Luận văn thạc sĩ nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại việt nam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

• Tác giả: Đỗ Thị Phương
• Người hướng dẫn: TS. Bùi Quang Hưng
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. PHẦN MỞ ĐẦU
• 1.1. Tổng quan về dữ liệu viễn thám
• 1.2. Phân loại viễn thám
• 1.3. Các đặc trưng cơ bản của ảnh viễn thám
• 1.4. Một số loại dữ liệu viễn thám nghiên cứu trong luận văn
• 1.5. Một số vấn đề trong tiền xử lý dữ liệu ảnh vệ tinh
• 1.6. Bài toán phân loại lớp phủ đô thị ở Việt Nam và các vấn đề trong tiền xử lý dữ liệu ảnh đầu vào
• 1.6.1. Dữ liệu đầu vào trong bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam
• 1.6.2. Các vấn đề trong tiền xử lý ảnh bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam
• 1.7. Bài toán nghiên cứu đặt ra trong luận văn
• 1.7.1. Một số nghiên cứu về phương pháp nội suy
• 1.7.2. Bài toán nghiên cứu
• 1.7.3. Ý nghĩa khoa học
• 1.7.4. Ý nghĩa thực tiễn
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY ẢNH
• 2.1. Các khái niệm trong nội suy ảnh
• 2.2. Một số vấn đề trong nội suy ảnh
• 2.3. Một số phương pháp nội suy ảnh
• 2.3.1. Nội suy láng giềng gần nhất - Nearest Neighbor Interpolation
• 2.3.2. Nội suy song tuyến tính - Bilinear Interpolation
• 2.3.3. Nội suy xoắn bậc ba – Cubic Convolution (Bicubic)
• 2.4. Các chỉ số đánh giá, so sánh chất lượng ảnh
• 2.4.1. Sai số bình phương trung bình (MSE)
• 2.4.2. Tỷ số tín hiệu cực đại/ nhiễu (PSNR)
• 2.4.3. So sánh sự tương đồng cấu trúc (SSIM)
• 3. MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY ẢNH VỆ TINH
• 3.1. Lựa chọn công cụ trong thực nghiệm
• 3.2. Thực nghiệm đánh giá tác động của các phương pháp nội suy với ảnh vệ tinh ánh sáng ban đêm DMSP–OLS 2013 và ảnh vệ tinh bề mặt không thấm nước ISA 2010. Trích xuất dữ liệu khu vực Việt Nam
• 3.3. Thực nghiệm và đánh giá kết quả
• 3.4. Đánh giá tác động của các kỹ thuật nội suy trong tiền xử lý dữ liệu ảnh viễn thám đến kết quả bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam
• 3.4.1. Tính toán ngưỡng phân lớp và thực nghiệm
• 3.5. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về luận văn thạc sĩ nghiên cứu nội suy ảnh viễn thám

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam. Việc sử dụng ảnh viễn thám trong nghiên cứu lớp phủ đô thị ngày càng trở nên quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh đô thị hóa nhanh chóng. Các phương pháp nội suy ảnh giúp cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào, từ đó nâng cao độ chính xác trong phân loại lớp phủ.

1.1. Định nghĩa và vai trò của nội suy ảnh viễn thám

Nội suy ảnh viễn thám là quá trình ước lượng giá trị pixel chưa biết dựa trên các pixel lân cận. Phương pháp này đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện độ phân giải và chất lượng ảnh, giúp cho việc phân loại lớp phủ đô thị trở nên chính xác hơn.

1.2. Tầm quan trọng của phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam

Phân loại lớp phủ đô thị giúp theo dõi sự phát triển và biến đổi của đô thị, từ đó hỗ trợ trong việc quy hoạch và quản lý tài nguyên. Việc áp dụng công nghệ viễn thám trong phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam đang ngày càng được chú trọng.

II. Các thách thức trong phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam

Việc phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam gặp nhiều thách thức do sự đa dạng về loại hình lớp phủ và sự biến đổi nhanh chóng của môi trường đô thị. Các yếu tố như độ phân giải ảnh, chất lượng dữ liệu và sự nhiễu trong quá trình thu thập ảnh đều ảnh hưởng đến kết quả phân loại.

2.1. Vấn đề về chất lượng dữ liệu ảnh viễn thám

Chất lượng dữ liệu ảnh viễn thám thường bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như thời tiết, độ cao của vệ tinh và kỹ thuật thu thập. Điều này dẫn đến việc ảnh có thể bị nhiễu hoặc mất dữ liệu, ảnh hưởng đến độ chính xác trong phân loại.

2.2. Độ phân giải ảnh và ảnh hưởng đến kết quả phân loại

Độ phân giải ảnh là yếu tố quan trọng trong việc phân loại lớp phủ đô thị. Ảnh có độ phân giải thấp có thể không đủ chi tiết để phân biệt các loại lớp phủ khác nhau, dẫn đến sai sót trong kết quả phân loại.

III. Phương pháp nội suy ảnh viễn thám hiệu quả cho phân loại lớp phủ đô thị

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng có nhiều phương pháp nội suy ảnh viễn thám có thể áp dụng để cải thiện chất lượng ảnh đầu vào cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị. Các phương pháp này bao gồm nội suy láng giềng gần nhất, nội suy song tuyến tính và nội suy xoắn bậc ba.

3.1. Nội suy láng giềng gần nhất Phương pháp đơn giản nhưng hiệu quả

Nội suy láng giềng gần nhất là phương pháp đơn giản nhất, sử dụng giá trị của pixel gần nhất để ước lượng giá trị pixel cần nội suy. Phương pháp này nhanh chóng nhưng có thể dẫn đến hiện tượng 'blocky' trong ảnh.

3.2. Nội suy song tuyến tính Cải thiện độ chính xác

Nội suy song tuyến tính sử dụng giá trị của bốn pixel lân cận để tính toán giá trị pixel mới. Phương pháp này giúp giảm thiểu hiện tượng 'blocky' và cải thiện độ chính xác của ảnh.

3.3. Nội suy xoắn bậc ba Phương pháp tiên tiến

Nội suy xoắn bậc ba là phương pháp phức tạp hơn, sử dụng 16 pixel lân cận để tính toán giá trị pixel mới. Phương pháp này cho kết quả mượt mà hơn và thường được sử dụng trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao.

IV. Ứng dụng thực tiễn của các phương pháp nội suy ảnh viễn thám

Các phương pháp nội suy ảnh viễn thám đã được áp dụng thành công trong nhiều nghiên cứu và dự án thực tiễn tại Việt Nam. Việc cải thiện độ phân giải ảnh giúp nâng cao chất lượng phân loại lớp phủ đô thị, từ đó hỗ trợ trong việc quy hoạch và quản lý đô thị.

4.1. Kết quả nghiên cứu từ các dự án thực tiễn

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng các phương pháp nội suy ảnh viễn thám giúp cải thiện độ chính xác trong phân loại lớp phủ đô thị, với chỉ số F1 Score đạt 0.9842.

4.2. Tác động đến quy hoạch đô thị và quản lý tài nguyên

Kết quả từ việc phân loại lớp phủ đô thị có thể được sử dụng để hỗ trợ trong việc quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên và phát triển bền vững. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh đô thị hóa nhanh chóng tại Việt Nam.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai cho nghiên cứu

Luận văn đã đánh giá được tác động của các phương pháp nội suy ảnh viễn thám đối với bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu mở ra hướng phát triển mới cho việc ứng dụng công nghệ viễn thám trong quản lý đô thị.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các phương pháp nội suy ảnh viễn thám có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong phân loại lớp phủ đô thị, từ đó hỗ trợ trong việc quy hoạch và quản lý đô thị.

5.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các phương pháp nội suy mới, kết hợp với các công nghệ học máy để nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong phân loại lớp phủ đô thị.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Viễn thám là lĩnh vực khoa học nghiên cứu thu thập và phân tích thông tin về các đối tượng trên Trái Đất mà không cần tiếp xúc trực tiếp, thông qua ảnh vệ tinh và các cảm biến từ xa. Ở Việt Nam, quá trình đô thị hóa diễn ra nhanh chóng với dân số đô thị năm 2010 đạt khoảng 25,6 triệu người, chiếm 29,6% dân số cả nước, đặt ra nhu cầu cấp thiết trong việc theo dõi, giám sát và quản lý lớp phủ đô thị. Bản đồ phân loại lớp phủ đô thị đóng vai trò quan trọng trong quy hoạch phát triển bền vững, giám sát môi trường và dự báo các biến động xã hội - kinh tế.

Luận văn tập trung nghiên cứu và đánh giá các phương pháp nội suy ảnh viễn thám nhằm tăng độ phân giải ảnh vệ tinh đầu vào phục vụ bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu ảnh vệ tinh ánh sáng ban đêm DMSP-OLS năm 2013 và ảnh vệ tinh bề mặt không thấm nước EstISA năm 2010, có độ phân giải gốc 1km, được tăng lên 500m bằng các kỹ thuật nội suy. Mục tiêu chính là xác định phương pháp nội suy phù hợp nhất giúp nâng cao chất lượng ảnh, từ đó cải thiện độ chính xác của bản đồ phân loại lớp phủ đô thị theo phương pháp GLCMNO mở rộng.

Nghiên cứu có ý nghĩa khoa học trong việc đánh giá hiệu quả các kỹ thuật nội suy trên dữ liệu viễn thám đặc thù của Việt Nam, đồng thời mang ý nghĩa thực tiễn lớn trong quản lý đô thị, quy hoạch phát triển và bảo vệ môi trường. Việc áp dụng các phương pháp nội suy giúp tận dụng nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh có độ phân giải thấp, giá thành thấp hoặc miễn phí, giảm chi phí đầu tư cho các dự án giám sát đô thị.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Lý thuyết viễn thám: Nghiên cứu nguyên lý thu nhận dữ liệu viễn thám, các đặc trưng cơ bản của ảnh vệ tinh như độ phân giải không gian, quang phổ, bức xạ và thời gian. Viễn thám cung cấp dữ liệu đa nguồn, đa độ phân giải phục vụ phân tích lớp phủ mặt đất.

• Mô hình phân loại lớp phủ đô thị GLCMNO mở rộng: Phương pháp phân loại dựa trên dữ liệu đa nguồn gồm mật độ dân số, ảnh ánh sáng ban đêm, chỉ số thực vật NDVI, bề mặt không thấm nước và bề mặt chứa nước. Phương pháp này được điều chỉnh phù hợp với điều kiện Việt Nam, xác định ngưỡng phân lớp dựa trên đặc điểm địa phương.

• Khái niệm và kỹ thuật nội suy ảnh: Nội suy ảnh là quá trình ước tính giá trị điểm ảnh mới dựa trên các điểm ảnh lân cận nhằm tăng độ phân giải ảnh. Ba phương pháp nội suy chính được nghiên cứu gồm: nội suy láng giềng gần nhất (Nearest Neighbor), nội suy song tuyến tính (Bilinear Interpolation), và nội suy xoắn bậc ba (Cubic Convolution). Các chỉ số đánh giá chất lượng ảnh sau nội suy gồm MSE (Mean Squared Error), PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), và SSIM (Structural Similarity Index).

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Sử dụng ảnh vệ tinh ánh sáng ban đêm DMSP-OLS năm 2013 và ảnh vệ tinh bề mặt không thấm nước EstISA năm 2010, cả hai có độ phân giải gốc 1km. Dữ liệu được trích xuất khu vực Việt Nam và chuẩn hóa hệ tọa độ WGS84.

• Phương pháp phân tích: Áp dụng ba phương pháp nội suy ảnh (Nearest Neighbor, Bilinear, Bicubic) để tăng độ phân giải ảnh từ 1km lên 500m. Sau đó, giảm độ phân giải ảnh về 1km bằng phương pháp lấy giá trị trung bình (Mean) để so sánh với ảnh gốc. Đánh giá chất lượng ảnh sau nội suy dựa trên các chỉ số MSE, PSNR và SSIM.

• Timeline nghiên cứu: Quá trình thực nghiệm và đánh giá được thực hiện trong năm 2017, sử dụng phần mềm ArcGIS 10.2, Python 2.7 và ENVI 4.8 để xử lý và phân tích dữ liệu ảnh viễn thám.

• Cỡ mẫu và chọn mẫu: Lựa chọn toàn bộ ảnh vệ tinh DMSP-OLS và EstISA khu vực Việt Nam làm mẫu nghiên cứu, đảm bảo tính đại diện cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Ảnh hưởng của các phương pháp nội suy đến chất lượng ảnh:

   • Phương pháp nội suy láng giềng gần nhất và phương pháp lấy giá trị trung bình khi giảm độ phân giải không làm thay đổi chất lượng ảnh đáng kể, chỉ số SSIM đạt gần 1, MSE gần 0.
   • Phương pháp nội suy xoắn bậc ba cho kết quả ảnh tốt hơn so với nội suy song tuyến tính, thể hiện qua chỉ số MSE thấp hơn (khoảng 0,9963 với ảnh EstISA và 0,9634 với ảnh DMSP-OLS).
   • Nội suy song tuyến tính cho kết quả trung gian, tốt hơn láng giềng gần nhất nhưng kém hơn xoắn bậc ba.

2. Đánh giá trực quan ảnh sau nội suy:

   • Ảnh sau nội suy bằng phương pháp láng giềng gần nhất có hiện tượng răng cưa rõ rệt, ảnh mờ và không sắc nét.
   • Nội suy song tuyến tính cải thiện rõ rệt hiện tượng răng cưa, ảnh mịn và rõ nét hơn.
   • Nội suy xoắn bậc ba cũng giảm răng cưa nhưng ảnh có xu hướng mờ hơn, mất độ sắc nét.

3. Tác động đến bài toán phân loại lớp phủ đô thị:

   • Việc áp dụng các phương pháp nội suy ảnh trong tiền xử lý dữ liệu ảnh vệ tinh giúp nâng cao độ chính xác phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam, với chỉ số F1 Score đạt 0,9842.
   • Ngưỡng phân lớp cần được điều chỉnh phù hợp với từng phương pháp nội suy để đảm bảo kết quả phân loại chính xác.

Thảo luận kết quả

Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp nội suy xoắn bậc ba, mặc dù tốn thời gian xử lý hơn, nhưng mang lại chất lượng ảnh tốt nhất về mặt số liệu và thị giác, phù hợp cho các bài toán yêu cầu độ chính xác cao như phân loại lớp phủ đô thị. Nội suy song tuyến tính là lựa chọn cân bằng giữa chất lượng ảnh và thời gian xử lý, thích hợp cho các ứng dụng cần xử lý nhanh. Nội suy láng giềng gần nhất tuy nhanh nhưng ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng ảnh, gây hiện tượng răng cưa và giảm độ sắc nét.

So sánh với các nghiên cứu quốc tế, kết quả phù hợp với xu hướng sử dụng nội suy xoắn bậc ba trong xử lý ảnh viễn thám để tăng độ phân giải. Tuy nhiên, trong bối cảnh Việt Nam với nguồn dữ liệu đa dạng và hạn chế về tài nguyên tính toán, việc lựa chọn phương pháp nội suy cần cân nhắc giữa hiệu quả và chi phí.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ so sánh chỉ số SSIM, MSE và PSNR giữa các phương pháp nội suy trên hai loại ảnh DMSP-OLS và EstISA, cùng bảng đánh giá trực quan ảnh sau nội suy tại khu vực Hà Nội.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng phương pháp nội suy song tuyến tính hoặc xoắn bậc ba trong tiền xử lý ảnh viễn thám

   • Mục tiêu: Tăng độ phân giải ảnh đầu vào từ 1km lên 500m, nâng cao chất lượng ảnh phục vụ phân loại lớp phủ đô thị.
   • Thời gian thực hiện: Ngay trong giai đoạn tiền xử lý dữ liệu của các dự án viễn thám.
   • Chủ thể thực hiện: Các trung tâm nghiên cứu viễn thám, cơ quan quản lý tài nguyên môi trường.

2. Điều chỉnh ngưỡng phân lớp phù hợp với từng phương pháp nội suy

   • Mục tiêu: Đảm bảo độ chính xác phân loại lớp phủ đô thị đạt mức cao nhất.
   • Thời gian thực hiện: Song song với quá trình phân loại và đánh giá kết quả.
   • Chủ thể thực hiện: Các nhà nghiên cứu, chuyên gia GIS.

3. Tăng cường đào tạo và nâng cao năng lực xử lý ảnh viễn thám cho cán bộ kỹ thuật

   • Mục tiêu: Nâng cao hiệu quả áp dụng các kỹ thuật nội suy và xử lý ảnh trong thực tế.
   • Thời gian thực hiện: Liên tục, theo kế hoạch đào tạo hàng năm.
   • Chủ thể thực hiện: Các trường đại học, viện nghiên cứu, cơ quan quản lý.

4. Khuyến khích sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám có độ phân giải thấp kết hợp kỹ thuật nội suy để giảm chi phí

   • Mục tiêu: Tối ưu hóa nguồn lực tài chính trong các dự án giám sát đô thị và môi trường.
   • Thời gian thực hiện: Áp dụng trong các dự án nghiên cứu và quản lý hiện nay và tương lai.
   • Chủ thể thực hiện: Các tổ chức nghiên cứu, cơ quan quản lý nhà nước.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và học viên ngành Công nghệ Thông tin, Viễn thám và GIS

   • Lợi ích: Hiểu rõ các phương pháp nội suy ảnh viễn thám, áp dụng trong nghiên cứu và luận văn.
   • Use case: Phát triển thuật toán xử lý ảnh, nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào.

2. Cơ quan quản lý tài nguyên môi trường và quy hoạch đô thị

   • Lợi ích: Áp dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng bản đồ lớp phủ đô thị chính xác, hỗ trợ quản lý và quy hoạch.
   • Use case: Giám sát biến động đô thị, đánh giá tác động môi trường.

3. Doanh nghiệp cung cấp dịch vụ viễn thám và GIS

   • Lợi ích: Nâng cao chất lượng sản phẩm dịch vụ qua kỹ thuật nội suy ảnh, tối ưu chi phí đầu tư dữ liệu.
   • Use case: Cung cấp bản đồ phân loại lớp phủ đô thị, dịch vụ phân tích không gian.

4. Các tổ chức đào tạo và phát triển nguồn nhân lực

   • Lợi ích: Tài liệu tham khảo cho giảng dạy, đào tạo chuyên sâu về xử lý ảnh viễn thám.
   • Use case: Xây dựng giáo trình, tổ chức khóa học chuyên ngành.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp nội suy ảnh nào phù hợp nhất cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị?
   Phương pháp nội suy xoắn bậc ba được đánh giá là phù hợp nhất nhờ khả năng giữ được chi tiết ảnh và giảm thiểu sai số, tuy nhiên nội suy song tuyến tính cũng là lựa chọn tốt khi cần cân bằng giữa chất lượng và thời gian xử lý.

2. Tại sao cần tăng độ phân giải ảnh vệ tinh trong phân loại lớp phủ đô thị?
   Độ phân giải cao giúp phân biệt rõ hơn các lớp phủ mặt đất, nâng cao độ chính xác phân loại, đặc biệt quan trọng trong khu vực đô thị có cấu trúc phức tạp.

3. Các chỉ số MSE, PSNR và SSIM có ý nghĩa gì trong đánh giá ảnh?
   MSE đo sai số trung bình giữa ảnh gốc và ảnh xử lý; PSNR đánh giá tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu, càng cao càng tốt; SSIM đo sự tương đồng cấu trúc ảnh, giá trị gần 1 thể hiện ảnh rất giống nhau.

4. Nội suy ảnh có làm mất thông tin gốc không?
   Nội suy không tạo ra dữ liệu mới mà ước lượng giá trị điểm ảnh mới dựa trên dữ liệu gốc, có thể làm mịn ảnh và giảm độ sắc nét nhưng không làm mất thông tin gốc.

5. Có thể áp dụng kết quả nghiên cứu cho các loại ảnh viễn thám khác không?
   Có thể, các phương pháp nội suy và đánh giá chất lượng ảnh có tính tổng quát, phù hợp với nhiều loại ảnh viễn thám có độ phân giải thấp cần nâng cao.

Kết luận

• Luận văn đã nghiên cứu và đánh giá ba phương pháp nội suy ảnh viễn thám phổ biến: láng giềng gần nhất, song tuyến tính và xoắn bậc ba, áp dụng cho dữ liệu ảnh DMSP-OLS và EstISA tại Việt Nam.
• Kết quả thực nghiệm cho thấy nội suy xoắn bậc ba cho chất lượng ảnh tốt nhất, tiếp theo là nội suy song tuyến tính, trong khi nội suy láng giềng gần nhất có hạn chế về chất lượng ảnh.
• Việc áp dụng kỹ thuật nội suy ảnh trong tiền xử lý dữ liệu giúp nâng cao độ chính xác bài toán phân loại lớp phủ đô thị với F1 Score đạt 0,9842.
• Luận văn đề xuất sử dụng nội suy song tuyến tính hoặc xoắn bậc ba trong các dự án viễn thám và quản lý đô thị tại Việt Nam.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu với dữ liệu đa nguồn, đa thời gian và phát triển công cụ tự động hóa quy trình nội suy và phân loại lớp phủ đô thị.

Hành động khuyến nghị: Các nhà nghiên cứu và cơ quan quản lý nên áp dụng phương pháp nội suy phù hợp để nâng cao chất lượng dữ liệu viễn thám, từ đó cải thiện hiệu quả quản lý và quy hoạch đô thị bền vững tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tìm hiểu khái quát về ảnh vệ tinh, các đặc trưng cơ bản của ảnh vệ tinh. Bài toán phân loại lớp phủ đô thị theo phương pháp GLCMNO mở rộng và các vấn đề đặt ra trong tiền xử lý dữ liệu. Bài toán nghiên cứu đặt ra trong luận văn, ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn. Chương 2: Tìm hiểu khái niệm nội suy ảnh, đặc điểm của quá trình nội suy ảnh, các phương pháp nội suy phổ biến bao gồm: Nội suy láng giềng gần nhất, nội suy song tuyến tính, nội suy xoắn bậc ba.

Các chỉ số đánh giá, so sánh chất lượng ảnh. Chương 3: Tiến hành thực nghiệm, đánh giá tác động của quá trình nội suy đối với ảnh vệ tinh ánh sáng ban đêm DMSP-OLS và ảnh vệ tinh bề mặt không thấm nước EstISA. Áp dụng các phương pháp nội suy ảnh trong quá trình tiền xử lý 02 dữ liệu này trong bài toán phân loại lớp phủ đô thị. Tính toán lại ngưỡng phân lớp phù hợp với từng phương pháp nội suy ảnh.

So sánh, đánh giá và đề xuất phương pháp nội suy ảnh vệ tinh phù hợp nhất đối với bài toán. Kết quả và ý nghĩa của luận văn Luận văn đã đánh giá được tác động của quá trình nội suy đối với 02 dữ liệu vệ tinh ảnh ánh sáng ban đêm DMSP-OLS và ảnh bề mặt không thấm nước EstISA. Đây là 02 dữ liệu vệ tinh có độ phân giải thấp (1km), nhưng đã và đang có nhiều ứng dụng trong nghiên cứu và thực tế. Đặc biệt, dữ liệu ảnh vệ tinh EstISA là dữ liệu vệ tinh bề mặt không thấm nước toàn cầu duy nhất hiện nay.

Việc đánh giá và áp dụng nội suy tăng độ phân giải đối với 2 dữ liệu vệ tinh này giúp quá trình phân tích và giải đoán có kết quả tốt hơn. Với kết quả đánh giá tính chính xác của bài toán phân loại lớp phủ đô thị qua chỉ số F1 Score = 0.9842, luận văn đề xuất áp dụng phương pháp nội suy song tuyến tính hoặc nội suy xoắn bậc ba trong tiền xử lý dữ liệu, tăng độ phân giải ảnh vệ tinh ánh sáng ban đêm DMSP-OLS và ảnh bề mặt không thấm nước EstISA đầu vào của bài toán. Tổng quan về dữ liệu viễn thám Viễn thám (Remote Sensing) được định nghĩa là khoa học nghiên cứu các phương pháp thu thập, đo lường và phân tích thông tin của vật thể quan sát mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng [7]. Điều này được thực hiện nhờ việc quan sát và thu nhận năng lượng phản xạ, bức xạ từ các đối tượng quan sát và sau đó phân tích, xử lý, ứng dụng những thông tin đó.

Viễn thám ngày càng phát triển cùng với những thành tựu khoa học kỹ thuật về công nghệ vũ trụ, công nghệ điện tử, tin học. Các đối tượng nghiên cứu của khoa học viễn thám cũng trở nên đa dạng hơn về sự vật, hiện tượng xảy ra trên trái đất với các ứng dụng tại nhiều lĩnh vực khác nhau. Với các đặc trưng cơ bản như độ phân giải thời gian, độ phân giải không gian, độ phân giải bức xạ,… ảnh vệ tinh có nhiều ứng dụng trong việc giải quyết các bài toán thực tế như: Giám sát môi trường (theo dõi và cảnh báo ô nhiễm không khí); giám sát sự biến đổi khí hậu (theo dõi quá trình nóng lên trên toàn cầu, băng tan,.); trong nông nghiệp (theo dõi, giám sát cây trồng, dự báo năng suất, nguy cơ sói mòi đất); trong quản lý tài nguyên thiên nghiên (tài nguyên đất, rừng, biển,.), trong khí tượng học (dự báo thời tiết, động lực học khí quyển), lập bản đồ chuyên ngành (bản đồ sử dụng đất, bản đồ địa hình, bản đồ dân cư); theo dõi biến động của quá trình đô thị hóa với việc sử dụng đất, ước tính lượng điện năng tiêu thụ,… 1. Nguyên lý thu nhận dữ liệu viễn thám Viễn thám là công nghệ nhằm xác định và nhận biết đối tượng hoặc các điều kiện môi trường thông qua những đặc trưng riêng về phản xạ và bức xạ.

Sóng điện từ được phản xạ hoặc bức xạ từ vật thể là nguồn cung cấp thông tin chủ yếu về đặc tính của đối tượng [7]. Ảnh viễn thám sẽ cung cấp thông tin về các vật thể tương ứng với năng lượng bức xạ ứng với từng bước sóng đã xác định. Đo lường và phân tích năng lượng phản xạ phổ ghi nhận bởi ảnh viễn thám cho phép tách thông tin hữu ích về từng loại lớp phủ mặt đất khác nhau do sự tương tác giữa bức xạ điện từ và vật thể.1 Sơ đồ hệ thống viễn thám Một hệ thống viễn thám bao gồm bảy yếu tố liên quan dưới đây: a) Nguồn năng lượng hay nguồn chiếu sáng (A)- yêu cầu đầu tiên đối với hệ thống viễn thám là cần có một nguồn năng lượng giúp chiếu sáng hoặc cung cấp năng lượng điện cho đối tượng mục tiêu. Nguồn năng lượng chính thường sử dụng trong viễn thám là bức xạ mặt trời [9].

b) Sự bức xạ và khí quyển (B) – nguồn năng lượng đi từ nguồn phát đến đối tượng mục tiêu, nó sẽ tiếp xúc và tương tác với lớp khí quyển mà nó đi qua. Sự tương tác này có thể xảy ra lần thứ 2 khi năng lượng truyền từ đối tượng mục tiêu đến bộ cảm biến [9]. c) Sự tương tác với các đối tượng mục tiêu trên mặt đất (C) – khi năng lượng xuyên qua lớp khí quyển và tiếp xúc với mục tiêu, sự tương tác giữ nó và mục tiêu phụ thuộc vào đặc tính của đối tượng mục tiêu và sóng điện từ. Năng lượng phản xạ hay bức xạ của các đối tượng khác nhau là khác nhau [9].

d) Bộ ghi tại bộ cảm biến – Sensor (D) - năng lượng của sóng điện từ do các vật thể phản xạ hay bức xạ được bộ cảm biến đặt trên vật mang thu nhận và ghi lại. Bộ cảm biến có thể là các máy chụp ảnh hoặc máy quét. Phương tiện mang các bộ cảm biến được gọi là vật mang (máy bay, khinh khí cầu, tàu con thoi hoặc vệ tinh…) [9]. e) Bộ chuyển đổi, tiếp nhận và xử lý (E) – dữ liệu ghi nhận được từ bộ cảm biến sẽ được truyền đi (thường dưới dạng mẫu điện tử - electronic form) tới trạm thu nhận và xử lý dữ liệu – nơi dữ liệu được xử lý thành một ảnh (dạng hardcopy hoặc ảnh kỹ thuật số) [9].

12 f) Giải đoán và phân tích (F)- hình ảnh thu nhận sẽ được giải đoán và phân tích bằng các chương trình tự động hoặc dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia nhằm trích xuất các thông tin về đối tượng mục tiêu [9].2 Phân loại viễn thám a. Phân loại theo nguồn tín hiệu  Viễn thám chủ động (active): được cung cấp một năng lượng riêng, nguồn tia tới là tia sáng phát ra từ các thiết bị nhân tạo, thường là các máy phát đặt trên các thiết bị bay [7]. Ví dụ về viễn thám chủ động: Các hệ thống Radar, và Lidar đều là loại viễn thám chủ động  Viễn thám bị động (passive): nguồn phát bức xạ là mặt trời hoặc từ các vật chất tự nhiên [7]. Phân loại theo đặc điểm quỹ đạo Căn cứ vào đặc điểm quỹ đạo vệ tinh, có thể chia ra hai nhóm vệ tinh là:  Vệ tinh địa tĩnh là vệ tinh có tốc độ góc quay bằng tốc độ góc quay của trái đất trong vòng một ngày đêm nghĩa là vị trí tương đối của vệ tinh so với trái đất là đứng yên [7].

 Vệ tinh quỹ đạo cực (hay gần cực) là vệ tinh có quỹ đạo nghiêng một góc gần 90° so với mặt phẳng xích đạo của trái đất [7]. Góc nghiêng đó gần như không đổi trong suốt quá trình hoạt động. Tốc độ quay của vệ tinh khác với tốc độ quay của trái đất và được thiết kế riêng sao cho thời gian thu ảnh trên mỗi vùng lãnh thổ trên mặt đất là cùng giờ địa phương và thời gian thu lặp lại là cố định đối với 1 vệ tinh [7]. Vệ tinh quỹ đạo không quan sát được thường xuyên liên tục như đối với vệ tinh tĩnh, nhưng độ cao gần trái đất hơn nên cho thông tin chi tiết hơn.

Các tham số về quỹ đạo (độ cao, góc nghiêng,…) của hai loại vệ tinh được xác định dựa vào những yếu tố quan trắc, cơ học quỹ đạo và các nghiên cứu về kỹ thuật. Phân loại theo bước sóng  Viễn thám trong dải sóng nhìn thấy (𝜆 = 0,4 ÷ 0,7𝜇𝑚)và hồng ngoại (𝜆 = 0,7 ÷ 3𝜇𝑚) sử dụng nguồn năng lượng chủ yếu là bức xạ mặt trời.  Viễn thám hồng ngoại nhiệt (𝜆 = 3 ÷ 4𝜇𝑚): là phương pháp ghi nhận các bức xạ nhiệt ở dải sóng hồng ngoại nhiệt (từ 3 đến 14 μm). Vì bức xạ nhiệt có cường độ yếu, lại bị hấp thụ mạnh bởi khí quyển, nên để thu các tín hiệu nhiệt cần có thiết bị quét nhiệt với độ nhạy cao.

13  Viễn thám siêu cao tần: Viễn thám siêu cao tần sử dụng bức xạ siêu cao tần có bước sóng từ một đến vài chục centimet.3 Các đặc trưng cơ bản của ảnh viễn thám 1.1 Khái niệm ảnh số Ảnh số được biểu diễn bởi một mảng hai chiều tập hợp hữu hạn các điểm ảnh (pixel) có cùng kích thước với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật.Mỗi điểm ảnh được xác định bởi toạ độ hàng (m), cột (n) và giá trị mức xám (g) [8].Toạ độ hàng và cột của mỗi pixel đều là các số nguyên. Số điểm ảnh xác định độ phân giải của ảnh.Ảnh có độ phân giải càng cao thì càng thể hiện rõ nét các đặt điểm của tấm hình càng làm cho tấm ảnh trở nên thực và sắc nét hơn.2 Khái niệm ảnh vệ tinh Ảnh vệ tinh hay còn gọi là ảnh viễn thám thường được lưu dưới dạng ảnh số, trong đó năng lượng sóng phản xạ (theo vùng phổ đã được xác định trước) từ các vị trí tương ứng trên mặt đất, được bộ cảm biến thu nhận và chuyển thành tín hiệu số xác định giá trị độ sáng của mỗi pixel. Ứng với các giá trị này, mỗi pixel sẽ có độ sáng khác nhau thay đổi từ đen đến trắng để cung cấp thông tin về các vật thể. Tùy chọn vào kênh phổ được sử dụng, ảnh vệ tinh được ghi lại theo những dải phổ khác nhau (từ cực tím đến sóng radio) nên người ta gọi là dữ liệu đa phổ, đa kênh, đa băng tần hoặc nhiều lớp.3 Độ phân giải không gian Độ phân giải không gian cho ta biết diện tích nhỏ nhất trên mặt đất mà bộ cảm có thể phân biệt được.

Ảnh có độ phân giải không gian càng cao khi có kích thước của pixel càng nhỏ.