Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Phân loại lớp phủ đô thị cho khu vực Hà Nội-Việt Nam sử dụng ảnh vệ tinh venus

Chia sẻ: Elysale Elysale | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:59

Thêm vào BST

Báo xấu

32
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn được nghiên cứu với mục tiêu nhằm 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 cứu kết hợp ảnh vệ tinh Venus (composite) để phân lớp. Thu thập và phân loại tập dữ liệu để phân loại lớp phủ đô thị cho ảnh ảnh Venus kết hợp, đưa ra bản đồ phân lớp phủ đô thị và đánh giá độ chính xác so với phân lớp ảnh đơn.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Phân loại lớp phủ đô thị cho khu vực Hà Nội-Việt Nam sử dụng ảnh vệ tinh venus

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI 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
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI 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
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan báo cáo luận văn này được viết bởi cá nhân tôi dưới sự hướng dẫn của cán bộ hướng dẫn khoa học, thầy giáo, TS. Bùi Quang Hưng. Tất cả các kết quả đạt được trong luận văn là quá trình tìm hiểu, nghiên cứu, khảo sát, xây dựng kết hợp với kinh nghiệm của riêng tôi và sự chỉ dẫn của thầy giáo, TS. Bùi Quang Hưng. Nội dung trình bày trong luận văn là của cá nhân tôi hoặc và được tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu tham khảo khác đều có xuất xứ rõ ràng và được trích dẫn hợp pháp. Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đam của mình. Hà Nội, ngày 10 tháng 08 năm 2019 Người cam đoan Nguyễn Thị Hồng Luyến
LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc nhất tới thầy giáo, TS. Bùi 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 như những 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 Công nghệ tích hợp liên ngành Giám sát hiện trường (FIMO center), trường Đại học Công nghệ đã luôn theo sát, chỉ tôi cách tiếp cận vấn đề một cách thực tiễn nhất trong quá trình nghiên cứu luận văn. Tôi cũng bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới các thầy, cô giáo đã giảng dậy tôi trong 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 đã dành 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 thành mục tiêu học tập nâng cao kiến thức. Hà Nội, ngày 10 tháng 8 năm 2019 Học viên thực hiện luận văn
MỤC LỤC CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN............................................................................ 1 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
3.3 eXtreme Gradient Boosting....................................................................26 4. Các chỉ số đánh giá...................................................................................28 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
DANH SÁCH BẢNG SỬ DỤNG Bảng 1.1 Bảng so sánh một số đặc tính của các ảnh vệ tinh..................................... 13 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
DANH SÁCH HÌNH VẼ SỬ DỤNG Hình 1.1 Quá trình thu nhận dữ liệu trong viễn thám..................................................4 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
DANH SÁCH THUẬT NGỮ TIẾNG ANH VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT Thuật ngữ Ý nghĩa Viết tắt Geographic Information Hệ thống thông tin địa lý GIS System Land cover Lớp phủ đất LC Land use and land cover Sử dụng đất và phân lớp che phủ đất LULCC classification Instantaneous field of Trường quan sát hiện thời IFOV view Thermal Infrared Sensor Cảm biến hồng ngoại nhiệt TIRS Centre National d’Etudes Trung tâm nghiên cứu không gian quốc CNES Spatiales gia (Pháp) Israeli Space Agency Cơ quan không gian Israel ISA Top of the Atmosphere Đỉnh của tầng khí quyển TOA Thermal Infrared Hồng ngoại nhiệt Digital Elevation Model Mô hình số độ cao (bề mặt đất, tầng DEM đất,..) Pixel Điểm ảnh Band Kênh ảnh United States Geological Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ USGS Survey National Aeronautics and Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Hoa Kỳ NASA Space Administration Operational Land Imager Bộ thu nhận ảnh mặt OLI Thermal Infrared Sensor Bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt TIRS Google Earth Engine GEE Best-Available-Pixel Phương pháp lựa chọn điểm ảnh tốt BAP nhất
1 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 có chính sách đưa ra và thực hiện kịp thời. Lý do chọn Hà Nội: do đây là khu vực phi nông nghiệp chủ yếu được che phủ 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%) và khu vực phi nông nghiệp (40,6%) trong năm 2010 [1]. Các khu vực phi nông nghiệp chủ 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 nước gán 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 theo từng 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 cứu kết hợp ảnh vệ tinh Venus (composite) để phân lớp. Thu thập và phân loại tập dữ liệu để phân loại lớp phủ đô thị cho ảnh ảnh Venus kết hợp, đưa ra bản đồ phân lớp phủ 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 số liệu 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
2 động một cách gián tiếp (ví dụ như qua các bước sóng ánh sáng) với đối tượng nghiên 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 phổ biến được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kinh tế, xã hội ở nhiều nước trên toàn thế giới. Dữ liệu viễn thám có thể được sử dụng trong các lĩnh vực: nông nghiệp, 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 dụng giám 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 liên quan đến tài nguyên môi trường trên Trái đất. Các dữ liệu ảnh vệ tinh phổ biến, dễ dàng 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 để theo dõi thiên tai và biến đổi của thời tiết khí hậu đồng thời đưa ra các chỉ dẫn phòng vệ. Các ảnh vệ tinh và dữ liệu viễn thám thu thập được bao gồm các dải quang phổ, thông tin không gian và thời gian. Trong các số liệu liên quan đến các thành phần của ảnh viễn thám, yếu tố chính ảnh hưởng đến tính chính xác của đối tượng dưới mặt đất là độ phân giải không gian, trong khi đó độ phân giải thời gian sẽ hỗ trợ việc xây dựng các bản đồ che phủ mặt đất được biến đổi theo thời gian, từ đó giúp 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 dựng bản đồ về phá rừng, xác định sự tăng trưởng hay suy giảm loài vật, lập bản đồ về cháy rừng. Tại các khu vực hẻo lánh nơi con người khó tiếp cận, hình ảnh vệ tinh là một 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:
3 - Quản lý tài nguyên đất: lập bản đồ và theo dõi biến động sử dụng đất, lập bản 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 nhạy cảm 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 dõi diễn biến diện tích rừng, theo dõi cháy rừng,… Nông nghiệp: phân loại và theo dõi biến động sử dụng đất nông nghiệp, theo dõi 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, quy hoạch 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. Tùy thuộc vệ tinh, bộ cảm biến sẽ được đặt ở độ cao và chuyển động theo một quỹ đạo nhất định. Các thiết bị này không tiếp xúc trực tiếp với các đối tượng, khu vực hoặc hiện tượng nghiên cứu [3].
4 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 năng lượng bức xạ trong các bước sóng được ghi lại. Việc đo đạc và phân tích quang phổ cho phép trích xuất các thông tin hữu ích về từng lớp phủ mặt đất khác nhau do sự tương 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 được gọi 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 các vật mang khác nhau. Bộ cảm giữ nhiệm vụ thu nhận các năng lượng bức xạ do vật thể phản xạ từ nguồn cung cấp tự nhiên (mặt trời) hoặc nhân tạo do (do chính vệ tinh phát). Năng lượng này được chuyển thành tín hiệu số (giá trị của pixel) tương ứng với năng lượng bức xạ ứng với từng bước sóng do bộ cảm nhận được. Phương
5 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 hình cho 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 nằm trên các thiết bị mang. Nguyên lý cơ bản của viễn thám đó là đặc trưng phản xạ hay bức xạ của các đối tượng tự nhiên tương ứng với từng giải phổ khác nhau. Kết quả của việc giải đoán các lớp thông tin phụ thuộc rất nhiều vào sự hiểu biết về mối tương quan giữa đặc trưng phản xạ phổ với bản chất, trạng thái của các đối tượng tự nhiên. Những thông tin về đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên sẽ cho phép các nhà chuyên môn chọn các kênh ảnh tối ưu, chứa nhiều thông tin nhất về đối tượng nghiên cứu, đồng thời đây cũng là cơ sở để phân tích nghiên cứu các tính chất của đối 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, có thể phát ra từ mặt trời hoặc chính bản thân vệ tinh, gặp bề mặt Trái đất. Sau đó nó được hấp thụ một phần, phản xạ và bức xạ trở lại bầu khí quyển. Trong bầu khí quyển tia sáng có thể cũng bị hấp thụ, phản xạ hoặc bức xạ thêm nữa. Cảm biến vệ
6 tinh sẽ thu nhận tia phản xạ đến nó. Sau đó là quá trình truyền, nhận, xử lý và chuyển đổi năng lượng bức xạ thành dữ liệu ảnh. Cuối cùng, công việc giải thích và phân tích hình ảnh được áp dụng để có thể ứng dụng trong đời sống thực tế. Hình 2.3 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 - C: Các vật thể được tương tác - D: Vệ tinh - E: Hệ thống thu nhận - F: Hệ thống phân tích hình ảnh - G: Hệ thống ứng dụng. Nguồn năng lượng chính được dùng trong cảm biến tự động là bức xạ mặt trời. Sóng điện từ được cảm biến bởi các bộ cảm biến tiếp nhận từ các chuyên chở. Hệ thống cảm biến làm việc trên nhiều kiểu như: một chùm tia ánh sáng, phát ra từ mặt trời hay vệ tinh đến trái đất bức xạ lại với tầng khí quyển. Ở tầng khí quyển, chùm tia sáng cũng có thể bị bức xạ, bị tác động bức xạ bởi các tầng khí quyển khác.
7 Trong không trung, cảm biến của vệ tinh sẽ ghi nhận các chùm tia phản xạ lại. Sau đó là tiến trình truyền tải, thu nhận, xử lý và chuyển đổi năng lượng bức xạ vào dữ liệu ảnh. Cuối cùng là diễn giải và phân tích ảnh hoàn thành để ứng dụng vào 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
8 - Hệ thống cảm biến chủ động: thu nhận dữ liệu chủ động là ghi nhận các bước sóng điện từ do những nguồn chủ động phát ra, chúng đi đến đối tượng rồi phản 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 sóng điện từ trong quá trình đo đạc để xác định vị trí, vận tốc và phương hướng di chuyển 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 được phát ra hoặc được phản xạ từ vật thể hoặc khu vực xung quanh. Phản xạ ánh sáng mặt trời là một nguồn phổ biến nhất mà các cảm biến thụ động thu nhận. Ví dụ, các cảm biến viễn thám thụ động như phim trong nhiếp ảnh, hồng ngoại, thiết bị tích hợp, và máy đo sóng radio. Nguồn năng lượng từ ánh sáng mặt trời, trong khoảng thời 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 vệ tinh 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 km trên một điểm cố định so với bề mặt trái đất, với góc nhìn khoảng 17,40, có cùng tốc độ quay 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 chúng quan sát liên tục thời tiết từ 70 độ vĩ bắc đến 70 độ vĩ nam, nghĩa là 1/4 diện tích của toàn địa cầu. Do tính chất tĩnh tại trên một điểm cố định nên chúng có thể quan sát thời tiết trên một vùng cố định trong suốt ngày đêm, cứ 30 phút một quan sát bức xạ thị phổ và bức 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 ghi được 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
9 được sự tiến triển của các hệ thống thời tiết lớn như các cơn dông và bão. Dựa vào sự di chuyển 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 quay của vệ tinh khác với tốc độ quay của trái đất, được thiết kế riêng sao cho thời gian thu ảnh trên mỗi vùng lãnh thổ trên mặt đất là cùng giờ địa phương và thời gian thu lặp 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 gần như song song với các đường kinh tuyến của trái đất. Tuy chúng được gọi là quỹ đạo 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 đất quay sang đông ở phía dưới vệ tinh, mỗi lần qua vệ tinh giám sát một khu vực về phía tây so với lần qua trước. Các dải này có thể được ghép lại với nhau để tạo thành 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 gian ban 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 bộ với mặt trời, nghĩa là góc nghêng của mặt phẳng quỹ đạo vệ tinh được giữ không đổi so với mặt phẳng hoàng đạo suốt thời gian trong năm. Điều này đảm bảo cho vệ tinh bay qua một địa phương đã cho vào cùng một giờ địa phương mỗi ngày. Vệ tinh 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 tin chi tiết hơn. Vệ tinh cực có ưu điểm là chụp trực tiếp được ảnh mây ở phía dưới nó với độ phân giải rất cao nên chúng cho ta thông tin chi tiết về về mây, về các cơn bão và những hệ thống thời tiết khắc nghiệt. [4]
10 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 quan trọng 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 năng lượng ngày và đêm mà không có sự ảnh hưởng của các đám mây, sương mù và mưa [3].
11 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 bởi các 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 và chúng có đặc điểm chung như: độ phân giải về không gian, độ phân giải về quang phổ, 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 chiếu IFOV( Instantaneous Field of View) trường quan sát hiện thời – nó là vùng xung quanh 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)