Phân loại lớp phủ đô thị với ảnh vệ tinh venus cho hà nội việt nam

Mục tiêu nghiên cứu: - Nghiên cứu về cách áp dụng phương pháp phân lớp ảnh vệ tinh Venus, sử dụng các thuật toán phân lớp để phân lớp phủ đô thị cho thủ đô Hà Nội năm 2018 và tính toán đ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

-NGUYỄN THỊ HỒNG LUYẾN

PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ

CHO KHU VỰC HÀ NỘI-VIỆT NAM

SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH VENUS

LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN

Hà Nội - 2019

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

-NGUYỄN THỊ HỒNG LUYẾN

PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ

CHO KHU VỰC HÀ NỘI-VIỆT NAM

SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH VENUS

CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN

MÃ SỐ: 8480104.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN

HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS BÙI QUANG HƯNG

Hà Nội - 2019

hướng dẫn của cán bộ hướng dẫn khoa học, thầy giáo, TS Bùi Quang Hưng Tất cảcác kết quả đạt được trong luận văn là quá trình tìm hiểu, nghiên cứu, khảo sát, xâydựng kết hợp với kinh nghiệm của riêng tôi và sự chỉ dẫn của thầy giáo, TS BùiQuang Hưng Nội dung trình bày trong luận văn là của cá nhân tôi hoặc và đượctổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu tham khảo khác đều có xuất xứ rõ ràng và đượctrích dẫn hợp pháp.

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo quyđịnh cho lời cam đam của mình

Hà Nội, ngày 10 tháng 08 năm 2019

Người cam đoan

Nguyễn Thị Hồng Luyến

Quang Hưng, cô giáo, PGS Nguyễn Thị Nhật Thanh, người đã trực tiếp hướng dẫn

và giúp đỡ tôi về phương pháp tiếp cận, chỉ bảo tôi những kinh nghiệm, cũng nhưnhững tài liệu tham khảo để giúp tôi hoàn thành đề tài này Tôi cũng xin gửi lời cảm

ơn chân thành nhất đến anh Phạm Tuấn Dũng, bạn Phan Anh thuộc trung tâm Côngnghệ tích hợp liên ngành Giám sát hiện trường (FIMO center), trường Đại học Côngnghệ đã luôn theo sát, chỉ tôi cách tiếp cận vấn đề một cách thực tiễn nhất trong quátrình nghiên cứu luận văn

Tôi cũng bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới các thầy, cô giáo đã giảng dậy tôitrong thời gian tôi học tập tại trường Đại học Công nghệ

Tôi xin gửi lời cảm ơn đến người thân, bạn bè, đồng nghiệp những người đãdành thời gian nghe những lời chia sẻ, tâm sự của tôi và đưa ra những lời khuyên,lời động viên chân thành và quý báu giúp tôi thêm tinh thần phấn đấu, hoàn thànhmục tiêu học tập nâng cao kiến thức

Hà Nội, ngày 10 tháng 8 năm 2019

Học viên thực hiện luận văn

1 Tổng quan bài toán nghiên cứu: 1

2 Giới thiệu tổng quan về viễn thám và dữ liệu viễn thám 1

2.1 Khái niệm về viễn thám 1

2.2 Nguyên lý thu nhận dữ liệu viễn thám 3

2.3 Phân loại viễn thám với các hệ thống cảm biến tự động: 7

2.4 Các đặc trưng cơ bản của ảnh viễn thám 11

3 Ứng dụng ảnh viễn thám để phân loại lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị 13

3.1 Ứng dụng ảnh viễn thám để phân loại lớp phủ mặt đất 13

3.2 Ứng dụng ảnh viễn thám để phân loại lớp phủ đô thị 15

3.3 Bài toán phân lớp phủ đô thị ở Việt Nam 15

4 Dữ liệu vệ tinh Venus 16

4.1 Giới thiệu tổng quan vệ tinh Venus 16

4.2 Đặc trưng cơ bản và định dạng ảnh vệ tinh Venus: 17

5 Mục đích và ý nghĩa của bài toán được giải quyết trong luận văn 19

5.1 Ý nghĩa khoa học 19

5.2 Ý nghĩa thực tiễn 19

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ 20

1 Các phương pháp phân loại lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị sử dụng ảnh viễn thám 20

1.1 Các phương pháp phân loại lớp phủ mặt đất 20

1.2 Các phương pháp phân loại lớp phủ đô thị 21

2 Một số phương pháp kết hợp ảnh 21

3 Các phương pháp học máy nền tảng trong nghiên cứu phân lớp phủ 23

3.1 Support Vector Machine 23

3.2 Artificial Neural Network 25

CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ THỰC NGHIỆM PHÂN LOẠI LỚP PHỦ CHO THỦ ĐÔ HÀ NỘI –

VIỆT NAM SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH VENUS 31

1 Yêu cầu về hệ thống và các công cụ sử dụng trong thực nghiệm 31

2 Tiền xử lý dữ liệu 32

2.1 Trích xuất dữ liệu khu vực Hà Nội 32

2.2 Quá trình kết hợp ảnh 32

3 Đánh giá phân loại lớp phủ cho thủ đô Hà Nội – Việt Nam sử dụng ảnh vệ tinh Venus 34

3.1 Xây dựng bộ dữ liệu học và kiểm tra với ảnh Venus đơn 34

3.2 Sơ đồ thực nghiệm quá trình kết hợp và phân lớp ảnh 36

3.3 Kết quả 36

KẾT LUẬN 42

TÀI LIỆU THAM KHẢO 43

PHỤ LỤC 1

Bảng 1.2 Đặc điểm ảnh vệ tinh Venus 18

Bảng 2 1 Đặc trưng các phương pháp kết hợp ảnh 22

Bảng 3.1 Thống kê tập dữ liệu ảnh Venus 32

Bảng 3.2 Tổng hợp về các chỉ số Year score, DOY score, Opacity score 34

Bảng 3.4 Tập điểm mẫu dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra 40

Hình 1.2 Nguyên lý thu nhận của ảnh viễn thám 5

Hình 1.3 Giới thiệu về cấu tạo hệ thống viễn thám điển hình 6

Hình 1.4 Hệ thống cảm biến bị động (ảnh phía trên) và cảm biến chủ động (ảnh bên dưới)7 Hình 1.5 Vệ tinh địa tĩnh và Vệ tinh quỹ đạo cực 10

Hình 1.6 Các bước sóng thường được sử dụng trong viễn thám 11

Hình 1.7 Độ phân giải về không gian của ảnh vệ tinh 11

Hình 1.8 Độ phân giải phổ của ảnh vệ tinh 12

Hình 1.9 Bản đồ sự thay đổi phân lớp phủ đất cho đồng bằng sông Hồng tính đến năm 2010 14

Hình 1.10 Ảnh vệ tinh Venus 17

Hình 2.1 Ví dụ về mô hình tri giác đa lớp multilayer perceptron (MLP) 25

Hình 2.2 Ví dụ về Confusion Marix 28

Hình 3.1 Sơ đồ tổng quan cho quá trình thực nghiệm 36

Hình 3.2 Ảnh đại diện cho DOY 15 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 5-4-7) 37

Hình 3.3 Ảnh đại diện cho DOY 75 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 4-5-7) 38

Hình 3.4 Ảnh đại diện cho DOY 135 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 5-4-7 38

Hình 3.5 Ảnh đại diện cho DOY 195 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 4-5-7) 39

Hình 3.6 Ảnh đại diện cho DOY 255 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 4-5-7) 39

Hình 3.7 Ảnh đại diện cho DOY 315 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 5-4-7) 40

Trường quan sát hiện thời IFOV

Thermal Infrared Sensor Cảm biến hồng ngoại nhiệt TIRSCentre National d’Etudes

Spatiales

Trung tâm nghiên cứu không gian quốcgia (Pháp)

CNES

Israeli Space Agency Cơ quan không gian Israel ISA

Top of the Atmosphere Đỉnh của tầng khí quyển TOAThermal Infrared Hồng ngoại nhiệt

Digital Elevation Model Mô hình số độ cao (bề mặt đất, tầng

Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ USGS

National Aeronautics and

Space Administration

Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Hoa Kỳ NASA

Operational Land Imager Bộ thu nhận ảnh mặt OLI

Thermal Infrared Sensor Bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt TIRSGoogle Earth Engine GEEBest-Available-Pixel Phương pháp lựa chọn điểm ảnh tốt

nhất

BAP

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN

1 Tổng quan bài toán nghiên cứu:

1.1 Khu vực nghiên cứu:

Hà Nội có mức độ tăng trưởng đô thị nhanh, do đó cần có kế hoạch phát triển

đô thị toàn diện cùng với các biện pháp quy hoạch thích hợp cần được nhà nước cóchính sách đưa ra và thực hiện kịp thời

Lý do chọn Hà Nội: do đây là khu vực phi nông nghiệp chủ yếu được chephủ bởi các bề mặt không thấm nước và thảm thiên nhiên

Thành phố Hà Nội chủ yếu được chia thành khu vực nông nghiệp (56,6%) vàkhu vực phi nông nghiệp (40,6%) trong năm 2010 [1] Các khu vực phi nông nghiệpchủ yếu được che phủ bởi các bề mặt không thấm nước và cảnh quan thiên nhiên.Qua quá trình điều tra hai lớp LC cho Hà Nội, bao gồm khu vực không thấm nướcgán với lớp phủ đô thị và các lớp khác còn lại để xác định mật độ phủ đô thị

Nhiều mô hình tăng trưởng đô thị có khái niệm hóa động lực tăng trưởng theotừng giai đoạn hoặc chu kỳ, thay vì tuyến tính trong không gian hoặc thời gian Kết quả

là rất khó để mô hình hóa sự phức tạp của khu vực đô thị trong một mô hình duy nhất

1.2 Mục tiêu nghiên cứu:

- Nghiên cứu về cách áp dụng phương pháp phân lớp ảnh vệ tinh Venus, sử

dụng các thuật toán phân lớp để phân lớp phủ đô thị cho thủ đô Hà Nội năm 2018

và tính toán độ chính xác cho kết quả đạt được Phát triển thêm hướng nghiên cứukết hợp ảnh vệ tinh Venus (composite) để phân lớp Thu thập và phân loại tập dữliệu để phân loại lớp phủ đô thị cho ảnh ảnh Venus kết hợp, đưa ra bản đồ phân lớpphủ đô thị và đánh giá độ chính xác so với phân lớp ảnh đơn

- Định lượng tốc độ tăng trưởng đô thị tại Hà Nội bằng cách sử dụng các sốliệu không gian;

2 Giới thiệu tổng quan về viễn thám và dữ liệu viễn thám

2.1 Khái niệm về viễn thám

Khái niệm về viễn thám: Viễn thám là môn khoa học nghiên cứu việc đo đạc,thu thập thông tin về một đối tượng, sự vật bằng cách sử dụng thiết bị đo qua sự tác

động một cách gián tiếp (ví dụ như qua các bước sóng ánh sáng) với đối tượngnghiên cứu cụ thể [3].

Công nghệ viễn thám là một trong những thành tựu khoa học vũ trụ nổi bật,hiện nay đã phát triển đến trình độ cao và ngày càng trở thành một kỹ thuật phổbiến được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kinh tế, xã hội ở nhiều nước trêntoàn thế giới Dữ liệu viễn thám có thể được sử dụng trong các lĩnh vực: nôngnghiệp, lâm nghiệp, địa chất, thủy văn, giám sát về độ phủ của đất, biển,…

Dữ liệu viễn thám cung cấp nhiều thông tin quan trọng trong nhiều ứng dụnggiám sát như xử lý ảnh, phát hiện biến đổi và phân loại lớp phủ Kỹ thuật viễn thám

là một trong những kỹ thuật quan trọng được áp dụng để thu thập thông tin liênquan đến tài nguyên môi trường trên Trái đất Các dữ liệu ảnh vệ tinh phổ biến, dễdàng tiếp cận và truy cập qua các ứng dụng bản đồ nổi tiếng như Google Earth,Bing Maps, … Những ứng dụng của viễn thám đã giúp xây dựng các kế hoạch đểtheo dõi thiên tai và biến đổi của thời tiết khí hậu đồng thời đưa ra các chỉ dẫnphòng vệ

Các ảnh vệ tinh và dữ liệu viễn thám thu thập được bao gồm các dải quangphổ, thông tin không gian và thời gian Trong các số liệu liên quan đến các thànhphần của ảnh viễn thám, yếu tố chính ảnh hưởng đến tính chính xác của đối tượngdưới mặt đất là độ phân giải không gian, trong khi đó độ phân giải thời gian sẽ hỗtrợ việc xây dựng các bản đồ che phủ mặt đất được biến đổi theo thời gian, từ đógiúp phát hiện sự thay đổi sử dụng đất và quy hoạch giao thông [3]

Bên cạnh đó, dữ liệu viễn thám còn có thể được sử dụng trong việc xây dựngbản đồ về phá rừng, xác định sự tăng trưởng hay suy giảm loài vật, lập bản đồ vềcháy rừng Tại các khu vực hẻo lánh nơi con người khó tiếp cận, hình ảnh vệ tinh làmột nguồn thông tin quan trọng cho mục đích quản lý và giám sát Trong địa chất,hình ảnh vệ tinh có thể được sử dụng để lập bản đồ cấu trúc và phân tích địa hình

Ngày nay, công nghệ viễn thám kết hợp với hệ thông tin địa lý (GIS) được

áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như:

Quản lý tài nguyên và môi trường:

- Quản lý tài nguyên đất: lập bản đồ và theo dõi biến động sử dụng đất, lậpbản đồ thổ nhưỡng, nghiên cứu xói mòn, thoái hóa đất, sa mạc hóa,…

- Quản lý và giám sát tài nguyên nước: lập bản đồ phân bố mạng lưới thủy văn,bản đồ phân bố nước ngầm, theo dõi biến động lòng sông, giám sát chất lượng nước,…

- Giám sát tài nguyên và môi trường biển: lập bản đồ các hệ sinh thái nhạycảm như rừng ngập mặn, đất ngập nước, rạn san hô; theo dõi biến động đường bờ;theo dõi tràn dầu,…

Lâm nghiệp: phân loại, kiểm kê rừng, đánh giá trữ lượng, sinh khối, theo dõidiễn biến diện tích rừng, theo dõi cháy rừng,…

Nông nghiệp: phân loại và theo dõi biến động sử dụng đất nông nghiệp, theodõi mùa màng (sinh trưởng, năng suất, lịch gieo trồng, sâu bệnh)…

Nghiên cứu địa chất: thành lập bản đồ địa chất, bản đồ phân bố khoáng sản,bản đồ phân bố nước ngầm,…

Quản lý biến đổi về thiên tai: theo dõi, dự báo thiên tai như sạt lở, ngập lụt,biến đổi địa chất, cháy rừng…

Quản lý đô thị: quản lý cơ sở hạ tầng đô thị, theo dõi biến động đô thị, quyhoạch đô thị, nghiên cứu hiện tượng đảo nhiệt đô thị,…

Y tế và chăm sóc sức khỏe cộng đồng: theo dõi diến biến khí hậu, thời tiết(nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa,…), sự thay đổi chất lượng môi trường (không khí,nước,…), qua đó đánh giá, dự báo các tác động đến sức khỏe cộng đồng

2.2 Nguyên lý thu nhận dữ liệu viễn thám

Hiện nay có rất nhiều bộ cảm biến dữ liệu viễn thám được chế tạo để phục

vụ cho nhiều mục đích sử dụng khác nhau Đặc trưng chủ yếu của các bộ cảm biến

là số kênh phổ được sử dụng, độ phân giải không gian và bề rộng tuyến chụp.Người ta có thể sử dụng các vệ tinh nhân tạo để thu phát các ảnh viễn thám Tùythuộc vệ tinh, bộ cảm biến sẽ được đặt ở độ cao và chuyển động theo một quỹ đạonhất định

Các thiết bị này không tiếp xúc trực tiếp với các đối tượng, khu vực hoặchiện tượng nghiên cứu [3]

Hình 1.1 Quá trình thu nhận dữ liệu trong viễn thám

Nguồn ảnh: Nelson Mandela University

Một bức ảnh viễn thám cung cấp thông tin về các đối tượng dưới dạng nănglượng bức xạ trong các bước sóng được ghi lại Việc đo đạc và phân tích quang phổcho phép trích xuất các thông tin hữu ích về từng lớp phủ mặt đất khác nhau do sựtương tác giữa bức xạ điện và vật thể

Thiết bị dùng để cảm nhận sóng điện từ, phản xạ hoặc bức xạ từ vật thể đượcgọi là bộ viễn cảm, thường gọi tắt là bộ cảm Máy chụp ảnh hoặc máy quét là những

bộ viễn cảm Các cảm biến có thể là các máy ảnh hoặc máy quét được gắn trên cácvật mang khác nhau Bộ cảm giữ nhiệm vụ thu nhận các năng lượng bức xạ do vậtthể phản xạ từ nguồn cung cấp tự nhiên (mặt trời) hoặc nhân tạo do (do chính vệtinh phát) Năng lượng này được chuyển thành tín hiệu số (giá trị của pixel) tươngứng với năng lượng bức xạ ứng với từng bước sóng do bộ cảm nhận được Phương

tiện dùng để mang các bộ cảm gọi là vật mang, các vật mang này có thể là máy bay,khinh khí cầu, tàu con thoi hoặc vệ tinh (Hình 1.2 thể hiện một sơ đồ điển hìnhcho việc thu nhận ảnh viễn thám) Bức xạ mặt trời là nguồn năng lượng chính được

sử dụng trong viễn thám Các bước sóng điện từ được chuyển đến cảm biến nằmtrên các thiết bị mang

Nguyên lý cơ bản của viễn thám đó là đặc trưng phản xạ hay bức xạ của cácđối tượng tự nhiên tương ứng với từng giải phổ khác nhau Kết quả của việc giảiđoán các lớp thông tin phụ thuộc rất nhiều vào sự hiểu biết về mối tương quan giữađặc trưng phản xạ phổ với bản chất, trạng thái của các đối tượng tự nhiên Nhữngthông tin về đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên sẽ cho phép các nhàchuyên môn chọn các kênh ảnh tối ưu, chứa nhiều thông tin nhất về đối tượngnghiên cứu, đồng thời đây cũng là cơ sở để phân tích nghiên cứu các tính chất củađối tượng, tiến tới phân loại chúng

Hình 1.2 Nguyên lý thu nhận của ảnh viễn thám

Nguồn ảnh:

http://www.geoviet.vn/goc-ky-thuat/vn/400/464/293/1/gioi-thieu-chung-ve-cong-nghe-vien-tham.aspx

Một hệ thống viễn thám làm việc theo mô hình sau: đầu tiên năng lượng, cóthể phát ra từ mặt trời hoặc chính bản thân vệ tinh, gặp bề mặt Trái đất Sau đó nóđược hấp thụ một phần, phản xạ và bức xạ trở lại bầu khí quyển Trong bầu khíquyển tia sáng có thể cũng bị hấp thụ, phản xạ hoặc bức xạ thêm nữa Cảm biến vệ

tinh sẽ thu nhận tia phản xạ đến nó Sau đó là quá trình truyền, nhận, xử lý vàchuyển đổi năng lượng bức xạ thành dữ liệu ảnh Cuối cùng, công việc giải thích vàphân tích hình ảnh được áp dụng để có thể ứng dụng trong đời sống thực tế Hình2.3 mô tả các thành phần cơ bản của hệ thống viễn thám [3].

Hình 1.3 Giới thiệu về cấu tạo hệ thống viễn thám điển hình Nguồn ảnh: Natural Resources Canada (https://www.nrcan.gc.ca)

Trong đó:

- A: Nguồn năng lượng hoặc ánh sáng

- B: Truyền năng lượng qua khí quyển

Trong không trung, cảm biến của vệ tinh sẽ ghi nhận các chùm tia phản xạlại Sau đó là tiến trình truyền tải, thu nhận, xử lý và chuyển đổi năng lượng bức xạvào dữ liệu ảnh Cuối cùng là diễn giải và phân tích ảnh hoàn thành để ứng dụngvào thực tế [3].

2.3 Phân loại viễn thám với các hệ thống cảm biến tự động:

Các hệ thống cảm biến tự động có thể được phân loại theo các tiêu chí:Nguồn năng lượng, quỹ đạo của vệ tinh, quang phổ đầu nhận,…

Phân loại dựa vào tiêu chí nguồn năng lượng: Các hệ thống cảm biến tự

động chủ động và bị động

Hình 1.4 Hệ thống cảm biến bị động (ảnh phía trên) và cảm biến chủ động

(ảnh bên dưới)

Nguồn ảnh: https://www.slideshare.net/ttungbmt/0-tong-quan

- Hệ thống cảm biến chủ động: thu nhận dữ liệu chủ động là ghi nhận cácbước sóng điện từ do những nguồn chủ động phát ra, chúng đi đến đối tượng rồiphản xạ lại sau đó cảm biến thu nhận tín hiệu RADAR và LiDAR là những ví dụ

về cảm biến chủ động trong khi đó có thời gian trễ giữa lúc phát ra và thu nhận sóngđiện từ trong quá trình đo đạc để xác định vị trí, vận tốc và phương hướng dichuyển của một đối tượng Nguồn năng lượng được tạo ra bởi một thiết bị nhân tạo,thường là máy phát đặt trên các thiết bị bay

- Hệ thống cảm biến bị động (thụ động): thu nhận các bức xạ tự nhiên đượcphát ra hoặc được phản xạ từ vật thể hoặc khu vực xung quanh Phản xạ ánh sángmặt trời là một nguồn phổ biến nhất mà các cảm biến thụ động thu nhận Ví dụ, cáccảm biến viễn thám thụ động như phim trong nhiếp ảnh, hồng ngoại, thiết bị tíchhợp, và máy đo sóng radio Nguồn năng lượng từ ánh sáng mặt trời, trong khoảngthời gian mặt trời chiếu sáng vào bề mặt Trái đất

Phân loại dựa vào tiêu chí quỹ đạo:

- Vệ tinh quỹ đạo tĩnh: là vệ tinh có tốc độ góc quay bằng tốc độ góc quay

của trái đất, nghĩa là vị trí tương đối của vệ tinh so với trái đất là đứng yên Các vệtinh thời tiết và truyền thông là những vệ tinh thuộc loại này

Vệ tinh địa tĩnh hoạt động trong vành đai xích đạo ở độ cao khoảng 38.500 kmtrên một điểm cố định so với bề mặt trái đất, với góc nhìn khoảng 17,40, có cùng tốc độquay của trái đất mỗi vòng trong một ngày đêm, nghĩa là đồng bộ với địa cầu, làm cho

nó như là tĩnh tại bên trên một điểm cố định ở đường xích đạo Điều đó cho phép chúngquan sát liên tục thời tiết từ 70 độ vĩ bắc đến 70 độ vĩ nam, nghĩa là 1/4 diện tích của toànđịa cầu Do tính chất tĩnh tại trên một điểm cố định nên chúng có thể quan sát thời tiếttrên một vùng cố định trong suốt ngày đêm, cứ 30 phút một quan sát bức xạ thị phổ vàbức xạ hồng ngoại với độ phân giải 5 km Vệ tinh địa tĩnh đo đạc theo thời gian thực,nghĩa là chúng truyền các ảnh về hệ thống thu nhận ở mặt đất ngay khi máy ghi hình ghiđược hình Sự liên tiếp các ảnh từ những vệ tinh này có thể hiện lên màn hình liên tiếp,tạo ra ảnh động, cho ta biết sự di chuyển của mây, cho phép các dự báo viên theo dõi

được sự tiến triển của các hệ thống thời tiết lớn như các cơn dông và bão Dựa vào sự dichuyển của mây ta còn có thể xác định được hướng và tốc độ gió.

- Vệ tinh quỹ đạo cực( hay gần cực): là vệ tinh có mặt phẳng quỹ đạo

vuông góc hoặc gần vuông góc so với mặt phẳng xích đạo của trái đất Tốc độ quaycủa vệ tinh khác với tốc độ quay của trái đất, được thiết kế riêng sao cho thời gianthu ảnh trên mỗi vùng lãnh thổ trên mặt đất là cùng giờ địa phương và thời gian thulặp lại là cố định đối với 1 vệ tinh

Ví dụ : Venus có thời gian ghé thăm sau 2 ngày, LANDSAT 7 là 16 ngày,SPOT là 26 ngày…

Vệ tinh quỹ đạo cực là vệ tinh bay ở độ cao khoảng 850km, có quỹ đạo gầnnhư song song với các đường kinh tuyến của trái đất Tuy chúng được gọi là quỹđạo cực, nhưng thực chất là cận cực

Ví dụ: Vệ tinh NOAA bay ở độ cao khoảng 850 km với góc nhìn 110,80,quay quanh trái đất 14 vòng mỗi ngày, mỗi vòng hết 98 đến 102 phút Khi trái đấtquay sang đông ở phía dưới vệ tinh, mỗi lần qua vệ tinh giám sát một khu vực vềphía tây so với lần qua trước Các dải này có thể được ghép lại với nhau để tạothành một bức ảnh của một khu vực rộng lớn với độ phân giải 1 km Trong một chu

kỳ quay ngày đêm nó có thể quan sát được toàn bộ trái đất, một nửa vào thời gianban ngày và một nửa vào thời gian ban đêm

Đối với hầu hết các vệ tinh quỹ đạo cực người ta chọn sao cho nó đồng bộvới mặt trời, nghĩa là góc nghêng của mặt phẳng quỹ đạo vệ tinh được giữ khôngđổi so với mặt phẳng hoàng đạo suốt thời gian trong năm Điều này đảm bảo cho vệtinh bay qua một địa phương đã cho vào cùng một giờ địa phương mỗi ngày Vệtinh quỹ đạo cực không quan sát được thường xuyên liên tục như vệ tinh địa tĩnh,nhưng thiết bị có thể đa dạng hơn, độ cao gần trái đất hơn nên nó cho ta thông tinchi tiết hơn Vệ tinh cực có ưu điểm là chụp trực tiếp được ảnh mây ở phía dưới nóvới độ phân giải rất cao nên chúng cho ta thông tin chi tiết về về mây, về các cơnbão và những hệ thống thời tiết khắc nghiệt [4]

Hình 1.5 Vệ tinh địa tĩnh và Vệ tinh quỹ đạo cực

Nguồn ảnh: http://danida.vnu.edu.vn/cpis/files/Books_On_Hydmet_VN/ĐHQG.Khí Tượng Vệ

Tinh (NXB Đại Học Quốc Gia 2007) - Nguyễn Văn Tuyên, Trang 17

Phân loại dựa vào ghi nhận quang phổ:

Gồm 3 loại:

- Viễn thám trong dải sóng nhìn thấy được và hồng ngoại: 0.4-0.76µm (1µm

= 1x10-3mm)

- Viễn thám hồng ngoại nhiệt: bước sóng từ 3-22µm

- Viễn thám siêu cao tần: 1mm-1m

Các loại quang phổ được dùng trong các hệ thống cảm biến tự động:

Có 5 loại thường được sử dụng quang phổ được sử dụng trong viễn thám như sau:

- Ánh sáng nhìn thấy được: là các bước sóng từ 0.4-0.76 microns ( 1 microns

= 1000 mm) Năng lượng được cung cấp bởi các bước sóng này tạo ra rất quantrọng trong cảm biến tự động

- Hồng ngoại gần: bước sóng từ 0.77-1.34 microns

- Hồng ngoại trung bình: bước sóng từ 1.55-2.4 microns

- Hồng ngoại nhiệt: bước sóng tù 3-22 microns

- Siêu cao tần: là các ánh sáng có bước sóng từ 1-30 microns

Tầng khí quyển không hấp thụ các bước sóng lớn hơn 2 cm mà nó cho phép nănglượng ngày và đêm mà không có sự ảnh hưởng của các đám mây, sương mù và mưa [3]

Hình 1.6 Các bước sóng thường được sử dụng trong viễn thám

Nguồn ảnh: http://data.uet.vnu.edu.vn/jspui/bitstream/123456789/1141/1/MDC_Luanvan.pdf

2.4 Các đặc trưng cơ bản của ảnh viễn thám

Ảnh vệ tinh là các hình ảnh về trái đất hoặc các hành tinh khác ghi nhận bởicác vệ tinh quan sát Các vệ tinh thường được vận hành bởi các tổ chức chính phủ,hoặc các tổ chức kinh doanh trên thế giới Hiện tại có rất nhiều vệ tinh quan sát vàchúng có đặc điểm chung như: độ phân giải về không gian, độ phân giải về quangphổ, độ phân giải về phóng xạ độ phân giải về biểu thị thời gian Chi tiết mô tả các

độ phân giải như sau [3]:

- Độ phân giải về không gian: là kích thước của pixel trên mặt đất, hay kích

thước của đối tượng nhỏ nhất có khả năng phân biệt trên ảnh Tham chiếuIFOV( Instantaneous Field of View) trường quan sát hiện thời – nó là vùng xungquanh cảm biến vệ tinh nhìn thấy được

Hình 1.7 Độ phân giải về không gian của ảnh vệ tinh

Nguồn ảnh: Introduction to Remote Sensing of Environment R.B Smith (2002)

-Ví dụ: Ảnh Venus có độ phân giải về không gian là 10m tức là vùng phủ củaVenus có độ phủ trên bề mặt trái đất là 10x10m.

- Độ phân giải phổ: Là số lượng và kích thước của các khoảng phổ mà các

bộ cảm thu nhận và ghi lại dữ liệu, có khả năng cảm biến để tiếp nhận từ ánh sángmặt trời Nếu camera thông thường trên điện thoại có thể thấy các ánh sáng màu: đỏ,xanh lá, xanh da trời thì nhiều cảm biến vệ tinh có thể cảm biến được các bước sóngkhác nhau như: cận hồng ngoại, hồng ngoại nhiệt, vi sóng (như radar) Ngoài ra cònliên quan đến cơ chế ghi nhận thông tin phổ

Hình 1.8 Độ phân giải phổ của ảnh vệ tinh

Ví dụ: cảm biến TIRS được gắn trên vệ tinh Landsat8 có thể thu nhận đượcbước sóng từ 10.6 đến 12.51 microsmetes

- Độ phân giải về bức xạ: được mô tả về khả năng phân biệt được các sự

khác nhau rất nhỏ trong nhiệt ánh sáng, hơn nữa nó có khả năng phát hiện nhữngkhác biệt rất nhỏ của sự phản chiếu hoặc năng lượng sóng điện từ

Ví dụ: Ảnh 1 bit, 7 bit, 8 bit, 11 bit,

- Độ phân giải về thời gian: là khoảng thời gian liên tiếp giữa 2 lần quan sát

thành công bên ngoài vùng tương tự trên bề mặt trái đất

Ví dụ: Với ảnh vệ tinh Venus là 2 ngày

Bảng 1.1 Bảng so sánh một số đặc tính của các ảnh vệ tinh

STT Tên ảnh

vệ tinh

Phân loại

Đặc trưng

về độ phân giải không gian

Độ phân giải phổ (không bao gồm phổ nhìn thấy được)

Độ phân giải bức xạ

8 bits

2-3 ngày, phụthuộc vào vĩđộ

3 Ứng dụng ảnh viễn thám để phân loại lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị 3.1 Ứng dụng ảnh viễn thám để phân loại lớp phủ mặt đất

Land cover (LC): là một thuật ngữ dùng để chỉ độ phủ trên bề mặt của tráiđất Một số ví dụ về độ che phủ đất là: thực vật, tòa nhà, nước và mây Độ che phủcủa đất phản ánh sự bức xạ ánh sáng của Mặt Trời sau đó được chụp lại bởi các cảmbiến của vệ tinh

Việc sử dụng đất và phân lớp độ che phủ đất (LULCC- Land use and landcover classification) đã được xem xét như một trong những ứng dụng cơ bản vàquan trọng nhất trong viễn thám vì các sản phẩm LULCC rất cần thiết cho một loạtcác ứng dụng liên quan đến môi trường

Hình 1.9 Bản đồ sự thay đổi phân lớp phủ đất cho đồng bằng sông Hồng

- Nghiên cứu toàn cầu: phân lớp liên quan đến sự mở rộng toàn cầu

Độ chính xác về độ phủ của đất mức toàn cầu vẫn nhỏ hơn các bản đồ phânlớp phủ của đất theo khu vực Cũng có thể hiểu đó là những thách thức trong phânlớp phủ ở mức mở rộng toàn cầu bao gồm: có nhiều loại độ phủ của đất, do thiếu dữliệu thực địa

Một số nghiên cứu độ phủ của đất theo khu vực được đề cập đến như:

(1) Xiaoping Zhang đã sử dụng dữ liệu ảnh Landsat để giám sát tự động bềmặt không thấm nước ở đảo Zhoushan từ 2006-2011 và đạt được độ chính xáckhoảng 86-88%

(2) Mẫn Đức Chức đã thực hiện composite ảnh sử dụng dữ liệu ảnhLandsat8 trong 3 năm từ 2014-2016 để đưa ra bản đồ che phủ đất tốt nhất đạt được

độ chính xác 83,91%

3.2 Ứng dụng ảnh viễn thám để phân loại lớp phủ đô thị

Một trong những thách thức cấp bách nhất ở hiện tại và cả tương lai là sự đôthị hóa trên toàn cầu Đô thị hóa là quá trình phát triển kinh tế, xã hội, song songvới sự mở rộng không gian đô thị Khi dân số trên toàn cầu tăng lên và nền kinh tếcủa các quốc gia tiếp tục phát triển mà không còn dựa vào các hệ thống nôngnghiệp, các thành phố sẽ tăng lên và mở rộng hơn Sự phát triển đô thị thường xâmphạm đến đất trồng rừng hoặc đất nông nghiệp Sự tăng trưởng thành phố là một chỉ

số của công nghiệp hóa (phát triển) và nhìn chung đều có ảnh hưởng tiêu cực đếnsức khỏe môi trường của một vùng Có được thông tin lớp phủ đô thị sẽ giúp nhữngnhà hoạch định chính sách xây dựng được chiến lược phát triển hợp lý và bền vững

mà vẫn có thể bảo vệ được môi trường

Lớp phủ đô thị sẽ được đặc trưng bởi hỗn hợp các kiểu lớp phủ khác nhau, làcác tổ hợp của các lớp phủ khác biệt nhau về phổ phản xạ Do tính chất không đồngnhất này, nên trong viễn thám, việc phân loại các kiểu lớp phủ đô thị thường gặp rấtnhiều khó khăn Đường giao thông, các công trình nhà ở, bãi đỗ xe được phủ bởivật liệu không thấm nước như nhựa đường, đá, vật liệu xây dựng v.v… là các mặtkhông thấm và chúng có tính chất vật lý riêng do đó được ghi nhận trên dải quangphổ điện từ như là một đối tượng

3.3 Bài toán phân lớp phủ đô thị ở Việt Nam

Quá trình đô thị hoá là quá trình phát triển về kinh tế, xã hội, văn hoá vàkhông gian kiến trúc Quá trình này thường làm thay đổi đáng kể các điều kiện sinhthái đô thị được thể hiện qua việc biến đổi không gian bề mặt của lớp phủ từ các hệ

sinh thái tự nhiên sang môi trường chịu tác động bởi con người Thông tin chínhxác và cập nhật về tình trạng và xu hướng của các hệ sinh thái đô thị cần thiết đểphát triển các chiến lược phát triển bền vững và cải thiện cuộc sống đô thị cũng như giúpcác nhà quản lý theo dõi biến động và ra quyết định Có nhiều phương pháp khác nhaucũng như nhiều cách tiếp cận khác nhau có thể được lựa chọn để nghiên cứu quá trình đôthị hoá qua thay đổi lớp phủ đô thị Trong đó, viễn thám và hệ thông tin địa lý (GIS) lànhững phương pháp hiện đại, là những công cụ mạnh có khả năng giúp giải quyết cácvấn đề ở tầm vĩ mô về không gian trong thời gian ngắn [7]

Hà Nội là thủ đô của nước Cộng hòa Xã hội chủ nghĩa Việt Nam, nằm ở đầucủa đồng bằng sông Hồng, thuộc khu vực phía bắc và Tiếp giáp các tỉnh: phía Bắcgiáp Thái Nguyên, phía Đông giáp Bắc Ninh và Hưng Yên, phía Nam giáp VĩnhPhúc và phía Tây giáp các tỉnh Phú Thọ và Hòa Bình[1] Hà Nội có diện tích baophủ 3358.9 ﷻ và là thành phố có mật độ dân số lớn thứ 2, với 8.053.663 ngườitính đến ngày 11 tháng 7 năm 2019 ( Theo kết quả thống kê sơ bộ của Tổng cụcthống kê năm 2019) Hà Nội đang phát triển dựa trên một khu vực trung tâm và các

đô thị vệ tinh Ngoài tám khu công nghiệp hiện có, năm khu công nghiệp quy môlớn mới và 16 khu công nghiệp vừa và nhỏ cùng các cụm công nghiệp đang đượcxây dựng [2] Để đáp ứng được mức độ tăng trưởng đô thị, cần kế hoạch phát triển

đô thị toàn diện cùng với các biện pháp quy hoạch thích hợp cần được nhà nước cóchính sách đưa ra và thực hiện kịp thời Nhiều khả năng khu vực đô thị sẽ nhanhchóng mở rộng về phía ngoại ô dọc theo các khu công nghiệp dọc các tuyến đườnghuyết mạch Theo đó, với cơ sở hạ tầng không đầy đủ sẽ tạo ra nhiều vấn đề với đôthị ngổn ngang và dịch vụ xã hội không phù hợp

4 Dữ liệu vệ tinh Venus

4.1 Giới thiệu tổng quan vệ tinh Venus

Vệ tinh khoa học Venus phóng lên từ khoảng 8 giờ 36 sáng 2/8/2017 (theo giờViệt Nam) Hoạt động giám sát thảm thực vật và môi trường, đây là một nỗ lực hợp tácchung giữa Trung tâm nghiên cứu không gian quốc gia Pháp Centre National d’EtudesSpatiales (CNES) và Cơ quan không gian Israel- Israel Space Agency(ISA)

Theo chu kỳ hai ngày, vệ tinh Venus sẽ ghi lại hình ảnh 100 địa điểm riêngbiệt trên toàn thế giới trong khoảng thời gian hai năm rưỡi, qua đó hình thành biểu

đồ về ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đối với hệ sinh thái và nông nghiệp cũng nhưphục vụ nghiên cứu lượng khí carbon và sự phát triển của thực vật Độ phân giảiảnh vệ tinh VENµS là 10m, với trường quan sát khoảng 27km Chu kỳ lặp lại quỹđạo trong vòng 2 ngày, với góc quan sát cố định Cung cấp hình ảnh trong 12 dảiquang phổ có bước sóng trong khoảng từ 415nm đến 910nm [6]

Hình 1.10 Ảnh vệ tinh Venus

Nguồn ảnh vệ tinh Venus (photo credit: SCIENCE, TECHNOLOGY AND SPACE MINISTRY)

4.2 Đặc trưng cơ bản và định dạng ảnh vệ tinh Venus:

Định dạng ảnh Venus gồm 2 loại: L1C và L2A

Ảnh L1C: Phản xạ ở tầng khí quyển cao nhất (có khả năng sử dụng cho vị tríđịa lý cho từng vùng khác nhau) Ảnh mức 1 này có độ phân giải hình học 5m, đượcdùng làm đầu vào cho các bộ xử lý mức 2

Có định dạng: VENUS_20180131-143921-000_L1C_25MAYO_D_V0-8.zipẢnh L2A cung cấp :

- Làm mịn mây, bóng mây và hơi nước bao phủ

- Độ phản xạ bề mặt sau khi hiệu chỉnh khí quyển cho toàn bộ dải quang phổ(vẫn giữ định vị cố định)

- Độ phân giải hình học 10m

Có định dạng: VENUS_20180707-182652-000_L2A_DESIP2_D_V1-0.zip

Dữ liệu ảnh Venus bao gồm:

- Chứa các siêu dữ liệu hình thành việc thu nhận ảnh

- Thể hiện ngày tháng và thời gian ảnh được ghi nhận

- Phép chiếu và độ bao phủ về địa lý

- TOA phản xạ trên 12 kênh từ B01 đến B12

Ngoài ra, có ảnh mức 3 sẽ cung cấp các biến như mức L2A nhưng mỗi tuần

sẽ tối đa hoá số lượng pixel ảnh không mây và cùng có độ phân giải hình học là10m [7]

Bảng 1.2 Đặc điểm ảnh vệ tinh Venus

Băng thông (nanometers) Xử lý chính

Venus

Band 1 420 40 Sự điều chỉnh về khí

quyểnBand 2 443 40 Sương mù, mâyBand 3 490 40 Sự điều chỉnh về khí

5 Mục đích và ý nghĩa của bài toán được giải quyết trong luận văn 5.1 Ý nghĩa khoa học

Trong thực tế việc nghiên cứu, quan sát đánh giá phân lớp phủ trên bề mặttrái đất bằng các phương pháp hiện đại như kết hợp ảnh vệ tinh đã được áp dụng ởrất nhiều loại ảnh vệ tinh( Landsat, SPOT, …) cho nhiều khu vực trên thế giới

Hướng nghiên cứu kết hợp ảnh vệ tinh và tạo ra bản đồ lớp phủ với GIS làkhuynh hướng phát triển phần mềm mà các chuyên gia đưa ra, cùng với trí tuệ nhântạo, nhận dạng; nhằm thiết lập các công cụ hiệu quả trong các ứng dụng của GIS đốivới các hoạt động kinh tế xã hội, an ninh quốc phòng

Ý nghĩa khoa học: Kết quả sẽ làm sáng tỏ thêm về phương pháp áp dụng kếthợp ảnh vệ tinh trong phân lớp phủ trên bề mặt trái đất nói chung và phân lớp phủ

đô thị nói riêng Hệ thống hoá lại cách tiếp cận nghiên cứu, các bước xử lý và phânlớp ảnh vệ tinh mới như ảnh vệ tinh Venus

5.2 Ý nghĩa thực tiễn

Đề xuất những khả năng phát hiện bất thường trong quy hoạch, theo dõi biếnđộng và quản lý tốc độ tăng trưởng đô thị của thành phố Hà Nội – Việt Nam Gópphần thêm mới vào kết quả bản đồ phân lớp phủ cho kho dữ liệu nghiên cứu ảnh vệtinh Venus

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI LỚP PHỦ ĐÔ THỊ

1 Các phương pháp phân loại lớp phủ mặt đất và lớp phủ đô thị sử dụng ảnh viễn thám

1.1 Các phương pháp phân loại lớp phủ mặt đất

Để nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất có nhiều phương pháp khác nhauvới nhiều nguồn tài liệu khác nhau như: từ các số liệu thống kê hàng năm, số liệukiểm kê, hay từ các cuộc điều tra Các phương pháp này thường tốn nhiều thời gian,kinh phí và không thể hiện được sự thay đổi từ trạng thái này sang trạng thái kháccủa lớp phủ mặt đất, và vị trí không gian của sự thay đổi đó Phương pháp sử dụng

dữ liệu viễn thám đã khắc phục được những nhược điểm đó

Cơ sở của dữ liệu viễn thám là phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên, cóthể phân tích và thể hiện, đặc biệt có thể chia tách các vùng của các đối tượng tronglớp phủ mặt đất với các diện tích vùng riêng biệt Dựa trên đặc trưng phản xạ phổcủa các lớp đối tượng, bằng các mô hình, phần mềm chuyên dụng, dữ liệu viễnthám được xử lý để xác định và chia tách với từng đối tượng Dữ liệu viễn thám đathời gian cho phép xác định nhanh biến động lớp phủ mặt đất trong các khoảng thờigian giữa các thời điểm thu ảnh Các thông tin về các đối tượng lớp phủ sau khichiết tách, có thể tạo ra các bản đồ hiện trạng và tính toán cụ thể diện tích tại từngthời điểm cũng như tổng hợp phân tích kết quả về phân bố và biến động

Hiện nay, có nhiều phương pháp tiếp cận để phân loại ảnh vệ tinh như:

- Phương pháp phân loại tự động không giám sát (unsupervisedclassification): là phân loại thuần túy theo tính chất phổ, phụ thuộc hoàn toàn vàomáy mà không biết rõ tên nhãn hay tính chất của lớp phổ đó

- Phương pháp phân loại tự động có giám sát (supervised classification): làphân loại theo xác suất cực đại (maximum likelihood) Việc lựa chọn tập mẫu đượctiến hành thông qua khảo sát biểu đồ hình cột (histogram) của các pixel ảnh vệ tinhcho từng đối tượng lớp phủ mặt đất cho vùng nghiên cứu

- Phương pháp phân ngưỡng (manual thresholds): dùng để chuyển ảnh đầuvào (gồm ảnh màu hoặc ảnh xám) về không gian ảnh nhị phân (chỉ gồm 2 màu)nhằm đơn giản hóa quá trình xử lý

- Phương pháp sử dụng logic mờ (Fuzzy logic): dựa trên nguyên tắc mỗipixel có thể thuộc về nhiều lớp phủ và mỗi lớp phủ sẽ chiếm tỷ lệ phần trăm tương