BÁO CÁO THỰC HÀNH môn KỸ THUẬT VIỄN THÁM VÀ GIS

BÁO CÁO THỰC HÀNH môn KỸ THUẬT VIỄN THÁM VÀ GIS BÁO CÁO THỰC HÀNH môn KỸ THUẬT VIỄN THÁM VÀ GIS BÁO CÁO THỰC HÀNH môn KỸ THUẬT VIỄN THÁM VÀ GIS BÁO CÁO THỰC HÀNH môn KỸ THUẬT VIỄN THÁM VÀ GIS BÁO CÁO THỰC HÀNH môn KỸ THUẬT VIỄN THÁM VÀ GIS BÁO CÁO THỰC HÀNH môn KỸ THUẬT VIỄN THÁM VÀ GIS

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

Mục lục

I – Mục tiêu : 3

II – Dữ liệu, phần mềm : 3

1 Bài thực hành ENVI 1: 3

a Giới thiệu về phần mềm ENVI: 3

b Giới thiệu về ảnh vệ tinh LandSat 8 : 4

c Giới thiệu về ảnh vệ tinh SPOT 4 : 5

2 Bài thực hành ENVI 2 : 6

a Giới thiệu về hệ quy chiếu thường dùng ở Việt Nam 6

b Khái niệm về tăng cường chất lượng ảnh, các phương pháp biến đổi ảnh 6

c Khái niệm về phân loại ảnh 7

III – Phương pháp làm, kết quả, và phân tích kết quả : 7

1 Bài thực hành ENVI 1 : 7

1.1 Mở ảnh và hiển thị ảnh 8

1.2 So sánh ảnh vệ tinh Landsat 8 và SPOT 4 : 9

1.3 Cắt ảnh theo kích thước và theo vùng nghiên cứu: 13

1.4 Hiển thị đường cong phổ phản xạ của các đối tượng trên ảnh: 14

1.5 Kiểm tra giá trị và vị trí của các điểm ảnh 19

2 Bài thực hành ENVI 2.1 : Tăng cường chất lượng ảnh, biến đổi và tính toán trên ảnh vệ tinh 20

2.1 Tính toán ảnh 20

3 Bài thực hành ENVI 2.2 : Phân loại ảnh và xử lý ảnh sau phân loại 23

3.1 Phân loại ảnh không kiểm định 23

3.2 Phân loại ảnh có kiểm định 26

3.3 Thao tác xử lý ảnh sau khi phân loại ảnh: 29

I – Mục tiêu :

- Bài thực hành ENVI 1: Làm quen với phần mềm xử lý ảnh và làm quen với ảnh

vệ tinh đa phổ

- Bài thực hành ENVI 2 : Làm quen với :

 Các hệ qui chiếu của bản đồ, lưới toạ độ

 Các thao tác tăng cường chất lượng ảnh, biến đổi, tính toán trên ảnh khi xử

lý như kết hợp các band ảnh bằng các phép tính số học, tính toán chỉ số phânbiệt thực vật (NDVI)

II – Dữ liệu, phần mềm :

1 Bài thực hành ENVI 1:

- Phần mềm sử lý ảnh ENVI 4.4

- Ảnh vệ tinh Landsat 8 ( ảnh Landsat 8 sử dụng trong bài được chụp ngày

10/2/2014, khu vực nghiên cứu Hà Nội )

a Giới thiệu về phần mềm ENVI:

- Phần mềm ENVI là tên viết tắt của Environment for Visualizing Images (tạm dịch là môi trường xem và xử lý ảnh) do công ty Rearch System của Hoa kỳ xây dựng ENVI được xây dựng để đáp ứng những yêu cầu của những người chuyên

sử dụng tư liệu viễn thám, ảnh chụp từ máy bay ENVI cung cấp những tính năng xem và sử lý ảnh một cách chuyên nghiệp ở mọi định dạng ảnh Giao diện của phần mềm này rất rõ ràng, thân thiện và đặc biệt rất thuận tiện cho người sử dụng Ngoài ra ENVI còn tích hợp thêm một số công cụ cơ bản của GIS để giúp cho người sử dụng kết hợp được ngay tư liệu viễn thám với những dữ liệu số GIS

- ENVI cho phép người sử dụng:

+ Xem ảnh, đọc ảnh và hiển thị các băng phổ

+ Phân tích các giá trị số của ảnh bằng việc tính toán và hiển thị các biểu đồ+ Tạo và khai thác các vùng đối tượng nghiên cứu trên ảnh

+ Phân loại ảnh theo nhiều phương pháp

+ Tạo ra các băng phổ mới thông qua việc tính toán các chỉ số và/hoặc áp dụng việc lọc ảnh

+ Trích xuất các phổ của các đối tượng, so sánh các phổ này với các phổ chuẩn…

b Giới thiệu về ảnh vệ tinh LandSat 8 :

Vệ tinh thế hệ thứ 8 - Landsat 8 đã được Mỹ phóng thành công lên quỹ đạo vào ngày 11/02/2013 với tên gọi gốc Landsat Data Continuity Mission (LDCM) Đây

là dự án hợp tác giữa NASA và cơ quan Đo đạc Địa chất Mỹ Landsat sẽ tiếp tục cung cấp các ảnh có độ phân giải trung bình (từ 15 - 100 mét), phủ kín ở các vùng cực cũng như những vùng địa hình khác nhau trên trái đất Nhiệm vụ của Landsat 8

là cung cấp những thông tin quan trọng trong nhiều lĩnh vực như quản lý năng lượng và nước, theo dõi rừng, giám sát tài nguyên môi trường, quy hoạch đô thị, khắc phục thảm họa và lĩnh vực nông nghiệp

Landsat 8 (LDCM) mang theo 2 bộ cảm: bộ thu nhận ảnh mặt đất (OLI -

Operational Land Imager) và bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt (TIRS - Thermal

Infrared Sensor) Những bộ cảm này được thiết kế để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy cao hơn so với các bộ cảm Landsat thế hệ trước Landsat 8 thu nhận ảnh với tổng số 11 kênh phổ, bao gồm 9 kênh sóng ngắn và 2 kênh nhiệt sóng dài xem chi tiết ở Bảng 1 Hai bộ cảm này sẽ cung cấp chi tiết bề mặt Trái Đất theo mùa ở độ phân giải không gian 30 mét (ở các kênh nhìn thấy, cận hồng ngoại, và hồng ngoại sóng ngắn); 100 mét ở kênh nhiệt và 15 mét đối với kênh toàn sắc Dải quét của LDCM giới hạn trong khoảng 185 km x 180 km Độ cao vệ tinh đạt 705 km so với

bề mặt trái đất Bộ cảm OLI cung cấp hai kênh phổ mới, Kênh 1 dùng để quan trắc biến động chất lượng nước vùng ven bờ và Kênh 9 dùng để phát hiện các mật độ dày, mỏng của đám mây ti (có ý nghĩa đối với khí tượng học), trong khi đó bộ cảm TIRS sẽ thu thập dữ liệu ở hai kênh hồng ngoại nhiệt sóng dài (kênh 10 và 11) dùng để đo tốc độ bốc hơi nước, nhiệt độ bề mặt Bộ cảm OLI và TIRS đã được thiết kế cải tiến để giảm thiểu tối đa nhiễu khí quyển (SNR), cho phép lượng tử hóa

dữ liệu là 12 bit nên chất lượng hình ảnh tăng lên so với phiên bản trước

Bảng 1 Kênh phổ của Landsat 8

c Giới thiệu về ảnh vệ tinh SPOT 4 :

- Ảnh SPOT thuộc thế hệ vệ tinh SPOT-1,-2,-3 ảnh có hai dạng là: ảnh toàn sắc (panchromatic) có độ phân giải không gian là 10m x 10m và ảnh đa phổ với độ phân giải không gian là 20m x 20m Ảnh SPOT thuộc thế hệ vệ tinh SPOT-4, đượcthu từ thiết bị bộ cảm HRVIR là ảnh thu liên tục trong dải phổ nhìn thấy và hồng ngoại và có độ phân giải 20m x20m

Kênh phổ Bước sóng Độ phân giải

không gian

Xanh lam 0,43-0,47 20Kênh 1 Xanh lục 0,50-0,59 20Kênh 2 Đỏ 0,61-0,68 20Kênh3 Cận hồng ngoại 0,79-0,89 20Kênh 4 Hồng ngoại trung 1,58-1,75 20

1 kênh toàn sắc Phổ đơn 0,61-0,68 10

Bảng 2 Kênh phổ của SPOT 4

2 Bài thực hành ENVI 2 :

 Phần mềm sử lý ảnh ENVI 4.4

 Ảnh vệ tinh Landsat 8

a Giới thiệu về hệ quy chiếu thường dùng ở Việt Nam

Hệ quy chiếu thường dùng ở Việt Nam cho các bản đồ hành chính và địa hình là:

 UTM datum WGS84 – Zone 48N

 UTM datum Thai/Viet India – Zone 48N

 UTM datum Hanoi 1972

 UTM datum VN 2000

 Lat/Long

b Khái niệm về tăng cường chất lượng ảnh, các phương pháp biến đổi ảnh

 Mục đích cơ bản của quá trình tăng cường chất lượng ảnh là phục vụ cho việc hiển thị ảnh trên màn hình và thay đổi độ tương phản của ảnh nhằm tách các đối tượng với nhau giúp cho quá trình chọn vùng mẫu được thực hiện dễ dàng Những phương pháp tăng cường chất lượng ảnh cơ bản là:

o Tăng cường tuyến tính

o Tăng cường theo hàm Gauss và Histogram equalization

 Các phương pháp biến đổi ảnh nhằm tạo ra một tệp dữ liệu mới có một số tính chất được nhấn mạnh và một số tính chất bị giảm đi để dễ dàng phân biệt một đối tượng đặc biệt nào đấy phục vụ mục tiêu nghiên cứu cụ thể của chúng ta Các phép biến đổi ảnh gồm:

o Các phép biến đổi số học: giữa các band ảnh có thể thực hiện các phépbiến đổi số học như cộng, trừ, nhân, chia nhằm tạo ra các kênh phổ mới

o Các phép tính logic trên ảnh

o Các phương pháp lọc ảnh: dùng để tăng cường hoặc giảm bớt một kiểu thông tin nào đó từ một ảnh nguyên thuỷ

c Khái niệm về phân loại ảnh

Phân loại ảnh vệ tinh là kỹ thuật được sử dụng để phân loại và gán các loại đốitượng các vùng có đặc tính gần giống nhau vào các nhóm, hay lớp để phân biệtnhóm tượng này với các đối tượng khác trên ảnh

 Phân loại không kiểm định: với phân loại này, phổ phản xạ hay xám độkhác nhau của các nhóm Pixel trên ảnh được phân loại theo kinh nghiệm

và được đặt tên một cách không có kiểm định ngoài thực địa Thôngthường số lượng các lớp được phân chia trong phân loại không kiểm địnhnhiều hơn so với phân loại có kiểm định Sau khi đối chiếu và so sánh

kỹ, một số lớp gần nhau có thể được điều chỉnh và đồng nhất để phù hợpvới thực tế Phương pháp này thường chỉ dùng để phân loại sơ bộ trướckhi bước vào phân loại chính thức

 Phân loại có kiểm định: phân loại có kiểm định được dùng để phân loạicác đối tượng theo yêu cầu của người sử dụng Trong quá trình phânloại, máy tính sẽ yêu cầu người sử dụng lựa chọn mẫu để đưa vào phânloại Những mẫu này có thể được lấy dựa trên cơ sở khảo sát thực địa,qua phân tích ảnh máy bay, hoặc từ các tư liệu bản đồ chuyên đề Cácmẫu được lựa chọn gọi là “điểm chìa khoá” trong quá trình phân loại

III – Phương pháp làm, kết quả, và phân tích kết quả :

1 Bài thực hành ENVI 1 :

1.1 Mở ảnh và hiển thị ảnh

Chúng ta sẽ làm việc với ảnh Landsat 8 khu vực Hà Nội

 Mở file *.hdr bằng Notepad để thu thập các thông tin về ảnh, số dòng, sốcột, kích thước, ảnh được chụp ở mấy band từ, ảnh đã được nắn chỉnhchưa, nếu được nắn chỉnh rồi thì ở hệ quy chiếu nào, vv

1.2 So sánh ảnh vệ tinh Landsat 8 và SPOT 4 :

a Ảnh vệ tinh Landsat 8 :

Hình 1 Ba cửa sổ hiện thị ảnh Landsat 8 màu thực

Hình 2 Các thông số của ảnh Landsat 8

- Số cột : 7601 số dòng : 7761

- Đơn vị tính dung lượng ảnh: Unsigned Int

- Định dang dữ liệu file ảnh : BSQ

- Proj ( phép chiếu và múi chiếu ) : UTM, Zone 47N

- Pixel (độ phân giải không gian của ảnh) : 30 meters

- Độ phân giải thời gian : 16 ngày

- Độ phân giải : 16 bit

- Phương pháp lưu trữ ảnh : Ảnh landsat 5 được lưu trữ dưới dạng BSQ

- Datum (elipxoid sử dụng) : WGS-84

- Hệ tọa độ của ảnh :

+ UL Geo ( tọa độ địa lý của pixel phía trên, bên trái của ảnh ) : 104o23’3.96’’E ,

22o43’7.43’’N

+ UL Map ( tọa độ bản đồ của pixel phía trên, bên trái của ảnh ) : 436785.000, 2512515.000

b Ảnh vệ tinh SPOT 4 :

Hình 3.Ba cửa sổ hiện thị ảnh Spot 4 màu thực

- Số cột : 600, số dòng : 600

- Đơn vị tính dung lượng ảnh: Integer

- Định dang dữ liệu file ảnh : BIL

- Proj ( phép chiếu và múi chiếu ) : France Zone II centre

- Pixel (độ phân giải không gian của ảnh) : 4 meters

- Độ phân giải thời gian : 23 ngày

- Độ phân giải : 8 bit

- Phương pháp lưu trữ ảnh : Ảnh SPOT được lưu trữ dưới dạng BIL

- Datum (elipxoid sử dụng) : Nouvelle Triangulation Francaise IGN

Ảnh vệ tinh Landsat 8

- Ảnh Landsat có khả năng đảm bảo tương đối tốt sự phân bố của các đối tượng

- Ảnh Landsat có khả năng phân loại các đối tượng thực vật tương đối tốt nhưruộng lúa, cỏ…

- Vì độ phân giải không gian của ảnh Landsat 8 (8 kênh 30m, 2 kênh 100 m, chỉ có

1 kênh 15m) thấp hơn ảnh SPOT, do đó, các đối tượng có độ chi tiết cao, nhỏ, diệntích ít, ảnh phân loại đạt độ chính xác không cao

Ảnh vệ tinh SPOT 4

- Với độ phân giải cao, ảnh SPOT phân loại tốt các đối tượng có kích thước nhỏ như đường giao thông, kênh rạch

- Ảnh SPOT đảm bảo tốt hình dáng đối tượng như đường giao thông, nhà cao tầng…

- Các đối tượng cây bụi, cây ngập nước, ảnh SPOT phân loại không có độ chính xác cao

d Kết luận :

-Ảnh SPOT có khả năng phân giải các đối tượng có kích thước nhỏ và đảm bảo được hình dáng đối tượng tốt hơn ảnh Landsat

- Ảnh Landsat đảm bảo tương đối tốt sự phân bố và phân loại của các đối tượng

1.3 Cắt ảnh theo kích thước và theo vùng nghiên cứu:

Cách làm :

Cách 1 (cắt theo ảnh hiển thị - lưu trữ 3 băng RGB)

 Mở ảnh màu thực ra

 Chọn “Save Image as” trong menu “File” sau đó lựa chọn tên file ảnh

 Chọn “Spatial Subset” và sau do chọn vùng cần cắt, có thể chọn theo toạ

độ, theo ảnh, hay theo bản đồ Sau khi lựa chọn rồi thì ấn OK

 Lựa chọn định dạng file ảnh mới: “Tiff/GeoTiff”, các định dạng ảnh

khác, hoặc giữ nguyên định dạng của ENVI

 Lựa chọn vị trí để lưu file ảnh mới ra

Cách 2 (sử dụng số lượng băng phổ theo yêu cầu của người sử dụng)

- Basic Tool  Resize data  cửa sổ Resize Data Input File (nhập vào file cần cắt)  ok

- Lựa chọn Spatial Subset để xác định khu vực ảnh cần cắt

- Lựa chọn Spectral Subset để xác định số lượng băng phổ theo yêu

cầu

- Ok, giữ nguyên các thông số mặc định  chọn đường dẫn để ghi file (Enter Output file name  choose)

* Kết quả cắt :

Hình 4 Kết quả cắt ảnh Landsat 8 1.4 Hiển thị đường cong phổ phản xạ của các đối tượng trên ảnh:

Trên cửa sổ Image, chọn Tools, chọn profile  z profile

Hình 5 Hình ảnh đường cong phổ phản xạ một đối tượng trên ảnh Spot 4

Hình 6.Hình ảnh đường cong phổ phản xạ một đối tượng trên ảnh Landsat 8

1.4.2 Nhận xét đường cong phổ phản xạ của một số đối tượng trên ảnh SPOT 4:

Hình 7 Đường cong phổ phản xạ của thực vật

Nhận xét : Khả năng phản xạ phổ của lá cây ở vùng sóng ngắn và vùng ánh sáng

đỏ thấp Ở bước sóng xanh lá cây khả năng phản xạ phổ của lá cây rât cao.Thựcvật có khả năng hấp thụ năng lượng mạnh nhất ở các bước sóng 1.4 , 1.9 ,2.7, khihàm lượng nước trong lá cây giảm đi , khả năng phản xạ phổ của lá cây cũng tănglên đáng kể

Hình 8 Đường cong phổ phản xạ của nước

Nhận xét : Nước có khả năng hấp thụ năng lượng rất mạnh ở bước sóng cận hồng ngoại và hồng ngoại, do đó năng lượng phản xạ sẽ rất ít

Hình 9.Đường cong phổ phản xạ của đất

Nhận xét : Khả năng phản xạ phổ của đất tăng theo độ dài bước sóng , đặc biệt là bước sóng cận hồng ngoại và hồng ngoại nhiệt

Hình 10.Đường cong phổ phản xạ của đường giao thông 1.5 Kiểm tra giá trị và vị trí của các điểm ảnh

a, Cách thực hiện :

 Mở ảnh màu thực ra

 Chọn “Cursor Location/Value” trên menu “Tools”

 Khi xuất hiện bảng hội thoại “Cursor Location/Value” thì di chuyển con trỏ đến cửa sổ “Image Windows” chúng ta sẽ thấy được giá trị và vị trí

của điểm chúng ta cần biết

b, Kết quả thực hiện :

Hình 11 Giá trị và vị trí của các điểm ảnh

2 Bài thực hành ENVI 2.1 : Tăng cường chất lượng ảnh, biến đổi và tính toán trên ảnh vệ tinh

 Đánh các lệnh tính toán mà bạn muốn vào trong hộp “Enter an

expression text box” Sử dụng các biến là tên các band Tên các biến

phải được bắt đầu bằng ký tự “b” hoặc “B” và theo sau là 5 ký tự số.

Các biến sẽ được hỏi và chúng ta sẽ gán chúng với các band ảnh hiện có

b Tính toán chỉ số phân biệt thực vật (Normal Difference Vegetable Index -NDVI)

và gán trị số trên giải byte (0 – 255)

Cách thực hiện :

• Công thức để tính chỉ số phân biệt thực vật:

NDVI = (NIR – Red)/(NIR + Red)

Đối với ảnh Landsat 8 thì band 5 là band hồng ngoại gần (biến 1) và band 4 sẽ là band Red (biến 2)

• Gõ lệnh sau vào (float(b1)-float(b2))/(float(b1)+float(b2))

• Sau khi click OK, hộp thoại “The Variable to Band Pairing” sẽ xuất hiện cho phép ta gán các band ảnh vào các biến

• Lựa chọn lưu kết quả trên file hay trên bộ nhớ rồi click OK

• Lựa chọn “Band Math” trên menu “Basic Tools” và gõ lệnh BYTSCL(b1, 1.0, max=1.0) rồi click OK

min=-• Gán biến b1 bằng NDVI band vừa tính

• Lựa chọn ghi kết quả ra file hay bộ nhớ

Vì giá trị thật của NDVI nằm trong dải từ -1 đến 1, giá trị NDVI của pixel càng gần 1 biểu hiện pixel đó hay vùng đó là vùng có nhiều thực vật Tuy nhiên trên khitính toán nhiều khi người ta thường hay chuyển các giá trị NDVI trong dải giá trị thực trên sang dải giá trị từ 0 đến 255 vì vậy phải dùng lệnh BYTSCL

(*) Kết quả thực hiện :

Hình 12 Hình ảnh sau khi tính toán

Nhận xét : Sau khi thưc hiện các bước mở và nhập lệnh vào phần mềm ENVI ta sẽ được hình như trên, trong hình là khi đưa con trỏ chuột tới vùng có màu đen thì giátrị NDVI là 115 tức là đây là vùng có ít thực vật

c Các phép tính logic:

Cách thực hiện :

Để tạo một ảnh mới chỉ hiển thị vùng có thực vật, chúng ta tiến hành các thao tác tính toán logic trên ảnh với giá trị NDVI < 0 sẽ gán với giá trị -999 – là khu vực không có thực vật

• Lựa chọn Basic ToolsBand Math từ menu chính

• Đưa lệnh : (b1 lt 0)*(-999) + (b1 ge 0)*b1 vào sau đó click OK

• Gán b1 bằng band NDVI vừa tính

• Lựa chọn ghi kết quả ra file hay bộ nhớ

Kết quả thực hiện :