Luận văn ThS Nghiên cứu đánh giá các phương pháp phân loại tàu thuyền tự động sử dụng ảnh viễn thám

i

MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ...................................................................................................... iii
LỜI CAM ĐOAN................................................................................................. iv
DANH MỤC HÌNH VẼ ........................................................................................ v
DANH MỤC BẢNG BIỂU ................................................................................ vii
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................. viii
MỞ ĐẦU ............................................................................................................... 1
Chương 1: Giới thiệu chung .................................................................................. 5
1.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới và Việt Nam .................................. 5
1.2 Giới thiệu về công nghệ viễn thám ....................................................... 6
1.2.1 Khái niệm, đặc điểm cơ bản viễn thám ................................... 6
1.2.2 Dữ liệu ảnh viễn thám quang học ............................................ 8
1.3 Giới thiệu về một số loại tàu thuyền quan tâm ................................... 10
1.3.1 Tàu vận tải [12]...................................................................... 10
1.3.2 Tàu chở dầu [12].................................................................... 11
1.3.3 Tàu chuyên chở công te nơ [12] ............................................ 11
1.3.4 Tàu sân bay [13] .................................................................... 12
1.3.5 Tàu ngầm [13] ....................................................................... 14
1.3.6 Khu trục hạm [13] ................................................................. 15
1.4 Bộ CSDL tàu thuyền mẫu ................................................................... 16
1.4.1 Nguồn dữ liệu ........................................................................ 16
1.4.2 Phương pháp thu thập bộ dữ liệu tàu thuyền mẫu ................. 17
1.4.3 Quy trình lấy mẫu dữ liệu ...................................................... 18
Chương 2: Nghiên cứu một số thuật toán nhận dạng tàu thuyền. ....................... 20
2.1 Nghiên cứu một số phương pháp, thuật tốn trích chọn đặc trưng .... 20
2.1.1 Mơ hình Bag of Features ....................................................... 20
2.1.2 Thuật tốn Local Binary Patterns .......................................... 34
2.2 Nghiên cứu phương pháp, thuật toán phân lớp tàu thuyền. ................ 36
Chương 3: Ứng dụng phân lớp tàu thuyền ở cảng biển Việt Nam trên ảnh viễn

thám ..................................................................................................................... 41


ii
3.1 Phương pháp đề xuất........................................................................... 41
3.1.1 Bộ cơ sở dữ liệu đầu vào ....................................................... 42
3.1.2 Trích chọn đặc trưng.............................................................. 43
3.1.3 Chọn thuật toán huấn luyện và phân lớp dữ liệu ................... 44
3.2 Kết quả và thảo luận ........................................................................... 46
3.2.1 Bộ cơ sở dữ liệu ..................................................................... 46
3.2.2 Kết quả phân lớp.................................................................... 48
3.2.3 Nhận xét, đánh giá ................................................................. 58
KẾT LUẬN ......................................................................................................... 61
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 62


iii

LỜI CẢM ƠN
Trước tiên tôi xin dành lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến cô giáo,
PGS. TS. Nguyễn Thị Nhật Thanh – người đã hướng dẫn, khuyến khích, chỉ bảo
và tạo cho tôi những điều kiện tốt nhất từ khi bắt đầu cho tới khi hồn thành
cơng việc của mình.
Tơi xin dành lời cảm ơn chân thành tới các thầy cô giáo khoa Công nghệ
thông tin, trường Đại học Cơng nghệ, ĐHQGHN đã tận tình đào tạo, cung cấp
cho tôi những kiến thức vô cùng quý giá và đã tạo điều kiện tốt nhất cho tôi
trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu tại trường.
Đồng thời tơi xin chân thành cảm ơn chủ nhiệm và nhóm nghiên cứu thực
hiện đề tài cấp nhà nước thuộc chương trình khoa học và công nghệ cấp quốc
gia về công nghệ vũ trụ giai đoạn 2016-2020, mã số đề tài VT-UD.06/16-20 đã

hỗ trợ tơi trong q trình nghiên cứu thực nghiệm.
Cuối cùng, tôi xin cảm ơn tất cả những người thân yêu trong gia đình tơi
cùng tồn thể bạn bè, đồng nghiệp, những người đã ln giúp đỡ, động viên, cổ
vũ, khích lệ và giúp đỡ tôi trong suốt thời gian qua. Trong q trình thực hiện đề
tài có thể cịn có những mặt hạn chế, thiếu sót. Tơi rất mong nhận được ý kiến
đóng góp và sự chỉ dẫn của các thầy cô giáo và các bạn đồng nghiệp.


iv

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin “Nghiên cứu
đánh giá các phương pháp phân loại tàu thuyền tự động sử dụng ảnh viễn
thám” là cơng trình nghiên cứu của riêng tơi, khơng sao chép lại của người
khác. Trong toàn bộ nội dung của luận văn, những điều đã được trình bày hoặc
là của chính cá nhân tơi hoặc là được tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu. Tất cả
các nguồn tài liệu tham khảo đều có xuất xứ rõ ràng và hợp pháp.
Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy
định cho lời cam đoan này.
Hà Nội, ngày …. tháng … năm …..


v

DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1. 1 Dải sóng điện từ .................................................................................... 7
Hình 1. 2 Độ phân giải khơng gian của ảnh viễn thám trên cùng khu vực ........... 8
Hình 1. 3 Tàu vận tải ........................................................................................... 10
Hình 1. 4 Tàu chở dầu ......................................................................................... 11
Hình 1. 5 Tàu cơng ten nơ ................................................................................... 12

Hình 1. 6 Tàu sân bay.......................................................................................... 13
Hình 1. 7 Tàu ngầm ............................................................................................. 14
Hình 1. 8 Tàu khu trục ........................................................................................ 15
Hình 1. 9 Dữ liệu ảnh viễn thám Planet (trái), dữ liệu ảnh viễn thám Google
Earth (phải) .......................................................................................................... 16
Hình 1. 10 Sơ đồ cây phân lớp tàu thuyền .......................................................... 17
Hình 1. 11 Quy trình lấy mẫu tàu dựa trên kiến thức chuyên gia ....................... 18
Hình 1. 12 Mở dữ liệu ảnh và chọn khu vực nghiên cứu có đối tượng quan tâm
cần gán nhãn ........................................................................................................ 19
Hình 1. 13 Gán nhãn đối tượng quan tâm dựa trên việc vẽ đường bao xung
quanh ................................................................................................................... 19
Hình 2. 1 Minh họa mơ hình BoF (nguồn [9]). ................................................... 20
Hình 2. 2 Minh họa các đặc trưng thu thập được (nguồn [9]). ........................... 21
Hình 2. 3 Minh họa các đặc trưng được phân cụm (nguồn [9]).......................... 21
Hình 2. 4 Biểu đồ đặc trưng (nguồn [9]). ............................................................ 21
Hình 2. 5 Minh họa các mức làm mờ khác nhau của hàm Gaussian. ................. 23
Hình 2. 6 Mơ hình kim tự tháp ảnh trong SIFT (nguồn [5]). .............................. 24
Hình 2. 7Minh họa cách lấy điểm để xét cực trị với vị trí x là điểm đang xét
(nguồn [5])........................................................................................................... 25
Hình 2.8 Minh họa biểu đồ định hướng. ............................................................. 27
Hình 2.9 Minh họa bước lọc và gắn hướng cho điểm đặc trưng (nguồn [5]). .... 28
Hình 2.10 Mơ tả điểm đặc trưng (nguồn [5]). ..................................................... 29
Hình 2.11 Minh họa phương pháp xấp xỉ của bộ lọc hộp (nguồn [8]). .............. 30
Hình 2.12 Ví dụ về phản ứng con sóng. .............................................................. 32
Hình 2.13 Ví dụ về biểu đồ hướng trong SURF (nguồn [10]). ........................... 32
Hình 2.14 Minh họa các vùng đặc trưng (nguồn [8]). ........................................ 33
Hình 2.15 Ví dụ giá trị của các thuộc tính trong SURF trong mỗi trường hợp ảnh
(nguồn [8])........................................................................................................... 33
Hình 2.16 Minh họa các hoạt động của thuật tốn LBP đầu tiên (nguồn [15]). . 34
Hình 2.17 Mơ tả cách lấy mẫu tron LBP cải thiện (nguồn [15]). ....................... 35

Hình 2. 18 Minh họa kết quả thu được qua thuật tốn LBP ............................... 36
Hình 2.19 Ví dụ dữ liệu trong SVM (nguồn [11]). ............................................. 37


vi
Hình 2.20 So sánh các mơ hình. .......................................................................... 39
Hình 2.21 Ví dụ kết quả thuật tốn SVM (hình bên trái là lề cứng và hình bên
phải là lề mềm). ................................................................................................... 39
Hình 2.22 Một số ví dụ về lõi của SVM. ............................................................ 40
Hình 3. 1 Sơ đồ quá trình phân lớp tàu thuyền ................................................... 41
Hình 3. 2 Dữ liệu ảnh viễn thám khu vực tập trung nhiều tàu thuyền ................ 42
Hình 3. 3 Đặc trưng trên ảnh bằng thuật toán SIFT và SURF. Từ trái sang lần
lượt là ảnh gốc, đặc trưng tìm được từ SIFT và đặc trưng tìm được từ SURF. .. 44
Hình 3. 4 Đặc trưng trên ảnh bằng thuật toán LBP. Từ trái sang lần lượt là ảnh
gốc và ảnh qua xử lý bằng thuật toán LBP trước khi tính histogram. ................ 44
Hình 3. 5 Hình ảnh đánh dấu vùng biển trên bản đồ .......................................... 46
Hình 3. 6 Một số tàu mã tau dau. ........................................................................ 47
Hình 3. 7 Một số tàu mã tau cong ten no. ........................................................... 47
Hình 3. 8 Một số tàu mã tau van tai. ................................................................... 47
Hình 3. 9 Biểu đồ mơ tả vecto đặc trưng tàu thuyền sử dụng phương pháp SIFT
............................................................................................................................. 49
Hình 3. 10 Biểu đồ mô tả vecto đặc trưng tàu thuyền sử dụng phương pháp
SURF ................................................................................................................... 50
Hình 3. 11 Hình ảnh các lớp tàu thuyền được nhận dạng chính xác .................. 51
Hình 3. 12 Hình ảnh các lớp tàu thuyền nhận dạng chưa chính xác ................... 51
Hình 3. 13 Biểu đồ mô tả vecto đặc trưng tàu thuyền sử dụng thuật tốn LBP . 53
Hình 3. 14 Hình ảnh các lớp tàu thuyền được nhận dạng chính xác .................. 53
Hình 3. 15 Hình ảnh các lớp tàu thuyền được nhận dạng chưa chính xác.......... 54
Hình 3. 16 Biểu đồ mơ tả vecto đặc trưng tàu thuyền sử dụng phương pháp SIFT
kết hợp LBP......................................................................................................... 55

Hình 3. 17 Biểu đồ mơ tả vecto đặc trưng tàu thuyền sử dụng phương pháp BOF
- SURF kết hợp LBP. .......................................................................................... 56
Hình 3. 18 Hình ảnh các lớp tàu thuyền được nhận dạng chính xác .................. 56
Hình 3. 19 Hình ảnh các lớp tàu thuyền được nhận dạng khơng chính xác ....... 57


vii

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1. 1 Thông số kỹ thuật kênh phổ ảnh VNREDSAT-1 ................................. 9
Bảng 1. 2 Thông tin thuộc tính của ảnh Planet ................................................... 10
Bảng 3. 1 Bảng thống kê chi tiết cơ sở dữ liệu tàu thuyền ................................. 48
Bảng 3. 2 Bảng kết quả kiểm chứng bộ phân lớp bằng máy học SVM sử dụng
thuật toán SIFT .................................................................................................... 51
Bảng 3. 3 Bảng kết quả kiểm chứng bộ phân lớp bằng máy học SVM sử dụng
thuật toán SURF .................................................................................................. 51
Bảng 3. 4 Bảng kết quả kiểm chứng bộ phân lớp bằng máy học SVM sử dụng
thuật toán LPB ..................................................................................................... 54
Bảng 3. 5 Bảng kết quả kiểm chứng bộ phân lớp bằng máy học SVM sử dụng
thuật toán SIFT kết hợp LBP .............................................................................. 57
Bảng 3. 6 Bảng kết quả kiểm chứng bộ phân lớp bằng máy học SVM sử dụng
thuật toán SURF kết hợp LBP............................................................................. 57
Bảng 3. 7 Bảng tổng hợp kết quả kiểm chứng bằng máy học SVM................... 58


viii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
AIS

Automatic Identification Systems

ANQP

An ninh quốc phòng

BoF

Bag of Features

CSDL

Cơ sở dữ liệu

DoG

the difference-of-Gaussian function
convolved

FOV

Field of view

ICST

International Standard Classification
of Ships by Type

IFOV

instantaneous field of view

LBP

Local Binary Patterns

SIFT

Scale-Invariant Feature Transform

SURF

Speeded-Up Robust Features

SVM

Support Vector Machine

VHF

Very high frequency

VTS

Vessel Traffic Services


1

MỞ ĐẦU

Tính cấp thiết
Vệ tinh viễn thám có lợi thế đặc biệt quan trọng so với viễn thám hàng
không do có khả năng chụp ảnh ở bất kỳ điểm nào trên bề mặt trái đất mà không
phải xin phép nước sở hữu, quản lý vùng địa lý đó. Đây là lợi thế mà bất kỳ
quốc gia nào cũng muốn khai thác phục vụ cho cơng tác ANQP, vì vậy các quốc
gia phát triển như Mỹ, Nga, TQ, Pháp... đã triển khai mạng lưới vệ tinh viễn
thám để do thám các mục tiêu quan tâm. Công nghệ vệ tinh, công nghệ viễn
thám là những lĩnh vực công nghệ cao mà các nước phát triển hạn chế xuất khẩu
và chuyển giao công nghệ. Do đó, để nắm bắt được những cơng nghệ này địi
hỏi phải được đào tạo bài bản và có q trình tiếp cận cơng nghệ trong thời gian
dài từ khâu thiết kế chế tạo, quản lý vận hành khai thác và ứng dụng. Hướng ứng
dụng là một trong những hướng đặc biệt được quan tâm nghiên cứu tại các nước,
nhất là những nước đi sau về công nghệ vũ trụ. Đây là giải pháp để các nước có
thể tiếp cận nhanh nhất và được thừa hưởng nhiều nhất, tận dụng tốt nhất những
thành tựu mới nhất của khoa học công nghệ thế giới cho nghiên cứu phát triển
khoa học, công nghệ.
Kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám với nền tảng là xử lý ảnh số đã giải quyết
được một số vấn đề cơ bản trong khai thác, trích xuất thông tin từ ảnh viễn thám
bằng một số phần mềm khá thông dụng như ENVI, ERDAS,... song mức độ
chuyên sâu và tự động hóa chưa cao và chỉ sử dụng trong lĩnh vực dân sự. Các
phần mềm chuyên dụng trong lĩnh vực ANQP thường bị hạn chế điều kiện
thương mại hoặc có giá thành rất cao, ngồi khả năng tài chính của người sử
dụng và gần như khơng tiếp cận được yếu tố khoa học công nghệ. Việc chuyển
giao công nghệ chỉ giới hạn ở hướng dẫn sử dụng, khai thác phần mềm.
Đến nay, Việt Nam đã có hệ thống vệ tinh viễn thám (VNREDSat-1) hoàn
chỉnh từ trạm mặt đất đến vệ tinh và các cơ quan ứng dụng, song việc khai thác,
sử dụng hiệu quả các sảm phẩm của hệ thống này cho mục đích ANQP là một
bài tốn khó, cịn nhiều hạn chế từ độ phân giải ảnh VNREDSat-1 đến trình độ
xử lý, phân tích, giải đốn ảnh viễn thám, tích hợp các thơng tin khai được từ
các nguồn ảnh của cán bộ trong ngành.

Với chiều dài bờ biển hơn 3000km và diện tích biển hơn một triệu ki-lơmét vng, cùng hàng trăm hịn đảo lớn nhỏ, Việt Nam có nhiều tiềm năng phát
triển kinh tế biển như: cảng biển và công nghiệp tàu thủy, đánh bắt thủy hải sản,
khai thác dầu khí,... song cũng đặt ra hàng loạt thách thức về công tác thực thi


2
pháp luật, quản lý nhà nước, an ninh an toàn hàng hải, an ninh chủ quyền quốc
gia,... trên những vùng biển rộng lớn tại Biển Đông.
Quản lý, giám sát đối tượng tàu biển sẽ góp phần quan trọng trong việc
giải quyết các thách thức về công tác quản lý nhà nước, bảo đảm an ninh quốc
gia của Việt Nam trên Biển Đông. Một trong những vấn đề cấp thiết và khó
khăn nhất trong mơi trường an ninh hàng hải ngày nay (với sự đa dạng, phức tạp
của các chủng loại tàu, thuyền cũng như các hoạt động của chúng) là làm thế
nào để có sự phân biệt rõ ràng giữa các loại tàu quân sự và các loại tàu thương
mại thông thường hay phân loại gữa các loại tàu quân sự, dân sự với nhau, từ đó
phát hiện và xử lý kịp thời những hoạt động của chúng trong khu vực.
Ngày nay, sự phát triển vượt bậc của các vệ tinh quan sát trái đất, cung
cấp ảnh vệ tinh độ phân giải cao phục vụ cho nhiều lĩnh vực khác nhau. Một
trong số đó là sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải trung bình, cao để phát hiện và
phân loại tàu thuyền trên biển với nhiều mục đích khác nhau như giám sát hoạt
động đánh bắt cá, giám sát hàng hải, giám sát lịch trình trong khi các cơng nghệ
truyền thống quản lý tàu thuyền có thể kể đến như Automatic Identification
Systems (AIS) và Vessel Traffic Services (VTS)…chỉ thực hiện được khi ở gần
bờ và tương tác với tàu khác hoạt động gần đó.
Mặc dù có rất nhiều nghiên cứu về việc phát hiện tàu thuyền nhưng hầu
hết các nghiên cứu liên quan đến việc phát hiện tàu (hoặc sóng tàu) sử dụng
thơng tin radar. Điều này là do điều kiện ánh sáng và thời tiết không ảnh hưởng
đến ảnh SAR khi nó cung cấp thơng tin trên các khu vực rộng lớn. Tuy nhiên,
nguồn thông tin này cản trở việc xác định và phân loại tàu. Đặc biệt, nó trở
thành một nhược điểm quan trọng đối với một số ứng dụng cụ thể. Việc sử dụng

hình ảnh quang học để nhận dạng tàu nhận được ít sự quan tâm hơn, chủ yếu là
do những hạn chế thuộc về bản chất của nó, tức là cần điều kiện ánh sáng và
thời tiết thích hợp. Tuy nhiên, ở những nơi có những mặt hạn chế khơng xuất
hiện thường xun, ảnh quang học sẽ cung cấp nhiều thông tin hơn cho phép
phân loại tàu được cụ thể hơn [14].
Như vậy, bài tốn nhận dạng tàu thuyền có ý nghĩa rất to lớn trong hoạt
động quản lý, giám sát đối tượng tàu biển phục vụ mục đích dân sự, an ninh
quốc phịng. Với nhu cầu cấp thiết đó và mong muốn đóng góp phần nhỏ kiến
thức bản thân cho sự phát triển của cơng nghệ viễn thám. Do đó, chúng tơi quyết
định chọn đề tài “Nghiên cứu đánh giá các phương pháp phân loại tàu thuyền tự
động sử dụng ảnh viễn thám” cho nghiên cứu của mình.


3
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
Thơng qua tình hình chung và các vấn đề được đặt ra ở trên, mục tiêu
chính của bài luận văn này tập trung giải quyết các vấn đề sau:
 Cung cấp thông tin nghiệp vụ về tàu thuyền trên biển và hải đảo
phục vụ công tác đảm bảo an ninh quốc gia.
 Nghiên cứu và đánh giá thuật toán nhận dạng hay phân loại tự động
tàu thuyền sử dụng ảnh vệ tinh quang học phục vụ mục đích giám
sát hoạt động đánh bắt cá trên biển, giao thơng biển, kiểm sốt hàng
hải…
Mơ tả bài toán
Để giải quyết các vấn đề được đặt ra trong mục tiêu luận văn, hướng tiếp
cận của chúng tôi là giải quyết bài toán nhận dạng tàu thuyền trên ảnh giống với
bài toán nhận dạng mặt người. Bằng cách sử dụng phương pháp học máy truyền
thống kết hợp với một số thuật tốn trích chọn đặc trưng trên ảnh. Cụ thể như
sau, đầu tiên chúng tôi tiến hành thu thập, xây dựng bộ CSDL mẫu ảnh tàu
thuyền phục vụ mục đích xây dựng mơ hình phân loại đối tượng tàu thuyền. Dữ

liệu được sử dụng là tập dữ liệu ảnh viễn thám về các mẫu tàu thuyền trên vùng
biển Việt Nam. Chúng tôi tiến hành lấy mẫu và đánh nhãn dữ liệu tàu thuyền
bằng cơng cụ miễn phí trên phần mềm ENVI 5.2.
Sau đó, chúng tơi tiên hành trích chọn đặc trưng trên bộ dữ liệu này bằng
cách sử dụng các thuật toán Bag of Feature (BoF), Local Binary Patterns (LBP),
BoF kết hợp LBP và đưa vào máy huấn luyện phân lớp. Căn cứ vào chất lượng,
số lượng nguồn dữ liều, yêu cầu, mục tiêu của luận văn, chúng tôi quyết định lựa
chọn thuật toán phân lớp máy hỗ trợ véc tơ SVM. Sau khi kết thúc quá trình
huấn luyện, hệ thống sẽ lưu lại giá trị các tham số này (các tham số quyết định
phân lớp - mơ hình sau khi huấn luyện) để phục vụ cho quá trình nhận dạng sau
này. Quá trình huấn luyện dữ liệu nhanh hay chậm phụ thuộc vào số lượng mẫu
dữ liệu tham gia huấn luyện, thuật toán chọn để huấn luyện dữ liệu. Kết quả thu
được là việc phân loại từng mẫu tàu thuyền vào các lớp tương ứng. Qua đó,
chúng tơi tiến hành so sánh về độ chính xác của bài toán phân lớp sử dụng
phương pháp máy hỗ trợ véc tơ kết hợp với các thuật tốn trích chọn đặc trưng
khác nhau.
Bố cục của luận văn


4
Chương 1 trình bày các khái niệm cơ bản phục vụ cho nghiên cứu của đề
tài, trình bày về nội dung xây dựng CSDL ảnh mẫu tàu thuyền từ ảnh vệ tinh độ
phân giải cao phục vụ xây dựng và kiểm tra mơ hình phân lớp tàu thuyền. Nội
dung chính của Chương 2 trình bày về một số thuật tốn nhận dạng tàu thuyền
trên ảnh viễn thám. Dựa trên bộ CSDL ảnh mẫu được xây dựng ở Chương 1, nội
dung chính của Chương 3 trình bày về kết quả, đánh giá ứng dụng phân lớp tàu
thuyền ở cảng biển Việt Nam sử dụng ảnh Planet. Cuối cùng nội kết luận và
kiến nghị cùng với các tài liệu tham khảo sẽ được trình bày.

5

Chƣơng 1: Giới thiệu chung
Trong nghiên cứu này, đối tượng nghiên cứu tập trung chủ yếu là tàu
thuyền. Do đó, chương 1 sẽ trình bày tổng quan về một số tàu thuyền trên thế
giới. Ngoài ra, giới thiệu một số khái niệm, đặc điểm về dữ liệu ảnh viễn thám
(vệ tinh) và cách tiến hành xây dựng bộ cơ sở dữ liệu tàu thuyền. CSDL giám
sát tàu thuyền là bộ cơ sở dữ liệu ảnh mẫu tàu thuyền được thu thập và gán nhãn
từ ảnh vệ tinh quang học Planet, bộ CSDL này được xây dựng với mục đích
huấn luyện các mơ hình nhận dạng đối tượng tàu thuyền.

1.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới và Việt Nam
Qua tìm hiểu, khảo sát, có một số phương pháp sử dụng ảnh viễn thám
quang học để phân loại tàu thuyền trên thế giới ứng dụng thực tế trong việc nhận
dạng tàu thuyền phục vụ mục đích an ninh quốc gia đạt được một số kết quả
nhất định như sau.
Theo [14] nhóm tác giả đã sử dụng phần mềm Vyamsat cho phép xử lý
ảnh màu QuickBird để giám sát sự xuất hiện của tàu trên những vùng biển quan
tâm (interest regions). Vyamsat tích hợp việc quản lý, nhận dạng các vùng quan
tâm dựa trên cơng cụ ArcGis/ArcObject và các thuật tốn phát hiện và nhận
dạng tàu dựa trên bộ nhận dạng Bayessian trích rút các đặc trưng từ ảnh đầu vào.
Trong bước phân biệt tàu thuyền, mỗi tàu được mô tả bởi một vetor đặc trưng
kích thước 7x3 (7 Hu moments được tính dựa trên 3 kênh ảnh đỏ, xanh lục, xanh
lam của ảnh). Việc phân loại được dựa trên bộ phân loại Bayessian.
Nhóm nghiên cứu khác là Katie Rainey và John Stastny cho rằng vấn đề
nhận dạng và phân loại tàu thuyền trên ảnh vệ tinh quang học là tương tự với
nhận dạng mặt người. Sự xuất hiện của tàu có thể rất khác nhau giữa các ảnh,
phụ thuộc vào nhiều yếu tố như điều kiện ánh sáng, góc của cảm biến, trạng thái
của biển. Ngồi ra cũng có sự khác nhau rất lớn giữa các tàu trong cùng một
loại. Việc thu thập và gán nhãn với tập dữ liệu huấn luyện đủ lớn cũng là một

thách thức không nhỏ. Để giải quyết vấn đề này, Katie Rainey và John Stastny
đề xuất giải thuật phân loại tàu là sự kết hợp của mơ hình Bag-of-Words (BoW)
trong kết hợp phương pháp phân loại hỗ trợ máy véc tơ. Trong mơ hình BoW tác
giả dùng cấu trúc đặc trưng vectơ sử dụng keypoint và bộ mô tả bất biến như
SIFT. Bộ mô tả của Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) là bất biến đối
với những thay đổi về kích thước của ảnh và sự chiếu sáng, do đó các đặc trưng
tương tự từ các hình ảnh khác nhau của cùng một lớp nên sẽ được nhóm lại với
nhau. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng bộ dữ liệu gồm bốn loại tàu dân sự như tàu


6
dầu, tàu vận tải, tàu công ten nơ và xà lan. Phương pháp này đã được áp dụng
thành công trong việc phân lớp tàu thuyền sử dựng ảnh viễn thám quang học độ
phân giải cao (dữ liệu thu từ hệ thống RAPIER) có độ chính xác trung bình đạt
xấp xỉ 80% [16].
Tại Việt Nam việc quản lý, phát hiện, theo dõi, giám sát tàu thuyền được
đầu tư phát triển theo một số chương trình và dự án cấp địa phương và nhà nước.
Tuy nhiên, số lượng các nghiên cứu và ứng dụng còn khác hạn chế. Tiêu biểu về
nghiên cứu nhận dạng, phân lớp tàu thuyền trên ảnh viễn thám là cơng trình sử
dụng mơ hình trích xuất đặc trưng Spatial Pyramid Bag of Word và phương
pháp phân lớp SVM để phân loại tàu thuyền trên ảnh vệ tinh độ phân giải siêu
cao (Quick Bird) của nhóm nghiên cứu Lưu Việt Hưng, Đinh Văn Kiệt, Lương
Nguyễn Hoàng Hoa, Bùi Quang Hưng và Nguyễn Thị Nhật Thanh [18]. Kết quả
đạt được có độ chính xác cao (94%) đã đăng trên tạp chí Remote Sensing
Letters.

1.2 Giới thiệu về cơng nghệ viễn thám
1.2.1 Khái niệm, đặc điểm cơ bản viễn thám
Viễn thám (Remote sensing - tiếng Anh) 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.
Những phương tiện này khơng có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng, khu vực
hoặc với hiện tượng được nghiên cứu [2].
Thực hiện được những cơng việc đó chính là thực hiện viễn thám - hay
hiểu đơn giản: Viễn thám là thăm dò từ xa về một đối tượng hoặc một hiện
tượng mà khơng có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng hoặc hiện tượng đó. Mặc
dù có rất nhiều định nghĩa khác nhau về viễn thám, nhưng mọi định nghĩa đều
có nét chung, nhấn mạnh "viễn thám là khoa học thu nhận từ xa các thông tin về
các đối tượng, hiện tượng trên trái đất".
Viễn thám điện từ là khoa học và cơng nghệ sử dụng sóng điện từ để
chuyển tải thông tin từ vật cần nghiên cứu tới thiết bị thu nhận thông tin cũng
như công nghệ xử lý để các thơng tin thu nhận có ý nghĩa. Viễn thám điện từ
bao gồm viễn thám quang học và viễn thám radar.
Ảnh viễn thám (ảnh vệ tinh): là ảnh số thể hiện các vật thể trên bề mặt trái
đất được thu nhận bởi các bộ cảm biến đặt trên vệ tinh. Ảnh quang học dựa trên
cơ sở đo sóng phản xả từ bề mặt trái đất ở giải sóng nhìn thấy và một phần của


7
sóng hồng ngoại trong khoảng từ 300-1500 nm. Giải phổ từ 300-700 nm là vùng
dải phổ của màu xanh lam (Blue) - xanh lá cây (Green) - màu đỏ (Red), khu vực
700-1500 nm thuộc về dải phổ hồng ngoại của vùng hồng ngoại gần. Khu vực
hồng ngoại trung và hồng ngoại xa thường gọi là hồng ngoại nhiệt. Cảm biến
toàn sắc bao trùm giải bước sóng rộng từ 400-900 nm kết quả của nó cho ta một
tấm ảnh gần giống như ảnh đen trắng [1].

Hình 1. 1 Dải sóng điện từ

Năng lượng sóng phản xạ từ đối tượng bao gồm hai phần:
- Năng lượng phản xạ trực tiếp từ bề mặt đối tượng;

- Năng lượng tán xạ bởi cấu trúc bề mặt đối tượng.


Độ phân giải không gian.

Độ phân giải khơng gian của một ảnh vệ tinh, do đặc tính của đầu thu, phụ
thuộc vào hai thông số FOV (Field of view-trường/góc nhìn) và IFOV
(instantaneous field of view - trường/góc nhìn tức thì) được thiết kế sẵn. Thơng
số FOV cho ta thấy được phạm vi không gian mà đầu thu có thể thu nhận được
sóng điện từ từ đối tượng. Rõ ràng là với góc nhìn càng lớn (FOV càng lớn) thì
ảnh thu được càng rộng, và với cùng một góc nhìn, vệ tinh nào có độ cao lớn
hơn sẽ có khoảng thu ảnh lớn hơn [1].
Ngược với FOV, IFOV của đầu thu đặc trưng cho phạm vi không gian mà
đầu thu có thể nhận được sóng điện từ trong một thời điểm. Tức là đầu thu sẽ
khơng thể “nhìn” được các đối tượng nhỏ hơn trong góc nhìn IFOV. Tổng hợp
giá trị bức xạ của các đối tượng trong một góc IFOV được thu nhận cùng một
lúc và mang một giá trị, được ghi nhận như một điểm ảnh. Trong ảnh số, một


8
điểm ảnh được gọi là một pixel và giá trị kích thước pixel đặc trưng cho khả
năng phân giải khơng gian của ảnh. Góc IFOV càng nhỏ thì khả năng phân biệt
các đối tượng trong không gian càng lớn, nghĩa là giá trị pixel càng nhỏ và phạm
vi “chụp” ảnh càng hẹp (hình 1.2).
Ý nghĩa quan trọng nhất của độ phân giải không gian là cho ta biết các đối
tượng nhỏ nhất mà có thể phân biệt được trên ảnh. Ví dụ, ảnh có độ phân giải
khơng gian là 30 x 30m sẽ cho phép phân biệt được các đối tượng có kích thước
lớn hơn 30 x 30m. Tuy hiện nay đã có những nghiên cứu về phương pháp phân
loại dưới pixel, nhưng để áp dụng rộng rãi cần được nghiên cứu thêm.

10m

3m

0.4m

Hình 1. 2 Độ phân giải khơng gian của ảnh viễn thám trên cùng khu vực

Dữ liệu viễn thám cung cấp nhiều thông tin quan trọng trong nhiều ứng
dụng giám sát như gom ảnh, phát hiện biến đổi và phân loại lớp phủ. Kỹ thuật
viễn thám là một trong những kỹ thuật quan trọng được áp dụng để thu thập
thông tin liên quan đến tài nguyên môi trường của Trái Đất. Các dữ liệu ảnh vệ
tinh phổ biến dễ dàng tiếp cận và truy cập qua các ứng dụng bản đồ nổi tiếng
như Google Earth, Bing Maps, …

1.2.2 Dữ liệu ảnh viễn thám quang học
a) Ảnh vệ tinh QuickBird
Được cung cấp bởi Công ty Digital Globe, ảnh QuickBird hiện nay là một
trong những loại ảnh vệ tinh thương mại có độ phân giải cao nhất, được thu thập
miễn phí từ nền tảng Google Earth. Hệ thống thu ảnh QuickBird có thể thu được
đồng thời các tấm ảnh tồn sắc lập thể có độ phân giải từ 67cm đến 72cm và các
tấm ảnh đa phổ có độ phân giải từ 2,44m đến 2,88m. Với cùng một cảnh, Công
ty Digital Globe có thể cung cấp cho khách hàng 3 loại sản phẩm, ảnh
QuickBird được sử dụng các cấp độ xử lý khác nhau là Basic, Standard và
Orthorectified. Một ảnh QuickBird chuẩn có kích thước 16,5km x 16,5km. Với
ảnh viễn thám QuickBird, có thể làm được nhiều việc mà trước đây chỉ có thể
thực hiện với ảnh chụp từ máy bay. Các ứng dụng ảnh QuickBird tập trung chủ


9

yếu vào nhiệm vụ quan sát theo dõi chi tiết các đảo hoặc các khu vực dải ven
biển, bến cảng, lập bản đồ vùng bờ,… Tuy nhiên, số lượng dữ liệu ảnh vệ tinh
QuickBird thu thập từ nền tảng Google Earth cịn hạn chế, khơng đủ đáp ứng
u cầu để thực hiện bài toán của luận văn này.
b) Dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1
VNREDSat-1 (Vietnam Natural Resources, Environment
and Disastermonitoring Satellite-1) là vệ tinh quang học quan sát Trái Đất đầu tiên của Việt
Nam, do Công ty EADS Astrium (Pháp) thiết kế, chế tạo.
Vệ tinh VNREDSAT-1 mang 02 bộ cảm đa phổ và toàn sắc với độ phân
giải là 2.5m và 10m cho kênh đa phổ. Thông tin các kênh phổ của ảnh vệ tinh
VNREDSAT-1 như sau
Bảng 1. 1 Thông số kỹ thuật kênh phổ ảnh VNREDSAT-1

Kênh

Bƣớc sóng
(micrometers)

Độ phân giải
(meters)

Blue
Green
Red
PAN

0.45 - 0.52
0.53 - 0.60
0.62 - 0.69
0.76 - 0.89

10
10
10
2.5

c) Dữ liệu ảnh vệ tinh Planet
Dữ liệu ảnh vệ tinh được cung cấp bởi Công ty Planet Labs Inc, ảnh
Planet hiện nay là một trong những loại ảnh vệ tinh thương mại có độ phân giải
trung bình, cao. Các sản phẩm ảnh Planet cung cấp tới người sử dụng là dữ liệu
ảnh viễn thám đã qua quy trình hiệu chỉnh về tọa độ, nắn chỉnh hình học, hiệu
chỉnh bức xạ cảm biến, bức xạ bề mặt, sản phẩm ở mức độ phù hợp với từng bài
toán ứng dụng khác nhau.
Một cảnh ảnh Planet chuẩn có kích thước 24km x 8km. Các ứng dụng ảnh
Planet tập trung chủ yếu vào nhiệm vụ quan sát theo dõi chi tiết các đảo hoặc
các khu vực dải ven biển, bến cảng, lập bản đồ vùng bờ…


10
Bảng 1. 2 Thơng tin thuộc tính của ảnh Planet

Thuộc tính

Mơ tả

Định dạng ảnh

GeoTiff, xml

Kích thước điểm ảnh

3m

Kích thước cảnh ảnh

24kmx8km

Hệ tọa độ

WGS-84

Kênh phổ

3 kênh (Red, Green Blue

1.3 Giới thiệu về một số loại tàu thuyền quan tâm
1.3.1 Tàu vận tải [12]
Các tàu vận tải thường được đặc trưng bởi các hầm chứa hàng trong bụng
tàu, phía trên có thể được đậy bởi các tấm chắn lớn; mũi tàu có dạng cánh cung
buồng điều khiển thường được đặt ở phía đi tàu, trên boong tàu thường có các
cần cẩu hỗ trợ việc nâng, dỡ hàng. Các tàu vận tải hiện nay đều được được thiết
kế bằng thép, trung bình độ dài của một tàu vận tải hiện nay khoảng 80 m (độ
dài tính từ mũi tàu tới đi tàu).
Có thể căn cứ vào dạng cánh cung của mũi tàu, vị trí đặt buồng điều
khiển, các cần cẩu trên tàu và quan trọng nhất là các hầm chứa hàng hoặc các
tấm chắn hầm chứa hàng để nhận dạng tàu vận tải.

Hình 1. 3 Tàu vận tải

11

1.3.2 Tàu chở dầu [12]
Tàu chở dầu là loại tàu được thiết kế để chuyên vận chuyển chất lỏng
hoặc chất khí với số lượng lớn. Dựa vào chất được vận chuyển có thể phân tàu
chở dầu thành 3 loại chính là tàu chở dầu, tàu chở khí ga và tàu chở hóa chất.
Tàu chở dầu có thiết kế khá giống với các tàu vận tải thông thường tuy nhiên
phần boong tàu được thiết kế khép kín; giữa boong tàu là hệ thống đường ống
chạy dọc theo chiều dài thân tàu, có từ 2-3 cột được lắp nối tiếp trên boong tạo
thành đường thẳng từ buồng điều khiển ra phía mũi tàu (đây là phần khung
xương chịu lực của tàu). Trên boong tàu được trang bị nhiều cần cầu, buồng
điều khiển của tàu chở dầu nằm ở phía đi tàu, các tàu trở dầu lớn thường có
sân đáp trực thăng trên boong.
Đối với các tàu chở khí thì phần boong tàu được đặc trưng bởi các bồn
chứa khí dạng vịm, bán cầu. Các tàu chở khí lớn thường có 4-6 bồn chứa khí có
thể quan sát trên boong tàu. Tàu chở dầu lớn nhất thế giới hiện nay là tàu Knock
Nevis của Nauy với chiều dài 458m, trọng tải lên tới 564.763 tấn.
Có thể căn cứ vào hình dạng, phần boong tàu được thiết kế khép kín, vị trí
buồng điều khiển, phần khung chịu lực của tàu và đặc biệt là các bồn chứa khí
dạng vịm, bán cầu để nhận dạng tàu chở dầu, tàu chở khí.

Hình 1. 4 Tàu chở dầu

1.3.3 Tàu chuyên chở công te nơ [12]
Tàu công te nơ là một dạng tàu vận tải, được thiết kế chỉ để chuyên chở
các thùng công te nơ. Các tàu cơng te nơ được thiết kế để có thể di chuyển với
tốc độ cao trong điều kiện đầy tải (khoảng 26 hải lý/ giờ)


12

Tàu cơng te nơ chỉ có một boong tàu, mạn kép hoặc mạn đơn hình gợn
sóng. Mép boong dày, chắc, đà ngang boong có kích thước rộng làm tăng tính
ổn định của tàu. Tàu cơng te nơ khơng có cần cẩu trên tàu mà chỉ sử dụng các
cẩu giàn đặt trên bờ của các cảng, tàu cơng te nơ cịn có các két nước giằng ở hai
bên mạn tàu tạo sự cân bằng khi xếp các công te nơ thành nhiều hàng, nhiều
tầng. Boong tàu tương đối phẳng, được phân thành từng nhiều hầm nhỏ có vách
ngăn để chứa cơng te nơ, buồng điều khiển của loại tàu này thường được thiết kế
ở phần giữa của tàu.
Tàu công te nơ lớn nhất thế giới hiện nay là tàu Emma Maersk của Đan
Mạch, tàu có kích thước 396.8x56.4x30 m, trọng tải tàu lên tới 170.794 tấn, tàu
có thể chở đồng thời 11.000 công te nơ.
Về cơ bản tàu công te nơ có cấu trúc giống với một tàu vận tải thơng
thường tuy nhiên phần boong tàu chứa công te nơ sẽ được chia thành nhiều
khoang nhỏ, các khoang được ngăn cách nhau bởi vách ngăn. Một đặc điểm
khác để nhận dạng tàu cơng te nơ đó là vị trí buồng điều khiển, buồng điều
khiển của tàu công te nơ không nằm ở phía đi như tàu vận tải mà thường được
thiết kế ở khoảng giữa tàu. Khi đầy tải có thể dễ dàng phát hiện cách tàu công te
nơ qua các thùng cơng te nơ trên tàu.

Hình 1. 5 Tàu cơng ten nơ

1.3.4 Tàu sân bay [13]
Tàu sân bay hay còn gọi là hàng không mẫu hạm là một loại tàu chiến
được thiết kế để triển khai và thu hồi máy bay. Tàu sân bay hoạt động như một
căn cứ không quân trên biển, nó cho phép các lực lượng hải quân triển khai
không lực ở các vùng biển xa bờ mà không phục thuộc vào các căn cứ không


13
quân trên đất liền. Các lực lượng hải quân hiện đại đều coi tàu sân bay là trung

tâm của hạm đội (vài trị trước đó do thiết giáp hạm đảm nhận). Với kích thước
đồ sộ, tính cơ động khơng cao, vũ khí trang bị lại khá hạn chế nên tàu sân bay
rất dễ trở thành mục tiêu tấn công của các tàu chiến khác, do đó tàu sân bay
thường khơng hoạt động độc lập mà ln có một đội tàu hộ tống, hậu cần đi
kèm. Trong lực lượng hải quân hiện đại của nhiều quốc gia hiện nay thì tàu sân
bay luôn được coi là tàu chủ lực.
Các tàu sân bay hiện đại đều có độ dài trên 300 m, sàn bay được thiết kế
phẳng (sàn bay được dùng làm nơi cất và hạ cánh cho các máy bay). Hiện nay
hướng các đường băng hạ cánh đều chéo một góc so với trục chính của tàu, việc
thiết kế các kiểu đường băng chéo này là cho phép máy bay nào khơng móc
được vào dây cáp hãm đà vẫn sẽ tiếp tục bay lên mà không gặp nguy cơ lao vào
các máy bay khác đang đỗ ở khu vực phía trước sàn bay, đường băng chéo cũng
cho phép hạ cánh một máy bay cùng lúc với việc phóng một máy bay khác ở
đường băng. Đài chỉ huy, tháp kiểm soát, hệ thống thốt khí của động cơ được
tập trung tại một khu vực khá nhỏ được gọi là đảo, rất hiếm tàu sân bay được
thiết kế hay chế tạo mà không có một đảo. Một dạng đường băng gần đây được
thiết kế trên các tàu sân bay là kiểu nhảy cầu (skijump) với một đầu dốc ở phía
trước đường băng, đường băng dạng này được phát triển để có thể phóng được
các máy bay cất và hạ cánh thẳng đứng hay các máy bay cất cánh từ các đường
băng ngắn và hạ cánh thẳng đứng, việc sử dụng bờ dốc sẽ giúp các máy bay
không cần sử dụng tới các máy phóng và cáp hãm đà nữa, các tàu sân bay kiểu
này sẽ giảm được trọng lượng, tính phức tạp và khoảng khơng cần thiết để bố trí
các thiết bị khác.
Các tàu sân bay đều có kích thước lớn nên việc nhận dạng chúng trên ảnh
vệ tinh là tương đối dễ dàng. Có thể căn cứ vào các đặc điểm như sàn tàu sân
bay rất phẳng, phần đường băng chéo so với trục chính của tàu, các máy bay
chiến đỗ trên sàn máy bay, khu vực tháp chỉ huy nhô cao so với sàn tàu.

Hình 1. 6 Tàu sân bay

14

1.3.5 Tàu ngầm [13]
Tàu ngầm hay còn gọi là Tiềm thủy đĩnh là một loại tàu đặc biệt được
thiết kế để chuyên hoạt động phía dưới mặt nước. Đa số các tàu ngầm đều được
sử dụng cho mục đích quân sự, chỉ một số ít phục vụ cho việc vận chuyển hàng
hải, nghiên cứu khoa học và cứu hộ tại các vùng nước sâu
Tất cả các tàu ngầm được xây dựng trên cùng một ngun tắc, đó là hình
quả dưa chuột bằng thép (người Mỹ gọi là điếu xìgà), được phân chia thành các
khoang bởi các vách ngăn dọc theo boong tàu. Các vách ngăn có các cửa vách
ngăn để kết nối các khoang với nhau.
Phần mũi thường được bố trí một khoang chứa ngư lơi, thủy lơi, mìn và
tất nhiên là chúng ta sẽ không thể ra vào bằng cửa khoang này, trừ một vài
trường hợp đặc biệt. Ở giữa, thường là khoang trung tâm - nơi đặt hệ thống điều
khiển và là trung tâm chỉ huy của tàu ngầm. Phía sau, tùy vào ý tưởng thiết kế,
có thể có nhiều ngăn bố trí hệ thống động cơ, nguồn điện, khoang thoát hiểm...
của tàu ngầm. Tất cả các khoang của tàu ngầm đều có nhiệm vụ, số hiệu và tên
gọi riêng. Tàu ngầm có thể có 6, 7 hoặc thậm chí 8 khoang - tùy theo thiết kế. Ở
mỗi phần của con tàu (phía mũi, trung tâm và phía sau) đều có một khoang được
bố trí cửa thốt hiểm ở phía trên. Đây là nơi các thủy thủ tập trung lại để thoát ra
khỏi tàu ngầm trong trường hợp tàu ngầm gặp tai nạn.
Với hình dạng đặc biệt (giống như quả dưa chuột) không giống với các
loại tàu, thuyền khác nên việc nhận dạng tàu ngầm đang hoạt động trên mặt
nước là tương đối dễ dàng, ngồi ra cịn có thể căn cứ vào các đặc điểm tháp
quan sát ở khoảng giữa thân tàu, phần đuôi tàu thấp hơn ln chìm dưới mặt
nước, thân tàu mấp mé mặt nước để phát hiện tàu ngầm.

Hình 1. 7 Tàu ngầm

15

1.3.6 Khu trục hạm [13]
Khu trục hạm là một tàu chiến, chạy nhanh và rất cơ động, nó có khả năng
hoạt động lâu dài, bền bỉ trên đại dương. Tàu khu trục có nhiệm vụ chính là hộ
tống các tàu chiến lớn hơn trong một hạm đội, đoàn tàu vận tải hoặc một chiến
đoàn và bảo vệ chúng chống lại những đối thủ nhỏ tầm gần nhưng mạnh mẽ, đầu
tiên là những tàu phóng lơi và sau này là tàu ngầm và máy bay.
Các khu trục hạm mang hình dạng đặc trưng của một chiếc tàu chiến hiện
đại với mũi tàu sắc nhọn, bề ngang hẹp và phần đuôi cắt ngang; các khu trục
hạm đều có kích thước nhỏ hơn tuần dương hạm, độ dài của một khu trục hạm
dao động trong khoảng từ 140 - 170 m. Các khu trục hạm ngày nay đều được
trang bị tên lửa phòng không và tên lửa diệt hạm, các tên lửa này thường được
bố trí trải đều ở phần đầu, giữa và đuôi tàu. Buồng điều khiển, hệ thống radar và
ống xả nhiên liệu được bố trí ở phần giữa tàu, phần đuôi tàu thường là sàn đáp
trực thăng và nhà chứa máy bay. Ngồi ra trên khu trục hạm cịn có các loại vũ
khí khác như pháo hạng trung, ngư lơi, dàn hỏa lực đánh lạc hướng và các loại
tàu nhỏ cơ động.
Có thể căn cứ vào hình dạng, kích thước, hệ thống tên lửa và các loại vũ
khí khác được trang bị trên tàu để nhận dạng khu trục hạm.

Hình 1. 8 Tàu khu trục


16

1.4 Bộ CSDL tàu thuyền mẫu
1.4.1 Nguồn dữ liệu
Cơ sở dữ liệu mẫu tàu thuyền được trích xuất chính từ nguồn dữ liệu

Planet với độ phân giải 3m cho các kênh phổ nhằm đảm bảo thống nhất cũng
như đồng bộ về chất lượng ảnh, khả năng bao phủ hết các loại tàu thuyền quan
tâm.
Để đáp ứng nhu cầu của bài toán phân lớp tàu thuyền, việc thành lập một
bộ cơ sở dữ liệu về tàu là điều quan trọng và cần thiết. Để đạt được độ chính xác
cao trong việc huấn luyện dữ liệu thì số lượng tàu, thuyền thu thập cần có số
lượng lớn, đa dạng về chủng loại (lên tới vài trăm hay hàng nghìn mẫu tàu). Tuy
nhiên độ chính xác trong việc lấy mẫu tàu cịn phụ thuộc vào nhiều yếu tố như
độ phân giải ảnh, kiến thức của hệ chuyên gia về lĩnh vực tàu thuyền. Việc thực
hiện thu thập cơ sở dữ liệu trên ảnh Planet gây một số khó khăn cho bản thân
trong việc xác nhận tàu thuyền có kích thước nhỏ.
Nếu như Google Earth cung cấp ảnh chụp các khu vực cảng biển có chất
lượng (độ phân giải cao) thì ảnh Planet lại phát huy lợi thế cung cấp ảnh cập
nhật thường xuyên, liên tục tại các cảng biển.

Hình 1. 9 Dữ liệu ảnh viễn thám Planet (trái), dữ liệu ảnh viễn thám Google
Earth (phải)

Bên cạnh nguồn dữ liệu ảnh viễn thám, dữ liệu AIS cũng là nguồn dữ liệu
hỗ trợ quan trọng trong việc xác định cũng như định danh tàu thuyền. Hệ thống
định danh tự động AIS là một hệ thống theo dõi phương tiện hàng hải tự động,
giúp cho các phương tiện tránh va trạm khi lưu thông hàng hải và được cung cấp
bởi dịch vụ giao thông tàu/thuyền Vessel traffic services (VTS). Khi sử dụng vệ
tinh để phát hiện tín hiệu AIS, thuật ngữ Satellite-AIS (S-AIS) được sử dụng.
Thơng tin AIS bổ sung cho radar hàng hải và là phương pháp chính để tránh va
chạm.


17
Thông tin được cung cấp bởi thiết bị AIS bao gồm: thơng tin định danh, vị

trí, hướng, tốc độ… được hiển thị trên thiết bị quan sát hải đồ và thông tin điện
tử (Electronic Chart Display and Information System - ECDIS). AIS trợ giúp
các nhân viên điều hành quan sát tàu; cho phép các cơ quan hàng hải theo dõi và
giám sát các hoạt động của tàu. AIS tích hợp một thiết bị thu phát VHF tiêu
chuẩn với một hệ thống định vị (như thiết bị GPS), với các cảm biến điều hướng
điện tử khác, chẳng hạn như một la bàn khơng từ tính (la bàn hồi chuyển). Các
tàu có thiết bị thu phát AIS được theo dõi bởi các trạm cơ sở AIS, đặt dọc tuyến
bờ biển; khi nằm ngoài phạm vi của mạng lưới trạm AIS mặt đất, thông tin AIS
sẽ được truyền qua vệ tinh với các máy thu AIS đặc biệt có khả năng giảm
chồng lấn tín hiệu.

1.4.2 Phƣơng pháp thu thập bộ dữ liệu tàu thuyền mẫu
Dữ liệu được sử dụng để xây dựng bộ CSDL tàu thuyền được thu thập
dựa trên kiến thức chuyên gia. Đó là việc sử dụng các phần mềm viễn thám để
xác định vị trí tàu trong ảnh. Các tàu này được phân loại dựa trên kiến thức
chuyên gia giải đốn hình ảnh. Quy tắc phân loại tàu thuyền được mô tả dưới
đây
Hệ tiêu chuẩn phân lớp tàu thuyền ICST 94 là hệ phân lớp cơ bản và rất
chi tiết cho phần lớn các loại tàu thuyền và cơng trình biển, cả dân sự lẫn quân
sự trên thế giới [12]. Tuy nhiên, hệ ICST 94 chỉ tập trung chính cho chủng loại
tàu thuyền dân sự và còn rất hạn chế trong việc mô tả và phân loại tàu quân sự,
chấp pháp. Để bù đắp khuyết điểm trên, luận văn đã kết hợp chuẩn ICST cùng
kiến thức của chuyên gia, đồng thời tham khảo thêm thơng tin từ sách, tạp chí
qn sự và nhiều nguồn khác đã tiến hành xây dựng sơ đồ cây phân lớp tàu
thuyền như sau.

Hình 1. 10 Sơ đồ cây phân lớp tàu thuyền