Các yếu tố giải đoán ảnh 4.. Giới thiệuTách thông tin từ ảnh Loại kỹ thuật tách thông tin Ví dụ Phân loại Lớp phủ bề mặt đất, thực vật,…Phát hiện biến động Biến đổi lớp phủ bề mặt, rừng,
Trang 1GIẢI ĐOÁN ẢNH QUANG
BỘ MÔN ĐỊA TIN HỌC
Trang 2NỘI DUNG
1. Giới thiệu
2. Quy trình giải đoán ảnh
3. Các yếu tố giải đoán ảnh
4. Khóa giải đoán
5. Thể hiện màu dữ liệu
Trang 31 Giới thiệu
Tách thông tin từ ảnh
Loại kỹ thuật tách thông tin Ví dụ
Phân loại Lớp phủ bề mặt đất, thực vật,…Phát hiện biến động Biến đổi lớp phủ bề mặt, rừng, đô
thị hóa,…
Tách các đại lượng vật lý Nhiệt độ, độ cao,…
Tách các chỉ số Chỉ số thực vật, độ đục của nước,
…Xác định các đối tượng đặc
biệt
Lập bản đồ cháy rừng, ngập lụt, hoặc trích lọc các đặc tính khảo cổ,…
Trang 41 Giới thiệu
So sánh giải đoán bằng mắt và xử lý bằng máy tính
Giải đoán ảnh
bằng mắt
-Kết hợp tri thức và kinh nghiệm
-Không phụ thuộc vào phần mềm
-Tách thông tin không gian hiệu quả
-Dễ dàng tham khảo các thông tin liên quan
-Tốn nhiều thời gian
-Kết quả giải đoán không đồng nhất khi nhiều người tham gia
-Không thể tách đại lượng vật lý
Phân loại ảnh
bằng máy tính
-Xử lý nhanh với năng suất cao
-Tách đại lượng vật lý hiệu quả
-Đa dạng trong xử lý, phân tích
và hiển thị
-Khó kết hợp kinh nghiệm
-Thông tin phân bó không gian kém
Trang 52 Quy trình giải đoán ảnh
Thu thập dữ liệu Đọc các thông tin bổ trợ và định vị ảnh theo bản đồ nền
Hình dạng, kiểu mẫu và lập khóa giải đoán
Đo chiều dài, tỉ lệ độ cao và mật độ đối tượng Phân loại và định lượng các đối tượng
Trình bày các kết quả giải đoán và thể hiện trên bản đồ
Trang 63 Các yếu tố giải đoán ảnh
Trang 73 Các yếu tố giải đoán ảnh
Màu sắc (color), độ đậm nhạt (tone)
Độ đậm nhạt màu sắc của:
Trang 83 Các yếu tố giải đoán ảnh
Kích thước (size), hình dạng (shape)
Kích thước và hình dạng của nhà khác nhau: nhà ở, sân vận động, sân tennis, bụi cây,
Trang 93 Các yếu tố giải đoán ảnh
Cấu trúc (texture)
Cấu trúc mịn của nước biển và cỏ, cấu trúc thô của cây
Trang 103 Các yếu tố giải đoán ảnh
Trang 113 Các yếu tố giải đoán ảnh
Hình mẫu (pattern)
Hình mẫu đều của nhà trong khu dân cư, hình mẫu không đều của cây trong công viên và dọc đường giao thông,…
Trang 123 Các yếu tố giải đoán ảnh
Chiều cao (height) và bóng râm (shadow)
Thông tin 3 chiều
Trang 133 Các yếu tố giải đoán ảnh
Sự kết hợp các mối liên quan (associated relationship)
Chiều cao, vị trí, sự kết hợp,…
Trang 144 Khóa giải đoán ảnh
Khóa giải đoán cho các loại cây
Đậm nhưng sáng hơn Tuyết tùng
Trang 154 Khóa giải đoán ảnh
Khóa giải đoán ảnh Landsat-TM
Trang 164 Khóa giải đoán ảnh
Ảnh ASTER tổ hợp RGB (321)
Trang 174 Khóa giải đoán ảnh
Ảnh ASTER
Trang 184 Khóa giải đoán ảnh
Ảnh ASTER
Các loại đá khác nhau
Trang 194 Khóa giải đoán ảnh
Trang 204 Khóa giải đoán ảnh
Ảnh Quickbird
Broad-leaved: lá rộng Coniferous: hình nón (cây bách)
Trang 214 Khóa giải đoán ảnh
Ảnh MODIS
Mây: màu trắng và hồng Nước: màu đen
Đất: màu cam và nâu
Trang 224 Khóa giải đoán ảnh
Ảnh MODIS
Đỏ: vị trí đám cháy Xám trắng: khói bụi bay sang hướng tây về phía vịnh Thái Lan
Trang 234 Khóa giải đoán ảnh
Không ảnh
Miệng núi lửa Xanh lá đậm: rừng Nâu sáng: dòng chảy nham thạch
Trang 244 Khóa giải đoán ảnh
Ảnh Landsat TM
Xác định khu vực có đá trầm tích, thảm thực vật thưa, dấu hiệu của hóa thạch
Trang 254 Khóa giải đoán ảnh
Ảnh MODIS
Thực vật: màu xanh đậm thực phủ cao hơn màu vàng
Nhiệt độ: màu cam và vàng chỉ nhiệt độ cao hơn màu xanh
Trang 265 Thể hiện màu dữ liệu
Khả năng nhìn màu của mắt người
Trang 275 Thể hiện màu dữ liệu
Khả năng nhìn màu của mắt người
Trang 285 Thể hiện màu dữ liệu
Trộn màu: hệ thống XYZ
Trang 295 Thể hiện màu dữ liệu
Thể hiện màu theo hệ thống munsell
Trắng
Đen
Trang 305 Thể hiện màu dữ liệu
Chuyển đổi hệ thống màu RGB IHS
Trang 315 Thể hiện màu dữ liệu
Quan hệ giữa RGB và IHS
Trang 325 Thể hiện màu dữ liệu
