỉ lệ chiều dài trên hai trục x, y là một hằng số Phép biến đổi này được biểu diễn bởi công thức:

x=au+bv+c y=−bu+av +d (7.9)

Số lượng điểm khống chế GCP cần chọn trong nắn chỉnh hình học ảnh phụ thuộc và phép biến đổi và bậc của đa thức dùng trong phép biến đổi Hình sau làquan hệ giữa bậc của đa thức và số tối thiểu các điểm khống chế

đổi

Số tham số chưabiết

HelmertTransform

(scale, shift and

rotation)

x=au+bv+cy=-bu+av+d

a1uv+a2u+a3v+a4

y=a5uv+a6u+a7v +a