DÂY LƯNG & VÍ DA CHẤT LƯỢNG CAO THƯƠNG HIỆU H2


Kỹ Thuật Viễn Thám

Bài viết này tôi đăng trên blog 360 tôi thấy cũng có nhiều bạn quan tâm nên đưa vào web để mọi người cùng chia sẻ và trải nghiệm. Nhìn chung kỹ thuật viễn thám chủ yếu thể hiện trên nền ảnh về tinh với những khỹ thuật về sử lý ảnh.
Tính chất hình học  của một ảnh có hệ tọa độ (x,y) chứ không phải hệ tọa độ đo đạc. Để tạo một ảnh theo hệ đo đạc, tức là chuyển đồ hệ tọa độ (x,y) thành một hệ toạ độ tiêu chuẩn (ví dụ như hệ tọa độ UTM hoặc hệ tọa độ State Plane), các điểm từ một bản đồ có các tọa độ tiêu chuẩn phải được liên kết  với cùng các điểm đó trên ảnh cần nắn chỉnh. sử dụng các điểm khống chế được xác định để tính toán ma trận chuyển đổi dựa trên đa thức bậc một, hai hay ba và sau đó chuyển đổi các tọa độ ô x,y thành các tọa độ bản đồ cơ bản cho mỗi điểm ảnh trong ảnh. Kết quả là một ảnh kiểu đo đạc với hệ tọa độ được chuyển đổi (tức là một hệ tọa độ khác với trước khi được nắn chỉnh). Một ảnh cần phải được nắn chỉnh để đưa về hệ tọa độ tiêu chuẩn, và nhờ đó có thể được phân tích cùng với các lớp bản đồ khác có cùng tọa độ tiêu chuẩn.
Phương trình chuyển đổi toạ độ có dạng:
Bậc 1: x’ = a0 + a1x + a2 y,                                                                        (1)
           y’ = b0 + b1y + b2 y
            Nắn chỉnh bậc một: Ảnh quét được tịnh tiến và co giãn theo trục x và trục y để đưa về tọa độ trắc địa (toạ độ thực - hệ toạ độ địa lý hoặc toạ độ phẳng)
Bậc 2: x’ = c0 + c1x + c2y + c3 xy + c4 x2 + c5 y2                                    (2)
           y’ = d0 + d1x + d2y + d3 xy + d4 x2 + d5 y2
            Nắn chỉnh bậc hai: Ngoài yếu tố ảnh quét được tịnh tiến và co giãn theo trục x và trục y thì ảnh quét còn xoay theo trục x và trục y một góc ……. để đưa về tọa độ trắc địa (toạ độ thực - hệ toạ độ địa lý hoặc toạ độ phẳng)
Bậc 3: x’ = g0 + g1x + g2y + g3 xy + g4 x2 + g5 y2 + g6 xy2 + g7 xy2 + g8 x3+ g9 y3  (3)
            y’ =h0 +  h1x + h2y + h3 xy + h4 x2 + h5 y2 + h6 xy2 + h7 xy2 + h8 x3+ h9 y3
            Nắn chỉnh bậc ba: Ngoài yếu tố ảnh quét được tịnh tiến, co giãn và xoay theo trục x và trục y ảnh quét còn xoay theo trục z do có độ nghiêng so với tọa độ trắc địa.
Trong đó, x’, y’ là toạ độ của ảnh chưa nắn, x,y là toạ độ của ảnh nắn.
a0 h9 :  là các hệ số của phương trình chuyển đổi.
  (Nguồn tin: T/C Đại chính, số 2-4/2006)
Quá trình bay chụp của vệ tinh hoặc máy bay luôn tạo ra các biến dạng về hình học ảnh do các vật bay chụp này thường không thể nào tạo ra được điều kiện lý tưởng là song song, trực giao với mặt đất. Bên cạnh đó, việc thu nhận hình ảnh từ ống kính máy chụp theo phép chiếu phối cảnh cũng tạo ra sai số biến dạng hình học của các đối tượng trên ảnh. Có hai hiện tượng biến dạng chính: Biến dạng hệ thống và biến dạng không hệ thống.
 
-         Biến dạng không hệ thống: Là sự biến dạng không ổn định về mặt hình học, nguyên nhân là do tốc độ bay của máy bay (hoặc vệ tinh), độ cao, góc nhìn của thiết bị, dải quét. Để nắn chỉnh biến dạng không hệ thống, cần có hệ thống điểm kiểm tra dưới mặt đất đối chiếu để xác định chính xác được toạ độ các điểm trên ảnh, đối chiếu với bản đồ và sử dụng các phép nắn chỉnh. Kết quả nắn chỉnh sẽ đưa ảnh về đúng kích thước và vị trí địa lý.
-         Biến dạng có hệ thống: nguyên nhân chính là do ảnh hưởng của thiết bị. Quá trình quét và tốc độ gương thay đổi. Như vậy, theo một quy luật đều, các đường quét đều bị biến dạng giống nhau khi so sánh giữa phần trọng tâm và phần hai cánh của ảnh. Một hiện tượng khác là đường quét bị kéo lệch sang một phía. Sự lệch hệ thống đó được gọi là lệch toàn cảnh (Panoramic distortion).
 
Khắc phục các hiện tượng lệch hệ thống tương đối đơn giản bằng cách nắn hệ thống theo chương trình phầm mềm trong máy tính. Phim ảnh sẽ được in ra sau khi xử lý nắn hệ thống. Ngoài ra để khắc phục hiện tượng biến dạng này, mà nguyên nhân là hệ thống quét ngang, người ta đã chế ra hệ thống quét dọc (như với ảnh SPOT). Tuy nhiên mỗi hệ thống đều có những ưu nhược điểm riêng, khi quét dọc lại có sự biến dạng theo chiều dọc mặc dù có nhỏ hơn.
Sau khi kết thúc quá trình nắn ảnh, ảnh kết quả đạt độ chính xác khá cao. Các đối tượng trên ảnh và bản đồ địa hình sẽ trùng khít với nhau.
 
1.4.3. Tăng cường chất lượng ảnh
Trong nhiều trường hợp, ảnh gốc có độ tương phản thấp nên khi hiển thị trên màn hình, có nhiều chi tiết không rõ ràng. Tăng cường độ tương phản cho ảnh sẽ giúp ảnh được hiển thị rõ hơn.
 
Tăng cường độ tương phản cho ảnh không làm tăng chất lượng của các phép phân loại tự động trong sử lý ảnh số bởi đây là phép biến đổi mang tính chất tuyến tính.
 
Tăng cường chất lượng ảnh gồm những kỹ thuật xử lý khác nhau nhằm thay đổi các giá trị xám độ của ảnh ban đầu, tạo ra ảnh mới với chất lượng hình ảnh tốt hơn. Kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh có thể được tiến hành với từng kênh ảnh riêng biệt.
 
1.4.4. Kỹ thuật tăng cường độ tương phản
Trong nhiều trường hợp, ảnh gốc có độ tương phản thấp nên khi hiển thị trên màn hình, có nhiều chi tiết không rõ ràng. Tăng cường độ tương phản cho ảnh sẽ giúp ảnh được hiển thị rõ hơn
Đây là kỹ thuật rất phổ biến trong xử lý ảnh số, nhằm làm thay đổi sự tương phản trong toàn cảnh hoặc trong từng phần của ảnh. Kỹ thuật làm tăng cường độ tương phản cho phép hiển thị rõ hơn thông tin, đặc biệt ở những vùng có độ sáng quá thấp hoặc quá cao.
 
Để xử lý, hình ảnh thường được đưa về chế độ 8-bit (256 cấp độ xám) và độ sáng của hình ảnh thay đổi từ đen (DN=0) đến trắng (DN=255). Trong thực tế hình ảnh thu nhận được có sự thay đổi độ sáng giữa DN cực tiểu (min) và DN cực đại (Max) không phải là toàn bộ dải từ 0-255 mà chỉ trong một khoảng nào đó. Ví dụ từ 50- 150. Như vậy thông tin trong các dải 0-49 và 151-255 không được sử dụng. Kỹ thuật tăng độ tương phản là kéo giãn giữa min và Max
 
Các giá trị mới được tính theo công thức:
 
DNmới = *255
 
Trong đó:       DN – giá trị số trên ảnh chưa xử lý
                        Min – giá trị xám độ cực tiểu (50)
                        Max - giá trị xám độ cực đại (150)
                        DNmới  - giá trị mới sau khi hiệu chỉnh
 
Ảnh được tăng cường độ tương phản là phần tối (Min) được chuyển thành màu đen và phần sáng nhất (Max) chuyển thành màu trắng. các giá trị phổ ở giữa sẽ có sự chênh lệch nhau cao hơn, vì thế khả năng phân biệt chúng bằng mắt thường cũng cao hơn.
 
Hình 3: nguyên tắc tăng cường độ tương phản ảnh(theo Lillesand và Kiefer, 2000)
 
Ví dụ ảnh có giá trị xám độ từ 60 đến 158.  tăng cường độ tương phản ảnh là kéo giá trị nhỏ nhất (60) trở về giá trị 0 và giá trị lớn nhất 158 về 255.
 
Hình 4: các phương pháp tăng cường độ tương phản
 
Ngoài ra các phương pháp giãn khác như theo phân bố chuẩn, giãn ảnh theo phép logarit và giãn ảnh theo cắt mật độ và giãn tuyến tính.
 
Trong xử lý ảnh số có rất nhiều phần mềm xử lý ảnh chuyên dụng như ENVI, ERDAS Imagine, PCI, Miltiscope, IDRISI, ErMapper. Một số phương pháp tăng cường tăng cường độ tương phản thường gặp.
 
-         Giãn tuyến tính: được thực hiện với việc đưa giá trị xám độ của kênh gốc giãn rộng theo tuyến tính phủ kín khoảng 0-255.
-         Giãn đa tuyến tính: được thực hiện khi từng khoảng của mức xám độ trên ảnh gốc được giãn riêng biệt.
-         Giãn hàm logarit: được thực hiện bằng việc áp dụng hàm logarit, hàm mũ hoặc một hàm toán học được định trước. Giãn logarit rất có lợi khi quan tâm đến khoảng có giá trị xám độ ở mức thấp.
-         Giãm Gauss: Đưa giá trị ảnh gốc trở về dạng phân bố chuẩn. Trong giãm Gauss phần đuôi của biểu đồ thường có độ tương phản nhiều hơn vì bị cắt bỏ vài %.
-         Giãn biểu đồ cân bằng (histogram equalization): đưa ra ảnh mới có mật độ đồng nhất dọc theo truc số, tức là giá trị số trở thành có cùng tần số. Theo phân bố chuẩn thì ở khoảng giữa sẽ có độ lặp thường xuyên hơn vì vậy chúng được giãn ra trên trục mới.
 
Kết quả của phép tăng cường độ tương phản thường dễ nhận thấy bởi ảnh sẽ sáng hơn, rõ hơn và màu sắc cũng mạnh hơn. Tuy nhiên, giá trị của ảnh gốc không hề bị thay đổi chừng nào người sử dụng chưa ghi ảnh mới đã tăng cường đè lên ảnh gốc.
 
1.4.5. Kỹ thuật phân chia theo mức (Level Slising)
 
Kỹ thuật phân chia độ sáng (hoặc màu) của từng band theo từng mức, từ đó có thể làm rõ ranh giới của từng đôi tượng hay từng nhóm đối tượng. Trên đồ thị histogram, giá trị xám độ (DN) phân bố dọc theo trục X với các mức khác nhau. Toàn bộ dải độ sáng phân bố từ 1-255 có thể chia ra các mức khác nhau. Ví dụ (1=20),(21-64), (65-130) và (131-255).
Kết quả, hình ảnh sẽ được phân bố thành số lớp đối tượng. Như vậy kỹ thuật này đơn giản, cho một cái nhìn khái quát về sự phân bố trong không gian của các nhóm đôi tượng. Tương tự như vậy các mức có thể xác định cho tổ hợp của nhiều band phổ.
 
1.4.6. Kỹ thuật lọc không gian
 
Với phương pháp lọc quang học, khi ta đưa kính lọc vào thì hình ảnh nguyên thuỷ bị thay đổi và ảnh mới được tạo thành có những đặc điểm mới. Tuỳ các cách lọc khác nhau mà kết quả được đưa ra khác nhau. Tương tự như vậy, trong xử lý ảnh số, các bộ lọc (filter) cũng được tạo ra bằng các hàm toán học. Phép lọc thường được tiến hành với các cửa sổ lọc (window). Khái niệm filter trong xử lý số còn liên quan đến khái niệm độ nhám của từng ảnh (tone), nghĩa là tần số lặp lại của sự khác nhau về độ sáng trên ảnh. Tone ảnh nhám nghĩa là có sự lặp lại nhiều lần của sự khác nhau về độ sáng trên ảnh trên một diên tích bao gồm số lượng ít các pixel ảnh, còn tone ảnh min là sự thay đổi ít về giá trị DN của số lượng lớn các pixel trên một diện tích rộng. Kỹ thuật số để tạo ảnh có độ nhám cao được gọi là lọc cao, và ngược lại để tạo ra ảnh mịn gọi là ảnh thấp. Cấu tạo một filter hay một cửa sổ có thể là 3x3, 5x5, 7x7 hoặc hơn nữa. Giá trị của từng pixel trong cửa sổ liên quan đến phương pháp lọc. Kết quả của một phép lọc là giá trị trung tâm của của sổ trên ảnh mới sẽ được tính toán theo một hàm toán học sẽ được tính toán dựa vào các pixel lân cận trong cửa sổ lọc. Ví dụ với phép lọc trung bình, pixel ở vị trí trung tâm được tính theo công thức (với cửa sổ 3x3):
 
DNmới =
 
Trong đó:       DN – giá trị xám độ của pixel trên ảnh gốc
                        C – giá trị pixel ở cửa sổ lọc
                        1…9 – thứ tự vị trí của pixel
                        DNmới  - giá trị xám độ mới của pixel trên ảnh kết quả
 
Theo nguyên tắc đó, giá trị mới được tạo thành bằng cách tính cuốn theo hàng, và toàn bộ ảnh mới sẽ được tạo nên từ các giá trị mới. Trong quá trình nghiên cứu, các nhà khoa học đã sáng tạo ra nhiều bộ lọc khác nhau:
 
-         lọc tăng cường đường biên: là kỹ thuật dùng các filter để làm nổi dõ các đường ranh giới giữa các đơn vị bản đồ. Kỹ thuật này được áp dụng cho nhiều lĩnh vực nhu sử dụng đất, lâm nghiệp, thổ nhưỡng.
-         Lọc làm tăng cường theo hướng: hay sử dụng trong địa chất.
-         Lọc trung bình: thường sử dụng làm ảnh “mịn” hơn.
-         Lọc median: lấy giá trị giữa trong chuỗi các xám độ của một cửa sổ. Phép lọc này thường sử dụng để lọc nhiễu hoặc tính bù giá trị pixel bị mất.
-         Lọc Min/Max: lấy giá trị cực tiểu hoặc cực đại trong cửa sổ lọc để gán cho ảnh mối.
-        
Kết quả của phép tăng cường độ tương phản thường dễ nhận thấy bởi ảnh sẽ sáng hơn, rõ hơn và màu sắc cũng mạnh hơn. Tuy nhiên, giá trị của ảnh gốc không hề bị thay đổi chừng nào người sử dụng chưa ghi ảnh mới đã tăng cường đè lên ảnh gốc.
 
1.4.7. Phương pháp tổ hợp màu
Tổ hợp màu thật và màu giả
phương pháp tổ hợp màu thể hiện tính ưu điểm của việc dùng các kênh ảnh đa phổ của các vệ tinh hiển thị cùng một lúc 3 kênh ảnh được gán 3 màu đỏ, lục và xanh lam hay RGB. Phương pháp này có thể hiển thị 3 kênh ảnh của các vệ tinh khác nhau có cùng độ phân giải, ảnh vệ tinh với ảnh máy bay hoặc ảnh quang học với ảnh radar.
 
Trong một ảnh vệ tinh có nhiều kênh ảnh khác nhau, ví dụ ảnh vệ tinh
 Landsat-5, Landsat-7 có 6 kênh phổ, có thể dùng để tổ hợp màu theo tổ hợp chập 3 của chúng. Nếu trong tổ hợp màu, kênh phổ có dải sáng được gắn đúng với màu thì gọi là tổ hợp màu thật, và trong các trường hợp khác thì được gọi là tổ hợp màu giả. Ví dụ, các kênh phổ của ảnh vệ tinh landsat-7 ETM+ có các kênh 1 (xanh blue) được gắn với mùa xanh lam (B), kênh 2 (Green) được gắn với màu lục(G), và kênh 3 (red) được gắn với màu đỏ (R) trong hiển thị màu, tương đương 3:2:1 gán với R:G:B thì tổ hợp này gọi là tổ hợp màu thật.
 
Việc tổ hợp màu ngoài tác dụng giúp kỹ thuật viên xử lý ảnh có thể quan sát và nhận biết dễ dàng hơn các đối tượng trên ảnh còn cho phép mở rộng khả năng phân tích theo tổ hợp khi tiến hành phân loại ảnh sau này.
 
Tổ hợp mùa theo không gian màu HIS
 
Ngoài khái niệm về tổ hợp màu RGB như đã trình bày, khái niệm về cường độ màu (Intensity), sắc màu (Hue) và độ bão hoà (Saturation) cũng thương được sử dụng.
 
-         Cường độ: liên quan đến độ sáng của ảnh.
-         Sắc màu: liên quan đến dải sáng trung bình chiếm ưu thế.
-         Độ bão hoà: liên quan đến độ tinh khiết của màu.
 
Theo Sabin, 1987, mối liên quan giữa tổ hợp RGB và HIS được tính như sau:
 
I = R+G+B
H =(G-B)/I-3B)
S =(I-3B)/I
 
Với cơ chế không gian màu mới, các tổ hợp màu sẽ rất đa dạng. Thông thường, với 3 kênh và dải màu 256 cấp xám độ, số tổ hợp màu đã rất lớn. Song với hệ màu HIS, số lượng tổ hợp màu sẽ là 16 triệu tổ hợp. Với sự tổ hợp màu rất đa dạng này, nhiều thông tin mới có thể được phát hiện thêm từ các tư liệu viễn thám ban đầu.

Bản quyền © Climate GIS, Chịu trách nhiệm xuất bản: Trần Văn Toàn, Mail: climategis@gmail.com, Hotline: +84 979 91 6482