Đề tài Nghiên cứu khả năng ứng dụng ảnh vệ tinh radar và quang học để thành lập một số thông tin về lớp phủ mặt đất

Nh÷ng n¨ng l−îng t¸n x¹ nµy sÏ kh¸c nhau phô thuéc vµo ®é dµy cña t¸n c©y, kÝch th−íc cña th©n c©y, chÊt liÖu cña nÒn ®Êt phÝa d−íi (nh½n hay gå ghÒ, Èm hay kh«), mËt ®é ph©n bè cña c©y trång (dµy ®Æc hay th−a thít). Th«ng th−êng khi chØ cã mét ¶nh radar ®¬n lÎ th× kh¶ n¨ng gi¶i ®o¸n kh«ng cao, th−êng chØ ph©n biÖt ®−îc c¸c nhãm chÝnh, nh−ng khi chôp nhiÒu ¶nh c¨n cø vµo n«ng lÞch th× c¸c th«ng tin cã thÓ chiÕt t¸ch ra ®−îc phong phó h¬n rÊt nhiÒu. II.5.2. Rõng Nh÷ng øng dông chÝnh cña ¶nh SAR trong l©m nghiÖp bao gåm : - Thµnh lËp b¶n ®å rõng (ph©n lo¹i líp phñ rõng) - Theo dâi gi¸m s¸t chÆt ph¸ rõng - LËp b¶n ®å ngËp lôt (rõng) - LËp b¶n ®å ch¸y rõng N¨ng l−îng t¸n x¹ ng−îc cña rõng trªn ¶nh SAR phô thuéc vµo ®é réng, dµy cña t¸n c©y, kÝch th−íc cña th©n c©y, mËt ®é cña c©y rõng, ®é gå ghÒ cña mÆt ®Êt bªn d−íi, ®é Èm ... §èi víi rõng th−a n¨ng l−îng ph¶n håi sÏ bao gåm kh«ng chØ cã thµnh phÇn tõ t¸n c©y hoÆc th©n c©y mµ thµnh phÇn t¸n x¹ tõ mÆt ®Êt còng ®ãng vai trß rÊt quan träng kÓ c¶ ®èi víi tr−êng hîp dïng radar cã b−íc sãng ng¾n nh− b¨ng C. II.4.7.3. §« thÞ, khu d©n c− C¸c vïng ®« thÞ vµ c¸c khu d©n c− th−êng cã thÓ ph©n biÖt mét c¸ch t−¬ng ®èi dÔ dµng so víi c¸c khu vùc xung quanh do t«ng mµu rÊt s¸ng trªn ¶nh radar. §Æc tr−ng c¬ b¶n cña c¸c vïng ®« thÞ vµ khu d©n c− lµ hiÖn t−îng ph¶n x¹ gãc nh− ®· nªu ë phÇn tr−íc, t¹i c¸c khu vùc nµy cã rÊt nhiÒu c¸c c«ng tr×nh x©y dùng vu«ng gãc víi bÒ mÆt ®Êt. Bªn c¹nh ®ã, ë ®©y còng cã rÊt nhiÒu c«ng tr×nh lµm b»ng kim lo¹i cã ®Æc tÝnh ph¶n x¹ rÊt m¹nh ®èi víi ¶nh radar. II.4.7.4. §−êng s¸, thñy v¨n §−êng bª t«ng, ®−êng nhùa lín cã thÓ ph©n biÖt t−¬ng ®èi râ rµng trªn ¶nh radar do bÒ mÆt t−¬ng ®èi ph¼ng cña chóng. Mét sè lo¹i ®−êng ®¾p cao hoÆc cã d¶i ph©n c¸ch cã thÓ t¹o nªn hiÖu høng ph¶n x¹ gãc, dÉn ®Õn t«ng mµu s¸ng trªn ¶nh. 17 Nh÷ng con ®−êng cã h−íng th¼ng gãc víi chïm tia radar sÏ ph¶n x¹ m¹nh vµ cho h×nh ¶nh râ nÐt trªn ¶nh, trong khi ®ã nh÷ng ®−êng theo h−íng song song víi chïm tia radar cã xu h−íng mê nh¹t hoÆc kh«ng nh×n thÊy trªn ¶nh radar. MÆt n−íc lÆng cã bÒ mÆt rÊt ph¼ng, t¸n x¹ yÕu nªn th−êng cã t«ng mµu rÊt tèi trªn ¶nh radar. Dùa vµo ®Æc ®iÓm nµy ¶nh radar ®−îc sö dông rÊt hiÖu qu¶ trong viÖc x¸c ®Þnh c¸c vïng ngËp lôt. MÆc dï vËy, khi cã giã hoÆc sãng th× bÒ mÆt n−íc sÏ trë nªn gå ghÒ vµ sÏ cã t«ng mµu t−¬ng ®èi s¸ng trªn ¶nh radar. Tãm l¹i, ¶nh radar tá ra rÊt h÷u Ých ®èi víi c«ng t¸c theo dâi diÔn biÕn líp phñ bÒ mÆt. Do ®Æc tr−ng vÒ d¶i sãng ho¹t ®éng nªn h×nh ¶nh c¸c ®èi t−îng trªn ¶nh radar cã nhiÒu kh¸c biÖt so víi ¶nh quang häc truyÒn thèng, nh−ng nÕu ®−îc ®µo t¹o vµ tiÕp xóc th−êng xuyªn th× còng cã thÓ chiÕt t¸ch ®−îc rÊt nhiÒu th«ng tin vÒ líp phñ bÒ mÆt tõ ¶nh radar. CH−¬NG III: NGHI£N CøU KH¶ N¡NG KÕT HîP ¶NH RADAR Vμ ¶NH QUANG HäC §Ó CHIÕT T¸CH C¸C TH«NG TIN VÒ LíP PHñ MÆT §ÊT III.1. So s¸nh ®Æc ®iÓm cña ¶nh radar vµ ¶nh quang häc §Æc ®iÓm vÒ h×nh ¶nh: - ¶nh vÖ tinh quang häc rÊt phï hîp víi c¶m nhËn trùc gi¸c cña con ng−êi nªn rÊt thuËn lîi cho viÖc ph©n tÝch, gi¶i ®o¸n, chiÕt t¸ch c¸c th«ng tin. H×nh ¶nh c¸c ®èi t−îng trªn ¶nh quang häc th−êng lµ râ rµng, s¾c nÐt, Ýt nhiÔu, dÔ ®o¸n ®äc, nhËn d¹ng. - ¶nh radar kh¸c biÖt ®¸ng kÓ so víi c¶m nhËn th«ng th−êng cña con ng−êi, h×nh ¶nh c¸c ®èi t−îng kh«ng thùc sù râ rµng vµ s¾c nÐt nh− trªn ¶nh quang häc. Trªn ¶nh radar lµ chøa nhiÒu nhiÔu, mÆc dï cã thÓ lo¹i bá mét phÇn b»ng c¸c lo¹i phin läc, nh−ng ®iÒu nµy còng g©y rÊt nhiÒu khã kh¨n cho viÖc ph©n tÝch gi¶i ®o¸n ¶nh. ¶nh quang häc th−êng ®−îc chôp ë nhiÒu kªnh phæ kh¸c nhau cho phÐp nghiªn cøu h×nh ¶nh b»ng c¸c tæ hîp mµu, th× ¶nh radar th−êng chØ cung cÊp th«ng tin trªn mét b−íc sãng cè ®Þnh, do ®ã l−îng th«ng tin thu ®−îc tõ bÒ mÆt lµ kh¸ khiªm tèn. VÊn ®Ò nµy ®· ®−îc gi¶i quyÕt mét phÇn víi c¸c hÖ thèng radar ®a ph©n cùc, vµ nhÊt lµ víi c¸c hÖ thèng chôp ¶nh radar trong t−¬ng lai cã thÓ thu ®−îc ¶nh radar ë nhiÒu b−íc sãng kh¸c nhau. BiÕn d¹ng h×nh häc BiÕn d¹ng h×nh häc trªn ¶nh quang häc Ýt h¬n rÊt nhiÒu so víi nh÷ng biÕn d¹ng cña ¶nh radar, nhÊt lµ ë nh÷ng vïng cã ®Þa h×nh phøc t¹p. Nh÷ng biÕn d¹ng h×nh häc chÝnh cña ¶nh radar lµ: - Co ng¾n phÝa tr−íc - Chång ®Ì - Bãng Kh¶ n¨ng chôp vµ thu nhËn ¶nh Kh¶ n¨ng chôp ¶nh trong mäi thêi tiÕt cña hÖ thèng radar cho phÐp, lùa chän thêi ®iÓm chôp ¶nh thÝch hîp nhÊt cho ®èi t−îng trªn bÒ mÆt nghiªn cøu. Kh¶ n¨ng nµy còng cho phÐp øng dông ¶nh radar ®Ó chñ ®éng theo dâi gi¸m s¸t nh÷ng ®èi t−îng biÕn ®æi theo thêi gian nh− c¸c c©y l−¬ng thùc nh− lóa, hoa mµu. Néi dung th«ng tin - ¶nh quang häc chñ yÕu ph¶n ¸nh c¸c ®Æc tr−ng vÒ mÆt hãa häc cña c¸c ®èi t−îng trªn mÆt ®Êt nh− kh¶ n¨ng hÊp thô hay ph¶n x¹ sãng ®iÖn tõ. 18 - ¶nh radar chñ yÕu l¹i ph¶n ¸nh nh÷ng ®Æc tr−ng vÒ vËt lý cña ®èi t−îng nh− ®é gå ghÒ cña bÒ mÆt, h−íng còng nh− chÊt liÖu cña chóng. C¸c ®èi t−îng cã bÒ mÆt gå ghÒ sÏ t¸n x¹ m¹nh dÉn ®Õn t«ng mµu s¸ng trªn ¶nh radar cßn c¸c ®èi t−îng cã bÒ mÆt nh½n sÏ cã mµu tèi. - ¶nh radar còng rÊt nh¹y c¶m víi ®Æc ®iÓm cÊu tróc cña bÒ mÆt hay ®é Èm cña vËt chÊt. T«ng mµu cña phÇn lín c¸c ®èi t−îng sÏ s¸ng h¬n khi ®é Èm t¨ng. - ¶nh quang häc chØ ph¶n ¸nh c¸c th«ng tin trªn bÒ mÆt trong khi ¶nh radar cung cÊp c¸c th«ng tin vÒ t¸n x¹ bÒ mÆt vµ c¶ t¸n x¹ cña khèi vËt chÊt ®Æc biÖt lµ c¸c líp thùc phñ cã t¸n c©y. III.2. V× sao nªn kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc - Sù kÕt hîp cña c¶ hai lo¹i d÷ liÖu ¶nh radar vµ quang häc sÏ thõa h−ëng nh÷ng −u thÕ vÒ kh¶ n¨ng chôp ¶nh trong mäi thêi tiÕt cña ¶nh radar. Khi sö dông ph−¬ng ¸n kÕt hîp, t¹i nh÷ng khu vùc cã m©y vµ bãng m©y trªn ¶nh quang häc sÏ cã thÓ quan s¸t ®−îc trªn ¶nh radar. - Cho phÐp khai th¸c nhiÒu th«ng tin h¬n t¹i c¸c vïng sãng ®iÖn tõ kh¸c nhau. Thay v× chØ sö dông ®Æc tÝnh ph¶n x¹ cña c¸c ®èi t−îng trªn mét vïng sãng nhÊt ®Þnh nh− quang häc/hång ngo¹i hoÆc micro khi sö dông mét lo¹i t− liÖu riªng lÎ, c¶ hai lo¹i ¶nh sÏ ®−îc tÝch hîp vµ sö dông cho qu¸ tr×nh ph©n lo¹i hoÆc gi¶i ®o¸n tiÕp theo. - Kh¶ n¨ng ph©n biÖt gi÷a c¸c líp ®èi t−îng còng ®−îc c¶i thiÖn ®¸ng kÓ khi khèi l−îng th«ng tin t¨ng lªn. - Khi kÕt hîp hai lo¹i ¶nh víi nhau dï theo ph−¬ng ph¸p nµo th× h×nh ¶nh c¸c khu ®« thÞ vµ khu d©n c− næi lªn rÊt râ, t¸ch biÖt h¼n víi c¸c ®èi t−îng kh¸c cho phÐp khoanh vÏ mét c¸ch dÔ dµng vµ chÝnh x¸c. - Nh÷ng tËp d÷ liÖu tÝch hîp kh«ng chØ thõa kÕ nh÷ng mÆt m¹nh trong t−¬ng t¸c cña sãng micro víi bÒ mÆt mµ cßn mang nh÷ng −u ®iÓm cña ¶nh quang häc vµ cËn hång ngo¹i, cho phÐp kh¾c phôc nh÷ng h¹n chÕ cña ¶nh radar (biÕn d¹ng lín vÒ h×nh häc, nhiÔu, h×nh ¶nh Ýt quen thuéc). - Sù kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc còng rÊt h÷u Ých khi cÇn nghiªn cøu c¸c ®èi t−îng bÞ che lÊp phÝa bªn d−íi t¸n c©y, nhÊt lµ khi sö dông ¶nh radar chôp ë b−íc sãng dµi nh− b¨ng L. Sù kÕt hîp nµy sÏ cho phÐp ph¸t hiÖn, t¸ch biÖt nhiÒu yÕu tè mµ chØ dïng ¶nh radar hoÆc quang häc sÏ kh«ng thÊy ®−îc. - Sù kÕt hîp gi÷a ¶nh quang häc vµ ¶nh radar kh«ng ph¶i lóc nµo còng mang l¹i sù c¶i thiÖn râ nÐt trong viÖc ph©n líp hoÆc gi¶i ®o¸n c¸c ®èi t−îng trªn bÒ mÆt. §«i khi sù kÕt hîp nµy còng mang l¹i rÊt Ýt hiÖu qu¶ thËm chÝ kÕt qu¶ thu ®−îc cßn kÐm h¬n so víi chØ sö dông ¶nh quang häc. Nh×n chung khi øng dông ph−¬ng ph¸p nµy sÏ c¶i thiÖn ®¸ng kÓ kÕt qu¶ thu ®−îc vµ cho phÐp chiÕt t¸ch ®−îc nhiÒu th«ng tin h¬n vµ tin cËy h¬n so víi chØ dïng mét lo¹i d÷ liÖu riªng lÎ. III.3. Nghiªn cøu c¸c ph−¬ng ph¸p kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc III.3.1. Ph−¬ng ¸n t¹o tæ hîp ¶nh nguyªn gèc Trong ph−¬ng ph¸p nµy d÷ liÖu ®−îc sö dông ®Ó x©y dùng c¸c tæ hîp ¶nh lµ nh÷ng kªnh ¶nh gèc (chØ ®−îc xö lý b»ng c¸c ph−¬ng ph¸p th«ng th−êng nh− t¨ng c−êng ®é t−¬ng ph¶n, läc nhiÔu ...). §Ó cã thÓ ph¸t huy tèi ®a hiÖu qu¶ cña tæ hîp ¶nh, ¶nh radar ph¶i ®−îc chôp ë thêi ®iÓm thÝch hîp sao cho cã thÓ lµm râ ®−îc sù kh¸c biÖt vÒ cÊu tróc cña c¸c ®èi t−îng so víi c¸c kªnh ¶nh quang häc vµ cung cÊp thªm nhiÒu th«ng tin bæ sung cho phÐp ph¸t hiÖn thªm c¸c ®èi t−îng míi hoÆc lµm t¨ng kh¶ n¨ng ph©n biÖt gi÷a c¸c líp ®èi t−îng trªn ¶nh. 19 III.3.2. Ph−¬ng ¸n t¹o tæ hîp ¶nh cã biÕn ®æi Trong ph−¬ng ph¸p nµy c¸c kªnh ¶nh ®−îc sö dông ®Ó x©y dùng c¸c tæ hîp ¶nh ®−îc tÝnh to¸n, biÕn ®æi tõ c¸c kªnh ¶nh quang häc vµ radar kh¸c nhau. C¸c thuËt to¸n biÕn ®æi ¶nh rÊt ®a d¹ng tõ ®¬n gi¶n nh− céng, trõ, nh©n, chia c¸c kªnh, t¹o ¶nh chØ sè thùc vËt ®Õn c¸c thuËt to¸n trén ¶nh nh− chuyÓn ®æi kh«ng gian mµu RGB-IHS, Brovey, ph©n tÝch thµnh phÇn chÝnh. Mét sè ph−¬ng ¸n x©y dùng tæ hîp ¶nh tiªu biÓu nh−: - KÕt hîp ¶nh radar, chØ sè thùc vËt vµ trung b×nh cña c¸c kªnh ¶nh quang häc - KÕt hîp ¶nh radar, c¸c kªnh thµnh phÇn chÝnh cña ¶nh quang häc - C¸c ph−¬ng ph¸p trén ¶nh radar vµ quang häc (chuyÓn ®æi hÖ mµu, ph©n tÝch thµnh phÇn chÝnh, Brovey...) III.3.3. Ph−¬ng ¸n t¹o tæ hîp ¶nh cã sù kÕt hîp cña ¶nh radar ®a thêi gian Mét sè kªnh ¶nh trung gian th−êng ®−îc t¹o ra tõ ¶nh ®a thêi gian ®Ó nghiªn cøu ®Æc ®iÓm cña c¸c líp phñ bÒ mÆt lµ : ¶nh radar trung b×nh vµ ¶nh chØ sè biÕn ®éng - ¶nh radar trung b×nh ph¶n ¸nh tèt ®Æc ®iÓm t¸n x¹ cña c¸c ®èi t−îng æn ®Þnh nh− vïng ®« thÞ, rõng rËm, mÆt n−íc lÆng, nh−ng Ýt nh¹y c¶m víi nh÷ng ®èi t−îng biÕn ®æi nhiÒu theo thêi gian. - ¶nh chØ sè biÕn ®éng lµm næi bËt c¸c yÕu tè biÕn ®æi nhiÒu theo thêi gian bao gåm c¶ nh÷ng sù thay ®æi vÒ môc ®Ých sö dông, xuÊt hiÖn hoÆc biÕn mÊt vµ c¶ nh÷ng sù thay ®æi cã tÝnh chÊt chu kú nh− lóa, mµu. Víi hai lo¹i ¶nh trung b×nh vµ chØ sè biÕn ®éng t¹o ra tõ ¶nh radar ®a thêi gian sÏ cho phÐp nhiÒu ph−¬ng ¸n kÕt hîp víi ¶nh quang häc. III.4. C¸c ph−¬ng ph¸p chiÕt t¸ch th«ng tin trªn ¶nh radar vµ tæ hîp III.4.1. Ph−¬ng ph¸p ph©n loại tù ®éng ảnh số Ph−¬ng ph¸p ph©n lo¹i ¶nh sè sö dông c¸c thuËt to¸n trªn m¸y tÝnh, cho kÕt qu¶ tÝnh to¸n nhanh nh−ng nh×n chung møc ®é sai sãt cßn kh¸ lín kÓ c¶ trªn ¶nh quang häc truyÒn thèng còng nh− trªn ¶nh radar. Khái niệm phân loại ảnh số được xây dựng trên cơ sở đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng lớp phủ bề mặt được ghi nhận dưới dạng các giá trị số thể hiện trên ảnh. Dựa vào sự khác biệt về đặc điểm phản xạ của các đối tượng lớp phủ đó mà người ta có thể nhận dạng và phân loại chúng. Những phương pháp phân loại ảnh số cơ bản, thường được sử dụng là phân loại có giám sát và không giám sát. Phân loại có giám sát Quá trình phân loại có giám sát được tiến hành như sau: 1. Xác định các loại đối tượng cần phân lớp 2. Tiến hành lựa chọn các vùng mẫu tiêu biểu cho các đối tượng lớp phủ trên ảnh cần phân loại. Những vùng mẫu sẽ được dùng để tính ra các thông số thống kê như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, ma trận hiệp phương sai cho mỗi lớp đối tượng. 3. Cuối cùng, các thuật toán như khoảng cách ngắn nhất, hình hộp, khoảng cách ngắn nhất Mahanalobits và Xác xuất cực đại sẽ được sử dụng để gán các pixels cho các lớp. Các thuật toán thường được áp dụng cho phân loại có giám sát bao gồm: Thuật toán phân lớp theo khoảng cách ngắn nhất Thuật toán hình hộp Thuật toán xác suất cực đại 20 Thuật toán xác suất cực đại thường cho kết quả phân loại có độ chính xác cao so với các phương pháp khác nhưng do khối lượng tính toán lớn nên làm tăng đáng kể thời gian xử lý so với các thuật toán khoảng cách ngắn nhất hoặc hình hộp. Tuy nhiên với tốc độ tính toán của các máy tính hiện nay thì điều này không còn đáng kể nữa. Phân loại không giám sát Phương pháp phân loại không giám định sẽ sắp xếp các pixel vào các lớp hoàn toàn dựa vào đặc tính phản xạ phổ tự nhiên của các đối tượng lớp phủ có mặt trên ảnh, các pixels được gộp chung vào một lớp thường có giá trị phản xạ phổ gần giống nhau. Sau khi phân loại cần phải gán tên tương ứng cho mỗi lớp. Một số thuật toán phổ biến được dùng để xác định các cụm, nhóm tự nhiên của các pixels trên tập dữ liệu ảnh, trong đó thuật toán đơn giản nhất và cũng được sử dụng rộng rãi hơn cả là thuật toán khoảng cách ơclit. Thuật toán chủ yếu được sử dụng cho việc phân lớp không giám định là Migrating Mean hay ISODATA. Hạn chế lớn nhất của phương pháp phân loại ảnh số truyền thống là hoàn toàn dựa vào đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng lớp phủ bề mặt. Qu¸ tr×nh ph©n lo¹i ¶nh radar kÕt hîp víi ¶nh quang häc còng ®−îc thùc hiÖn gièng nh− víi ¶nh quang häc truyÒn thèng, duy chØ cã c¸c tËp d÷ liÖu dïng ®Ó ph©n lo¹i lµ kh¸c nhau. CÇn l−u ý lµ khi lùa chän c¸c vïng mÉu (ph©n lo¹i cã gi¸m s¸t) trªn d÷ liÖu kÕt hîp th× cÇn chän c¸c mÉu cã tÝnh ®ång nhÊt cao trªn c¶ ¶nh radar vµ ¶nh quang häc. Khi x©y dùng c¸c tËp hîp d÷ liÖu kÕt hîp radar + quang häc ®Ó tiÕn hµnh ph©n lo¹i cÇn nghiªn cøu kü vÒ tÝnh chÊt, ®Æc ®iÓm cña chóng ®Ó lùa chän c¸c d÷ liÖu thÝch hîp. Ph−¬ng ¸n ®¬n gi¶n nhÊt lµ sö dông tÊt c¶ c¸c d÷ liÖu ¶nh gèc radar vµ quang häc thu thËp ®−îc trong khu vùc nghiªn cøu, tuy nhiªn nh÷ng kªnh ¶nh cã sù trïng lÆp lín vÒ th«ng tin chøa ®ùng th× kh«ng nªn ®−a vµo ph©n lo¹i. Mét ph−¬ng ph¸p kh¸c còng rÊt phæ biÕn lµ x©y dùng nh÷ng tæ hîp d÷ liÖu trong ®ã c¸c kªnh ¶nh cã thÓ lµ ¶nh gèc hoÆc c¸c ¶nh ®· ®−îc biÕn ®æi ®Ó lµm næi bËt mét sè ®èi t−îng nµo ®ã hoÆc lµ c¸c kªnh chøa ®ùng nhiÒu th«ng tin nh−ng Ýt trïng lÆp nhÊt. C¸c kªnh ¶nh biÕn ®æi th−êng hay ®−îc sö dông lµ c¸c kªnh thµnh phÇn chÝnh, chØ sè thùc vËt, chØ sè biÕn ®æi, gi¸ trÞ trung b×nh hoÆc ¶nh ph©n ng−ìng. III.4.2. Ph−¬ng ph¸p ®iÒu vÏ b»ng m¾t C«ng t¸c gi¶i ®o¸n b»ng m¾t dùa vµo c¸c tri thøc, kinh nghiÖm cña ng−êi ®iÒu vÏ. Th«ng qua viÖc trùc tiÕp ph©n tÝch h×nh ¶nh, sù t−¬ng quan, c¸c mèi quan hÖ gi÷a c¸c ®èi t−îng còng nh− hiÓu biÕt vÒ khu vùc ®iÒu vÏ vµ c¸c tµi liÖu bæ sung mµ ng−êi ®iÒu vÏ cã thÓ nhËn biÕt vµ vÏ ®−îc c¸c ®èi t−îng cÇn gi¶i ®o¸n. Ph©n biÖt ®−îc c¸c ®èi t−îng ®ßi hái ph¶i sö dông mét sè c¸c dÊu hiÖu ®iÒu vÏ sau: DÊu hiÖu ®iÒu vÏ trùc tiÕp (®é s¸ng, h×nh d¹ng, kÝch cì, cÊu tróc, bãng), dÊu hiÖu ®iÒu vÏ gi¸n tiÕp vµ c¸c dÊu hiÖu tæng hîp . a. DÊu hiÖu ®iÒu vÏ trùc tiÕp: - H×nh d¹ng - H×nh mÉu - KÝch th−íc - S¾c ¶nh - NÒn mµu 21 - Bãng ®Þa vËt - CÊu tróc (texture) b. DÊu hiÖu gi¸n tiÕp. Nh÷ng dÊu hiÖu gi¸n tiÕp cho phÐp chóng ta kÕt luËn sù cã mÆt cña vËt thÓ hoÆc mét hiÖn t−îng kh«ng nh×n thÊy ®−îc qua nh÷ng dÊu vÕt cña chóng ®Ó l¹i trªn ®Þa h×nh, hoÆc sù cã mÆt cña mét hoÆc mét vµi ®èi t−îng cho phÐp ta cã thÓ kÕt luËn sù cã mÆt cña ®èi t−îng kh¸c cÇn quan t©m. DÊu hiÖu tæng hîp: lµ sù liªn kÕt gi÷a c¸c vËt thÓ hoÆc ®Æc tÝnh cã thÓ nhËn d¹ng kh¸c víi ®èi t−îng hay ®−îc chó ý. DÊu hiÖu ®iÒu vÏ tæng hîp cïng víi c¸c dÊu hiÖu kh¸c cung cÊp th«ng tin cho viÖc nhËn d¹ng c¸c ®Æc tÝnh mong muèn dÔ dµng h¬n. LËp mÉu kho¸ ¶nh: MÉu kho¸ ¶nh lµ h×nh ¶nh ®Æc tr−ng tiªu biÓu cho mét ®èi t−îng nµo ®ã mang tÝnh x¸c suÊt nhËn d¹ng cao nhÊt cho tËp hîp h×nh ¶nh ®èi t−îng ®ã trong vïng ®· cho trªn tÊm ¶nh vµo thêi ®iÓm chôp ¶nh ®ã. LËp mÉu kho¸ suy gi¶i lµ chän c¸c khu vùc h×nh ¶nh ®Æc tr−ng cho c¸c ®èi t−îng, m« t¶ c¸c ®èi t−îng ngoµi thùc ®Þa vµ tu chØnh theo ký hiÖu hiÖn hµnh. C«ng t¸c ®iÒu vÏ ¶nh th−êng ®−îc thùc hiÖn c¶ trong nhµ (néi nghiÖp) vµ ngoµi trêi (ngo¹i nghiÖp). Th«ng th−êng ng−êi ®iÒu vÏ sÏ cè g¾ng gi¶i ®o¸n néi nghiÖp c¸c ®èi t−îng trªn ¶nh cµng nhiÒu cµng tèt. §iÒu vÏ ngo¹i nghiÖp ®−îc thùc hiÖn ®Ó x¸c ®Þnh c¸c yÕu tè kh«ng gi¶i ®o¸n ®−îc trong nhµ hoÆc cÇn ph¶i kiÓm tra ngoµi thùc ®Þa. C«ng t¸c ®iÒu vÏ b»ng m¾t kÕt hîp gi÷a ¶nh vÖ tinh radar vµ quang häc còng ®−îc thùc hiÖn theo nh÷ng nguyªn t¾c c¬ b¶n nªu trªn. Qu¸ tr×nh ®iÒu vÏ cã thÓ ®−îc tiÕn hµnh trªn mét lo¹i ¶nh vÖ tinh trªn c¬ së so s¸nh, ®èi chiÕu víi ¶nh vÖ tinh kh¸c hoÆc cã thÓ ®iÒu vÏ trùc tiÕp trªn c¸c tæ hîp ¶nh trong ®ã ¶nh quang häc vµ radar ®· ®−îc tÝch hîp víi nhau. Ph−¬ng ph¸p so s¸nh trùc tiÕp: §©y lµ ph−¬ng ph¸p trùc quan nhÊt sö dông c¸c t− liÖu ¶nh vÖ tinh gèc chØ qua c¸c phÐp t¨ng c−êng chÊt l−îng h×nh ¶nh th«ng th−êng. Ng−êi ®iÒu vÏ sÏ tiÕn hµnh ®iÒu vÏ trªn mét lo¹i ¶nh vÖ tinh vµ kÕt hîp tham kh¶o h×nh ¶nh cña c¸c néi dung ®iÒu vÏ trªn ¶nh cßn l¹i. Th«ng th−êng ¶nh quang häc sÏ ®−îc chän lµm c¬ së ®Ó ®iÒu vÏ cßn ¶nh radar sÏ ®−îc kÕt hîp ®Ó gi¶i ®o¸n c¸c líp ®èi t−îng trªn bÒ mÆt. §iÒu vÏ trªn c¸c tæ hîp ¶nh Víi ¶nh radar vµ ¶nh quang häc cã thÓ x©y dùng ®−îc rÊt nhiÒu c¸c tæ hîp ¶nh kh¸c nhau. Mçi tæ hîp ¶nh cã thÓ chØ cho phÐp gi¶i ®o¸n tèt mét sè líp phñ nhÊt ®Þnh. Ng−êi ®iÒu vÏ cã thÓ chän mét tæ hîp thÝch hîp nhÊt ®Ó lµm nÒn ®iÒu vÏ vµ sö dông c¸c tæ hîp kh¸c ®Ó tham kh¶o. PhÇn lín c¸c phÇn mÒm xö lý ¶nh vµ GIS hiÖn nay nh− ENVI, PCI, ArcGis hoÆc Microstation cho phÐp hiÓn thÞ cïng mét lóc nhiÒu tæ hîp ¶nh hoÆc bËt - t¾t c¸c kªnh ®Ó so s¸nh vµ kÕt hîp gi¶i ®o¸n c¸c ®èi t−îng trªn ¶nh. Khi tiÕn hµnh ®iÒu vÏ ngoµi c¸c tµi liÖu bæ sung truyÒn thèng nh− c¸c lo¹i b¶n ®å, lÞch thêi vô, hiÓu biÕt vÒ ®Æc ®iÓm tù nhiªn vµ kinh tÕ x· héi t¹i khu vùc thi c«ng cßn ph¶i ®Æc biÖt chó ý ®Õn c¸c vÊn ®Ò nh− l−îng m−a, ®é Èm, h−íng giã, h−íng cña c¸c ®èi t−îng ®iÒu vÏ so víi h−íng chôp ¶nh, ®é dèc, h−íng dèc cña ®Þa h×nh. 22 III.5. Qui tr×nh c«ng nghÖ kÕt hîp ¶nh quang häc vµ ¶nh radar ®Ó thµnh lËp b¶n ®å líp phñ 23 Ảnh Radar (ASAR, ERS 1,2 , Radarsat …) Ảnh quang học (SPOT 1-4,5 , ASTER, MERIS …) Nắn chỉnh hình học (Chọn điểm khống chế; mô hình hóa; nắn ảnh trực giao) SPACEMAT, PCI, ERDAS … Nắn chỉnh hình học (Chọn điểm khống chế; mô hình hóa; nắn ảnh trực giao) SPACEMAT, PCI, ERDAS … Phương án 2 Biên tập, chỉnh sửa kết quả ( Microstation, ArcGIS) In sản phẩm Công tác chuẩn bị Xây dụng các tập dữ liệu kết hợp - Ảnh quang học gốc + ảnh Radar gốc - Tạo ảnh NDVI, TB_Radar, chỉ số biến đổi, PCI - Trộn ảnh RGB_IHS, PCI, Brovey - NDVI_Radar_TB quang học - NDVI_ Radar_ Chỉ số biến đổi - ………………………………… Phân loại tự động ( Phân loại có giám sát; không giám sát ….) Giải đoán bằng mắt (tổ hợp radar + quang học) Thông tin, tư liệu về các đối tượng cần nghiên cứu Kiểm tra, khảo sát ngoại nghiệp Lọc nhiễu – Tăng cường chất lượng ảnh Phin lọc tương tác: Lee, Sigma, Frost (Envi, PCI, ERDAS …) Xử lý phổ - Tăng cường chất lượng ảnh Định chuẩn ảnh Khôi phục lại giá trị xám độ ảnh theo dB Phương án 1 Qui tr×nh thµnh lËp c¸c líp th«ng tin líp phñ bao gåm c¸c b−íc sau: - C«ng t¸c chuÈn bÞ - N¾n chØnh h×nh häc - §Þnh chuÈn ¶nh Radar - Läc nhiÔu trªn ¶nh radar - Xö lý phæ vµ t¨ng c−êng chÊt l−îng cho ¶nh quang häc - X©y dùng c¸c tËp d÷ liÖu kÕt hîp - Gi¶i ®o¸n chiÕt t¸ch c¸c ®èi t−îng líp phñ - KiÓm tra, kh¶o s¸t ngo¹i nghiÖp - Biªn tËp, chØnh söa kÕt qu¶ 1) C«ng t¸c chuÈn bÞ - Nghiªn cøu ®Æc ®iÓm ®Þa lý tù nhiªn vµ kinh tÕ x· héi t¹i khu vùc thi c«ng - Thu thËp, ®¸nh gi¸ vµ hÖ thèng hãa t− liÖu - §¸nh gi¸ chÊt l−îng ¶nh vµ c¸c tµi liÖu bæ sung 2) N¾n chØnh h×nh häc N¾n chØnh h×nh häc nh»m môc ®Ých xö lý nh÷ng biÕn d¹ng h×nh häc cña qu¸ tr×nh chôp ¶nh vµ ¶nh h−ëng cña ®Þa h×nh, ®ång thêi ®−a ¶nh vÒ hÖ täa ®é b¶n ®å. §é chÝnh x¸c n¾n chØnh h×nh häc nªn lÊy theo qui ®Þnh vÒ ®é chÝnh x¸c n¾n chØnh h×nh häc ®Ó hiÖn chØnh b¶n ®å ®Þa h×nh, trong ®ã sai sè vÞ trÝ ®iÓm lµ ≤ 0,4 mm ®èi víi c¸c ®Þa vËt râ rÖt vµ ≤ 0,6 mm ®èi víi c¸c ®Þa vËt kh«ng râ rÖt. 3) §Þnh chuÈn ¶nh Radar Trong qu¸ tr×nh nµy gi¸ trÞ ®é x¸m trªn ¶nh gèc sÏ ®−îc tÝnh chuyÓn vÒ gi¸ trÞ ph¶n håi tÝnh theo ®¬n vÞ dB. Tïy theo mçi lo¹i ¶nh sÏ cã c¸c c«ng thøc vµ c¸c tham sè riªng ®Ó tÝnh chuyÓn. 4) Läc nhiÔu cho ¶nh radar CÇn sö dông c¸c phin läc t−¬ng t¸c nh− läc Lee, Sigma hay Frost ®Ó läc nhiÔu cho ¶nh radar. Theo ®¸nh gi¸ cña nhãm thùc hiÖn ®Ò tµi phin läc Lee víi cöa sæ 7x7 lµ cho kÕt qu¶ kh¶ quan h¬n c¶. Cã thÓ läc nhiÒu lÇn nh−ng sau mçi lÇn läc cÇn kiÓm tra kÕt qu¶ xem cã bÞ mÊt nhiÒu chi tiÕt hay kh«ng ®Ó cã sù ®iÒu chØnh phï hîp. 5) Xö lý phæ vµ t¨ng c−êng chÊt l−îng cho ¶nh quang häc ¶nh quang häc sau khi xö lý ph¶i cã h×nh ¶nh râ nÐt, mµu s¾c trung thùc kh«ng bÞ thiªn mµu. C¸c c«ng cô chÝnh ®Ó thùc hiÖn c«ng t¸c nµy lµ c¸c phÐp gi·n ¶nh tuyÕn tÝnh vµ phi tuyÕn, c¸c phÐp läc th«ng tÇn thÊp vµ th«ng tÇn cao vµ c¸c phin läc lµm ¶nh s¾c nÐt h¬n. 6) X©y dùng c¸c tËp d÷ liÖu kÕt hîp C¸c ph−¬ng ph¸p x©y dùng tæ hîp c¬ b¶n th−êng ®−îc sö dông lµ: - Ph−¬ng ¸n t¹o tæ hîp nguyªn gèc - Ph−¬ng ¸n t¹o tæ hîp ¶nh cã biÕn ®æi - Ph−¬ng ¸n t¹o tæ hîp cã sù kÕt hîp cña ¶nh radar ®a thêi gian Do mçi ph−¬ng ¸n tæ hîp ®Òu cã nh÷ng −u thÕ còng nh− nh−îc ®iÓm riªng vµ mçi tæ hîp chØ cã thÓ lµm næi bËt mét sè ®èi t−îng nhÊt ®Þnh, nªn cã thÓ x©y dùng nhiÒu tæ hîp kh¸c nhau. 7) Gi¶i ®o¸n, chiÕt t¸ch c¸c ®èi t−îng líp phñ Tïy thuéc vµo ®iÒu kiÖn thùc tÕ cã thÓ lùa chän ph−¬ng ph¸p ph©n lo¹i ¶nh sè hoÆc ph−¬ng ph¸p gi¶i ®o¸n b»ng m¾t. Khi ¸p dông ph−¬ng ph¸p gi¶i ®o¸n b»ng m¾t, cÇn lùa chän mét vµi tæ hîp cã kh¶ n¨ng ph©n biÖt c¸c lo¹i líp phñ tèt nhÊt lµm nÒn ®Ó ®iÒu vÏ cßn tÊt c¶ c¸c tæ hîp kh¸c dïng ®Ó tham kh¶o. Khi tiÕn hµnh gi¶i ®o¸n còng cÇn quan t©m ®Õn c¸c ®Æc ®iÓm vÒ ®Þa lý tù nhiªn, kinh tÕ x· héi cña khu vùc thi c«ng còng nh− c¸c th«ng tin vÒ l−îng m−a, ®é Èm, thñy triÒu, n«ng lÞch. 24 8) KiÓm tra, kh¶o s¸t ngo¹i nghiÖp KiÓm tra kÕt qu¶ gi¶i ®o¸n ë trong phßng vµ ®iÒu vÏ nh÷ng ®èi t−îng cßn nghi nghê hoÆc kh«ng thÓ gi¶i ®o¸n ®−îc ë trong nhµ. 9) Biªn tËp, chØnh söa kÕt qu¶ C«ng t¸c biªn tËp, chØnh sña kÕt qu¶ vµ in ra s¶n phÈm cuèi cïng ®−îc thùc hiÖn trªn c¸c phÇn mÒm chuyªn dông nh− Microstation, ArcGis hay MAPINFOR. III.6. HiÖu qu¶ kinh tÕ cña viÖc kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc ®Ó thµnh lËp c¸c líp th«ng tin líp phñ mÆt ®Êt §¸nh gi¸ hiÖu qu¶ kinh tÕ cña viÖc kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc lµ mét c«ng viÖc phøc t¹p , rÊt khã cã thÓ ®Þnh l−îng mét c¸ch chÝnh x¸c. Trong tÊt c¶ c¸c c«ng tr×nh nghiªn cøu ®· ®−îc c«ng bè ch−a cã tµi liÖu nµo ®Ò cËp ®Õn vÊn ®Ò nµy. Nh÷ng −u thÕ næi bËt cña viÖc kÕt hîp hai lo¹i t− liÖu ¶nh vÖ tinh nµy bao gåm: - Cung cÊp th«ng tin vÒ c¸c ®èi t−îng trong vïng bÞ m©y hoÆc bãng m©y che khuÊt. - Cung cÊp c¸c th«ng tin ph¶n ¸nh ®é gå ghÒ, chÊt liÖu - cÊu tróc bÒ mÆt, ®é Èm, h−íng cña c¸c ®èi t−îng trªn mÆt ®Êt. - Hç trî, kÕt hîp víi nhau ®Ó ph©n tÝch, néi suy ra c¸c ®èi t−îng trªn mÆt ®Êt mµ nÕu chØ dïng tõng lo¹i ¶nh riªng lÎ sÏ kh«ng thÓ gi¶i ®o¸n ®−îc. - Cho phÐp ®èi s¸nh, kiÓm chøng lÉn nhau tõ ®ã gãp phÇn lµm gi¶m bít nh÷ng nhÇm lÉn sinh ra do nh÷ng sai sãt cña c¸c qu¸ tr×nh xö lý tr−íc ®ã. Do ®ã, viÖc kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc cho phÐp gi¶i ®o¸n, khoanh vÏ c¸c ®èi t−îng mét c¸ch dÔ dµng h¬n, n©ng cao ®é chÝnh x¸c ®iÒu vÏ, gi¶m bít ®¸ng kÓ khèi l−îng ®iÒu vÏ ngo¹i nghiÖp dÉn ®Õn tiÕt kiÖm chi phÝ vµ thêi gian thi c«ng. Nh÷ng nh−îc ®iÓm chÝnh bao gåm: - Sö dông thªm t− liÖu ¶nh vÖ tinh radar sÏ lµm t¨ng chi phÝ, gi¸ thµnh. - C¸c qu¸ tr×nh xö lý h×nh häc, läc nhiÔu ¶nh radar còng nh− x©y dùng c¸c tæ hîp ¶nh lµm t¨ng khèi l−îng c«ng t¸c néi nghiÖp vµ do ®ã còng dÉn ®Õn t¨ng chi phÝ vµ thêi gian néi nghiÖp. - Xö lý h×nh häc, gi¶i ®o¸n ¶nh radar hay c¸c tæ hîp ¶nh ®ßi hái c¸c c¸n bé kü thuËt ph¶i ®−îc ®µo t¹o vµ cã tr×nh ®é chuyªn m«n cao h¬n møc th«ng th−êng. Tuy nhiªn cÇn l−u ý r»ng: - C«ng nghÖ radar ®ang cã nh÷ng b−íc ph¸t triÓn m¹nh mÏ, cho phÐp cung cÊp c¸c lo¹i ¶nh cã chÊt l−îng ngµy cµng cao víi gi¸ thµnh ngµy cµng rÎ h¬n. C¸c c«ng nghÖ xö lý ¶nh radar còng trë nªn phæ biÕn vµ ngµy cµng hoµn thiÖn. Trong t−¬ng lai viÖc øng dông ¶nh radar sÏ trë thµnh xu thÕ tÊt yÕu, nhÊt lµ t¹i nh÷ng n−íc th−êng xuyªn cã nhiÒu m©y nh− ViÖt Nam. - ¶nh vÖ tinh, dï lµ ¶nh quang häc hay ¶nh radar th−êng ®−îc sö dông cho nhiÒu môc ®Ých, øng dông kh¸c nhau, do ®ã viÖc mua thªm ¶nh radar sÏ kh«ng chØ phôc vô cho mét c«ng viÖc cô thÓ lµ ®Ó chiÕt t¸ch c¸c th«ng tin vÒ líp phñ mµ cßn ®−îc øng dông trong nhiÒu lÜnh vùc kh¸c vµ qua ®ã san sÎ bít chi phÝ mua ¶nh. Tãm l¹i, mÆc dï viÖc kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc ®Ó chiÕt t¸ch c¸c líp th«ng tin vÒ líp phñ mÆt ®Êt sÏ lµm t¨ng chi phÝ mua ¶nh vµ mét phÇn khèi l−îng c«ng t¸c néi nghiÖp nh−ng theo ®¸nh gi¸ cña chóng t«i nh÷ng lîi Ých mµ ph−¬ng ph¸p nµy ®em l¹i vÉn nhiÒu h¬n nhÊt lµ trong t−¬ng lai. 25 CH−¬NG IV: THö NGHIÖM KÕT HîP ¶NH RADAR Vμ ¶NH QUANG HäC §Ó THμNH LËP MéT Sè LíP TH«NG TIN LíP PHñ IV.1. Tæng quan vÒ ®Æc ®iÓm ®Þa lý tù nhiªn- kinh tÕ - v¨n hãa- x· héi t¹i c¸c khu vùc thö nghiÖm. IV.1.1 Khu vực phía Bắc (Quảng Ninh - Hải Phòng - Hải Dương) Phần lớn diện tích khu vực thử nghiệm miền Bắc thuộc thành phố Hải Phòng, phần giáp ranh với thành phố phía bắc là tỉnh Quảng Ninh, phía tây thuộc tỉnh Hải Dương. Địa hình khu vực này rất đa dạng, phía bắc là vùng đồi núi cao thuộc dãy Đông Triều, hạ dần xuống phía nam là vùng trung du với những đồng bằng xen đồi núi sót, hơn một nửa phần diện tích còn lại là vùng có địa hình thấp và khá bằng phẳng của một vùng đồng bằng thuần tuý nghiêng ra biển. Đây là khu vực có mạng lưới sông ngòi dày đặc, mật độ trung bình từ 0,6 - 0,8 km trên 1 km2. Phần lớn sông ngòi còn lại đều là các chi lưu của sông Thái Bình đổ ra vịnh Bắc Bộ như sông Kinh Môn, Kinh Thầy, Văn Úc, Lạch Tray, Đa Độ... mở ra biển bằng 5 cửa sông chính như Nam Triệu, cửa Cấm, Lạch Tray, Văn Úc. Ngoài khơi về phía đông có nhiều đảo rải rác trên khắp mặt biển, lớn nhất là đảo Cát Bà nơi có vườn Quốc gia Cát Bà . Khu vực thử nghiệm được lựa chọn là vùng có nhiều loại hình lớp phủ bề mặt đặc trưng cho miền Bắc nước ta, thuộc vùng kinh tế trọng điểm phía Bắc của Việt Nam với Hải Phòng là một thành phố cảng và công nghiệp điển hình ở miền Bắc. IV.1.2. Khu vực phía Nam (Đồng Nai - thành phố Hồ Chí Minh – Vũng Tàu - Long An - Tiền Giang) Phần lớn diện tích khu vực thử nghiệm phía Nam từ tây bắc xuống đông nam là thành phố Hồ Chí Minh, phần tiếp giáp với thành phố ở phía đông bắc thuộc tỉnh Đồng Nai, phía tây thuộc tỉnh Long An và tây nam là tỉnh Tiền Giang. Khu vực này có hai mùa rõ rệt trong năm (mùa mưa bắt đầu từ tháng 5 đến tháng 11 và tập trung vào tháng 5 đến tháng 10, mùa khô bắt đầu từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau). Đây là vùng hạ lưu của các con sông lớn, có mạng lưới sông ngòi, kênh rạch ngắn và dày đặc như sông Nhà Bè-Soài Rạp chảy theo hướng Bắc-Nam thuộc hạ lưu của hệ thống sông Đồng Nai và sông Sài Gòn; sông Vàm Cỏ, sông Cần Giuộc phân bố ở phía tây nam khu vực. Rừng Sát hay rừng ngập mặn Cần Giờ chiếm toàn bộ góc đông nam khu vực, là một trong những khu dự trữ sinh quyển quan trọng của Việt Nam. Khu vực thử nghiệm được lựa chọn là vùng có nhiều loại hình lớp phủ bề mặt đặc trưng cho Việt Nam, là khu vực kinh tế trọng điểm, nhất là tại thành phố Hồ Chí Minh, có địa thế quan trọng cả về địa lý và kinh tế-xã hội ở Việt Nam. IV.2. Tµi liÖu sö dông IV.2.1. Khu vùc H¶i Phßng - Qu¶ng Ninh vµ H¶i D−¬ng - Thêi ®iÓm 1996: + ¶nh radar: 7 c¶nh ¶nh ERS 1,2 chôp n¨m 1996 t¹i c¸c thêi ®iÓm 27/2; 28/2; 02/4; 03/04; 21/8 vµ 30/10; + ¶nh quang häc : 4 ¶nh vÖ tinh SPOT XS (đa phổ) 271-308; 272-308; 271- 309; 272-309 chôp c¸c ngµy 21/05/1996; 14/10/1996; 21/05/1996; 28/12/1996. 26 - Thêi ®iÓm 2004 - 2005 + Ảnh radar: ¶nh vÖ tinh ENVISAT/ASAR IM chôp ngµy 26-05-2004; + Ảnh quang học: 4 ¶nh vÖ tinh SPOT XS (đa phổ) 271-307/5; 271-308/5; 272- 308; 272-308/6 chôp c¸c ngµy 23/12/2003; 23/12/2003; 07/11/2004; 23/11/2005 IV.2.2. Khu vùc Đồng Nai - thành phố Hồ Chí Minh – Vũng Tàu -Long An - Tiền Giang Thêi ®iÓm 1996: + ¶nh radar : 5 c¶nh ¶nh ERS 2 chôp n¨m 1996 t¹i c¸c thêi ®iÓm 06/02; 12/03; 16/04; 21/05 vµ 03/09. + ¶nh quang häc : 4 ¶nh vÖ tinh SPOT XS (đa phổ) 276-328; 276-329; 277- 328; 277-329 chôp ngµy 05/03/1996; 04/02/1996; 25/02/1996; 25/02/1996. Thêi ®iÓm 2004-2005 + Ảnh radar: ¶nh vÖ tinh ENVISAT/ASAR IM chôp ngµy 26-05-2004; + ¶nh quang häc : 4 ¶nh vÖ tinh SPOT XS (đa phổ) 276-328; 276-329; 277- 328; 277-329 chôp ngµy 23/03/1996; 14/12/2004; 01/02/2005 vµ 18/01/2004. IV.2.3. C¸c tµi liÖu bæ sung + B¶n ®å ®Þa h×nh tØ lÖ 1/50 000 (xuÊt b¶n n¨m 2003) bao gåm c¸c m¶nh: F48-70-C,D vµ F48-82-A,B,C, D ë khu vùc phÝa B¾c C48-34-A,B,C,D vµ C48-46-A,B ë khu vùc phÝa Nam + B¶n ®å hiÖn tr¹ng sö dông ®Êt s¶n xuÊt n¨m 2002 + N«ng lÞch vïng ®ång b»ng s«ng Hång vµ s«ng Cöu long + B¶ng mùc n−íc thñy triÒu khu vùc H¶i phßng vµ Thµnh phè Hå ChÝ Minh + Thèng kª l−îng m−a trung b×nh th¸ng IV.3. Néi dung vµ ph−¬ng ph¸p thö nghiÖm IV.3.1. N¾n chØnh h×nh häc ¶nh vÖ tinh quang häc vµ radar Việc nắn chỉnh và xử lý hình học ảnh radar và SPOT được tiến hành trên hệ thống SPACEMAT, do Viện Địa lý Quốc gia Pháp phát triển và chuyển giao. Hệ thống SPACEMAT cho phép tiến hành mô hình hóa ảnh vệ tinh SAR (ERS, Radarsat, ASAR ) và một số loại ảnh quang học (SPOT 1,2,3,4 và 5) bằng phương pháp mô hình vật lý do đó độ chính xác nắn ảnh thường rất cao. Các điểm khống chế trên ảnh được chọn trên cả các ảnh ERS1,2, ASAR và ảnh SPOT 1,2, 3 vµ SPOT 5. Tọa độ của các điểm khống chế được đo trực tiếp ngoài thực địa bằng công nghệ GPS hoặc tăng dầy trên ảnh hàng không, cá biệt có một số điểm được chọn trên bản đồ tỉ lệ 1/25 000. Để hiệu chỉnh ảnh hưởng của sự sai lệch vị trí do địa hình gây ra phải sử dụng mô hình số độ cao (DEM). Trong phạm vi của đề tài, mô hình số được thành lập từ bản đồ địa hình tỉ lệ 1/50 000 với khoảng cao đều trung bình là 20 m. KÕt qu¶ kiÓm tra sau khi n¾n ¶nh vÖ tinh cho thÊy ®é chÝnh x¸c cña ¶nh radar vµ quang häc ®Òu n»m trong h¹n sai cho phÐp ®Ó thµnh lËp b¶n ®å 1/100 000 (40m). Sai sè vÞ trÝ ®iÓm lín nhÊt t¹i khu vùc H¶i Phßng - Qu¶ng Ninh lµ 22,8 m (∆x = 11.11m; ∆y = 19.08m); sai sè vÞ trÝ ®iÓm lín nhÊt t¹i khu vùc thµnh phè Hå ChÝ Minh lµ 18,50 m (∆x = -11.89m; ∆y = -14,17 m). TÊt c¶ c¸c lo¹i ¶nh bao gåm c¶ ¶nh vÖ tinh vµ radar sau ®ã sÏ ®−îc lÊy mÉu l¹i 27 vÒ ®é ph©n gi¶i t−¬ng ®−¬ng víi ¶nh radar lµ 25m. IV.3.2. §Þnh chuÈn ¶nh radar §Þnh chuÈn ¶nh ERS HÖ sè ph¶n håi ®−îc tÝnh theo c«ng thøc sau: )(0 dBδ = 10.log)(0 dBδ 10(DN2) – 10 log10 K Trong c«ng thøc trªn gi¸ trÞ K chÝnh lµ hÖ sè tû lÖ ®Ó chuyÓn ®æi tõ gi¸ trÞ ®é s¸ng cña ¶nh radar (radar brightness) sang gi¸ trÞ hÖ sè ph¶n håi. Gi¸ trÞ cña K ®−îc ESA cung cÊp d−íi d¹ng b¶ng. DN lµ gi¸ trÞ ®é x¸m trªn ¶nh radar gèc. §Þnh chuÈn ¶nh ASAR Víi s¶n phÈm ¶nh ASAR IMP, do ®· ®−îc cung cÊp ë d¹ng ®é chãi nªn viÖc x¸c ®Þnh gi¸ trÞ hÖ sè ph¶n håi ®−îc tÝnh theo c«ng thøc d−íi ®©y: Trong ®ã: : Gi¸ trÞ hÖ sè ph¶n håi tia Radar 0δ ))sin()((log10 2 10 0 αδ K DN= K: h»ng sè gi¸ trÞ tuyÖt ®èi. DN: Gi¸ trÞ ®é x¸m trªn ¶nh Radar α : Gãc tíi côc bé IV.3.3. Läc ¶nh vµ xö lý nhiÔu ¶nh radar vµ ¶nh quang häc sau khi n¾n chØnh vÒ hÖ täa ®é cÇn ®−îc läc ®Ó lµm gi¶m nhiÔu. Trong ph¹m vi cña ®Ò tµi, c¸c ¶nh vÖ tinh radar ®−îc läc b»ng phin läc t−¬ng t¸c Lee, víi kÝch th−íc cöa sæ läc lµ 7x7 víi hÖ sè kh¸c biÖt ¸p dông lµ 0,26. KÕt qu¶ läc ¶nh cho thÊy c¸c ¶nh radar ERS1,2 vµ ENVISAT/ASAR sau khi läc ®· lo¹i bá ®−îc phÇn lín nhiÔu, trong khi kh«ng lµm mÊt ®i ®¸ng kÓ c¸c chi tiÕt trªn ¶nh. IV.3.4. TÝnh to¸n c¸c kªnh ¶nh trung gian vµ x©y dùng c¸c tæ hîp ¶nh IV.3.4.1. TÝnh to¸n c¸c kªnh ¶nh trung gian C¸c kªnh ¶nh trung gian ®−îc tÝnh to¸n ®Ó x©y dùng c¸c tæ hîp ¶nh bao gåm: - ¶nh chØ sè thùc vËt NDVI - ¶nh quang häc trung b×nh SPOT - C¸c kªnh ¶nh thµnh phÇn chÝnh PC1,2 vµ 3. - ¶nh radar trung b×nh ERS - ¶nh chØ sè biÕn ®æi IV.3.4.2. X©y dùng c¸c tËp d÷ liÖu vµ c¸c tæ hîp ¶nh C¸c tËp d÷ liÖu ®−îc x©y dùng bao gåm: 1) TÊt c¶ c¸c kªnh ¶nh SPOT vµ ¶nh ERS hiÖn cã trªn mçi khu vùc thö nghiÖm 2) Tæ hîp ChØ sè thùc vËt - trung b×nh radar - trung b×nh SPOT 3) Tæ hîp ChØ sè thùc vËt - trung b×nh radar - ChØ sè biÕn ®æi 4) Tæ hîp ChØ sè thùc vËt - trung b×nh SPOT- ChØ sè biÕn ®æi 5) Tæ hîp ¶nh ChØ sè thùc vËt - ¶nh radar (1 ¶nh gèc) - ¶nh SPOT 6) Tæ hîp ¶nh radar (1 ¶nh gèc) - kªnh 1 ¶nh SPOT- kªnh 2 ¶nh SPOT 7) Trén ¶nh radar vµ quang häc theo ph−¬ng ph¸p RGB – IHS 8) Trén ¶nh radar vµ quang häc theo ph−¬ng ph¸p thµnh phÇn chÝnh PCi 9) Trén ¶nh radar vµ quang häc theo ph−¬ng ph¸p Brovey 28 IV.3..5. Kh¶o s¸t thùc ®Þa Trong qu¸ tr×nh thùc hiÖn ®Ò tµi c«ng t¸c kh¶o s¸t thùc ®Þa ®· ®−îc tiÕn hµnh t¹i khu vùc thö nghiÖm. Môc tiªu cña c«ng t¸c nµy lµ : - KiÓm tra, ®¸nh gi¸ c¸c kÕt qu¶ ph©n lo¹i vµ gi¶i ®o¸n ë trong phßng - NhËn d¹ng, ®iÒu vÏ mét sè ®èi t−îng kh«ng vÏ ®−îc trong phßng. - So s¸nh, ®o ®¹c c¸c ®Æc ®iÓm, tÝnh chÊt cña c¸c ®èi t−îng ë ngoµi thùc ®Þa víi h×nh ¶nh cña chóng trªn ¶nh vÖ tinh. Do ¶nh vÖ tinh ®−îc chôp ë c¸c thêi ®iÓm rÊt kh¸c nhau vµ ®· cò nªn cã nhiÒu ®èi t−îng ®· thay ®æi kh«ng gièng nh− t¹i c¸c thêi ®iÓm chôp ¶nh. IV.3.6. KÕt hîp ¶nh quang häc vµ radar ®Ó chiÕt t¸ch c¸c th«ng tin líp phñ Hai ph−¬ng ph¸p chiÕt t¸ch th«ng tin ®−îc tiÕn hµnh ®ång thêi lµ : Ph−¬ng ph¸p ph©n lo¹i tù ®éng vµ ph−¬ng ph¸p gi¶i ®o¸n b»ng m¾t. IV.3.6.1. Ph−¬ng ph¸p ph©n lo¹i tù ®éng Qu¸ tr×nh ph©n lo¹i tù ®éng ®−îc tiÕn hµnh trªn phÇn mÒm ENVI 4.2 theo ph−¬ng ph¸p x¸c suÊt cùc ®¹i (Maximum Likelihood). C¸c vïng mÉu tr−íc tiªn ®−îc lùa chän trªn ¶nh quang häc sau ®ã tiÕn hµnh chØnh söa trªn ¶nh radar vµ c¸c ¶nh tæ hîp kh¸c sao cho võa ®¶m b¶o tÝnh ®ång nhÊt vµ ®¹i diÖn tiªu biÓu cho mçi líp ®èi t−îng. Do c¶ hai khu vùc thö nghiÖm ®Òu cã diÖn tÝch kh¸ lín nªn ®Ó phñ kÝn vïng nghiªn cøu ph¶i ghÐp c¸c ¶nh vÖ tinh SPOT chôp t¹i c¸c thêi ®iÓm kh¸c nhau dÉn ®Õn sù kh¸c biÖt ®¸ng kÓ vÒ phæ cña ¶nh quang häc trong néi bé mçi vïng nghiªn cøu. V× vËy, c¸c bé mÉu ®−îc chän riªng cho tõng thêi ®iÓm cña ¶nh quang häc vµ sau ®ã còng tiÕn hµnh ph©n lo¹i cho tõng m¶nh ghÐp. KÕt qu¶ cuèi cïng sÏ ®−îc gép l¹i b»ng phÇn mÒm ENVI. Do ph−¬ng ph¸p ph©n lo¹i tù ®éng chñ yÕu chØ quan t©m ®Õn ®Æc tÝnh ph¶n x¹ phæ trªn bÒ mÆt nªn c¸c ®èi t−îng líp phñ ®−îc lùa chän ®Ó tiÕn hµnh ph©n lo¹i kh«ng hoµn toµn gièng víi hÖ ph©n lo¹i ë phÇn IV.3.5 mµ lµ nh÷ng ®èi t−îng cã thÓ nhËn biÕt vµ khoanh vÏ mét c¸ch râ rµng trªn ¶nh. Cô thÓ lµ c¸c ®èi t−îng sau: Khu vùc phÝa B¾c - thêi ®iÓm 1996 vμ 2004 Đ« thị; D©n cư n«ng th«n;Rừng ;Rừng ngập mặn;Đất n«ng nghiÖp; Đất trèng vµ ®Êt chuyªn dông kh¸c; Mặt nước. Khu vùc phÝa Nam thêi ®iÓm 1996 Đ« thị; Rõng ngËp mÆn; Đất lóa ®ang trång; §Êt lóa ®ang ngËp n−íc Đất trồng cây lâu năm; Bãi bồi; Đất trống, ®Êt chuyªn dông kh¸c; Mặt nước. Khu vùc phÝa Nam thêi ®iÓm 2004 §« thÞ; Rõng ngËp mÆn; Đất lóa; Đất trồng cây lâu năm; Mặt nước §Êt trång lóa kÕt hîp nu«i trång thñy s¶n; Đất trống, §Êt chuyªn dông kh¸c. TÊt c¶ c¸c tËp d÷ liÖu ¶nh kÕt hîp ®Òu ®−îc kh¶o s¸t vµ ph©n tÝch ®Ó xem xÐt kh¶ n¨ng ®−a vµo ph©n lo¹i. Khả năng tách biệt các lớp được tính toán bằng công cụ Compute ROI Separability trên các tập mẫu đã thiết lập. Khi chỉ số tách biệt lớn hơn 1.9 thì tập mẫu được coi là có khả năng tách biệt tốt. Trªn c¬ së ®¸nh gi¸ chØ sè t¸ch biÖt cña c¸c vïng mÉu sÏ cho phÐp x¸c ®Þnh ®−îc c¸c tËp d÷ liÖu thÝch hîp nhÊt cho viÖc ph©n lo¹i. 29 §¸nh gi¸ kÕt qu¶ ph©n lo¹i trªn c¸c tËp d÷ liÖu so víi ph©n lo¹i trªn ¶nh quang häc Trªn c¬ së c¸c vïng mÉu ®· ®−îc lùa chän kü l−ìng vµ c¸c tËp d÷ liÖu thiÕt kÕ ë phÇn trªn, tiÕn hµnh qu¸ tr×nh ph©n lo¹i theo ph−¬ng ph¸p X¸c xuÊt cùc ®¹i. Ph©n tÝch c¸c kÕt qu¶ ph©n lo¹i cã thÓ ®−a ra mét sè nhËn xÐt nh− sau: - Nh×n chung khi kÕt hîp víi ¶nh quang häc sÏ cho phÐp ph©n biÖt khu vùc ®« thÞ vµ d©n c− tèt h¬n nÕu chØ dïng riªng ¶nh quang häc. Trªn ¶nh tæ hîp d©n c− kh«ng bÞ lÉn víi ®Êt trèng hoÆc ®Êt chuyªn dïng kh¸c nh− trªn ¶nh SPOT. Tuy nhiên ë phía Nam, dân cư nông thôn thường có nhà và đất vườn trồng cây lâu năm khá dầy nên ảnh ERS và ASAR băng C, chủ yếu chỉ thu nhận được năng lượng tán xạ từ phía trên tán cây nên c¶ ảnh tổ hợp vµ ¶nh SPOT ®Òu khã t¸ch được đối tượng này với đất trồng cây lâu năm. - Khi kết hợp với ảnh radar sẽ cho phép phân biệt tốt hơn các lớp thực phủ có bề mặt đồng nhất với các lớp thực phủ có cấu trúc không ổn định. - Các tập dữ liệu kết hợp có sử dụng ảnh chỉ số biến đổi cho phép tách biệt khá chính xác các đối tượng thay đổi theo mùa vụ như lúa với các đối tượng ổn định như đất trồng cây lâu năm. Tuy nhiên, sự kết hợp với ảnh này lại gây ra sự nhầm lẫn giữa đất trồng cây lâu năm và rừng do cả hai đối tượng này đều ít biến đổi theo thời gian. - C¸c tËp d÷ liÖu kÕt hîp tÊt c¶ c¸c ¶nh kªnh ¶nh radar vµ quang häc cho kÕt qu¶ ph©n lo¹i tèt h¬n c¸c ph−¬ng ph¸p kh¸c v× sö dông ®−îc nhiÒu th«ng tin h¬n. Tuy nhiªn cÇn l−u ý lo¹i bá nh÷ng ¶nh chÊt l−îng kÐm hoÆc trïng lÆp. IV.3.6.2. Ph−¬ng ph¸p gi¶i ®o¸n b»ng m¾t (trªn m¸y tÝnh) ViÖc gi¶i ®o¸n c¸c líp ®èi t−îng bÒ mÆt ®−îc tiÕn hµnh trªn c¸c tæ hîp ¶nh radar + quang häc vµ sau ®ã biªn tËp ®Ó ®−a ra s¶n phÈm cuèi cïng lµ b¶n ®å c¸c líp phñ t¹i c¸c khu vùc nghiªn cøu. Khi thùc hiÖn gi¶i ®o¸n ¶nh sÏ chän ra mét sè tæ hîp ¶nh cã kh¶ n¨ng nhËn biÕt vµ ph©n biÖt c¸c ®èi t−îng mét c¸ch râ rÖt nhÊt ®Ó lµm c¬ së ®Ó gi¶i ®o¸n ¶nh ®ång thêi kÕt hîp tham kh¶o nh÷ng ¶nh tæ hîp kh¸c. Qu¸ tr×nh gi¶i ®o¸n ®−îc thùc hiÖn trªn phÇn mÒm ENVI kÕt hîp víi phÇn mÒm Microstation ®Ó chØnh söa vµ biªn tËp c¸c líp th«ng tin. C¸c líp th«ng tin ®−îc chiÕt t¸ch gåm nh÷ng ®èi t−îng thÓ hiÖn trong b¶ng ph©n lo¹i ®· x©y dùng ë phÇn tr−íc. Sau khi so s¸nh ph©n tÝch c¸c tæ hîp ¶nh, chóng t«i nhËn thÊy r»ng c¸c tæ hîp sau lµ phï hîp h¬n c¶ ®Ó tiÕn hµnh ®iÒu vÏ b»ng m¾t. 1) Tæ hîp ChØ sè thùc vËt - trung b×nh radar - trung b×nh SPOT 2) Tæ hîp Ảnh radar - PC2 (SPOT) - PC3 (SPOT) Nhận xét chung: Sự kết hợp giữa kênh ảnh quang học và ảnh radar đã cho thấy rõ hơn cấu trúc bề mặt của đối tượng đặc trưng bởi sự ghồ ghề, tính đồng nhất, mật độ lớp phủ, độ ẩm nên trên ảnh kết hợp cho phép thể hiện nhiều đối tượng rõ hơn so với tổ hợp ảnh quang học thuần tuý. Hình ảnh các đối tượng lớp phủ trên ảnh tổ hợp thường có màu sắc nổi bật hơn trên ảnh quang học, do đó có thể chiết tách thông tin lớp phủ một cách dễ dàng hơn. Có thể nêu một số ví dụ tiêu biểu như sau: 30 1. Rừng ngập mặn có cấu trúc bề mặt khác biệt nên có thể phân biệt rất rõ trên ảnh tổ hợp nhưng rất khó tách hai loại lớp phủ này trên ảnh quang học. 2. Nhìn chung các vùng đô thị và dân cư nông thôn được tách biệt rất rõ ràng trên ảnh tổ hợp. Có thể nói hầu như tất cả các phương án tổ hợp đều có đặc điểm này. Trên ảnh quang học đôi khi rất khó xác định ranh giới khu dân cư có thực phủ với những ruộng lúa-màu trũng, nhưng trên ảnh tổ hợp do khu dân cư có cấu trúc rất ghồ ghề và không đồng nhất dẫn đến tán xạ ngược của sóng radar mạnh hơn hẳn so với các đối tượng khác nên hai khu vực này được tách biệt rất rõ ràng. Riêng khu vực dân cư nông thôn ở phía Nam, có vườn cây lâu năm khá dầy, thì ảnh radar băng C cũng khó tách biệt được một cách rõ ràng. Nếu dùng ảnh radar có bước sóng dài như băng L thì có thể phân biệt được các đối tượng này. 3. Ảnh tổ hợp cho phép phân biệt tốt hơn giữa đất chuyên lúa với một số loại đất khác như đất chuyên rau màu – cây ngắn ngày, đất trồng cói do ảnh radar nhạy cảm hơn với sự đồng nhất của các yếu tố trên bề mặt. 4. Vùng nuôi trồng thủy sản kết hợp với rừng ngập mặn và vùng trồng lúa trên tổ hợp ảnh 1 và 2 có sự khác biệt rõ ràng hơn trên tổ hợp ảnh Spot. 5. Khi kết hợp với ảnh radar nhất là ảnh radar đa thời gian bãi bồi và bãi triều nổi rõ hơn so với ảnh quang học. Đây cũng là đặc điểm chung của nhiều tổ hợp ảnh khác như các tổ hợp RGB –HIS hay Broway, RGB-PCI … Các tổ hợp ảnh kết hợp với ảnh chỉ số biến đổi sẽ cho phép nhấn mạnh các yếu tố thay đổi theo thời gian với những đối tượng đã phát triển ổn định, như vùng trồng lúa với rừng, cây trồng hàng năm với cây trồng lâu năm. Từ những phân tích, đánh giá nêu trên có thể đưa ra một số nhận xét như sau: - Các tổ hợp ảnh kết hợp radar + quang học có khả năng cải thiện đáng kể hiệu quả của công tác điều vẽ ảnh vệ tinh. Rất nhiều đối tượng tương đối khó phân biệt trên ảnh quang học nhưng trên ảnh tổ hợp có thể nhận biết một cách rõ ràng do các ảnh tổ hợp đã cung cấp tích hợp thêm được các thông tin về đặc điểm cấu trúc của bề mặt, tính đồng nhất của bề mặt, mật độ và độ ẩm từ thành phần ảnh radar. - Các tổ hợp ảnh Chỉ số thực vật - radar – Trung bình ảnh SPOT; Chỉ số thực vật – radar – PC1 hoặc Radar – PC2 – PC3 có hình ảnh tương đối rõ nét, lượng thông tin đa dạng, khả năng tách biệt các yếu tố tốt nên có thể dùng làm cơ sở để giải đoán ảnh kết hợp. - Các tổ hợp ảnh chiết xuất từ ảnh radar đa thời gian, đặc biệt là ảnh Chỉ số biến đổi rất có hiệu quả để phân biệt các đối tượng biến đổi theo thời gian so với những đối tượng ít thay đổi. - Các tổ hợp trộn ảnh như RGB – HIS; RGB-Pci; hay Browey tuy không có màu sắc nổi bật và chứa nhiều thông tin như các phương án tổ hợp nêu trên nhưng cũng cho phép phân biệt rất tốt các đối tượng như dân cư đô thị và nông thôn, bãi bồi. - Mỗi tổ hợp ảnh đều có những ưu thế nhất định và cũng có những hạn chế riêng, nhưng khi dùng kết hợp nhiều tổ hợp ảnh sẽ thu được nhiều thông tin bổ ích tăng thêm độ chính xác của việc suy giải các đối tượng lớp phủ bề mặt trong phòng, tiết kiệm thời gian và kinh phí điều vẽ ngoại nghiệp. 31 - Ảnh radar băng C, như ERS 1,2 và ASAR khó phát hiện các đối tượng bị lớp thực phủ dày che khuất do không có khả năng đâm xuyên qua tán cây, tuy nhiên với các sóng radar dài hơn như băng L có thể sẽ khắc phục được hiện tượng này. - Trên các ảnh tổ hợp các đối tượng hình tuyến như mạng lưới giao thông, đê, đập không rõ như trên ảnh SPOT, nên khi điều vẽ kết hợp nên chiết tách các đối tượng này từ ảnh quang học. - Một trong những khó khăn cơ bản gặp phải trong quá trình thử nghiệm là sự khác biệt về thời điểm chụp ảnh giữa ảnh radar và ảnh quang học. Rất nhiều đối tượng xuất hiện trên ảnh này nhưng lại không có trên ảnh kia nên rất khó so sánh. Do đó trong quá trình giải đoán thì phải kết hợp chặt chẽ với các hiểu biết về điều kiện tự nhiên, xã hội, tính chất, đặc điểm, phương thức canh tác của các đối tượng trong khu vực thi công cũng như các thông tin về lượng mưa, thủy triều … Mặt khác nếu điều kiện cho phép cần lựa chọn ảnh chụp ở các thời điểm càng gần nhau càng tốt. KÕT LUËN ¶nh vÖ tinh radar lµ nguån t− liÖu rÊt cã gi¸ trÞ cho c«ng t¸c theo dâi gi¸m s¸t tµi nguyªn thiªn nhiªn vµ b¶o vÖ m«i tr−êng, nhÊt lµ ®èi víi nh÷ng n−íc n»m trong vïng nhiÖt ®íi cã nhiÒu m©y nh− ViÖt Nam. Kh«ng chØ cã kh¶ n¨ng chôp ¶nh kh«ng phô thuéc vµo thêi tiÕt, ngµy còng nh− ®ªm, ¶nh radar cßn cung cÊp c¸c th«ng tin quan träng vÒ cÊu tróc, sù gå ghÒ cña bÒ mÆt, sù ®ång nhÊt, ®é Èm cña c¸c ®èi t−îng líp phñ mÆt ®Êt. Nh÷ng th«ng tin nµy kh«ng thÓ cã nÕu chØ dïng ¶nh quang häc truyÒn thèng. Bªn c¹nh nh÷ng −u ®iÓm nªu trªn, ¶nh radar còng cã nh÷ng h¹n chÕ rÊt c¬ b¶n so víi ¶nh quang häc nh− biÕn d¹ng h×nh häc lín, ¶nh chøa nhiÒu nhiÔu, h×nh ¶nh c¸c ®èi t−îng trªn ¶nh kh«ng gièng víi c¶m nhËn b×nh th−êng cña m¾t ng−êi dÉn ®Õn nh÷ng khã kh¨n cho viÖc xö lý vµ chiÕt t¸ch th«ng tin. Do ®ã, viÖc kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc nh»m khai th¸c tèi ®a c¸c −u ®iÓm cña tõng lo¹i ¶nh lµ mét c¸ch tiÕp cËn cã nhiÒu triÓn väng ®Ó thµnh lËp c¸c líp th«ng tin vÒ líp phñ mÆt ®Êt. Trªn c¬ së nh÷ng nghiªn cøu vµ thö nghiÖm ®· ®−îc tiÕn hµnh, nhãm thùc hiÖn ®Ò tµi còng ®· rót ra ®−îc mét sè kÕt luËn nh− sau: 1) Trong qu¸ tr×nh thùc hiÖn ®Ò tµi c¸c d÷ liÖu ®−îc sö dông ®Òu lµ nh÷ng d÷ liÖu hiÖn nay cã thÓ thu ®−îc t¹i tr¹m thu ¶nh cña ViÖt nam ( SPOT 2, 4, 5 vµ ENVISAT/ ASAR) hoÆc cã tÝnh chÊt t−¬ng tù (SPOT 3, ERS 1,2). C¸n bé tham gia ®Ò tµi ®· tÝch cùc t×m tßi nghiªn cøu häc hái vÒ c«ng nghÖ xö lý vµ øng dông ¶nh radar trong c«ng t¸c theo dâi, gi¸m s¸t tµi nguyªn thiªn nhiªn, thiªn tai, m«i tr−êng nhÊt lµ trong viÖc thµnh lËp b¶n ®å líp phñ. HiÖn nay t¹i Trung t©m ViÔn th¸m ®· h×nh thµnh ®−îc mét ®éi ngò c¸n bé vÒ c¬ b¶n cã kh¶ n¨ng xö lý vµ øng dông c¸c lo¹i ¶nh radar, ®Æc biÖt lµ ¶nh ENVISAT/ASAR, ®¸p øng ®−îc môc tiªu ®Ò ra lµ chuÈn bÞ c¸c øng dông ®Ó cã thÓ khai th¸c tèt c¸c d÷ liÖu ¶nh thu ®−îc trong khu«n khæ dù ¸n “HÖ thèng gi¸m s¸t tµi nguyªn thiªn nhiªn vµ m«i tr−êng t¹i ViÖt nam”. 2) MÆc dï ¶nh radar bÞ biÕn d¹ng h×nh häc lín, nhiÒu nhiÔu vµ h×nh ¶nh kh«ng gièng víi ¶nh quang häc th«ng th−êng nh−ng hoµn toµn cã thÓ xö lý ®−îc trªn c¸c hÖ thèng phÇn mÒm chuyªn dông hiÖn cã nh− SPACE MAT, Erdas Imagine hay PCI. 32 3) ViÖc kÕt hîp c¸c ¶nh radar vµ quang häc cung cÊp thªm nhiÒu th«ng tin vÒ c¸c ®èi t−îng trªn bÒ mÆt t¹i c¸c d¶i sãng kh¸c nhau. NhiÒu ®èi t−îng khã ph©n biÖt trªn ¶nh quang häc nh−ng trªn ¶nh tæ hîp cã thÓ nhËn biÕt ®−îc rÊt râ rµng nhê cã c¸c th«ng tin ®−îc tÝch hîp tõ ¶nh radar. Cô thÓ lµ: ¾ Sù kh¸c biÖt vÒ mµu s¾c cña c¸c ®èi t−îng trªn c¸c ¶nh tæ hîp râ rµng h¬n rÊt nhiÒu so víi ¶nh quang häc. ¾ TÊt c¶ c¸c tæ hîp ¶nh radar +quang häc ®Òu lµm næi bËt c¸c ®èi t−îng cã bÒ mÆt ghå ghÒ nh− vïng ®« thÞ vµ d©n c− n«ng th«n cho phÐp chiÕt t¸ch, khoanh vÏ dÔ dµng h¬n so víi ¶nh quang häc. ¶nh tæ hîp còng cho phÐp ph©n biÖt tèt h¬n gi÷a vïng ®« thÞ, d©n c− víi c¸c vïng ®Êt trèng cã cÊu tróc b»ng ph¼ng. ¾ Trªn ¶nh tæ hîp c¸c ®−êng bê vµ c¸c vïng b·i båi th−êng næi râ, ®Æc biÖt lµ c¸c b·i lÇy, bïn, Ýt thùc phñ cã thÓ ph©n biÖt râ h¬n trªn ¶nh quang häc. ¾ Mét sè ¶nh tæ hîp cho phÐp ph©n biÖt mét c¸ch râ rµng rõng ngËp mÆn víi c¸c vïng trång lóa, trong khi trªn ¶nh quang häc sù kh¸c biÖt nµy lµ kh«ng râ rÖt. ¾ Sù kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc cho phÐp ph©n biÖt c¸c ®èi t−îng cã cÊu tróc bÒ mÆt kh¸c nhau tèt h¬n so víi tr−êng hîp chØ dïng ¶nh quang häc (ChØ sè thùc vËt + ¶nh radar + Trung b×nh c¸c ¶nh radar; ChØ sè thùc vËt + ¶nh radar + PC1; Radar + PC2 + PC3). ¾ ¶nh tæ hîp cung cÊp th«ng tin vÒ mËt ®é dµy ®Æc hay th−a thít cña c¸c ®èi t−îng cho phÐp ph©n biÖt c¸c ®èi t−îng nh− vïng d©n c− cã mËt ®é kh¸c nhau, vïng rõng ngËp mÆn thuÇn víi rõng ngËp mÆn kÕt hîp nu«i trång thñy s¶n (ChØ sè thùc vËt + ¶nh radar + Trung b×nh c¸c kªnh ¶nh radar; ChØ sè thùc vËt + ¶nh radar + PC1; Radar + PC2 + PC3). ¾ C¸c tæ hîp sö dông ¶nh radar ®a thêi gian lµm næi bËt c¸c lo¹i líp phñ cã tÝnh chÊt biÕn ®æi theo mïa, nh− lóa, mµu. 4) ViÖc kÕt hîp c¸c ¶nh radar vµ quang häc cã thÓ ®−îc thùc hiÖn b»ng nhiÒu ph−¬ng ¸n kh¸c nhau vµ mçi ph−¬ng ¸n ®Òu cã nh÷ng −u ®iÓm vµ nh÷ng h¹n chÕ nhÊt ®Þnh phô thuéc vµo tõng khu vùc nghiªn cøu, ®Æc ®iÓm cña c¸c ®èi t−îng líp phñ còng nh− lo¹i t− liÖu ¶nh ®−îc sö dông. C¸c ph−¬ng ¸n kÕt hîp chÝnh hay ®−îc sö dông lµ ph−¬ng ¸n t¹o tæ hîp nguyªn gèc, t¹o tæ hîp ¶nh cã biÕn ®æi vµ ph−¬ng ¸n t¹o tæ hîp cã sù kÕt hîp cña ¶nh radar ®a thêi gian. 5) Qu¸ tr×nh chiÕt t¸ch c¸c th«ng tin trªn c¸c tæ hîp ¶nh radar + quang häc cã thÓ ®−îc thùc hiÖn theo ph−¬ng ph¸p ph©n lo¹i tù ®éng hoÆc gi¶i ®o¸n b»ng m¾t. Ph−¬ng ph¸p ph©n lo¹i tù ®éng cho kÕt qu¶ kh¸ch quan, nhanh chãng nh−ng møc ®é nhÇm lÉn vÉn cßn cao, thÝch hîp víi viÖc lËp b¸o c¸o nhanh hoÆc ¸p dông cho nh÷ng khu vùc cã c¸c ®èi t−îng ®¬n gi¶n, t¸ch biÖt râ rµng. VÒ tæng thÓ khi sö dông tËp d÷ liÖu bao gåm tÊt c¶ ¶nh radar (cã thÓ cã nhiÒu ¶nh nÕu chôp ®a thêi gian) vµ c¸c kªnh ¶nh quang häc sÏ cho kÕt qu¶ kh¶ quan h¬n c¶. Ph−¬ng ph¸p gi¶i ®o¸n b»ng m¾t ®ßi hái ng−êi ®iÒu vÏ ph¶i cã kinh nghiÖm, hiÓu biÕt vÒ khu vùc thi c«ng, thêi gian hoµn thµnh l©u h¬n nh−ng cho c¸c kÕt qu¶ ®¸ng tin cËy h¬n vµ ®¸p øng ®−îc yªu cÇu thµnh lËp b¶n ®å. Khi tiÕn hµnh gi¶i ®o¸n ¶nh cÇn chän mét tæ hîp ¶nh cã kh¶ n¨ng ph©n biÖt tèt nhÊt lµm c¬ së nh−ng cÇn tham kh¶o ¶nh quang häc vµ c¸c tæ hîp ¶nh kh¸c. 33 6) Hạn chế cơ bản của phương pháp kết hợp ảnh radar và ảnh quang học là tăng chi phí mua ảnh radar và một phần công tác nội nghiệp, nhưng nếu so sánh với những lợi ích mà phương pháp này đem lại như tăng cường độ chính xác của thông tin, nâng cao khả năng nhận biết và khoanh vạch các đối tượng lớp phủ, qua đó giảm chi phí điều vẽ ngoại nghiệp đồng thời xét tới sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ radar và khả năng sử dụng ảnh vệ tinh cho nhiều mục đích thì có thể cho rằng đây vẫn là phương pháp có hiệu quả và có tính khả thi cao. Tãm l¹i, ph−¬ng ph¸p øng dông kÕt hîp ¶nh radar vµ ¶nh quang häc vÒ c¬ b¶n cã kh¶ n¨ng n©ng cao ®¸ng kÓ chÊt l−îng vµ hiÖu qu¶ chiÕt t¸ch c¸c th«ng tin vÒ líp phñ mÆt ®Êt. §©y lµ mét ph−¬ng ph¸p cã nhiÒu tiÒm n¨ng øng dông nhÊt lµ t¹i c¸c n−íc th−êng xuyªn cã m©y nh− ë n−íc ta. KIÕN NGHÞ : 1) ¶nh radar cã nhiÒu thÕ m¹nh nh−ng viÖc nghiªn cøu øng dông lo¹i t− liÖu nµy ë ViÖt nam cßn rÊt h¹n chÕ. Do ®ã cÇn t¨ng c−êng h¬n n÷a c«ng t¸c nghiªn cøu vµ øng dông ¶nh radar phôc vô theo dâi gi¸m s¸t tµi nguyªn thiªn nhiªn vµ b¶o vÖ m«i tr−êng tại Việt Nam, đặc biệt là c¸c tư liệu ảnh được thu nhận bởi trạm thu ảnh của Việt Nam. 2) MÆc dï míi chØ lµ nh÷ng nghiªn cøu ban ®Çu, nh−ng nh÷ng nghiªn cøu cña ®Ò tµi ®· cho thÊy r»ng ph−¬ng ph¸p kÕt hîp ¶nh radar vµ quang häc ®Ó chiÕt t¸ch c¸c th«ng tin vÒ líp phñ bÒ mÆt cã nhiÒu −u ®iÓm v−ît tréi cho phÐp gi¶i ®o¸n, chiÕt t¸ch ®−îc nhiÒu ®èi t−îng líp phñ mµ nÕu chØ sö dông tõng lo¹i d÷ liÖu ®¬n lÎ sÏ kh«ng thÓ ph©n biÖt hoÆc ph¸t hiÖn ®−îc. Tuy nhiªn, trong ph¹m vi nghiªn cøu cña ®Ò tµi, míi chØ sö dông ¶nh radar ERS 1,2 vµ ENVISAT/ASAR ®é ph©n gi¶i trung b×nh, ph©n cùc ®¬n kÕt hîp víi ¶nh quang häc SPOT trªn 2 vïng thö nghiÖm cô thÓ, c¸c d÷ liÖu cßn ch−a ®−îc ®ång bé hãa nªn c¸c kÕt qu¶ vµ kÕt luËn ®−a ra vÉn cßn h¹n chÕ. V× vËy nhãm thùc hiÖn ®Ò tµi xin ®Ò xuÊt kiÕn nghÞ víi Bé Tµi nguyªn vµ M«i tr−êng cho phÐp Trung t©m ViÔn th¸m x©y dùng dù ¸n thö nghiÖm vÒ øng dông kÕt hîp ¶nh vÖ tinh radar vµ ¶nh quang häc ®Ó thµnh lËp b¶n ®å líp phñ mÆt ®Êt. Trong ®ã sÏ tiÕn hµnh thö nghiÖm víi nhiÒu lo¹i t− liÖu ¶nh radar vµ quang häc kh¸c nhau cã ®é ph©n gi¶i tõ thÊp, trung b×nh ®Õn cao hoÆc siªu cao; sö dông c¸c chÕ ®é ph©n cùc vµ gãc chôp kh¸c nhau trªn c¸c vïng thö nghiÖm cã ®Æc tr−ng líp phñ kh¸c nhau. 34