Một số giải pháp kỹ thuật xử lý ảnh quickbird để hiện chỉnh bản đồ địa hình tỉ lệ 1

bộ giáo dục v đo tạo
trờng đại học mỏ địa chất
------ZY------

trần thị nguyệt

một số giải pháp kỹ thuật xử lý ảnh QuickBird
để hiện chỉnh bản đồ địa hình tỉ lệ 1/5000 khu vực
đồng bằng sông Cửu Long

luận văn thạc sỹ kü thuËt

Hµ néi - 2008


bộ giáo dục v đo tạo
trờng đại học mỏ địa chất
------ZY------

trần thị nguyệt

một số giải pháp kỹ thuật xử lý ảnh QuickBird
để hiện chỉnh bản đồ địa hình tỉ lệ 1/5000 khu vực
đồng bằng sông Cửu Long

Chuyên nghành : Kỹ thuật Trắc địa
MÃ số
: 60.52.85

luận văn thạc sỹ kỹ thuật

ngời hớng dẫn khoa học
PGS. TS Nguyễn Trờng Xuân

Hà nội - 2008


Mục lục
STT

Nội dung
mở đầu
chơng 1: Xử lý ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao
quickbird cho mục đích hiện chỉnh bản đồ tỷ lệ 1:5 000

1.1

Trang
1
5

Xử lý ảnh vệ tinh

2

1.1.1

Tiền xử lý ảnh

5

1.1.2

Hiệu chỉnh bức xạ

5

1.1.3

Nắn chỉnh hình học ảnh vệ tinh

8

1.1.4

Nội suy và tái chia mẫu

18

Trộn ảnh

21

1.2.1

Phơng pháp chuyển đổi hệ màu RGB-IHS-RGB

22

1.2.2

Phơng pháp biến đổi Brovey

23

1.2.3

Phơng pháp phân tích thành phần chính - PCA:

23

1.2.4

Phơng pháp lọc tần số cao-HPF

24

1.2

Chơng 2: nâng cao độ chính xác thành lập bình ®å
trùc ¶nh tû lƯ 1:5 000 b»ng ¶nh vƯ tinh độ phân giải

26

siêu cao QUICKBIRD
2.1

khả năng nâng cao độ chính xác thnh lập bình
đồ trực ảnh tỷ lệ 1:5000

26

2.1.1

Xác định độ chính xác của mô hình số độ cao phục vụ thành lập trực
ảnh vệ tinh tỷ lệ 1:5000.

27

2.1.2

Khảo sát sự ảnh hởng của đồ hình, số lợng điểm khống chế ảnh ngoại
nghiệp và mô hình toán học dùng trong nắn ảnh đến độ chính xác của trực
ảnh.

31

Khảo sát các phơng pháp trộn ảnh

37

2.1.3
2.2

Quy trình công nghệ thnh lập bình ®å ¶nh tû lƯ
1:5000 b»ng t− liƯu ¶nh vƯ tinh quickbird

40

2.2.1

Công tác chuẩn bị

40

2.2.2

Lập thiết kế kỹ thuật dự toán cho khu đo

40


Thành lập bình đồ ảnh vệ tinh

41

Chơng 3: Hiện chỉnh bản đồ bằng ảnh vệ tinh

53

3.1

lý do hiện chỉnh bản đồ

53

3.2

phơng pháp hiện chỉnh bản đồ bằng ảnh vệ tinh

54

3.2.1

Đánh giá các phơng pháp hiện chỉnh bản đồ bắng ảnh vệ tinh

54

3.2.2

Sơ đồ công nghệ của qui trình thành lập bản đồ bằng ảnh vệ tinh

56

3.3

Qui trình công nghệ hiện chỉnh bản đồ theo

2.2.3

phơng pháp số

59

3.3.1

Công tác chuẩn bị

59

3.3.2

Thành lập bình đồ ảnh vệ tinh

61

3.3.3

Đoán đọc ảnh nội nghiệp

61

3.3.4

Điều vẽ ngoại nghiệp

62

3.3.5

Số hoá, biên tập bản đồ số vecter

63

3.3.6

Kiểm tra, nghiệm thu, đánh giá và giao nộp sản phẩm

64

Chơng 4: Thực nghiệm hiện chỉnh bản đồ số bằng

65

ảnh QuickBird
4.1

hiện chỉnh mảnh bản đồ c-48-56-25 thuộc huyện

65

4.1.1

châu thnh tỉnh hậu giang
Khái quát đặc điểm khu đo

65

4.1.2

Hiện trạng thông tin t liệu:

67

4.1.3

Thiết kế kỹ thuật

69

4.1.4

Phơng tiện, thiết bị, máy móc

71

Kết quả

72

Kết luận v kiến nghị

75

ti liệu tham khảo

77

4.2


danh mục các hình vẽ
STT

Nội dung

Trang

Hình 1.1

Một số biến dạng ảnh cơ bản sinh ra do nội và ngoại sai

9

Hình 1.2

ảnh gốc và ảnh đà nắn chỉnh

10

Hình 1.3

Ba phơng pháp nội suy và tái chia mẫu

19

Hình 1.4

Quy trình trộn ảnh bằng phơng pháp IHS

22

Hình 1.5

Quy trình trộn ảnh bằng phơng pháp PCA

24

Hình 2.1

Xê dịch vị trí điểm ảnh nắn do ảnh hởng sai số của mô hình số độ

cao

Hình 2.2

29

Sơ đồ các phơng án lựa chọn vị trí điểm khống chế và điểm kiểm tra
trên ảnh

31

Hình 2.3

ảnh toàn sắc, ảnh đa phổ và các phơng pháp trộn ảnh khác nhau

38

Hình 2.4

Sơ đồ quy trình công nghệ thành lập bình đồ trùc ¶nh tû lƯ 1:5000
b»ng t− liƯu ¶nh vƯ tinh QuickBird
Sơ đồ bố trí điểm khống chế và điểm kiểm tra cho các cảnh ảnh vệ
tinh QuickBird để thành lập trực ảnh 1:5000

42
46

Hình 3.1

Sơ đồ quy trình công nghệ hiện chỉnh bản đồ địa hình số vecter bằng

ảnh vệ tinh

58

Hình 4.1

Mảnh bản đồ C-48-56-25 tỷ lệ 1:5000 trớc khi hiện chỉnh

72

Hình 4.2

Mảnh trực ảnh QuickBird tỷ lệ 1:5000 dùng để hiện chỉnh

73

Hình 4.3

Mảnh bản đồ C-48-56-25 tỷ lệ 1:5000 sau khi hiƯn chØnh

74

H×nh 2.5


danh mục Các bảng
STT

Nội dung

Trang

Bảng 2.1

Giá trị xê dịch vị trí điểm ảnh nắn vệ tinh do ảnh hởng của sai số mô
hình số độ cao

30

Bảng 2.2

Tổng hợp kết quả sai số trung phơng vị trí điểm khống chế tại điểm yếu
nhất - RMSE max qua các phơng án nắn ảnh QuickBird vùng bằng
phẳng

32

Tổng hợp kết quả sai số trung phơng vị trí điểm khống chế tại điểm
yếu nhất - RMSE max qua các phơng án nắn ảnh Quickbird có sư
dơng DEM

34

B¶ng 2.3


Lời cam đoan
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu,
kết quả trong luận văn là trung thực và cha từng đợc ai công bố trong
bất cứ công trình nào khác.

Hà Nội, ngày 15 tháng 08 năm 2008
Ký tên

Trần Thị Nguyệt


1

mở đầu
1. Tính cấp thiết của đề tài
Từ những năm 80 cđa thÕ kû tr−íc, ngoµi viƯc øng dơng viƠn thám chủ
yếu cho mục đích quân sự, các nớc trên thế giới còn đẩy nhanh tốc độ nghiên
cứu ứng dụng ảnh viễn thám cho mục đích dân sự.
Ngày nay công nghệ thu nhận ảnh vệ tinh đà có sự thay đổi rõ rệt, thúc
đẩy việc nghiên cứu, xử lý và ứng dụng ảnh vệ tinh trên thế giới phát triển rất
nhanh chóng. Với công nghệ trớc đây, ảnh vệ tinh thu nhận đợc thờng có
độ phân giải mặt đất thấp từ hàng trăm mét đến hàng chục mét. Trong khoảng
7 năm trở lại đây, với sự xuất hiện của các vệ tinh chụp ảnh thơng mại nh
Ikonos, Orb- View, QuickBird... có thể thu nhận và cung cấp các sản phẩm
ảnh có độ phân giải mắt đất dới 1 mét (ảnh toàn sắc) thì thuật ngữ ảnh vệ tinh
độ phân giải siêu cao ( hoặc rất cao) đà ra đời.
Sản phẩm ảnh của các vệ tinh nói trên thờng gồm có hai loại: ảnh toàn
sắc (đen trắng) và ảnh đa phổ (4 Band màu), trong đó độ phân giải của ảnh
toàn sắc đều dới một mét (với Orb - View là 1.0m, Ikonos là 0.82m,
QuickBird là 0.61m).
Các nhà đo ảnh viễn thám ở các nớc tiên tiến trên thế giới đà tập trung
nghiên cứu và ứng dụng ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao cho các mục đích
khác nhau đặc biệt là trong công tác thành lập bản đồ và hệ thống thông tin
địa lý GIS.
Thông thờng, sau khi đợc xử lý hiệu chỉnh các sai số về bức xạ, hình

học, kỹ thuật trộn ảnh đợc áp dụng và cho ra một loại sản phẩm mới, với độ
phân giải tơng đơng độ phân giải ảnh toàn sắc. Mặt khác, chu kỳ quan sát
lặp tại một khu vực trên bề mặt trái đất của các vệ tinh là rất ngắn (khoản ba
ngày) nên dữ liệu ảnh có thể đợc cập nhật rÊt nhanh.
Qua ®ã, cã thĨ thÊy râ −u thÕ cđa ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao so
với ảnh chụp hàng không hiện hành (nh ở Việt Nam, đa phần là chụp ảnh đen


2

trắng) trong công tác thành lập, hiện chỉnh bản đồ và các mục đích sử dụng
khác. đặc biệt là trong tình hình hiện nay, thì việc thành lập trực ảnh tỷ lệ 1:
5000 bằng t liệu ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao là rất có ý nghĩa. Trực ảnh
tỷ lệ 1: 5000 đợc làm ra sẽ là ảnh màu, rất thuận tiện cho việc khai thác,
chiết tách thông tin trên bề mặt trái đất. Sản phẩm bình đồ ảnh có thể đợc in
ra giấy ảnh để sử dụng điều vẽ ngoại nghiệp, đoán đọc nội nghiệp trực tiếp,
hoặc sử dụng dạng số để làm nền ảnh hiện chỉnh bản đồ hoặc giải đoán trên
máy tính. Hơn nữa trực ảnh nếu đợc kết hợp với những ứng dụng công nghệ
Lidar thu thập đợc lớp thông tinh về độ cao bề mặt đất có độ dày đặc và có
độ chính xác cao thì sẽ mang lại hiệu quả cao về tiến độ thực hiện và chất
lợng các lớp thông tinh thu thập đựơc.
Theo các nghiên cứu của các nhà đo ¶nh ë Mü, Anh, óc, Canada, Ba
Lan, NhËt B¶n, Trung Quốc,... thì với công nghệ hiện nay hoàn toàn có thể xử
lý ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao đạt sai số vị trí mặt phẳng là + 0.5 kích
thớc Pixel.
ở nớc ta công nghệ hiện chỉnh bản đồ bằng ảnh vệ tinh đà đợc ứng
dụng, khai thác tại Trung tâm Viễn thám - Bộ tài nguyên và Môi trờng; Cục
Bản đồ Bộ tổng Tham mu; Viện Địa lý Trung tâm Khoa học tự nhiên và
Công nghệ Quốc gia. Tại các trung tâm này chủ yếu khai thác thông tin từ ảnh
vệ tinh phục vụ cho công tác hiện chỉnh bản đồ địa hình theo công nghệ số và

cho nghiên cứu thành lập các bản đồ chuyên đề. Loại t liệu ảnh QuickBird
hiện tại đang đợc Trung tâm viễn thám - Bộ Tài nguyên và Môi trờng đa
vào sản xuất" Thành lập bình đồ ảnh số và các lớp thông tin địa hình, thuỷ văn
cơ bản phục vụ phòng chống lũ lụt và phát triển kinh tế xà hội đồng bằng sông
Cửu Long"và việc xử lý ảnh QuickBird nh thế nào cho đạt hiệu quả tốt nhất
luôn là mối quan tâm lớn trong thực tế sản xuất. Do vậy việc nghiên cứu đề
tài". Một số giải pháp kỹ thuật xử lý ảnh QuickBird để hiện chỉnh bản đồ địa


3

hình tỉ lệ 1/5000 khu vực đồng bằng sông Cửu Long" là rất thiết thực trong
tình hình hiện nay.
2. Đối tợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tợng nghiên cứu là ảnh vệ tinh QuickBird và giải pháp kỹ thuật xử
lý nhằm mục đích hiện chỉnh bản đồ tỷ lệ 1:5000.
Phạm vi nghiên cứu là khu vực Đồng bằng sông Cửu Long
3.Mục đích
Một số giải pháp kỹ thuật xử lý ảnh QuickBird để hiện chỉnh bản đồ địa
hình tỉ lệ 1/5000 khu vực đồng bằng sông Cửu Long.
4.Nội dung nghiên cứu
- Tìm hiểu tính năng kỹ thuật ảnh vệ tinh QuickBird trong việc hiện
chỉnh bản đồ tỷ lệ 1:5000. Nghiên cứu lý thuyết xử lý ảnh vệ tinh để đa ra
một số giải pháp kỹ thuật xử lý ảnh vệ tinh QuickBird để nâng cao độ chính
xác thành lập bình đồ trực ảnh phục vụ hiện chỉnh bản đồ địa hình 1:5000.
- Đa ra quy trình công nghệ và từng bớc thực hiện công việc cụ thể
để hiện chỉnh bản đồ 1:5000 bằng ảnh vệ tinh QuickBird.
5.Phơng pháp nghiên cứu
Để giải quyết mục đích của đề tài, tác giả của luận văn này đà thu thập
tài liệu, thông tin để nghiên cứu cơ sở lý thuyết, đặc tính kỹ thuật của ¶nh vƯ

tinh QuickBird. TiÕn hµnh thùc nghiƯm xư lý ¶nh QuickBird để đa ra đợc
kết quả là bản đồ đà đợc hiện chỉnh. Từ đó đa ra đợc những kiến nghị tiếp
tục nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh QuickBird nói riêng và ảnh vệ tinh độ
phân giải siêu cao nói chung để mở rộng phạm vi ứng dụng vào nhiều lĩnh
vực khác để khai thác đợc triệt để thông tin của ảnh.
6. ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Những kết quả nghiên cứu của đề tài có thể dùng làm tài liệu tham khảo
để xây dựng quy trình công nghệ hiện chỉnh bản đồ sử dụng ảnh vệ tinh


4

QuickBird mà còn áp dụng đối với nhiều loại ảnh viễn thám có độ phân giải
cao và siêu cao khác nữa.
7. Cấu trúc của luận văn
Luận văn gồm 4 chơng với 81 trang, 14 hình và 3 bảng.
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS Nguyễn Trờng Xuân là
thầy giáo hớng dẫn trực tiếp đà đa ra những gợi ý có giá trị lớn về mặt khoa
học để giúp tôi hoàn thành bản luận văn này.
Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo Khoa sau đại học, Bộ môn
ảnh - Khoa Trắc địa trờng Đại học Mỏ - Địa chất và các bạn đồng nghiệp đÃ
quan tâm và giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện luận văn.
Tôi xin chân thành cảm ơn Phòng ảnh số - Trung tâm Viễn thám đà tạo
điều kiện cho tôi thực hiện, hoàn thiện bản luận văn này.
Do thời gian và trình độ có hạn nên bản luận văn này sẽ không tránh
khỏi những khiếm khuyết nhất định, rất mong nhận đợc sự đóng góp của các
thầy cô giáo và các đồng nghiệp để kết quả của bản luận văn đợc ứng dụng
có hiệu quả trong sản xuất.

5

Chơng 1
Xử lý ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao quickbird
cho mục đích hiện chỉnh bản đồ tỷ lệ 1:5000
1.1. Xư lý ¶nh vƯ tinh
1.1.1. TiỊn xư lý ¶nh
TiỊn xử lý ảnh số bao gồm hiệu chỉnh hình học và bức xạ, thờng đợc
thực hiện trên các máy tính cỡ lớn tại các trung tâm dữ liệu vệ tinh nhằm tạo
ra một dữ liệu ảnh tốt nhất cho ngời xử dụng. Trên thực tế cho thấy, khi đo
các bức xạ và phản xạ sóng từ mặt đất đợc thu nhận bởi bộ cảm đặt trên các
vật mang, ngời ta thấy có sự khác biệt so với trờng hợp quan sát cùng đối
tợng đó ở khoảng cách gần. Điều này chứng tỏ ở các khoảng cách xa luôn
tồn tại một lợng nhiễu nhất định gây bởi ảnh hởng của các góc nghiêng và
độ cao mặt trời, của điều kiện khí quyển nh hấp thu, tán xạ... Do đó, để bảo
đảm nhận đợc các giá trị chính xác của năng lợng bức xạ và phản xạ cần
phải thực hiện việc hiệu chỉnh bức xạ nhằm loại trừ các nhiễu. Ngoài ra, do
ảnh hởng tổng hợp của sai số chế tạo bộ cảm và sự thay đổi ngẫu nhiên vị thế
của vật mang, làm cho ảnh thu đợc bị biến dạng về mặt hình học. Biến dạng
hình học của ảnh đợc hiểu nh sự sai lệch vị trí giữa toạ độ ảnh thực tế (nhận
đợc) và toạ độ ảnh lý tởng đợc tạo bởi một bộ cảm có thiết kế hình học
chính xác và chụp ảnh trong điều kiện lý tởng (không ¶nh h−ëng bëi vÞ thÕ
cđa vËt mang).
1.1.2. HiƯu chØnh bøc xạ [4], [5]
Để đảm bảo nhận đợc những giá trị chính xác của năng lợng bức xạ
và phản xạ của vật thể cho ảnh vệ tinh, cần phải thực hiện việc hiệu chỉnh bức
xạ nhằm loại trừ các nhiễu trớc khi sử dụng ảnh. Hiệu chỉnh bức xạ đợc
phân thành ba nhãm chÝnh sau:

6

a. Khi sử dụng các bộ cảm quang học, bao giờ cũng xảy ra trờng hợp
cờng độ bức xạ tại tâm lớn hơn các góc. Hiện tợng này gọi là hiện tợng
làm mờ ảnh. Đây là sai số không thể tránh khỏi do các hệ thống quang học tạo
ra. Khi sử dụng các bộ cảm quang điện tử thì sự chênh lệch giữa cờng độ bức
xạ trớc ống kính và cờng độ bức xạ mà thiết bị thực ghi nhận cũng là một
đại lợng cần đa vào trong quá trình hiệu chỉnh.
b. ảnh hởng do địa hình vào góc chiếu của mặt trời :
- Bóng chói mặt trời : Tạo ra hiện tợng bức xạ mặt đất ở vùng này sáng
hơn các vùng khác. ảnh hởng của bóng chói mặt trời và hiện tợng làm mờ
ảnh có thể đợc hiệu chỉnh đồng thời bằng nguyên lý của chuỗi FOURIER để
tách các thành phần sóng có tần số thấp.
- Bóng che: Là hiện tợng che khuất nguồn bức xạ bởi bản thân địa
hình (vùng đồi, núi, nhà cao tầng ... ). Để có thể hiệu chỉnh cần có mô hình số
địa hình và toạ độ vật mang tại thời điểm thu tín hiệu ( Xác định góc giữa tia
bức xạ và véc tơ trực giao với bề mặt địa hình).
- Góc chiếu của mặt trời : Do vị trí tơng đối của trái đất với mặt trời
thay đổi theo thời gian trong ngày và mùa trong năm, làm cho vùng bắc bán
cầu có góc đứng của mặt trời vào mùa đông nhỏ hơn vào mùa hạ. Kết quả là
ảnh chụp vào các mùa khác nhau sẽ có cờng độ chiếu sáng của mặt trời là
khác nhau. Hiệu chỉnh ảnh hởng do góc chiếu của mặt trời đợc tiến hành
bằng cách lấy giá trị độ sáng của pixel chia cho sin của góc đứng của mặt trời
(giá trị độ lớn của góc đứng đợc cho bởi header file của ảnh vệ tinh) công
thức tính nh sau:
BVhc =

BV
sin

(1.1)

Trong đó BVhc là giá trị độ sáng của pixel cho bởi ảnh mới đà đợc hiệu
chỉnh góc chiếu của mặt trời. Vì góc đứng luôn nhỏ hơn 900 nên BVhc luôn lớn
hơn BV (giá trị độ sáng của ảnh cha hiệu chỉnh).


7

Khi có ảnh đa thời gian trong cùng một khu vực, việc hiệu chỉnh tơng
đối có thể đợc thực hiện bằng cách chọn ảnh có góc chiếu của mặt trời cao
làm chuẩn và hiệu chỉnh bức xạ các ảnh còn lại theo ảnh này.
- Hiệu chỉnh bức xạ do ảnh h−ëng khÝ qun : RÊt nhiỊu c¸c hiƯu øng
khÝ qun khác nhau nh hấp thụ, phản xạ, tán xạ : ảnh hởng tới chất lợng
ảnh thu đợc. Bức xạ mặt trời trên đờng truyền xuống mặt đất bị hấp thụ, tán
xạ một lợng nhất định trớc khi tới đợc mặt đất và năng lợng bức xạ phản
xạ từ vật thể cũng bị hấp thụ hoặc tán xạ trớc khi tới đợc bộ cảm. Do đó,
bức xạ mà bộ cảm thu đợc không phải chỉ đơn thuần năng lợng trực tiếp và
còn nhiều thành phần nhiễu khác. Hiệu chỉnh do ảnh hởng khí quyển là giai
đoạn tiền xử lý nhằm loại trừ ảnh hởng của những thành phần bức xạ không
mang thông tin hữu ích. Để hiệu chỉnh khí quyển, ngời ta thờng sử dụng các
mô hình khí quyển nhằm mô tả trạng thái khí quyển và áp dụng các quy luật
quang học để hiệu chỉnh. Các phơng pháp cơ bản sau đây thờng đợc sử
dụng:
+ Phơng pháp sử dụng hàm truyền bức xạ: Là giải pháp gần đúng đợc
sử dụng để xác định phơng trình chuyển đổi bức xạ. Giá trị các thông số
đợc tính dựa trên trạng thái trung bình của khí quyển (Hàm lợng bụi khí
quyển ảnh hởng đến ánh sáng vùng nhìn thấy và vùng gần hồng ngoại, mật
độ hơi nớc ảnh hởng đến sóng hồng ngoại nhiệt ... cần đợc ớc tính).
+ Phơng pháp sử dụng dữ liệu thực mặt đất: Ngay trong thời điểm bay

chụp, tiến hành đo đạc năng lợng bức xạ các đối tợng cần nghiên cứu. Sau
đó, dựa trên sự khác biêth cờng độ bức xạ thu đợc trên ảnh vệ tinh và giá trị
đo đợc thực tế xác định giá trị hiệu chỉnh bức xạ. Phơng pháp này cho kết
quả chính xác nhng không phải lúc nào và ở đâu cũng thực hiện đựơc (vị trí
đặc biệt và mùa thích hợp).


8

+ Các phơng pháp khác: Một vệ tinh trang bị các bộ cảm ứng đặc biệt
chuyên thu nhận ảnh và hiệu chỉnh khí quyển đợc thực hiện ngay trong quá
trình bay chụp.
1.1.3. Nắn chỉnh hình học ảnh vệ tinh
1.1.3.1 Cơ sở lý thuyết nắn chỉnh ảnh số vệ tinh [3], [4], [5]
ảnh vệ tinh thu đợc là ảnh cơ sở có rất nhiều biến dạng, các biến dạng
do nhiều nguyên nhân gây ra, có thể chia thành hai nhóm là sai sè mÐo h×nh
h×nh häc cđa chÝnh hƯ thèng bé cảm (nội sai) và sai số méo hình do ảnh hởng
của các yếu tố bên ngoài hệ thống (ngoại sai).
Sai số do các yếu tố bên ngoài hệ thống chủ yếu gây ra do sự thay đổi
các yếu tố định hớng ngoài (vị trí quỹ đạo của bộ cảm), khúc xạ khí quyển,
chênh cao địa hình, độ cong quả đất....
Nguyên nhân dẫn đến sai số hệ thống chủ yếu là do sự thay đổi hoạt
động của bộ cảm nh méo hình quang học của bộ cảm, thay đổi tốc độ quét
tuyến tính và sự lặp lại của các đờng quét của hệ thống... ảnh hởng của các
sai số này rất nhỏ so với các sai số do ảnh hởng của các yếu tố bên ngoài hệ
thống, vì vậy trong một chừng mực nào đó chúng ta không cần thiết quan tâm
đến các yếu tố này.
Các nguyên nhân trên sẽ gây ra các sai số trên ảnh nh là:
- Sai số vị trí biến dạng hình học
- ảnh không trùng khít trên bản đồ

Biến dạng hình học đợc phân thành một số dạng cơ bản sinh ra do nội
sai và ngoại sai nh đợc thể hiện trên hình 1.1 (đờng đậm nét thể hiện ảnh
lý tởng, đờng nét nhạt cho thấy sự biến dạng của ảnh).


9

Hình 1.1: Một số biến dạng ảnh cơ bản sinh ra do nội và ngoại sai
Mục đích nắn chỉnh ảnh vệ tinh là đa ảnh về hệ toạ độ quy chiếu của
bản đồ để nó có thể chồng khít nên một tờ bản đồ hoặc một tấm ảnh khác.
Trớc khi thực hiện các phép phân tích thông tin trên ảnh vệ tinh, chúng ta cần
phải sử lý các sai số méo hình trên trong quá trình nắn ảnh. Quá trình nắn ảnh
vệ tinh giữ vai trò rất quang trọng trong công nghệ sử lý ảnh viễn thám. Việc
nắn chỉnh này giúp chúng ta hoàn thiện các quá trình xử lý gia c«ng trong viƯc


10

thành lập hoặc hiện chỉnh bản đồ, chồng xếp thông tin chuyên đề, xây dựng
GIS ...
Để nắn chỉnh hình học ảnh số phải tiến hành hai công đoạn chính sau:
- Xác định mô hình toán học dùng để nắn chỉnh ảnh sô (Mô hình hoá
ảnh)
- Nắn ảnh số theo mô hình đợc xác định.
Giả sử (x,y) là toạ độ điểm ảnh gốc cha nắn chỉnh hình học, x- số cột,
y- số hàng của điểm ảnh. Nắn chỉnh hình học sẽ tạo ra ảnh thứ hai của vùng
đó mà kích thớc pixel đợc gán giá trị trong một hệ toạ độ khác, mà trục của
nó song song với các trục của hệ toạ độ quy chiếu. Lúc đó ta có (X,Y) là toạ
độ điểm ảnh đà nắn chỉnh.

Hình 1.2: ảnh gốc và ảnh đà nắn chỉnh


11

Việc nắn ảnh số theo mô hình đợc xác định là thực hiện tính toán toạ
độ và giá độ xám của mỗi pixel ảnh đợc nắn. Đối với mỗi pixel của mỗi ảnh
mới đợc nắn sẽ có toạ độ (X,Y) tơng ứng với vị trí pixel (x, y) trên ảnh gốc.
Quá trình tính toán này đợc thực hiện theo mô hình toán học.
1.1.3.2. Các phơng pháp nắn ảnh
Phơng pháp nắn ảnh số hay đợc sử dụng trong quá trình sử lý ảnh vệ
tinh hiện nay đợc chia thành hai nhóm: Nhóm các mô hình tổng quát và
nhóm các mô hình vật lý. Việc lựa chọn các mô hình này dựa trên mục đích sử
dụng và yêu cầu về độ chính xác của sản phẩm, bộ cảm biến, phần mềm xử lý,
dữ liệu ảnh các tài liệu liên quan đợc cung cấp, số lợng và đồ hình của các
điểm khống chế ảnh (KCA).
a. Phơng pháp sử dụng mô hình vật lý [16]
Bản chất của phơng pháp này là xây dựng mối quan hệ toán học giữa:
- Toạ độ cục bộ của thiết bị chụp
- Vị trí vệ tinh
- Hệ toạ độ quỹ đạo điều khiển vệ tinh
- Hệ toạ độ trắc địa
- Lới chiếu bản đồ
- Điểm khống chế mặt đất.
Phơng này chỉ áp dụng đợc khi biết trớc các mô hình biến dạng. Các
ảnh hởng phi tuyến gây ra bởi độ méo hình của ống kính, ảnh hởng của khí
quyển đợc sử lý bằng cách đa thêm vào các tham số hoặc các hiệu chỉnh
sau khi tiến hành phép chuyển đổi tuyến tính. Các tham số nêu trên thờng
bao gồm toạ độ và các góc nghiêng gần đúng của bộ cảm biến tại thời điểm
chụp ảnh. Các thông số bay chụp đợc tính chính xác và áp dụng cho từng loại

máy ảnh cụ thể ví dụ cho ảnh SPOT, IKONOS, Orb-view, QuickBird, ... ViƯc
sư dơng ®iĨm khèng chÕ sÏ cho phép tăng cờng độ chính xác của phơng
pháp. Khi đó phơng pháp mô hình hoá vật lý vừa sử dụng th«ng sè bay chơp


12

vừa sử dụng điểm khống chế ảnh và cho độ chính xác cao. Mô hình hoá vật lý
thể hiện tơng đối phức tạp trong biểu thức tính toán. Mỗi loại máy chụp tuỳ
thuộc nguyên lý xây dựng hình ảnh của mình lại có công thức tính toán riêng.
Các công thức này có thể chia ra ba nhóm chính :
- Các thông số mô tả sự dịch chuyển của vệ tinh
- Các thông số mô tả thông số định hớng của vệ tinh trên quỹ đạo
- Các thông só mô tả hình học của đầu chụp ảnh trong quá trình ghi ảnh.
Các thông số này gọi là thông số bổ trợ và đợc cung cấp cùng với ảnh
cơ sở.
Trong phơng pháp mô hình hoá cơ sở (không dùng điểm khống chế
ảnh) độ chính xác của mô hình hình học phụ thuộc độ chính xác của các
thông số bổ trợ. Trong phơng pháp mô hình hoá vật lý có sử dụng điểm
khống chế sẽ cho phép cải chính các thông số chính xác hơn vì vậy sẽ cho độ
chính xác mô hình hoá cao hơn.
Ta có một mô hình thực tế với các thông số Px và Qy nào đó:
X=F(x,y,P1,...,Pm)
Y=G(x,y,Q1,...,Qn)

(1.2)

Các thông số của mô hình sẽ là :
Pk=Pok+dPok
Qk=Qok+dQok với k=1,2,...n

ở đây dPok và dQok là ẩn số của mô hình hình học phải xác định.
Trong phơng pháp mô hình hoá vật lý không sử dụng điểm khống chế,
việc tính toán mô hình hình học sẽ đợc tính với từng điểm ảnh. Mô hình hình
học này phụ thuộc vào từng loại đầu chụp ảnh:
- Đầu chụp quang học (Ví dụ QuickBird, SPOT...) hình học tia đờng
thẳng.
- Đầu chụp Rada (Ví dụ Radasat) hình học mặt sóng cầu.


13

Trên cơ sở đó quá trình tính toán theo mô hình vật lý có thể thực hiện
qua giai đoạn:
Tính toán các hớng cho tất cả các điểm ảnh x,y của ảnh phải nắn
chỉnh.
Tính toán theo vị trí vệ tinh bằng các thông số bổ trợ, các hớng chụp
này quy chiếu theo một mặt Elipxoid.
Kết hợp tính toạ độ x,y,z của các đờng này ở vị trí cắt với Elipxoid
Độ chính xác của các phơng pháp mô hình hoá vật lý đợc đánh giá
bằng phơng pháp thống kê sai số tồn tại các điểm khống chế.
Các kiểu mô hình vật lý:
ã Mô hình một cảnh: Mô hình cho từng cảnh riêng (16.5km x16.5km)
ã Mô hình theo giải: Gắn kết các cảnh chụp cùng thời điểm trong dải
bay.
Có thể gắn chín cảnh trong một dải.
ã Mô hình khối: Gắn kết các dải và cảnh chụp các thời điểm khác
nhau.
u, nhợc điểm của mô hình vật lý:
u điểm:
- Cho độ chính xác cao vì có tính đến các tính chất vật lý của bộ cảm

biến.
- Số lợng điểm khống chế cần tối thiểu.
- Tính độc lập của các tham số (các tham số không hoặc ít phụ thuộc
nhau hay nói cách khác là hệ số tơng quan giữa các tham số thấp).
- Cho phép đa các tham số tự kiểm định để nâng cao độ chính xác
Nhợc điểm:
- Cần có giá trị khởi tính do việc tuyến tính hoá các phơng trình phi
tuyến.


14

- Phụ thuộc vào dạng bộ cảm biến và thay đổi khi chuyển từ dạng này
sang dạng khác (loại ảnh này sang dạng ảnh khác)
- Cần nhiều thời gian tính toán vì có nhiều phép tính lặp, do đó cần
thiết bị phần cứng và phần mềm chuyên dụng (đắt tiền)
b. Phơng pháp nắn ảnh theo đa thức [8], [12], [13], [17]
Mô hình thờng đợc sử dụng trong đa số các phần mềm là mô hình đa
thức, coi các biến dạng ảnh bằng một phơng trình đa thức. Mô hình này chỉ
đòi hỏi toạ độ các điểm khống chế ảnh. Dùng điểm khống chế để xác định các
tham số của đa thức.
Đây là phơng pháp hiệu chỉnh biến dạng của ảnh liên quan đến mật độ
của điểm khống chế. Tuỳ thuộc vào dạng đa thức mà xác định tối thiểu điểm
khống chế ảnh, thông thờng cần 10 đến 30 điểm khống chế ảnh. Phơng
pháp này hoàn toàn độc lập với đặc tính hình học của máy chụp ảnh nên nó có
thể sử dụng cho các loại ảnh vệ tinh khác nhau. đây là phơng pháp hay đợc
sử dụng trong quá trình nắn chỉnh hình học, song không kể đến các nhợc
điểm của nó. Chúng không hiệu chỉnh hợp lý dịch vị do độ nghiêng và cũng
không quan tâm tới đặc tính hình học đặc biệt của hệ thống chụp ảnh nên độ
chính xác không cao. Độ chính xác nắn chỉnh ảnh phụ thuộc số bậc khác nhau

của hàm đa thức cơ sở cho hiệu chỉnh méo hình học của ảnh với sự tham gia
của số lợng điểm khống chế và độ cao điạ hình.
Biến đổi bậc 1 là biến đổi tuyến tính, loại này có thể xác định vị trí, tỷ
lệ, độ nghiêng và góc xoay của ảnh. Trong hầu hết các trờng hợp, hàm đa
thức bậc 1 đợc dùng vào phép chiếu hình ảnh thô, chuyển từ đối tợng đến
một vùng phủ nhỏ dữ liệu. Biến đổi đa thức bậc 2 hoặc cao hơn là các biến đổi
không tuyến tính điều này có thể đợc sử dụng để chuyển đổi dữ liệu kinh độ,
vĩ độ đến đối tợng hoặc điều chỉnh biến dạng không tuyến tính nh là độ
cong của trái đất, biến dạng của ống kính camera. Dựa theo phơng trình biến
đổi của mô hình hàm đa thức 2D vµ 3D.


15

Các dạng mô hình đa thức 2D:
Các mô hình này đợc áp dụng trong việc xử lý ảnh khi ảnh hởng của
xự thay đổi địa hình là không đáng kể:
Mô h×nh Affine:

x = a0 + a1X + a2Y
y = b0 + b1X + b2Y

(1.3)

x, y: Vị trí pixel theo hàng, cột trên ảnh cha nắn
X, Y: Là toạ độ của ®iĨm khèng chÕ mỈt ®Êt
ao, a1, a2, bo, b1, b2: Các tham số cần xác định nhờ điểm
KCA (cần 3 điểm khống chế ảnh)
Mô hình đa thức bậc 2:
x = a0 + a1X + a2Y+ a3XY+ a4X2+a5Y2

y = b0 + b1X + b2Y+ b3XY+ b4X2+b5Y2

(1.4)

(cần 6 điểm khống chế ảnh)
x = a0 + a1X + a2Y+ a3XY+ a4X2+a5Y2+a6X2Y+a7XY2+a8X3+a9Y
y = b0 + b1X + b2Y+ b3XY+ b4X2+b5Y2+b6X2Y+b7XY2+b8X3+b9Y

(1.5)

(Cần 10 điểm khống chế ảnh)
Biến đổi theo phép chiếu hình (Phối cảnh xuyên tâm) :
x=

a1 X + a 2Y + a3
,
c1 X + c 2Y + 1

y=

b1 X + b2Y + b3
c1 X + c 2Y + 1

(1.6)

x, y là toạ độ của điểm trên ảnh gốc
X, Y, Z là toạ độ điểm khống chế mặt đất
a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2 là các tham số chiếu hình.
Các dạng mô hình đa thức 3D: Các mô hình này đợc áp dụng trong
việc xử lý hình ảnh khi có sự ảnh hởng lớn của địa hình (thay đổi địa hình là

đáng kể)
Mô hình Affine:

x = a0 + a1X + a2Y+ a3Z
y = b0 + b1X + b2Y+ b3Z

x, y: Là toạ độ của điểm trên ảnh gốc

(1.7)


16

X, Y: Là toạ độ của điểm khống chế mặt đất
ao, a1, a2, a3, bo, b1, b2, b3: Là các tham số.
Hàm chuyển đổi tuyến tính trực tiếp:
x=

a1 X + a 2Y + a3 Z + a 4
,
a9 X + a10Y + a11 Z + 1

y=

a 5 X + a 6Y + a 7 Z + a8
a9 X + a10Y + a11 Z + 1

(1.8)

X, Y, Z: Là toạ độ của điểm khống chế mặt đất

ai (i = 1-11) là 11 tham số định hớng tuyến tính.
c. Phơng pháp nắn ảnh xử dụng mô hình hàm hữu tỷ QuickBird [8],
[12], [13], [17]
Mô hình hàm hữu tỷ là bài toán mô hình không tham số, mô hình này là
một công cụ của hầu hết các phần mềm hiện nay dùng để xử lý ảnh vệ tinh.
Loại mô hình này tiến dần đến việc sử dụng các loại ảnh thơng mại cho phép
đa ra sản phẩm ảnh ngày càng có giá trị cao nh là các bản đồ trực ảnh.
Mô hình hàm hữu tỷ đa 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 đa thức:
x=

P1 ( X , Y , Z )
=
P2 ( X , Y , Z )

P ( X ,Y , Z )
y= 3
=
P4 ( X , Y , Z )

m1

m2

m3

i =0

j =0

k =0

n1

n2

n3

i =0

j =0

k =0

m1

m2

m3

i =0

j =0

k =0

n1

n2

n3

i =0

j =0

k =0

∑∑∑
∑∑∑
∑∑∑
∑∑∑

aijk X i Y j Z k
bijk X i Y j Z k

(1.9)
i

j

cijk X Y Z

k

d ijk X i Y j Z k

Trong đó P1, P2, P3, P4 là các giá trị ®a thøc bËc ba, t−¬ng øng víi 20 hƯ
sè
P(X,Y,Z)=a1+a2X+a3Y+a4Z+a5XY+a6XZ+a7ZY+a8X2+a9Y2+a10Z2+a11X+YZ+

a12X3+a13XY2+a14XZ2+a15X2Y+a16Y3+a17YZ2+a18X2Z+a19Y2Z+a20Z3

(1.10)

aijk, bijk, cijk, dijk là các hệ số của hàm hữu tỷ (RFCs-rational function
coefficients)


17

Bậc của đa thức trong công thức trên thờng nhỏ hơn bằng 3, vì số bậc
có lớn hơn về căn bản cũng không cho kết quả tốt hơn và chúng lại yêu cầu số
lợng lớn điểm khống chế mặt đất. Mặt hạn chế chính của mô hình hàm hữu
tỷ là cần một số lợng lớn điểm khống chế mặt đất (vì chúng phải đảm bảo trị
đo thừa), nó có độ nhạy cao với sự phân bố điểm khống chế mặt đất.
Để sử dụng phơng pháp RPC bắt buộc phải có DEN khi địa hình
chênh cao lớn hoặc sử dụng giá trị độ cao trung bình đối với vùng địa hình
bằng phẳng. Kết quả tốt hơn bằng cách sử dụng các điểm khống chế mặt đất.
Ưu, nhợc điểm của mô hình tổng quát :
Ưu điểm :
- Không cần giá trị khởi tính
- Không phụ thuộc vào loại bộ cảm biến
- Toạ độ thực địa của đối tợng trong hệ tuỳ ý
- Tính toán nhanh
- Độ chính xác cao trong trờng hợp có sự tự kiểm định
Nhợc điểm:
- Độ chính xác thấp hơn mô hình vật lý
- Phụ thuộc nhiều số lợng và đồ hình của các điểm khống chế ngoại
nghiệp
- Tính chất phụ thuộc cao cuả các hệ số (hệ số tơng quan lớn)

- Khó trọn đúng số lợng hệ số để cho kết quả tối u
1.1.3.3. Đánh giá độ chính xác [3, Tr.217]
Việc đánh giá độ chính xác của ảnh nắn dựa trên sai số tồn tại tại các
điểm khống chế ảnh đó chính là sự khác biệt giữa giá trị tính và giá trị thực
đợc xác định bởi dx và dy. Các giá trị sai số này càng lớn thể hiện việc xác
định các điểm cha chính xác. Sai số trung phơng (RMSE=m) đợc sử dụng
để đánh giá chất lợng của việc chuyển đổi, sai số trung phơng theo phơng
X,Y đợc thể hiện tơng ứng bở mx, my và ®−ỵc tÝnh nh− sau:


18

mx =

1 n 2
∑dx
n i =1 i

my =

1 n 2
∑ dY
n i =1 i

(1.11)

Sai số trung phơng (m) đợc sử dụng để đánh giá chất lợng là căn của
tổng bình phơng của mx và my:
m = m x2 + mY2

(1.12)

Mặc dù đợc dùng ch là chỉ số để kiểm tra độ chính xác của việc
chuyển đổi, nhng không thể hiện đợc sự phân bố không gian của các điểm
khống chế ngoại nghiệp trên ảnh. Sai số trên chỉ thể hiện cho vùng đợc bao
bởi các điểm khống chế ảnh, nên việc chọn số điểm và sự phân bố của các
điểm trên ảnh cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác
nắn ảnh.
1.1.4. Nội suy và tái chia mẫu
Sau khi nắn chỉnh hình học tức là đà làm thay đổi vị trí hình học của cac
pixel kết quả thu đợc tập hợp các pixel không có độ xám đảm bảo độ chính
xác hình học mà bản đồ cần thành lập yêu cầu khi đó phải lấy mẫu lại theo vị
trí mới của các pixel theo khuôn dạng của ảnh nắn trên cơ sở giá trị độ xám
của các pixel lân cận và đợc gọi là tái chia mẫu. Để xác định giá trị độ xám
mới ngời ta sử dụng các phơng pháp nội suy mức xám từ các pixel trong
ảnh gốc. Các phơng pháp nội suy sử dụng cân bằng trung bình mức xám của
các pixel trên ảnh gốc bao quanh pixel cần nội suy trên ảnh mới.
Để nội suy giá trị độ xám của điểm ảnh có thể sử dụng nhiều phơng
pháp khác nhau, trong đó thông dụng và hay dùng nhất là các phơng pháp:
1.1.4.1. Phơng pháp pixel lân cận gần nhất [3, Tr.219-222]
Phơng pháp này nói chung đơn giản nhất, nhanh và đảm bảo không có
giá trị ngoại lai. Trong phơng pháp này, giá trị của các pixel trên ảnh đà hiệu
chỉnh đợc nội suy theo giá trị độ xám của các pixel lân cËn trong ¶nh gèc.