Chương III Giải đoán ảnh vệ tinh

Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 1 BÀI GIẢNG VIỄN THÁM NGUYỄN ĐỨC THUẬN Bộ môn Trắc địa – Bản đồ & HTTTĐL Email : nguyenducthuan@hua.edu.vn nguyenducthuan_mdc@yahoo.com Blog : nguyenducthuan.wordpress.com ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn CHƯƠNG III GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH III.1 Khái niệm chung về giải đoán ảnh vệ tinh. III.2 Nhập dữ liệu. III.3 Hiệu chỉnh ảnh. III.4 Biến đổi ảnh. III.5 Giải đoán ảnh vệ tinh. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 2 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.1. KHÁI NIỆM CHUNG VỀ GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH Giải đoán ảnh vệ tinh là quá trình tách thông tin định tính cũng như định lượng từ ảnh viễn thám tạo ra bản đồ chuyên đề dựa trên các tri thức chuyên môn hoặc kinh nghiệm của người giải đoán. Trong viễn thám, việc giải đoán ảnh được thực hiện cho toàn cảnh, một phần của một cảnh, một cặp ảnh lập thể hay một ảnh hàng không đơn lẻ. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 3 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.1. KHÁI NIỆM CHUNG VỀ GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH Việc chiết tách thông tin trong viễn thám chia thành 5 loại: - Phân loại đa phổ - Phát hiện biến động - Chiết tách các thông tin tự nhiên - Xác định các chỉ số - Xác định các đối tượng đặc biệt Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 4 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.1. KHÁI NIỆM CHUNG VỀ GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH Việc chiết tách thông tin trong viễn thám chia thành 5 loại: a. Phân loại đa phổ Là quá trình tách, gộp thông tin dựa trên các tính chất phổ, không gian và thời gian của đối tượng. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 5 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.1. KHÁI NIỆM CHUNG VỀ GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH Việc chiết tách thông tin trong viễn thám chia thành 5 loại: b. Phát hiện biến động Là phát hiện và tách các biến động dựa trên tư liệu ảnh đa thời gian. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 6 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.1. KHÁI NIỆM CHUNG VỀ GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH Việc chiết tách thông tin trong viễn thám chia thành 5 loại: c. Chiết tách các thông tin tự nhiên Tương ứng với việc đo nhiệt độ, trạng thái khí quyển, độ cao của vật thể dựa trên các đặc trưng phổ hoặc thị sai của cặp dải lập thể. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 7 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.1. KHÁI NIỆM CHUNG VỀ GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH Việc chiết tách thông tin trong viễn thám chia thành 5 loại: d. Xác định các chỉ số Là việc tách đoán các chỉ số mới. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 8 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.1. KHÁI NIỆM CHUNG VỀ GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH Việc chiết tách thông tin trong viễn thám chia thành 5 loại: e. Xác định các đặc tính hoặc hiện tượng Như thiên tai, cấu trúc tuyến tính, tìm kiếm khảo cổ. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 9 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.1. KHÁI NIỆM CHUNG VỀ GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH Quá trình chiết tách thông tin từ ảnh có thể được thực hiện bằng máy tính hay bằng mắt người. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 10 Phương pháp Giải đoán ảnh vệ tinh bằng mắt Giải đoán ảnh vệ tinh bằng máy tính Ưu điểm - Khai thác được tri thức chuyên môn và kinh nghiệm của con người. - Phân tích được các thông tin phân bố không gian. - Năng xuất cao, thời gian xử lý ngắn. - Có thể đo được các chỉ số tự nhiên. Nhược điểm - Tốn thời gian. - Kết quả không đồng nhất. - Khó kết hợp với tri thức và kinh nghiệm con người. - Kết quả phân tích thông tin kém.ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.1. KHÁI NIỆM CHUNG VỀ GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 11 Quy trình kỹ thuật xử lý ảnh số ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.2. NHẬP DỮ LIỆU Đối với ảnh số thì tư liệu ảnh được chuyển từ băng từ lưu trữ mật độ cao HDDT vào băng từ CCT.Ở dạng này máy tính nào cũng đọc được số liệu. Vì vậy hệ nhập ảnh là hệ chuyển đổi ảnh tương tự đen trắng hay màu về dạng số. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 12 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.2. NHẬP DỮ LIỆU Chức năng cụ thể của từng hệ phục thuộc vào những yếu tố sau: - Kích thước của phim - Độ phân giải - Thang cấp độ xám - Tốc độ chuyển đổi - Điều kiện môi trường - Độ chính xác Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 13 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.2. NHẬP DỮ LIỆU Các hệ nhập ảnh được thiết kế dựa trên những phương pháp quét ảnh chính sau: - Quét cơ học - Máy quay vô tuyến - Buồng chụp CCD - Buồng chụp CCD mảng tuyến tính Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 14 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.2. NHẬP DỮ LIỆU Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 15 Thuộc tính của thiết bị nhập ảnh Phương pháp quét Độ phân giải không gian Độ ổn định Độ chính xác vị trí Ví dụ Cơ học Rất cao Rất cao Rất cao Máy quét dạng trống Điện tử (ống phóng) Thấp Thấp Thấp TV Điện tử (CCD) Cao Ổn định nhưng dải hẹp Cao TV, CCD Cơ điện Rất cao Ổn định nhưng dải hẹp Rất cao Máy quét chuyên dụng Quang học Rất cao Bị ảnh hưởng bởi điều kiện đầu vào Bị ảnh hưởng thị giác Máy quét phổ thông ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.2. NHẬP DỮ LIỆU Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 16 Các loại thiết bị nhập ảnh ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.2. NHẬP DỮ LIỆU Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 17 Độ phân giải : 2400dpi Độ chính xác quét : 0.1% ± 1pixel Tốc độ quét : 3.0 inch/s Độ rộng quét : 40inch Kiểu quét : 24bit 8bit độ xám Nguồn sáng : ánh sáng flo Hệ điều hành : Window Macintosh Máy quét bản đồ ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.2. NHẬP DỮ LIỆU Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 18 Máy quét phim Tài liệu quét Âm bản, dương bản cả màu và đơn sắc Kích thước quét - Phim 35 mm - Phim 16 mm - Phim kính Bộ cảm CCD 10000 pixel, quét 3 hàng dạng đường Độ phân giải quang học Tới 4000pixel/inch Chuyển đổi AD 16 bit/màu Thời gian quét 1 phút Hệ điều hành Window, Macintosh ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 1. Hiệu chỉnh bức xạ Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 19 Độ nhạy bộ cảm Góc chiếu mặt trời và địa hình Hiệu chỉnh khí quyển Bộ cảm quang học Bộ cảm quang điện Độ mờ Bộ cảm thiếu tin Góc chiếu mặt trời Địa hình Tán xạ ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 1. Hiệu chỉnh bức xạ Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 20 HIỆU ỨNG MỜ Độ mờ = cosnq θ: góc tới n: thường bằng 4 Đường cong mờ (Trắng -> nhỏ; Đen -> lớn) ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 1. Hiệu chỉnh bức xạ Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 21 VÍ DỤ VỀ HIỆU CHỈNH PHỔ CHO HIỆU ỨNG MỜ ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 2. Hiệu chỉnh khí quyển Hiệu chỉnh khí quyển là một công đoạn tiền xử lý nhằm loại trừ những thành phần bức xạ không mang thông tin hữu ích. Có 3 nhóm phương pháp chính sử dụng trong hiệu chỉnh khí quyển: - Phương pháp sử dụng hàm truyền khí quyển - Phương pháp sử dụng các số liệu quan trắc thực địa - Các phương pháp khác Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 22 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 2. Hiệu chỉnh khí quyển Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 23 HIỆU CHỈNH KHÍ QUYỂN ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Méo hình hình học là sai lệch vị trí giữa tọa độ ảnh thực tế đo được và tọa độ ảnh lý tưởng thu được từ bộ cảm có thiết kế hình học lý tưởng và trong các điều kiện thu nhận lý tưởng. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 24 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Méo hình hình học gồm: - Méo hình nội sai - Méo hình ngoại sai Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 25 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Méo hình hình học gồm: - Méo hình nội sai sinh ra do tính chất hình học của bộ cảm. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 26 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Méo hình hình học gồm: - Méo hình ngoại sai gây ra do vị trí của vật mang và hình dáng của vật thể. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 27 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Để đưa các tọa độ ảnh thực tế về tọa độ ảnh lý tưởng phải hiệu chỉnh hình học. Bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây dựng được mối tương quan giữa hệ tọa độ ảnh đo và hệ tọa độ qui chiếu chuẩn. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 28 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 29 QUY TRÌNH HIỆU CHỈNH HÌNH HỌC NhËp ¶nh (1) Lùa chän m« h×nh (2) X¸c ®Þnh tham sè (3) KiÓm tra ®é chÝnh x¸c (4) Néi suy vµ t¸i chia mÉu ¶nh ®Çu ra §iÓm khèng chÕ mÆt ®Êt ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 30 QUAN HỆ GIỮA HỆ TOẠ ĐỘ ẢNH VÀ HỆ TOẠ ĐỘ MẶT ĐẤT ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 31 VÍ DỤ VỀ HIỆU CHỈNH HÌNH HỌC ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 32 CÔNG THỨC CHUYỂN ĐỔI Tên Công thức Số ẩn số 1. Chuyển đổi Helmert 4 2. Chuyển đổi Affine 6 3. Chuyển đổi song tuyến 8 4. Chuyển đổi phối cảnh 8 5. Chuyển đổi đồng dạng bậc 2 6 6. Chuyển đổi đa thức n 1 ; 1 87 654 87 321 ++ ++ = ++ ++ = vaua avauay vaua avauax davbuy cbvaux ++-= ++= fevduy cbvaux ++= ++= 8765 4321 avauauvay avauauvax +++= +++= ( ) ( ) 6224312 54 22 321 2 2 avuauvavauay auvavuavauax +--++-= ++-++= åååå ---- == 1111 ; jiijjiij vubyvuax 32 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 33 CHỌN ĐIỂM KHỐNG CHẾ MẶT ĐẤT 1. Phân bố đều 2. Đủ số lượng 3. Độ chính xác cao 4. Dễ nhận biết 33 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 34 ẢNH HƯỞNG CỦA SỐ LƯỢNG VÀ SỰ PHÂN BỐ ĐIỂM KHỐNG CHẾ MẶT ĐẤT ĐẾN ĐỘ CHÍNH XÁC 34 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 35 CHỒNG XẾP ẢNH VÀ BẢN ĐỒ 35 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.3. HIỆU CHỈNH ẢNH 3. Hiệu chỉnh hình học Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 36 VÍ DỤ VỀ NẮN ẢNH ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 1. Tăng cường chất lượng và chiết tách đặc tính Tăng cường chất lượng ảnh là thao tác chuyển đổi nhằm tăng tính dễ đọc, dễ hiểu của ảnh cho người đoán đọc điều vẽ. Những phép tăng cường chất lượng ảnh thường được sử dụng là biến đổi cấp độ xám, biến đổi histogram, tổ hợp màu, biến đổi mầu giữa 2 hệ RGB và HIS. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 37 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 1. Tăng cường chất lượng và chiết tách đặc tính Chiết tách đặc tính là thao tác nhằm phân loại, xắp xếp các thông tin có sẵn trong ảnh theo các yêu cầu hoặc chỉ tiêu đưa ra dưới dạng các hàm số. Chiết tách đặc tính được thực hiện đối với 3 loại đặc tính chính: - Đặc tính phổ. - Đặc tính hình học. - Đặc tính cấu trúc. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 3838 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 2. Biến đổi cấp độ xám Biến đổi cấp độ xám là một kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh đơn giản nhằm biến đổi khoảng giá trị cấp độ xám mà thiết bị hiển thị có khả năng thể hiện được. Bằng cách biến đổi này hình ảnh trông sẽ rõ hơn. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 39 Ảnh gốc Sau khi biến đổi tuyến tính Biến đổi cấp độ xám ảnh Aster kênh cận hồng ngoại ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 3. Thể hiện mầu trên tư liệu ảnh vệ tinh Tổ hợp màu Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 40 Trén 2 tæ hîp céng mµu víi nhau ®Ó t¹o thµnh mµu s¸ng h¬n Trén 2 tæ hîp trõ mµu víi nhau ®Ó t¹o thµnh mµu tèi h¬n Trộn 2 tổ hợp cộng màu với nhau để tạo thành màu sáng hơn Trộn 2 tổ hợp trừ màu với nhau để tạo thành màu tối hơn ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 3. Thể hiện mầu trên tư liệu ảnh vệ tinh Tổ hợp màu Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 41 TỔ HỢP MÀU TỰ NHIÊN Màu tự nhiên: Đỏ:Lục:Chàm = Đỏ:Lục:Chàm ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 3. Thể hiện mầu trên tư liệu ảnh vệ tinh Tổ hợp màu Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 42 TỔ HỢP MÀU HỒNG NGOẠI Màu hồng ngoại: Đỏ:Lục:Chàm = Cận hồng ngoại:Đỏ:Lục ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 3. Thể hiện mầu trên tư liệu ảnh vệ tinh Hiện màu giả Những màu khác nhau có thể được tạo thành cấp độ xám nhỏ hơn của ảnh đơn. Sự phân định màu như vậy được gọi là màu giả. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 43 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 3. Thể hiện mầu trên tư liệu ảnh vệ tinh Hiện màu giả Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 44 VÍ DỤ: MÀU GIẢ ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 3. Thể hiện mầu trên tư liệu ảnh vệ tinh Hiện màu giả Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 45 VÍ DỤ: MÀU GIẢ ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 4. Các phép biến đổi ảnh Các phép biến đổi giữa các kênh của một ảnh hoặc giữa các ảnh chụp tại nhiều thời điểm khác nhau rất hữu ích cho việc tăng cường chất lượng và chiết tách đặc tính. Có hai nhóm biến đổi chính: - Biến đổi số học. - Biến đổi logic. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 46 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 4. Các phép biến đổi ảnh Biến đổi số học Dựa trên các phép tính cộng, trừ, nhân, chia và sự phối hợp giữa chúng được sử dụng cho nhiều mục đích kể cả loại trừ một số loại nhiễu. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 47 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 4. Các phép biến đổi ảnh Các phép biên đổi logic Các phép biến đổi logic sử dụng toán tử OR và toán tử AND nhiều trong việc phân tích tư liệu đa thời gian hoặc để chồng ảnh lên bản đồ. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 48 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 5. Phân tích cấu trúc Cấu trúc là một tập hợp liên kết của các hình mẫu nhỏ được lặp lại một cách đều đặn. Phân tích cấu trúc là việc phân loại hay chia tách các đặc tính cấu trúc trên ảnh trong mối liên quan tới hình dáng các hình mẫu cơ bản, mật độ và lượng phân bố của chúng. Tuy vậy, người ta vẫn thực hiện việc phân loại cấu trúc dựa trên các kỹ thuật phân tích thống kê và phân tích chuỗi phổ. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 49 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.4. BIẾN ĐỔI ẢNH 5. Phân tích cấu trúc Phân tích thống kê dựa trên ma trận n*n Các chỉ số sau của ma trận được coi như các thông tin cấu trúc. - Khoảng cấp độ sáng của histogram. - Ma trận phương sai - hiệp phương sai. - Ma trận nén cốt chạy. Phân tích chuỗi phổ Các cấu trúc được phân tích dựa trên việc ứng dụng chuỗi Furie nhằm tìm ra các thành phần phân bố theo các hướng, mật độ. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 50 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.5. GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH 1. Giải đoán ảnh vệ tinh bằng mắt Để giải đoán ảnh, ngoài sự trợ giúp của máy tính và phần mềm để xác định các đặc trưng phổ phản xạ, người giải đoán còn căn cứ vào một số chuẩn giải đoán, đặc trưng của các đối tượng cũng như kinh nghiệm của các chuyên gia. Kết quả giải đoán ảnh phụ thuộc nhiều vào yếu tố chủ quan của con người, để có kết quả tốt cần phải có cơ sở thống nhất kết quả từ nhiều nguồn giải đoán khác nhau. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 51 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.5. GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH 1. Giải đoán ảnh vệ tinh bằng mắt Nên có thể chia các chuẩn giải đoán thành 8 nhóm chính: - Chuẩn kích thước - Chuẩn hình dạng - Chuẩn bóng râm - Chuẩn độ đen - Chuẩn màu sắc - Chuẩn cấu trúc - Chuẩn hình mẫu - Chuẩn mối quan hệ Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 52 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.5. GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH 1. Giải đoán ảnh vệ tinh bằng mắt Chuẩn kích thước Kích thước của đối tượng tuỳ thuộc vào tỷ lệ ảnh, kích thước có thể xác định nếu lấy kích thước đo được trên ảnh nhân với mẫu số tỷ lệ của ảnh (cần phải chọn một tỷ lệ ảnh phù hợp để giải đoán). Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 53 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.5. GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH 1. Giải đoán ảnh vệ tinh bằng mắt Chuẩn hình dạng Là đặc trưng bên ngoài tiêu biểu cho đối tượng và có ý nghĩa quan trọng trong giải đoán ảnh. Hình dạng đặc trưng cho mỗi đối tượng khi nhìn từ trên cao xuống được coi là chuẩn giải đoán ảnh quan trọng (ruộng thường có dạng hình vuông hay chữ nhật, khu vực chung cư cao tầng khác với nhà riêng lẻ...). Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 54 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.5. GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH 1. Giải đoán ảnh vệ tinh bằng mắt Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 55 Các ngôi nhà, sân vận động, sân tenis, bụi cây, mặt nước có kích thước và hình dạng khác nhau. Ảnh IKONOS 2003 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.5. GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH 1. Giải đoán ảnh vệ tinh bằng mắt Chuẩn bóng râm Khi nguồn phát năng lượng ( mặt trời hay rada) không nằm ngay trên đỉnh đầu hoặc trong trưòng hợp nghiêng sẽ xuất hiện bóng của đối tượng. Căn cứ theo bóng của vật thể có thể xác định được chiều cao của vật thể. Tuy nhiên, bóng râm trong ảnh vệ tinh quang học thường làm giảm khả năng giải đoán đối với khu vực nhiều nhà cao tầng, rất khó khăn trong việc xác định diện tích của vật thể. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 56 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.5. GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH 1. Giải đoán ảnh vệ tinh bằng mắt Chuẩn bóng râm Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 57 Thông tin 3 chiều ảnh IKONOS 2003 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.5. GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH 1. Giải đoán ảnh vệ tinh bằng mắt Chuẩn độ đen Là tổng hợp năng lượng phản xạ của bề mặt của đối tượng. Mỗi vật thể được thể hiện bằng một cấp độ ánh sáng nhất định tỷ lệ với cường độ phản xạ ánh sáng của nó. - Ảnh đen trắng biến thiên từ màu trắng đến màu đen. - Ảnh màu thì tone ảnh sẽ cho độ đậm nhạt màu để phân biệt vật thể khác nhau. Monday, January 09, 2012 nguyenducthuan@hua.edu.vn 58 ng uy en du cth ua n@ hu a.e du .vn III.5. GIẢI ĐOÁN ẢNH VỆ TINH 1. Giải đoán ảnh vệ tinh bằng mắt Chuẩn độ đen Ví dụ: - Trên ảnh đen trắng cát khô phản xạ rất mạnh ánh sáng nên có màu trắng, cát ướt do độ phản xạ kém hơn nên có màu tối hơn. - Trên ảnh hồng ngoại đen trắng thực vật phản xạ mạnh hơn nên chúng có màu trắng và nước lại hấp thụ hầu hết bức xạ trong dải sóng này nên có màu đe