Đồ án Kỹ thuật nắn ảnh vệ tinh để thành lập bình đồ tỷ lệ 1:50.000

ệu GIS (khuôn dạng và toạ độ tham chiếu trong GIS), từ đó có thể chồng lớp chính sác lớp raster (ảnh viễn thám) với các lớp dữ liệu vector (đang được lưu trữ và cần được cập nhật trong GIS). Điều này giúp tiết kiệm chi phí rất nhiều khi tích hợp hai công nghệ trong việc cập nhật dữ liệu không gian. Có thể nói rằng đây là phương pháp rẻ và nhanh nhất để thu được thông tin mới nhất trên một khu vực rộng lớn. Ảnh vệ tinh được sử dụng như ảnh nền, sử dụng các công cụ để đo vẽ điểm, đường thảng gấp khúc, đa giác bất kỳ…để cập nhật hoặc thành lập mới các lớp dữ liệu không gian tương ứng. I.3.2. Mối liên hệ giữa độ phân giải và tỷ lệ bản đồ Công thức liên hệ ? Độ phân giải không gian của một số Sensor hiện nay Độ phân giải (m) Tỷ lệ bản đồ phù hợp 1 × 1 1 : 5.000 2 × 2 1 : 10.000 10 × 10 1 : 50.000 30 × 30 1 : 150.000 100 × 100 1 : 500.000 500 × 500 1 : 2.500.000 Bảng 8 - Mối quan hệ giữa độ phân giải không gian và tỷ lệ bản đồ Trong những năm trở lại đây, ảnh vệ tinh có độ phân giải cao như Ikonos, Quickbird, Orb View (Mỹ), Alos (Nhật), Irs (Ấn Độ), Spot (Pháp)vv.. đang là đề tài nghiên cứu ứng dụng sôi động trên phạm vi toàn thế giới. Xu thế sử dụng ảnh vệ tinh phân giải cao ngày càng cạnh tranh mạnh mẽ với ảnh số hàng không, trong đố có sản phẩm bản đồ trực ảnh được nắn từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao. Để có được bản đồ trực ảnh từ dữ liệu là ảnh vệ tinh phân giải cao, chúng ta phải tiến hành nắn chỉnh hình học ảnh gốc và hiệu chỉnh, xử lý phổ tấm ảnh đó. Quá trình nắn ảnh viễn thám giữ một vai trò quan trọng trong công nghệ xử lí ảnh viễn thám. Việc nắn chỉnh này sẽ giúp chúng ta hoàn thiện các quá trình xử lí gia công các thông tin trong bài toán phân loại ảnh, thành lập hoặc hoàn hiện chỉnh bản đồ, chồng xếp các thông tin bản đồ chuyên đề, xây dựng cơ sở dữ liệu trong hệ thống thông tin địa lí… Chương 2: NẮN CHỈNH HÌNH HỌC ẢNH VỆ TINH Biến dạng hình học của ảnh đựơc hiểu như sự sai lệch vị trí giữa toạ độ ảnh thực tế (đo được) và toạ độ ảnh lý tưởng được tạo bởi bộ cảm có thiết kế hình học chính xác và trong các điều kiện thu nhận lý tưởng, nhằm loại trừ sai số giữa toạ độ ảnh thực tế và toạ độ ảnh lý tưởng cần phải tiến hành hiệu chỉnh hình học. Sự cần thiết của việc hiệu chỉnh hình học ảnh viễn thám? Do bản chất của các phương pháp thu chụp ảnh của các camera/sensor trên máy bay/ vệ tinh nên hình ảnh của mặt đất nhận được trên các tấm ảnh còn chứa nhiều sai số. Các băng ảnh của mỗi cảnh ảnh vệ tinh cần phải được xử lý hiệu chỉnh để khớp, chỉnh để có thể đưa ra hình ảnh chân thực, chính xác nhất, phục vụ cho các công việc nghiên cứu trên nó tốt hơn. Các đối tượng được nghiên cứu trên tư liệu ảnh viễn thám cần phải được chỉ ra vị trí chính xác của chúng trong một hệ tọa độ tham chiếu xác định. § II.1. Nguyên nhân làm cho biến dạng ảnh vệ tinh II.1.1. Các nguyên nhân gây sai số méo hình của ảnh vệ tinh: Các sai số làm méo hình ảnh viễn thám có thể được chia thành hai nhóm là sai số méo hình hình học của chính hệ thống Sensor và sai số méo hình do ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài hệ thống. 1. Sai số méo hình hình học của hệ thống Sensor: Sai số này phát sinh chủ yếu do có sự thay đổi trong hoạt động của Sensor như các méo hình quang học của Sensor, sự thay đổi tốc độ quét tuyến tính và sự lặp lại của các đường quét. Ảnh hưởng của các sai số này khi kiểm định thường rất nhỏ so với các sai số ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài. Vì thế, trong một chừng mực nào đó chúng ta không cần thiết phải quan tâm đến yếu tố này. 2. Sai số do các yếu tố bên ngoài: Chủ yếu gây ra do sự thay đổi của các nguyên tố định hướng ngoài (vị trí quĩ đạo của Sensor), khúc xạ khí quyển, độ cong của quả đất, chênh cao địa hình…ảnh hưởng hầu hết của các loại sai số này tương tự như trong ảnh hàng không, tuy nhiên trong viễn thám một số sai số này có tính khác biệt… Khi nhận ảnh thẳng đứng, hình ảnh tạo ra cho từng hệ thống Sensor sẽ có khuôn mẫu hình học khác nhau, các khuôn mẫu này phụ thuộc vào máy chụp ảnh sử dụng. Do đó sự méo hình sẽ có quan hệ tương xứng với khuôn dạng hình học tạo ảnh. Sự méo hình toàn cảnh (méo hình tổng hợp) thể hiện như hình vẽ. Hình 16 – Méo hình tổng hợp II.1.2. Một số yếu tố gây nên biến dạng hình học ảnh vệ tinh Do chuyển động của vệ tinh, sai lệch quỹ đạo, sai lệch vận tốc… Do bản thân camera: sai số của thiết bị điện tử, sai số kiểm định các yếu tố định hướng ngoài… Do việc ghi liên tục trên quỹ đạo, do cá góc nghiêng, xiên của vệ tinh… Do chuyển động xoay của Trái đất Do độ cong Trái đất, do địa hình thay đổi Do chiết quang khí quyển Do phép chiếu bản đồ. II.1.3. Một số dạng méo hình của ảnh vệ tinh Méo hình do bản thân bộ cảm biến của vệ tinh: Méo hình do các yếu tố bên ngoài Hình 17 - Một số dạng méo hình của ảnh vệ tinh II.1.4. Bản chất của hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh Hiệu chỉnh hình học phải được thực hiện để loại trừ sự biến dạng về mặt hình học của ảnh. Như vậy, hiệu chỉnh biến dạng hình học của ảnh là quá trình chuyển các điểm trên ảnh bị biến dạng về toạ độ thực của chúng trong hệ toạ độ mặt đất và được hiểu như quá trình xử lý nhằm loại bỏ sai số nội sai gây bởi tính chất hình học của bộ cảm và ngoại sai gây bởi vị thế của vật mang và sự thay đổi của địa hình. Như vậy, sau quá trình xử lý về mặt hình học, ảnh thực tế (thu được) sẽ không còn bị biến dạng và kết quả nhận được giống như ảnh lý tưởng được tạo bởi một bộ cảm có thiết kế hình học chính xác và thu nhận ảnh trong các điều kiện lý tưởng. Những biến dạng hình học cần phải được loại trừ trước khi đưa ảnh vào sử dụng để: Xác định toạ độ của các đối tượng (điểm, đường, vùng) hoặc tạo ảnh lập thể. Chồng các ảnh với nhau để tích hợp trong xử lý và phân tích ảnh. Hiển thị ảnh trong môi trường GIS, thông thường để tạo ảnh nền cho các dữ liệu vector trong GIS đòi hỏi ảnh vệ tinh phải được đăng ký theo toạ độ được sử dung bởi GIS. Như vậy bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây dựng mối tương quan giữa hệ toạ độ ảnh và hệ toạ độ quy chiếu chuẩn (có thể là hệ toạ độ mặt đất vuông góc hoặc địa lý) dụa vào các điểm khống chế mặt đất, vị thế của sensor, điều kiện khí quyển… Hay nói một cách cụ thể, hiệu chỉnh hình học: Là một trong những bước xử lý ảnh cơ bản để phục vụ các công việc chiết tách thông tin tiếp theo. Loại bỏ các sai số méo hình (tùy theo các mức độ xử lý) Đăng ký tấm ảnh về một hệ tọa độ tham chiếu xác định. Công việc này được thực hiện qua việc áp dụng các mô hình toán học, các điểm khống chế mặt đất và mô hình số độ cao. Trong đo ảnh, viễn thám, hiệu chỉnh hình học ảnh ở những mức cao nhất cũng còn gọi là nắn ảnh và nắn ảnh trực giao. §II.2. Nguyên lý chung để nắn chỉnh ảnh vệ tinh II.2.1. Nguyên lí nắn ảnh số chung Ảnh số có thể xem như là mảng giá trị độ xám được lưu trữ trong máy tính, vì vậy việc nắn chỉnh ảnh số là sự thay đổi vị trí của các con số này và hiển thị lại giá trị độ xám của các pixel nằm trong mảng sắp xếp của ảnh số. Sự biến đổi này dụa trên hàm số chuyển đổi toạ độ tức là phải xác định mối quan hệ hình học giữa ảnh gốc và ảnh sau khi nắn và các phương pháp tái chia mẫu được lựa chọn thích hợp. Trong nắn chỉnh hình học ảnh số, vấn đề đầu tiên cần phải xác định là mối quan hệ hình học giữa ảnh gốc và ảnh sau khi nắn. Giả sử rằng toạ độ của pixel P nào đó trước và sau khi nắn là (x,y) và (X,Y) chúng ta sẽ có quan hệ hàm số sau: Xp = Fx(xp,yp) Yp = Fy(xp,yp) ( * ) Và xp = fx(Xp,Yp) yp = fy(Xp,Yp) ( * * ) Hàm số * tương đương với nắn ảnh trực tiếp. Theo phương pháp này đầu tiên tính toạ độ (X,Y) của điểm ảnh trên ảnh nắn từ toạ độ (x,y) trên ảnh gốc. Ngay sau khi tính chuyển , giá trị độ xám của pixel đó sẽ được gán từ giá trị nội suy theo các phương pháp tái chia mẫu thích hợp. Hàm số * * tương ứng với phương pháp nắn ảnh gián tiếp. Ngược với phương pháp nắn ảnh trực tiếp, phương pháp này lấy ảnh nắn làm cơ sở cho sự lựa chọn. Đối với từng pixel trong ảnh nắn, việc hiệu chỉnh vị trí của chúng trong ảnh gốc cần phải được tính toán trước tiên thông qua hàm số chuyển đổi * *. Theo vị trí tính toán được chỉ ranhờ toạ độ (X,Y) thì giá trị độ xám có thể nhận được từ ảnh gốc và từ đó gán sang pixel vừa gán được trong ảnh nắn. Các hàm số Fx, Fy hoặc fx, fy thường là các biểu thức toán học của hình học chiếu hoặc đa thức. Khi nắn chỉnh hình học ảnh số (tức là vị trí hình học của các pixel đã thay đổi), nếu chúng ta muốn biết các giá trị độ xám của các pixel thì cần lấy lại mẫu lần nữa trên cơ sở đã lấy lại mẫu trước đây trên ảnh gốc. Các hàm số thường được sử dụng trong thực tế để nội suy lại giá trị độ xám của các pixel là hàm song tuyến, hàm bậc ba… Trong nắn ảnh vệ tinh, chênh cao địa hình trên ảnh rất nhỏ so với độ cao bay của vệ tinh, vì vậy ta có thể sử dụng các hám số trên làm cơ sở để giải bài toán nắn ảnh. Tuy nhiên, khi nắn ảnh đòi hỏi độ chính xác cao, ngoài ảnh hưởng của chênh cao địa hình, chúng ta còn quan tâm đến ảnh hưởng của độ cong Trái đất. Vì vậy, ngoài các yếu tố định hướng của ảnh, chúng ta cần có số liệu độ caocủa vùng cần nắn DEM sử dụng trong mô hình nắn. Khi đó ta sử dụng phương trình biến đổi hình học tương ứng (phương trình đồng phương) để thực hiện chuyển đổi giữa toạ độ (x,y) của ảnh gốc và (X,Y) của ảnh nắn với độ cao Z của chúng. Vì khối lượng tính toán đòi hỏi rất lớn nên ta có thể chia nhỏ ảnh để thực hiện. Đối với 4 điểm nằm ở 4 góc vùng nắn được chia nhỏ, ta sử dụng phương trình thay đổi hình học chiếu chặt chẽ, ngược lại đối với các điểm nắn khác lúc đó ta có thể sử dụng đa thức đơn giản để tính toán. II.2.2. Đối với ảnh viễn thám Dựa trên cơ sở mô hình toán học được sử dụng, các phương pháp nắn ảnh số có thể được chia làm hai nhóm là phương pháp sử dụng thông số và không sử dụng thông số. Phương pháp sử dụng thông số là phương pháp sử dụng phương trình số hiệu chỉnh. Phương trình này dựa trên cơ sở phương trình tạo ảnh hình học của hệ thống Sensor. Trong khi đó, phương pháp không sử dụng thông số bỏ qua vấn đề tạo ảnh hình học mà chỉ mô tả sự méo hình của chính bản thân tấm ảnh theo đa thức và phương pháp nội suy trong lĩnh vực xác suất thống kê. § II.3. Mô hình toán học II.3.1. Một số mô hình toán học Để hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh phân giải cao, phép chiếu hình, góc nghiêng, vệt quét, điều kiện khí quyển, độ cong trái đất, chênh cao địa hìnhvv…chính là nguyên nhân gây biến dạng ảnh vệ tinh. Rất cần thiết để hiệu chỉnh biến dạng này trước khi sử dụng nó. Độ chính xác khi dung các ảnh vệ tinh phân giải cao sẽ phù hợp với việc thành lập bản đồ tỷ lệ lớn. Trước đây, điều này đã được xem xét đến, khi mà các thông số của quĩ đạo còn chưa biết rõ. Sử dụng mô hình toán học để bù đắp lại và hiệu chỉnh sự méo hình, phương pháp này được gọi là phương pháp loại bỏ méo hình hình học. Nó không quan tân đến tất cả các nguồn gây méo mó hình ảnh nhưng nó rất cần kết hợp với các điểm khống chế mặt đất. Chính điều này tạo nên các công đoạn hiệu chỉnh hình học dễ dàng hơn khi không đủ các thông số. Một vài trường hợp biến đổi 2D hay 3D được sử dụng số lượng điểm khống chế khác nhau. Sử dụng mô hình toán học này cùng cung cấp đầy đủ thông tin về ảnh hưởng của độ cao bề mặt Trái đất đến ảnh nắn. Có thể áp dụng nhiều mô hình toán học sau: II.3.1.1. Phương pháp mô hình vật lý Mô hình vật lý: Dựa trên các thiết bị GPS gắn trên vệ tinh, bộ theo dõi sao, thiết bị hồi chuyển… có thể xác lập được các mối quan hệ toán học giữa: Toạ độ cục bộ của thiết bị chụp Vị trí vệ tinh Hệ tọa độ điều khiển vệ tin Hệ tọa độ tham chiếu; hệ tọa độ trắc địa; lưới chiếu bản đồ và các điểm khống chế mặt đất. Tuy nhiên, vì nhiều lý do mà hầu hết các nhà cung cấp ảnh không công khai, hoặc cung cấp dữ liệu về mô hình vật lý thu chụp ảnh cho khách hàng. Riêng nhà cung cấp ảnh SPOT cung cấp dữ liệu này công khai cho khách hàng. 2. Các kiểu mô hình vật lý: 1 – Mô hình 1 cảnh: Là mô hình cho từng cảnh riêng (60 km × 60 km) 2 – Mô hình theo dải: Mô hình gắn kết các cảnh chụp cùng thời điểm trong dải bay. Có thể gắn 9 cảnh trong 1 dải (60 km × 540 km) 3 – Mô hình khối: Mô hình này gắn kết các dải và cảnh chụp các thời điểm khác nhau - Ưu điểm: Số lượng điểm khống chế cần tối thiểu Độ chính xác cao trong khu vực rộng lớn - Nhược điểm: Cần thiết bị phần cứng và phần mềm chuyên dụng (đắt tiền) Minh hoạ mô hình hình học ảnh vệ tinh Z X Y L T V R S G Giá trị T, L, R xác định trong hệ toạ độ địa tâm G (X,Y,Z) Hệ toạ độ quỹ đạo cục bộ (T,L,R) Hình 18 : Hệ toạ độ địa tâm và hệ toạ độ quĩ đạo cục bộ Y Z X h j l l’ h’ j’ Y Z p 0 0 q L T R Z X Y L T V R S G Toạ độ ảnh trong hệ toạ độ cuc bộ LRT Hệ toạ độ địa tâm XYZ Hệ toạ độ trắc địa λ . φ . h Hệ toạ độ bản đồ x y Z (Z: độ cao Geoid) II.3.1.2. Phương pháp mô hình tham số / mô hình chặt chẽ: Dựa trên điều kiện cơ bản của đo ảnh, đó là sự đồng tuyến của các véc-tơ điểm địa vật và điểm ảnh trên mỗi đường ảnh của đầu thu CCD. X’ = 3 góc xoay αi, biểu diễn trong ma trận R qua các phần tử Rij Hiện nay, việc truy cập vào các dữ liệu mô hình camera: thông số kiểm định, các dữ liệu định hướng ngoài của các loại sensor đa phần là không thể. Quan điểm của các nhà cung cấp ảnh: không muốn cung cấp thông tin độc quyền, vì cả lý do cạnh tranh. Quan điểm của công nghệ đo ảnh / viễn thám: khó chấp nhận, vì điều này là trở ngại cho việc khai thác thông tin ảnh 1 cách chính xác nhất. Giải pháp dung hòa: xây dựng các hàm số hữu tỷ: Rational Functions. II.3.1.3. Phương pháp mô hình hàm đa thức hữu tỷ Mô hình hàm đa thức hữu tỷ là bài toán mô hình không tham số (non-parametric model), mô hình loại này là một công cụ của hầu hết các phần mềm hoàn chỉnh để xử lí ảnh vệ tinh. Loại mô hình này tiến dần đến việc sử dụng các loại ảnh thương mại cho phép đưa ra sản phẩm có giá trị cao, như là các bản đồ trực ảnh (ortho) không thể thiếu sự cần thiết của một mô hình đầu thu ảnh, nhưng có kèm các hệ số trong mối quan hệ hệ toạ độ ảnh và hệ toạ độ mặt đất. Mô hình hàm đa thức hữu ty đưa ra một mối quan hệ xác định rõ ràng giữa hệ toạ độ ảnh (x,y) và hệ toạ độ trắc địa 3D (x,y,z) thông qua liên hệ đa thức, xem hàm số sau: Trong đó P1,P2,P3,P4 là các giá trị đa thức bậc 3, tương ứng với 20 hệ số Dựa trên các hệ số của hàm đa thức hữu tỷ, được cung cấp bởi nhà cung cấp ảnh, hoặc được xác định qua các mức xử lý ảnh. Mô hình này thường áp dụng cho các vệ tinh chụp ảnh độ phân giải siêu cao (VHRS). Người dùng có thể không cần biết hết thông tin về loại camera/sensor của vệ tinh. Đã được nghiên cứu và kiểm chứng qua thực nghiệm; đã được các nhà cung cấp ảnh/quản lý vệ tinh thừa nhận. Nhà cung cấp ảnh cung cấp các hệ số của hàm đa thức hữu tỷ trong siêu dữ liệu đi cùng dữ liệu ảnh. Hầu hết các gói phần mềm xử lý ảnh vệ tinh thương mại đều cập nhật mô hình này cho các loại vệ tinh VHRS. Độ chính xác được cải thiện, giảm được số lượng điểm khống chế ảnh, đặc biệt là trong các trường hợp bình sai khối ảnh. II.3.1.4. Phương pháp hàm đa thức Mô hình hàm đa thức thường dung để chuyển từ hệ toạ độ ảnh sang hệ toạ độ trắc địa. Việc chuyển đổi toạ độ có thể nhanh hay chậm phụ thuộc vào số bậc khác nhau của hàm đa thức làm cơ sở cho hiệu chỉnh sự méo mó hình học của ảnh, với sự tham gia của số lượng điểm khống chế và loaị địa hình. Biến đổi bậc 1 là sự biến đổi tuyến tính (linear), loại này có thể xác định vị trí, tỷ lệ, độ nghiêng và góc xoay của ảnh. Trong hầu hết cá trường hợp, hàm đa thức bậc 1 được dùng vào phép chiếu hình ảnh thô, chuyển từ đối tượng đến một vùng phủ nhỏ dữ liệu. Biến đổi đa thức bậc 2 hoặc cao hơn là các biến đổi không tuyến tính (nonlinear) điều này có thể được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu kinh độ/vĩ độ đến đối tượng hoặc hiệu chỉnh biến dạng không tuyến tính như là sự uốn cong của Trái đất, biến dạng của ống kính camera. Dựa theo phương trình biến đổi của mô hình hàm đa thức 2D và 3D: Đa thức tuyến tính: Đa thức bậc 2: Đa thức bậc 3: Đa thức tổng quát 3 chiều 3D : Trong đó a, b là ma trận hệ số, (X,Y) là ma trận tham số. I.3.1.5. Phương pháp mô hình projective Mô hình projective diễn tả mối quan hệ giữa hai không gian dựa trên cơ sở phép chiếu phối cảnh. Các yếu tố cơ bản của phép chiếu phối cảnhbao gồm điểm tâm chiếu phối cảnh, chum tia chiếu đi từ điểm này đến mặt phẳng thứ hai khác của các chum tia mà không chứa tâm chiếu. Hai không gian này được định nghĩa trong công việc của chúng ta như là không gian ảnh và không gian vật. Mối quan hệ giữa hai không gian này được diễn tả qua công thức: 8 thông số biến đổi: trong đó: L là hệ số, (x,y) là toạ độ ảnh và (X,Y) là toạ độ trắc địa Mô hình DLT : II.3.1.6. Phương pháp mô hình Affine: Việc chấp nhận mô hình Affine coi như là đối ngược với mô hình của phép chiếu phối cảnh đối với ảnh vệ tinh quét theo tuyến như là ảnh SPOT và MOMS-02 và kết quả được chỉ ra rằng mô hình Affine đòi hỏi định hướng và tăng dày ảnh phải vững chắc, kết cấu phải ổn định. Mỗi điểm định hướng (noteworthy) được sử dụng trong mô hình affine có thể lưu giữ ít nhất 30 phần trăm giá trị ảnh bởi bậc của ảnh lập thể không cần đến đối với hàm hữu tỷ. Mỗi quan sát mặt đất của 1 điểm khống chế GCP sẽ tạo nên 2 phương trình điều kiện affine nhận được từ mối quan hệ giữa hệ toạ độ ảnh và hệ toạ độ trắc địa GCP trong hệ thống địa cầu trung tâm. Hai phương trình điều kiện affine đó như sau: 3D: x = a0 + a1X + a2Y + a3Z (8) y = b0 + b1X + b2Y + b3Z 2D: x = aX + bY + e ( 9) y = cX + dY + f trong đó: (x,y) là hệ toạ độ ảnh, (X,Y,Z) là hệ toạ độ trắc địa II.3.2. Trình tự cơ bản để hiệu chỉnh hình học Các bước cơ bản của quá trình hiệu chỉnh hình học như sau: Chọn phương pháp: Chọn phương pháp phải dựa trên bản chất sự biến dạng của ảnh và số lượng điểm khống chế mặt đất sẵn có (thể hiện trên ảnh) để chọn phương pháp hiệu chỉnh thích hợp. Ba phương pháp sau đây thường được sử dụng: Hiệu chỉnh hệ thống: Áp dụng loại trừ biến dạng do nội sai do thiết bị chế tạo không hoàn chỉnh. Trường hợp này, nếu có dữ liệu tham chiếu hình học hay số liệu hình học của sensor thì biến dạng hình học của ảnh do sai số hệ thống được loại trừ hoàn toàn. Hiệu chỉnh phi hệ thống: Lập đa thức tương quan giữa hệ toạ độ ảnh và hệ toạ độ quy chiếu chuẩn (dung phương pháp số bình phương nhỏ nhất). Trong phương pháp này đòi hỏi phải có một số điểm đã biết toạ độ thực trên mặt đất và được thể hiện rõ rang trên ảnh, các điểm này được gọi là điểm khống chế mặt đất (GCP), Quá trình xác định toạ độ ảnh (cho bởi hàng, cột) của các điểm này trong ảnh bị biến dạng và đưa về toạ độ thực của chúng trong hệ toạ độ mặt đất cho trên bản đồ, được gọi là đăng ký hình học của ảnh. Khi chọn các điểm này cần phải lưu ý đến sự phân bố vị trí của các điểm trên ảnh (không nên tập trung ở vùng nhỏ của ảnh) vì sự phân bố tốt sẽ nâng cao độ chính xác hiệu chỉnh. Đa thức tương quan giữa hệ toạ độ ảnh và hệ toạ độ quy chiếu chuẩn của các điểm GCP sẽ được xử lý bởi chương trình trên máy tính và sau khi chuyển đổi ảnh sẽ có hệ toạ độ mặt đất. Độ chính xác đạt được phụ thuộc vào bậc của đa thức, số điểm khống chế và sự phân bố của chúng. Quá trình đăng ký hình học của ảnh đối với bản đồ được gọi là image-to-map registration, trong thực tế có thể áp dụng phương pháp này để đăng ký từ toạ độ của một ảnh này đối với ảnh khác và được gọi là image-to-image registration. Hiệu chỉnh phối hợp: Hiệu chỉnh hệ thống được áp dụng trước đối với ảnh nhằm loại trừ sai số hệ thống do thiết bị (nội sai), sau đó sai số còn lại (ngoại sai) sẽ được loại trừ bằng đa thức bậc thấp hơn để nhận được ảnh có sai số là tối thiểu sau khi hiệu chỉnh hình học. Kiểm tra độ chính xác Sau khi đăng ký toạ độ ảnh, độ chính xác của việc hiệu chỉnh hình học cần phải được kiểm tra bởi các cặp điểm GCP mà không tham gia trong quá trình chuyển đổi (điểm kiểm tra). Nếu độ chính xác không thoả mãn tiêu chuẩn yêu cấu (sai số 1 pixel) thì phải kiểm tra lại dữ liệu toạ độ được nhập trong quá trình chuyển đổi hoặcchọn mô hình toán khác sao cho kết quả đạt được là tốt nhất. Nội suy và tái chia mẫu Đây là giai đoạn cuối cùng của hiệu chỉnh hình học, vì ảnh sau khi hiệu chỉnh sẽ có sự thay đổi vị trí nên giá trị độ sáng của các pixel cần phải được tính và gán lại theo vị trí mới. Phương pháp nội suy và tái chia mẫu nhằm xác định giá trị độ sáng các pixel trên ảnh đã hiệu chỉnh từ các giá trị độ sang của các pixel trên ảnh gốc. Hình 19 :Trình tự các bước hiệu chỉnh II.3.3. Độ chính xác hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh: Độ chính xác hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh phụ thuộc vào các yếu tố sau: Phụ thuộc vào độ chính xác (toạ độ, độ cao) của các điểm khống chế mặt đất Phụ thuộc vào độ chính xác của việc xác định vị trí các điểm khống chế mặt đất ở trên ảnh Phụ thuộc vào số lượng, đồ hình bố trí điểm khống chế mặt đất trong cảnh ảnh, trong khối. Trong một số trường hợp, độ chính xác hiệu chỉnh hình học cũng phụ thuộc vào số lượng, vị trí phân bố, độ chính xác đo các điểm liên kết ảnh Phụ thuộc vào mô hình toán học được sử dụng Phụ thuộc chất lượng, độ chính xác của mô hình số độ cao. Hình 20: Hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh Độ chính xác độ cao mô hình lập thể: Độ chính xác xác định độ cao được tính theo công thức: = ± . . ở đây: h - độ cao bay chụp ảnh b - độ dài đường đáy chụp ảnh f – tiêu cự máy chụp σpx - độ chính xác đo thi sai Từ công thức trên có thể thấy thông số có thể điều chỉnh được để nâng cao độ chính xác là thay đổi tỷ số b/h (tỷ số giữa đường đáy ảnh và độ cao bay chụp). Đối với ảnh Spot lập thể, tỷ số này phụ thuộc vào góc chụp cặp ảnh: b/h = tgαt + tgαp. Giá trị dịch vị trí điểm ảnh do chênh cao địa hình Áp dụng theo công thức tính giá trị xê dịch vị trí điểm ảnh trong đo ảnh hàng không do chênh cao địa hình gây nên ∆r = ∆h (f/H)R/ (H-∆h) Hình 21: Ảnh hưởng của độ chính xác mô hình số độ cao đến độ chính xác trực ảnh Có thể áp dụng công thức gần đúng như sau: Sai số vị trí điểm trên ảnh nắn phụ thuộc vào độ chính xác của DEM và góc nghiêng của trục quang của ảnh. Bảng 9: Lựa chọn độ chính xác DEM cho nắn trực ảnh vệ tinh So sánh ảnh của phép chiếu trực giao và ảnh của phép chiếu xuyên tâm Hình 22 So sánh ảnh trực giao sử dụng mô hình DEM có và không có độ cao của các địa vật Hình 23 Chương III: KHẢO SÁT KỸ THUẬT NẮN CHỈNH HÌNH HỌC ẢNH SPOT ĐỂ THÀNH LẬP BÌNH ĐỒ TỶ LỆ 1:50.000 §III.1. Giới thiệu khu thực nghiệm III.1.1. Điều kiện tự nhiên 1.Vị trí địa lý: Hà Nội - thủ đô của Việt Nam - nằm ở vị trí trung tâm đồng bằng Bắc Bộ. Giới hạn trong khoảng từ: Vĩ độ Bắc: 20º53' đến 21º23' Kinh độ đông: 105º44' đến 106º02' Tiếp giáp với 5 tỉnh: Thái Nguyên ở phía bắc, Bắc Ninh và Hưng Yên ở phía đông và đông nam, Hà Tây và Vĩnh Phúc ở phía nam và phía tây. Hà Nội nằm hai bên bờ sông Hồng, giữa vùng đồng bằng Bắc Bộ trù phú. Với vị trí và địa thế đẹp, thuận lợi, Hà Nội là trung tâm chính trị ,văn hoá và khoa học lớn, đầu mối giao thông quan trọng của Việt Nam. Hình 24 : Hồ Hoàn kiếm trung tâm của thủ đô Hà Nội Diện tích tự nhiên 970 km2 Chiều dài nhất từ phía bắc xuống phía nam là hơn 50km Chỗ rộng nhất từ tây sang đông là 30km Cao nhất là núi Chân Chim : 462m (huyện Sóc Sơn) Thấp nhất thuộc xã Gia Thuỵ (huyện Gia Lâm), 12m so với mặt nước biển 2.Địa hình Dạng địa hình chủ yếu của Hà Nội là đồng bằng được bồi đắp bởi các dòng sông với các bãi bồi đại, bãi bồi cao và các bậc thềm. Xen giữa các bãi bồi đại và các bãi bồi cao còn có các vùng trũng với các hố, đầm (dấu vết của các lòng sông cổ). Phần lớn diện tích Hà Nội nắm trong cùng đồng bằng châu thổ sông Hồng với độ cao trung bình từ 15m đến 20m so với mặt nước biển. Còn lại chỉ có khu vực đồi núi ở phía bắc và phía tây bắc của huyện Sóc Sơn thuộc rìa phía nam của dãy núi Tam Đảo có độ cao từ 20m đến hơn 400m, đỉnh Chân Chim cao nhất là 462m. 3.Khí hậu Khí hậu Hà nội là khí hậu nhiệt đói gió mùa ẩm. Mùa hè nóng, mưa nhiều và mùa đông lạnh, mưa ít. Nằm trong vùng nhiệt đới, Hà Nội quanh năm tiếp nhận được lượng bức xạ mặt trời dồi dào và có nhiệt độ cao. Do chịu ảnh hưởng của biển, Hà nội có độ ẩm và lượng mưa khá lớn Trung bình hằng năm, nhiệt độ không khí 23.6ºC, đôh ẩm 79%, lượng mưa 1245 mm Mỗi năm có khoảng 114 ngày mưa. Hà Nội có đủ bốn mùa xuân, hạ, thu, đông. Sự luân chuyển của các mùalàm cho khí hậu Hà Nội thêm phong phú, đa dạng và có những nét riêng. Từ tháng 5 đến tháng 8 là mùa hè: nóng và thi thoảng có mưa rào Từ tháng 9 đến tháng 11 là mùa thu: thời tiết khô ráo, trời cao, xanh ngắt, gió mát nắng vàng Từ tháng 11 đến tháng 1 năm sau là mùa đông: thời tiết lạnh, khô ráo Từ tháng 2 đến tháng 4 là mùa xuân: cây cối xanh tốt với hàng ngàn loài hoa khoe sắc: mùa của những lễ hội truyền thống độc đáo, mở đầu là tết Nguyên Đán - lễ hội lớn và quan trọng nhất của người Việt Nam. Nhiệt độ thấp nhất: 2.7ºC (tháng 1/1955) Nhiệt độ cao nhất: 42.8ºC (tháng 5/1926) Khách du lịch có thể tới thăm Hà Nội quanh năm. Tuy nhiên, mùa xuân, mùa thu và mùa đông rất thích hợp với du khách ở những vùng hàn đới 4.Thuỷ hệ Hà Nội là thành phố gắn liền với những con sông, trong đó có sông Hồng là lớn nhất. Sông Hồng bắt đầu từ dãy Nguỵ Sơn (Trung Quốc), ở độ cao 1776m, chảy theo hướng tây - bắc - đông – nam vào Việt Nam từ Lào Cai và chảy ra vịnh Bắc Bộ. Sông Hồng chảy qua Hà Nội dài khoảng 30 km. Đê sông Hồng được đắp từ năm 1108, đoạn từ Nghi Tàm đến Thanh Trì, gọi là đê Cơ Xá. Ngày nay sông Hồng ở Việt Nam có 1267 klm đê ở cả hai bên tả, hữu ngạn. Độ cao mặt đê tại Hà Nội là 14m so với mặt nước biển. Sông hồng góp phần quan trọng trong sinh hoạt đời sống cũng như trong sản xuất. Lượng phù sa của sông hồng rất lớn, trung bình 100 triệu tấn/năm. Phù sa giúp cho đồng ruộng thêm màu mỡ, đồng thời bồi đắp và mở rộng vùng châu thổ. Nguồn cá bột của sông Hồng đã cung cấp cá giống đáng kể cho nghề nuôi cá nước ngọt ở đồng bằng Bắc Bộ. Ngoài sông Hồng, trong địa phận Hà Nội còn có sông Tô Lịch, sông Kim Ngưu, sông Nhuệ và sông Cà Lồ. III.1.2. Điều kiện dân cư, kinh tế, văn hoá – xã hội Dân cư Số dân của thành phố tính đến ngày 31 tháng 12 năm 2003 có 3.055.300 người trong đó dân số nnội thành chiếm 53%, dân số ngoại thành chiếm 47%. Mật độ dân số Dân cư Hà Nội phân bố không đều giữa các vùng lãnh thổhành chính cà giữa các vùng sinh thái. Mật độ dân số trung bình của Hà Nội là 2881 người/km² (mật độ trung bình ở nội thành 19163 người/km², riêng quận Hoàn Kiếm là 37265 người/km², ở ngoại thành 1721 người/km²). Mật độ này cao gấp 12 lần so với mức trung bình của cả nước, gần gấp đôi mật độ dân số ở vùng đồng bằng sông Hồng và là thành phố có mật độ cao nhất cả nước Các đơn vị hành chính Hà Nội Hà Nội tính tới nay gồm chin quận nội thành: Ba Đình, Hoàn Kiếm, Hai Bà Trưng, Đống Đa, Tây Hồ, Thanh Xuân, Cầu Giấy, Long Biên, Hoàng Mai và năm huyện ngoại thành: Đông Anh, Gia Lâm, Sóc Sơn, Thanh Trì, Từ Liêm, Tổng diện tích 920.97 km² (nội thành chiếm 19.97% và ngoại thành chiếm 83.03%, bằng 0.28% diện tích của cả nước). Dân số: 3.055.300 người Kinh tế Tính đến năm 2002, GDP Hà Nội đạt 20.280 tỷ đồng chiếm 7.8% tổng sản phẩm nội của cả nước với tốc độ tăng trưởng 10.37% so với năm 2001. Trong đó tỷ trọng ngành nông nghiệp chiếm 2.4%: ngành công nhiệp và xây dựng cơ bản chiếm 38.8% và ngành dịch vụ chiếm 58.8%. Tốc độ tăng trưởng kinh tế những năm 2000-2002 của Hà Nội đều tăng hơn 10% mỗi năm 3) Văn hoá – xã hội Tất cả các cơ quan thông tấn, báo chí xuất bản cấp quốc gia đều đóng tại Hà Nội. Tin tức của mọi vùng lãnh thổ trên đất nước cũng được phát ra từ đây trên song phát thanh và truyền hình. Hàng trăm tờ báo và tạp chí, hàng chục đầu sách mới của gần 40 nhà xuất bản trung ương phát hành khắp nơi, ra cả nước ngoài làm phong phú đời sống văn hoá của nhân dân và giới thiệu hình ảnh Việt Nam với bạn bè thế giới. Về số lượng nhà bảo tàng, thư viện, nhà văn hoá, câu lạc bộ, rạp hát, chiếu bong, hiệu sách,…di tích lịch sử văn hoá, kiến trúc và cách mạng, Hà Nội đứng đầu, 521 trong số hơn 2000 di tích đã được Bộ Văn hoá - Thông tin công nhận xếp hạng. Hà Nội là một trong những địa phương đi đầu trong cả nước về xây dựngnếp sống văn minh và gia đình văn hoá. Giáo dục và đào tạo: Hà Nội tập trung hơn 44 trường đại học và cao đẳng của đất nước, với hơn 330 nghìn học sinh – sinh viên. Sau cách mạng Tháng Tám 1945, tất cả các truờng ở Việt Nam đều dùng tiếng Việt. Với hơn một trăm viện nghiên cứu ở hai trung tâm Khoa học tự nhiên và Khoa học xã hội và nhân văn quốc gia, ở các học viện và các cán bộ, các ngành, Hà Nội là nơi hội tụ nhân tài của đất nước. Phần lớn các chuyên gia đầu ngành đang công tác, nghiên cứu khoa học và giảng dạy ở thủ đô. Có thể nói đây là một nguồn tài nguyên quý giá, một lợi thế nhất trong cả nước về nhu cầu hợp tác khoa học kỹ thuật với các nước và các địa phương khác trong nước. Hà Nội là trung tâm chính trị, nơi làm việc của các cơ quan đầu não của Viẹt Nam như: Trung Ương Đảng, Chính phủ, các Bộ chuyên ngành…Hà Nội có nền tảng chính trị ổn định, chính sách kinh tế đối ngoại mở cửa linh hoạt, an ninh chính trị và trật tự xã hội đảm bảo. Hà Nội còn là nơi có vị thế thuận lợi, là trung tâm giao dịch kinh tế và trung tâm giao kưu quốc tế quan trọng của cả nước. Hà Nội là một thành phố tập trung nguồn nhân lực, trí tuệ dồi dào chiếm trên 62% số cán bộ khoa học và quản lý có trình độ trên đại học, giáo sư, tiến sĩ, thạc sĩ của cả nước hiện đang sống và làm việc tại Hà Nội. Người dân Hà nội có trình độ dân trí và tay nghề khá cao, có khả năng tiếp nhận nhanh chóng các công nghệ hiện đại cũng như trình độ quản lý tiên tiến. Giá nhân công lao động ở Hà Nội hợp lý. Tiềm năng thị trường Hà Nội lớn, vùng ảnh hưởng thị trường Hà Nội đến các tỉnh, thành phố phía Bắc cũng như thị trường Nam Trung Quốc, Lào có nhiều triển vọng. Nguồn cung cấp điện năng, cung cấp nước sạch cho các doanh nghiệp thuận lợi và ổn định. Thủ tục hành chính về xem xét duyệt cấp giấy phép đầu tư cho các dự án (nhất là các dự án công nghiệp) được tiến hành đơn giản, thuận lợi, nhanh chóng. Các chi phí như: dịch vị xã hội, thuế bất động sản, nhà đất, điện, nước thấp hơn so với một số đô thị thương mại khác ở Việt nam (đặc biệt là giá thuê đất giảm khoảng 25% so với trước đ ây. Các chính sách thuế được hưởng chế độ ưu đãi, đặc biệt các dự án công nghiệp và các dự án đặc biệt khuyến khích và khuyến khích đầu tư. § III.2. Quy trình công nghệ nắn ảnh vệ tinh để thành lập bình đồ ảnh III.2.1. Quy trình thành lập bình ảnh vệ tinh III.2.1. Sơ đồ: Tạo Project Nhập ảnh Spot Nhập các thông số định hướng của ảnh Lựa chọn mô hình định hướng bộ cảm biến vệ tinh Đo điểm khống chế, điểm kiểm tra và điểm Tie point (điểm liên kết ảnh) (ở trên ảnh) Tính toán, bình sai với mô hình đã chọn Kiểm tra kết quả bình sai, chọn lại điểm (nếu cần thiết Lựa chọn mô hình số độ cao Nắn ảnh (ktra đcx ảnh nắn) Cắt ghép bình đồ ảnh Xử lý phổ In ấn sản phẩm Hình 25: Quy trình thành lập bình đồ bừng ảnh vệ tinh III.2.2. Các mức xử lý ảnh viễn thám Nắn ảnh vệ tinh phân giải cao phân thành 3 mức cơ bản: Mức 1A: Ảnh hình vuông Khuôn dạng ảnh: là ảnh gốc đặc biệt nên nó chỉ có thể nhập được bằng một số phần mếm nhất định Về hình học: chưa được xử lý Về phổ: chỉ hiệu chỉnh nhiễu Radio – khí quyển Mức 1 B: Ảnh dạng hình thang Khuôn dạng đã chuẩn hoá Về hình học: đã chỉnh lý - khử độ cong Trái đất Về phổ: có lọc nhiễu Radio Mức 2A: Hiệu chỉnh hình học chính xác với độ chính xác bản đồ. Mức 2A nắn ảnh đưa vè một lưới chiếu nào đó nhưng không dung điểm khống chế mặt đất. Mức 2B: Xử lý hiệu chỉnh hình học, đua về lưới chiếu bản đồ có sử dụng các điểm khống chế mặt đất, nên độ chính xác của điểm đạt cao hơn. Sau mức xử lý 2B thì trên ảnh vẫn còn ảnh hưởng của chênh cao địa hình. Mức 3: Loại trừ cả ảnh hưởng của chênh cao địa hình (có dung mô hình số trong khi nắn), hình ảnh có độ chính xác hình học của bản đồ trong một lưới chiếu nhất định. Hình ảnh được tăng cường chất lượng. III.2.3. Khái niệm về bình đồ ảnh và việc lập bình đồ ảnh Bình đồ ảnh là hình ảnh của miềm thực địa, được thành lập từ những tấm ảnh nắn trên cơ sở từ các điểm định hướng (điểm nắn) rồi tiến hành cắt, dán ghép chúnh lại với nhau theo khuôn khổ từng mảnh bản đồ cùng tỷ lệ. So với bản đồ thì bình đồ chứa lượng thông tin lớn và địa vật được thể hiện một cách chi tiết rõ ràng. Các đặc trưng của địa hình có thể dễ nhận biết như: chố đứt gãy, chỗ uốn nếp. Tuy vậy, bình đồ ảnh cho thấy hình ảnh của các địa vật chưa khái quát hoá bằng các ký hiệu quy ước dễ đọc như trên bản đồ, đồng thời chưa có các kí hiệu về dáng đất độ cao. Bình đồ ảnh được sử dụng rộng rãi như dung để trực tiếp đo vữe địa hình và địa vật, dung để thiết kế và bố trí mặt bằng tổng quát, dung trong việc lập kế hoạch kỹ thuật. Bình đồ ảnh thường được sử dụng khi thành lập bản đồ địa hình, đôi khi có thể thay thế bản đồ trong công tác khảo sát thăm dò. Trong lĩnh vực quân sự, bình đồ ảnh là tài liệu dẫn đường hành quân di chuyển. Trong chiến đấu nó là tài liệu quan trọng giúp người chỉ huy trận đánh, cũng như trong bảo vệ các mục tiêu quan trọng. Trong huấn luyện, bình đồ ảnh là tài liệu học tập. Tư liệu ảnh dung trong thử nghiệm là ảnh SPOT 5 Phần mềm nắn chỉnh hình học là ERDAS do hang LEICA IMAGINE của Mỹ vây dựng. Phần mềm ERDAS thực hiện nắn chỉnh hình học ảnh SPOT theo mô hình vật lý của quá trình thu nhận ảnh ( theo phương trnhf tạo ảnh hình học), trong đố các thông số đặc trưng của vệ tinh cũng như các thiết bị thu nhận đều được cung cấp từ nhà sản xuất cho nên có khả năng đạt độ chính xác cao. III.2.4. Giới thiệu về ảnh SPOT 5 Ảnh đa phổ với đầu thu HRG: có độ phân giải 10 m, 3 kênh Ảnh toàn sắc với đầu thu HRG: có độ phân giải 5 m Ảnh toàn sắc với đầu thu HRG: có độ phân giải 2.5 m (supermode) Diện tích phủ trùm: 60 km × 60 km Các mức xử lý ảnh SPOT Mức 1A: - Ảnh thô, chưa xử lý hình học và phổ (Hình học ảnh được xử lý hệ thống). Mức 1B: - Hình học của ảnh tương đương mức 1A - Phổ được loại trừ yếu tố nhiễu Mức 2A: - Xử lý hình học bằng mô hình vật lý không có điểm khống chế - Phổ ở mức 1B Mức 2B: - Xử lý hình học bằng mô hình vật lý, dung điểm khống chế mặt đất - Có xử lý phổ bằng các thuật toán tăng cường chất lượng ảnh - Có sử dụng phép lọc ảnh Mức 3: - Xử lý hình học bằng mô hình vật lý, dung điểm khống chế mặt đất - Sử dụng mô hình số địa hình (DEM) loại bỏ biến dạng do chênh cao địa hình - Có xử lý phổ bằng các thuật toán tăng cường chất lượng ảnh - Có sử dụng phép lọc ảnh III.2.5. Giới thiệu về phần mềm ERDAS ERDAS và ERDAS IMAGINE ERDAS là tên của một hãng sản xuất phần mềm của Mỹ, được sử dụng rất phổ biến ở nhiều nơi trên thế giới, đặc biệt ở những nước có sự đầu tư cho khoa học Viễn thám – GIS. ERDAS là phần mềm mạnh cả về chức năng xử lý ảnh và GIS. ERDAS và ERDAS – IMAGINE đã trở thành một chuẩn mực để các phần mềm khác giao diện III.2.2. Quy trình nắn ảnh SPOT 5 sử dụng phần mềm ERDAS thành lập bình đồ ảnh tỷ lệ 1: 50.000 1. Trình tự nắn ảnh trong phần mềm ERDAS Chuẩn bị tài liệu: Ảnh vệ tinh (tìm số hiệu dựa vào sơ đồ ảnh), DEM, sơ đồ điểm khống chế (GCP). Tiến hành: Trên thanh công cụ của ERDAS, nhấn chọn LPS (Leica Photogrammetry Suite) Tạo mới file block (.blk): File > New > Hiện cửa sổ Create New Block File > Đặt tên block Chọn thông số về loại mô hình hình học là Orbital Pushbroom: Nhấn OK, hiện cửa sổ Nhấn nút Set, hiện cửa sổ chọn thiết lập hệ toạ độ Trong mục Custom chọn các thông số như hình: Chọn Save để lưu lại các thông số, nhấn OK để kết thúc. Mở ảnh để nắn: Edit > Add Frame Ví dụ: Mở 4 ảnh SPOT (2 ảnh PAN và 2 ảnh XS với đuôi .DIM) Đo điểm (GCPs, Tie Points) Edit > Point Measurement hoặc chọn nút trên thanh công cụ. ® Hiện cửa sổ ảnh Chọn các điểm khống chế ảnh: dựa vào sơ đồ điểm KC và sơ hoạ vị trí điểm KC trên ảnh. Chú ý: Đối với các điểm KC chung cho cả 4 ảnh: Sau khi chọn xong trên một cặp ảnh, đối với cặp ảnh còn lại phải chọn lại các điểm đó trong bảng danh sách điểm (trên cửa sổ ảnh) và đo lại. Đặt các thông số cho quá trình bình sai: nút Kiểm tra độ chính xác GCPs : nút Nhấn nút Report để xem kết quả sai số vị trí điểm. Chọn điểm liên kết ảnh (Tie Points) - Mở 2 ảnh Pan: chọn Tie Points phân bố đều, theo hình zíc zắc. - Tiếp tục mở 2 ảnh XS và thao tác tương tự. Kiểm tra độ chính xác (nút ), nếu đạt thì nhấn Accept, sau đó thoát khỏi cửa sổ ảnh. Trong cửa sổ chính LPS, thực hiện nắn từng ảnh - Kích đúp vào ô Ortho (đang màu đỏ) bên cạnh tên file ảnh cần nắn hoặc vào menu Process > Ortho Rectification > Resampling (Tái chia mẫu) - Chọn các thông số cho ảnh cần nắn: chọn đường dẫn và đặt tên cho file nắn, chọn DEM (.BIL,…), độ phân giải của ảnh (Pan: 2.5m, XS: 10m). - Nhấn OK để bắt đầu nắn. Kiểm tra sai số tiếp biên - ERDAS > Viewer > Mở lần lượt từng cặp ảnh (Pan, Pan), (XS, XS) - Vào Utility > Blend (Swipe hoặc Flicker) 2. Việc nắn ảnh, ghép và cắt mảnh bình đồ ảnh: 2.1. Định vị ảnh vệ tinh từ ảnh đơn Mỗi một mảnh bản đồ cần chọn, hoặc tăng dày thêm từ 9 đến 12 điểm nắn ảnh. Khi ảnh hưởng của chenh cao địa hình gây ra sai số dịch vị trí điểm ảnh không lớn hơn 0.3 mm ở tỉ lệ bình đồ ảnh thành lập thì có thể áp dụng nắn ảnh theo mô hình đa thức. Khi giá trị dịch vị trí điểm ảnh lớn hơn 0.3 mm ở tỷ lệ bình đồ ảnh thành lập thì phải áp dụng phương pháp nắn ảnh có sử dụng mô hình số độ cao. Giá trị độ xám của điểm ảnh được tính theo thuật toán nội suy bậc ba. Sản phẩm ảnh số nắn phải đạt độ chính xác hình học so với bản đồ cùng tỷ lệ. Trường hợp mảnh bình đồ ảnh không nằm trọn trên một cảnh ảnh vệ tinh mà để phủ kín nó phải dùng một số cảnh ảnh vệ tinh thì phải tiến hành ghép các cảnh ảnh vệ tinh này. Vết ghép không được đi qua các điểm khống chế. Vết ghép phải đi qua các điểm địa vật có sai số tiếp khớp nhỏ nhất, không được cắt theo địa vật hình tuyến. Thông thường, góc kẹp giữa vết ghép và địa vật hình tuyến ở trong khoảng từ 30º - 150º. Bình đồ ảnh được cắt mảnh theo danh pháp mảnh bản đồ, hình ảnh cắt chờm ra ngoài khung toạ độ địa lý ít nhất 8 mm ở tỷ lệ bản đồ thành lập. Đối với khung bản đồ tự do, bình đồ ảnh phải cắt chờm ra ngoài khung ít nhất 10 mm. Đối với khung bản đồ tiếp phải cắt chờm ra ngoài ít nhất 8 mm ở tỷ lệ bản đồ thành lập. 2.2. Đối với khối ảnh Khi tiến hành một khối lượng công việc lớn, diện tích khu vực rộng quá một hoặc nhiều cảnh ảnh: mặt khác để tiết kiệm điểm khống chế mặt đất ta tăng dày bình sai một khối ảnh lớn. Khối ảnh lớn có thể gồm nhiều ảnh trong cùng Segment, hoặc nhiều Segment ghép lại như hình vẽ dưới đây. Lúc này điểm khống chọn phân bố dải rác đều trên cả khối chứ không chọn cho từng ảnh như khi tăng dày một ảnh đơn. Có thể chọn nhiều điểmkhống chế phân bố theo từng Segment, ở độ phủ giữa 2 ảnh cùng Segment chọn điểm chung: đặc biệt chọn thêm điểm khống chế và điểm liên kết giữa các ảnh không cùng Segment, để cân bằng khối ảnh và tạo liên kết khối vững chắc. Đối với ảnh vệ tinh, chọn điểm liên kết không đòi hỏi nghiêm ngặt như ảnh hàng không về liên kết điểm trong cùng dải bay và liên kết giữa các dải với nhau. Hình 26: Qua thực nghiệm khi chọn điểm khống chế, mỗi cảnh ảnh nên chọn 9 điểm khống chế phân thành 3 dải điểm. Để nắn bình đồ trực ảnh, số lượng điểm liên kết không đòi hỏi nhiều. Nhưng nếu tăng dày khối ảnh vệ tinh để đo vẽ địa hình thì qua thực nghiệm cho thấy với một cặp ảnh lập thể cần chọn tới 200 điểm liêm kết. Khi chọn số lượng điểm liên kết nhiều như thế thì quá trình đo vẽ rất tốt vì thị sai hầu như bị triệt tiêu. Thông thường, ảnh thô đưa vào nắn chỉnh có mức 1A. Khi nắn ảnh vùng núi cao (khoảng trên 300m) ta nên xây dựng mô hình số địa hình DEM. Đối với vùng bằng phẳng, ta chỉ cần lấy trên bản đồ hoặc đo bằng GPS. Quá trình nắn ảnh SPOT thực hiện hai nhiệm vụ: + Tính chuyển toạ độ của các pixel về hệ thống toạ độ bản đồ (hệ toạ độ trắc địa) bằng thuật toán hình học hoặc theo phương pháp đa thức trên cơ sở các điểm khống chế dung để nắn ảnh. + Thực hiện bài toán tái chia mẫu, tức là nội suy và gán lại trị độ xám cho từng pixel trong hệ toạ độ ảnh nắn với một trong các phương pháp: người láng giềng gần nhất, nội suy song tuyến, xoắn bậc ba… § III.3. Kết quả thực nghiệm Kết quả thực nghiệm là ảnh nắn ở mức 2B Sản phẩm bình đồ ảnh: - Bình đồ ảnh tỷ lệ 1 : 50.000, toạ độ khung .., diện tích khoảng 44 km× 32 km, lưu trên đĩa CD, in trên giấy không theo tỷ lệ. KẾT LUẬN Qua nghiên cứu lý thuyết, thực nghiệm và tham khảo các kết quả nghiên cứu, ứng dụng kỹ thuật viễn thám, em có một số nhận xét như sau: Kỹ thuật viễn thám là một ỹ thuật đa ngành, nó liên quan đến nhiều lĩnh vực khoa học và công nghệ khác nhau trong nhiều công đoạn khác nhau như: thu nhận thông tin, tiền xử lý thông tin, phân tích và giải đoán thông tin và cuoií cùng là đưa ra các sản phẩm khác nhau trong hệ thống thông tin, các bản đồ chuyên đề và tổng hợp… Trong quy trình xử lý ảnh viễn thám, công tác hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh về mặt hình học và hiệu chỉnh phổ là không thể thiếu được. Đó là công đoạn bắt buộc phải thực hiện, có như vậy thì các thông tin phân tích và thu nhận cho các mục đích sử dụng khác nhau mới có độ chính xác và độ tin cậy cao. Các nguồn sai số hình học ảnh vệ tinh về đựơc chia làm hai nhóm chính là: sai số do chính bản thân hệ thống Sensor và sai số hình học do các yếu tố ngoài hẹ thống. Các sai số hình học của Sensor phụ thuộc vào từng loại Sensor. Còn các sai số do các yếu tố bên ngoài chủ yếu là các nguyên tố định hướng ngoài, chiết quang khí quyên, chênh cao địa hình, độ cong quả đất, quả đất quay, chênh lệch tốc độ giữa chuyển động vệ tinh và gương quét… Đối với vùng địa hình bằng phẳng, có thể dùng hàm số đa thức để nắn chỉnh ảnh viễn thám và phương pháp tái chia mẫu theo thuật toán song tuyến. Còn những vùng có chênh cao lớn khi nắn chỉnh cần sử dụng thêm các thông tin về mô hình số độ cao. Việc sử dụng các phương trình tạo ảnh hình học của các Sensor và hàm số nội suy xoắn bậc 3 làm cơ sở cho bài toán hiêụ chỉnh hình học ảnh vệ tinh sẽ cho toạ độ chính xác cao, độ tin cậy lớn. Nhưng khi thực hiện đồi hỏi thời gian tính toán rất lớn. Do đó, chỉ trong trường hợp đặc biệt ta mới vận dụng. Một lần nữa em xin chân thành cảm ơn thầy giáo PGS. TS. Nguyễn Trường Xuân, các thầy cô giáo Bộ môn Trắc địa ảnh- Khoa Trắc địa, Bộ môn tin học trắc địa – Khoa Công nghệ thông tin, Trung tâm thu nhận và xử lý ảnh viễn thám - Bộ tài nguyên và môi trường đã giúp đỡ em hoàn thành đồ án tốt nghiệp. Hà Nội, tháng 1- 2008 Sinh viên thực hiện Nguyễn Thị Oanh MỤC LỤC Nội dung Trang LỜI MỞ ĐẦU 1 Chương I : GIỚI THIỆU CHUNG VIỄN VIỄNTHÁM § I.1. MỘT SỐ VẤN ĐỀ CƠ B ẢN VỀ VIỄN THÁM………………………......6 I.1.1. Khái niệm cơ bản………………………………………………………………………6 I.1.1.1 - Viễn thám là gì?.........................................................................................................6 I.1.1.2 - Phương pháp viễn thám…………………................................................................ 7 I.1.1.3. Bộ cảm biến…………………………………………………………………………7 I.1.1.4. Vật mang…………………………………………………………………………….7 I.1.1.5 - Toàn bộ quá trình thu nhận và xử ký ảnh viễn thám có thể chia thành 5 thành phần…………………………………………………………………………………………8 I.1.2. Phân loại viễn thám …………………………………………………………………..8 § I.2. TƯ LIỆU ẢNH VỆ TINH CÓ PHỔ BIẾN Ở VIỆT NAM I.2.1. Ảnh vệ tinh quang học………………….……………………………………………..9 I.2.1.1. Ảnh tương tự ……………………………..…………………………………………9 I.2.1.2. Ảnh số…………………………………..…………………………………………...9 1. Khái niệm………………………………………….……………………………………...9 2. Ảnh vệ tinh ………………………………………..……………………………………..10 I.2.2. Các đặc trưng cơ bản của ảnh vệ tinh…………….………………………………......11 I.2.2.1. Đặc trưng……………………………………….…………………………………..11 I.2.2.1. Tính chất hình học của ảnh vệ tinh ……………….……………………………….11 I.2.2.2. Tính chất phổ của ảnh vệ tinh……………………….……………………………...12 I.2.2.3. Độ phân giải thời gian của ảnh vệ tinh………………….…………………………..12 I.2.2.4. Xác định độ phân giải thích hợp nhu cầu công việc ……….………………………12 I.2.2.5. Hiển thị ảnh vệ tinh………………………………………….………………………13 I.2.2.6.Thu nhỏ và phóng to hình ảnh………………………………………………………..13 1. Thu nhỏ hình ảnh……………………………………………………………………….13 2. Phóng đại hình ảnh (magnification)…………………………………………………….14 3. Kỹ thuật cắt hình ảnh……………………………………………….…………………...14 I.2.3. Một số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh số……………………….………………..14 I.2.3.1. Biến đổi độ tương phản………………………………………….………………...15 I.2.3.2. Tăng cường độ tương phản theo tuyến…………………………….……………...16 I.2.3.3.    Làm biến đối màu sắc, mật độ và cường độ màu trên ảnh……….……………….16 I.2.3.4.     Kỹ thuật tăng cường đường gờ.................................................................................21 I.2.3.4.1.     Lọc không theo hướng ..........................................................................................22 I.2.3.4.2.     Lọc theo hướng .....................................................................................................23 I.2.3.5. Kỹ thuật ghép nối ảnh số..........................................................................................24 I.2.3.6.      Thiết lập hình ảnh tổng hợp nổi................................................................................26 I.2.3.7. Kỹ thuật chiết tách thông tin………………………………………...........................30 I.2.3.7.1. Tạo các ảnh thành phần chính………………………………………......................30  I.2.3.7.2. Tạo các ảnh tỷ số………………………………………………………………….31  I.2.3.7.3. Phân loại đa phổ…………………………………………………………………..32 1- Phân loại có kiểm tra (supervice clasification)……………………………………………33 2 - Phân loại không kiểm tra (unsuperviced clasification)…………………………..………34 I.2.3.7.4. Tạo các ảnh có sự thay đổi (change detection images)…………………………....35 I.2.4. Một số tư liệu ảnh vệ tinh phổ biến ở Việt Nam………………………………………36 I.2.4.1. Tư liệu ảnh LANDSAT……………………………………………………………...37 1. Mô hình trên quỹ đạo của Landsat…………………………………..………….…………37 2. Thông số kỹ thuật của các vệ tinh Landsat..……………………………………………....38 3. Ảnh của vệ tinh Landsat có các đặc điểm sau…………….…………..………………….38 4. Các ảnh Landsat có ở Việt Nam…………………………………………………………..39 I.2.4.2. Tư liệu ảnh SPOT…………………………………………………………………….40 1. Quỹ đạo………………………………………………………...………………………….41 2. Bộ cảm……………………………………………………,,,……………………………..42 3.Đặc tính cơ bản của hệ thống Spot…………………………..……………………………42 I.2.4.3. Tư liệu COSMOS……………………………………………….……………...…..43 1. Ảnh có độ phân giải cao………………………………………..………………………...43 2. Ảnh có độ phân giải trung bình………………………………..………………………….44 I.2.4.4. Tư liệu Quickbird……………………………………….….………………………..44 1. Giới thi ệu chung về t ư liệu ảnh Quickbird………………….…………………………...45 2. Các đặc điểm của Quickbird…………………………………….….……………………..46 § I.3. KHẢ NĂNG THÀNH LẦP BẢN ĐỒ BẰNG ẢNH VỆ TINH….…..47 Chương 2 : NẮN CHỈNH HÌNH HỌC ẢNH VỆ TINH § II.1. NGUYÊN NHÂN LÀM CHO BIẾN DẠNG ẢNH VỆ TINH……………………49 II.1.1. Các nguyên nhân gây sai số méo hình của ảnh vệ tinh……….………………………49 1. Sai số méo hình hình học của hệ thống Sensor: …………………….………………….....50 2. Sai số do các yếu tố bên ngoài:……………………………………………………………50 II.1.2. Một số yếu tố gây nên biến dạng hình học ảnh vệ tinh………….…………………....51 II.1.3. Một số dạng méo hình của ảnh vệ tinh………………………….…………………….51 II.1.4. Bản chất của hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh………………….…………………......52 § II.2. NGUYÊN LÝ CHUNG ĐỂ NẮN CHỈNH HÌNH HỌC ẢNH VỆ TINH….53 II.2.1. Nguyên lí nắn ảnh số chung……………………………………………….………….53 II.2.2. Đối với ảnh viễn thám ……………………………………………..…………………54 § II.3.M Ô H ÌNH TO ÁN H ỌC II.3.1. Một số mô hình toán học……………………………………………..………………54 II.3.1.1. Phương pháp mô hình vật lý……………………………………...………………...55 1. Mô hình vật lý…………………………………………………..………………………..55 2. Các kiểu mô hình vật lý…………………………………………..……………………….56 II.3.1.2. Phương pháp mô hình tham số / mô hình chặt chẽ……….………………………...57 II.3.1.3. Phương pháp mô hình hàm đa thức hữu tỷ………………….……………………..58 II.3.1.4. Phương pháp hàm đa thức…………………………………….……………………59 II.3.1.5. Phương pháp mô hình projective…………………………………..……………..60 II.3.1.6. Phương pháp mô hình Affine……………………………………..………………61 II.3.2. Trình tự cơ bản để hiệu chỉnh hình học………………………………..……………61 1. Chọn phương pháp:…………………………………………………………..………….61 a. Hiệu chỉnh hệ thống……………………………………………………………..………62 b. Hiệu chỉnh phi hệ thống………………………………………………………..………..62 c. Hiệu chỉnh phối hợp……………………………………………………………..………63 2. Kiểm tra độ chính xác……………………………………………………………..…….63 3. Nội suy và tái chia mẫu………………………………………………………..….……..64 II.3.3. Độ chính xác hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh………………………………..…….65 Chương III : KHẢO SÁT KỸ THUẬT NẮN CHỈNH HÌNH HỌC ẢNH SPOT ĐỂ THÀNH LẬP BÌNH ĐỒ TỶ LỆ 1 : 50.000 § III.1. GIỚI THIỆU KHU THỰC NGHIỆM………………………………..……….67 III.1.1. Điều kiện tự nhiên………………………………………………………..………...67 1. Vị trí địa lý………………………………………………………………………..……..67 2. Địa hình…………………………………………………………………………………68 3. Khí hậu………………………………………………………………………………….68 4. Thuỷ hệ………………………………………………………………………………….69 5. Giao thông………………………………………………………………………………69 III.1.2. Điều kiện dân cư, kinh tế, văn hoá – xã hội……………………………………….69 1. Dân cư…………………………………………………………………………………..69 1.1.Mật độ dân số………………………………………………………………………….69 1.2.Các đơn vị hành chính Hà Nội…………………………………………………………69 2. Kinh tế…………………………………………………………………………………...70 3. Văn hoá – xã hội…………………………………………………………………………………………..71 § II.2. QUY TRÌNH CÔNG NGHỆ NẮN ẢNH VỆ TINH ĐỂ THÀNH LẬP BÌNH ĐỒ ẢNH T Ỷ L Ệ 1: 50.000 KHU VỰC HÀ NỘI III.2.1. Quy trình thành lập bình ảnh vệ tinh……………………………………………….71 1. Sơ đồ quy trình công nghệ ……………………………………………………..……….72 2. Các mức xử lý ảnh viễn thám…………………………………………………..……….74 3. Khái niệm về bình đồ ảnh và việc lập bình đồ ảnh………………………………..…….75 4. Giới thiệu về ảnh SPOT 5………………………………………………………..……...76 5. Giới thiệu về phần mềm ERDAS………………………………………………..………76 III.2.2. Quy trình nắn ảnh SPOT 5 sử dụng phần mềm ERDAS thành lập bình đồ ảnh tỷ lệ 1: 50.00…………………………………………………………………………………..……77 III.2.2.1. Trình tự nắn ảnh trong phần mềm ERDAS………………………………..……..77 III.2.2.2. Việc nắn ảnh, ghép và cắt mảnh bình đồ ảnh………………………………….....80 1. Định vị ảnh vệ tinh từ ảnh đơn………………………………………………………......80 2. Đối với khối ảnh…………………………………………………………………..……...81 § III.3. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM KẾT LUẬN MỤC LỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO