Đồ án nghiên cứu lý thuyết hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh và quy trình nắn ảnh trong các phần mềm nắn ảnh thương mại

MỤC LỤC
Table of Contents

Lời nói đầu

Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong bộ môn Trắc địa – Bản
đồ và các bạn học viên lớp Địa tin học đã tận tình hướng dẫn, định hướng, đóng
góp ý kiến giúp em hoàn thành đề tài này.
Do kinh nghiệm và kiến thức còn hạn chế nên đề tài còn nhiều thiếu sót.
Em kính mong nhận được sự giúp đỡ nhiều hơn nữa của thầy cô giáo và các
bạn để đề tài và kiến thức bản thân được hoàn thiện hơn.
Em xin chân thành cảm ơn!


1. Tính cấp thiết của đề tài.

Ngày này, khoa học công nghệ ngày càng phát triển mạnh mẽ, nhiều kỹ
thuật hiện đại được đưa vào ứng dụng trong thực tế. Kéo theo đó là sự phát triển
vơ cùng nhanh chóng của công nghệ vũ trụ trong vài thập niên gần đây. Trong
đó, cơng nghệ viễn thám là một phần của công nghệ vũ trụ, tuy mới phát triển
nhưng đã nhanh chóng được áp dụng trong nhiều lĩnh vực và được phổ biến
rộng rãi ở các nước phát triển. Công nghệ viễn thám đã trở thành phương tiện
chủ đạo cho công tác giám sát tài nguyên thiên nhiên và môi trường ở cấp độ
từng nước, từng khu vực và trong phạm vi tồn cầu. Khả năng ứng dụng cơng
nghệ viễn thám ngày càng được nâng cao, đây là lý do dẫn đến tính phổ cập của
cơng nghệ này trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau như trong lâm nghiệp,
cập nhật và thành lập bản đồ, trong bảo vệ môi trường và phịng chống thiên
tai…
Tính ưu việt cơ bản của thơng tin viễn thám là khả năng tổng hợp và tính
tổng quát hóa cao, độ chi tiết lớn.Bằng ảnh máy bay và ảnh vệ tinh ta có khả
năng nghiên cứu các đối tượng tự nhiên trên một diện rộng với độ phân giải

khơng gian vài mét. Tính lặp lại có chu kỳ của thông tin viễn thám cho phép
nghiên cứu sự biến động theo chu kỳ và sự thay đổi tính chất của các đối tượng


tự nhiên theo thời gian và dưới tác động của các hoạt động kinh tế- xã hội của
con người.
Tuy nhiên, ảnh thu được sau quá trình thu nhận ảnh hoặc các phép biến
đổi không tránh khỏi nhiễu hoặc khuyết thiếu. Sự sai sót này một phần bởi các
thiết bị quang học và điện tử, phần khác bởi bản thân các phép biến đổi khơng
phải là tồn ánh, nên có sự ánh xạ thiếu hụt đến những điểm trên ảnh kết quả.
Việc khắc phục những nhược điểm này luôn là vấn đề đặt ra cho các hệ thống
xử lý ảnh. Các hệ xử lý ảnh trong q trình phân tích ảnh, tăng cường ảnh để
nâng cao chất lượng ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do chất
lượng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến.
Do vậy cần phải tăng cường và khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc
tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc, trạng
thái trước khi ảnh bị biến dạng.
Qúa trình nắn ảnh viễn thám giữ một vai trị hết sức quan trọng trong cơng
nghệ xử lý ảnh.Việc nắn chỉnh sẽ giúp chúng ta hoàn thiện các q trình xử lý
gia cơng các thơng tin trong các bài toán phân loại, thành lập hoặc hiệu chỉnh
bản đồ, chồng xếp thông tin chuyên đề, xây dựng cơ sở dữ liệu trong hệ thống
thông tin địa lý…
Xuất phát từ những nhu cầu thực tiễn đó , tơi đã chọn đề tài:”Nghiên cứu
và xây dựng phần mềm nắn ảnh viễn thám Landsat về bản đồ.”
2. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài.

Nghiên cứu về lý thuyết cấu trúc ảnh vệ tinh và bản đồ số. Giải quyết bài
toán hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh và nghiên cứu quy trình nắn chỉnh hình
học ảnh trong các phần mềm nắn ảnh thương mại.
Đồng thời xây dựng phần mềm nắn chỉnh ảnh theo bản đồ.

3. Nội dung nghiên cứu.

Nghiên cứu lý thuyết hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh và quy trình nắn ảnh
trong các phần mềm nắn ảnh thương mại.
Tìm hiểu và đánh giá các thuật toán nội suy ảnh.


Xây dựng phần mềm hỗ trợ nắn ảnh theo bản đồ.
4. Phương pháp nghiên cứu và cách tiếp cận.

Để thực hiện các nội dung nghiên cứu, đề tài lựa chọn các phương pháp tiếp cận
như sau:
-

Thu thập thông tin, tài liệu về các thuật toán nội suy ảnh, nghiên cứu và
đánh giá ưu khuyết điểm của các thuật toán, nghiên cứu quy trình nắn ảnh

-

trong các phần mềm nắn ảnh đã có trên thế giới.
Thực hành nắn ảnh trên các phần mềm thương mại, so sánh đánh giá giữa

-

các phương pháp.
Xây dựng phần mềm nắn ảnh theo bản đồ.

CHƯƠNG 1. CỞ SỞ LÝ THUYẾT BÀI TOÁN NẮN PHẲNG ẢNH VỀ
BẢN ĐỒ
1.1 Cấu trúc ảnh vệ tinh và bản đồ số

1.1.1

Cấu trúc ảnh vệ tinh
Ảnh vệ tinh là những hình ảnh về trái đất hoặc các hành tinh khác được

chụp từ các vệ tinh do con người tạo ra. Ảnh vệ tinh cho phép lấy được các
thông tin về các đối tượng từ khoảng cách xa, do đó có rất nhiều ứng dụng trong
các lĩnh vực như nông nghiệp ,lâm nghiệp, địa chất, quy hoạch…
Ảnh vệ tinh đựơc xử lý theo nhiều công đoạn khác nhau để mang lại kết
quả mong muốn.Hiện nay có nhiều nguồn ảnh vệ tinh miễn phí trên Internet như
LANDSAT [2-4], MODIS [5], Google map [6]…
Ảnh số là một dạng tư liệu ảnh ghi nhận các thông tin viễn thám ở dạngsố,
thường được lưu trên các media điện từ bằng các băng từ, đĩa quay từ… Hình
ảnh thu đuợc sẽ được chia thành nhiều phần tử nhỏ, mỗi phần tử được gọi là các
pixel. Mỗi pixel tương ứng với một đơn vị không gian bao phủ trên bề mặt trái
đất. Ðộ rộng bao phủ mặt dất của một pixel có thể từ vài mét đến hàng km tùy
theo loại bộ cảm và được gọi là độ phân giải ảnh. Vị trí của mỗi pixel được xác
định theo tọa độ hàng và cột trên ảnh tính từ góc trên cùng bên trái.Tùy theo hệ
thống quét ảnh mà có kích thuớc của hình ảnh (diện tích qt trên mặt đất).Ví dụ


với hệ thống Landsat MSS là 185 x 185km, với hệ thống SPOT là 65 x 65km,
ảnh NOAA là 2400 x 2400km [2] …
Ảnh vệ tinh được đặc trưng bởi một số thơng số cơ bản như sau:
-

Tính chất hình học của ảnh vệ tinh:

Trường nhìn khơng đổi IFOV (instantaneous field of view) được định nghĩa
là góc khơng gian tương ứng với một đơn vị chia mẫu trên mặt đất. Lượng thông

tin ghi được trong IFOV tương ứng với giá trị của pixel.
Góc nhìn tối đa mà một bộ cảm có thể thu được sóng điện từ được gọi là
trường nhìn FOV (field of view). Khoảng khơng gian trên mặt đất do FOV tạo
nên chính là bề rộng tuyến bay.
Diện tích nhỏ nhất trên mặt đất mà bộ cảm có thể phân biệt được gọi là độ
phân giải không gian. Ảnh có độ phân giải khơng gian càng cao khi có kích
thuớc pixel càng nhỏ. Ðộ phân giải khơng gian cũng được gọi là độ phân giải
mặt đất khi hình chiếu của 1 pixel tương ứng với một đơn vị chia mẫu trên mặt
đất.
-

Tính chất phổ của ảnh vệ tinh:

Cùng một vùng phủ mặt đất tương ứng, các pixel sẽ cho giá trị riêng biệt
theo từng vùng phổ ứng với các loại buớc sóng khác nhau. Do dó, thơng tin
được cung cấp theo từng loại ảnh vệ tinh khác nhau không chỉ phụ thuộc vào số
bit dùng để ghi nhận, mà cịn phụ thuộc vào phạm vi buớc sóng.
Ðộ phân giải phổ thể hiện bởi kích thước và số kênh phổ, bề rộng phổ hoặc
sự phân chia vùng phổ mà ảnh vệ tinh có thể phân biệt một số lượng lớn các
bước sóng có kích thước tương tự, cũng như tách biệt được các bức xạ từ nhiều
vùng phổ khác nhau. Ðộ phân giải bức xạ thể hiện độ nhạy tuyến tính của bộ
cảm biến trong khả năng phân biệt sự thay đổi nhỏ nhất của cường độ phản xạ
sóng từ các vật thể.
Ðể lưu trữ, xử lý và hiển thị ảnh vệ tinh trong máy tính kiểu raster, tuỳ thuộc
vào số bit dùng để ghi nhận thông tin, mỗi pixel sẽ có giá trị hữu hạn ứngvới


từng cấp độ xám (giá trị độ sáng của pixel; BV - Brightness Value). Số bit dùng
để ghi nhận thông tin được gọi là độ phân giải bức xạ của ảnh vệ tinh.
-

Độ phân giải thời gian của ảnh vệ tinh

Ðộ phân giải thời gian không liên quan đến thiết bị ghi ảnh mà chỉ liên quan
đến khả năng chụp lặp lại của ảnh vệ tinh. Ảnh được chụp vào những ngày khác
nhau cho phép so sánh đặc trưng bề mặt theo thời gian. Ưu thế của độ phân giải
thời gian là cho phép cung cấp thơng tin chính xác hơn và nhận biết sự biến
động của khu vực cần nghiên cứu. Hầu hết các vệ tinh đều bay qua cùng một
điểm vào khoảng thời gian cố định (mất từ vài ngày đến vài tuần) phụ thuộc vào
quỹ đạo và độ phân giải không gian.
Dữ liệu ảnh vệ tinh được lưu trữ theo các khuôn dạng sau đây:
Theo kiểu BIL (band interleaved by lines): từng hàng được ghi theo thứ tự
của số kênh, mỗi hàng được ghi tuần tự theo giá trị của các kênh phổ và sau đó
lặp lại theo thứ tự của từng hàng, như vậy sẽ tạo ra các file dữ liệu ảnh chung
cho các kênh phổ.
Theo kiểu BSQ (band sequential): là khn dạng trong đó các kênh phổ
được lưu tuần tự hết kênh này sang kênh khác. Nghĩa là mỗi ảnh ứng với một
kênh.
Theo kiểu BIP (band interleaved by pixel): mỗi pixel được lưu tuần tự
theo các kênh, nghĩa là các kênh phổ được ghi theo hàng và cột của từng pixel.
Sau khi kết thúc tổ hợp phổ của pixel này lại chuyển sang tổ hợp phổ của pixel
khác.


Hình 1.1: Cấu trúc dữ liệu của ảnh
1.1.2 Các phương pháp tổ chức dữ liệu ảnh đa phổ
Phương pháp tổ chức dữ liệu ảnh vệ tinh trong các tập tin ảnh là cách thức
sắp xếp logic các hàng, cột và các kênh ảnh trong các tập tin ảnh. Nó là nhân tố
chính quyết định đến cách thức sắp xếp dữ liệu trên đĩa cứng đồng nghĩa với
việc có ảnh hưởng tới tốc độ đọc hay truy vấn dữ liệu ảnh trên đĩa cứng. Có ba

phương pháp chính tổ chức dữ liệu ảnh đa phổ: Phương pháp gối kênh theo hàng
– BIL(band interleaved by line), phương pháp gối kênh theo điểm ảnh –
BIP( Band interleaved by pixel) và phương pháp gối kênh tuần tự - BSQ( Band
sequential). BIL, BIP và BSQ không phải là các khuân dạng tập tin ảnh mà chỉ
là các lược đồ lưu trữ các giá trị điểm ảnh thực trong tập tin ảnh đa phổ.


Hình 1: Cấu trúc minh họa ảnh vệ tinh đa phổ dạng số.
Dữ liệu cấu trúc BIL lưu trữ thông tin ảnh theo từng hàng của mỗi kênh
gối nhau. Ví dụ một ảnh đa phổ 3 kênh được lưu trữ như hình vẽ: Hàng 1 của
ảnh cấu thành từ kết nối tuần tự gối nhau 3 hàng của ba kênh. Cứ như thế lặp lại
với các hàng còn lại của ảnh.

Hình 2: Cấu trúc ảnh BIL.
Theo cấu trúc này một ảnh LANDSAT ETM+ 7 kênh kích thước: rộng
7000 cột, cao 7000 hàng sẽ được tổ chức trong tập tin ảnh kích thước 42000
cột, 7000 hàng. Theo cách tổ chức tập tin như thế này thì để hiển thị một cửa sổ
ảnh tổ hợp từ 3 kênh sẽ mất nhiều lần tìm kiếm và truy cập đĩa cứng.
Dữ liệu cấu trúc BIP được lưu trữ tương tự cấu trúc BIL, ngoại trừ là dữ
liệu mỗi điểm ảnh của từng kênh gối nhau. Ví dụ, với một ảnh đa phổ 3 kênh, dữ
liệu của các kênh 1, 2, 3 gối nhau theo từng điểm ảnh: điểm ảnh 1 hàng 1 kênh
1-> điểm ảnh 1 hàng 1 kênh 2-> điểm ảnh 1 hàng 1 kênh 3 và cứ thế lặp lại với
các điểm ảnh còn lại.


Hình 3: Cấu trúc ảnh BIP.
Cấu trúc này có gọn hơn cấu trúc BIL, tuy nhiên kích thước cột ảnh trong
tập tin vẫn lớn bằng tổng số cột ảnh của tất cả các kênh ảnh. Thành thử việc hiển
thị một cửa sổ ảnh vẫn địi hỏi nhiều phép tìm kiếm và truy cập trên đĩa cứng.
Dữ liệu cấu trúc BSQ lưu các kênh ảnh tuần tự trong file. Nói cách khác

dữ liệu của tất cả các điểm ảnh kênh 1 lưu trước sau đó dữ liệu của tất cả các
điểm ảnh kênh 2 lưu kế tiếp và cứ thế lặp lại với các kênh cịn lại.
Theo cấu trúc này kích thước một hàng ảnh trong tập tin ảnh bằng kích
thước hàng ảnh của một kênh ảnh đơn. Tốc độ truy cập ổ cứng và hiển thị cửa sổ
ảnh sẽ nhanh hơn so với các cấu trúc trên. Đây cũng là cấu trúc mà nhiều khuân
dạng ảnh vệ tinh sử dụng để lưu trữ ảnh. Hiện nay các nhà cung cấp ảnh vệ tinh
còn vận dụng linh hoạt cấu trúc này với việc tách các kênh ảnh ra thành các tập
tin riêng để kích thước của các tập tin khơng q lớn. Việc này vừa làm thuận
tiện cho việc trao đổi dữ liệu cũng như tăng tốc độ truy cập, hiển thị và xử lý. [2]

Hình 4: Cấu trúc ảnh BSQ.


1.1.3 Định dạng chuẩn chung trao đổi dữ liệu ảnh vệ tinh
Mỗi hãng cơng nghệ vệ tinh thường có các hệ thống phần mềm xử lý ảnh
riêng và có các định dạng ảnh riêng của mình. Tuy nhiên để thuận tiện cho việc
trao đổi dữ liệu cũng như tính tương thích với các phần mềm GIS, giới chun
mơn chọn một định dạng ảnh chung để trao đổi là định dạng GeoTiff. Cũng như
các phương pháp tổ chức dữ liệu ảnh định dạng tập tin ảnh cũng phần nào quyết
định tới cách thức truy cập và đọc tập tin. Mục này sẽ giới thiệu ngắn gọn các
khía cạnh chính của định dạng ảnh GeoTiff. Định dạng GeoTiff là sự kết hợp
của định dạng Tiff với sự bổ sung của các thẻ mô tả tham chiếu không gian
(geotag).
Tập tin ảnh Tiff gồm ba phần chính: Phần đầu (Header), phần thư mục
ảnh (IFD – image file directory) và giá trị của các thẻ thư mục. Chúng kết nối
với nhau bằng các con trỏ vị trí tương đối so với đầu tập tin. Phần Header có
kích thước tám byte gồm các trường chứa các thơng tin về các tham số ảnh: trật
tự bít, số hiệu phiên bản, độ dịch (con trỏ) tới thư mục ảnh đầu tiên trong tập tin.
Tập tin GeoTiff có thể chứa một hoặc nhiều ảnh. Mỗi ảnh được mô tả bằng một
thư mục ảnh. Mỗi thư mục ảnh chứa ba loại thông tin: Số lượng thẻ thư mục,

bản thân các thẻ thư mục và con trỏ rỗng (bằng không) hoặc tới thư mục ảnh
tiếp theo nếu có. Các thẻ thư mục có kích thước 12 byte mơ tả đầy các tham số
có lien quan của ảnh.

Hình 5: Định dạng ảnh Tiff.
GeoTIFF sử dụng một tập nhỏ các thẻ TIFF giành riêng để lưu trữ một
phạm vi rộng thông tin tham chiếu địa lý, phục vụ cho địa lý như là các hệ tọa
độ phép chiếu cần thiết. Các phép chiếu bao gồm UTM, US State Plane và
National Grids, cũng như các kiểu phép chiếu cơ bản Transverse Mercator,


Lambert Conformal Conic..vv. khơng có thơng tin được lưu trữ trong các cấu
trúc riêng, IFD hay các kỹ thuật khác sẽ ẩn các thông tin từ những phần mềm
đọc TIFF không tốt.
GeoTIFF sử dụng các siêu thẻ "MetaTag" (GeoKey) để mã hóa hàng chục
các phần tử thơng tin vào trong 6 thẻ, tận dụng lợi thế của nền tảng TIFF-độc lập
định dạng dữ liệu. Các key này được thiết kế một cách song song với các thẻ
TIFF và chặt chẽ theo các nguyên tắc về cấu trúc và bố trí của TIFF. Các key
mới có thể định nghĩa những yêu cầu phát sinh và khơng địi hỏi cấp phát các
thẻ mới từ Aldus/Adobe. GeoTIFF sử dụng các mã số để miêu tả các kiểu phép
chiếu, hệ tọa độ, mốc đo lường, ellipsoid…v..v. Trong khi GeoTIFF cung cấp
một framework mạnh mẽ để xác định các hệ tọa độ phép chiếu, nó cũng hoàn
toàn mở rộng.
1.1.4 Các hệ tọa độ trong đo ảnh
Để xác định mối quan hệ chiếu hình tương ứng của các đại lượng đo trên
ảnh và thực địa hoặc trên mơ hình cần phải có các hệ tọa độ xác định vị trí trong
khơng gian tương ứng.Trong đo ảnh thường sử dụng các hệ tọa độ:
a.

Hệ tọa độ trong không gian ảnh

Trong đo ảnh người ta thường sử dụng các hệ tọa độ sau đây để biểu diễn và
xác định vị trí của một điểm bất kỳ trên ảnh
-

Hệ tọa độ mặt phẳng ảnh

Trên các tấm ảnh đo đều có in các mấu khung ép phim của máy chụp ảnh.
Đường mấu khung trái – phải, trên – dưới vuông góc với nhau.Sử dụng tính chất
này người ta lấy đường nối 2 mấu khung trái- phải làm trục x’ đường nối 2 mấu
khung trên dưới làm trục y’.Giao điểm của 2 trục tọa độ được lấy làm gốc tọa độ
o’, một điểm P’ trên ảnh được biểu diễn trong hệ tọa độ mặt phẳng ảnh bằng
vecto:
r’ =(x’ ,y’)T
Trong đó x’, y’ là tọa độ của điểm P’.
-

Hệ tọa độ không gian ảnh

Điểm gốc tọa độ trùng với tâm chụp S, trục tọa độ Z trùng với trục tia sang
chính SO và luôn luôn hướng lên trên, các trục x,y song song với các trục x’, y’
của hệ tọa độ mặt phẳng ảnh.


Trong hệ tọa độ này một điểm P trên ảnh được biểu diễn bằng vecto
r = (xyz)T
Trong đó Z= -fk (tiêu cự của máy ảnh).

a.

Hệ tọa độ mặt phẳng ảnh
b. Hệ tọa độ khơng gian ảnh
Hình 1.1.2.a Các hệ tọa độ trong không gian ảnh

Hệ tọa độ trong không gian vật
Hệ tọa độ đo ảnh

a.
-

Trong đo ảnh người ta thường sử dụng hệ tọa độ đo ảnh để xác định vị trí
của các điểm đo trên mơ hình lập thể. Hệ tọa độ đo ảnh được xác định như sau:
Gốc tọa độ được chọn tùy ý (một điểm bất kỳ trên mơ hình). Các trục tọa độ
cũng được chọn tùy ý chỉ cần tuân theo nguyên tắc hệ tọa độ vng góc (2 trục
tọa độ vng góc với nhau)
Hình sau biểu thị hệ tọa độ đo ảnh hay còn được gọi là hệ tọa độ mơ hình.

Hình 1.1.2.b Hệ tọa độ mơ hình trong đo ảnh
Trong hệ tọa độ đo ảnh (hệ tọa độ mơ hình) một điểm đo P trên mơ hình
được biểu diễn bằng vecto: R’= (X’,Y’,Z’).


•

Các hệ tọa độ trắc địa thường dùng trong đo ảnh
Hệ tọa độ Gauss-Kruger

Được xây dựng trên mặt phẳng của múi chiếu 60 hoặc 30 trong mặt phẳng
chiếu hình Gauss được gọi là hệ tọa độ Gauss- Kruger. Trong đó nhận hình
chiếu của kinh tuyến trục làm trục X, của xích đạo làm trục Y. Như vậy nếu tính

từ gốc về phía Bắc X ln mang dấu dương, về phía nam ln mang dấu âm.Trị
số Y tính từ gốc về phía Đơng mang dấu dương, về phía Tây mang dấu âm.
x

y
500 km

Hình 1.1.2.c Phép chiếu Gauss
•

Hệ tọa độ UTM

Phép chiếu UTM khác với phép chiếu Gauss ở chỗ Ellipsoid quy chiếu cắt
mặt tụ chứ không tiếp xúc với mặt tụ tại kinh tuyến giữa.Điều đó làm hạn chế sự
biến dạng ở 2 kinh tuyến biên.Dựa trên cơ sở của phép chiếu người ta xác định
hệ tọa độ gọi là hệ tọa độ UTM.
Trong phép chiếu UTM hình chiếu của kinh tuyến giữa và xích đạo là hai
đường thẳng vng góc với nhau được chọn làm trục tọa độ.Trong đó M là điểm
cần xác định tọa độ, O’ là giao điểm hình chiếu kinh tuyến trục O’Z và xích đạo
O’E. Điểm F là hình chiếu của M lên kinh tuyến trục .Cung LM là hình chiếu
của vĩ tuyến qua M
Cung ZM là hình chiếu của cung kinh tuyến qua M, ᵞ là độ gần kinh
tuyến .Tọa độ của điểm M trong hệ tọa độ UTM được xác định bằng tung độ NM
, hoành độ EM .Giống nhu trong phép chiếu Gauss người ta rời O’ đến O một
đoạn OO’ =500km và có EM=e’+500 km


Trong hệ tọa độ VN-2000 ta cũng dùng phép chiếu UTM, Ellípoid quy chiếu
là Ellipsoid ỨG-84.Gốc tọa độ tại khn viên Viện nghiên cứu Địa chính, Bộ tài
ngun và mơi trường.

Z

N

ᵞM

F
L
NM
O

500 km
EM

O’
E

Hình 1.1.2.d Phép chiếu UTM
1.1.5. Cấu trúc bản đồ số.
Một cơ sở dữ liệu của hệ thống thông tin địa lý có thể chia ra làm 2 loại số
liệu cơ bản: số liệu không gian và phi không gian. Mỗi loại có những đặc điểm
riêng và chúng khác nhau về yêu cầu lưu giữ số liệu, hiệu quả, xử lý và hiển thị.
Số liệu không gian là những mô tả số của hình ảnh bản đồ, chúng bao
gồm toạ độ, quy luật và các ký hiệu dùng để xác định một hình ảnh bản đồ cụ
thể trên từng bản đồ. Hệ thống thông tin địa lý dùng các số liệu khơng gian để
tạo ra một bản đồ hay hình ảnh bản đồ trên màn hình hoặc trên giấy thơng qua
thiết bị ngoại vi, …
Số liệu phi không gian là những diễn tả đặc tính, số lượng, mối quan hệ
của các hình ảnh bản đồ với vị trí địa lý của chúng. Các số liệu phi không gian
được gọi là dữ liệu thuộc tính, chúng liên quan đến vị trí địa lý hoặc các đối

tượng không gian và liên kết chặt chẽ với chúng trong hệ thống thông tin địa lý
thơng qua một cơ chế thống nhất chung.
1.1.5.1.

Mơ hình thơng tin không gian

Dữ liệu là trung tâm của hệ thống GIS, hệ thống GIS chứa càng nhiều thì
chúng càng có ý nghĩa. Dữ liệu của hệ GIS được lưu trữ trong CSDL và chúng
được thu thập thông qua các mô hình thế giới thực. Dữ liệu trong hệ GIS cịn
được gọi là thông tin không gian. Đặc trưng thông tin khơng gian là có khả năng
mơ tả “vật thể ở đâu” nhờ vị trí tham chiếu, đơn vị đo và quan hệ không gian.


Chúng cịn khả năng mơ tả “hình dạng hiện tượng” thơng qua mơ tả chất lượng,
số lượng của hình dạng và cấu trúc. Cuối cùng, đặc trưng thông tin không gian
mô tả “quan hệ và tương tác” giữa các hiện tượng tự nhiên. Mơ hình khơng gian
đặc biệt quan trọng vì cách thức thơng tin sẽ ảnh hưởng đến khả năng thực hiện
phân tích dữ liệu và khả năng hiển thị đồ hoạ của hệ thống.
a. Hệ thống Vector
-

Kiểu đối tượng điểm (Points)

Điểm được xác định bởi cặp giá trị đơn. Các đối tượng đơn, thông tin về địa
lý chỉ gồm cơ sở vị trí sẽ được phản ánh là đối tượng điểm. Các đối tượng kiểu
điểm có đặc điểm:
•

Là toạ độ đơn (x,y)

•

Khơng cần thể hiện chiều dài và diện tích

Hình 1.1.5.1a: Số liệu vector được biểu thị dưới dạng điểm (Point).
Tỷ lệ trên bản đồ tỷ lệ lớn, đối tượng thể hiện dưới dạng vùng. Tuy nhiên
trên bản đồ tỷ lệ nhỏ, đối tượng này có thể thể hiện dưới dạng một điểm. Vì vậy,
các đối tượng điểm và vùng có thể được dùng phản ánh lẫn nhau.
-

Kiểu đối tượng đường (Arcs)

Đường được xác định như một tập hợp dãy của các điểm. Mô tả các đối tượng
địa lý dạng tuyến, có các đặc điểm sau:
•

Là một dãy các cặp toạ độ

•

Một arc bắt đầu và kết thúc bởi node

•

Các arc nối với nhau và cắt nhau tại node


•

Hình dạng của arc được định nghĩa bởi các điểm vertices

•

Độ dài chính xác bằng các cặp toạ độ

Hình 1.1.5.1b: Số liệu vector được biểu thị dưới dạng Arc
-

Kiểu đối tượng vùng(Polygons)

Vùng được xác định bởi ranh giới các đường thẳng. Các đối tượng địa lý có
diện tích và đóng kín bởi một đường được gọi là đối tượng vùng polygons, có
các đặc điểm sau:
•

•
•

Polygons được mơ tả bằng tập các đường (arcs) và điểm nhãn (label
points)
Một hoặc nhiều arc định nghĩa đường bao của vùng
Một điểm nhãn label points nằm trong vùng để mô tả, xác định cho mỗi
một vùng.

Hình 1.1.5.1c: Số liệu vector được biểu thị dưới dạng vùng (Polygon)


Hình 1.1.3.1d Một số khái niệm trong cấu trúc cơ sở dữ liệu bản đồ
b.

Hệ thống raster.

Mơ hình dữ liệu dạng raster phản ánh toàn bộ vùng nghiên cứu dưới dạng một
lưới các ô vuông hay điểm ảnh (pixcel). Mô hình raster có các đặc điểm:
•

Các điểm được xếp liên tiếp từ trái qua phải và từ trên xuống dưới.

•

Mỗi một điểm ảnh (pixel) chứa một giá trị.

•

Một tập các ma trận điểm và các giá trị tương ứng tạo thành một lớp

•

Trong cơ sở dữ liệu có thể có nhiều lớp.

Mơ hình dữ liệu raster là mơ hình dữ liệu GIS được dùng tương đối phổ biến
trong các bài tốn về mơi trường, quản lý tài ngun thiên nhiên.
Mơ hình dữ liệu raster chủ yếu dùng để phản ánh các đối tượng dạng vùng là
ứng dụng cho các bài toán tiến hành trên các loại đối tượng dạng vùng: phân
loại; chồng xếp.
Các nguồn dữ liệu xây dựng nên dữ liệu raster có thể bao gồm:
•

Qt ảnh

•

Ảnh máy bay, ảnh viễn thám

•

Chuyển từ dữ liệu vector sang

•

Lưu trữ dữ liệu dạng raster.


•

Nén theo hàng (Run lengh coding).

•

Nén theo chia nhỏ thành từng phần (Quadtree).

•

Nén theo ngữ cảnh (Fractal).

Trong một hệ thống dữ liệu cơ bản raster được lưu trữ trong các ô (thường
hình vuông) được sắp xếp trong một mảng hoặc các dãy hàng và cột. Nếu có
thể, các hàng và cột nên được căn cứ vào hệ thống lưới bản đổ thích hợp.
Việc sử dụng cấu trúc dữ liệu raster tất nhiên đưa đến một số chi tiết bị mất.
Với lý do này, hệ thống raster-based không được sử dụng trong các trường hợp

nơi có các chi tiết có chất lượng cao được địi hỏi.

Hình 1.1.3.1e Sự biểu thị kết quả bản đồ dưới dạng Raster
d. Ưu và nhược điểm của hệ thống dữ liệu raster và vector
-

Ưu điểm của hệ thống cơ sở dữ liệu raster
•

Vị trí địa lý của mỗi ơ được xác định bởi vị trí của nó trong ơ biểu tượng,
hình ảnh có thể được lưu trữ trong một mảng tương xứng trong máy vi tính
cung cấp đủ dữ liệu bất kỳ lúc nào. Vì vậy mỗi ơ có thể nhanh chóng và dễ
dàng được định địa chỉ trong máy theo vị trí địa lý của nó.

•

Những vị trí kế cận được hiện diện bởi các ô kế cận, vì vậy mối liên hệ
giữa các ô có thể được phân tích một cách thuận tiện

•

Q trình tính tốn đơn giản hơn và dễ dàng hơn cơ sở hệ thống dữ liệu
vector.

•

Đơn vị bản đồ ranh giới thửa được trình bày một cách tự nhiên bởi giá trị
ô khác nhau, khi giá trị thay đổi, việc chỉ định ranh giới thay đổi.
-

Nhược điểm của hệ thống dữ liệu raster


•

Khả năng lưu trữ đòi hỏi lớn hơn nhiều so với hệ thống cơ sở dữ liệu
vector.

•

Kích thước ơ định rõ sự quyết định ở phương pháp đại diện ở phương
pháp đại diện. Điều này đặc biệt khó dễ cân xứng với sự hiện diện đặc tính
thuộc về đường thẳng.

Thường hầu như hình ảnh gần thì nối tiếp nhau, điều này có nghĩa là nó phải
tiến hành một bản đồ hồn chỉnh chính xác để thay đổi 1 ơ đơn. Quá trình tiến
hành của dữ liệu về kết hợp thì choáng nhiều chỗ hơn với 1 hệ thống cơ sở
vector.
Dữ liệu được đưa vào hầu như được số hoá trong hình thức vector, vì thế nó
phải chính xác 1 vector đến sự thay đổi hoạt động raster để đổi dữ liệu hệ số hố
vào trong hình thức lưu trữ thích hợp.
Điều này khó hơn việc xây dựng vào trong bản đồ từ dữ liệu raster.
-

Thuận lợi của hệ thống cơ sở vector

•

Việc lưu trữ được địi hỏi ít hơn hệ thống cơ sở dữ liệu raster

•

Bản đồ gốc có thể được hiện diện ở sự phân giải gốc của nó.

•

Đặc tính phương pháp như là các kiểu từng, đường sá, sơng suối, đất đai
có thể được khơi phục lại và tiến triển 1 cách đặc biệt.

•

Điều này dễ hơn để kết hợp trạng thái khác nhau của phương pháp mô tả
dữ liệu với 1 đặc tính phương pháp đơn.

•

Hệ số hố các bản đổ khơng cần được khơi phục lại từ hình thức raster.
Dữ liệu lưu trữ có thể được tiến triển trong bản đồ kiểu dạng đường thẳng
mà không 1 raster để sự khơi phục vector.

•

•

Bất lợi của hệ thống cơ sở dữ liệu vector
Vị trí của điểm đỉnh cần được lưu trữ 1 cách rõ ràng

•

Mối quan hệ của những điểm này phải được định dạng trong 1 cấu trúc

thuộc về địa hình học, mà nó có lẽ khó để hiểu và điều khiển.

•

Thuật tốn cho việc hồn thành chức năng thì hồn tồn tương đương
trong hệ thống cơ sở dữ liệu raster là quá phức tạp và việc hồn thành có lẽ
là khơng xác thực.


•

Sự thay đổi 1 cách liên tiếp dữ liệu thuộc về không gian không thể được
hiện diện như raster. 1 sự khôi phục để raster được yêu cầu tiến hành dữ
liệu kiểu này.

1.1.5.2 Mơ hình thơng tin thuộc tính.
Số liệu phi khơng gian hay cịn gọi là thuộc tính là những mơ tả về đặc
tính, đặc điểm và các hiện tượng xảy ra tại các vị trí địa lý xác định. Một trong
các chức năng đặc biệt của công nghệ GIS là khả năng của nó trong việc liên kết
và xử lý đồng thời giữa dữ liệu bản đồ và dữ liệu thuộc tính. Thơng thường hệ
thống thơng tin địa lý có 4 loại số liệu thuộc tính:
- Đặc tính của đối tượng: liên kết chặt chẽ với các thông tin khơng gian có
thể thực hiện SQL (Structure Query Language) và phân tích
- Số liệu hiện tượng, tham khảo địa lý: miêu tả những thông tin, các hoạt
động thuộc vị trí xác định.
- Chỉ số địa lý: tên, địa chỉ, khối, phương hướng định vị…liên quan đến
các đối tượng địa lý.
- Quan hệ giữa các đối tượng trong không gian, có thể đơn giản hoặc phức
tạp (sự liên kết, khoảng tương thích, mối quan hệ đồ hình giữa các đối tượng).
Để mô tả một cách đầy đủ các đối tượng địa lý, trong bản đồ số chỉ dùng

thêm các loại đối tượng khác: điểm điều khiển, toạ độ giới hạn và các thơng tin
mang tính chất mơ tả (annotation).
Các thơng tin mơ tả có các đặc điểm:
•

Có thể nằm tại một vị trí xác định trên bản đồ

•

Có thể chạy dọc theo arc

•

Có thể có các kích thước, màu sắc, các kiểu chữ khác nhau

•

Nhiều mức của thơng tin mơ tả có thể được tạo ra với ứng dụng khác
nhau.

•

Có thể tạo thông tin cơ sở dữ liệu lưu trữ thuộc tính

•

Có thể tạo độc lập với các đối tượng địa lý ïcó trong bản đồ

•

Khơng có liên kết với các đối tượng điểm, đường, vùng và dữ liệu thuộc
tính của chúng

Bản chất một số thông tin dữ liệu thuộc tính như sau:


- Số liệu tham khảo địa lý: mô tả các sự kiện hoặc hiện tượng xảy ra tại
một vị trí xác định. Khơng giống các thơng tin thuộc tính khác, chúng khơng mơ
tả về bản thân các hình ảnh bản đồ. Thay vào đó chúng mơ tả các danh mục
hoặc các hoạt động như cho phép xây dựng, báo cáo tai nạn, nghiên cứu y tế…
liên quan đến các vị trí địa lý xác định. Các thơng tin tham khảo địa lý đặc trưng
được lưu trữ và quản lý trong các file độc lập và hệ thống không thể trực tiếp
tổng hợp chúng với các hình ảnh bản đồ trong cơ sở dữ liệu của hệ thống. Tuy
nhiên các bản ghi này chứa các yếu tố xác định vị trí của sự kiện hay hiện tượng.
- Chỉ số địa lý: được lưu trong hệ thống thông tin địa lý để chọn, liên kết
và tra cứu số liệu trên cơ sở vị trí địa lý mà chúng đã được mơ tả bằng các chỉ số
địa lý xác định. Một chỉ số có thể bao gồm nhiều bộ xác định cho các thực thể
địa lý sử dụng từ các cơ quan khác nhau như là lập danh sách các mã địa lý mà
chúng xác định mối quan hệ không gian giữa các vị trí hoặc giữa các hình ảnh
hay thực thể địa lý. Ví dụ: chỉ số địa lý về đường phố và địa chỉ địa lý liên quan
đến phố đó.
- Mối quan hệ không gian: của các thực thể tại vị trí địa lý cụ thể rất quan
trọng cho các chức năng xử lý của hệ thống thông tin địa lý. Các mối quan hệ
khơng gian có thể là mối quan hệ đơn giản hay lơgic, ví dụ tiếp theo số nhà 101
phải là số nhà 103 nếu là số nhà bên lẻ hoặc nếu là bên chẵn thì cả hai đều phải
là các số chẵn kề nhau. Quan hệ Topology cũng là một quan hệ không gian. Các
quan hệ không gian có thể được mã hố như các thơng tin thuộc tính hoặc ứng
dụng thơng qua giá trị toạ độ của các thực thể.
- Mối quan hệ giữa dữ liệu không gian và phi không gian: thể hiện
phương pháp chung để liên kết hai loại dữ liệu đó thơng qua bộ xác định, lưu trữ

đồng thời trong các thành phần khơng gian và phi khơng gian. Các bộ xác định
có thể đơn giản là một số duy nhất liên tục, ngẫu nhiên hoặc các chỉ báo địa lý
hay số liệu xác định vị trí lưu trữ chung. Bộ xác định cho một thực thể có thể
chứa toạ độ phân bố của nó, số hiệu mảnh bản đồ, mơ tả khu vực hoặc con trỏ
đến vị trí lưu trữ của số liệu liên quan. Bộ xác định được lưu trữ cùng với các
bản ghi toạ độ hoặc mô tả số khác của các hình ảnh khơng gian và cùng với các
bản ghi số liệu thuộc tính liên quan.
Sự liên kết giữa hai loại thông tin cơ bản trong cơ sở dữ liệu GIS thể hiện
theo sơ đồ sau:
Tính chất 2
x
x
x
…


Hình 1.1.5.1f: Mối quan hệ giữa thơng tin bản đồ và thơng tin thuộc tính

1.2

Hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh.
Ảnh số bị méo hình học do nhiều yếu tố liên quan đến vận tốc vệ tinh, sự

quay của Trái đất, sự phản xạ của khí quyển, dịch chuyển của địa hình, và sự phi
tuyến tính của các trường nhìn của các bộ cảm.Méo hình học là sự sai lệch vị trí
giữa tọa độ ảnh đo được và tọa độ ảnh lý tưởng được tham chiếu với hệ tọa độ
biết trước dùng cho Trái đất.Vì vậy, trước quá trình phân tích, giải đốn, ảnh vệ
tinh cần được nắn chỉnh hình học để hạn chế sai số vị trí và chênh lệch địa hình,
sao cho hình ảnh gần với bản đồ địa hình ở phép chiếu trực giao nhất. Kết quả
giải đốn phụ thuộc rất nhiều vào độ chính xác của ảnh. Do vậy, cơng đoạn nắn

chỉnh hình học ảnh vệ tinh rất quan trọng cho các bước phân tích tiếp theo.
Biến dạng hình học của ảnh được hiểu như sự sai lệch vị trí giữa tọa độ ảnh
thực tế (đo được) và tọa 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
tọa độ thực tế và tọa độ ảnh lý tưởng cần phải tiến hành hiệu chỉnh hình học
Nắn chỉnh: Mục đích của q trình nắn là chuyển đổi các ảnh quét đang ở
toạ độ hàng cột của các pixel về toạ độ trắc địa (toạ độ thực - hệ toạ độ địa lý
hoặc toạ độ phẳng).
Vì sao cần phải hiệu chỉnh hình học ảnh viễn thám?
- Do bản chất của các phương pháp thu chụp ảnh trên các camera/sensor
Ma trận đầu ra đà nắn
Ma trận ảnh gốc
Hỡnh 1.2. Ma trận chỉnh hình học của các pixel (đường liền) so với chưa chỉnh( đường gạch)

trên máy bay/vệ tinh nên hình ảnh trên mặt đất nhận được trên 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 cơng 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 hệ tọa độ tham chiếu xác định.
Hiệu chỉnh hình học nhằm thực hiện 3 nhiệm vụ:
1.

"Loại trừ" sai số vị trí điểm ảnh do góc nghiêng của ảnh gây ra.

2.

"Hạn chế" sai số vị trí điểm ảnh do chênh cao địa hình gây ra.

3.

Đưa tấm ảnh về tỷ lệ của bản đồ cần thành lập.

Các bước để nắn chỉnh hình học một ảnh vệ tinh như sau:
-

Chọn điểm khống chế nắn ảnh.

-

Kiểm tra sai số trung bình RMS của các điểm khống chế.

-

Lựa chọn phương pháp nắn và nhập các thông số cần thiết.

-

Tiến hành nắn chỉnh hình học ảnh.

Đây là bước quan trọng nhất trong q trình thành lập bản đồ số vì nó
ảnh hưởng tới tồn bộ độ chính xác của bản đồ sau khi được số hố dựa trên nền
ảnh. Q trình này được dựa trên toạ độ của các điểm khống chế ảnh.
1.2.1 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 ngồi hệ thống

-

Sai số méo hình hình học của hệ thống Sensor.

Nguyên nhân chính là do ảnh hưởng của thiết bị. 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.
Như vậy, theo một quy luật đều, các đường quét đều bị biến dạng giống nhau
khi so sánh giữa phần trọng tâm và phần hai cánh của ảnh. Một hiện tượng khác
là đường quét bị kéo lệch sang một phía. Sự lệch hệ thống đó được gọi là lệch
tồn cảnh (Panoramic distortion).
Khắc phục các hiện tượng lệch hệ thống tương đối đơn giản bằng cách nắn
hệ thống theo chương trình phầm mềm trong máy tính. Phim ảnh sẽ được in ra
sau khi xử lý nắn hệ thống. Ngoài ra để khắc phục hiện tượng biến dạng này, mà


nguyên nhân là hệ thống quét ngang, người ta đã chế ra hệ thống quét dọc (như
với ảnh SPOT). Tuy nhiên mỗi hệ thống đều có những ưu nhược điểm riêng, khi
quét dọc lại có sự biến dạng theo chiều dọc mặc dù có nhỏ hơn.
Sau khi kết thúc quá trình nắn ảnh, ảnh kết quả đạt độ chính xác khá cao. Các
đối tượng trên ảnh và bản đồ địa hình sẽ trùng khít với nhau.
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 ngồi.Vì thế, trong một chừng mực nào đó chúng
ta khơng cần thiết quan tâm đến yếu tố này.
-

Sai số do các yếu tố bên ngoài hệ thống.

Chủ yếu gây ra do sự thay đổi của các nguyên tố định hướng ngoài (vị trí quỹ
đạo của sensor), khúc xạ khí quyển, độ cong của trái 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 lệch này có tính khác biệt…Hình học tạo ra
của từng bộ cảm sẽ có khn mẫu hình học khác nhau, các khuôn mẫu này phụ
thuộc vào máy chụp ảnh mà ta sử dụng. Do đó sự méo hình sẽ có quan hệ tương
ứng với khn dạng hình học tạo ảnh. Để nắn chỉnh biến dạng khơng hệ thống,
cần có hệ thống điểm kiểm tra dưới mặt đất đối chiếu để xác định chính xác
được toạ độ các điểm trên ảnh, đối chiếu với bản đồ và sử dụng các phép nắn
chỉnh. Kết quả nắn chỉnh sẽ đưa ảnh về đúng kích thước và vị trí địa lý.
Khi nhận ảnh thẳng đứng, hình ảnh tạo ra cho từng hệ thống Sensor sẽ có
khn mẫu hình học khác nhau, các khn mẫu này phụ thuộc vào máy chụp
ảnh sử dụng.Do đó sự méo hình sẽ có quan hệ tương xứng với khn dạng hình
học tạo ảnh.Sự méo hình tồn cảnh (méo hình tổng hợp) thể hiện như hình vẽ.


Hình 1.2.1a. Méo hình tổng hợp
Méo hình do ảnh hưởng của các yếu tố định hướng ngoài của sensor được
minh họa trong hình 7.5.

Hình 7.5 Méo hình do các nguyên tố định hướng ngồi của sensor
a.

Méo hình do sự thay đổi các nguyên tố định hướng ngoài của Sensor