Nội dung

XỬ LÝ THÔNG TIN VIÊN THÁM Hoàng Thanh Tùng Bộ môn Tính toán Thủy văn Giới thiệu † Vấn đề xử lý thông tin viễn thám là một trong những khâu quan trọng nhất của kỹ thuật viễn thám vì đây là quá trình trực tiếp xử lý các thông tin thu được theo những yêu cầu và đối tượng sử dụng nhất định. Tuỳ thuộc vào chất lượng của giai đoạn này mà quyết định toàn bộ kết quả của phương pháp. † Một trong những cơ sở của việc xử lý thông tin viễn thám là căn cứ vào đặc điểm phổ phản xạ của các đối tượng tự nhiên. 1 3.1 Các đặc điểm của hình ảnh 1. Tỷ lệ: Là tỷ số của khoảng cách giữa hai điểm của một ảnh tương ứng với khoảng cách trên mặt đất của chính hai điểm đó. Tỷ lệ của hình ảnh được xác định bởi các yếu tố: „ Độ dài tiêu cự hiệu dụng của thiết bị VT. „ Độ cao mà từ đó hình ảnh thu nhận được. „ Yếu tố phóng đại được sử dụng trong in phóng ảnh. 2. Độ sáng và tông ảnh: Sự khác nhau về cường độ của bức xạ điện từ phát ra từ địa hình tạo nên sự khác nhau về độ sáng của hình ảnh. Trên ảnh dương bản (positive) độ sáng của hình ảnh tỷ lệ với cường độ bức xạ phát ra từ các đối tượng. „ Độ sáng (brightness) là lượng ánh sáng tác động vào mắt. Đó là sự nhạy cảm ánh sáng của chủ thể mà có thể xác định được một cách tương đối. Để đo cường độ của độ sáng người ta thường dùng quang kế (photometro ). Khi phân tích ảnh để phân biệt độ sáng của ảnh có thể hiệu chỉnh bởi thang cấp độ xám. ảnh được phân ra các vùng có tông sáng, trung bình hay tối dựa vào thang độ xám (theo FLOYD, SABIN JR, 1986). „ Tông ảnh của một đối tượng được xác định bởi khả năng của đối tượng, phản xạ lại ánh sáng mặt trời chiếu xuống 3.1 Các đặc điểm của hình ảnh 3. Tỷ số tương phản (constract ratio): là tỷ số giữa phần sáng nhất và tối nhất của một ảnh và xác định bằng công thức: B max CR = ⎯⎯⎯⎯ B min trong đó : B max - độ sáng cực đại của một ảnh B min - độ sáng cực tiểu của một ảnh Để phân biệt: „ 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 2 3.1 Các đặc điểm của hình ảnh 4. Độ phân giải không gian và năng lực phân giải (spatial resolution and resolving power): „ Độ phân giải được hiểu như là khả năng để phân biệt hai đối tượng ở liền nhau trong một bức ảnh, nói chính xác hơn là một khoảng cách tối thiểu giữa các đối tượng mà có thể nhận biết và phân biệt được trên ảnh. „ Năng lực phân giải và độ phân giải không gian là hai khái niệm có sự liên hệ rất chặt chẽ. Khái niệm năng lực phân giải được áp dụng cho một hệ thống tạo ảnh hay một thành phần của hệ thống, trong khi đó độ phân giải không gian được áp dụng cho một ảnh được tạo ra bởi hệ thống đó. 3.2 Cấu tạo của băng từ ‰ Nhiều dạng ảnh viễn thám thường được ghi dưới dạng số và được xử lý bằng máy tính để tạo nên ảnh cho người giải đoán nghiên cứu. ‰ Dạng đơn giản nhất của xử lý ảnh số là sử dụng hệ xử lý nhỏ micro để chuyển ngược tài liệu trên băng từ thành phần ảnh với sự hiệu chỉnh tối thiểu. Với phạm vi rộng hơn hệ máy tính lớn sẽ được sử dụng để hiệu chỉnh tài liệu và chuyển băng từ thành hình ảnh với chất lượng cao. ‰ Cấu trúc hình ảnh: Các bức ảnh bao gồm các phân tử nhỏ bé cùng diện tích hay giả là các phần tử ảnh, được sắp xếp theo hàng và cột vị trí của bất kì một phân tử ảnh nào (hay người ta còn gọi là pixel) đều được xác định trên hệ thống toạ độ x, y. 3 3.2 Cấu tạo của băng từ Các dạng lưu trữ dữ liệu của ảnh vệ tinh 3.3 Giải đoán ảnh 3.3.1. Các bước giải đoán ảnh. Quá trình xử lý thông tin viễn thám có thể phân làm 3 bước như sau : 1- Đọc ảnh : Nội dung chính là nhận dạng trên ảnh. Ví dụ phân biệt vùng núi, rừng, sông hồ vv... 2- Phân tích ảnh : gồm đo đạc ảnh như kích thước, dạng, bóng màu, mật độ quang học và việc tính toán như xác định chiều cao, diện tích vv... 3- Đánh giá ảnh : Trong đó bao gồm nội dung đánh giá định lượng, chiều cao, chiều dài, chiều ngang cho từng đối tượng cụ thể tương ứng với các yếu tố và phân tích các yếu tố trên một quan điểm thống nhất. 4 3.3 giải đoán ảnh 3.3.2. Các yếu tố của ảnh cần giải đoán † Ảnh là thể hiện năng lượng phản xạ, phát xạ hoặc truyền từ nhiều phần của sóng điện từ và được thu dưới nhiều dạng, kích thước, tỷ lệ. Cơ sở của việc đoán đọc (giải đoán) ảnh là sử dụng một cách hiệu quả nhất các thông tin thu được kể trên. † Mặc dù có thể nêu ra rất nhiều các yếu tố ảnh cần xử lý giải đoán nhưng sau khi xem xét người ta đi đến kết luận cần nghiên cứu các yếu tố ảnh sau: kích thước, dạng, bóng, tông ảnh hay màu ảnh, kiến trúc, cấu trúc và vị trí của ảnh. 3.3 giải đoán ảnh 3.3.2. Các yếu tố của ảnh cần giải đoán 1. Dạng (shape): thể hiện nét chung nhất hoặc những nét đặc thù của đối tượng nghiên cứu. Dạng của một đối tượng là một nét đặc thù và khi nhận dạng chúng có thể sử dụng như một chỉ tiêu nhận biết. Ví dụ : sông, hồ, biển, đồi núi, toà lâu đài v.v.. Tất cả các dạng đương nhiên không phải là có thể dự đoán được nhưng mỗi dạng sẽ cho một vài dấu hiệu đặc trưng cho những người giải đoán. 2. Kích thước ( size ). kích thước của một đối tượng trên một ảnh cần được xem xét trong mối quan hệ với tỷ lệ ảnh, với các vật chung quanh. Ví dụ một toà nhà hay một khu nhà. 5 3.3 giải đoán ảnh 3.3.2. Các yếu tố của ảnh cần giải đoán 3. Bóng (shadow): là một dấu hiệu quan trọng mà người giải đoán cần phải biết theo hai mặt trái ngược nhau: 1-Bóng hoặc đường của bóng là một đường viền của đối tượng và 2- Đối tượng nằm trong bóng với ảnh phản xạ rất yếu và khó phân biệt trên ảnh. ảnh vệ tinh thường chụp vào lúc 9h 30 đến 10h căn cứ vào bóng trên ảnh có thể xác định độ cao tương đối của đối tượng, từ đó có thể phân biệt được các đối tượng. 4. Tông ảnh: được hiểu là lượng ánh sáng được phản xạ bởi đối tượng trên ảnh. Độ sáng trên ảnh hay ngược lại là cấp độ xám thể hiện màu của đối tượng. Đối với ảnh trắng đen tông ảnh cần phân biệt cấp độ xám một cách chi tiết vì từng cấp độ sáng phản ánh mức độ phản xạ của từng đối tượng khác nhau. Mắt thường chỉ nhận biết được 16 cấp đô xám, đối với máy tính nhận biết được 256 cấp. Để lưu giữ giá trị cấp độ xám của từng pixel người ta phải sử dụng một khoảng bộ nhớ nhất định. Ví dụ như ảnh TM được mã 8 bít gồm 256 cấp độ xám từ 0-255. 3.3 Giải đoán ảnh 3.3.2. Các yếu tố của ảnh cần giải đoán 5. Màu ảnh: màu của đối tượng trên ảnh màu giả (FCC) giúp cho người giải đoán có thể phân biệt được nhiều đối tượng có đặc điểm tông ảnh như nhau trên ảnh trắng đen. Tổ hợp màu giả trong ảnh Landsat là xanh lơ (Blue), xanh lục (Green) và đỏ (Red) thể hiện các nhóm cơ bản là: thực vật từ màu hồng đến màu đỏ, nước xanh lơ nhạy đến xanh lơ sẫm, đất trống đá lộ có màu trắng ... Ngoài ba tổ hợp màu giả trên người ta có thể tạo nên rất nhiều màu giả khác bằng phương pháp quang học (dùng các tấm lọc màu) hoặc bằng kỹ thuật xử lý ảnh số. Như vậy khi giải đoán các đối tượng trên ảnh màu giả phải có những định hướng ngay từ đầu về các tổ hợp màu giả, từ đó mới tránh được những lầm lẫn. 6. Kiến trúc ảnh : kiến trúc ảnh là tần suất biến đổi tông trên ảnh, nó là sản phẩm của tập hợp các yếu tố mà khó phân biệt trên ảnh. Nó là sản phẩm chung của các dấu hiệu riêng biệt như dạng, kích thước, cấu trúc và tông ảnh. 6 3.3 Giải đoán ảnh 3.3.2. Các yếu tố của ảnh cần giải đoán 7. Cấu trúc : cấu trúc của một ảnh có quan hệ với vị trí không gian của đối tượng. Sự lặp đi lặp lại dạng chung nào đó hoặc mối quan hệ là đặc trưng của nhiều đối tượng cả tự nhiên và nhân tạo sẽ cho đối tượng đó cấu trức nhất định, nó sẽ cho người đoán đọc ảnh nhận biết chúng. 8. Vị trí: vị trí của đối tượng được xem xét trong mối quan hệ với các yếu tố khác sẽ bổ ích khi nhận dạng. Æ Tất cả các dấu hiệu nêu trên cần được mô tả và phân tích kỹ trên từng loại ảnh, đặc biệt trong các ô khoá tiêu chuẩn. Khi tiến hành giải đoán người xử lý cần phải thông thạo phân biệt các dấu hiệu trên ảnh. Sự phân biệt này phụ thuộc rất lớn vào kinh nghiệm đọc ảnh (đọc nhiều lần) đồng thời kinh nghiệm nhận biết các đối tượng thực ngoài tự nhiên (các chuyên gia chuyên ngành có kinh nghiệm). Sự kết hợp hài hoà giữa kiến thức và kinh nghiệm hết sức quan trọng có thể đưa đến việc thu nhận thông tin nhanh chóng và có hiệu quả. 3.3 Giải đoán ảnh 3.3.3. Các yếu tố tự nhiên cần chú ý khi giải đoán 1. Địa hình. Địa hình cho phép nhận biết sơ bộ các yếu tố trên ảnh (như đồng bằng, đồi núi, thềm sông, bãi biển v.v..) từ đó định hướng trong phân tích giải đoán ảnh. 2. Thảm thực vật. Kiểu thực vật, mức độ phát triển của loại thực vật chính là chỉ thị cho một yếu tố tự nhiên dưới nó, đặc biệt là loại đất, mức độ ẩm (kể cả độ sâu mực mước ngầm, chất lượng nước). Như vậy kiểu thực vật là dấu hiệu quan trọng để phân biệt đối tượng. 3. Các kiểu mạng lưới sông suối-và mật độ. Đây là yếu tố hàng đầu trong phân tích ảnh, từ kiểu mạng sông suối cho biêt: Dạng địa hình, nền đất đá và mức độ che phủ thực vật, Rất nhiều mạng lưới sông suối được xếp vào các nhóm cơ bản: - Kiểu cành cây → đá granit, đá cát kết, - Kiểu ô mạng → Vùng đồng bằng; - Kiểu toả tia → Vùng núi lửa, vòm nâng; - Kiểu song song → Trên hoang mạc, trầm tích sườn hay thung lũng 7 3.3 Giải đoán ảnh 3.3.3. Các yếu tố tự nhiên cần chú ý khi giải đoán 4. Các dạng xói mòn. Mặt cắt ngang (hình dạng khe rãnh) khác nhau đối với các đất đá khác nhau 5. Sử dụng đất. - đất canh tác: Đây vừa là mục tiêu vừa là dấu hiệu trong giải đoán bằng mắt. Hiện trạng sử dụng đất cung cấp những thông tin quan trọng để xác định các đối tượng. 6. Hệ thống khe nứt. - hình dạng: Các thông số khe nứt cần được xem xét khi giải đoán là: hướng, mật độ, hình dạng, độ lớn. Hệ thống lineament có thể liên quan đến các kiểu đứt gãy, khe đứt lớn của đá cứng. 7. Tổ hợp các yếu tố giải đoán: Trong quá trình giải đoán, ngoài việc phân tích các yếu tố riêng lẻ còn xem xét sự tập hợp trong không gian của từng nhóm yếu tố. Sự tổ hợp đó có thể tạo nên một dạng hay một kiểu địa hình từ đó giúp cho người giải đoán có thể hiệu chỉnh và loại bỏ những sai sót lầm lẫn làm cho việc giải đoán nâng cao được độ chính xác. 3.3 Giải đoán ảnh 3.3.4 Quy trình đoán ảnh ảnh thành lập bản đồ chuyên đề Nguốn tư liệu Tư liệu ảnh vệ tinh MSS, TM, FCC Bản đồ nền Chìa khoá giải đoán Các tư liệu bổ sung bản đồ chuyên đề Phân tích ảnh Phân tích mẫu Phân tích các y/t ảnh Phân tích các y/t TN Sắp xếp theo không gian các yếu tố Tông, cấu trúc, kích thước, hình dạng Các đơn vị tự nhiên Xác định các ranh giới Bản đồ phân tích bước thực địa Lựa chọn các vùng mẫu – thu thập t/l thực tế Kiểm tra thực địa, chỉnh lý các chi tiết Lập bản đồ sau thực địa Chuyển các chi tiết lên bản đồ địa hình Hiệu chỉnh bản đồ - phân tích độ chính xác Hiệu chỉnh bản đồ sản phẩm 8 3.4 Các phương pháp xử lý thông tin viễn thám 3.4.1. Phương pháp xử lý bằng mắt † Đây là phương pháp đã được sử dụng từ lâu và cho đến nay nó vẫn chiếm một vai trò quan trọng trong việc xử lý, giải đoán các thông tin viễn thám ( cả tư liệu vũ trụ và máy bay ). † Phương pháp chủ yếu dựa vào sự phân biệt của mắt người hoặc trực tiếp hoặc gián tiếp thông qua các dụng cụ quang học. Đây là phương pháp nhận biết chủ yếu mang tính chất định tính. Mặc dù khả năng nhận biết của phương pháp là định tính nhưng tuỳ thuộc rất lớn vào kinh nghiệm nhận biết của người xử lý cũng như công cụ xử lý thông tin. † Tuỳ thuộc theo tính năng của các công cụ xử lý (kính lập thể, bàn sáng, máy tổ hợp màu, Thiết bị Zoom transpersope và pantograph, máy đo diện tích) mà tiến trình của các phương pháp này có khác nhau 3.4 Các phương pháp xử lý thông tin viễn thám 3.4.2. Phương pháp xử lý bằng máy tính Các phương pháp xử lý ảnh số có thể phân vào 3 nhóm chính: 1. Kỹ thuật hiệu chỉnh ảnh và loại trừ các nhiễu xuất hiện trong quá trình thu nhận. 2. Tăng cường chất lượng ảnh nhằm tạo ra sản phẩm có thể giải đoán bằng mắt. 3. Phân tích ảnh hay giải đoán bằng phương pháp số: đây là khâu tự động hoá ứng dụng các kỹ thuật định lượng để xác định xử lý các tư liệu ảnh. Máy tính sẽ xử lý tất cả các pixel ảnh với một loạt ma trận nhất định. 9 3.4 Các phương pháp xử lý thông tin viễn thám 3.4.2. Phương pháp xử lý bằng máy tính 1. Kỹ thuật hiệu chỉnh ảnh và loại trừ các nhiễu xuất hiện trong quá trình thu nhận. 3.4 Các phương pháp xử lý thông tin viễn thám 3.4.2. Phương pháp xử lý bằng máy tính 2. Tăng cường chất lượng ảnh: sử dụng khả năng xử lý thông tin của máy tính để nhận dạng, phân laọi các pixel trên cơ sở tín hiệu số của chúng: „ Phân tích Histogram „ Tăng cường chất lượng: † tăng cường tuyến tính † Tăng cường theo hàm Gauss „ Các phép biến đổi ảnh (số học) „ Các phép lọc Hình 3.15. ảnh IKONOS chụp trường Đại học Thủy lợi (ảnh gốc và ảnh đã được tăng cường tuyến tính) 10