nghiên cứu phương pháp xử lý ghép ảnh spot đa thời gian để tạo ảnh không mây luận văn ths. bản đồ viễn thám và thông tin địa lý

8 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ GHÉP TẠO ẢNH VỆ TINH KHÔNG MÂY Nhận dạng và giải đoán mây trên ảnh vệ tinh thời tiết đối với các nhà nghiên cứu khí tượng là rất quan trọng, giúp cho dự

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

Lê Minh Sơn

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ GHÉP ẢNH SPOT

ĐA THỜI GIAN ĐỂ TẠO ẢNH KHÔNG MÂY

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội – Năm 2013

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

Lê Minh Sơn

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ GHÉP ẢNH SPOT

ĐA THỜI GIAN ĐỂ TẠO ẢNH KHÔNG MÂY

Chuyên ngành: Bản đồ, viễn thám và hệ thông tin địa lý

Mã số: 60.44.02.14

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS TS Phạm Văn Cự

Hà Nội – Năm 2013

1

MỤC LỤC

Trang

MỞ ĐẦU………5

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ GHÉP TẠO ẢNH VỆ TINH KHÔNG MÂY……….8

1.1 Phương pháp ghép tạo ảnh ALOS AVNIR-2 ở Nhật Bản……… 10

1.2 Phương pháp tạo ảnh không mây ở Ấn Độ……….13

1.3 Phương pháp tạo ảnh không mây ở Singapore……… 14

1.4 Phương pháp tự động loại trừ mây trên ảnh SPOT đa thời gian của Đại học Tổng hợp Đài Loan……… 19

1.5 Phương pháp loại trừ mây mù trên ảnh Landsat TM……… 20

1.6 Sản phẩm mask mây trong hệ thống xử lý trực ảnh SPOT của Pháp………….22

1.7 Lựa chọn ảnh mây để xử lý và ghép tạo ảnh SPOT không mây……….23

1.8 Một số nhận xét……… 25

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH VỆ TINH SPOT ĐA THỜI GIAN……… 27

2.1 Xử lý hình học ảnh vệ tinh SPOT đa thời gian ……… 28

2.1.1 Độ chính xác hình học của các ảnh có mây phủ……… 31

2.1.2 Lựa chọn phương pháp mô hình hóa hình học của ảnh……… 33

2.2 Hiệu chỉnh phổ ảnh đa thời gian……….34

2.2.1 Các tham số sử dụng để hiệu chỉnh……….34

2.2.2 Các bước hiệu chỉnh giá trị phổ tại đầu thu SPOT ……….38

2.2.3 Hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển bằng phương pháp DOS……… 39

2.2.4 Cân bằng phổ……… 40

CHƯƠNG 3: CÁC BƯỚC XỬ LÝ GHÉP TẠO ẢNH KHÔNG MÂY………… 41

2

3.1 Sơ đồ tổng quát các bước xử lý……… 41

3.2 Các bước xử lý và thuật toán xử lý……….42

3.2.1 Hiệu chỉnh phổ……….…42

3.2.2 Tổ hợp màu tự nhiên, trộn ảnh P+XS ……….………44

3.2.3 Phân ngưỡng mây………45

3.2.3.1 Thuật toán xác định mây và bóng mây……… 45

3.2.3.2 Xác định mây và bóng mây ……….50

3.2.3.3 Ghép tạo ảnh không mây……… 55

3.3 Loại trừ mây bằng phương pháp chồng lớp ảnh……….56

CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM XỬ LÝ GHÉP TẠO ẢNH

VỆ TINH SPOT KHÔNG MÂY……… ………… 57

4.1 Các bước xử lý phổ tập ảnh SPOT đa thời gian……… .57

4.2 Các bước xử lý ghép tạo ảnh SPOT đa thời gian

dựa trên thuật toán phân ngưỡng mây……… 67

4.2.1 Chọn mẫu……… 68

4.2.2 Phân ngưỡng mây……… 69

4.2.3 Loại mây và bóng mây trên ảnh……… 73

4.2.4 Ghép tạo ảnh không mây……… 74

4.3 Ghép tạo ảnh không mây bằng phương pháp khoanh vùng mây………… 76

4.3.1 Khoanh vùng mây và bóng mây……… 76

4.3.2 Gán giá trị mây và bóng mây……… 77

4.3.3 Ghép tạo ảnh không mây……… 77

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ……… 79

TÀI LIỆU THAM KHẢO……… 80

3

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1: Mây dày trên ảnh SPOT……….9

Hình 1.2: Sơ đồ các bước xử lý ghép tạo ảnh ALOS - AVNIR không mây……… 12

Hình 1.3: Sơ đồ các bước xử lý ghép tạo ảnh SPOT không mây ở Singapore…… 14

Hình 1.4: Đám mây dày đặc trên ảnh……… 24

Hình 1.5: Ảnh chụp cùng khu vực có độ mây phủ 10-25% 25

Hình 2.1: Khối ảnh SPOT5 chụp ở thời điểm 2008 – 2009……… 29

Hình 2.2: Khối ảnh SPOT5 chụp ở thời điểm 2005 – 2006……… 30

Hình 2.3: Phân bố điểm khống chế trên cảnh ảnh………31

Hình 2.4: Độ chính xác của mô hình khối ảnh SPOT 5 khu vực Điện Biên… 32

Hình 2.5: Tập ảnh SPOT 4 đa thời gian khu vực Khánh Hòa……… 34

Hình 2.6: Các ảnh sau khi được hiệu chỉnh hình học mức 2A……… 34

Hình 2.7: Góc cao và góc thiên đỉnh mặt trời……… 36

Hình 2.8: Góc cao và góc thiên đỉnh mặt trời……… 36

Hình 2.9: Đo giá trị bức xạ của khí quyển dựa trên histogram của kênh ảnh…… 40

Hình 3.1: Sơ đồ tổng quát quy trình xử lý ghép ảnh SPOT không mây……… 41

Hình 3.2: Các bước hiệu chỉnh phổ……….42

Hình 3.3: Ví dụ về hiện tượng điểm ảnh hỗn hợp………47

Hình 3.4: Phép giãn nở của A theo mẫu B……… 49

Hình 3.5: Phép co của A theo B……… … 49

Hình 3.6: Khu vực mây dày trên núi……… 50

Hình 3.7: Chọn ảnh cơ sở……… ………… 51

Hình 3.8: Ảnh dùng để bù mây……… ……….51

Hình 3.9: Ảnh mây và giá trị LSU của mây……… 52

4

Hình 3.10: Ảnh bóng mây và giá trị LSU của bóng mây……… 53

Hình 3.11: Đánh dấu vị trí mây và bóng mây sau khi được nhận dạng……… 54

Hình 3.12: Mây và bóng mây sau khi áp dụng toán tử mở………54

Hình 3.13: Loại trừ mây và bóng mây trên ảnh cơ sở………55

Hình 3.14: Ảnh ghép không mây………55

Hình 3.15: Ảnh SPOT không mây được ghép từ 3 thời điểm………56

Hình 4.1: Các bước xử lý phổ ảnh SPOT đa thời gian……… 57

Hình 4.2: Các bước xử lý ghép dựa trên thuật toán phân ngưỡng mây……… 67

Hình 4.3: Xử lý ghép dựa trên phương pháp khoanh vùng mây………76

Hình 4.4: Ảnh SPOT có mây (trái) và khoanh vùng mây (phải)………77

Hình 4.5: Ghép tạo ảnh không mây………78

DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Khoảng cách giữa trái đất và mặt trời………37

Bảng 2.2: Giá trị bức xạ bên ngoài vũ trụ với các đầu thu của vệ tinh SPOT … 38

5

MỞ ĐẦU Tính cấp thiết

Trạm thu ảnh viễn thám của Việt Nam nằm trong Hệ thống Giám sát Tài nguyên thiên nhiên và Môi trường Việt Nam đã đi vào hoạt động từ năm 2008 Trạm thu có nhiệm vụ thu nhận, xử lý và phân phối ảnh vệ tinh SPOT và ENVISAT cho các cơ quan sử dụng ảnh viễn thám ở Việt Nam Tới thời điểm hiện nay, trạm thu ảnh đã thu nhận, xử lý và cung cấp ảnh SPOT phủ trùm lãnh thổ Việt Nam và phục vụ các chương trình điều tra cơ bản lớn của Nhà nước như:

 Tổng kiểm kê đất đai toàn quốc; Hiện chỉnh bản đồ địa hình (Bộ Tài nguyên và Môi trường)

 Điều tra hiện trạng rừng toàn quốc (Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn)

 Phục vụ an ninh, quốc phòng (Bộ Quốc phòng)

Các ảnh SPOT cung cấp cho các dự án lớn đòi hỏi có độ chính xác về hình học và chất lượng hình ảnh tốt, rõ nét, dễ dàng cho công tác giải đoán ảnh trong phòng và trên thực địa Vì vậy, công tác xử lý ảnh đòi hỏi cao về độ chính xác hình học và chất lượng hình ảnh Mặt khác, các vùng bị mây trên ảnh cần phải có các ảnh

ở thời điểm khác thay thế Với vùng nhiệt đới, việc chụp ảnh vệ tinh quang học gặp rất nhiều trở ngại vì ảnh bị mây phủ

Khi chưa có trạm thu ảnh, chúng ta đặt mua ảnh vệ tinh (Landsat, SPOT) với điều kiện là ảnh có mây phủ <10% và thường ký kết đặt ảnh trước vài năm, thông thường phải mất khoảng 3 năm mới thu được một bộ ảnh Với khoảng thời gian như vậy thì không đáp ứng được yêu cầu của các dự án Mặt khác, vì ảnh quang học phân giải cao có giá thành đắt, nên khi mua ảnh chỉ đảm bảo phủ trùm khu vực nhỏ

ở một thời điểm Vì vậy vấn đề ghép và tạo ảnh không mây chưa đặt ra yêu cầu nghiên cứu Hiện tại, trạm thu ảnh viễn thám của Việt Nam thu nhận liên tục, hàng ngày các ảnh SPOT, tuy nhiên do điều kiện thời tiết ở khu vực nhiệt đới nên lượng

6

ảnh có mây phủ rất cao Khoảng 10% số ảnh thu nhận tại trạm thu (với độ mây phủ

<25%) là sử dụng được, số còn lại có độ mây phủ từ 25% tới trên 75% Tuy nhiên, trong số ảnh này, những phần không bị mây phủ đều có thể sử dụng được Nếu xử

lý và ghép được các phần của ảnh không bị mây thì ta sẽ được một ảnh không có mây, đáp ứng kịp thời nhu cầu cung cấp ảnh cho các dự án

Đề tài “Nghiên cứu phương pháp xử lý đa thời gian để ghép tạo ảnh SPOT

không mây” xuất phát từ nhiệm vụ thu nhận ảnh SPOT (2, 4, 5) từ năm 2008 tới

nay tại trạm thu ảnh vệ tinh Việt Nam và yêu cầu cung cấp ảnh không mây của các

dự án nêu trên

Mục tiêu nghiên cứu

 Nghiên cứu phương pháp phân biệt mây, bóng mây với các yếu tố khác

 Nghiên cứu phương pháp xử lý ghép các ảnh SPOT có nhiều mây để tạo ảnh không mây

Nội dung nghiên cứu

 Nghiên cứu tổng quan về các phương pháp ghép ảnh không mây

 Lựa chọn phương pháp xử lý ảnh đa thời gian

 Xác định ngưỡng mây trên ảnh (khoảng giá trị số của mây, bóng mây trên ảnh)

Kết quả đạt được

Phương pháp xử lý ghép các ảnh SPOT có mây phủ, chụp cùng một khu vực,

ở nhiều thời điểm khác nhau để tạo ảnh không có mây

Ý nghĩa của đề tài

Xuất phát từ thực tiễn nhằm khắc phục về chất lượng ảnh vệ tinh SPOT thu nhận ở trạm thu ảnh vệ tinh của Việt Nam, trong điều kiện nhiệt đới luôn bị mây phủ Việc nghiên cứu phương pháp xử lý ảnh đa thời gian nhằm khắc phục những thông tin trên ảnh bị mây che khuất để tạo ra ảnh không mây, đáp ứng kịp thời cho

7

công tác điều tra cơ bản như điều tra hiện trạng sử dụng đất đai, điều tra hiện trạng rừng, hiện chỉnh bản đồ

Cấu trúc của luận văn

Luận văn gồm 4 chương:

 Chương 1: Tổng quan về xử lý ghép tạo ảnh vệ tinh không mây

Nghiên cứu tổng quan một số phương pháp xử lý tạo ảnh vệ tinh không mây trên thế giới

 Chương 2: Phương pháp xử lý ảnh vệ tinh SPOT đa thời gian

Các bước xử lý ảnh vệ tinh đa thời gian, bao gồm xử lý hình học ảnh và xử

lý hiệu chỉnh giá trị số của ảnh

 Chương 3: Các bước xử lý ghép tạo ảnh vệ tinh SPOT không mây

Các bước thực hiện xử lý ghép tạo ảnh không mây

 Chương 4: Thực nghiệm xử lý ghép tạo ảnh vệ tinh SPOT không mây

Một số thực nghiệm xử lý ghép tạo ảnh không mây

8

CHƯƠNG 1:

TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ GHÉP TẠO ẢNH VỆ TINH KHÔNG MÂY

Nhận dạng và giải đoán mây trên ảnh vệ tinh thời tiết đối với các nhà nghiên cứu khí tượng là rất quan trọng, giúp cho dự đoán về lượng mưa có thể xẩy ra, sự hình thành của các vòng xoáy và phát triển thành bão, hoặc theo dõi đường đi của bão Tuy nhiên, đối với ảnh vệ tinh quang học phục vụ giám sát tài nguyên thiên nhiên, đặc biệt là các loại ảnh vệ tinh phân giải cao và siêu cao thì mây là một cản trở lớn Các ảnh chụp nếu bị mây che phủ thì ta không thể quan sát được các đối tượng trên bề mặt đất, trong trường hợp này thì mây là yếu tố cần phải loại bỏ

Các loại mây phân bố ở độ cao khác nhau, chiều dày của các lớp mây có thể lên tới hàng chục km, vì vậy khi có nhiều lớp mây sẽ phản chiếu ánh sáng mặt trời

và ảnh chụp ảnh từ vệ tinh chỉ thu được phản xạ của mây Khi mây tầng nằm rải rác, ảnh vệ tinh có thể thu được những đối tượng trên bề mặt trái đất, nơi không bị mây bao phủ Một số loại mây có chiều dày mỏng và đồng nhất, ánh sáng mặt trời có thể xuyên qua và kết quả trên ảnh ta thu được phản xạ của cả mây và phản xạ của đối tượng trên bề mặt đất Có thể phân loại mây trên ảnh SPOT thành 2 kiểu khác nhau: mây dày và mây mỏng Mây dày ngăn cản toàn bộ ánh sáng mặt trời chiếu xuống bề mặt đất và kết quả là trên ảnh ta chỉ thu được hình ảnh của đỉnh mây Mây mỏng ngăn cản một phần ánh sáng mặt trời chiếu xuống đám mây và kết quả là trên ảnh ta

có thể thu được một số đối tượng trên bề mặt đất

Mây dày

Mật độ mây dày đặc, ánh sáng mặt trời hầu như không xuyên qua được lớp mây này nên trên ảnh không thể thấy lớp nền (bề mặt đất) bên dưới Theo phân tích ảnh mây vệ tinh (MTSAT, FY), các dạng mây kết hợp có thể là:

+ Mây tích và mây vũ tích: Khi tầng mây có nhiều lớp thì ở vùng tâm của mây phản chiếu toàn bộ ánh sáng mặt trời và kết quả trên ảnh SPOT chỉ thu được phản xạ của mây, giá trị số của ảnh gần như đạt mức bão hòa Rìa mây thường thể hiện rõ ràng, đôi khi có thể phân biệt được các lớp của mây nhờ vào bóng mây

9

+ Mây tích và mây tầng tích: lớp mây có độ phản xạ cao nhất là mây tích, lớp mây tầng tích phía bên dưới thường rộng hơn, khi mật độ lớp mây tầng tích dày đặc thì hầu như giá trị phản xạ của 2 lớp là như nhau Giá trị số trên ảnh của cả vùng mây là rất cao

+ Mây tích và mây ti, mây tầng tích và mây tầng: các kết hợp này có sự chuyển tiếp dần từ dạng mây này sang dạng mây khác Trên ảnh SPOT khó phân biệt được chúng vì giá trị phản xạ rất cao của các lớp mây có mật độ dầy

Mây mỏng

Thể hiện trên ảnh SPOT là những dải màu trắng, mật độ không cao hoặc lớp

“sương mù”, ánh sáng mặt trời chiếu xuyên xuyên qua lớp mây mỏng tới bề mặt đệm, trên ảnh ta thu được phản xạ của cả mây mỏng và các đối tượng trên bề mặt đệm Mặc dù trên ảnh ta vẫn nhận dạng được đối tượng trên bề mặt nhưng do ảnh hưởng của cả lớp mây mỏng nên hình ảnh đối tượng bị mờ hơn Mặt khác, mây mỏng không đổ bóng xuống bề mặt đệm trong mọi điều kiện góc cao mặt trời và góc chụp, vì thế mặc dù có mây mỏng bao phủ trên ảnh nhưng ta vẫn có thể giải đoán tốt các đối tượng trên bề mặt Xử lý loại bỏ mây mỏng hay lớp “sương mù” làm tăng cường chất lượng ảnh trong trường hợp cần thiết

Hình 1.1: Mây dày trên ảnh SPOT

10

Một trong những ứng dụng cơ bản của ảnh vệ tinh là điều tra, giám sát sự

biến động lớp phủ mặt đất và sử dụng đất Cho tới nay, ảnh vệ tinh quang học vẫn là

nguồn tư liệu chủ yếu phục vụ cho mục đích này Tuy nhiên, ảnh vệ tinh quang học

có hạn chế là bị mây che phủ, nhất là ở những nước nằm trong vùng khí hậu nhiệt

đới Vì vậy các nước trên thế giới đã nghiên cứu vấn đề này từ trước đây

Loại bỏ mây là một bước cần thiết khi ứng dụng ảnh vệ tinh quang học trên

khu vực rộng Phương pháp ghép tạo ảnh vệ tinh quang học không mây, hay nói

cách khác là từ những tập hợp ảnh chụp trên cùng một khu vực, chúng ta sẽ xử lý

loại bỏ những phần ảnh có mây phủ và ghép lại để tạo thành ảnh không có mây phủ

ở khu vực đó Mặc dù một số phương pháp xử lý ghép tạo ảnh không mây trên thế

giới có các xử lý khác nhau, nhưng tựu chung lại để tạo ảnh không mây, cần phải

tiến hành xử lý thông qua một số bước cơ bản, đó là:

+ Phát hiện vùng có mây phủ trên ảnh,

+ Loại bỏ vùng có mây,

Ghép tạo ảnh không mây

Sau đây là một số nghiên cứu ứng dụng xử lý ghép tạo ảnh vệ tinh quang học

không mây trên thế giới

1.1 Phương pháp ghép tạo ảnh ALOS AVNIR-2 không mây ở Nhật Bản

Phương pháp này được Trường Đại học Chiba Nhật bản nghiên cứu, sử dụng

kết hợp ảnh quang học Avnir-2 và ảnh radar Palsar để tạo ảnh quang học không

mây [1] Phương pháp sử dụng dựa trên thuật toán:

(1.1)

11

Thuật toán phát hiện vùng có mây trên ảnh Avnir-2 là sự kết hợp của hai chỉ

số TRRI (Total Reflectance Radiance Index) và chỉ số CSI (Cloud - Soil Index) Các chỉ số được mô tả sau đây:

Trong đó:

Ii: là giá trị DN của kênh ảnh i,

n: là số kênh ảnh đa phổ,

Imax: là giá trị số cực đại của kênh ảnh i,

: là hiệu số phổ của kênh ảnh,

CSI= (Band1 – Band4)/ (Band1 + Band4) (1.2)

Để loại bỏ vùng mây và bóng mây, đồng thời thay thế bằng các giá trị điểm ảnh tương ứng trên ảnh Palsar, người ta lập một phần mềm để thực hiện nhiệm vụ này Điều kiện để điểm ảnh Palsar có chỉ số DNj thay thế điểm ảnh Avnir-2 có chỉ

số DNi dựa trên trị tuyệt đối (abs) hiệu số của chúng:

abs (DNi - DNj) ≤ a (1.3)

Trong đó, a là một ngưỡng xác định Sơ đồ các bước thực hiện xử lý ghép

tạo ảnh ALOS - AVNIR2 được thể hiện ở hình sau:

Sử dụng phương pháp trên có thể tạo ảnh không mây cho các trường hợp sau:

+ Loại bỏ mây trên ảnh ASTER và thay thế các điểm ảnh Landsat tương ứng,

12

+ Sử dụng kết hợp Landsat và SPOT để tạo ảnh không mây

Điều kiện để sử dụng phương pháp này khi ứng dụng cho các ảnh đa đầu chụp là sự khác biệt các đối tượng trên ảnh ở các thời điểm là không đáng kể

Một phương pháp khác ở Nhật Bản là của Trường Đại học TOHOKU, phương pháp xử lý tạo ảnh không mây dựa trên thuật toán phát hiện mây Đây là phương pháp kết hợp giữa ngưỡng phát hiện mây và phương pháp phân lớp ảnh Phương pháp được áp dụng cho ảnh NOAA-AVHRR

Ngưỡng phát hiện mây Th cho các kênh ảnh nhìn thấy được xác định như sau:

Th = sin+ (1.4)

Trong đó: : là hệ số hiệu chỉnh; : là góc cao mặt trời ; : là tham số khí

quyển Ngưỡng Th về thực chất là giá trị phản xạ của đối tượng thu được tại đầu thu Ngưỡng được xác định riêng cho vùng đất liền, vùng biển Sau khi xác định

13

ngưỡng, bước tiếp theo là phân lớp ảnh Ở mỗi vùng sau khi phân thành lớp có chứa các điểm ảnh "mây" và "không mây" lại tiếp tục phân lớp sử dụng phương pháp

"khoảng cách ngắn nhất" để phát hiện vùng mây

Các phương pháp giới thiệu trên đây cho thấy phương pháp tạo ảnh không mây trước hết phụ thuộc vào thuật toán phát hiện mây, sau đó là phương thức thực hiện để tách mây

1.2 Phương pháp tạo ảnh không mây ở Ấn Độ

Viện Công nghệ Gandhi và Trường Đại học Terna thuộc Bang Munbai ở Ấn

Độ đã xây dựng phương pháp tạo ảnh IRS-P6 không mây [2] IRS-P6 là vệ tinh nghiên cứu tài nguyên có tên gọi ResourceSat-1 do Ấn Độ chế tạo, được phóng lên quỹ đạo ngày 17/10/2003 Thuật toán phát hiện mây áp dụng là thuật toán ABT

(Average Brightness Thresholding - Avg_Brightness) Thuật toán này thông qua

hàm Cutoff để xác định ngưỡng dựa trên giá trị số gần đúng của các điểm ảnh Hàm Cutoff được xác định như sau:

Cutoff = Avg_Brightness +f(ln(Gmax)-ln(Avg_Brigtness)) (1.5)

Trong đó: ln là logarit tự nhiên ; Gmax là giá trị số cực đại của điểm ảnh (Gmax=255) ; f là hệ số xác định thông qua thực nghiệm (f=22)

Sau khi ngưỡng được xác lập, các bước tiến hành tạo ảnh không mây được thực hiện như sau:

+ Sử dụng ngưỡng để tách vùng mây và không mây,

+ Loại bỏ vùng có mây và thay thế các điểm ảnh khác không mây Điều kiện các điểm ảnh không mây thay thế là không có sự khác biệt lớn về giá trị phổ của đối tượng ở các thời điểm

Việc lấy các vùng ảnh không mây để thay thế các vùng ảnh mây đòi hỏi phải thực hiện công việc chuẩn hóa phổ, vì các vùng ảnh thay thế thường chụp ở các thời điểm khác nhau nên điều kiện chiếu sáng khác nhau, góc chụp khác nhau Chuẩn hóa phổ giữa các ảnh đảm bảo không có sự khác biệt về phổ ở ảnh kết quả Phương

14

pháp chuẩn hóa phổ có thể khác nhau dựa trên các thông số thống kê của ảnh

1.3 Phương pháp tạo ảnh không mây ở Singapore

Ảnh SPOT

Tạo ảnh SPOT không mây do trường Đại học Tổng hợp Singapore đề xuất [3] Đây là phương pháp sử dụng tập hợp ảnh có mây phủ, chụp ở các thời điểm gần nhau nhất để giảm sự khác biệt về chênh lệch phổ của các đối tượng trên ảnh hoặc không có sự thay đổi của đối tượng trên ảnh trong khu vực Cũng giống như ở Nhật Bản và Ấn Độ, phương pháp này dựa trên phân ngưỡng giá trị độ xám của các điểm ảnh để nhận dạng các điểm ảnh mây và điểm ảnh không mây từ tập hợp các ảnh ở cùng một khu vực, chụp trong một khoảng thời gian nhất định Sơ đồ nguyên lý của phương pháp này được trình bày ở hình sau đây

Cần nhấn mạnh hai bước trong sơ đồ này là cân bằng phổ và tiền xử lý ảnh

Vì tập hợp ảnh ở cùng một khu vực được chụp ở các thời điểm khác nhau nên phản

xạ phổ của các đối tượng trên ảnh có sự khác nhau nên cần phải cân bằng phổ Thực chất của bước này là tính toán giá trị phản xạ của các đối tượng tại đầu thu chụp,

hiệu chỉnh sự khác nhau về giá trị gain của đầu thu, góc tới của mặt trời và luồng

sáng của mặt trời giữa các cảnh ảnh Sự hiệu chỉnh này đảm bảo cho các cảnh ảnh thu nhận trong các điều kiện khác nhau về cùng 3 điều kiện chụp ảnh (đầu thu chụp,

Ảnh nhập vào Cân bằng phổ Tiền xử lý ảnh

Mask

Ghép tạo ảnh

Sắp xếp điểm ảnh

Gộp các ảnh nhỏ Ảnh không mây

Hình 1.3: Sơ đồ các bước xử lý ghép tạo ảnh SPOT không mây ở Singapore

15

góc tới của mặt trời, luồng sáng mặt trời) Tuy nhiên đây không phải là quá trình

hiệu chỉnh ảnh hưởng của khí quyển Quá trình cân bằng phổ dựa trên công thức

sau:

(1.6)

Trong đó:

n: (n=0,1,2, ,N-1) là chỉ số nhận dạng của ảnh trong tập hợp N ảnh,

gk,n: giá trị gain của sensor,

Fk,n : giá trị luồng sáng bên ngoài vũ trụ,

n : góc cao mặt trời,

Vì quá trình cân bằng phổ chưa phải là quá trình hiệu chỉnh ảnh hưởng của

khí quyển nên sau khi cân bằng thì giá trị độ xám của các điểm ảnh ở cùng một vị

trí trên bề mặt đất chụp ở các thời điểm khác nhau sẽ vẫn khác nhau do ảnh hưởng

của điều kiện khí quyển Tiền xử lý sẽ làm giảm bớt sự khác nhau này dựa trên hai

đại lượng thống kê của ảnh số là:

+ Giá trị giữa của ảnh (Mean),

+ Độ lệch chuẩn của ảnh (Stdev)

Trong tập hợp ảnh, nếu chọn một ảnh làm ảnh chuẩn thì các ảnh khác cần

quy chiếu về ảnh chuẩn Các đại lượng dùng để quy chiếu là giá trị giữa và độ lệch

chuẩn của ảnh chuẩn (Eref và δref), độ lệch chuẩn của ảnh chuẩn và ảnh cần quy

chiếu (δref và δ), giá trị DN của ảnh đầu vào (S) sau khi được quy chiếu (P) được

tính như sau:

P=Eref+(S-E)*δref / δ (1.7)

16

Quá trình phân loại điểm ảnh sử dụng giá trị cường độ (trọng số trung bình của giá trị điểm ảnh ở 3 băng ảnh) và một số điều kiện được lựa chọn từ băng tỉ số nhằm sắp xếp các điểm ảnh theo một trật tự “điểm ảnh mây” và “điểm ảnh bóng mây” theo tiêu chuẩn được xác định trước, các điểm ảnh “không mây” và các điểm ảnh “không bóng mây” được sắp xếp thành 1 trong 4 loại chính là: thực vật, nhà cửa, nước, đối tượng khác Các điểm ảnh nằm trong khoảng giữa của ngưỡng bóng mây và mây được coi là điểm ảnh tốt Nếu không có các điểm ảnh tốt thì các “điểm ảnh bóng mây” sẽ được lựa chọn để thay thế các “điểm ảnh mây” Trong khu vực nhất định, nếu tất cả các điểm ảnh là “bóng mây, thì các điểm có giá trị độ sáng cao nhất sẽ được lựa chọn Trong khu vực mà tất cả các điểm ảnh được phân loại là

“mây” thì những điểm tối nhất sẽ được lựa chọn

Trở lại phương pháp của Ấn Độ, ta thấy quá trình cân bằng phổ được thực hiện sau khi "vá ảnh", phương pháp của Singapore không đưa ra ngưỡng cụ thể để phân loại mây Có thể ngưỡng này phụ thuộc vào từng ảnh độc lập

Ảnh MODIS

Ảnh MODIS thu nhận trên 36 kênh phổ khác nhau, trong một ngày đêm có thể thu nhận 4 lần, vì vậy dữ liệu tổ hợp ảnh MODIS 8 ngày hoặc tổ hợp hàng tháng

có thể được tạo ra liên tục

Quá trình tạo tổ hợp MODIS không mây bao gồm một số bước chính sau: + Hiệu chỉnh góc cao mặt trời, bức xạ của mặt trời, bức xạ tại đầu thu, + Xác lập ngưỡng để phát hiện mây,

+ Loại bỏ mây và ghép tạo ảnh không mây

Toàn bộ quá trình tạo tổ hợp ảnh MODIS không mây bao gồm các bước như: hiệu chỉnh góc chiếu mặt trời, tính toán chỉ số thực vật NDVI, tạo mặt nạ mây, nắn tạo tổ hợp ảnh MODIS Tổ hợp ảnh MODIS được tạo ra ở các băng ảnh hồng ngoại sóng ngắn (SWIR), cận hồng ngoại (NIR), và băng đỏ tương ứng với các băng 6, băng 2, băng 1 của dữ liệu hiển thị MODIS toàn cầu Băng ảnh hồng ngoại sóng

17

ngắn (băng 6) ở độ phân giải 500m, hai băng còn lại là NIR và RED (băng 2 và băng 1) có độ phân giải là 250m [4]

Dữ liệu MODIS 1b là dữ liệu phát xạ và phản xạ tại đỉnh khí quyển (TOA)

Dữ liệu đã được hiệu chỉnh phát xạ và hiệu chỉnh toàn phần các giá trị vật lý về phân giải không gian và thời điểm của thiết bị thu Cả hai giá trị phát xạ và phản xạ tại đỉnh khí quyển được lưu giữ ở tập dữ liệu khoa học (Sientific Data Set - SDS), tập dữ liệu integer (Scaled Interger – SI) Dữ liệu integer ở dạng 16 bit unsigned integer được dùng để chuyển đổi thành dữ liệu phát xạ hoặc phản xạ bằng phương trình sau:

radiance = radiance_scale[B](SI – radiance_offset[B] (1.8)

reflectance = reflectance_scale[B](SI – reflectance_offset[B] (1.9)

B là số băng trong tập dữ liệu các băng của SDS Cả hai thuộc tính scale và

offset là thuộc tính tương ứng của SDS

Giá trị phản xạ ρ* là giá trị phản xạ TOA (ρ) và giá trị cosine của góc thiên đỉnh mặt trời (cosθ), ρ* = ρcos(θ) Vì vậy giá trị phản xạ thay đổi theo góc thiên

đỉnh của mặt trời Khi quỹ đạo bay xuống của vệ tinh TERRA lúc 10h30 là lúc mặt trời ở phía Đông của dải bay Góc thiên đỉnh luôn giảm theo các hàng ảnh quét Để hiệu chỉnh ảnh hưởng này, giá trị phản xạ của mỗi điểm ảnh được chia cho giá trị cosine của góc thiên đỉnh mặt trời của điểm ảnh đó

ρ = ρ*/ ρcos(θ) (1.10) Giá trị phản xạ thu được phụ thuộc vào góc thiên đỉnh mặt trời và luồng sáng mặt trời Tuy nhiên còn phụ thuộc vào ảnh hưởng của khí quyển Ở băng SWIR, NIR, RED thì ảnh hưởng của khí quyển là không quá mạnh, vì vậy có thể bỏ qua ảnh hưởng này trong 3 băng ảnh

Chỉ số thực vật NDVI được xác định bằng biểu thức sau:

NDVI = (ρNIR - ρRED) / (ρNIR + ρRED) (1.11)

18

ρNIR là phản xạ phổ của băng NIR, ρ RED là phản xạ phổ của băng RED Chỉ số NDVI là dấu hiệu chỉ dẫn rất tốt cho mật độ của thực vật Giá trị này nằm trong khoảng từ -1 tới +1, giá trị cao thể hiện vùng thực vật dày đặc Khi điểm ảnh có mây phủ thì giá trị phản xạ của chúng ở trên hai băng ảnh gần nhau và kết quả là chỉ

số thực vật của điểm ảnh đó nhỏ Chính vì vậy mà NDVI là một chỉ dẫn tốt để xác định điểm ảnh không có mây

Ảnh MODIS có 16 băng phổ nhiệt, các băng này thu nhận nhạy cảm với nhiệt độ Một số băng ảnh được thiết kế thu nhận riêng cho việc xác định mây Khi một điểm ảnh bị mây, băng phổ đo được phát xạ phát ra từ bề mặt trên của mây nên

có nhiệt độ rất thấp Vì thế giá trị độ sáng nhiệt độ (BT) của mây luôn luôn nhỏ hơn rất nhiều so với giá trị độ sáng nhiệt độ của các vùng không có mây ở xung quanh

chúng [4]

Hai băng ảnh được dùng để xác định mây là băng ảnh 20 và băng ảnh 31 Tương ứng với bước sóng 3,75 µm và 11,03 µm Độ sáng nhiệt độ của băng ảnh 20 (BT20) dùng để xác định mây dày và độ sáng nhiệt độ của băng 31 (BT31) sử dụng kết hợp với băng 20 để xác định mây mỏng Mây được xác định riêng trên đất liền

và trên biển, quy tắc xác định như sau:

Nếu trên đất liền, tìm những điểm ảnh có điểm số tối thiểu trong N dải bay:

 Nếu điểm số nhỏ nhất là 0, tính giá trị trung bình của phản xạ phổ của tất cả các điểm ảnh ở vị trí này của tất cả các dải bay

 Nếu điểm số nhỏ nhất là 1, tìm giá trị NDVI lớn nhất của tất cả các điểm ảnh tại vị trí đó của N dải bay và gán gía trị phản xạ phổ của tổ hợp với giá trị của dải mà có NDVI cao nhất

 Nếu giá trị điểm số lớn hơn 1, ghi giá trị phản xạ của tổ hợp là 0 Nếu trên biển, tìm những điểm ảnh có điểm số tối thiểu trong N dải bay:

 ếu điểm số tối thiểu dưới 12, lấy trung bình của phản xạ phổ của tất cả giá trị của điểm ảnh ở các dải bay

 Nếu điểm tối thiểu bằng 12, lấy giá trị phản xạ của tổ hợp là 0

1.4 Phương pháp tự động loại trừ mây trên ảnh SPOT đa thời gian của Đại học Tổng hợp Đài Loan

Một nghiên cứu xác định mây và tổ hợp ảnh mây từ ảnh SPOT đa thời gian của tác giả Din-Chang Tseng [5], Đại học tổng hợp Đài Loan đề cập tới phương pháp phát hiện mây và loại bỏ mây từ ảnh SPOT đa thời gian Nghiên cứu sử dụng hai ảnh SPOT năm 2000 và 2001 tại khu vực phỉa bắc của Trung Quốc Trong nghiên cứu này, tác giả đã đưa sử dụng phương pháp biến đổi không gian màu RGB, tăng cường các thành phần dựa trên trục màu và biến đổi về lại không gian

20

màu ban đầu Sử dụng thuật toán LSU (Linear spectral unmixing) để xác định mây Sau đó, dựa vào độ cao của mặt trời, bộ cảm vệ tinh (sensor) để nội suy ra các vùng

bóng mây trên ảnh

1.5 Phương pháp loại trừ mây mù trên ảnh Landsat TM

Canada là một nước rộng lớn, dân số thưa nên là một trong những nước đi đầu trong việc sử dụng ảnh vệ tinh để ứng dụng trong nhiều ngành kinh tế quốc dân, đặc biệt là sử dụng ảnh Landsat giám sát lớp phủ mặt đất Vì khu vực ứng dụng ảnh rất rộng lớn nên gặp khó khăn do ảnh có mây phủ, cần phải loại bỏ mây mù và bóng mây Sơ đồ quy trình xử lý dữ liệu ảnh Landsat đa thời gian ứng dụng cho nhiều mục đích sử dụng ở Canada gồm các bước như:

+ Hiệu chỉnh phản xạ tại đầu thu chụp,

+ Hiệu chỉnh ảnh hưởng của khí quyển,

+ Loại trừ mây mù trên cảnh ảnh,

+ Chuẩn hóa dữ liệu phát xạ giữa các cảnh

Hai bước đầu là quan trọng khi sử dụng ảnh đa thời gian, sử dụng thuật toán sẵn có Vấn đề là hiệu chỉnh giữa các ảnh thu nhận trong các thời điểm khác nhau là cần thiết để có được tập hợp dữ liệu chuẩn và đồng nhất

Loại trừ mây mù trên ảnh Landsat được Trung tâm Viễn thám Canada nghiên cứu và đưa ra phương pháp HOT (Haze Optimized Transform) [6] Phương pháp HOT dựa trên thực tế là các băng phổ trong dải sóng nhìn thấy có những tương quan cao đối với các đối tượng chuyên đề trong điều kiện chụp ảnh trời trong nhưng khác nhau ở mức độ nhạy cảm với mây mù của giá trị độ xám ảnh Các vùng ảnh không bị mây mù trong cảnh được nhận dạng bằng mắt và được dùng để xác định

“hàng ảnh trong” tức là các quan hệ giữa các băng phổ với yếu tố lớp phủ bề mặt đa dạng Thuật toán HOT được đo bằng giá trị lệch của phương trực giao, trong không gian phổ của sóng nhìn thấy, B1, B3 là giá trị độ xám của băng 1(blue) và 3(red), HOT được tính theo công thức sau:

21

HOT = B1sinθ – B3cosθ, (1.12)

Góc θ được xác định từ các mẫu điểm ảnh có mối tương quan cao (giữa b1

và b3) trong vùng không bị mây mù trên cảnh ảnh Giá trị HOT được tính cho từng điểm ảnh sau đó được coi là phân bố không gian của mây mù

Một mask ảnh HOT sẽ được sử dụng để loai trừ mây mù ở một số điểm ảnh, thậm chí ở một số ảnh không thể phát hiện mây mù bằng mắt thường Mức độ xám điều chỉnh cho mỗi điểm ảnh là khác nhau giữa giới hạn thấp của histogam có liên quan và histogram của những điểm ảnh ở vùng không có mây mù Loại trừ mây mù

có thể tốt hay không thì phụ thuộc vào mức độ mây mù ban đầu Mặc dù mọi điểm ảnh bị ảnh hưởng mây mù đều được đánh dấu nhưng chỉ một số có thể hiệu chỉnh được (Guindon and Zhang, 2002)

Một công đoạn quan trọng khi ghép ảnh đã loại mây mù là chuẩn hóa phổ của các ảnh ghép Vấn đề này có ý nghĩa giống như các phương pháp đã sử dụng ở Nhật Bản, Singapore, Ấn Độ [1],[3],[2] Tuy cách thức có phần khác là cần chuẩn hóa phát xạ phổ thu được tại đầu thu, cân bằng phổ của ảnh khi đưa vào ghép được thực hiện chung ở một công thức Bước chính để tạo ảnh ghép của một vùng là chuẩn hóa phổ của các cảnh ảnh để cho ảnh ghép cuối cùng không còn các vết đường ghép Cảnh ảnh “trong nhất” được chọn là ảnh chuẩn và các cảnh ảnh còn lại được chuẩn hóa theo ảnh chuẩn và được đưa vào để ghép ảnh cuối cùng Quá trình chuẩn hóa là làm “cân bằng” phổ của các ảnh theo phép phân tích hồi quy tuyến tính đồ thị phân bố rải rác của các giá trị phổ ảnh trong vùng phủ chung của các cảnh ảnh Điều này dẫn tới việc phải xác định từng hệ số chuẩn hóa cho từng cặp ảnh riêng, hệ số này sử dụng cho tất cả các điểm ảnh trong vùng phủ của cặp ảnh ban đầu Các giá trị gain và offset của từng cảnh được tham gia vào tính toán cân

bằng phổ Gọi A là giá trị DN của ảnh cần được chuẩn hóa, B là giá tri DN của cảnh ảnh chuẩn, m là thứ tự của cảnh ảnh tham gia trong ảnh ghép, μ là trị giữa của ảnh,

σ là giá trị độ lệch chuẩn của ảnh Chuẩn hóa dữ liệu phát xạ giữa các cảnh được

tính theo công thức sau:

22

(1.13)

(1.14)

Đặc điểm quan trọng trong phương pháp là việc điều chỉnh phổ chung được

thực hiện sau khi tính gain và offet, bằng cách chuẩn hóa này đối với gain có giá trị

thấp nhất (vì thiết lập giá trị tới 1 hoặc cao hơn) và thiết lập giá trị offset thấp nhất

(nếu như là số -) về giá trị 0 Bước này đảm bảo không bị mất thông tin trong quá

trình ghép ảnh và bước quan trọng này đã được chắc chắn trong ứng dụng thực tế

Thuật toán HOT là rất linh hoạt và phù hợp với ảnh Landsat MSS, TM, ETM

(Guindon and Zhang, 2002) Đối với loại ảnh vệ tinh khác như SPOT do không có

kênh phổ chụp ở dải sóng xanh da trời gặp khó khăn khi sử dụng phương pháp này

1.6 Sản phẩm mask mây trong hệ thống xử lý trực ảnh SPOT của Pháp

ANDORRE là hệ thống sản xuất tự động sản xuất bình đồ ảnh SPOT, hệ

thống này đang được sử dụng tại hãng SPOTIMAGE Đây là hệ thống xử lý ảnh số

mang tính tự động cao, sản xuất các loại sản phẩm chuẩn của các vệ tinh SPOT

Để sản xuất trực ảnh cần phải có các dữ liệu cần thiết khác ngoài ảnh như

điểm khống chế và mô hình số địa hình, thông thường thì dữ liệu này cần phải đo

đạc thực địa hoặc dựa vào các nguồn dữ liệu khác như bản đồ Tuy nhiên, trong các

vệ tinh SPOT của Pháp thì vệ tinh SPOT 5 có thiết bị thu chụp lập thể (HRS), từ đó

có thể sản xuất mô hình số địa hình (DEM) với độ chính xác cao, vì vậy, công đoạn

đo đạc điểm khống chế ảnh trên thực địa hoặc sản xuất mô hình số địa hình là

không cần thiết Chính vì thế mà hệ thống này có khả năng sản xuất tự động và

23

phân phối sản phẩm rất nhanh và hiệu quả

Các sản phẩm tiêu chuẩn được sản xuất từ hệ thống ANDORRE:

1.7 Lựa chọn ảnh mây để xử lý và ghép tạo ảnh SPOT không mây

Trong tập ảnh đa thời gian có mây phủ, việc lựa chọn cảnh ảnh trước khi đưa vào xử lý ghép tạo ảnh SPOT không mây cũng là một yếu tố quan trọng Trước tiên,

nó loại trừ những cảnh ảnh không có giá trị sử dụng để ghép tạo ảnh không mây, giảm mức độ khó khăn và khối lượng công việc cần phải làm sau này Tiếp theo, nó đáp ứng cho ảnh ghép cuối cùng đáp ứng được nhu cầu sử dụng Có thể lựa chọn các ảnh SPOT có mây để ghép tạo ảnh không mây dựa trên:

có thể tham gia ghép tạo ảnh không mây

24

Nếu mây dày đặc, phủ một vùng lớn trên ảnh, vùng còn lại có thể là không bị mây che phủ hoặc có một vài đám mây nhỏ, nằm rải rác Đối với các ảnh này, phần không bị mây che phủ được sử dụng để bù vào phần cảnh ảnh khác Việc loại trừ mây đôi khi chỉ sử dụng phương pháp cắt ảnh (loại bỏ phần mây) và đưa vào ghép với các cảnh ảnh khác để tạo ảnh không mây Nếu cắt bỏ vùng mây này trước khi

xử lý ghép ảnh cũng làm giảm bớt khối lượng công việc trong xử lý ghép ảnh không

mây

Trong đánh giá sơ bộ mây phủ của cảnh ảnh SPOT, các mức mây phủ được chia theo tỷ lệ phần trăm điểm ảnh mây trên tổng số điểm ảnh của cảnh ảnh, tỷ lệ phần trăm được ước tính ở các mức sau: 0%; dưới 10%; 10 – 25%; 25 – 75%; trên 75%

Để chọn tập ảnh đa thời gian có mây phủ có thể dựa vào một số tiêu chí sau: + Mức độ mây phủ: Các phần không mây trong tập ảnh đủ để tạo ảnh không mây hoặc ít mây nhất

Hình 1.5: Đám mây dày đặc trên ảnh (trái), Hình ảnh phóng to (phải)

25

+ Thời gian chụp ảnh: Tập ảnh đa thời gian được chụp trong một khoảng thời gian nhất định (cùng mùa nếu khu vực chụp ảnh có các đối tượng phát triển theo mùa) Trong khoảng thời gian này, các đối tượng trên ảnh có sự biến động do: Sự phát triển hoặc mất đi của các đối tượng thay đổi theo mùa vụ (lớp phủ thực vật, sử dụng đất trong khu vực); Các đối tượng mới xuất hiện

Vì vậy, lựa chọn tập ảnh đa thời gian cần chú trọng thời điểm chụp ảnh (trong cùng mùa) với mục đích sử dụng ảnh để nghiên cứu đối tượng lớp phủ thực vật, hoặc phải là các thời điểm mới nhất (mục đích giám sát đối tượng, hiện chỉnh bản đồ )

1.8 Một số nhận xét

Mỗi một phương pháp được đưa ra từ các nghiên cứu đều khác nhau Nhìn chung, để xác định mây và tổ hợp ảnh không mây, các nghiên cứu đều thực hiện theo các bước chính như sau:

+ Xử lý các ảnh đa thời gian,

+ Xác định mây, bóng mây,

+ Ghép, tạo ảnh không mây

Có nhiều phương pháp khác nhau để xác định đối tượng mây từ ảnh vệ tinh như dựa vào sự khác biệt đặc trưng phản xạ phổ của mây và các đối tượng khác tại

Hình 1.5: Ảnh chụp cùng khu vực có độ mây phủ 10-25%

26

các kênh ảnh khác nhau Thông thường, tại các kênh hồng ngoại nhiệt, do nhiệt độ của mây thường thấp hơn nhiệt độ của các đối tượng khác nên rất dễ phân biệt Ngoài ra mây còn được xác định dựa trên giá trị phản xạ phổ cao hơn so với các đối tượng khác tại kênh Blue Cũng có trường hợp, mây được xác định dựa vào một số chỉ số thống kê Sau khi mây được xác định, dựa trên góc chiếu của bộ cảm của vệ tinh, độ cao của mặt trời để xác định vùng bóng mây trên ảnh

Tổ hợp ảnh không mây sử dụng các thuật toán nội suy phổ của các cảnh ảnh

để cho ảnh ghép cuối cùng không còn các vết đường ghép Cảnh ảnh “trong nhất” được chọn là ảnh chuẩn và các cảnh ảnh còn lại được chuẩn hóa theo ảnh chuẩn và được đưa vào để ghép ảnh cuối cùng

27

CHƯƠNG 2:

PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH SPOT ĐA THỜI GIAN

Ảnh viễn thám đa thời gian là một tập hợp các ảnh chụp cùng một khu vực, ở các thời điểm khác nhau Giả sử như các ảnh của cùng một khu vực, được chụp ở các thời điểm T0, T1, T2, Tn, trong đó T0 được coi như thời điểm bắt đầu và các thời điểm T1,T2, Tn là các thời điểm có các sự kiện có thể làm thay đổi các thông tin về hiện trạng khu vực Ảnh đa thời gian giúp ta có thể nghiên cứu sự thay đổi hoặc sự phát triển của các đối tượng theo thời gian Phân tích sự biến đổi đa thời gian cũng là một phương pháp được sử dụng trong viễn thám nhằm đánh giá các biến động về tài nguyên môi trường Với tư liệu viễn thám đa thời gian, giám sát và phân tích thay đổi của đối tượng có thể dựa trên giải đoán ảnh bằng mắt, từ đó nhận dạng các thay đổi của đối tượng qua các thời kỳ

Một phương pháp phân tích khác sử dụng cho các ảnh đa thời gian là so sánh

và phân tích sự biến động dựa trên các giá trị vật lý của ảnh hay dựa trên các chỉ số vật lý của ảnh Tư liệu ảnh viễn thám đa thời gian có thể do một thiết bị thu nhận thu thập hoặc do nhiều thiết bị thu nhận khác nhau thực hiện Vì vậy, cần một số bước xử lý để đưa các giá trị thu nhận được trên ảnh, ở các điều kiện chụp ảnh khác nhau, về cùng một không gian nào đó để có thể so sánh giữa chúng với nhau là điều quan trọng và cần thiết Các bước xử lý như vậy được gọi là tiền xử lý ảnh đa thời gian

Với ảnh SPOT không mây, có các tính chất khác nhau trên từng khu vực ảnh: điều kiện khí quyển, góc chiếu của mặt trời, sự thay đổi hoặc phát triển theo thời gian của các đối tượng trên bề mặt đất là các điều kiện chụp ảnh cần phải xử

lý Ngoài ra, xác định vị trí chính xác của cùng một đối tượng trên ảnh ở các thời điểm khác nhau cũng rất quan trọng Nó đảm bảo cho việc so sánh đúng các chỉ số của đối tượng qua các thời điểm, hoặc đảm bảo chồng khít của các đối tượng trên ảnh đa thời gian để ghép và tạo ảnh không mây của khu vực Vì vậy, khi sử dụng ảnh đa thời gian cần các điều kiện:

28

 Thu nhận liên tục ảnh các thời kỳ trên cùng một khu vực

 Các ảnh được xử lý hình học với độ chính xác cao

 Các ảnh được xử lý loại trừ các điều kiện chụp ảnh khác nhau

2.1 Xử lý hình học ảnh vệ tinh SPOT đa thời gian

Các ảnh SPOT sử dụng cho công tác điều tra cơ bản (điều tra rừng, tổng kiểm kê đất đai, hiện chỉnh bản đồ địa hình và giám sát tài nguyên thiên nhiên và môi trường) đòi hỏi độ chính xác cao, phục vụ cho công việc tính toán diện tích, định vị vị trí các lớp đối tượng Đối với vùng ảnh bị mây phủ, để bù được chính xác những phần ảnh này thì việc xử lý hình học ảnh đòi hỏi độ chính xác cao, có thể chồng khít các cảnh ảnh chụp ở thời điểm khác nhau Các ảnh được chụp ở các thời điểm khác nhau nên các thông số chụp ảnh là khác nhau về điều kiện chụp ảnh, ví

dụ như góc chụp; vị trí vệ tinh …

Mô hình hóa biến dạng của ảnh được lựa chọn là mô hình vật lý ảnh (sử dụng các thông số quỹ đạo của vệ tinh, thông số đầu thu chụp) đối với khối ảnh SPOT Kiểu mô hình đã được xây dựng trên phần mềm thương mại của Pháp như SPACE MATE hoặc phần mềm PCI Geomatica của Canada [7],[8]

Độ chính xác xử lý hình học ảnh lúc này phụ thuộc vào điểm khống chế mặt đất sử dụng để chính xác hóa mô hình biến dạng của ảnh Tuy nhiên, các ảnh bị mây phủ nhiều nên chọn và đo điểm khống chế rất khó khăn

Để đánh giá mức độ chính xác về hình học của các ảnh SPOT có mây phủ,

đề tài chọn ảnh thử nghiệm ở khu vực Lai Châu – Điện Biên, 8 cảnh ảnh SPOT 5 panchromatic được chọn đánh giá vì ảnh pan có độ phân giải cao hơn ảnh đa phổ,

sử dụng mô hình quỹ đạo vệ tinh, thông tin của các cảnh ảnh như sau:

 Ảnh SPOT Pan 263-305 29/11/2006

 Ảnh SPOT Pan 263-206 29/11/2006

 Ảnh SPOT Pan 264-305 12/03/2005

Các điểm khống chế sử dụng trong mô hình là các điểm đo GPS, đây là các điểm đo khống chế ảnh phục vụ cho các dự án của Bộ Tài nguyên và Môi trường Khu vực không có điểm GPS thì sử dụng điểm khống chế đo trên bản đồ Mô hình

số địa hình được thành lập từ bản đồ địa hình 1/25.000

Số lượng điểm khống chế sử dụng là 80 điểm, phân bố đều trên toàn khu

Hình 2.1: Khối ảnh SPOT5 chụp ở thời điểm 2008 - 2009

30

vực Tuy nhiên lượng điểm khống chế dùng cho mỗi cảnh là rất khác nhau và phân

bố không đều trên từng cảnh ảnh Nguyên nhân là do mây phủ trên các vùng khác nhau của các cảnh ảnh là khác nhau Có cảnh ảnh chỉ chọn được một số điểm tập trung tại vùng không bị mây phủ ở giữa cảnh ảnh, thông thường nếu mô hình cảnh ảnh riêng lẻ thì độ chính xác hình học của cảnh ảnh chỉ đạt yêu cầu ở vùng có điểm khống chế Các vùng khác có độ chính xác rất thấp và thường không đạt yêu cầu

Mặt khác, các điểm ảnh của cùng một vị trí trên thực địa ở các thời điểm khác nhau, nếu có độ chính xác hiệu chỉnh hình học khác nhau thì không thể chồng khít lên nhau Khi ghép để tạo mảnh bình đồ ảnh thì phần ảnh này với các phần ảnh của các ảnh khác thì các đối tượng trên ảnh sẽ lệch nhau rất lớn

Độ chính xác hình học còn ảnh hưởng tới bước trộn ảnh (Pan+XS) sau này Thông thường, ảnh SPOT XS có độ phân giải thấp hơn SPOT pan 4 lần (tỷ lệ 4:1), nếu chồng 2 loại ảnh này lên nhau thì một điểm ảnh của SPOT pan (2,5m) có thể

Hình 2.2: Khối ảnh SPOT5 chụp ở thời điểm 2005 - 2006

31

chồng khít lên điểm ảnh đó ở trên ảnh XS (10m) Vì vậy, sai số vị trí điểm của ảnh

XS so với ảnh pan có thể đạt tới ±5m

2.1.1 Độ chính xác hình học của các cảnh ảnh SPOT có mây

Độ chính xác hình học của ảnh SPOT hay các ảnh vệ tinh quang học nói chung phụ thuộc vào:

 Kiểu mô hình hình học ảnh

 Số lượng điểm khống chế sử dụng

 Mức độ chênh cao địa hình của khu vực ảnh

Trong các tham số đưa vào tính toán mô hình biến dạng thì điểm khống chế mặt đất là tác động nhiều nhất do chủ quan của người thao tác, các tham số khác (liên quan tới quỹ đạo vệ tinh) là những nguồn gây sai số hệ thống và nó là ổn định cho từng cảnh ảnh Trong nhiều trường hợp, sai số tồn tại tại điểm khống chế vượt quá

SPOT pan 264-305 22/11/2008 SPOT pan 264-305 12/03/2005

Hình 2.3: Phân bố điểm khống chế trên cảnh ảnh

= 3,13m và maxResY = +2,92m

Ảnh SPOT xử lý hình học ở mức 2A: các ảnh đa thời gian có độ chính xác hình học không cao, các đối tượng trên ảnh ở các thời điểm khác nhau không trùng khít với nhau (do các biến dạng hệ thống và do ảnh hưởng chênh cao địa hình khu

Hình 2.4: Độ chính xác của mô hình khối ảnh SPOT 5 khu vực Điện Biên

33

vực chụp ảnh ) Hiệu chỉnh hình học mức 2A không sử dụng các điểm khống chế (sử dụng thông số quỹ đạo vệ tinh và thông số chụp ảnh) Vì vậy, đối với các ảnh SPOT mức 2A đa thời gian cần phải chọn các điểm kết nối ảnh (thay điểm khống chế) và kiểm tra độ chồng khít của các cảnh ảnh Sau khi sử dụng các điểm kết nối ảnh, tập ảnh SPOT đa thời gian xử lý hình học mức 2A đảm bảo chồng khít lên nhau và đáp ứng được yêu cầu chính xác hình học để tạo ảnh không mây Tuy nhiên, các sai số tồn tại trong ảnh SPOT mức 2A là rất lớn, nên ảnh SPOT mức 2A không mây không sử dụng cho các mục đích đòi hỏi độ chính xác hình học cao (hiện chỉnh bản đồ, kiểm kê đất đai, kiểm kê rừng )

2.1.2 Lựa chọn phương pháp mô hình hóa ảnh

Xử lý hình học các ảnh SPOT nói chung và ảnh SPOT có nhiều mây nói riêng đểu có thể sử dụng các phương pháp xử lý hình học ảnh SPOT (sử dụng mô hình vật lý, mô hình đa thức; điểm khống chế mặt đất; điểm kết nối các cảnh ảnh;

mô hình số địa hình) Tuy nhiên, đối với ảnh SPOT có nhiều mây thì việc lựa chọn điểm khống chế gặp khó khăn khi những điểm này bị mây phủ trên một số cảnh ảnh trong tập ảnh Để giải quyết vấn đề này, cần sử dụng các điểm kết nối ảnh Các thử nghiệm về độ chính xác hình học của tập ảnh SPOT đa thời gian (mức 2A, 2B, 3) đều đáp ứng được yêu cầu để tạo ảnh SPOT không mây Tuy nhiên, tùy yêu cầu về

35

ảnh cần được chuyển đổi về các giá trị đo được tại đầu thu chụp Các giá trị này là giá trị thực nhận được tại đầu thu: bức xạ của đối tượng nhận được tại đầu thu chụp (đơn vị là W.m-2.Sr-1.μm-1), phản xạ của đối tượng nhận được tại đầu thu (đơn vị là

%) Sóng bức xạ, phản xạ và phát xạ của các đối tượng từ bề mặt trái đất tới vệ tinh, đầu thu nhận được sóng này và chuyển đổi thành tín hiệu số (digital number – DN) [9] Để chuyển từ giá trị số về các giá trị vật lý ban đầu cần có phương pháp chuyển đổi và một số tham số của đầu thu chụp, các tham số này được các hãng vận hành

vệ tinh cung cấp kèm theo với ảnh dưới dạng các file dữ liệu bổ trợ Thông qua phương pháp và các tham số chuyển đổi ta có thể tính được các giá trị vật lý cho từng điểm ảnh và từ đó chúng ta có thể so sánh giá trị của mỗi điểm ảnh ở thời điểm chụp ảnh khác nhau hoặc giữa các đầu thu chụp khác nhau Quá trình chuyển đổi này là cần thiết để đạt được độ chính xác cao khi sử dụng phân tích dữ liệu ảnh viễn thám đa thời gian hoặc ảnh đa đầu chụp Các tham số sau đây tham gia vào quá trình hiệu chỉnh phổ của ảnh vệ tinh về giá trị nhận được tại đầu thu

Gain

Là hệ số hiệu chỉnh tuyệt đối của đầu thu chụp, để tính giá trị vật lý của phát

xạ nhận được tại đầu thu chụp [10] Nhờ có hệ số gain mà giá trị số của các điểm ảnh (DN, có giá trị nằm trong khoảng 0-255) được chuyển về giá trị bức xạ (đơn vị

là W/(m2.Sr.µm)) Hệ số chuyển đổi này được hãng SPOT Image cung cấp kèm

theo trong file dữ liệu chuẩn

Offset

Offset là biến số sử dụng để cộng thêm vào giá trị phát xạ, tham số này được tính toán và hiệu chỉnh cho từng giai đoạn và cũng được hãng SPOT cung cấp kèm theo Hiện tại tham số này không tham gia vào quá trình chuyển đổi về giá trị phát

xạ và giá trị offset được đưa về 0

Góc cao mặt trời, góc thiên đỉnh mặt trời

Mỗi ảnh thu được tại mỗi thời điểm khác nhau, giá trị phản xạ ánh sáng mặt trời của đối tượng trên bề mặt trái đất tới đầu thu chụp là khác nhau Việc đưa giá trị

36

góc cao của mặt trời cùng với các giá trị khác như gain, khoảng cách giữa trái đất và mặt trời nhằm đưa các cảnh ảnh thu nhận trong các điều kiện khác nhau về cùng 3 điều kiện chụp ảnh Tuy nhiên đây không phải là quá trình hiệu chỉnh ảnh hưởng của khí quyển

Hình 2.7: Góc cao và góc thiên đỉnh mặt trời (http://www.landsathandbook.gsfc.nasa.gov)

Khoảng cách trái đất, mặt trời

Hình 2.8: Quỹ đạo trái đất xoay quanh mặt trời (http://www.okfirst.mesonet.org/train/meteorology/Seasons.html)

37

Năng lượng của tia sáng mặt trời chiếu xuống trái đất phụ thuộc vào góc tới của mặt trời, điều kiện khí quyển và khoảng cách giữa trái đất và mặt trời của ngày chụp ảnh Khoảng cách này thay đổi theo ngày và khác biệt giữa các mùa trong năm, phụ thuộc vào vị trí của trái đất trong quỹ đạo chuyển động quanh mặt trời, trung bình là 149.600.000 km, cao nhất là 152.000.000 km và nhỏ nhất là 146.000.000 km [11] Khi hiệu chỉnh thì khoảng cách này được chuyển đổi thành đơn vị thiên văn - AU, 1AU= 149.597.870,7km ( làm tròn 149.600.000 km)

Khoảng cách này được tính nhờ công thức sau:

Trong đó J là ngày chụp ảnh (tính theo lịch Julian) Khoảng cách d được tính

sẵn trong bảng sau đây:

Earth-Sun Distance in Astronomical Units

(from NASA GSFC)

Julian

Day Distance

Julian Day Distance

Julian Day Distance

Julian Day Distance

Julian Day Distance

Bảng2.1: Khoảng cách giữa trái đất và mặt trời ( NASA Landsat 7 Handbook)

Bức xạ ngoài vũ trụ đối với đầu thu chụp của vệ tinh SPOT

Bức xạ ngoài vũ trụ không thay đổi theo thời gian, đơn vị W.m-2.Sr-1.μm-1

Bảng 2.2: Giá trị bức xạ bên ngoài vũ trụ đối với các đầu thu chụp

của vệ tinh SPOT (http://www.spotimage.com.fr)

2.2.2 Các bước hiệu chỉnh giá trị phổ tại đầu thu SPOT

Giá trị bức xạ tại đầu thu

Giá trị bức xạ thu được tại đầu thu chụp của ảnh SPOT được tính theo công

thức sau (www.spotimage.com.fr):

L = (X/A) + B (2.3)

Trong đó:

L: là giá trị bức xạ phổ thu được tại đầu thu

X: là giá trị DN của băng ảnh, A: giá trị gain,

B: giá trị offset,

Giá trị phản xạ tại đầu thu

Giá trị phản xạ thu được tại các đầu thu của vệ tinh SPOT được tính theo công thức sau:

Reflectance = (π*d 2 *L)/(E 0 *cos(θ)) (2.4) Trong đó:

Reflectance: giá trị phản xạ phổ của kênh ảnh cần tính

π=3.1415926

d= khoảng cách mặt trời và trái đất (AU)

E0 = Bức xạ ngoài vũ trụ (W.m-2.Sr-1.μm-1)