Nghiên cứu phương pháp hiệu chỉnh bức xạ đối với ảnh vệ tinh viễn thám phục vụ giám sát tài nguyên và môi trường

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH BỨC XẠ
ĐỐI VỚI ẢNH VỆ TINH VIỄN THÁM PHỤC VỤ GIÁM SÁT
TÀI NGUYÊN VÀ MƠI TRƯỜNG
Nguyễn Ngọc Hồng
Trường Đại học Tài ngun và Mơi trường Hà Nội
Tóm tắt
Ảnh vệ tinh viễn thám sau khi được thu nhận tồn tại nhiều sai số. Các sai số của ảnh viễn
thám làm sai lệch giá trị phổ. Hiệu chỉnh bức xạ ảnh vệ tinh viễn thám là bài tốn cần thiết. Nghiên
cứu trình bày kết quả thực nghiệm hiệu chỉnh bức xạ ảnh vệ tinh Landsat TM năm 2017 cho khu
vực huyện Lộc Bình (Lạng Sơn). Nghiên cứu trước tiên hiệu chỉnh ảnh hưởng của bộ cảm, sau đó
là hiệu chỉnh ảnh hưởng của khí quyển đối với ảnh vệ tinh Landsat. Kết quả nghiên cứu cho thấy:
(i) Ảnh sau hiệu chỉnh có hệ số phản xạ cao hơn so với ảnh trước hiệu chỉnh; (ii) Đường cong phản
xạ phổ thực nghiệm (của thực vật và nước) của ảnh sau hiệu chỉnh tuân theo xu hướng của đường
cong phản xạ phổ lý thuyết.
Từ khóa: Ảnh vệ tinh; Hiệu chỉnh bức xạ; Tài nguyên môi trường; Viễn thám.
Abstract
Research on methods of radiometric correction for satellite images to service for monitoring
resources and environment
Remote sensing satellite images after being acquired have many errors. The errors of the
remote sensing images distort the spectral value. Radiometric correction of of remote sensing
satellite images is a necessary problem. The study presents experimental results of satellite
image radiometric correction of Landsat TM in 2017 in Loc Binh district (Lang Son). The study
first corrects the effect of the sensor and then corrects for the effects of the atmosphere on the
Landsat satellite images. The research results show that: (i) The image after correction has a
higher reflectance than the image before correction; (ii) The reflectance curve of the experimental
spectrum (of plants and water) of the image after correction follow the trend of the theoretical
spectral reflectance curve.
Keywords: Remote sensing images; Radiometric correction; Environmental resources;
Remote sensing.
1. Đặt vấn đề
Ảnh viễn thám sau khi được thu nhận từ vệ tinh thông thường vẫn tồn tại nhiều sai số. Sai

số của ảnh viễn thám là những yếu tố làm sai lệch giá trị phổ hoặc đặc điểm hình học của ảnh [1].
Do vậy, để có thể sử dụng trong các bài toán cụ thể, một yêu cầu bắt buộc là phải tiền xử lý ảnh
viễn thám. Có 2 loại sai số của ảnh viễn thám, bao gồm sai số về phổ liên quan đến độ xám của
các pixel ảnh và sai số về hình học (Geometric error) - liên quan đến hình dạng ảnh. Sai số về phổ
thường xuất phát từ các nguyên nhân như ảnh hưởng của bầu khí quyển, tán xạ năng lượng (Hiệu
ứng Rayleigh, hiệu ứng Mie), do lỗi của bộ cảm [2]. Việc hiệu chỉnh các sai số về phổ thường được
thực hiện bởi nhà cung cấp ảnh ở giai đoạn tiền xử lý.
Chất lượng ảnh vệ tinh thường bị ảnh hưởng do bộ cảm, địa hình và khí quyển như tán xạ,
phản xạ, bức xạ và hấp thụ. Trong quá trình thu nhận ảnh vệ tinh, năng lượng bức xạ điện từ bị ảnh
hưởng bởi bộ cảm đặt trên vệ tinh và bị suy giảm do tán xạ ánh sáng bởi sol khí (Cát, bụi, khói,
CO2,…) và hấp thụ bởi hơi nước trong quá trình truyền qua tầng khí quyển [1 - 3], do đó việc hiệu
Hội thảo Quốc gia 2022

277


chỉnh ảnh hưởng đối với ảnh vệ tinh quang học là điều cần thiết để đảm bảo chất lượng các ứng
dụng thực tế [4, 5]. Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh được hiệu chỉnh ở mức L1TP nên trong nghiên
cứu này, trình bày kết quả thực nghiệm hiệu chỉnh bức xạ ảnh vệ tinh Landsat cho khu vực huyện
Lộc Bình (Lạng Sơn).
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1. Hiệu chỉnh ảnh hưởng của bộ cảm
Bước đầu tiên trong hiệu chỉnh bức xạ ảnh LANDSAT TM là việc chuyển đổi giá trị số
nguyên của ảnh sang giá trị thực của bức xạ điện từ. Việc hiệu chỉnh này giúp tăng cường chất
lượng ảnh cũng như giảm thiểu sự khác biệt khi ghép các cảnh ảnh khác nhau. Thông thường,
phương pháp xác định giá trị bức xạ phổ được cung cấp bởi nhà sản xuất ảnh. Đối với các thế hệ
ảnh LANDSAT thu nhận từ các bộ cảm biến khác nhau, phương pháp xác định giá trị bức xạ phổ
là khác nhau.
Đối với ảnh vệ tinh LANDSAT 5 TM, việc chuyển đổi từ giá trị số nguyên sang giá trị bức
xạ với ảnh được thực hiện như sau [4 - 9]:

(1)
Trong đó:
Lλ: Giá trị bức xạ phổ;
Grescale, Brescale: Hệ số chuyển đổi được cung cấp trong file metadata ảnh LANDSAT TM.
2.2. Hiệu chỉnh ảnh hưởng của khí quyển
Trong q trình thu nhận ảnh vệ tinh, năng lượng bức xạ điện từ bị suy giảm do tán xạ ánh
sáng bởi sol khí (Cát, bụi, khói, CO2,…) và hấp thụ bởi hơi nước trong quá trình truyền qua tầng
khí quyển. Việc hiệu chỉnh ảnh hưởng của khí quyển để nâng cao chất lượng ảnh vệ tinh có thể
được thực hiện bằng nhiều thuật tốn như DOS, COST, ATCOR, 6S và FLAASH. Trong đó mơ
hình FLAASH (Fast Line - of - sight Atmospheric Analysis of Hypercubes) dựa trên cơ sở của mơ
hình truyền bức xạ trong khí quyển nên hiệu chỉnh ảnh hưởng của cả tán xạ lẫn hấp thụ sóng điện
từ. Trong mơ hình FLAASH, giá trị bức xạ điện từ trên đỉnh khí quyển đối với ảnh Landsat 5 TM
và 8 OLI, , được xác định theo cơng thức sau [9]:
(2)
Trong đó:
ρ: Giá trị phản xạ phổ trên bề mặt đất;
ρe: Giá trị phản xạ phổ trung bình của bản thân pixel và các pixel xung quanh;
S: Suất phản chiếu của khí quyển;
: Giá trị bức xạ điện từ bị tán xạ trở lại bởi khí quyển và được thu nhận tại bộ cảm;
A và B: Các hệ số phụ thuộc vào điều kiện khí quyển và điều kiện hình học.
Các giá trị A, B, S và có thể được xác định nếu biết rõ mơ hình khí quyển sử dụng
MODTRAN4. Khi đó, giá trị phản xạ phổ trung bình về khơng gian, , được xác định theo công
thức sau:
(3)
278

Hội thảo Quốc gia 2022


3. Kết quả và thảo luận

Hình 1 thể hiện kết quả sau khi hiệu chỉnh ảnh hưởng của bộ cảm đối với ảnh vệ tinh
Landsat. Các thông số hiệu chỉnh được lấy file METADATA được cung cấp bởi Cục Điều tra địa
chất Hoa Kỳ [10].

Trước khi hiệu chỉnh

Sau khi hiệu chỉnh

Hình 1: Ảnh Landsat TM chụp ngày 06/12/2017 trước và sau khi hiệu chỉnh
ảnh hưởng của khí quyển
Kết quả hiệu chỉnh khí quyển như hình vẽ dưới đây. Đối với nước: Ảnh sau hiệu chỉnh có hệ
số phản xạ cao hơn so với ảnh trước hiệu chỉnh, nước sơng có hệ số phản xạ cao nhất 0,19 so với
0,3; Nước ao, hồ có hệ số phản xạ cao nhất lần lượt tương ứng là 0,16 và 0,2. Do ảnh hưởng của
khí quyển nên hệ số phản xạ sóng điện từ của nước ao, hồ trong dải sóng xanh lam (khoảng 0,145)
gần như là tương đương tại dải sóng xanh lá cây (0,147) đối với ảnh chưa hiệu chỉnh khí quyển.
Sau khi hiệu chỉnh thì đường cong phản xạ phổ thực nghiệm của nước ao hồ đã tuân theo xu hướng
của đường cong lý thuyết: Hệ số phản xạ sóng điện từ tại dải xanh lam thấp (khoảng 0,16), tăng lên
đỉnh tại dải xanh lá cây (gần 0,2) và giảm mạnh tại dải cận hồng ngoại (xấp xỉ 0).

Sau khi hiệu chỉnh
Trước khi hiệu chỉnh
Hình 2: Đường cong phản xạ phổ của thực vật trên ảnh Landsat TM trước và sau khi hiệu
chỉnh ảnh hưởng của khí quyển
Hội thảo Quốc gia 2022

279


Sau khi hiệu chỉnh
Trước khi hiệu chỉnh

Hình 3: Đường cong phản xạ phổ của nước sông trên ảnh Landsat TM trước và sau khi hiệu
chỉnh ảnh hưởng của khí quyển

Trước khi hiệu chỉnh

Sau khi hiệu chỉnh

Hình 4: Đường cong phản xạ phổ của nước ao hồ trên ảnh Landsat TM trước
và sau khi hiệu chỉnh ảnh hưởng của khí quyển
4. Kết luận
Nghiên cứu trình bày kết quả thực nghiệm hiệu chỉnh bức xạ ảnh vệ tinh Landsat TM năm
2017 khu vực huyện Lộc Bình (Lạng Sơn). Kết quả nghiên cứu cho thấy: (i) Ảnh sau hiệu chỉnh
có hệ số phản xạ cao hơn so với ảnh trước hiệu chỉnh, (ii) Đường cong phản xạ phổ thực nghiệm
(của thực vật và nước) của ảnh sau hiệu chỉnh tuân theo xu hướng của đường cong phản xạ phổ lý
thuyết. Nghiên cứu thêm lần nữa đã chứng minh, chất lượng ảnh vệ tinh thường bị ảnh hưởng do
bộ cảm, địa hình và khí quyển như tán xạ, phản xạ, bức xạ và hấp thụ. Do đó việc hiệu chỉnh ảnh
hưởng đối với ảnh vệ tinh quang học là điều cần thiết để đảm bảo chất lượng các ứng dụng thực tế.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Chander, G., & Markham, B. (2003). Revised Landsat-5 TM radiometric calibration procedures and
postcalibration dynamic ranges. IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, 41(11), 2674 - 2677.
[2]. Chander, Gyanesh, Brian L. Markham and Julia A. Barsi (2007). Revised Landsat-5 thematic mapper
radiometric calibration. IEEE Geoscience and remote sensing letters 4.3 (2007): 490 - 494.
[3]. Chander, Gyanesh, Brian L. Markham and Dennis L. Helder (2009). Summary of current radiometric
calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+ and EO-1 ALI sensors. Remote sensing of
environment 113.5 (2009): 893 - 903.
[4]. Markham, Brian, Julia Barsi, Geir Kvaran, Lawrence Ong, Edward Kaita, Stuart Biggar, Jeffrey

280

Hội thảo Quốc gia 2022

Czapla-Myers, Nischal Mishra and Dennis Helder (2014). Landsat-8 operational land imager radiometric
calibration and stability. Remote Sensing 6, no. 12 (2014): 12275 - 12308.
[5]. Montanaro, Matthew, Allen Lunsford, Zelalem Tesfaye, Brian Wenny and Dennis Reuter (2014).
Radiometric calibration methodology of the Landsat 8 thermal infrared sensor. Remote Sensing 6, no. 9
(2014): 8803 - 8821.
[6]. Montanaro, M., Lunsford, A., Tesfaye, Z., Wenny, B., & Reuter, D. (2014). Radiometric calibration
methodology of the Landsat 8 thermal infrared sensor. Remote Sensing, 6(9), 8803 - 8821.
[7]. Thorne, K., Markharn, B., Barker, P. S., & Biggar, S. J. P. E. (1997). Radiometric calibration of
Landsat. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 63(7), 853 - 858.
[8]. Thome, K. J. (2001). Absolute radiometric calibration of Landsat 7 ETM+ using the reflectance - based
method. Remote Sensing of Environment 78.1-2 (2001): 27 - 38.
[9]. Wukelic, G. E., et al. (1989). Radiometric calibration of Landsat Thematic Mapper thermal band. Remote
sensing of environment 28 (1989): 339 - 347.
[10]. />
BBT nhận bài: 30/9/2022; Chấp nhận đăng: 31/10/2022

Hội thảo Quốc gia 2022

281