Xây dựng hệ thống Web trực quan hóa, hỗ trợ quản lý và phân tích ảnh viễn thám dựa trên nền tảng mã nguồn mở

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

PHẠM HỮU BẰNG

XÂY DỰNG HỆ THỐNG WEB TRỰC QUAN HÓA, HỖ TRỢ
QUẢN LÝ VÀ PHÂN TÍCH ẢNH VIỄN THÁM DỰA TRÊN
NỀN TẢNG MÃ NGUỒN MỞ






LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

HÀ NỘI - 2013






ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

PHẠM HỮU BẰNG

XÂY DỰNG HỆ THỐNG WEB TRỰC QUAN HÓA, HỖ TRỢ
QUẢN LÝ VÀ PHÂN TÍCH ẢNH VIỄN THÁM DỰA TRÊN
NỀN TẢNG MÃ NGUỒN MỞ

Ngành: Công nghệ thông tin
Chuyên ngành: Công nghệ phần mềm
Mã số: 60.48.10


LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN


NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN THỊ NHẬT THANH
TS. BÙI QUANG HƯNG

HÀ NỘI - 2013

1





MỤC LỤC

MỤC LỤC 1
BẢNG CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT 5
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ 6
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU 8
LỜI MỞ ĐẦU 9
Chương 1. TỔNG QUAN VỀ ẢNH VIỄN THÁM, GIS, WEBGIS VÀ SOL
KHÍ QUYỂN 13
1.1.Khái niệm chung về ảnh viễn thám 13
1.1.1.Lịch sử ra đời 13
1.1.2.Định nghĩa 14
1.1.3.Nguyên lý cơ bản của viễn thám 14
1.1.4.Đặc trưng của ảnh viễn thám 15
1.1.5.Các loại ảnh viễn thám phổ biến 17
1.1.6.Xử lý, giải đoán ảnh viễn thám 20
1.2.Khái niệm chung về GIS 22
1.2.1.Lịch sử ra đời 22
1.2.2.Định nghĩa 22
1.2.3.Các thành phần của GIS 23
1.2.4.Bản đồ địa lý GIS 24
1.2.5.Cấu trúc cơ sở dữ liệu của GIS 28

1.2.6.Một số tính năng chính của GIS 30
1.3.Tổng quan về WebGIS 33
1.3.1.Định nghĩa 33
1.3.2.Kiến trúc chung của WebGIS 34
2

1.3.3.Các mô hình triển khai WebGIS 35
1.3.4.Các thành phần trong hệ thống WebGIS 37
1.4.Khái niệm chung về sol khí quyển 40
1.4.1.Định nghĩa 40
1.4.2.Nguồn gốc hình thành sol khí 40
1.4.3.Ảnh hưởng sol khí tới khí hậu trái đất 41
1.4.4.Độ sâu sol khí (AOT) và liên hệ với ô nhiễm không khí 41
1.4.5.Giới thiệu một số hệ thống trên thế giới cung cấp thông tin về ảnh viễn thám
để nghiên cứu 42
1.4.6.Xây dựng định hướng, mục tiêu bài toán nghiên cứu về AOT 46
1.5.Kết luận 47
Chương 2.CÁC KỸ THUẬT, CÔNG NGHỆ ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG XÂY
DỰNG HỆ THỐNG WEBGIS 48
2.1.Công nghệ bản đồ số trực tuyến Google Map 48
2.1.1.Một số tính năng của Google Map API 48
2.1.2.Một số biểu đồ Google Chart API 50
2.1.3.Truy vấn dữ liệu từ Google Fusion Table 51
2.2.Xử lý ảnh viễn thám khí tượng MODIS 52
2.2.1.Thông tin chung về ảnh AOT MODIS 52
2.2.2.Download ảnh AOT MOD04 Level 2 53
2.2.3.Tách band AOT ảnh MOD04 L2 định dạng HDF sang GeoTiff 54
2.2.4.Chuyển định dạng GeoTiff thành các định dạng khác 57
2.3.Truy vấn cơ sở dữ liệu không gian PostGIS 59
2.3.1.Tổ chức và lưu trữ dữ liệu không gian trong PostGIS 59

2.3.2.Lưu đường dẫn các thư mục ảnh viễn thám theo ngày vào PostGIS 60
2.3.3.Một số câu lệnh, hàm truy vấn không gian của PostGIS 61
2.3.4.Chèn dữ liệu dạng vector shapefile vào PostGIS 62
2.4.Thuật toán lấy dữ liệu AOT từ vùng chọn trên Google Map 63
2.4.1.Chuyển dữ liệu từ dạng (latitude, longtitude) sang dạng (x, y) 64
3

2.4.2.Thuật toán đọc giá trị AOT từ điểm thuộc đa giác vùng chọn 66
2.4.3.Thuật toán đọc giá trị AOT từ điểm thuộc đoạn thẳng được chọn 69
2.5.Kết luận 72
Chương 3.XÂY DỰNG HỆ THỐNG WEBGIS 73
3.1.Mô tả bài toán 73
3.2.Các công nghệ, kỹ thuật được sử dụng để xây dựng hệ thống 74
3.3.Kiến trúc hệ thống 76
3.4.Thiết kế cơ sở dữ liệu 77
3.5.Phân tích các chức năng của hệ thống 79
3.5.1.Xác định các Actor và Use Case 79
3.5.2.Xây dựng biểu đồ Use Case của toàn hệ thống 80
3.5.3.Đặc tả danh sách các Use Case 81
3.5.3.1. Use case 01: Tạo ảnh GeoTiff từ HDF 81
3.5.3.2. Use case 02: Tạo các ảnh output từ ảnh GeoTiff 82
3.5.3.3. Use case 03: Cập nhật ảnh GeoTiff vào database 82
3.5.3.4. Use case 04: Tương tác bản đồ 83
3.5.3.5. Use case 05: Tìm kiếm ảnh viễn thám 89
3.5.3.6. Use case 06: Xem và download ảnh viễn thám 90
3.5.3.7. Use case 07: Trực quan hóa ảnh viễn thám 91
3.5.3.8. Use case 08: Thống kê gía trị AOT 96
3.5.3.9. Use case 09: Lập biểu đồ dữ liệu AOT: 100
3.6.Thiết kế một số giao diện của hệ thống 103
3.6.1.Giao diện chính của hệ thống 103

3.6.2.Giao diện phần công cụ sử tương tác với Google Map 103
3.6.3.Giao diện phần tìm kiếm, trực quan ảnh 104
3.6.4.Giao diện phần lâp biểu đồ giá trị AOT 104
3.7.Cấu hình cài đặt, triển khai hệ thống 105
3.7.1.Mô hình triển khai hệ thống 105
3.7.2.Phần mềm 105
4

3.7.3.Phần cứng 106
3.8.Kết luận 106
Chương 4. KHẢO SÁT ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG WEBGIS
QUA THƯC TẾ 107
4.1.Mục đích và cách thực hiện đánh giá chất lượng hệ thống 107
4.2.Báo cáo kết quả khảo sát đánh giá chất lượng hệ thống 108
4.2.1.Bảng danh sách các tính năng dùng để đánh giá, thử nghiệm 108
4.2.2.Danh sách người tham gia đánh giá thử nghiệm hệ thống 109
4.2.3.Kết quả đánh giá khảo sát chất lượng hệ thống 109
4.3.Kết luận 111
TÀI LIỆU THAM KHẢO 114
PHỤ LỤC 1

5

BẢNG CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
Ký hiệu
Diễn giải
Tiếng Việt
AOT
Aerosol Of Thickness
Độ trong của khí quyển

GDAL
Geospatial Data Abstraction
Library
Thư viện lập trình dữ liệu không gian
địa lý, viễn thám nguồn mở
GIS
Geographic Information System
Hệ thống thông tin địa lý
WebGIS
Website Geographic
Information System
Hệ thống thông tin địa lý trên nền tảng
Web WWW
MVC
Model-View-Controller
Kiến trúc phần mềm MVC
HTML
HyperText Markup Language
Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản
HTTP
Hypertext Transfer Protocol
Giao thức truyền siêu văn bản
XML
eXtensible Markup Language
Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng
KML
Keyhole Markup Language
1 dạng XML sử dụng để lưu trữ dữ liệu
không gian
WKT

Well-Known Text
Ngôn ngữ đánh dấu văn bản cho các
đối tượng hình học cấu trúc vector trên
bản đồ
MODIS
Moderate Resolution Imaging
Spectroradiomete
Cảm biến chụp ảnh trái đất từ hai vệ
tinh Terra & Aqua của NASA
MEEO
Meteorological Envinronmental
Earth Observation
Trung tâm nghiên cứu môi trường và
khí tượng tại Ý cung cấp ảnh MODIS
1 km
NASA
National Aeronautics and Space
Administration
Cơ quan hàng không vũ trụ Mỹ cung
cấp ảnh MODIS 10 km
CSDL
Database System
Cơ sở dữ liệu của hệ thống

6

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Nguyên lý hoạt động của ảnh viễn thám 15
Hình 1.2. Ảnh viễn thám đa phổ trên các đối tượng khác nhau 17
Hình 1.3. Ảnh viễn thám khí tượng MODIS trong nghiên cứu bão 19

Hình 1.4. Thông tin metadata của ảnh vệ tinh MOD04 L2 20
Hình 1.5. Phân lớp ảnh viễn thám theo chỉ số thực vật 21
Hình 1.6. Xây dựng hệ thống GIS với các tính năng cơ bản 24
Hình 1.7. Biểu diễn bề mặt trái đất lên bản đồ phẳng (Keith Clarke, 1995) 24
Hình 1.8. Biểu diễn tọa độ địa lý của một điểm trên bề mặt trái đất 26
Hình 1.9. Lưới chiếu bản đồ Google Map theo kinh độ và vĩ độ 26
Hình 1.10. So sánh sự khác biệt về hình dạng của các hệ quy chiếu 27
Hình 1.11. Chia nhỏ bản đồ thành các mảnh trên Google Map 27
Hình 1.12. Các kiểu dữ liệu vector biểu diễn các đối tượng tự nhiên của GIS 29
Hình 1.13. Chuyển đổi kiểu đối tượng từ vector sang raster 29
Hình 1.14. Mô hình chồng xếp lớp dữ liệu vector và raster 31
Hình 1.15. Một số mối liên hệ giữa các đối tượng vector trong không gian 32
Hình 1.16. Phân lớp ảnh viễn thám Landsat theo từng đối tượng riêng biệt 33
Hình 1.17. Kiến trúc hoạt động của WebGIS qua mạng Internet 35
Hình 1.18. Mô hình triển khai WebGIS trên nền tảng Client – Server 36
Hình 1.19. Ứng dụng tra cứu tình trạng lũ lụt nền tảng Google mashup 37
Hình 1.20. Mối liên hệ giữa dữ liệu AOT và ô nhiễm PM tại Houston năm 2000 42
Hình 1.21. Một số loại ảnh AOT cung cấp của hệ thống Giovanni 43
Hình 1.22. Kết quả ảnh viễn thám MOD04 L2 từ LadsWeb NASA để download 44
Hình 1.23. Biểu đồ thể hiện sự tăng giảm AOT trong tháng 8 năm 2013 44
Hình 1.24. Bản đồ thể hiện sự phân bổ giá trị AOT theo thời gian trên toàn thế giới 45
Hình 1.25. Lấy giá trị AOT tại một điểm dùng Quantum GIS 46
Hình 2.1. Ví dụ thống kê dữ liệu AOT theo từng ảnh viễn thám trên Google Chart 51
Hình 2.2. Truy vấn dữ liệu vector từ Fusion Table và hiển thị trên Google Map 51
Hình 2.3. Sự tương quan giữa ảnh AOT MODIS 1 kilomet và 10 kilomet 52
Hình 2.4. Download ảnh MODIS 4 Level 2 từ webiste của NASA 53
Hình 2.5. Download ảnh HDF theo tham số tìm kiếm từ NASA 54
Hình 2.6. Đọc danh sách sub dataset từ file HDF và lấy ra tên dataset quan tâm 55
Hình 2.7. Đọc các điểm mốc tọa độ mặt đất GCP từ file HDF 55
Hình 2.8. Mã nguồn Python tạo ảnh GeoTiff từ ảnh MOD04 L2 HDF 56

Hình 2.9. So sánh ảnh GeoTiff chưa lọc phủ mầu đen và ảnh PNG đã lọc và overlay 57
7

Hình 2.10. Ảnh AOT mầu và ảnh AOT heatmap tạo ra từ ảnh GeoTiff 58
Hình 2.11 Tách dữ liệu metadata từ GeoTiff để hỗ trợ overlay lên Google Map 59
Hình 2.12. Mối liên hệ giữa ảnh viễn thám và vùng chọn trên Google Map 62
Hình 2.13. Bản đồ shapefile Level 0 thể hiện vùng biên giới địa lý giữa các quốc gia 63
Hình 2.14. Ảnh viễn thám dạng tọa độ (x, y) và tọa độ (latitude, longtitude) 64
Hình 2.15. Đọc dữ liệu AOT trên Google Map theo công thức quy đổi điểm ảnh 66
Hình 2.16. Thuật toán Ray Casting xác đỉnh điểm thuộc đa giác 67
Hình 2.17. Các trường hợp xét điểm nằm trong hay ngoài đa giác 67
Hình 2.18. Biểu diễn đoạn thẳng AB trong đồ họa máy tính 69
Hình 2.19. Thuật toán MidPoint tìm điểm gần với đường thẳng nhất 70
Hình 3.1. Kiến trúc xây dựmg hệ thống WebGIS nguồn mở 76
Hình 3.2. Sơ đồ Use Case tổng quan hệ thống WebGIS nguồn mở 81
Hình 3.3. Giao diện chính của hệ thống WebGIS 103
Hình 3.4. Giao diện công cụ tương tác trên bản đồ Google Map 103
Hình 3.5. Giao diện phần tìm kiếm, trực quan ảnh 104
Hình 3.6. Lập biểu đồ giá trị AOT trên đoạn thẳng Polyline theo kilomet 104
Hình 3.7. Mô hình Client – Server triển khai hệ thống trên localhost 105
Hình 4.1. Biểu đồ kết quả khảo sát thể hiện % trả lời đúng đối với mỗi tác vụ 110
Hình 4.2. Biểu đồ thể hiện thời gian thực hiện khảo sát từng tác vụ 110
Hình 4.3. Biểu đồ thể hiện nhận xét phản hồi về tính năng của hệ thống 111

8

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
Bảng 1.1. Tóm tắt sự phát triển của viễn thám theo các sự kiện 13
Bảng 1.2. Thông số về các kênh ảnh của vệ tinh Landsat TM 18
Bảng 1.3. Thông số về các kênh của vệ tinh SPOT 18

Bảng 1.4. Thông số về các kênh phổ của ảnh MODIS 20
Bảng 1.5. So sánh ưu nhược điểm của kiểu đối tượng dữ liệu vector và raster 30
Bảng 1.6. Chi tiết một số mối quan hệ giữa các đối tượng trong không gian 31
Bảng 2.1. Một số tính năng của Google Map API được sử dụng trong hệ thống 48
Bảng 3.1. Các công nghệ, kỹ thuật dùng để xây dựng hệ thống WebGIS nguồn mở 74
Bảng 3.2. Danh sách các bảng trong cơ sở dữ liệu PostGIS 78
Bảng 4.1. Danh sách các tính năng yêu cầu người sử dụng khảo sát, đánh giá 108
Bảng 4.2. Danh sách các đối tượng tham gia khảo sát đánh giá hệ thống 109

9

LỜI MỞ ĐẦU
1. Đặt vấn đề, định hướng nghiên cứu
Con người đã có những bước tiến mạnh mẽ trong những thập kỷ 60 của thế kỷ 20
để đưa vệ tinh lên quỹ đạo với mục đích là chinh phục không gian và khai phá tiềm
năng rộng lớn từ bề mặt trái đất. Trải qua hơn nửa thế kỷ, con người đã đạt rất nhiều
bước tiến đột phá trong việc tìm hiểu về vũ trụ cũng như về trái đất nhờ có những
thông tin quý giá từ các tầu vụ trũ, vệ tinh gửi về theo chu kỳ thường xuyên. Các lĩnh
vực mà ảnh viễn thám có vai trò chủ chốt là rộng lớn. [1]
 Ứng dụng trong quản lý biến đổi môi trường, giám sát biến đổi về nông lâm
nghiệp, cháy rừng, ô nhiễm không khí, nguồn nước…
 Phân loại các địa hình đất đai, đánh giá độ che phủ, xói mòn đất và rừng, thành
lập các bản đồ địa chất, bản đồ phân bổ tài nguyên, thiên nhiên.
 Viễn thám trong khí tượng thủy văn: cập nhật tình hình khí hậu theo từng vùng
quốc gia, địa phương, hỗ trợ dự báo thời tiết: nắng, mưa, bão và lũ lụt, tác động của
các hiện tượng thiên nhiên cực đoan như: bão, núi lửa, cháy rừng,…với môi trường và
sức khỏe con người.
Tuy nhiên, lĩnh vực khai phá, xử lý ảnh viễn thám thu được từ vệ tinh sẽ gặp rất
nhiều khó khăn nếu không có sự giúp sức của ngành khoa học chuyên nghiên cứu về
hệ thống thông tin địa lý. (Geographic Information Systems – GIS). Từ những vấn đề

mang tầm vĩ mô như: biến đổi khí hậu, khí tượng thủy văn, dự báo thiên tai,…đến
những vấn đề gần gũi trong cuộc sống như: tắc đường, ô nhiễm sông hồ, không khí
trong đô thị,…vai trò của GIS trong các lĩnh vực này là hết sức quan trọng. Nhờ có sự
phát triển không ngừng của GIS mà việc phân tích, giải đoán, khai thác thông tin từ
ảnh viễn thám ngày càng trở nên chính xác và thuận lợi. GIS cung cấp cho người sử
dụng các bản đồ số, bản đồ chuyên đề theo từng lĩnh vực mà áp dụng ảnh viễn thám để
nghiên cứu, khai phá tri thức.
Ở đây, rõ ràng ai cũng có thể hiểu sự kết hợp giữa 2 ngành công nghệ viễn thám và
GIS có thể đem lại các lợi ích to lớn. Nhưng trong lĩnh vực công nghệ phần mềm, các
sản phẩm cho GIS còn rất nhiều hạn chế về sự phổ biến do rào cản chi phí thương mại
hoặc các tính năng đặc thù cho từng chuyên ngành như: tài nguyên, môi trường, đất
đai,…khiến việc tiếp cận là rất khó khăn. Còn với ảnh viễn thám thì ngay cả khi tìm
được 1 nguồn cung cấp ảnh miễn phí, việc thiếu công cụ trực quan, tương tác với ảnh
để trích xuất thông tin và khai phá dữ liệu từ ảnh là một vấn đề nan giải.
10

Thực tế, việc học và nghiên cứu hệ thống thông tin địa lý tại các trường Đại học
chủ yếu dựa trên các phần mềm thương mại, chạy như một ứng dụng trên hệ điều hành
Windows, ví dụ: ArcMap,ArcCatalog,ArcToolbox, MapInfo,…Các phần mềm này dù
nhiều tính năng, dễ sử dụng nhưng có nhược điểm lớn là: bản quyền theo từng máy
tính và giá bản quyền rất đắt (Phiên bản ArcGIS 10.1 for Desktop Basic giá 1500$).
Ngoài ra, có nhiều tính năng cao cấp được đóng gói trong phần mềm nhưng ít được sử
dụng cũng là việc lãng phí khi đầu tư mua các phần mềm để học tập, nghiên cứu. Điều
này hạn chế rất lớn việc phổ biến việc học và nghiên cứu GIS rộng rãi trong nhiều lĩnh
vực khi mà chủ yếu các cơ quan, ban ngành mới có nhu cầu dùng chuyên nghiệp.
Trong khi đó, với sự phát triển lớn mạnh của các phần mềm mã nguồn mở trên
nhiều lĩnh vực: xử lý ảnh viễn thám, GIS, database, Web,…là nguồn tài nguyên quý
giá để có thể xây dựng nhiều hệ thống WebGIS có khả năng trực quan hóa, tương tác
với dữ liệu ảnh vệ tinh và dữ liệu địa lý. Hệ thống sau đó sẽ được triển khai trên mạng
Internet, cho phép một số lượng lớn người sử dụng có cơ hội tìm hiểu và nghiên cứu

về viễn thám, GIS miễn phí. Chắc chắn để phát triển phần mềm dựa trên các nền tảng
này sẽ gặp rất nhiều khó khăn về việc tìm hiểu, tích hợp các công nghệ còn đang được
phát triển, nâng cấp nhưng những lợi ích thu được là rất lớn:
 Miễn phí hoặc có giới hạn với lượng dùng nhất định (dùng cho thương mại)
 Giảm sự phụ thuộc vào nhà cung cấp phần mềm mã nguồn đóng
 Không hạn chế quyền sử dụng và thay đổi
 Trao đổi, học tập kinh nghiệm, kiến thức từ các cộng đồng phát triển
 Hạn chế tình trạng vi phạm bản quyền bất hợp pháp
Chính vì vậy, để có thể giải quyết tình trạng bất cập trong việc học và nghiên cứu
viễn thám và GIS như trên. Tôi đề xuất xây dựng một hệ thống sử dụng nền tảng mã
nguồn mở để giải quyết bài toán “kết hợp công nghệ ảnh viễn thám và GIS, giúp ích xử
lý và phân tích dữ liệu từ ảnh viễn thám”. Hệ thống này sẽ giúp ích trong việc phổ cập
và tiếp cận các ngành viễn thám, GIS rộng lớn hơn.
2. Mục tiêu của luận văn
Trên cơ sở về tính cấp thiết và tính thực tiễn của công nghệ trong việc kết hợp ảnh
viễn thám và GIS, tôi đã nghiên cứu và tìm hiểu, chọn ra 1 đề tài hay là 1 giải pháp
phần mềm: “xây dựng hệ thống web trực quan hóa, hỗ trợ quản lý và phân tích
ảnh viễn thám khí tượng dựa trên nền tảng mã nguồn mở”. Đây là một vấn đề lớn
và khó khăn, tôi đã bước đầu tìm hiểu và làm chủ được kiến thức, công nghệ của các
lĩnh vực này. Mục đích là vừa nghiên cứu lý thuyết, vừa cài đặt các tính năng vào hệ
thống, để sau khi hoàn thành luận văn, có 1 hệ thống đáp ứng được nhu cầu sử dụng.
11

Để đạt được điều đó, tôi kết hợp kiến thức từ ảnh viễn thám khí tượng, hệ thống
thông tin địa lý GIS, điều tra, học tập các thông tin từ các hệ thống GIS và phần mềm
ảnh viễn thám trong nước và trên thế giới. Bước đầu, nắm được những tính năng cơ
bản, thiết yếu và tri thức được áp dụng, để có thể xây dựng các công cụ vừa có thể
tương tác ảnh viễn thám, vừa có thể tích hợp cả bản đồ số GIS.
Từ đó, khảo sát các yêu cầu của người sử dụng, phân tích, thiết kế, cài đặt và triển
khai một hệ thống GIS dựa trên nền tảng Web (WebGIS) và công nghệ mã nguồn mở,

miễn phí. Hệ thống sẽ cho phép người sử dụng thông qua giao diện thân thiện và các
tiện ích để tìm hiểu về cách tương tác với ảnh viễn thám khí tượng và bản đồ số GIS,
dễ dàng mở rộng triển khai cho nhiều đối tượng sử dụng do tính mở về mã nguồn cũng
như giấy phép sử dụng của phần mềm.
3. Phương pháp và phạm vi nghiên cứu của luận văn
Đây là một đề tài mang nhiều tính áp dụng công nghệ và nâng cao khả năng lập
trình trong lĩnh vực mới, kết hợp nhiều kiến thức của các ngành khác. Để đảm bảo chất
lượng và trong khả năng cho phép, đề tài giới hạn lại vào những phần cốt lõi và cơ bản
nhất của ảnh viễn thám, GIS, và Web trên nền tảng mã nguồn mở, bao gồm:
 Nghiên cứu về công nghệ viễn thám, xử lý và giải đoán ảnh. Sử dụng ảnh viễn
thám của vệ tinh MODIS – NASA (độ phân giải không gian 1 kilomet và 10 kilomet,
khai phá dữ liệu AOT từ các loại ảnh này, áp dụng vào bản đồ số Google Map).
 Tìm hiểu về hệ thống thông tin địa lý GIS, cơ sở về địa lý, cách xây dựng và tạo
bản đồ số.
 Tìm hiểu về bộ thư viện GDAL (Geospatial Data Abstraction Library), tích hợp
vào ngôn ngữ kịch bản Python để xử lý, trích xuất, chuyển đổi,…ảnh viễn thám theo
yêu cầu của hệ thống.
 Cơ sở dữ liệu không gian PostgreSQL – PostGIS, truy vấn dựa trên mối liên hệ
giữa các đối tượng dạng vector (điểm, đường, đa giác,…)
 Tìm hiểu về các công nghệ mã nguồn mở để xây dựng hệ thống WebGIS: bản
đồ trực tuyến Google Map API version 3, Google Chart API, Google Visualization
API – Fusion Table, ngôn ngữ lập trình kịch bản PHP – framework: CodeIgniter, thư
viện Javascript: JQuery - Ajax,…
 Trích lọc các tính năng, tiện ích của các hệ thống GIS và xử lý ảnh viễn thám
đang phổ biến trong nước và thế giới. Kết hợp với khảo sát yêu cầu của người sử dụng
để hình thành bản đặc tả yêu cầu chi tiết các tính năng của hệ thống mang tính thực tế,
chính xác và tiện lợi
12

 Xây dựng hệ thống WebGIS dựa trên các công nghệ mã nguồn mở, miễn phí,

thiết kế giao diện thân thiện, dễ sử dụng, cài đặt các tính năng, tiện ích với người sử
dụng quan tâm đến khai thác thông tin từ ảnh viễn thám khí tượng và GIS
4. Nội dung của luận văn
Luận văn thực hiện xuyên suốt trong quá trình từ khi hình thành các khái niệm, ý
tưởng nghiên cứu, cho đến khi hoàn thành sản phẩm và được người sử dụng kiểm tra,
đánh giá. Nội dung chính sẽ bao gồm các phần sau:
 Mở đầu: đặt ra vấn đề, mục tiêu và giải pháp cho bài toán kết hợp xử lý ảnh viễn
thám và hệ thống thông tin địa lý GIS.
 Chương 1: giới thiệu tổng quan - các khái niệm cơ bản về công nghệ viễn thám, hệ
thống thông tin địa lý GIS, các công nghệ bản đồ số và công nghệ Web mã nguồn mở.
Giới thiệu một số hệ thống cho phép nghiên cứu về GIS và ảnh viễn thám ở Việt Nam
và trên thế giới.
 Chương 2: cơ sở lý thuyết - mục đích là trình bầy chi tiết về các kiến thức được sử
dụng trong việc xây dựng hệ thống WebGIS trực quan hóa, hỗ trợ quản lý và phân tích
ảnh viễn thám, khí tượng.
 Chương 3: phân tích, thiết kế hệ thống WebGIS theo sơ đồ Use case, đặc tả cách
thức hoạt động của từng chức năng của hệ thống (input, output, mô tả các bước)
 Chương 4: triển khai, đánh giá và thực nghiệm - cài đặt hệ thống WebGIS, khảo
sát các phản hồi từ người sử dụng. Lập các biểu đồ dựa trên các kết quả khảo sát và từ
đó đưa ra kết luận về các tính năng của hệ thống, khả năng áp dụng trong thực tế.
 Kết luận & định hướng: tổng kết lại những kiến thức đã tích lũy, kinh nghiệm
được áp dụng trong suốt quá trình thực hiện luận văn. Đưa ra được các hướng phát
triển trong tương lai.

13

Chương 1. TỔNG QUAN VỀ ẢNH VIỄN THÁM, GIS,
WEBGIS VÀ SOL KHÍ QUYỂN
1.1. Khái niệm chung về ảnh viễn thám
1.1.1. Lịch sử ra đời

Viễn thám là một ngành nghiên cứu xuất hiện lâu đời từ thế kỷ 19 – năm 1858 bức
ảnh đầu tiên chụp từ bề mặt trái đất do Gaspard Felix Tournachon, chụp ở độ cao 80m
trên khinh khí cầu vùng Bievre, Pháp. Đến những năm 1960, với sự phát triển vượt bậc
của con người trong việc chinh phục vũ trụ, các vệ tinh đã được đưa lên quỹ đạo và
lần đầu tiên bức ảnh chụp về trái đất từ vũ trụ, được cung cấp từ tàu Explorer-6 vào
năm 1959. Theo [3], ở bảng 1.1 là quá trình hình thành và phát triển của ảnh viễn thám
từ giai đoạn khởi đầu sơ khai, đến thời kỳ công nghệ hiện đại:
Bảng 1.1. Tóm tắt sự phát triển của viễn thám theo các sự kiện
Thời gian (năm)
Sự kiện
1800
Phát hiện ra tia hồng ngoại
1839
Bắt đầu phát minh kỹ thuật chụp ảnh đen trắng
1847
Phát hiện dải phổ hồng ngoại và phổ nhìn thấy
1850-1860
Chụp ảnh từ khinh khí cầu
1873
Xây dựng học thuyết về phổ điện từ
1909
Chụp ảnh từ máy bay
1910-1920
Giải đoán từ không trung
1920-1930
Phát triển ngành chụp và đo ảnh hàng không
1930-1940
Phát triển kỹ thuật radar (Đức, Mỹ, Anh)
1940
Phân tích và ứng dụng ảnh chụp từ máy bay

1950
Xác định dải phổ từ vùng nhìn thấy đến không nhìn thấy
1950-1960
Nghiên cứu sâu về ảnh cho mục đích quân sự
1972
Mỹ phóng vệ tinh Landsat-1
1970-1980
Phát triển mạnh mẽ phương pháp xử lý ảnh số
1980-1990
Mỹ phát triển thế hệmới của vệ tinh Landsat
1986
Pháp phóng vệ tinh SPOT vào quĩ đạo
1990 đến nay
Phát triển bộ cảm thu đa phổ, tăng dải phổ và kênh phổ, tăng độ
phân giải bộ cảm. Phát triển nhiều kỹ thuật xử lý mới.
Bên cạnh việc thu dữ liệu ảnh từ vệ tinh, ngành viễn thám còn sử dụng các phương
tiện hàng không: máy bay, tầu bay, khinh khí cầu, rada,…để có thể chụp hình ảnh chi
14

tiết, độ phân giải cao tại nhiều khu vực trên thế giới. Cùng với sự phát triển không
ngừng của khoa học máy tính, đưa đến việc nâng cao khả năng tính toán, xử lý số liệu
ngày một nhanh và chính xác, tạo điều kiện thuận lợi để phát triển ngành khoa học
viễn thám. Trong đó, vai trò quan trọng nhất của viễn thám là đo đạc, giải đoán, phân
tích dữ liệu từ ảnh thu được để có thể đưa ra các dự đoán, kiểm chứng, cung cấp thông
tin kịp thời, chính xác trong nhiều lĩnh vực: hành chính, nông – lâm nghiệp, môi
trường, xã hội, quân sự,
1.1.2. Định nghĩa
Theo [3]: “Viễn thám (Remote sensing) được hiểu là một khoa học và nghệ thuật
để thu nhận thông tin về một đối tượng, một khu vực hoặc một hiện tượng thông qua
việc phân tích tài liệu thu nhận được bằng các phương tiện đo đạc. Những phương tiện

này không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng, khu vực hoặc với hiện tượng được
nghiên cứu."
Ở đây, tôi liệt kê một số định nghĩa về viễn thám của các tác giả khác nhau, tuy
nhiên tựu chung lại thì viễn thám là một ngành nghiên cứu mà hướng tới “thu nhận
thông tin về các đối tượng, hiện tượng từ xa tại các vị trí trên trái đất”.
 Viễn thám là một nghệ thuật, khoa học, nói ít nhiều về một vật không cần phải
chạm vào vật đó (Ficher 1976).
 Viễn thám là một khoa học về lấy thông tin từ một đối tượng, được đo từ một
khoảng cách cách xa vật không cần tiếp xúc với nó. Năng lượng được đo trong các hệ
viễn thám hiện nay là năng lượng điện từ phát ra từ vật quan tâm (D. A. Land Grete,
1978).
 Phương pháp viễn thám là phương pháp sử dụng năng lượng điện từ như ánh
sáng, nhiệt, sóng cực ngắn như một phương tiện để điều tra và đo đạc những đặc tính
của đối tượng (Theo Floy Sabin 1987).
1.1.3. Nguyên lý cơ bản của viễn thám
Ảnh viễn thám là ảnh được chụp từ không gian ở vị trí địa lý cách xa đối tượng
chụp từ vài kilomet đến hàng nghìn kilomet. Vì vậy, để thu được tín hiệu, các thiết bị
thu ảnh dựa trên nguyên lý là: thu nhận sự phản xạ hoặc bức xạ từ đối tượng cần chụp
ảnh dựa trên năng lượng sóng điện từ. Mỗi đối tượng tùy theo bước sóng (thông
thường 0.3µm đến 0.9µm: vùng nhìn thấy và vùng hồng ngoại phản xạ) mà các cảm
biến (sensor) trên vệ tinh, máy bay, khinh khí cầu,…có thể tách lọc ra được.
15


Hình 1.1. Nguyên lý hoạt động của ảnh viễn thám
Dựa trên nguyên lý này, viễn thám phân chia chia ra 3 loại là:
 Theo nguồn tín hiệu:
o Viễn thám chủ động (active remote sensing): trên các thiết bị thu tín hiệu có
gắn các nguồn sáng và phát tới đối tượng cần chụp, năng lượng sẽ được phản xạ lại
các cảm biến và thiết bị có thể thu được hình ảnh của đối tượng.

o Viễn thám bị động (passive remote sensing): năng lượng cung cấp do nguồn
sáng tự nhiên chủ yếu là mặt trời.
 Theo quỹ đạo bay:
o Vệ tinh địa tĩnh: có tốc độ góc quay trùng khớp với tốc độ góc quay của trái
đất, vị trí gần như đứng yên.
o Vệ tinh quỹ đạo: có tốc độ góc quay khác với tốc độ góc quay của trái đất,
theo chu kỳ thu dữ liệu từ một vùng địa lý cố định (hàng ngày, hàng tuần,…).
 Theo bước sóng:
o Dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại: chủ yếu do năng lượng mà mặt trời cung
cấp, phản xạ từ đối tượng và thu được ở bộ cảm biến.
o Hồng ngoại nhiệt: năng lượng chủ yếu là bức xạ của đối tượng phát ra.
o Siêu cao tần: do các rada phát tín hiệu tới các đối tượng và chủ động thu nhận
sự phản xạ, tán xạ của các vật thể phản hồi lại.
1.1.4. Đặc trưng của ảnh viễn thám
Ảnh thu được từ các vệ tinh và hàng không bao gồm 2 loại ảnh là ảnh tương tự
dùng phim và ảnh số (ảnh raster). Ảnh raster này cũng được tạo nên từ ma trận các
điểm ảnh theo hàng và cột từ trái qua phải, từ trên xuống dưới với gốc tọa độ là góc
16

trên trái của ảnh. Mỗi pixel của ảnh đại diện cho 1 đơn vị không gian, có dạng hình
vuông. Tùy theo các loại ảnh mà sẽ có số pixel khác nhau và độ bao phủ không gian
của mỗi pixel là khác nhau. Ảnh viễn thám nói chung có 3 đặc trưng về độ phân giải
và từ đó có thể làm cơ sở để chọn loại ảnh nghiên cứu đối tượng phù hợp:
 Độ phân giải không gian: là vùng không gian tương ứng với 1 pixel mà cảm biến
thu nhận được. Tương tự ảnh số, tùy theo các cảm biến mà ảnh có thể thu nhận độ
phân giải không cao gian từ thấp đến cao, càng cao thì càng chi tiết. Ảnh được chia
làm 3 loại: độ phân giải cao: 0.6 – 4 mét, độ phân giải trung bình: 4 – 30 mét, độ phân
giải thấp: 30 – 1000 mét. Một số vệ tinh có độ phân giải cao như SPOT – 5: 2.5 mét,
IKONOS: 1 mét, WorldWiew-2: 0,45 mét,…rất thích hợp để nghiên cứu phát hiện
cháy rừng, ô nhiễm, mật độ dân cư, quy hoạch đô thị, giao thông,…

 Độ phân giải thời gian: tùy theo quỹ đạo và độ phân giải không gian mà vệ tinh
sẽ có chu kỳ lặp lại chụp 1 khu vực địa lý khác nhau (hàng ngày, hàng tuần,…). Ảnh
được chia làm 3 loại: độ phân giải cao: < 3 ngày, độ phân giải trung bình: 4 – 16 ngày,
độ phân giải thấp: >= 16 ngày. Nhờ có sự lặp lại này mà chúng ta có thể nghiên cứu sự
biến động theo thời gian của 1 khu vực, quan sát, giải đoán sự thay đổi của các đối
tượng trong khu vực. Tùy theo mục đích nghiên cứu mà chọn loại ảnh có chu kỳ lặp
lại nhanh hay chậm, ví dụ: tăng trưởng của cây trồng thì tùy theo giai đoạn sinh trưởng
(8 – 16 ngày), cảnh báo cháy rừng (theo dõi hàng ngày nếu có nguy cơ), sự phân bố
dân cư (theo dõi biến động qua tổng hợp ảnh theo 1 thời gian dài),…
 Độ phân giải phổ: mỗi vệ tinh có khả năng thu nhận ảnh theo các kênh phổ và bề
rộng phổ phản xạ từ các đối tượng khác nhau. Tùy theo nhu cầu thu thập thông tin, các
cảm biến sẽ thu nhận được sóng điện từ trong một số khoảng – các khoảng này gọi là
các band - kênh ảnh (băng phổ). Độ phân giải phổ liên quan đến số lượng và và độ
rộng của mỗi băng phổ. Bộ cảm có độ phân giải phổ cao đến rất cao, tức là có nhiều
băng phổ với băng thông (bandwith) rất hẹp vì vậy có khả năng thu nhận nhiều đối
tượng để nghiên cứu. Theo phổ của ảnh thì có ảnh toàn sắc (chỉ bao gồm một kênh
phổ) và ảnh đa phổ ví dụ theo Hình 1.2. (tổng hợp nhiều kênh phổ). Tùy theo số bit
trong từng kênh phổ, ví dụ: mỗi kênh lưu trữ 8 bit có 1 giá trị trong khoảng từ 0 - >
255 (0: mầu đen, 255: mầu trắng). Ở đây, ta ví dụ giá trị mỗi kênh phổ là red: 233,
green: 50, blue: 133. Tổng hợp 3 kênh phổ red-green-blue này sẽ tạo nên ảnh mầu (đa
phổ). Trong tương lai sẽ có các vệ tinh siêu phổ (hyperspectral), thu được nhiều kênh
phổ ( > 100 kênh) tăng cường nhận biết được nhiều đối tượng chi tiết so với các loại
ảnh có số kênh phổ thấp đã được sử dụng rộng rãi hiện nay (do số băng tần ít và độ
rộng của mỗi băng tần là rất lớn, nên nhiều thông tin quan trọng không tách biệt được).
17


Hình 1.2. Ảnh viễn thám đa phổ trên các đối tượng khác nhau
1

 Kích thước của ảnh viễn thám: phụ thuộc vào độ phân giải không gian và độ
phân giải phổ. Ví dụ: một vùng rừng có diện tích 1 km
2
thì với cảm biến có độ phân
giải không gian là 10m thì sẽ tạo ra ma trận điểm ảnh với tổng số điểm ảnh là 10.000
(1 pixel ảnh ứng với 10m). Còn nếu cảm biến thu nhận được 7 kênh phổ thì mỗi điểm
ảnh này lưu 7 giá trị tương ứng với từng kênh mà cảm biến thu được, tổng là 70.000
giá trị điểm ảnh. Như vậy, ảnh có độ phân giải không gian và phân giải phổ càng lớn
thì kích cỡ ảnh càng lớn (từ vài Megabyte - MB đến Gigabyte - GB).
1.1.5. Các loại ảnh viễn thám phổ biến
Hiện tại, các vệ tinh cung cấp các loại ảnh viễn thám tùy theo nhu cầu sử dụng
khác nhau mà sẽ có độ phân giải không gian, thời gian và phổ khác nhau. Trong đó 2
lĩnh vực chủ yếu là nghiên cứu khí tượng (mây, bão, nhiệt độ,…) và phân tích, thống
kê đối tượng mặt đất (cháy rừng, giao thông, đất đai, tài nguyên,…). Từ đó, có thể
chọn lựa ra các nhà cung cấp ảnh phù hợp với mục đích nghiên cứu, tiết kiệm chi phí.
 Vệ tinh Landsat: được phóng lần đầu năm 1972, sau đó lần lượt các vệ tinh được
phóng từ năm 1975 – 1999, gần đây nhất là Landsat 8 phóng năm 2013 - vệ tinh mới
nhất trong hệ thống Landsat của NASA. Từ Landsat 4 có thêm bộ cảm lập bản đồ
chuyên đề TM (Thematic Mapper) và Landsat 7 thì nâng cấp lên thành ETM
(Enhanced Thematic Mapper). Landsat TM, ETM có 6 kênh phổ trên giải sóng nhìn
thấy với độ phân giải 30 mét / 1 pixel, bao gồm kênh: 1, 2, 3, 4, 5, 7. Kênh thứ 6 trên
giải sóng hồng ngoại nhiệt với độ phân giải 120 mét / 1 pixel. Với độ phân giải thời
gian là 16 ngày, chi phí thấp, Landsat là một trong những loại ảnh vệ tinh rất quan
trọng để nghiên cứu và quan trắc môi trường.


1
Nguồn: Earth Observatory
18

Bảng 1.2. Thông số về các kênh ảnh của vệ tinh Landsat TM
Kênh
Bước sóng (µm)
Tên phổ
Mục đích sử dụng
TM1
0,45-0,52
Xanh nước biển
Nghiên cứu hệ sinh thái ngập nước,
phù du, độ sâu của nước
TM2
0,52-0,60
Xanh lá cây
Nghiên cứu thảm thực vật
TM3
0,63-0,69
Đỏ
Phân loại thực vật và đất đai
TM4
0,76-0,90
Cận hồng ngoại
Phân loại nước và đất đai
TM5
1,55-1,75
Hồng ngoại
trung
Nhận biết độ ẩm trong thực vật, đất
đai và mây mỏng
TM6
10,4-12,5

Hồng ngoại
nhiệt
Nghiên cứu nhiệt độ và quá trình hấp
thu nhiệt của mặt đất, thực vật
TM7
2,08-2,35
Hồng ngoại
trung
Xác định độ ẩm của đất, thực vật,
nghiên cứu về mức độ khoáng sản
 Vệ tinh SPOT: là một trong những vệ tinh có độ phân giải cao nhờ hệ thống
HRV (High Resolution Visible imaging system) của Pháp khởi đầu từ năm 1986. Các
vệ tinh lần lượt được phóng là SPOT-1, SPOT-2, SPOT-3, SPOT-4 và SPOT-5, trong
đó SPOT 1, 2, 3 có 2 dạng ảnh: toàn sắc với độ phân giải 10 mét / 1 pixel và ảnh đa
phổ với độ phân giải 20 mét / 1 pixel. SPOT – 4 được trang bị thêm thiết bị thu nhận
hồng ngoại và SPOT – 5 nâng cao độ phân giải không gian lên mức 5 mét / 1 pixel với
kênh toàn sắc, 10 mét / 1 pixel với kênh xanh lá cây, đỏ, cận hồng ngoại. Mỗi ảnh có
độ phủ 60 x 60 kilomet, bay qua xích đạo với chu kỳ là 23 ngày. Với khả năng cung
cấp ảnh độ phân giải cao, tạo ảnh lập thể,…nên ảnh SPOT được sử dụng rộng rãi trong
việc thành lập các bản đồ về khoáng sản, thực vật, sử dụng đất,…
Bảng 1.3. Thông số về các kênh của vệ tinh SPOT
Loại ảnh
Tên phổ
Độ phân giải (mét)
Bước sóng (µm)
SPOT 1
SPOT 2
SPOT 3
Toàn sắc
Xanh lá cây

Đỏ
Cận hồng ngoại
10
20
20
20
0.50 - 0.73
0.50 - 0.59
0.61 - 0.68
0.78 - 0.89
SPOT 4
Kênh phổ đơn
Xanh lá cây
Đỏ
Cận hồng ngoại
10
20
20
20
0.61 - 0.68
0.50 - 0.59
0.61 - 0.68
0.78 - 0.89
19

Hồng ngoại trung
20
1.58 - 1.75
SPOT 5
Toàn sắc

Xanh lá cây
Đỏ
Cận hồng ngoại
Hồng ngoại trung
2.5 hoặc 5
10
10
10
20
0.48 - 0.71
0.50 - 0.59
0.61 - 0.68
0.78 - 0.89
1.58 - 1.75
 Cảm biến (sensor) MODIS: gắn trên 2 vệ tinh là Terra và Aqua có quỹ đạo bay
bao phủ gần như toàn bộ bề mặt trái đất với tầm quan sát hơn 2.330 kilomet, gồm 36
kênh phổ. Mặc dù MODIS có độ phân giải không cao, tùy theo phổ có độ phân giải
không gian lần lượt là: 250 mét, 500 mét và 1000 mét / 1 pixel. Hình 1.3 là ảnh
MODIS khí tượng cơn bão và mầu sắc thể hiện sức gió quanh tâm bão.

Hình 1.3. Ảnh viễn thám khí tượng MODIS trong nghiên cứu bão
2

Tuy nhiên với độ phân giải thời gian ngắn (1-2 ngày) và đặc biệt là miễn phí nên ảnh
từ MODIS là 1 trong những nguồn ảnh quan trọng để nghiên cứu về các lĩnh vực, bao
gồm: độ bao phủ của mây, sol-khí tượng, nhiệt độ bề mặt, phủ thực vật, hàm lượng
chất diệp lục, nước biển,…Bảng 1.4 liệt kê các band của cảm biến MODIS.

2
Nguồn: cimss.ssec.wisc.edu
20

Bảng 1.4. Thông số về các kênh phổ của ảnh MODIS
Kênh phổ
Bước sóng (tổng hợp)
(µm)
Độ phân giải
(mét)
Mục đích sử dụng
1 – 2
0,620 - 0,876
250
Nghiên cứu ranh giới mây và đất
3 - 7
0,459 - 2,155
500
Nghiên cứu đặc tính mây và đất
8 - 36
0,405 - 14,385
1000
Nghiên cứu về mầu nước biển,
nhiệt độ mây, bề mặt đất, hơi
nước và các hạt khí quyển,…
1.1.6. Xử lý, giải đoán ảnh viễn thám
Dữ liệu ảnh viễn thám thường bao gồm rất nhiều thông tin: nhiều kênh ảnh, nhiều
đối tượng, dữ liệu,…vì vậy để nâng cao tính chính xác và hiệu quả khi nghiên cứu ảnh
viễn thám, người ta cần nhận biết các đối tượng quan tâm qua quá trình xử lý và giải
đoán ảnh. Khác với ảnh số thông thường (định dạng PNG, JPEG, TIFF) chứa ma trận

điểm ảnh, ảnh viễn thám có định dạng đặc biệt (GeoTiff, HDF,…) bao gồm ma trận
điểm ảnh và có thể chứa các thông tin đặc thù về hệ quy chiếu, các kênh ảnh, kích cỡ
ảnh,…Các dữ liệu này được gọi là metadata (siêu dữ liệu), để giúp ích cho người sử
dụng nhận biết các thông số và hiệu chỉnh ảnh đúng với mục đích sử dụng. Ví dụ Hình
1.3 là metadata của ảnh vệ tinh MOD04 L2 thể hiện rõ các thông tin tối cần thiết về
ảnh viễn thám để người sử dụng tiến hành nghiên cứu, sử dụng.

Hình 1.4. Thông tin metadata của ảnh vệ tinh MOD04 L2
Theo [3], giải đoán ảnh viễn thám là quá trình tách thông tin định tính cũng như
định lượng từ ảnh dựa trên các tri thức chuyên ngành hoặc kinh nghiệm của người
đoán đọc. Quá trình xử lý này có thể được thực hiện bằng mắt hoặc sử dụng phần mềm
máy tính chuyên nghiệp.
21

 Xử lý bằng mắt:
o Tận dụng tri thức chuyên gia, kinh nghiệm, dễ nhận biết đối tượng.
o Tốn kém thời gian và kết quả không đồng nhất trên tập dữ liệu lớn.
 Xử lý tự động bằng máy tính:
o Năng suất cao, thời gian ngắn, khả năng áp dụng nhiều thuật toán.
o Khó kết hợp với tri thức chuyên gia, cần mở rộng tính năng khai phá dữ liệu
kết hợp với hệ chuyên gia để nâng cao chất lượng kết quả xử lý.
 Ví dụ giải đoán ảnh: Hình 1.5 với ảnh bên trái là ảnh mầu thật chụp toàn bộ các
đối tượng trên mặt đất, gồm: nhà cửa, đường, công trình giao thông, thực vật,…Sau
khi xử lý giải đoán ảnh, dựa trên kiến thức chuyên gia (nếu giải đoán bằng mắt) hoặc
các thuật toán tính chỉ số thực vật (giải đoán tự động), kết quả là ảnh bên phải phủ lên
các đối tượng cây cối, thực vật các đa giác mầu xanh, làm nổi bật so với các đối tượng
khác. Đây là 1 ví dụ đơn giản và gần gũi khi phân lớp đối tượng trên ảnh viễn thám.

Hình 1.5. Phân lớp ảnh viễn thám theo chỉ số thực vật
3

Quá trình xử lý và giải đoán ảnh từ khi nhận được ảnh, đến khi trích xuất ra được
các kết quả có ý nghĩa nghiên cứu và sử dụng trong thực tế được chia làm 5 giai đoạn:
 Nhập dữ liệu: đầu vào của các phần mềm xử lý ảnh viễn thám là các dạng ảnh số
được lưu trữ trên ổ cứng, đĩa CD, DVD, USB,…Các ảnh này có thể là ảnh mua, đặt
hàng hoặc tải về (download) từ các nhà cung cấp ảnh (có phí hoặc miễn phí).
 Khôi phục và hiệu chỉnh ảnh: thường do các nhà cung cấp ảnh kiểm tra và xử lý
dữ liệu ảnh để nâng cao chất lượng ảnh trước khi bàn giao cho khách hàng.
 Biến đổi ảnh: thay đổi mầu sắc, xoay ảnh, chỉnh sửa ảnh,…có thể được thực hiện
bởi người sử dụng để đạt được hiệu quả cao khi nghiên cứu ảnh.


3
Nguồn: Interpert Images
22

 Phân loại ảnh: dựa trên hai phương pháp là: học giám sát và học không giám sát.
Mục đích là phân loại các đối tượng trên ảnh, làm nổi bật các đối tượng quan tâm,
trích xuất các dữ liệu mong muốn.
 Xuất kết quả: sau các quá trình xử lý và giải đoán ảnh, người sử dụng có thể đưa
ra các báo cáo, biểu đồ, phân tích – thống kê dữ liệu, tạo ra các ảnh chuyên đề, các ảnh
đã tiền xử lý để làm đầu vào cho các mục đích khác.
1.2. Khái niệm chung về GIS
1.2.1. Lịch sử ra đời
Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là một lĩnh vực nghiên cứu về thu thập, xử lý, hiển
thị và phân tích dữ liệu địa lý. Nó được khởi nguồn từ xa xưa khi con người có nhu
cầu tìm hiểu vùng địa lý nơi họ sinh sống, tạo ra các bản đồ để giúp ích trong việc định
hướng, lao động và sinh sống. Trải qua thời gian, cùng với sự phát triển của khoa học
công nghệ, đặc biệt là với sự xuất hiện của không ảnh, ảnh vệ tinh. GIS đã có cơ hội
phát triển lớn mạnh và người được coi là cha đẻ của GIS là giáo sư Roger Tolinson,

phát triển hệ thống thông tin địa lý quốc gia năm 1963.
GIS phát triển mạnh mẽ nhất trong những thập kỷ 80 khi phần cứng máy tính và
các thiết bị ngoại vi hỗ trợ nhập, xuất dữ liệu tiện ích hơn, góp phần đẩy mạnh ứng
dụng GIS trong nghiên cứu và dịch vụ. Còn ở Việt Nam, GIS du nhập và phát triển
hơn 10 năm trở lại đây, do vai trò hết sức quan trọng về nghiên cứu tài nguyên, nước,
không khí, môi trường,…GIS đã và đang được phát triển không chỉ trong các trường
Đại học, viện nghiên cứu mà còn nhiều lĩnh vực đời sống xã hội không thể thiếu GIS:
bản đồ giao thông, quy hoạch đô thị, dân số,…
1.2.2. Định nghĩa
GIS (Geographic Information System) tạo nên bởi: Geographic - dữ liệu không
gian thể hiện vị trí, hình dạng (điểm, đường, đa giác), Information – thông tin về đối
tượng, System – sự liên kết giữa các thành phần bên trong. Do được sử dụng rất rộng
rãi trong nhiều lĩnh vực nên GIS cũng có nhiều định nghĩa tùy theo từng mục đích. Dù
theo định nghĩa nào GIS đều tập trung vào khả năng thu thập, tổ chức lưu trữ, phân
tích, xử lý và hiển thị thông tin, dữ liệu địa lý dựa trên công cụ máy tính.
 Hệ thống Thông tin Địa Lý (Geographic Information System - GIS) là một hệ
thống thông tin bao gồm một số hệ con (subsystem) có khả năng biến đổi các dữ liệu
địa lý thành những thông tin có ích” (Calkins and Tomlinson, 1977).
 GIS là một công cụ máy tính để lập bản đồ và phân tích các sự vật, hiện tượng
thực trên trái đất. Công nghệ GIS kết hợp các thao tác cơ sở dữ liệu thông thường (như
cấu trúc hỏi đáp) và các phép phân tích thống kê, phân tích không gian.(phân tích các
23

sự kiện, dự báo tác động và hoạch định chiến lược) (Theo Đại học Nông Lâm – Thành
phố Hồ Chí Minh
4
).
1.2.3. Các thành phần của GIS
Để xây dựng và phát triển hệ thống GIS thì cần cả nền tảng công nghệ phần cứng
và phần mềm. Trong đó, tùy theo mục đích sử dụng mà vai trò của công nghệ nào sẽ

quan trọng hơn, được đầu tư nhiều hơn. Ngoài ra, dữ liệu, con người, và chính sách
quản lý, sử dụng GIS cũng chiếm vai trò quan trọng tạo nên một hệ thống GIS.
 Phần cứng: là hệ thống máy tính có nhiệm vụ chạy các chương trình GIS nhằm
mục đích thực hiện các yêu cầu về tính toán, xử lý, truy vấn, phân tích, thống kê,
o Thiết bị nhập: máy quét bản đồ, bảng vẽ, máy ảnh, photocopy,…
o Thiết bị xử lý: máy tính.
o Thiết bị xuất: máy in, máy chiếu,…
o Thiết bị lưu trữ: đĩa từ, đĩa quang, đĩa cứng,…
 Phần mềm: tùy theo từng sản phẩm và yêu cầu mà có nhiều tính năng bổ trợ lẫn
nhau. Các phần mềm lấy đầu vào và xuất đầu ra cho phép sử dụng nhiều phần mềm
của các hãng khác để xử lý kết quả.
o Giao diện đồ họa tương tác với người dùng
o Công cụ nhập và tiền xử lý dữ liệu
o Truy vấn dữ liệu, hỏi đáp, tra cứu thông tin
o Phân tích, thống kê, khai phá dữ liệu
 Dữ liệu: đây là thành phần quan trọng nhất của mọi hệ thống cơ sở dữ liệu cũng
như hệ thống GIS. Dữ liệu này có thể thu thập từ trắc địa, viễn thám hoặc mua lại từ
các nhà cung cấp để xử lý, phân tích và là cơ sở để phát triển và nghiên cứu GIS.
o Dữ liệu không gian, dữ liệu thuộc tính của các đối tượng
o Dữ liệu ảnh raster và dữ liệu vector
 Con người: đối tượng chính sử dụng GIS vào mục đích học tập, nghiên cứu, làm
việc. Cần nhiều công đoạn để xử lý dữ liệu thô, đưa vào cơ sở dữ liệu, tính toán và
trích lọc các tri thức. Đòi hỏi những người có chuyên môn và am hiểu từng công việc.
 Chính sách nghiên cứu: hướng đến phát triển và mở rộng hệ thống GIS để tận
dụng tốt các tính năng các hệ thống GIS có sẵn đã cung cấp. Tích hợp thêm nếu cần
thiết và mở rộng nghiên cứu trên nhiều lĩnh vực.


4
Nguồn: Đại học Nông Lâm Hồ Chí Minh