Nghiên cứu phương pháp trích lọc thông tin đô cao từ ảnh vệ tinh

Các nghiên cứu chuyên ngành ứng dụng ảnh viễn thám bao gồm tài nguyên thiên nhiên, môi trường, thổ nhưỡng, nông nghiệp, rừng, biển, … Một trong những nghiên cứu ứng dụng quan trọng của v

PHAN HIỀN VŨ

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP TRÍCH LỌC THÔNG

TIN ĐỘ CAO TỪ ẢNH VỆ TINH

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin địa lý (GIS) Mã số ngành: 2.15.04

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 12/2004

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học: (Ghi rõ họ tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Cán bộ chấm nhận xét 1: (Ghi rõ họ tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Cán bộ chấm nhận xét 2: (Ghi rõ họ tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày tháng năm 2004

Đại Học Quốc Gia Tp HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc

-

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên học viên: PHAN HIỀN VŨ Phái: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 06/07/1976 Nơi sinh: Đồng Tháp

Chuyên ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ Mã số: 2.15.04

I TÊN ĐỀ TÀI:

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP TRÍCH LỌC THÔNG TIN ĐỘ CAO TỪ ẢNH VỆ TINH

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Giới thiệu tổng quan về ảnh vệ tinh và kỹ thuật viễn thám

- Nghiên cứu phương pháp trích lọc thông tin độ cao từ ảnh

- Nghiên cứu xây dựng và hiện thực giải thuật trích lọc thông tin độ cao từ

ảnh

- Nghiên cứu giải thuật biểu diễn mô hình độ cao số từ thông tin độ cao bề

mặt địa hình

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ:

V HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS DƯƠNG ANH ĐỨC

TS DƯƠNG ANH ĐỨC PGS.TS TRẦN VĨNH PHƯỚC

Nội dung và đề cương luận văn thạc sĩ đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua

Ngày tháng năm 2004

LỜI CẢM ƠN

Chân thành bày tỏ lòng biết ơn TS Dương Anh Đức (Trưởng Khoa Công nghệ thông tin, trường ĐH Khoa Học Tự Nhiên, ĐH Quốc Gia Tp.Hồ Chí Minh) đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn thạc sĩ này

Chân thành bày tỏ lòng biết ơn PGS.TS Trần Vĩnh Phước (Giám đốc Trung tâm Công nghệ thông tin địa lý (DITAGIS), trường ĐH Bách Khoa, ĐH Quốc Gia Tp.Hồ Chí Minh) đã tận tình hướng dẫn và tạo điều kiện thuận lợi trong học tập và nghiên cứu, giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này

Chân thành cảm ơn Quý Thầy Cô Lớp cao học ngành GIS đã tận tình giảng dạy, hướng dẫn và giúp đỡ tôi trong học tập và nghiên cứu khoa học

Chân thành cảm ơn Phòng Đào tạo sau đại học, Trung tâm Công nghệ thông tin địa lý, trường đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh đã tạo điều kiện tốt cho tôi về trang thiết bị và tài liệu học tập trong suốt khóa học

Chân thành cảm ơn lãnh đạo Trung tâm Công nghệ thông tin địa lý, các đồng nghiệp, các bạn học viên cao học GIS và gia đình đã ủng hộ, giúp đỡ tôi trong học tập và thực hiện luận văn tốt nghiệp này

Phan Hiền Vũ

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

Ngày nay, công nghệ viễn thám được sử dụng rất phổ biến trong nhiều lĩnh vực Các nghiên cứu chuyên ngành ứng dụng ảnh viễn thám bao gồm tài nguyên thiên nhiên, môi trường, thổ nhưỡng, nông nghiệp, rừng, biển, … Một trong những nghiên cứu ứng dụng quan trọng của viễn thám là nghiên cứu bề mặt địa hình trái đất như nghiên cứu những biến đổi trên bề mặt, biểu diễn mô hình bề mặt, thành lập các bản đồ địa hình, … Việc nghiên cứu địa hình bề mặt trái đất cung cấp thông tin cơ sở cho nhiều lĩnh vực Trong đó, bề mặt địa hình được thành lập chủ yếu dựa trên thông tin độ cao của khu vực khảo sát và thu thập thông tin độ cao bề mặt trái đất dựa trên công nghệ viễn thám là một trong những nội dung được ứng dụng rất phổ biến

Một trong những phương pháp tính toán cao độ vị trí các đối tượng không gian bằng công nghệ viễn thám là kỹ thuật quang trắc ảnh Quang trắc ảnh là phương pháp trích lọc thông tin độ cao dựa trên các phép toán hình học giải tích trên cặp ảnh lập thể Phương pháp quang trắc ảnh đã được sử dụng từ rất lâu với các kỹ thuật đo vẽ thủ công trên cặp ảnh để thành lập các bản đồ địa hình Phương pháp thủ công này cung cấp thông tin các điểm độ cao và đường bình độ trên khu vực khảo sát Với những thành tựu của công nghệ viễn thám và công nghệ thông tin hiện nay, dữ liệu ảnh số được lưu trữ, phân tích, giải đoán và hiển thị trên hệ thống máy tính Phương pháp quang trắc ảnh số cũng được rất nhiều nhà khoa học, nhà kỹ thuật nghiên cứu phát triển

Đề tài: ‘Nghiên cứu phương pháp trích lọc thông tin độ cao từ ảnh vệ tinh’

trình bày phương pháp trích lọc độ cao từ cặp ảnh lập thể sử dụng kỹ thuật quang

trắc ảnh Từ quy trình tính toán độ cao bằng phương pháp thủ công cổ điển, đề tài trình bày kết quả nghiên cứu xây dựng quy trình xử lý, tính toán độ cao trên cặp ảnh lập thể số Với kết quả thiết kế quy trình tính toán độ cao, các giải thuật trích lọc thông tin độ cao từ cặp ảnh bằng phương pháp quang trắc ảnh được xây dựng chi tiết với từng công đoạn xử lý của quy trình Ngoài ra, thông tin độ cao khu vực khảo sát là nguồn dữ liệu cơ sở cho việc xây dựng mô hình độ cao số biểu diễn bề mặt địa hình, đề tài cũng đề cập đến giải thuật biểu diễn mô hình độ cao số từ tập điểm độ cao

Nội dung chính của luận văn được trình bày gồm năm chương:

ƒ Chương 1 Giới thiệu: đặt vấn đề thực hiện đề tài, nêu lên mục tiêu,

giới hạn phạm vi nghiên cứu, các nội dung thực hiện của đề tài, trình bày ý nghĩa của đề tài và liệt kê một số công trình nghiên cứu liên

quan

ƒ Chương 2 Cơ sở khoa học: trình bày các cơ sở lý thuyết về khoa học,

công nghệ và ứng dụng liên quan đến đề tài như công nghệ viễn thám,

kỹ thuật quang trắc ảnh và mô hình độ cao số:

- Công nghệ viễn thám: trình bày tóm lược các nội dung về các hệ

thống tạo ảnh viễn thám, đặc điểm của ảnh viễn thám, phương pháp xử lý, giải đoán ảnh và ứng dụng của viễn thám trong một số lĩnh vực như phân tích tiến trình biến đổi che phủ mặt đất, quản lý

môi trường, nông nghiệp, lâm nghiệp và địa chất học

- Kỹ thuật quang trắc ảnh: trình bày các khái niệm về quang trắc

ảnh, các công thức tính toán tọa độ các đối tượng trên ảnh dựa vào

giải tích hình học trên ảnh đơn và giải tích hình học trên cặp ảnh

lập thể

- Mô hình độ cao số: giới thiệu về đặc điểm toán học và ứng dụng

của mô hình độ cao số, phân loại các dạng mô hình độ cao số và

trình bày về độ chính xác của mô hình độ cao số

ƒ Chương 3 Trích lọc thông tin độ cao từ cặp ảnh:

Dựa trên việc nghiên cứu kỹ thuật quang trắc ảnh và khảo sát phương pháp đo vẽ, tính toán cao độ và đường bình độ trên cặp ảnh lập thể, quy trình trích lọc thông tin độ cao bằng phương pháp thủ công được mô tả một cách tóm lược tập trung vào các công đoạn chính của quy trình Đồng thời, những nhận định và đánh giá về đặc điểm và kết quả thực

hiện quy trình này cũng được trình bày trong mục Phương pháp thủ công

Phương pháp thủ công trích lọc thông tin độ cao trình bày phương pháp thực hiện đo vẽ bao gồm các nguyên vật liệu, các thiết bị/công cụ, thu thập dữ liệu điểm khống chế và tính toán độ cao; liệt kê các bước thực hiện trong quy trình trích lọc thông tin độ cao và đánh giá tổng thể về quy trình

Từ quy trình trích lọc thông tin độ cao thủ công và kỹ thuật quang trắc ảnh, nội dung chính của luận văn là nghiên cứu phương pháp xử lý, tính toán độ cao trên cặp ảnh lập thể số (digital image stereopairs) Phương pháp được xây dựng dựa trên kỹ thuật quang trắc ảnh và kỹ thuật xây dựng giải thuật trên máy tính Kết quả trình bày quy trình trích lọc thông tin độ cao với cặp ảnh lập thể số và chi tiết các giải thuật trong từng công đoạn của quy trình

Nội dung Phương pháp xử lý ảnh số trình bày phương pháp thực hiện dựa

trên phép quang trắc trên cặp ảnh số lập thể; liệt kê các công đoạn trong quy trình thực hiện quang trắc ảnh số trên cặp ảnh lập thể Các công đoạn trong quy trình bao gồm thu thập tập điểm khống chế, đăng ký tọa độ ảnh, chỉnh hướng ảnh, tính toán giá trị độ cao và biểu diễn mô hình độ cao số; và mô tả các giải thuật trong quy trình quang trắc ảnh

số Các giải thuật được sử dụng trong quy trình bao gồm nắn chỉnh hình

học, lấy mẫu theo phương pháp Nearest Neighbour, chỉnh hướng ảnh, tương quan pixel trên cặp ảnh và tính toán cao độ các điểm tương đồng

Chương này cũng trình bày giải thuật xây dựng mô hình độ cao số (DEM) với phương pháp mô hình hóa mạng tam giác không đều (TIN) Giải thuật được xây dựng theo phương pháp mô hình hóa mạng tam giác

không đều có phân cấp

ƒ Chương 4 Kết quả thử nghiệm: trình bày kết quả xây dựng module

chương trình mô phỏng cho các giải thuật trong quy trình trích lọc thông tin độ cao bằng phương pháp quang trắc ảnh số, kết quả thử nghiệm trên

cặp ảnh mẫu và đánh giá kết quả thử nghiệm

ƒ Chương 5 Kết luận và kiến nghị: trình bày các nội dung đạt được của

đề tài, các vấn đề tiếp tục nghiên cứu để phát triển về mặt khoa học công nghệ và ứng dụng trong lĩnh vực trích lọc thông tin độ dựa trên cặp

ảnh lập thể

MỤC LỤC

o0o

-MỤC LỤC 10

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 13

1.1 MỞ ĐẦU 13

1.1.1 Đặt vấn đề 13

1.1.2 Mục tiêu 14

1.1.3 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn 15

1.1.4 Giới hạn phạm vi nghiên cứu 16

1.1.5 Nội dung nghiên cứu 17

1.2 TỔNG QUAN 18

1.2.1 Các công trình nghiên cứu liên quan ở Việt Nam 18

1.2.2 Các công trình nghiên cứu liên quan trên thế giới 19

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ KHOA HỌC 23

2.1 ẢNH VIỄN THÁM VÀ KỸ THUẬT VIỄN THÁM 23

2.1.1 Các hệ thống tạo ảnh viễn thám 23

2.1.2 Các đặc điểm của ảnh viễn thám 27

2.1.3 Xử lý và giải đoán ảnh viễn thám 29

2.1.4 Các ứng dụng của viễn thám 34

2.2 QUANG TRẮC ẢNH 40

2.2.1 Khái niệm 40

2.2.2 Giải tích hình học trên ảnh đơn 41

2.2.3 Giải tích hình học trên cặp ảnh 47

2.3 MÔ HÌNH ĐỘ CAO SỐ 51

2.3.1 Giới thiệu 51

2.3.2 Phân loại DEM 53

2.3.3 Độ chính xác của mô hình độ cao số 54

CHƯƠNG 3 TRÍCH LỌC THÔNG TIN ĐỘ CAO TỪ CẶP KHÔNG ẢNH LẬP THỂ 58

3.1 PHƯƠNG PHÁP THỦ CÔNG 58

3.1.1 Công cụ, phương pháp thực hiện 58

3.1.2 Quy trình 59

3.1.3 Đánh giá quy trình 63

3.2 PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ, TÍNH TOÁN TRÊN CẶP ẢNH SỐ 64

3.2.1 Nhận thức cơ sở 65

3.2.2 Xây dựng quy trình 66

3.2.3 Thiết kế các giải thuật 79

3.3 GIẢI THUẬT XÂY DỰNG MẠNG TAM GIÁC PHÂN CẤP DELAUNEY 89

3.3.1 Cơ sở xây dựng mạng tam giác Delauney 89

3.3.2 Tính toán tam giác Delauney 91

3.3.3 Delauney có ràng buộc 93

3.3.4 Tính toán xấp xỉ thời gian 94

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ 96

4.1 XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH 96

4.2 DỮ LIỆU THỬ NGHIỆM 100

4.2.1 Thông tin chung chụp ảnh 100

4.2.2 Ảnh trái 100

4.2.3 Ảnh phải 101

4.3 KẾT QUẢ XỬ LÝ 102

4.3.1 Chỉnh hướng ảnh 102

4.3.2 Trích lọc độ cao 104

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 114

5.1 KẾT LUẬN 114

5.1.1 Những vấn đề đạt được 114

5.1.2 Những vấn đề phát triển thêm 115

5.2 KIẾN NGHỊ 115

TÀI LIỆU THAM KHẢO 117

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

1.1 MỞ ĐẦU

1.1.1 Đặt vấn đề

Kỹ thuật viễn thám ngày càng được sử dụng phổ biến trong nhiều nghiên cứu ứng dụng chuyên ngành như tài nguyên thiên nhiên, môi trường, thổ nhưỡng, nông nghiệp, rừng, biển, … Công nghệ viễn thám ngày nay có thể cung cấp ảnh chụp theo chu kỳ, phân phối đúng thời điểm, chụp phủ khu vực rộng, chụp phủ hầu như toàn bộ trái đất Mặt khác, ảnh viễn được lưu trữ ở những định dạng số nhằm thuận tiện cho công tác cập nhật sau này và khả năng tương thích với công nghệ GIS hiện nay Một trong những ứng dụng quan trọng của ảnh viễn thám là nghiên cứu bề mặt địa hình trái đất như nghiên cứu những biến đổi trên bề mặt, biểu diễn mô hình bề mặt, thành lập các bản đồ địa hình, …

Biểu diễn bề mặt địa hình là một trong những bài toán mô hình hóa bề mặt, trong đó giá trị độ cao z từ thông tin bề mặt địa hình là thuộc tính chính yếu biểu diễn bề mặt Mô hình bề mặt địa hình trong hệ thống máy tính còn được gọi là mô hình độ cao số (DEM - Digital Elevation Model) biểu diễn sự phân bố trong không gian của cao độ địa hình DEM có vai trò hỗ trợ các ứng dụng ngày càng lớn trong các bài toán quản lý, phân tích thiết kế chuyên ngành Ví dụ như DEM trong ngành thủy lợi: tính toán dòng chảy, khảo sát tình hình ngập úng, quy hoạch sông ngòi vùng cao, … hay trong phát triển cơ sở hạ tầng kỹ thuật: tính toán độ dốc, quy hoạch đường giao thông, quy hoạch mạng lưới cấp thoát nước, quản lý các công trình ngầm, … Hiện nay, các quốc gia phát triển thông tin địa lý

xem DEM là một trong những thành phần của hạ tầng dữ liệu không gian (SDI – Spatial Data Infrastructure) trong các hệ thống thông tin địa lý

Trích lọc thông tin độ cao từ ảnh viễn thám là nội dung được quan tâm nhiều hiện nay Từ thông tin độ cao, bề mặt địa hình được biểu diễn theo nhiều dạng tùy theo nhu cầu ứng dụng của từng ngành, trong đó biểu diễn bằng mô hình độ cao số là thích hợp với giai đoạn phát triển khoa học công nghệ hiện nay nhằm biểu diễn bề mặt địa hình liên tục thay cho phương pháp biểu diễn vector rời rạc (điểm độ cao, đường bình độ) Trích lọc thông tin độ cao từ ảnh viễn thám ngày càng phổ biến hơn do sự đa dạng của các loại cảm biến vệ tinh Mức độ chính xác của giá trị cao độ phụ thuộc độ phân giải của từng loại ảnh Với kỹ thuật viễn thám hiện nay, khả năng trích lọc thông tin độ cao chính xác và xây dựng các mô hình độ cao số chất lượng hoàn toàn có thể đáp ứng các nhu cầu sử dụng

Đó là tiền đề để thực hiện đề tài : ‘Nghiên cứu phương pháp trích lọc thông

tin độ cao từ ảnh vệ tinh’ Từ kết quả nghiên cứu, thông tin độ cao từ ảnh viễn

thám được trích lọc sẽ được xây dựng mô hình độ cao số biểu diễn bề mặt địa hình khu vực khảo sát và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực

1.1.2 Mục tiêu

Nghiên cứu phương pháp và xây dựng công cụ hỗ trợ trích lọc thông tin độ cao từ ảnh vệ tinh

1.1.3 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

1 Ý nghĩa khoa học

- Nghiên cứu phương pháp trích lọc thông tin độ cao từ ảnh viễn thám góp phần vào sự phát triển khoa học công nghệ trong lĩnh vực viễn thám hiện nay

- Nghiên cứu trích lọc thông tin độ cao từ ảnh viễn thám hỗ trợ lý luận và kỹ thuật trong định hướng xây dựng và phát triển cơ sở dữ liệu GIS được ứng dụng ngày càng phổ biến ở các sở ban ngành các cấp

- Thông tin độ cao là cơ sở để xây dựng mô hình độ cao số biểu diễn bề mặt địa hình Mô hình độ cao số là một trong những thành phần quan trọng trong hạ tầng dữ liệu không gian trong các hệ thống GIS

- Tiếp cận trào lưu nghiên cứu của thế giới về công nghệ vũ trụ qua các ứng dụng của công nghệ viễn thám, mô hình tích hợp GPS – RS – GIS, …

2 Ý nghĩa thực tiễn

- Từ kết quả nghiên cứu phương pháp trích lọc thông tin độ cao từ ảnh viễn thám, các công cụ phần mềm được thiết kế và cài đặt nhằm hỗ trợ một số công đoạn trong quy trình trích lọc thông tin độ cao trên máy tính

- Việc sử dụng các công cụ phần mềm trích lọc thông tin độ cao từ ảnh viễn thám tiết kiệm được nhiều thời gian và tài chính, hiện đại hóa các tác nghiệp và nâng cao độ chính xác hơn các phương pháp thủ công cổ điển

- Kết quả nghiên cứu phương pháp trích lọc độ cao từ ảnh cung cấp các lý luận và kỹ thuật nhằm làm sáng tỏ hơn một số vấn đề về cập nhật cơ sở dữ liệu trong các hệ thống GIS bằng công nghệ viễn thám hoặc triển khai công nghệ tích hợp RS – GIS trong các ứng dụng chuyên ngành

- Xây dựng mô hình độ cao số DEM từ thông tin độ cao được trích lọc từ ảnh viễn thám có độ chính xác tương đối cao, mặt khác, có thể đáp ứng theo nhu cầu sử dụng nên rất hiệu quả về mặt kinh tế

1.1.4 Giới hạn phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu trích lọc thông tin độ cao từ ảnh viễn thám có rất nhiều phương pháp để thực hiện Các phương pháp được xây dựng chủ yếu dựa trên các mô hình toán học Mô hình toán học là mối quan hệ toán học được sử dụng để tính tương quan pixels của cặp ảnh lập thể Mô hình toán học được chọn ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả đầu ra của đề tài Trong trích lọc thông tin độ cao từ cặp ảnh viễn thám lập thể, các mô hình toán học thường được sử dụng là mô hình không ảnh (aerial photography) và mô hình quỹ đạo vệ tinh (satellite orbital)

- Mô hình toán học không ảnh:

Mô hình toán học không ảnh là mô hình chính xác dựa trên hình học của hệ thống máy ảnh Mô hình này có thể bù cho những ảnh hưởng của bề mặt địa hình có nhiều biến đổi và cho những méo dạng vốn có của máy ảnh như sự uốn cong của thấu kính, tiêu cự, những hiệu ứng phối cảnh cũng như vị trí và hướng của máy ảnh Mô hình toán học được ước tính tính trước vị trí và hướng của của máy ảnh ở thời điểm khi ảnh được chụp

- Mô hình toán học quỹ đạo vệ tinh:

Mô hình toán học quỹ đạo vệ tinh là mô hình chính xác được phát triển bởi

Dr Toutin (The Canada Center for Remote Sensing) để bù cho những méo dạng như hình học của các cảm biến, quỹ đạo vệ tinh và sự biến đổi trạng thái, và hình dạng trái đất, sự quay và địa hình Mô hình toán học tính trước

vị trí và hướng của cảm biến tại thời điểm chụp ảnh Mô hình quỹ đạo vệ tinh được chia thành 3 loại tương ứng với từng loại cảm biến:

♦ Mô hình Toutin: ASAR, ASTER, EOC, EROS, ERS, IRS, IKONOS, JERS, LANDSAT, MERIS, QUICKBIRD, RADARSAT, SPOT

♦ Mô hình chính xác: ASAR/RADARSAT

♦ Mô hình độ phân giải thấp:AVHRR

Đề tài tập trung vào kỹ thuật quang trắc ảnh để trích lọc thông tin độ cao từ cặp không ảnh lập thể Kỹ thuật này dựa trên mô hình toán học không ảnh để tính toán độ cao của điểm ảnh dựa trên thị sai hay độ lệch của phương ngang của điểm ảnh được xác định tương quan trên cặp ảnh Đề tài tập trung vào mục tiêu xây dựng công nghệ để hiện đại hóa phương pháp quang trắc ảnh thủ công bằng kính lập thể Tuy nhiên, cặp ảnh đầu vào của quá trình tính toán độ cao phải được nắn chỉnh hình học do méo dạng của máy ảnh như sự uốn cong của thấu kính, tiêu cự, những hiệu ứng phối cảnh cũng như vị trí và hướng của máy ảnh

1.1.5 Nội dung nghiên cứu

1) Tổng quan về ảnh vệ tinh và kỹ thuật viễn thám:

- Tìm hiểu các hệ thống tạo ảnh vệ tinh

- Tìm hiểu các đặc điểm của ảnh vệ tinh

- Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ảnh vệ tinh

- Tìm hiểu các ứng dụng của ảnh vệ tinh

- Khảo sát các đặc điểm của một số loại dữ liệu ảnh vệ tinh hiện nay

2) Nghiên cứu phương pháp trích lọc thông tin độ cao từ ảnh:

- Kỹ thuật ảnh lập thể

- Phương pháp trích lọc thông tin độ cao từ cặp ảnh

- Quy trình trích lọc thông tin độ cao từ ảnh

3) Nghiên cứu xây dựng và cài đặt giải thuật trích lọc thông tin độ cao từ cặp ảnh lập thể:

- Xây dựng giải thuật trích lọc thông tin độ cao từ cặp ảnh

- Cài đặt giải thuật trích lọc thông tin độ cao từ cặp ảnh

4) Nghiên cứu giải thuật biểu diễn mô hình độ cao số từ thông tin độ cao bề mặt địa hình:

- Nghiên cứu mô hình độ cao số và xác định phương pháp biểu diễn bề mặt địa hình

- Nghiên cứu giải thuật biểu diễn bề mặt địa hình

1.2 TỔNG QUAN

1.2.1 Các công trình nghiên cứu liên quan ở Việt Nam

Ở Việt Nam, công nghệ viễn thám còn tương đối mới mẻ, tuy nhiên cũng có những thành tựu bước đầu trong sử dụng ảnh radar nghiên cứu các lĩnh vực chuyên ngành như địa chất, môi trường, rừng, … Năm 1993, một dự án được thực

hiện trong khuôn khổ hợp tác với Canada ‘Nghiên cứu cấu trúc địa chất sử dụng

ảnh radar’ thử nghiệm ở khu vực Ba Vì và Tam Đảo Từ cuối năm 1996, ảnh

radar chụp từ vệ tinh Radarsat và ERS được sử dụng để nghiên cứu ngập lụt ở đồng bằng sông Cửu Long hoặc nghiên cứu các đám cháy rừng ở vùng Tây Bắc Hiện nay, có nhiều đề tài, dự án về ứng dụng ảnh viễn thám trong nghiên cứu hiện trạng sử dụng đất, môi trường, cập nhật dữ liệu GIS, … được thực hiện bởi các trường đại học, viện nghiên cứu về lĩnh vực viễn thám khu vực thành phố Hồ Chí Minh Tuy nhiên, ứng dụng ảnh viễn thám trong nghiên cứu về bề mặt địa hình như cơ bản nhất trích lọc thông tin độ cao, hay nghiên cứu biến động bề mặt địa hình, biểu diễn bề mặt địa hình chưa được công bố

1.2.2 Các công trình nghiên cứu liên quan trên thế giới

Trên thế giới, ảnh chụp vệ tinh đã được thực hiện một cách thường xuyên để nghiên cứu địa chất địa mạo và tìm kiếm khoáng sản, theo dõi biến động rừng, nghiên cứu môi trường biển Hiện nay, có rất nhiều phần mềm xử lý ảnh viễn thám trên thế giới hỗ trợ rất nhiều công cụ cho người sử dụng phân tích và trích lọc thông tin từ ảnh Một số các phần mềm hỗ trợ trích lọc thông tin độ cao và xây dựng mô hình độ cao số từ ảnh viễn thám, tuy nhiên giá thành của chúng rất cao Mặt khác, để trích lọc được thông tin độ cao, người sử dụng phải có kiến thức chuyên môn sâu rộng và kinh nghiệm để từng bước thực hiện quy trình trích lọc thông tin từ ảnh Một số phần mềm viễn thám được sử dụng phổ biến hiện nay như PCI, ENVI, ERDAS, …

Một số nghiên cứu ứng dụng ảnh optical liên quan đến trích lọc thông tin độ cao như:

- ‘The scheme for the database building and updating of 1:10,000 digital

elevation models’ của các tác giả Zhu Qing*, Li Zhilin**, Gong Jianya*,

Sui Haigang* (*Wuhan Technical University of Surveying and Mapping, P.R China, E-mail: zhuq@rcgis.wtusm.edu.cn; ** LSGI of Hong Kong Polytechnic University, E-mail: lszlli@polyu.edu.hk), các tác giả nghiên cứu phương pháp và xây dựng mô hình độ cao số tỉ lệ 1:10,000 từ nguồn dữ liệu kết hợp bản đồ giấy và ảnh viễn thám [IAPRS, Vol 32, Part 4

"GIS-Between Visions and Applications", Stuttgart, 1998]; hay

- ‘The accuracy of a mountain DEM: Research In Snowdonia, North Wales,

Uk.’của các tác giả Bruce H Carlisle & D Ian Heywood (Department of

Environmental and Geographical Sciences, Manchester Metropolitan, University, John Dalton Building, Chester Street, Manchester, M1 5GD,

UK, email: b.carlisle@mmu.ac.uk, i.heywood@mmu.ac.uk), các tác giả nghiên cứu các công nghệ tích hợp GIS, GPS và RS (photography) [Paper presented at the 4th International Symposium on High Mountain Remote Sensing Cartography, Karlstad - Kiruna - Troms, August 19-29, 1996], …

- ‘Mapping from ASTER stereo image data: DEM validation and accuracy assessment’: Akira Hirano, Roy Welch (Center for Remote Sensing and

Mapping Science (CRMS), Department of Geography, The University of Georgia, Athens, GA 30602, USA), Harold Lang (76-338 Wana Street, Kailua-Kona, Hawaii 96740, USA) công bố trên tạp chí SPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 57 (2003) 356– 370 Các tác giả sử dụng cặp ảnh lập thể ASTER band 3 để xây dựng mô hình độ cao số bằng phần mềm R-WEL DMS ở bốn khu vực: (a) Mt Fuji, Japan, (b) Andes Mountains, Chile –Bolivia, (c) San Bernardino, CA và (d) Huntsville, AL

- ‘Orthophoto generation using IKONOS imagery and high-resolution

DEM: a case study on volcanic hazard monitoring of Nisyros Island (Greece)’: S Vassilopoulou, L Hurni (Institute of Cartography, Swiss

Federal Institute of Technology, ETH-Ho¨nggerberg, CH-8093 Zurich, Switzerland), V Dietrich (Institute of Mineralogy and Petrography, Swiss Federal Institute of Technology, ETH-Zentrum, CH-8092 Zurich, Switzerland), E Baltsavias, M Pateraki (Institute of Geodesy and Photogrammetry, Swiss Federal Institute of Technology, ETH-Ho¨nggerberg, CH-8093 Zurich, Switzerland), E Lagios, I Parcharidis (Space Applications Unit in Geosciences, Laboratory of Geophysics, University of Athens, Panepistimiopolis, Ilissia, Athens GR 157 84, Greece) được công bố trên tạp chí ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 57 (2002) 24 – 38

- ‘DEM Generation using JERS-1 SAR Interferometry for Kagoshima Area,

Kyushu, Japan’: Alaa Masoud, Shinji Masumoto, Kiyoji Shiono

(Department of Geosciences, Graduate School of Science, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi –ku, Osaka 558-8585, Japan) và Venkatesh Raghavan (Media Center, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi –ku, Osaka 558-8585, Japan) được công bố trên

tạp chí Asia Journey of Geoinfomatics, Vol 3, No 3, March 2003

Các ứng dụng ảnh radar trong trích lọc thông tin độ cao hiện nay thường sử dụng kỹ thuật giao thoa phổ, nhưng đa số các tác giả có những phương pháp xử lý khác nhau và vẫn còn nắm giữ bản quyền nghiên cứu Phương pháp trích lọc thông tin độ cao được các tác giả thực nghiệm cho một khu vực đặc trưng riêng

Một số kết quả nghiên cứu được công bố liên quan đến trích lọc độ cao từ ảnh radar SAR như:

- ‘DEM generation usingJER-1 SAR Interferometry for Kagoshima Area,

Kyushu, Japan’ của tác giả Alaa Masoud, Shinji Masumoto, Kiyoji

Shiono (Department of Geosciences, Graduate Shool of Science, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan) và Venkatesh Raghavan (Media Center, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan) [Asian journal of Geoinformatic: Volume 3, No 3, March 2003];

- ‘Effect of coherence on DEMs derived from SAR Interferometry’ với khu

vực nghiên cứu Alabay Province of Philippines của tác giả Tuong Thuy

Vu và Mitsuharu Tokunaga (Space Technology Applications and Research Program, Asian Institute of Technology, P.O Box 4 Klong, Pathumthani, 12120, Thailand) [Asian journal of Geoinformatic: Volume

1, No 2, December 2000]

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ KHOA HỌC

2.1 ẢNH VIỄN THÁM VÀ KỸ THUẬT VIỄN THÁM

(Trình bày dưới đây được tham khảo chính từ tài liệu: [3], [5], [6], [14] và [15])

2.1.1 Các hệ thống tạo ảnh viễn thám

Các hệ thống viễn thám bị động ghi lại năng lượng mà được bức xạ một cách tự nhiên hay phản xạ từ một số đối tượng, còn hệ thống viễn thám chủ động được cung cấp một nguồn năng lượng riêng và chiếu trực tiếp vào đối tượng nhằm đo đạc phần năng lượng trở về

Hình 2.1: quá trình thu thập dữ liệu bằng viễn thám

Quá trình thu thập dữ liệu, bao gồm các thành phần sau:

- A: Nguồn năng lượng

- B: Đường truyền năng lượng đến mặt đất qua khí quyển

- C: Tương tác năng lượng với các đối tượng trên bề mặt trái đất

- D: Đường truyền năng lượng về cảm biến qua khi quyển

- E: Hệ thống cảm biến

- F: Dữ liệu cảm biến: ảnh tương tự và dữ liệu số

Quá trình phân tích dữ liệu:

- G: sử dụng các thiết bị quan sát và giải đoán khác nhau để phân tích dữ liệu ảnh hoặc sử dụng máy tính để phân tích dữ liệu cảm biến dưới dạng số Ngoài ra nguồn dữ liệu tham khảo được sử dụng nhằm hỗ trợ quá trình phân tích dữ liệu Người phân tích trong quá trình phân tích kết hợp với nguồn dữ liệu tham chiếu để tách lọc các thông tin về chủng loại, phạm vi, vị trí, và tình trạng của những tài nguyên khác nhau từ dữ liệu cảm biến thu

1 Phân loại hệ thống viễn thám theo hệ thống mang

Thông thường, có hai loại hệ thống mang phổ biến là vệ tinh và máy bay Ngoài ra, còn có các loại hệ thống mang khác như máy bay được điều khiển bằng vô tuyến, khí cầu, …

Bảng 2.1: Phân loại hệ thống viễn thám theo hệ thống mang

Vật mang Độ cao Đối tượng quan sát Ví dụ

Vệ tinh địa tĩnh 36000km Quan sát vị trí cố định GMS

Vệ tinh quỹ đạo cầu 500km

-1000km

Quan sát theo chu kỳ Landsat,

SPOT, MOS-1 Tàu vũ trụ 240km - Các thí nghiệm không gian

350km quan sát không theo chu kỳ Máy dò vô tuyến 100m -

100km

Quan sát nhiều đối tượng khác nhau (khí tượng học) Máy bay phản lực

tầm cao

10km 12km

-Do thám trên diện tích rộng

Máy bay tầm thấp

hoặc tầm trung

500m 8km

-Thăm dò nhiều loại đối tượng khác nhau

-3km

Do thám mặt đất

Máy bay trực thăng 100m

< 500m Thăm dò nhiều loại đối

tượng khác nhau

Xe cần trục 5 - 50m Quan sát ở cự ly gần

Xe đo mặt đất 0 - 30m Mặt đất

2 Phân loại hệ thống viễn thám theo dải tần sóng điện từ

Các hệ thống viễn thám được chia làm 3 loại phụ thuộc vào dải bước sóng hoạt động bao gồm:

- Hệ thống viễn thám nhìn thấy và hồng ngoại phản xạ

- Hệ thống viễn thám hồng ngoại nhiệt

- Hệ thống viễn thám vi ba

Hình 2.2: phân loại hệ thống viễn thám theo dải tần hoạt động

Hệ thống viễn thám nhìn thấy – hồng ngoại phản xạ

2.1.2 Các đặc điểm của ảnh viễn thám

Một bức ảnh là hình ảnh được ghi lại ở bước sóng từ 0.3 – 0.9 µm Các hình ảnh có thể được mô tả dưới dạng những đặc tính chủ yếu và không xét đến bước sóng mà ở đó hình ảnh được ghi lại

Những tính chất chung bao gồm:

- Độ sáng: độ sáng là lượng ánh sáng tác động vào mắt, đó là sự nhạy cảm với ánh sáng của chủ thể mà có thể xác định được một cách tương đối

- Tỷ lệ: tỷ lệ là tỷ số khoảng cách của hai đối tượng trên ảnh chia cho khoảng cách trên mặt đất của chính hai điểm đó

- Độ sáng và tone ảnh: độ sáng của hình ảnh tỷ lệ với cường độ bức xạ điện từ phát ra từ các đối tượng Thông thường sự khác nhau về độ sáng có thể được hiệu chỉnh bởi thang độ xám có giá trị từ đen đến trắng và giá trị xám được gọi là tone ảnh Ảnh được chia thành các vùng có tone sáng, trung bình hay tối dựa vào việc sử dụng thang độ xám

- Tỷ số tương phản: tỷ số tương phản là tỷ số giữa phần tối nhất và phần sáng nhất của một hình ảnh

Với thang chia độ sáng từ 1 – 10 có những tỷ số tương phản như sau:

A – tương phản cao: CR = 9/2 = 4.5

B – tương phản trung bình CR = 5/2 = 2.5

C – tương phản thấp: CR = 3/2 = 1.5

- Độ phân giải không gian và lực phân giải: độ phân giải là khả năng để phân biệt hai đối tượng ở liền nhau trong một bức ảnh Lực phân giải là

khái niệm áp dụng cho một hệ thống tạo ảnh hay một thành phần của hệ thống

Các đặc tính khác của ảnh:

- Khả năng thám sát: khả năng thám sát là khả năng của một hệ thống để ghi lại sự có mặt hay vắng mặt của một đối tượng, mặc dù đặc điểm đối tượng là không biết

- Khả năng nhận dạng: khả năng nhận dạng là khả năng phân biệt một đối tượng trên ảnh Không giống như độ phân giải là đo đạc về mặt số lượng để nhận biết, mà là hiểu biết các dấu hiệu và làm chính xác hóa những ý niệm

- Các dấu hiệu: các dấu hiệu là những đặc trưng rõ nét của một đối tượng trên một bức ảnh mà nhờ đó đối tượng có thể được nhận dạng Các đặc tính của một đối tượng thể hiện bởi sự tương tác của chúng với năng lượng điện từ

- Cấu trúc: cấu trúc là tần số của sự thay đổi và sắp xếp các tone sáng trên một bức ảnh Một vài dạng được dùng khi mô tả cấu trúc hình ảnh là mịn, trung bình và thô

- Chìa khóa đoán đọc: chìa khóa đoán đọc là đặc điểm hay tổ hợp các tính chất mà từ đó đối tượng được phân biệt trên ảnh, ví dụ như kích thước, hình dạng, độ xám và màu sắc

- Thông tin chứa trong dữ liệu ảnh được biểu diễn dưới dạng các bit nhị phân 0 và 1, trong dữ liệu ảnh viễn thám 6, 8, hoặc 10 bits thường được sử dụng để biểu diễn cho một pixel ảnh

Bảng 2.2: Phân loại cảm biến và mức lưu trữ thông tin

Cảm biến Vệ tinh Số bits

2.1.3 Xử lý và giải đoán ảnh viễn thám

Xử lý và giải đoán ảnh giúp trích lọc đầy đủ các thông tin từ ảnh chụp Quá trình giải đoán và phân tích ảnh nhằm nhận dạng và tách các thông tin hữu ích về các thực thể được quan sát Các thực thể được quan sát bằng ảnh viễn thám có những đặc điểm sau:

- Các thực thể có thể có hình dạng bất kỳ, được biểu diễn bởi tập các pixel liền kề nhau có cùng giá trị

- Các thực thể phải được phân biệt với nhau, mỗi thực thể phải tương phản với các thực thể liền kề quanh nó trong ảnh

Phương pháp giải đoán ảnh trực quan có thể được thực hiện bằng cách khảo sát ảnh số được hiển thị trên màn hình máy tính Ảnh tương tự và ảnh số đều có thể hiển thị bằng màu đen - trắng, hoặc ảnh màu nhờ tổ hợp các băng tần khác nhau đại diện cho những vùng bước sóng khác nhau

Phương pháp xử lý và phân tích số có thể được thực hiện nhờ máy tính Xử lý và phân tích số có thể được thực hiện một cách tự động để nhận dạng các thực thể xác định và trích lọc thông tin hoàn chỉnh mà không cần sự can thiệp giải đoán của con người Tuy nhiên, phương pháp xử lý và phân tích số hầu như không thể thay thế hoàn toàn cho phương pháp giải đoán thủ công Thông thường, phương pháp này được thực hiện nhằm bổ sung và hỗ trợ cho việc phân tích bởi con người

Phương pháp phân tích và giải đoán bằng mắt người được thực hiện chủ yếu vào những khoảng thời gian đầu của viễn thám Gần đây phương pháp phân tích và xử lý số đang phát triển nhanh nhờ những thành tựu vượt bậc của kỹ thuật máy tính Cả hai này đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng:

- Kỹ thuật giải đoán bằng mắt không yêu cầu đáng kể trang thiết bị, trong khi đó kỹ thuật phân tích và xử lý số yêu cầu nhiều thiết bị đắt tiền

- Phương pháp phân tích ảnh thủ công thường bị giới hạn cho việc phân tích trên một kênh dữ liệu hoặc một ảnh độc lập tại mỗi thời điểm, kỹ thuật phân tích số có ưu điểm ở khả năng phân tích đồng thời nhiều kênh phổ và có thể xử lý một tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng hơn con người rất nhiều

- Kỹ thuật giải đoán bằng mắt người là một quá trình xử lý mang tính chủ quan, kỹ thuật phân tích số được thực hiện trên cơ sở phân tích dữ liệu số bằng máy tính nên mang tính khách quan hơn

Tóm lại, kỹ thuật giải đoán trực quan và kỹ thuật phân tích số trên ảnh viễn thám không loại trừ lẫn nhau Trong hầu hết các trường hợp, việc kết hợp hai kỹ thuật là rất cần thiết để thực hiện việc phân tích ảnh Thực tiễn, quyết định cuối

cùng để trích lọc thông tin của quá trình phân tích phải được tiến hành bởi con người

1 Giải đoán trực quan

Giải đoán trực quan là phương pháp nhận dạng các đối tượng trên ảnh chủ yếu dựa trên mắt và nhận thức của con người Giải đoán ảnh viễn thám là quá trình nhận dạng các mục tiêu khác nhau trong một bức ảnh, những mục tiêu này có thể là các thực thể tự nhiên hoặc nhân tạo

Việc giải đoán thông tin từ ảnh viễn thám khó hơn nhiều so với việc nhận thức trực quan thế giới xung quanh Thông tin chiều sâu thường không được nhận biết khi quan sát ảnh hai chiều, ngoại trừ trường hợp quan sát lập thể để mô phỏng không gian ba chiều Quan sát đối tượng theo hướng từ trên xuống cung cấp một cách nhìn khác so với quan sát thường ngày theo phương ngang Do sự kết hợp một cách nhìn khác cùng với một tỷ lệ hoàn toàn khác thực tế và sự thiếu các thông tin nhận dạng chi tiết, các thực thể quen biết hằng ngày có thể không được nhận dạng trong ảnh Ngoài ra, mắt người chỉ nhìn thấy trong dải bước sóng nhìn thấy, hình ảnh của những dải bước sóng nằm ngoài cửa sổ này sẽ trở nên khó khăn để nhận dạng

Nhận dạng các thực thể là chìa khóa để giải đoán và tách thông tin Quan sát sự khác biệt giữa các thực thể dựa trên việc so sánh các thực thể dựa trên các thành phần trực quan như độ sáng màu (tone), hình dạng (shape), kích thước (size), khuôn mẫu (pattern), bóng râm (shadow), và sự kết hợp (association) Trong đó, độ sáng là thành phần cơ bản dùng để phân biệt giữa các thực thể khác nhau Sự thay đổi về độ sáng cho phép phân biệt các thành phần hình dạng, cấu trúc, và mẫu của đối tượng Bóng râm là thành phần hỗ trợ trong việc giải

đoán vì nó có thể cung cấp hình ảnh về mặt nghiêng và độ cao tương đối giữa các thực thể giúp cho việc phân biệt giữa các thực thể dễ dàng hơn Tuy nhiên, thành phần này có thể ảnh hưởng đến việc giải đoán các thực thể khác, do các thực thể trong vùng bóng râm sẽ khó nhận dạng vùng biên

2 Xử lý ảnh số

Xử lý ảnh số bao gồm nhiều thủ tục như định dạng và hiệu chỉnh dữ liệu nhằm tăng cường chất lượng ảnh để có thể giải đoán ảnh dễ dàng hơn và tốt hơn, hoặc tự động phân loại các thực thể Để đạt được các yêu cầu khi xử lý ảnh số, dữ liệu ảnh phải được thu thập và lưu trữ theo định dạng thích hợp trên máy tính Ngoài ra, hệ thống máy tính xử lý dữ liệu số cần có cấu hình phần cứng và phần mềm thích hợp

Các chức năng xử lý ảnh phổ biến trong các hệ thống phân tích ảnh bao gồm các nhóm sau:

- Tiền xử lý: các chức năng tiền xử lý ảnh thường đáp ứng các yêu cầu đầu tiên cho việc phân tích ảnh và tách thông tin tiếp theo, được phân thành nhóm hiệu chỉnh tín hiệu và nhóm hiệu chỉnh hình học Hiệu chỉnh tín hiệu bao gồm việc sửa chữa những dữ liệu bất thường của cảm biến và nhiễu không mong muốn từ khí quyển hoặc từ chính cảm biến; và chuyển đổi dữ liệu nhằm biểu diễn chính xác bức xạ thu được từ cảm biến Hiệu chỉnh hình học gồm việc nắn chỉnh méo dạng hình học do những biến đổi hình học của cảm biến so với bề mặt trái đất; và đăng ký hoặc chuyển đổi tọa độ địa lý cho dữ liệu ảnh

- Tăng cường chất lượng ảnh: tăng cường chất lượng ảnh được sử dụng nhằm giúp cho việc giải đoán và hiểu ảnh dễ dàng hơn Có hai giải pháp

tăng cường chất lượng ảnh phổ biến hiện nay gồm tăng cường độ tương phản và lọc không gian Tăng cường độ tương phản của ảnh nhằm làm tăng mức độ tương phản giữa các thực thể, mức độ chi tiết khác nhau trong một bức ảnh Trong giải pháp này, có nhiều kỹ thuật và phương pháp để thực hiện, có thể thực hiện trên toàn bộ hoặc chỉ trên một phần xác định trên tập giá trị ảnh Bộ lọc không gian gồm tập hợp các hàm xử lý ảnh số thường được sử dụng để tăng cường chất lượng hiển thị của một bức ảnh Bộ lọc không gian được thiết kế để làm nổi bật hoặc làm mờ đi một số đặc trưng trong một bức ảnh dựa trên tần số không gian của chúng

Ví dụ, một bộ lọc thông thấp được thiết kế làm nổi bật những vùng rộng, đồng nhất các vùng có độ sáng giống nhau và giảm thiểu tính chi tiết trong ảnh được lọc, nói cách khác, bộ lọc thông thấp có tác dụng làm trơn đặc tính hiển thị của một bức ảnh

- Biến đổi ảnh: các phép biến đổi ảnh bao gồm những thủ tục xử lý trên nhiều băng dữ liệu từ một ảnh đơn nhiều băng hoặc từ hai hoặc nhiều hơn hai ảnh của cùng một khu vực thu thập tại những thời điểm khác nhau Các phép biến đổi ảnh sẽ tạo ra một ảnh mới làm nổi bật những đặc tính trên ảnh cần quan tâm Những phép biến đổi ảnh được thực hiện dựa trên những thuật toán biến đổi đơn giản như phép trừ, cộng, nhân và chia

- Phân loại và phân tích ảnh: các tác vụ phân loại và phân tích ảnh thường được sử dụng để nhận dạng và phân loại các pixel trong dữ liệu Phân loại thường được thực hiện trên tập dữ liệu nhiều kênh và xử lý gán mỗi pixel trong một ảnh vào một lớp cụ thể dựa trên đặc tính thống kê của giá trị độ sáng pixel Có nhiều phương pháp tiếp cận khác nhau để thực hiện phân loại số Hai phương pháp phân loại chủ yếu thường được sử dụng là

phương pháp phân loại giám sát và phương pháp phân loại không giám sát Trong phương pháp phân loại giám sát, người phân tích cần xác định những mẫu tiêu biểu đồng nhất tương ứng với các loại bề mặt bao phủ khác nhau trong bức ảnh Còn phương pháp phân loại không giám sát, các phân lớp phổ được phân nhóm đầu tiên dựa trên thông tin giá trị số trong dữ liệu, sau đó được kết hợp với phân lớp thông tin

- Phân tích và tích hợp dữ liệu: tích hợp dữ liệu là một phương pháp phổ biến được dùng trong giải đoán và phân tích ảnh Tích hợp dữ liệu bao gồm việc kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau nhằm trích lọc thông tin tốt hơn và nhiều hơn Nguồn dữ liệu có thể là dữ liệu nhiều độ phân giải, nhiều cảm biến, đa thời gian

2.1.4 Các ứng dụng của viễn thám

1 Ứng dụng viễn thám trong phân tích tiến trình biến đổi che phủ mặt đất

Che phủ mặt đất là bề mặt che phủ trên đất như thực vật, hạ tầng đô thị, nước, sỏi đá và các loại khác Nhận dạng và lập bản đồ che phủ mặt đất đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu giám sát toàn cầu, quản lý tài nguyên và các hoạt động quy hoạch Các đặc tính của che phủ đất có thể được xác định bằng kỹ thuật viễn thám, từ các đặc tính này, thông tin về sử dụng đất sẽ được xác định dựa vào những các dữ liệu phụ thuộc khác Sử dụng đất đề cập đến mục đích sử dụng của đất chẳng hạn khu vực giải trí, cư trú của các loài động vật hoang dã hoặc nông nghiệp, …

Các ứng dụng viễn thám dùng để phân tích quá trình biến đổi của che phủ đất yêu cầu phải có ít nhất hai ảnh chụp vào hai thời điểm khác nhau trên cùng một khu vực theo dõi Việc phát hiện các biến đổi có thể được thực hiện phụ

thuộc vào đặc điểm của hai tập dữ liệu Với khu vực rộng lớn, các yếu tố phức tạp có thể được xác định rõ ràng bằng cách hạn chế việc phân tích dữ liệu được thu thập bởi họ cảm biến đồng nhất và lựa chọn ảnh có mức độ che phủ của mây là ít nhất Các yếu tố phức tạp có khuynh hướng làm cho việc theo dõi các thay đổi trở nên khó khăn hơn bao gồm: sự khác nhau về băng tần phổ giữa hai ảnh thu thập với hai loại cảm biến; có mây xuất hiện trong một hoặc cả hai phiên bản ảnh; các đặc tính phản xạ của thực vật biến đổi trong các điều kiện khí hậu khác nhau; sự thay đổi đặc tính của cảm biến theo thời gian; sự thay đổi của tình trạng bức xạ năng lượng mặt trời; hay việc đăng ký tọa độ ảnh

2 Ứng dụng viễn thám trong quản lý môi trường

- Theo dõi sự xói mòn địa hình

Hiện tượng xói mòn đất là nguyên nhân chủ yếu gây ra sự thay đổi cấu trúc bề mặt Hiện tượng này có thể được phát hiện bằng các cảm biến radar Ngoài trừ, những hiện tượng lở đất cục bộ trên một khu vực nhỏ làm mất tính nhất quán về pha của các trị đo và giao thoa vi sai vì thế không thể theo dõi bề mặt trước và sau khi xảy ra hiện tượng bằng dữ liệu radar Các chuyển dịch nhỏ của những vùng mặt nghiêng có diện tích tương đối lớn là nguyên nhân dẫn tới hiện tượng sạt lở đất hoàn toàn có thể theo dõi được Sự chuyển dịch này có thể đo được bằng giao thoa vi sai và nó có mối quan hệ với sự ổn định mặt nghiêng của khu vực

Sự trượt lở đất có thể được phát hiện thành công nhờ việc sử dụng bộ đôi dữ liệu ERS1/ERS2 Phương pháp giao thoa phổ InSAR (Interferometry SAR) có khả năng đo các dịch chuyển của sự trượt đất của những vùng đất nhỏ so với vùng đất ổn định bao quanh Kỹ thuật giao thoa có thể đo được sự khác biệt độ

cao tương đối với độ chính xác độ cao vào khoảng một vài mét Do đó, nó có thể được sử dụng để xây dựng bản đồ độ dốc cục bộ một cách chính xác Dữ liệu này có thể được dùng để nghiên cứu quá trình xói mòn địa hình

- Theo dõi lũ lụt

Viễn thám có thể đưa ra một khung nhìn tổng quát về phân bố không gian và tính chất động của các hiện tượng thủy học Hầu hết các quá trình thủy học có tính chất động trong từng năm và từng mùa, do đó nó có tính chất theo chu kỳ Radar có những ưu điểm vượt bậc trong các nghiên cứu về thủy học nhở khả năng sử dụng cảm biến tích cực để thu thập dữ liệu trong mọi điều kiện khắc nghiệt của thời tiết

Một số ứng dụng của thủy học bao gồm: theo dõi khu vực đầm lầy, đánh giá độ ẩm trong đất, đo độ dày tuyết phủ, xác định đương lượng tuyết – nước, theo dõi băng trên hồ và sông, theo dõi ngập lụt, theo dõi quá trình động học của sông băng, mô hình đường phân nước và lưu vực tháo nước, phát hiện các đường kênh cấp nước, chương trình tưới tiêu

Kỹ thuật viễn thám được sử dụng để đo đạc và giám sát vùng ngập lụt nhằm hỗ trợ các nỗ lực cứu hộ và cung cấp những đánh giá định lượng đất đai và

cơ sở hạ tầng bị ảnh hưởng bởi lụt Nguồn dữ liệu viễn thám được yêu cầu trong suốt quá trình diễn ra ngập lụt Các cảm biến radar tích cực rất có giá trị trong quá trình theo dõi diễn biến của lũ lụt do các tín hiệu có thể truyền qua môi trường có nhiều mây, có điều kiện thời tiết khắc nghiệt hoặc vào ban đêm Đất và nước có thể được phân biệt dễ dàng với dữ liệu radar, điều này cho phép xác định phạm vi ranh giới ngập lụt

3 Ứng dụng viễn thám trong nông nghiệp

Ảnh vệ tinh và ảnh máy bay được sử dụng để xây dựng bản đồ phân loại vụ mùa, theo dõi tình trạng cây trồng, và giám sát hoạt động nông nghiệp Các ứng dụng nông nghiệp của viễn thám bao gồm: phân loại vụ mùa, đánh giá tình trạng vụ mùa, ước lượng sản lượng vụ mùa, bản đồ đặc điểm đất đai, bản đồ các hoạt động quản lý đất đai

- Theo dõi vụ mùa

Bản đồ các loại vụ mùa được xây dựng bởi những cơ quan nhà nước, và những cơ quan nông nghiệp đa quốc gia và liên vùng nhằm đánh giá loại gì sẽ được trồng tại một khu vực cụ thể và vào thời điểm nào Bản đồ các loại vụ mùa hỗ trợ dự báo sản lượng nông nghiệp, thu thập thống kê sản lượng mùa vụ, bản đồ năng suất nông nghiệp theo đất đai, xác định các nhân tố phá hoại mùa màng, đánh giá tác hại mùa màng do bão và hạn hán, giám sát các hoạt động nông nghiệp

Viễn thám là phương tiện thu thập thông tin tin cậy và hiệu quả để thành lập bản đồ các loại vụ mùa nhanh chóng Những hoạt động chủ yếu bao gồm nhận dạng các loại mùa vụ Phương pháp truyền thống để đạt được thông tin này nhờ thông qua điều tra và khảo sát mặt đất Bên cạnh sự cung cấp thông tin tổng quát, viễn thám có thể cung cấp thông tin cấu trúc về tình trạng của cây trồng Phổ phản xạ của một cánh đồng biến đổi rất khác nhau tùy thuộc vào sự thay đổi của quá trình sinh trưởng, tình trạng mùa vụ Do đó, tình trạng cây trồng có thể được theo dõi bởi những cảm biến đa phổ Ngoài ra, radar rất thích hợp với cấu trúc, đường thẳng hàng, độ ẩm của vụ mùa, nên nó có thể bổ sung thông tin cho dữ liệu quang học Sự tích hợp thông tin từ hai loại cảm biến này sẽ hỗ trợ cho

việc phân loại các lớp đối tượng dễ dàng hơn, kết quả thực hiện phân loại sẽ chính xác hơn

- Theo dõi mùa màng và đánh giá thiệt hại

Mùa vụ phát triển không giống nhau giữa các vùng nên sản lượng nông nghiệp sẽ biến đổi rất khác nhau từ nơi này đến nơi khác Sự sinh trưởng phát triển không giống nhau của mùa vụ là kết quả của sự thiếu hụt các thành phần dinh dưỡng trong đất hoặc do các tác nhân phá hoại khác Viễn thám sẽ trợ giúp xác định những khu vực trên cánh đồng đã từng gặp những trở ngại, để họ có thể sử dụng đúng loại và số lượng phân bón, thuốc trừ sâu, thuốc diệt cỏ Nhờ tiếp cận kỹ thuật này, những người nông dân không chỉ nâng cao sản lượng trên vùng đất của họ mà còn giảm được chi phí đầu tư và hạn chế tối đa ảnh hưởng môi trường

Viễn thám có thể được sử dụng để tự theo dõi tình trạng của vụ mùa Ưu điểm của cảm biến quang học là nó có thể nhìn thấy bức xạ điện từ trong vùng ánh sáng nhìn thấy lẫn ánh sáng hồng ngoại Dải tần này có độ nhạy cao đối với sự tăng trưởng của vụ mùa cũng như tình trạng sâu bệnh và sự phá hoại mùa màng Sự phát triển của kỹ thuật truyền thông tiên tiến trong những thời gian gần đây cho phép người nông dân có quan sát ảnh trực tiếp về cánh đồng của mình và có những quyết định tức thời nhằm can thiệp sớm vào đồng ruộng Viễn thám có thể hỗ trợ trong việc nhận dạng các tác nhân gây tác hại vụ mùa do tình trạng quá khô hạn hoặc quá ẩm ướt, tình trạng côn trùng, sự phá hoại của nấm cỏ dại, hoặc sự phá hoại của thời tiết Ảnh chụp trong quá trình phát triển của vụ mùa không chỉ có ý nghĩa phát hiện các vấn đề, mà còn giám sát sự thành công của các giải pháp áp dụng

4 Ứng dụng viễn thám trong theo dõi rừng

Những ứng dụng viễn thám trên phạm vi quốc tế và quốc gia được sử dụng phổ biến bao gồm duy trì sự phát triển, sự đa dạng sinh thái của rừng; quản lý đất đai; giám sát quá trình phá hoại rừng; theo dõi và quản lý hoạt động tái sinh rừng, hoạt động khai thác gỗ mang tính thương mại; bảo vệ dải đường bờ và đường phân nước; giám sát đời sống sinh vật; và các hoạt động liên quan đến môi trường

Những ứng dụng của viễn thám liên quan đến lĩnh vực rừng bao gồm:

- Xây dựng bản đồ do thám rừng: phân loại các loại bao phủ rừng, xây dựng bản đồ sinh thái rừng

- Lâm học thương mại: bản đồ ước lượng tái sinh rừng, bản đồ phác họa cháy rừng, bản đồ hạ tầng rừng, kiểm kê tài nguyên rừng

- Giám sát môi trường: các hoạt động liên quan đến việc theo dõi giám sát chất lượng, tình trạng phát triển và tính đa dạng của tài nguyên rừng trên trái đất; giám sát sự phá hoại rừng; kiểm kê các loài trong hệ sinh thái; bảo vệ miền duyên hải; theo dõi tình trạng phát triển sinh trưởng của rừng; quản lý rừng nhiệt đới yêu cầu nguồn dữ liệu có độ tin cậy, khả năng cung cấp ảnh theo một chu kỳ thời gian giới hạn, không bị cản trở bởi những điều kiện khí quyển

5 Ứng dụng viễn thám trong địa chất học

Viễn thám được ứng dụng như một phương tiện nhằm trích lọc thông tin về cấu trúc bề mặt đất, thành phần và cấu trúc phân tầng trong đất Tuy nhiên, dữ liệu viễn thám thường được phân tích kết hợp với các loại dữ liệu hỗ trợ khác Dữ liệu đa phổ có thể cung cấp thông tin về cấu trúc thạch học dựa vào đặc

trưng phổ phản xạ Dữ liệu radar cung cấp thông tin về dáng vẻ địa hình và độ gồ ghề của bề mặt Do đó, viễn thám có ý nghĩa rất lớn trong việc cung cấp thông tin chi tiết về bề mặt trái đất, đặc biệt khi kết hợp với các nguồn dữ liệu khác

Các ứng dụng của viễn thám trong địa chất học bao gồm nghiên cứu bề mặt khoáng sản, bản đồ thạch học, bản đồ cấu trúc, thăm dò và khai thác tài nguyên đất quý, thăm dò khoáng sản, thăm dò nguồn hydrocarbon, địa chất học môi trường, địa thực vật học, hạ tầng ranh giới, bản đồ theo dõi sự lắng đọng trầm tích, bản đồ các mối hiểm nguy từ trái đất

2.2 QUANG TRẮC ẢNH

(Trình bày dưới đây được tham khảo từ tài liệu: Photogrammetry của Francis H Moffitt [1],ø Principles of photogrammetry (with remote sensing) của Wang Zhizhuo [7], và tài liệu trên các website [12], [13], [14], [15])

2.2.1 Khái niệm

Trước đây, trong giới hạn của nhận thức, thuật ngữ quang trắc ảnh có nghĩa

là những phép đo trên những bức ảnh Tuy nhiên, định nghĩa này bắt đầu không phù hợp từ khi phép quang trắc được hiểu để muốn nói đến khoa học và nghệ thuật sử dụng những bức ảnh cho những mục đích khác nhau, như : xây dựng những bản đồ địa hình và bản đồ phẳng đo diện tích mặt bằng, bổ sung vị trí không gian của các đối tượng bằng những phép đo trên những bức ảnh, đánh giá tình trạng rừng, phân loại đất, biểu diễn địa chất, thu thập tình báo quân sự, chuẩn bị những bức ảnh hợp ghép của bề mặt trái đất

Vì phép quang trắc một cách cơ bản là khoa học đo đạc, nên hầu hết mỗi vấn đề liên quan đều bao gồm một số phép đo đạc hình ảnh Bài toán có thể