Một số kỹ thuật ứng dụng trong xây dựng cơ sở dữ liệu viễn thámm

Thuật ngữ viễn thám được sử dụng đầu tiên ở Mỹ vào năm 1960, bao gồm tất cả các lĩnh vực như không ảnh, giải đoán ảnh, địa chất ảnh… Về bản chất, do các tính chất của vật thể có thể được

NGUYỄN BÁ QUÂN

MỘT SỐ KỸ THUẬT ỨNG DỤNG TRONG XÂY DỰNG

CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Thái Nguyên, năm 2016

NGUYỄN BÁ QUÂN

MỘT SỐ KỸ THUẬT ỨNG DỤNG TRONG XÂY DỰNG

CƠ SỞ DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM

Chuyên ngành : Khoa học máy tính

Mã số chuyên ngành: 60 48 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS TS ĐẶNG VĂN ĐỨC

Thái Nguyên, tháng 6 năm 2016

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan tất cả các nội dung của luận văn này hoàn toàn được hình thành và phát triển từ quan điểm của chính cá nhân tôi, dưới sự hướng dẫn chỉ bảo của PGS.TS Đặng Văn Đức Các số liệu kết quả có được trong luận văn tốt nghiệp là hoàn toàn trung thực

Học viên

Nguyễn Bá Quân

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành chương trình cao học và viết luận văn này, tôi đã nhận được

sự hướng dẫn, giúp đỡ và chỉ bảo nhiệt tình của quý thầy cô trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Đặc biệt là những thầy cô ở Viện công nghệ thông tin Hà Nội đã tận tình dạy bảo cho tôi trong suốt thời gian học tập tại trường

Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến PGS.TS Đặng Văn Đức đã dành nhiều thời gian và tâm huyết hướng dẫn tôi hoàn thành luận văn này

Mặc dù tôi đã cố gắng hoàn thiện luận văn bằng tất cả năng lực của mình, song không thể tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận được sự đóng góp quý báu của quý thầy cô và các bạn

Tôi xin chân thành cảm ơn!

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC HÌNH ẢNH v

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG I: KHÁI QUÁT VỀ ẢNH VIỄN THÁM 2

VÀ CSDL ẢNH VIỄN THÁM 2

1.1 Khát quát về ảnh viễn thám 2

1.1.1 Khái niệm về ảnh viễn thám 2

1.1.2 Nguyên lý hoạt động của ảnh viễn thám 2

1.1.3 Ứng dụng của ảnh viễn thám trong việc quản lý tài nguyên, thiên nhiên và môi trường 11

1.2 Hệ thống thông tin địa lý 21

1.2.1 Tổng quan về hệ thông tin địa lý 21

1.2.2 Khái niệm về Hệ thông tin địa lý 22

1.2.3 Các thành phần của Hệ thông tin địa lý 22

1.2.4 Các chức năng của Hệ thống thông tin địa lý 24

1.2.5 Hệ thông tin địa lý được biểu diễn như thế nào 26

1.2.6 Hệ quản trị CSDL không gian 29

1.3 Kết chương 30

CHƯƠNG 2: MỘT SỐ THUẬT TOÁN ỨNG DỤNG TRONG CSDL ẢNH VIỄN THÁM 31

2.1 Nâng cao chất lượng ảnh viễn thám 31

2.1.1 Biến đổi độ tương phản 32

2.1.2 Tăng cường độ tương phản theo tuyến 33

2.1.3 Làm biến đối màu sắc, mật độ và cường độ màu trên ảnh 35

2.1.4 Kỹ thuật tăng cường đường gờ 36

2.1.5 Kỹ thuật ghép nối ảnh số 39

2.1.6 Thiết lập hình ảnh tổng hợp nổi 41

2.1.7 Kỹ thuật chiết tách thông tin 41

2.2 Nắn chỉnh và tham chiếu địa lý ảnh viễn thám 48

2.2.1.Thu thập và tiền xử lý dữ liệu bản đồ véctơ 48

2.2.2 Nắn chỉnh dữ liệu bản đồ 54

2.2.3 Đơn giản hóa dữ liệu không gian 61

2.2.4 Chồng ghép bản đồ 63

2.2.5.Một số thuật toán minh họa 67

2.3 Kết chương 71

CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM 72

3.1 Lựa chọn bài toán xây dựng chương trình thử nghiệm: 72

3.2 Thu thập dữ liệu thử nghiệm 72

3.3 Phát triển chương trình thử nghiệm 75

3.4 Đánh giá kết quả thu được 82

3.5 Kết chương 83

KẾT LUẬN 84

TÀI LIỆU THAM KHẢO 85

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Tiến trình viễn thám 3

Hình 1.2 Các vector điện (E) và từ (M) của sóng điện từ 4

Hình 1.3 Phổ điện từ 5

Hình 1.4 Cửa sổ khí quyển 8

Hình 1.5 Bức xạ tương tác với mặt Trái đất 8

Hình 1.6 Phản xạ toàn phần và phản xạ khuyếch tán 9

Hình 1.7 Đáp ứng phổ của lá cây đối với bước sóng nhìn thấy và hồng ngoại 9

Hình 1.8 Đáp ứng phổ của nước đối với bước sóng nhìn thấy và hồng ngoại 10

Hình 1.9 Đường cong đáp ứng phổ của thực vật, đất và nước 10

Hình 1.10 Ảnh Landsat và bản đồ sử dụng đất tỉnh Hòa Bình (11/2000) 18

Hình 1.11: Cấu trúc vector và raster 26

Hình 2.1 Ảnh nguyên thuỷ và ảnh tăng cường độ tương phản 34

Hình 2.2 Sơ đồ thể hiện kỹ thuật làm tăng độ tương phản không theo tuyến, chú ý các đoạn dốc là khoảng được tăng cường 34

Hình 2.3 Liên hệ giữa hai hệ thống RGB và HIS 36

Hình 2.4 Lọc đường biên không theo hướng sử dụng filter laplacian 37

Hình 2.5 Ảnh lọc không theo hướng và lọc theo hướng từ ảnh 39

Landsat và bản đồ phân tích lineament 39

Hình 2.6 Cửa lọc kenel và kết quả lọc 40

Hình 2.7 Các dạng mạng lưới thuỷ văn căn bản 42

Hình 2.8 Phương pháp biến đổi thành phần chính dùng để tạo ảnh thành phần chính (PC) cho 6 band của LANDSAT 43

Hình 2.9 Nguyên tắc phân loại ảnh đa phổ 46

Hình 2.10 Sơ đồ mô tả sự phân loại đa phổ 46

Hình 2.11 Chuyển đổ tam giác trên bản đồ sang tam giác trên thực địa 59

Hình 2.12 Điểm tam giác được chuyển trực tiếp từ bản đồ sang thực địa 59

Hình 2.13 Các điểm bên trong trong bản đồ được chiếu từ một đỉnh đến cạnh đối diện, và sau đó hai hình chiếu được tính toán cho tam giác trong khảo sát bằng cách áp dụng một tỷ lệ đơn giản 60

Hình 2.14 Các điểm trên bản đồ được chuyển đến trung tâm của hình tam giác trong thực tế 61

Hình 2.15 Minh họa thuật toán Douglas-Peucke 62

Hình 2.16 Chồng ghép dữ liệu 63

Hình 2.17 Chồng ghép đa giác 65

Hình 2.18 Tiến trình phủ đa giác 66

Hình 2.19 Đường và đa giác lệch nhau 67

Hình 2.20 Giao của các đoạn thẳng 69

Hình 2.21 Điểm trong đa giác 70

Hình 2.22 Phương pháp kiểm tra góc 70

Hình 2.23 Diện tích đa giác 71

Hình 3.1 Giao diện chương trình và giao diện chức năng nắn chỉnh bản đồ 79

Hình 3.2 Bản đồ địa giới hành chính Tỉnh Thái Nguyên trước (màu đỏ) và sau khi nắn chỉnh (màu xanh) 80

Hình 3.3 Bản đồ địa giới Thành phố Thái Nguyên trước khi nắn chỉnh 80

Hình 3.4 Bản đồ địa giới Thành phố Thái Nguyên sau khi nắn chỉnh 81

Hình 3.5 Ảnh được cắt theo địa giới hành chính của Phường Tân Lập 81 Hình 3.6 Ảnh được cắt theo địa giới hành chính của Phường Hoàng Văn Thụ 82

MỞ ĐẦU Ngày nay, cùng với sự phát triển các ứng dụng của công nghệ, thuật ngữ

“Viễn Thám” (Remote Sensing) đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh

vực khác nhau, đặc biệt là trong các ngành khoa học về trái đất

Trên thế giới công nghệ viễn thám đã được ứng dụng rộng rãi vào sự phát triển kinh tế xã hội nói chung Trong lĩnh vực khoa học công nghệ nói riêng, công nghệ viễn thám và đã chứng tỏ được tính hiệu quả cả về mặt công nghệ cũng như kinh tế, đồng thời cũng chứng tỏ được khả năng cung cấp thông tin độc đáo mà chưa có công nghệ nào có thể thay thế như khả năng cung cấp thông tin lặp đa thời gian có tính trung thực cao, khả năng cung cấp thông tin trên diện rộng, có tính bao quát cao, khả năng cung cấp thông tin không bị hạn chế trong ranh giới lãnh thổ, khả năng cung cấp thông tin phục vụ đa ngành, đa lĩnh vực Viễn thám đã có những bước phát triển vượt bậc với những dạng tư liệu mới và những công nghệ xử lý hết sức đa dạng

Ở Việt Nam công nghệ viễn thám đã cung cấp rất nhiều số liệu cho các lĩnh vực như: thiên văn, khí tượng, địa chất, địa lý, hải dương, nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản, quân sự, thông tin, hàng không, vũ trụ trong đó các thuật toán như: nâng cao chất lượng ảnh viễn thám, nắn chỉnh ảnh, xếp chồng bản đồ được sử dụng trong cơ sở dữ liệu (CSDL) ảnh viễn thám Xuất phát từ vấn đề

thực tiễn trên, tôi lựa chọn đề tài: “Một số kỹ thuật ứng dụng trong xây dựng

Cơ sở dữ liệu viễn thám”

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng: Thuật toán trong CSDL ảnh viễn thám

Phạm vi: Một số thuật toán ứng dựng trong CSDL ảnh viễn thám

Những nội dung nghiên cứu chính:

Chương 1: Khái quát về ảnh viễn thám và cơ sở dữ liệu ảnh viễn thám

Chương 2: Một số thuật toán ứng dụng trong cơ sở dữ liệu ảnh viễn thám

Chương 3: Thử nghiệm

CHƯƠNG I: KHÁI QUÁT VỀ ẢNH VIỄN THÁM

VÀ CSDL ẢNH VIỄN THÁM 1.1 Khát quát về ảnh viễn thám

1.1.1 Khái niệm về ảnh viễn thám

Viễn thám được định nghĩa là khoa học nghiên cứu các phương pháp thu thập, đo lường và phân tích thông tin của vật thể quan sát mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng

Thuật ngữ viễn thám được sử dụng đầu tiên ở Mỹ vào năm 1960, bao gồm tất cả các lĩnh vực như không ảnh, giải đoán ảnh, địa chất ảnh…

Về bản chất, do các tính chất của vật thể có thể được xác định thông qua năng lượng bức xạ hay phản xạ từ vật thể nên viễn thám là một công nghệ nhằm xác định và nhận biết đối tượng hoặc các điều kiện môi trường thông qua những đặc trưng riêng về sự phản xạ và bức xạ

Theo các định nghĩa trong [CAN][KER] thì viễn thám (Remote Sensing)

được hiểu như một khoa học, nghệ thuật thu nhận thông tin về đối tượng, khu vực hay hiện tượng trên bề mặt Trái đất mà không tiếp xúc trực tiếp với chúng

Công việc này được thực hiện bởi cảm nhận (sensing) và lưu trữ các năng lượng

phản xạ hay được phát ra từ các đối tượng nghiên cứu Sau đó, các thông tin này được phân tích, xử lý và ứng dụng các thông tin này vào nhiều lĩnh vực khác nhau

1.1.2 Nguyên lý hoạt động của ảnh viễn thám

Tiến trình viễn thám bao gồm nhiều công đoạn, trong đó có tương tác giữa bức xạ và đối tượng nghiên cứu Khái niệm đối tượng nghiên cứu trong tài liệu này được hiểu là các đối tượng, khu vực hay hiện tượng nào đó trên bề mặt Trái đất mà con người muốn thu thập thông tin về nó Trên hình 1.1 là mô tả vắn tắt bảy thành phần của hệ thống thu ảnh viễn thám [CAN]

Hình 1.1 Tiến trình viễn thám

Nguồn năng lượng hay nguồn sáng (A): Yêu cầu đầu tiên của viễn thám

là phải có nguồn năng lượng để chiếu sáng hay cung cấp năng lượng điện từ đến đối tượng nghiên cứu

Bức xạ và khí quyển (B): Vì năng lượng đi từ nguồn tới đối tượng đích

cho nên nó tiếp xúc và đi qua khí quyển Việc tương tác này còn xảy ra lần nữa

khi năng lượng đi từ đối tượng đích tới cảm biến (sensor)

Tương tác với đối tượng đích (C): Sau khi năng lượng được truyền qua

khí khuyển nó sẽ tương tác với đối tượng đích Cách thức tương tác của chúng phụ thuộc vào tính chất của đối tượng đích và bức xạ

Thu nhận năng lượng bằng đầu cảm biến (D): Sau khi năng lượng bị

đối tượng đích truyền đi hay phân tán (scattered), đầu cảm biến sẽ thu nhận

(không tiếp xúc) và lưu trữ bức xạ điện từ

Truyền, nhận và xử lý năng lượng (E): Năng lượng được cảm nhận bởi

Sensor sẽ được truyền đi, thông thường dưới dạng điện tử, đến trạm thu và xử

lý, nơi mà dữ liệu được xử lý thành ảnh (dưới dạng hard-copy hay dạng số)

Diễn giải và phân tích (F): Ảnh được diễn giải bằng trực giác hay hệ

thống số để trích chọn các thông tin về đối tượng nghiên cứu

Ứng dụng (G): Phần tử cuối cùng của tiến trình viễn thám là áp dụng các

thông tin vừa trích chọn từ ảnh về đối tượng nghiên cứu để hiểu rõ hơn về nó, làm nổi lên các thông tin mới hay hỗ trợ giải quyết một số vấn đề cụ thể

CCRS

©

Năng lượng điện từ

Viễn thám phụ thuộc vào việc đo đạc nguồn năng lượng dưới dạng bức xạ

điện từ (Electromagnetic – EM) Nguồn năng lượng EM quan trọng nhất là Mặt

trời, nó cung cấp ánh sáng nhìn thấy, tia cực tím hay nhiệt độ Thực tế có nhiều sensor của vệ tinh đo ánh sáng phản xạ của Mặt trời Ngoài ra, có một số sensor với khả năng đo được năng lượng truyền bởi chính Trái đất hay năng lượng của chính nó

Bức xạ EM bao gồm trường điện (E) và trường từ (M) Chúng vuông góc với nhau (hình 1.2) Hai trường này dao động vuông góc với hướng truyền đi của sóng (bức xạ) Cả hai lan truyền trong không gian với tốc độ ánh sáng (C) xấp xỉ 299.799.000 m/s

Hình 1.2 Các vector điện (E) và từ (M) của sóng điện từ

Hai đặc tính quan trọng của sóng điện từ để hiểu được viễn thám là bước sóng () và tần số (v) Bước sóng và tần số có quan hệ như sau:

Có nhiều vùng của phổ điện từ được sử dụng trong viễn thám, ví dụ vùng

tia cực tím (Ultraviolet - UV) Đá, khoáng trên mặt Trái đất phát ánh sáng nhìn

thấy khi chúng được chiếu bức xạ UV

Hình 1.3 Phổ điện từ

Mắt người chỉ có thể nhận biết được phần phổ nhìn thấy, có bước sóng từ 0.4m đến 0.7m Còn nhiều sóng điện từ xung quanh chúng ta mà nó không được phân biệt bởi mắt người nhưng nó có thể được nhận biết bằng các thiết bị viễn thám Bước sóng nhìn thấy dài nhất là đỏ và ngắn nhất là tím Bước sóng của một số màu cơ bản như sau:

Phần phổ điện từ quan tâm khác là vùng tia hồng ngoại (Infrared-IR), có

bước sóng từ 0.7m đến 100m Vùng này chia làm hai nhóm, nhóm thứ nhất

gọi là tia hồng ngoại phản xạ (Reflected IR), có bước sóng từ 0.7m đến 3.0m

và vùng tia hồng ngoại nhiệt (Thermal IR), có bước sóng từ 3.0m đến 100m

Bức xạ trong vùng tia hồng ngoại phản xạ được sử dụng trong viễn thám theo

cách tương tự bức xạ trong vùng nhìn thấy Bức xạ trong vùng tia hồng ngoại nhiệt được sử dụng khác hẳn hai vùng nói trên, trong đó, năng lượng được phát

đi từ bề mặt Trái đất dưới dạng nhiệt

Phần phổ mới được quan tâm trong viễn thám là vùng vi sóng

(microwave), có bước sóng từ 1mm đến 1m Đây là bước sóng dài nhất được sử

dụng trong viễn thám Khoảng sóng ngắn hơn của vùng này được sử dụng tương

tự vùng hồng ngoại nhiệt, trong khi khoảng sóng dài hơn được sử dụng để phát sóng radio

Tương tác giữa bức xạ và khí quyển

Trước khi bức xạ đến bề mặt Trái đất thì nó phải đi qua khí quyến Trái đất Các hạt và khí (gas) trong khí quyển ảnh hưởng đến ánh sáng và bức xạ đi qua nó Ngoài hơi nước, gas trong khí quyển bao gồm các thành phần chính sau:

Tán xạ xảy ra khi các thành phần của khí quyển tác động lên bức xạ điện

từ làm cho nó đổi hướng chuyển động so với hướng ban đầu Tán xạ phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm, bước sóng bức xạ, mức độ đậm đặc của hạt và gas và khoảng cách mà bức xạ đi qua khí quyển Có ba loại tán xạ sau đây:

Tán xạ Rayleigh: Tán xạ này xảy ra khi hạt trong khí quyển nhỏ hơn nhiều

so với bước sóng bức xạ Với tán xạ Rayleigh, năng lượng có sóng ngắn sẽ tán

xạ nhiều hơn năng lượng có sóng dài Ban ngày bầu trời có màu Blue vì hiện tượng này Ánh sáng Mặt trời đi qua khí quyển, các bước sóng ngắn (màu Blue) của phổ nhìn thấy sẽ tán xạ nhiều hơn so với các bước sóng nhìn thấy khác Vào thời điểm Mặt trời mọc và Mặt trời lặn, các tia sáng phải truyền trong khoảng xa hơn trong khí quyển so với giữa trưa Tán xạ của các bước sóng ngắn kết thúc, một phần nhỏ của tia sáng với bước sóng dài hơn (Red và Magenta) được tán xạ Hiện tượng tán xạ này là nguyên nhân gây ra sương mù, làm giảm độ nét trên ảnh viễn thám Với ảnh màu, sẽ xuất hiện màu xanh lơ trên toàn ảnh Do vậy, trước ống kính chụp, người ta thường đặt tấm lọc để ngăn chặn các tia sáng có bước sóng ngắn vào ảnh Tấm lọc đó được gọi là lọc sương mù

Tán xạ Mie: Xảy ra khi các hạt trong khí quyển có cùng kích thước với

bước sóng của bức xạ Bụi, phấn, hơi nước và khói có đường kính từ 5-100m

là nguyên nhân của tán xạ Mie Tán xạ này xảy khi bức xạ đi qua khí quyển và

có bước sóng dài hơn so với tán xạ Rayleigh Tán xạ này là nguyên nhân thấy

màu trắng khi trong khí quyển có mây

Tán xạ không lựa chọn (nonselective): Xảy ra khi các hạt trong khí quyển

có đường kính lớn hơn bước sóng bức xạ Giọt nước nhỏ và hạt bụi lớn là nguyên nhân của loại tán xạ này Tất cả các bước sóng của bức xạ đều tán xạ như nhau, do vậy có tên là tán xạ không lựa chọn Tán xạ này là nguyên nhân

nhìn thấy sương mù và mây có màu trắng vì các màu cơ bản Red, Green và Blue

đều tán xạ gần như nhau

Hấp thụ: Ngược lại với tán xạ, hiện tượng hấp thụ là nguyên nhân các

phân tử trong không khí hấp thụ năng lượng với các bước sóng khác nhau

thụ bức xạ Ozone hấp thụ bức xạ cực tím từ Mặt trời Nó bảo vệ da người khỏi

bị cháy dưới ánh nắng Mặt trời Carbon dioxide (còn gọi là khí nhà kính) hấp

thụ bức xạ mạnh hơn trong phần cao của tia cực tím trong dải phổ Nó ngăn

chặn Trái đất nóng lên Hơi nước trong không khí hấp thụ phần sóng ngắn của tia cực tím và phần sóng dài của vi sóng (22m – 1m)

Các vùng sóng trong dải phổ điện từ mà ở đó bức xạ bị hấp thụ ít nhất và

được truyền đi nhiều nhất thì gọi là cửa sổ khí quyển (atmospheric windows)

Chỉ những vùng có bước sóng ngoài băng tần hấp thụ của các thành phần khí quyển thì mới sử dụng trong viễn thám Cửa sổ khí quyển bao gồm (hình 1.4):

Trong viễn thám, việc đo bức xạ phản xạ từ các đối tượng đích là được

quan tâm nhất Sau đây là ví dụ hai loại phản xạ: Phản xạ toàn phần (Specular

reflection) và phản xạ khuếch tán (Diffuse reflection) như trên hình 1.6

Ví dụ ta có bức xạ với bước sóng nhìn thấy và hồng ngoại đi đến lá và nước trên bề mặt Trái đất

Lá cây: Chất diệp lục (chlorophyll) trong lá cây hấp thụ bức xạ với bước

sóng Red và Blue và phản xạ bước sóng Green Lá cây có khả năng phản xạ rất mạnh bức xạ ở vùng hồng ngoại phản xạ Ở vùng hồng ngoại nhiệt và vi sóng, khả năng phản xạ của lá cây giảm đi rõ rệt (hình 1.7)

Hình 1.7 Đáp ứng phổ của lá cây đối với bước sóng nhìn thấy và hồng ngoại

Nước: Bức xạ có bước sóng nhìn thấy dài hơn và cận hồng ngoại bị nước

hấp thụ nhiều hơn so với bước sóng nhìn thấy ngắn hơn Vậy, nước nhìn thấy

màu blue hay blue-green vì nó phản xạ mạnh tại sóng ngắn hơn và tối hơn khi

quan sát tại bước sóng red hay cận hồng ngoại Nếu tính chất của nước (độ đục, trong, mặn, sâu ) thay đổi làm phổ của chúng cũng thay đổi Hình 1.8 mô tả

đáp ứng phổ của nước và trầm tích (sediment) đối với bước sóng nhìn thấy và

bước sóng hồng ngoại

Hình 1.8 Đáp ứng phổ của nước đối với bước sóng nhìn thấy và hồng ngoại

Hình 1.9 là đồ thị đường cong phổ của thực vật, đất và nước Hình dạng đường cong phổ phụ thuộc vào dải sóng năng lượng mà ở đó được thiết bị viễn thám ghi lại và phụ thuộc vào tính chất của đối tượng đích trên mặt Trái đất

Hình 1.9 Đường cong đáp ứng phổ của thực vật, đất và nước

Đáp ứng phổ là thông tin quan trọng trong viễn thám Ta có thể phân tích, nhận dạng đối tượng trên bề mặt Trái đất thông qua đáp ứng phổ của chúng

Như trình bày trên đây, Mặt trời được xem như nguồn năng lượng hay bức xạ của viễn thám Năng lượng mặt trời hoặc là phản xạ (ví dụ bước sóng nhìn thấy) hay bị hấp thụ và truyền trả lại (ví dụ bước sóng hồng ngoại nhiệt)

Bộ cảm nhận trong hệ thống viễn thám này gọi là bộ cảm nhận thụ động

(Passive Sensors) Mặt khác, hệ thống viễn thám có thể có bộ cảm nhận tích cực (Active Sensors), chính nó cung cấp nguồn năng lượng hay chiếu sáng Bộ cảm

nhận tích cực được ứng dụng vào bất kỳ thời điểm nào trong ngày, mùa Nó có thể được sử dụng với bước sóng dài (ví dụ vi sóng) mà năng lượng mặt trời không đáp ứng

1.1.3 Ứng dụng của ảnh viễn thám trong việc quản lý tài nguyên, thiên nhiên

và môi trường

Trong các hệ thống viễn thám, mỗi loại cảm biến được thiết kế cho một mục đích riêng, ví dụ cảm biến quang học được thiết kế dành cho việc thu thập các băng phổ Mỗi ứng dụng bản thân nó có những yêu cầu riêng, như độ phân dải phổ, phân dải không gian, phân dải thời gian Thông thường phải sử dụng nhiều cảm biến mới đáp ứng mọi yêu cầu của một ứng dụng

Sau đây là ứng dụng ảnh viễn thám trong một vài lĩnh vực khác nhau

Nông nghiệp

Nông nghiệp đóng vai trò chủ đạo trong nền kinh tế của cả các nước phát triển và đang phát triển Những công cụ này sẽ giúp người nông dân hiểu được tình trạng mùa màng của mình, mức độ phá hoại hoặc thiệt hại nghiêm trọng, hoặc năng suất tiềm năng và điều kiện đất đai

Ảnh vệ tinh được sử dụng làm công cụ lập bản đồ phân loại cây trồng, kiểm tra sức khỏe và khả năng tồn tại của chúng, và giám sát hoạt động nông nghiệp Các ứng dụng về nông nghiệp của viễn thám bao gồm:

 Phân lớp các loại cây trồng

 Đánh giá các điều kiện cây trồng

 Ước tính năng suất mùa vụ

 Lập bản đồ các đặc tính của đất trồng

 Lập bản đồ quản lý đất đai

 Giám sát (các hoạt động nông nghiệp)

Lập bản đồ các loại cây trồng

Việc xác định và lập bản đồ cây trồng là quan trọng Nó phục vụ mục đích

dự báo nguồn cung cấp lương thực (sản lượng dự báo), thu thập thống kê sản lượng mùa màng, tạo điều kiện lưu lại luân canh mùa vụ, lập bản đồ năng suất đất, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến cây trồng, đánh giá thiệt hại cây trồng do bão và hạn hán, và giám sát hoạt động nông nghiệp

Giám sát cây trồng và đánh giá thiệt hại

Đánh giá về tình trạng của cây trồng, cũng như phát hiện sớm hư hại cây trồng, đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tốt năng suất nông nghiệp Những yếu tố gây hại liên quan, ví dụ, thiếu độ ẩm, côn trùng, nấm và cỏ dại phá hoại, phải được phát hiện sớm để cung cấp cơ hội cho nông dân giảm thiểu thiệt hại

Lâm nghiệp

Các ứng dụng lâm nghiệp của viễn thám có thể được sử dụng bao gồm phát triển bền vững, đa dạng sinh học, gán nhãn và sở hữu đất đai (địa chính), theo dõi nạn phá rừng, theo dõi và quản lý tái trồng rừng, hoạt động khai thác gỗ thương mại, bảo vệ rừng bờ biển và rừng đầu nguồn, theo dõi lý sinh (đánh giá môi trường sống của động vật hoang dã), và các vấn đề khác liên quan đến môi trường

Thông tin về độ bao phủ của rừng rất có giá trị cho các nước đang phát triển có hiểu biết trước đây hạn chế về tài nguyên lâm nghiệp của họ Nó bao gồm việc lập bản đồ và theo dõi, nhất là rừng ven biển và rừng đầu nguồn để bảo vệ, giám sát các hoạt động chặt phá và trồng rừng, và lập bản đồ về cháy rừng, đốt rừng Các ứng dụng viễn thám trong lâm nghiệp bao gồm:

 Lập bản đồ khảo sát: Mục tiêu để đáp ứng yêu cầu của các tổ chức lâm nghiệp/môi trường quốc gia bao gồm cập nhật độ che phủ của rừng, theo dõi

sự suy giảm, và đo những đặc tính lý sinh của rừng, lập bản đồ phân biệt các

kiểu che phủ rừng và lập bản đồ nông lâm

 Lâm nghiệp thương mại: kiểm kê, lập bản đồ bao gồm: Lập bản đồ chặt phá rừng / đánh giá tái sinh rừng; Mô tả các đám cháy rừng; Lập bản đồ hạ tầng rừng / các thao tác hỗ trợ; Kiểm kê rừng; Ước lượng sinh khối; Thống kê các loài

 Giám sát môi trường: Các hoạt động bảo tồn có liên quan với giám sát số lượng, tình trạng và sự đa dạng của rừng trên Trái đất Bao gồm, Phá rừng (rừng nhiệt đới, rừng ngập mặn); Thống kê loài; Bảo vệ rừng đầu nguồn; Bảo vệ rừng bờ biển (rừng ngập mặn); Tình trạng rừng

Lập bản đồ chặt phá rừng

Viễn thám tập hợp rất nhiều công cụ để phân tích tốt hơn phạm vi và quy

mô của vấn nạn phá rừng Dữ liệu đa thời gian cung cấp cho các phân tích phát hiện sự thay đổi Hình ảnh của những năm trước đó được so sánh với những hình ảnh gần đây, để đo sự khác biệt hữu hình quy mô và mức độ của việc phá rừng hoặc mất rừng Dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau được sử dụng để cung cấp thông tin bổ sung

Nhận dạng loài và xác định kiểu che phủ

Viễn thám cung cấp một phương tiện nhanh chóng xác định và khoanh định các loại rừng khác nhau, một nhiệm vụ sẽ khó khăn và mất thời gian nếu sử dụng sự khảo sát trên mặt đất theo truyền thống Dữ liệu có sẵn tại nhiều mức độ khác nhau và độ phân giải để đáp ứng yêu cầu mang tính địa phương hoặc khu vực Xác định loài trên quy mô lớn có thể được thực hiện với dữ liệu đa phổ, siêu phổ hoặc không ảnh, trong khi việc mô tả kiểu che phủ trên quy mô nhỏ có thể được thực hiện bởi radar hoặc dữ liệu đa phổ Cả hình ảnh và các thông tin trích rút có thể được kết hợp vào GIS để phân tích sâu thêm hay trình bày với dữ liệu phụ trợ, chẳng hạn như sườn, ranh giới quyền sở hữu, hay đường bộ

Hình ảnh siêu phổ có thể cung cấp độ phân giải rất cao trong khi thu dữ liệu có độ phân giải bức xạ rất tốt Kiểu thông tin phổ chi tiết này có thể được sử dụng để tạo ký hiệu phổ của các loài thực vật và những điểm nhấn nhất định (ví

dụ như nhiễm) trên cây Dữ liệu siêu phổ cung cấp cái nhìn duy nhất về độ che phủ của rừng, chỉ có được thông qua công nghệ viễn thám

Yêu cầu dữ liệu phụ thuộc vào quy mô của nghiên cứu được tiến hành Đối với việc lập bản đồ khảo sát ở mức khu vực, vùng che phủ vừa phải, với một cảm biến nhạy cảm với sự khác biệt về độ che phủ rừng (cấu tạo tán, mật độ

lá, phản xạ phổ) là cần thiết Các tập dữ liệu đa phổ cũng đóng góp thông tin về thực vật khí hậu mà có thể giúp đọc thông tin bằng cách kết hợp những thay đổi theo mùa của các loài khác nhau

Để nhận dạng các loài chi tiết liên quan đến phân tích các khu vực rừng, bắt buộc có dữ liệu đa phổ có độ phân giải rất cao Khả năng có thể xem những hình ảnh trong máy stereo giúp việc phân định và đánh giá mật độ, chiều cao cây và loài Nói chung, theo dõi đặc tính lý sinh của rừng yêu cầu thông tin đa phổ và dữ liệu được tinh chỉnh

Lập bản đồ cháy rừng

Viễn thám có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi cháy rừng và tái sinh rừng sau đám cháy Như một công cụ giám sát, cảm biến thường xuyên tạo điều kiện cho quan sát các khu vực xa xôi và không thể tiếp cận, cảnh báo các

cơ quan giám sát sự xuất hiện và mức độ hỏa hoạn Dữ liệu nhiệt NOAA AVHRR và dữ liệu khí tượng GOES có thể được sử dụng để phân định các đám cháy đang hoạt động và các “điểm nóng” còn lại khi các bộ cảm biến quang học

bị cản trở bởi khói, mù, và / hoặc bóng tối Việc so sánh các khu vực đã bị cháy với các khu vực đám cháy đang hoạt động cung cấp thông tin như tốc độ và hướng chuyển động của lửa Dữ liệu viễn thám cũng có thể tạo thuận lợi cho việc định tuyến cho cả việc truy cập vào và thoát ra khỏi một đám cháy, và hỗ trợ lập kế hoạch hậu cần cho chữa cháy và xác định các khu vực phục hồi không thành công sau đám cháy

Trong khi dữ liệu nhiệt là tốt nhất cho việc phát hiện và lập bản đồ các đám cháy đang diễn ra, dữ liệu đa phổ (quang học và cận hồng ngoại) được ưa thích cho việc quan sát các giai đoạn phát triển và thực vật khí hậu học trong

khu vực bị cháy trước đây Độ tuổi và diện tích tương đối từ các khu vực bị cháy

có thể được xác định và khoanh định, và tình trạng của thực vật tiếp theo được đánh giá và theo dõi Việc lập bản đồ cháy yêu cầu sự che phủ không gian trung bình, độ phân giải cao đến trung bình và thời gian xoay vòng thấp Mặt khác, phát hiện cháy và giám sát yêu cầu sự che phủ không gian lớn, độ phân giải trung bình và thời gian xoay vòng rất nhanh để tạo điều kiện cho sự đáp ứng

Địa chất học

Địa chất học gồm những vấn đề nghiên cứu về địa mạo, cấu trúc và dưới

bề mặt, để hiểu được các quá trình vật lý tạo ra thay đổi ở vỏ trái đất Nó thường được hiểu như thăm dò và khai thác tài nguyên khoáng sản Dầu thô cung cấp khí đốt và dầu khí cho phương tiện giao thông, tổng hợp và khai thác đá vôi (cát, sỏi) cung cấp nguyên liệu làm bê tông để lát và xây dựng, khai thác kali để cho phân bón, khai thác than để sản xuất năng lượng, kim loại quý và đá quý cho đồ trang sức, kim cương cho các mũi khoan, đồng, kẽm và các loại khoáng chất cho các mục đích sử dụng khác Địa chất cũng bao gồm việc nghiên cứu sự nguy hiểm tiềm tàng như núi lửa, lở đất, và động đất, và đó là một yếu tố quan trọng cho các nghiên cứu địa kỹ thuật liên quan đến xây dựng và kỹ thuật Các nghiên cứu địa chất không chỉ giới hạn đối với trái đất – viễn thám đã được sử dụng để kiểm tra thành phần và cấu trúc các hành tinh khác và mặt trăng

Viễn thám được sử dụng như một công cụ để trích xuất thông tin về cấu trúc, thành phần bề mặt đất hoặc lớp dưới bề mặt, nhưng thường được kết hợp với nguồn dữ liệu khác cung cấp các phép đo bổ sung Dữ liệu đa phổ có thể cung cấp thông tin về thạch học hoặc thành phần đá dựa trên phản xạ phổ Radar cung cấp thể hiện của bề mặt địa hình và độ gồ ghề, và do đó là cực kỳ có giá trị, đặc biệt là khi tích hợp với một nguồn dữ liệu khác để cung cấp bổ trợ chi tiết Ứng dụng viễn thám trong địa chất bao gồm:

 Lập bản đồ khoáng sản bề mặt / nền đá

 Lập bản đồ về đá

 Lập bản đồ cấu trúc

 Thăm dò / khai thác cát, sỏi

 Lập bản đồ và theo dõi sự kiện

 Lập bản đồ mối nguy hiểm địa lý

 Lập bản đồ hành tinh

Thủy văn

Thủy văn học là ngành nghiên cứu về nước trên bề mặt trái đất, từ quá trình chảy trên mặt đất, đóng lại thành băng hay tuyết, hoặc giữ lại trong đất Thủy văn vốn liên quan đến nhiều ứng dụng khác của viễn thám, đặc biệt là lâm nghiệp, nông nghiệp và độ che phủ đất, vì nước là một thành phần quan trọng trong mỗi ngành đó Hầu hết các quá trình thủy văn đều là động, không chỉ giữa năm này với năm khác, mà còn giữa các mùa, do đó đòi hỏi sự quan sát thường xuyên Viễn thám cung cấp một cái nhìn khái quát về sự phân bố không gian và tính động của các hiện tượng thuỷ văn, thường không thể đạt được bằng cách khảo sát mặt đất truyền thống Radar mang lại một hướng mới cho hoạt động nghiên cứu thuỷ văn với khả năng cảm biến chủ động của mình, cho phép cửa sổ thời gian của việc thu hình ảnh bao gồm các điều kiện thời tiết xấu hoặc bóng tối theo mùa hoặc hàng ngày Ví dụ về các ứng dụng thuỷ văn bao gồm:

 Lập bản đồ và giám sát vùng ẩm ướt

 Ước tính độ ẩm đất trồng

 Theo dõi đóng tuyết / phân định phạm vi

 Đo độ dày của tuyết

 Xác định sự cân bằng giữa tuyết và nước

 Theo dõi sự đóng băng ở sông và hồ

 Lập bản đồ và theo dõi lũ lụt

 Theo dõi sự hoạt động của sông băng (dâng lên, cắt bỏ)

 Phát hiện sự thay đổi của sông / đồng bằng

 Lập bản đồ lưu vực thoát nước và mô hình hóa đầu nguồn

 Phát hiện rò rỉ ở kênh thủy lợi

 Lập lịch thủy lợi

Lớp phủ đất và sử dụng đất

Mặc dù những thuật ngữ lớp phủ đất và sử dụng đất thường được sử dụng thay thế cho nhau, thực tế chúng có ý nghĩa khá khác biệt Lớp phủ đất chỉ đến lớp phủ bề mặt trên mặt đất, cho dù là thực vật, cơ sở hạ tầng đô thị, nước, đất trống hoặc các loại khác Xác định, khoanh định và lập bản đồ lớp phủ đất quan trọng trong việc nghiên cứu theo dõi toàn cầu, quản lý tài nguyên, và các hoạt động quy hoạch Xác định lớp phủ đất thiết lập đường cơ sở mà từ đó các hoạt động giám sát (phát hiện sự thay đổi) có thể được thực hiện, và cung cấp các thông tin lớp phủ mặt đất cho bản đồ chuyên đề cơ sở

Sử dụng đất (hình 1.10) đề cập đến mục đích sử dụng đất, ví dụ, giải trí, môi trường sống của động vật hoang dã, hoặc nông nghiệp Các ứng dụng sử dụng đất bao gồm cả lập bản đồ cơ sở và theo dõi tiếp sau, bởi vì thông tin kịp thời là cần thiết để biết số lượng đất hiện tại trong những cách sử dụng và xác định những thay đổi sử dụng đất từ năm này qua năm khác Kiến thức này sẽ giúp phát triển các chiến lược để cân bằng bảo tồn, tranh chấp trong sử dụng, và

áp lực phát triển Các vấn đề định hướng nghiên cứu sử dụng đất bao gồm việc loại bỏ hoặc xáo trộn đất sản xuất, lấn chiếm đô thị, và sự suy giảm của rừng Điều quan trọng là để phân biệt sự khác biệt giữa lớp phủ đất và sử dụng đất, và các thông tin có thể được xác định chắc chắn từ mỗi công việc đó Các đặc tính đo bằng kỹ thuật viễn thám liên quan đến lớp phủ đất, mà từ đó có thể được suy ra sử dụng đất, đặc biệt là với dữ liệu phụ trợ hoặc kiến thức tiên nghiệm Các ứng dụng viễn thám trong sử dụng đất bao gồm:

 Quản lý tài nguyên tự nhiên

 Bảo vệ môi trường sống của động vật hoang dã

 Lập bản đồ đường cơ bản làm đầu vào cho GIS

 Mở rộng đô thị

 Định tuyến và lập kế hoạch hậu cần cho các hoạt động thăm dò / khai thác tài nguyên

 Phân định thiệt hại (lốc xoáy, lũ lụt, núi lửa, động đất, hỏa hoạn)

 Ranh giới pháp lý về đánh giá thuế, tài sản

 Phát hiện mục tiêu - xác định các dải đất, đường giao thông, cầu, mặt đất/nước

Hình 1.10 Ảnh Landsat và bản đồ sử dụng đất tỉnh Hòa Bình (11/2000)

Lập bản đồ

Lập bản đồ là một bộ phận được tích hợp vào quá trình quản lý tài nguyên đất và thông tin được bản đồ hoá là sản phẩm thông thường của phân tích dữ liệu viễn thám Các đặc điểm tự nhiên và cơ sở hạ tầng như mạng lưới giao thông, khu đô thị và địa giới hành chính có thể được sinh ra cho bản đồ mà chúng tuân thủ các hệ thống toạ độ được tham chiếu, sau đó có thể được kết hợp với thông tin chuyên đề Bản đồ ranh giới, chuyên đề và địa hình cần thiết cho việc lập kế hoạch, đánh giá, giám sát cho mục đích quân sự hay dân sự, hoặc quản lý sử dụng đất, đặc biệt nếu tích hợp kỹ thuật số vào một hệ thông tin địa lý như một cơ sở thông tin Việc tích hợp thông tin cao độ quan trọng đối với nhiều

ứng dụng và thường là chìa khóa cho sự thành công tiềm năng của các chương trình lập bản đồ ngày nay

Hiện nay, nhu cầu ngày càng tăng về việc sử dụng dữ liệu viễn thám trong sản xuất bản đồ ngày càng tăng, bởi vì chúng có những lợi ích lớn lao như sau: bao phủ stereo, thường xuyên thăm lại, phân phối kịp thời, bao phủ khu vực rộng, cường độ lao động thấp, vùng bao phủ gần như toàn cầu, và lưu trữ bằng định dạng số để tạo điều kiện cập nhật sau đó và tương thích với công nghệ GIS hiện thời

Người dùng của bản đồ nền và các sản phẩm từ bản đồ bao gồm các công

ty tài nguyên (lâm nghiệp, khai mỏ, dầu), các ngành dịch vụ và hỗ trợ (kỹ nghệ),

tổ chức phát triển cơ sở hạ tầng và các tiện ích (đường ống, viễn thông, giao thông, điện), tổ chức lập bản đồ của chính phủ và quân đội Người dùng đa dạng

từ người dùng quân sự cho tới ứng dụng thương mại đã dẫn đến một nhu cầu lớn hơn trên phạm vi rộng hơn các sản phẩm bản đồ, ví như lợi ích của nội dung thông tin và tỷ lệ được cải tiến, và độ chính xác so với chi phí dữ liệu Ứng dụng bản đồ viễn thám bao gồm:

 Trắc diện học

 Mô hình độ cao số (DEM)

 Lập bản đồ chuyên đề ranh giới / lập bản đồ địa hình

Theo dõi đại dương và khu vực bờ biển

Các đại dương không chỉ cung cấp có giá trị thực phẩm và nguồn tài nguyên lý sinh, mà còn cung cấp các tuyến đường giao thông, là thành phần quan trọng trong việc hình thành hệ thống thời tiết và lưu trữ CO2 và là một liên kết quan trọng trong cân bằng thuỷ văn trên trái đất Tìm hiểu về động học của đại dương là điều quan trọng để đánh giá nguồn cá, dẫn đường tàu bè, dự đoán

hậu quả trên toàn cầu của những hiện tượng như El Nino, dự báo và theo dõi các

cơn bão để giảm tác động của thiên tai tới hàng hải, tàu bè khai thác xa bờ và những khu dân cư ven biển Các nghiên cứu về động lực học đại dương bao gồm

tìm hiểu hoạt động của gió và sóng (hướng, tốc độ, độ cao), xác định tính năng mesoscale, đo độ sâu, nhiệt độ nước, và các sản phẩm từ đại dương

Đường bờ biển là nơi nhạy cảm với môi trường, ranh giới giữa đại dương

và đất liền và đáp ứng những thay đổi do phát triển kinh tế và thay đổi mô hình

sử dụng đất mang lại Đường bờ biển thông thường là khu vực đa chiều đa dạng sinh học, và cũng có thể có mức độ đô thị hóa cao Với hơn 60% dân số thế giới sống gần biển, vùng ven biển là một khu vực chịu áp lực ngày càng tăng từ hoạt động của con người Các cơ quan chính phủ liên quan với tác động của các hoạt động của con người trong khu vực này cần những nguồn dữ liệu mới để theo dõi những thay đổi đa dạng như xói mòn bờ biển, mất môi trường sống tự nhiên, đô thị hóa, chất thải và ô nhiễm ngoài khơi Bằng cách sử dụng kỹ thuật viễn thám,

ta có thể lập bản đồ và theo dõi hoạt động của các đại dương và những thay đổi

ở khu vực ven biển Ứng dụng viễn thám cho đại dương bao gồm:

 Nhận dạng mô hình đại dương

- Dòng biển, các mô hình lưu thông trong khu vực, shear

- Các khu vực biên, sóng nội tại, sóng trọng lực, xoáy, vùng nước nổi, đo độ sâu vùng nước nông

 Dự báo bão

- Hoạt động của gió và sóng

 Đánh giá nguồn cá và động vật biển

- Theo dõi nhiệt độ nước

- Lập bản đồ và dự đoán mức độ tràn dầu và dầu loang

- Lập chiến lược hỗ trợ cho các quyết định ứng phó khẩn cấp sự cố tràn dầu

- Xác định khu vực rò rỉ dầu tự nhiên để thăm dò

 Khu vực thuỷ triều

- Ảnh hưởng của thủy triều và bão

- Phân định ranh giới đất / nước

- Lập bản đồ đặc tính bờ biển / hoạt động bãi biển

- Lập bản đồ thảm thực vật ven biển

- Hoạt động / tác động của con người

1.2 Hệ thống thông tin địa lý

1.2.1 Tổng quan về hệ thông tin địa lý

Khái niệm Địa lý (Geography) đề cập đến lĩnh vực nghiên cứu mô tả Trái đất (Geo-Earth) Ngày nay, khái niệm này và khái niệm “không gian Space)” được sử dụng thay thế nhau trong một số trường hợp Tuy nhiên, về mặt bản chất thì Địa lý là tập các mô tả về không gian (hai chiều), khí quyển (ba chiều), … của Trái đất Còn “không gian” là cho phép mô tả bất kỳ cấu trúc đa chiều nào, không quan tâm đến vị trí địa lý của nó Như vậy có thể xem Địa lý như là một phần cấu trúc nhỏ trong tập cấu trúc “không gian” Khi mô tả Trái đất, các nhà địa lý luôn đề cập đến quan hệ không gian (spatial relationship) của các đối tượng trong thế giới thực Mối quan hệ này được thể hiện thông qua các bản đồ (map) trong đó biểu diễn đồ họa của tập các đặc trưng trừu tượng và quan hệ không gian tương ứng trên bề mặt trái đất, ví dụ: bản đồ dân số biểu diễn dân số tại từng vùng địa lý

Dữ liệu bản đồ còn là loại dữ liệu có thể được số hóa Để lưu trữ và phân tích các số liệu thu thập được, cần có sự trợ giúp của hệ thông tin địa lý (Geographic Information System-GIS)

1.2.2 Khái niệm về Hệ thông tin địa lý

Hệ thống thông tin địa lý - Geographic Information System (GIS) là một nhánh của công nghệ thông tin, đã hình thành từ những năm 60 của thế kỷ trước

và phát triển rất mạnh trong những năm gần đây

GIS được sử dụng nhằm xử lý đồng bộ các lớp thông tin không gian (bản đồ) gắn với các thông tin thuộc tính, phục vụ nghiên cứu, quy hoạch và quản lý các hoạt động theo lãnh thổ

Ngày nay, ở nhiều quốc gia trên thế giới, GIS đã trở thành công cụ trợ giúp quyết định trong hầu hết các hoạt động kinh tế-xã hội, an ninh, quốc phòng, đối phó với thảm hoạ thiên tai v.v GIS có khả năng trợ giúp các cơ quan chính phủ, các nhà quản lý, các doanh nghiệp, các cá nhân v.v đánh giá được hiện trạng của các quá trình, các thực thể tự nhiên, kinh tế-xã hội thông qua các chức năng thu thập, quản lý, truy vấn, phân tích và tích hợp các thông tin được gắn với một nền bản đồ số nhất quán trên cơ sở toạ độ của các dữ liệu bản đồ đầu vào

Có nhiều định nghĩa về GIS, nhưng nói chung đã thống nhất quan niệm chung: GIS là một hệ thống kết hợp giữa con người và hệ thống máy tính cùng các thiết bị ngoại vi để lưu trữ, xử lý, phân tích, hiển thị các thông tin địa lý để phục vụ một mục đích nghiên cứu, quản lý nhất định

1.2.3 Các thành phần của Hệ thông tin địa lý

GIS được kết hợp bởi 4 thành phần chính: phần cứng, phần mềm, cơ sở

dữ liệu, cơ sở tri thức Các hợp phần này phải được hợp nhất tốt để phục vụ cho việc sử dụng GIS hiệu quả sự phát triển và tương thích của các hợp phần là một quá trình lập đi, lập lại theo chiều hướng phát triển liên tục Việc trang bị phần cưng, phần mềm thường là những bước dễ dàng nhất và nhanh nhất trong quá trình phát triển một hệ thống GIS Việc thu thập và tổ chức dữ liệu, phát triển nhân sự và thiết lập quy định cho vấn đề sử dụng GIS thường khó khăn hơn và tốn nhiều thời gian hơn

Phần cứng

Bao gồm hệ thống máy tính và các thiết bị ngoại vi có khả năng thực hiện các chức năng nhập thông tin (Input), xuất thông tin (Output) và xử lý thông tin của phần mềm Hệ thống này gồm có máy chủ (server), máy khách (client), máy quét (scanner), máy in (printer) được liên kết với nhau trong mạng LAN hay Internet

Phần mền:

Đi kèm với hệ thống thiết bị trong GIS ở trên là một hệ phần mềm có tối thiểu 4 nhóm chức năng sau đây:

- Nhập thông tin không gian và thông tin thuộc tính từ các nguồn khác nhau

- Lưu trữ, điều chỉnh, cập nhật và tổ chức các thông tin không gian và thông tin thuộc tính

- Phân tích biến đổi thông tin trong cơ sở dữ liệu nhằm giải quyết các bài toán tối ưu và mô hình mô phỏng không gian- thời gian

- Hiển thị và trình bày thông tin dưới các dạng khác nhau, với các biện pháp khác nhau

Phần mềm được phân thành ba lớp: hệ điều hành, các chương trình tiện ích đặc biệt và các chương trình ứng dụng

Cơ sở dữ liệu:

GIS phải bao gồm một cơ sở dữ liệu chứa các thông tin không gian (thông tin địa lý: cặp tọa độ x,y trong hệ tọa độ phẳng hoặc địa lý) và các thông tin thuộc tính liên kết chặt chẽ với nhau và được tổ chức theo một ý đồ chuyên ngành nhất định Thời gian được mô tả như một kiểu thuộc tính đặc biệt Quan

hệ được biểu diễn thông qua thông tin không gian và/hoặc thuộc tính (hình 1)

Cơ sở tri thức

Cấu trúc của Cơ sở tri thức trong GIS được thể hiện trong hình 2:

1.2.4 Các chức năng của Hệ thống thông tin địa lý

Sửa đổi và phân tích dữ liệu không gian:

- Chuyển đổi khuôn dạng (Forrmat), ví dụ: TAB <-> SHP, DGN <-> SHP….; chuyển đổi từ vector sang raster và ngược lại;

- Chuyển đổi hình học: từ hệ tọa độ giả định (tương đối) sang hệ tọa độ địa lý (tuyệt đối), và ngược lại;

- Biên tập, ghép biên, tách các mảnh bản đồ

Sửa đổi và phân tích dữ liệu phi không gian:

- Biên tập thuộc tính;

- Hỏi đáp dữ liệu thuộc tính

Tích hợp dữ liệu phi không gian và thuộc tính:

Đây là các chức năng quan trọng nhất của GIS, để phân biệt với các hệ khác, nhất là các hệ vẽ bản đồ tự động và các hệ CAD (Computer-Added Design-thiết kế bằng máy tính) là những hệ cũng làm việc với bản đồ số trên máy tính:

- Chiết xuất thông tin: tách, lọc các thông tin quan tâm trong tập dữ liệu;

- Nhóm các thông tin theo một tiêu chuẩn nhất định;

- Đo đạc: xác định nhanh các thông số hình học của đối tượng được thể hiện như diện tích, độ dài, vị trí….;

- Các phép nội suy: từ điểm, từ đường

- Dựng mô hình 3 chiều và phân tích trên mô hình 3 chiều (3D): tạo lát cắt, phân tích tầm nhìn…

- Tính toán mạng để tìm khoảng cách, đường đi

1.2.5 Hệ thông tin địa lý được biểu diễn như thế nào

GIS lưu giữ thông tin về thế giới thực dưới dạng tập hợp các lớp chuyên

đề có thể liên kết với nhau nhờ các đặc điểm địa lý Ðiều này đơn giản nhưng vô cùng quan trọng và là một công cụ đa năng đã được chứng minh là rất có giá trị trong việc giải quyết nhiều vấn đề thực tế, từ thiết lập tuyến đường phân phối của các chuyến xe, đến lập báo cáo chi tiết cho các ứng dụng quy hoạch, hay mô phỏng sự lưu thông khí quyển toàn cầu

Có hai dạng cấu trúc dữ liệu cơ bản trong GIS Đó là dữ liệu không gian

và dữ liệu thuộc tính Đặc điểm quan trọng trong tổ chức dữ liệu của GIS là: dữ liệu không gian (bản đồ) và dữ liệu thuộc tính được lưu trữ trong cùng một cơ sở

dữ liệu (CSDL) và có quan hệ chặt chẽ với nhau

Hình 1.11: Cấu trúc vector và raster

Các kiểu dữ liệu không gian:

Dữ liệu không gian có hai dạng cấu trúc Đó là dạng raster và dạng vector (xem hình 3)

a Cấu trúc raster:

Có thể hiểu đơn giản là một “ảnh” chứa các thông tin về một chuyên đề

Mô phỏng bề mặt trái đất và các đối tượng trên đó bằng một lưới (đều hoặc không đều) gồm các hàng và cột Những phần tử nhỏ này gọi là những pixel hay cell Giá trị của pixel là thuộc tính của đối tượng Kích thước pixel càng nhỏ thì đối tượng càng được mô tả chính xác Một mặt phẳng chứa đầy các pixel tạo thành raster Cấu trúc này thường được áp dụng để mô tả các đối tượng, hiện tượng phân bố liên tục trong không gian, dùng để lưu giữ thông tin

dạng ảnh (ảnh mặt đất, hàng không, vũ trụ ) Một số dạng mô hình biểu diễn bề mặt như DEM (Digital Elevation Model), DTM (Digital Terrain Model), TIN (Triangulated Irregular Network) trong CSDL cũng thuộc dạng raster

Ưu điểm của cấu trúc dữ liệu dạng raster là dễ thực hiện các chức năng

xử lý và phân tích Tốc độ tính toán nhanh, thực hiện các phép toán bản đồ dễ dàng Dễ dàng liên kết với dữ liệu viễn thám Cấu trúc raster có nhược điểm là kém chính xác về vị trí không gian của đối tượng Khi độ phân giải càng thấp (kích thước pixel lớn) thì sự sai lệch này càng tăng

b Cấu trúc vector:

Cấu trúc vector mô tả vị trí và phạm vi của các đối tượng không gian bằng tọa độ cùng các kết hợp hình học gồm nút, cạnh, mặt và quan hệ giữa chúng Về mặt hình học, các đối tượng được phân biệt thành 3 dạng: đối tượng dạng điểm (point), đối tượng dạng đường (line) và đối tượng dạng vùng (region hay polygon) Điểm được xác định bằng một cặp tọa độ X,Y Đường là một chuỗi các cặp tọa độ X,Y liên tục Vùng là khoảng không gian được giới hạn bởi một tập hợp các cặp tọa độ X,Y trong đó điểm đầu và điểm cuối trùng nhau Với đối tượng vùng, cấu trúc vector phản ảnh đường bao

Cấu trúc vector có ưu điểm là vị trí của các đối tượng được định vị chính xác (nhất là các đối tượng điểm, đường và đường bao) Cấu trúc này giúp cho người sử dụng dễ dàng biên tập bản đồ, chỉnh sửa, in ấn Tuy nhiên cấu trúc này

có nhược điểm là phức tạp khi thực hiện các phép chồng xếp bản đồ

Dữ liệu thuộc tính:

Dữ liệu thuộc tính dùng để mô tả đặc điểm của đối tượng Dữ liệu thuộc tính có thể là định tính - mô tả chất lượng (qualitative) hay là định lượng (quantative) Về nguyên tắc, số lượng các thuộc tính của một đối tượng là không

có giới hạn Để quản lý dữ liệu thuộc tính của các đối tượng địa lý trong CSDL, GIS đã sử dụng phương pháp gán các giá trị thuộc tính cho các đối tượng thông qua các bảng số liệu Mỗi bản ghi (record) đặc trưng cho một đối tượng địa lý, mỗi cột của bảng tương ứng với một kiểu thuộc tính của đối tượng đó

Các dữ liệu trong GIS thường rất lớn và lưu trữ ở các dạng file khác nhau nên tương đối phức tạp Do vậy để quản lý, người ta phải xây dựng các cấu trúc chặt chẽ cho các CSDL Có các cấu trúc cơ bản sau:

a Cấu trúc phân nhánh (hierarchical data structure):

Cấu trúc này thường sử dụng cho các dữ liệu được phân cấp theo quan hệ mẹ-con hoặc 1->nhiều Cấu trúc này rất thuận lợi cho việc truy cập theo khóa nhưng nếu muốn tìm kiếm theo hệ thống thì tương đối khó khăn Hệ rất dễ dàng được mở rộng bằng cách thêm nhánh nhưng rất khó sửa đổi toàn bộ cấu trúc hệ Một bất cập khác của cấu trúc dữ liệu kiểu này là phải duy trì các file chỉ số lớn (Index) và những giá trị thuộc tính phải lặp đi lặp lại ở các cấp Điều này làm dư thừa dữ liệu, tăng chi phí lưu trữ và thời gian truy cập

b Cấu trúc mạng (network system):

Cấu trúc này thường hay sử dụng cho các dữ liệu địa lý có nhiều thuộc tính và mỗi thuộc tính thì lại liên kết với nhiều đối tượng Cấu trúc này rất tiện lợi khi thể hiện các mối quan hệ nhiều <-> nhiều Cấu trúc này giúp cho việc tìm kiếm thông tin tương đối mềm dẻo, nhanh chóng, tránh dữ liệu thừa

Tuy nhiên, đây là một hệ cấu trúc phức tạp, tương đối khó thiết kế Cần phải xác định rõ các mối quan hệ để tránh nhầm lẫn

c Cấu trúc quan hệ (relation structure):

Dữ liệu được lưu trữ trong các bản tin (record) gọi là bộ (tuple) - đó là tập hợp các thông tin của một đối tượng theo một khuôn mẫu quy định trước Các

bộ tập hợp thành một bảng hai chiều gọi là một quan hệ Như vậy, mỗi cột trong quan hệ thể hiện một thuộc tính Mỗi một record có một mã index để nhận dạng

và như vậy có thể liên kết qua các bảng quan hệ với nhau (thông qua mã này) Cấu trúc quan hệ có thể tìm kiếm truy cập đối tượng nhanh chóng và linh động bằng nhiều khóa khác nhau Có thể tổ chức, bổ sung dữ liệu tương đối dễ dàng vì đây là những dạng bảng đơn giản Số lượng kiên kết không bị hạn chế

và không gây nhầm lẫn như trong quan hệ mạng Do vậy, không cần lưu trữ dư

thừa Tuy nhiên, chính vì không có con trỏ nên việc thao tác tuần tự trên các file

để tìm kiếm, truy cập sẽ mất nhiều thời gian

1.2.6 Hệ quản trị CSDL không gian

1.2.6.1 Cơ sở dữ liệu không gian

Cơ sở dữ liệu là một tập hợp các dữ liệu liên quan với nhau được lưu trữ trong môi trường máy tính

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS – Database Manegamnt Systems) là một tập hợp các phần mền quản lý các cấu trúc cơ sở dữ liệu và kiểm soát truy cập

dữ liệu được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu

Theo R.H Guting hệ thống cơ sở dữ liệu trong không gian được định nghĩa gồm 3 yếu tố sau:

- Một hệ cơ sở dữ liệu không gian là một hệ cơ sở dữ liệu

- Nó cung cấp các loại dữ liệu không gian, trong đó có các kiểu dữ liệu và ngôn ngữ truy vấn

- Nó hỗ trợ thi hành các loại dữ liệu không gian, cung cấp chí ít là các mục không gian và các thuật toán hữu hiệu cho kết nối không gian

- Các kiểu dữ liệu không gian cơ bản nhữ Point, Line, Polygon CSDL không gian cung cấp mô hình trừu tượng cho cấu trúc của thực thể hình học trong không gian cũng như mối quan hệ giữ chúng, như quan hệ giao nhau (intersects(a,b)), thuộc tính như diện tích, chu vi của mô hình (area(a) hay perimeter(a)), hoặc tìm điểm giao giữa 2 mô hình (intersection(a,b))

1.2.6.2 Các đặc trưng của CSDL không gian

Cơ sở dữ liệu không gian sử dụng đánh chỉ mục không gian để tăng tốc hoạt động của cơ sở dữ liệu

Ngoài các truy vấn SQL điển hình như câu lệnh SELECT, CSDL không gian có thể thực thi đa dạng các thao tác không gian Nó hỗ trợ bởi OGC (Open Geosptail Consortium)

Đo đạc không gian: nó có khả năng tìm khoảng cách giữa các điểm, các vùng Hàm không gian: ví dụ như, sửa các hình hiện thời để tạo ra những hình mới, hàm tìm điểm hay vùng giao nhau

Xác nhận không gian cho phép thực hiện những truy vấn True/False Hàm tạo: tao ra các hình mới, như chỉ ra các điểm nút có thể tạo nên đường, hay nếu đỉnh đầu đỉnh cuối trùng nhau, chúng có thể tạo nên một đa giác

1.3 Kết chương

Chương một đã giới thiệu tổng quan của ảnh viễn thám và nguyên lý hoạt động, ứng dụng của ảnh viễn thám trong việc quản lý tài nguyên thiên nhiên Tổng quan về hệ thống thông tin địa lý ứng dụng trong việc quản lý cơ sở dữ liệu của ảnh viễn thám

CHƯƠNG 2: MỘT SỐ THUẬT TOÁN ỨNG DỤNG TRONG CSDL ẢNH

VIỄN THÁM

2.1 Nâng cao chất lượng ảnh viễn thám

Kỹ thuật xử lý ảnh số (Digital image processing)

Các phương pháp xử lý ảnh số có thể ghép vào 3 nhóm chính sau:

 Kỹ thuật chỉnh, khôi phục hình ảnh

Nhằm khắc phục những sai sót của tài liệu, nhiễu và lệch hình học sinh ra trong quá trình quét, ghi và truyền về

- Khôi phục sự bỏ sót các đường quét theo quy luật

- Khôi phục các đường chấm ngắt quãng theo quy luật

- Lọc những nhiễu xuất hiện tản mạn trên hình ảnh

- Hiệu chỉnh sự tán xạ của khí quyển

- Hiệu chỉnh sự méo hình học

 Tăng cường chất lượng ảnh

Để giúp cho người giải đoán có khả năng nâng cao lượng thông tin:

- Tăng cường độ tương phản

- Chuyển mật độ, tone màu và mật độ

- Làm điều mật độ trên ảnh

- Tăng cường đường biên

- Ghép nối số hoá ảnh

- Tạo ảnh lập thể

 Chiết tách thông tin

Sử dụng khả năng xử lý thông tin của máy tính để nhận dạng, phân loại các pixel trên cơ sở các tính số của chúng

- Tạo ảnh thành phần chính

- Tạo ảnh tỷ số

- Phân loại đa phổ

- Tạo các ảnh có thay đổi khả năng thám sát

Để phục vụ cho mục đích giải đoán, dưới đây sẽ đề cập cụ thể một số kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh bằng máy tính với tư liệu Landsat, song cũng

có thể sử dụng cho các loại tư liệu ảnh số khác

2.1.1 Biến đổi độ tương phản

Các Sensor ghi lại các tia phản xạ và bức xạ từ các vật chất trên mặt đất Thực tế một vật có thể có năng lượng phản xạ rất mạnh ở một bước sóng nào đó, trong khi đó những vật chất khác có thể lại có năng lượng rất yếu ở chính bước sóng đó Điều đó dẫn đến sự tương phản giữa hai loại vật chất khi được ghi nhận bằng một hệ thống viễn thám Tuy nhiên trong thực tế, một số đối tượng có độ sáng tương tự như nhau ở vùng nhìn thấy và gần, kết quả là hình ảnh có độ tương phản thấp Thêm vào đó, bên cạnh đặc điểm có độ phản xạ thấp của thực vật (biophysical materials) thì những động tác nhân tạo cũng làm cho vật chất có

độ phản xạ thấp đi Ví dụ, ở các nước đang phát triển, nhân dân hay dùng các vật liệu tự nhiên (như gỗ, đất vv ) để xây dựng nhà ở đô thị Kết quả là trên ảnh vùng đô thị hoá của các nước đang phát triển thường có độ tương phản hơn vì các vật liệu xây dựng ở đó thường là gạch nhựa đường và cây trồng màu xanh được chăm sóc phát triển tốt Như vậy, các vật liệu thực vật là yếu tố quan trọng

có tác động làm phân tán sự tương phản của hình ảnh

Ví dụ một hình ảnh ghi bức xạ của các vật liệu có độ tương phản cao trong dải rộng ( từ 0 đến 127 hoặc từ 0 đến 255) thì ảnh sẽ không có những vùng tập trung Kỹ thuật xử lý số cho phép làm giảm độ tương phản của ảnh đi (ví dụ, trong giải từ 10 -50) để xuất hiện các vùng vật chất có độ tương phản tập trung

dễ phân biệt

Ngược lại để làm tăng độ tương phản của tư liệu viễn thám dạng số, kỹ thuật xử lý số được áp dụng trong toàn bộ dải độ sáng ở khoảng trung bình giống như trên màn hình video hay phim sao chụp từ đĩa cứng Kỹ thuật xử lý số

có thể làm thoả mãn yêu cầu tăng cường độ tương phản hình ảnh Để làm điều này, thường hay áp dụng kỹ thuật làm tăng độ tương phản theo tuyến hoặc không theo tuyến