Luận văn: Nghiên cứu xử lý ảnh vệ tinh để xây dựng bản đồ số tại Việt Nam

Khám phá luận văn ứng dụng xử lý ảnh vệ tinh và mạng nơ ron để xây dựng bản đồ số. Giải pháp giúp phân vùng, phát hiện nhà ở chính xác, hỗ trợ quy hoạch.

• Tác giả: Nguyễn Như Cường
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Quang Đức
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên cứu, tích hợp một số công cụ xử lý ảnh phục vụ công tác xây dựng bản đồ số
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Giới thiệu về xây dựng bản đồ số từ ảnh vệ tinh

Xây dựng bản đồ số từ ảnh vệ tinh là một quy trình phức tạp kết hợp công nghệ viễn thám và xử lý ảnh số. Phương pháp này giúp tạo ra các bản đồ chi tiết, chính xác phục vụ quy hoạch đô thị, quản lý đất đai và phát hiện các công trình xây dựng trái phép. Ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao cung cấp dữ liệu chi tiết về địa hình, công trình và cơ sở hạ tầng. Quy trình xây dựng bản đồ số bao gồm các bước: thu thập ảnh, tiền xử lý, phân vùng đối tượng, phân loại và tạo bản đồ cuối cùng. Công nghệ này đã được ứng dụng rộng rãi tại Việt Nam để hỗ trợ công tác quản lý và quy hoạch.

1.1. Khái niệm ảnh vệ tinh và phân loại

Ảnh vệ tinh là hình ảnh mặt đất được ghi nhận bởi các cảm biến trên vệ tinh quỹ đạo. Ảnh vệ tinh phân thành hai loại chính: ảnh panchromatic (đơn sắc) và ảnh multispectral (đa phổ). Ảnh multispectral cung cấp thông tin chi tiết về các đặc tính phổ của đối tượng, hỗ trợ phân loại chính xác hơn. Độ phân giải của ảnh vệ tinh dao động từ vài mét đến vài chục mét tùy theo loại vệ tinh. Các vệ tinh như Landsat, Sentinel, QuickBird cung cấp dữ liệu ảnh vệ tinh chất lượng cao cho các ứng dụng xây dựng bản đồ.

1.2. Ứng dụng bản đồ số trong quản lý đất đai

Bản đồ số từ ảnh vệ tinh hỗ trợ hiệu quả trong công tác quản lý đất đai tại Việt Nam. Nó cung cấp thông tin cập nhật về sử dụng đất, phát hiện các công trình xây dựng trái phép và theo dõi biến động địa hình. Xây dựng bản đồ số giúp các cơ quan quản lý có dữ liệu chính xác, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên thiên nhiên và môi trường.

II. Công nghệ xử lý ảnh và phân vùng đối tượng

Xử lý ảnh số là nền tảng quan trọng để xây dựng bản đồ số từ ảnh vệ tinh. Công nghệ này sử dụng các thuật toán phân vùng ảnh để tách riêng các đối tượng khác nhau trên ảnh. Phân vùng ảnh vệ tinh không chỉ giúp nhận diện các công trình, mà còn cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý dữ liệu không gian lớn. Các phương pháp phân vùng truyền thống như threshold, region growing dần được thay thế bằng các phương pháp học máy hiện đại. Xử lý ảnh hiện đại kết hợp trí tuệ nhân tạo để tự động phát hiện và phân loại các đối tượng, nâng cao chất lượng bản đồ số.

2.1. Phương pháp phân vùng ảnh cổ điển

Các phương pháp phân vùng ảnh cổ điển bao gồm threshold, edge detection, và region growing. Phương pháp threshold chia ảnh thành hai vùng dựa trên ngưỡng sáng độ. Region growing mở rộng các vùng từ một điểm hạt nhân bằng cách thêm các pixel lân cận có tính chất tương tự. Mặc dù đơn giản, các phương pháp này có hiệu quả hạn chế với ảnh vệ tinh phức tạp có nhiều đối tượng giao nhau.

2.2. Mạng nơ ron tích chập trong phân vùng

Mạng nơ ron tích chập (CNN) là công nghệ đột phá cho xây dựng bản đồ số. CNN tự động học các đặc trưng từ dữ liệu mà không cần định nghĩa thủ công. Các mô hình như Mask R-CNN cho phép phát hiện và phân vùng các đối tượng với độ chính xác cao. Xử lý ảnh với CNN giảm đáng kể thời gian và chi phí so với phương pháp thủ công.

III. Các công cụ và nền tảng phần mềm

Hiện nay có nhiều công cụ phân vùng ảnh mạnh mẽ phục vụ xây dựng bản đồ số. Các thư viện Python như TensorFlow, Keras, OpenCV cung cấp các hàm xử lý và xây dựng bản đồ một cách hiệu quả. Nền tảng xử lý ảnh mã nguồn mở cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh giải pháp theo nhu cầu cụ thể. QGIS là một trong những công cụ bản đồ phổ biến giúp hiển thị, chỉnh sửa dữ liệu không gian. Sự kết hợp các công cụ xử lý ảnh và phần mềm GIS tạo nên quy trình hoàn chỉnh xây dựng bản đồ số từ ảnh vệ tinh.

3.1. Thư viện Python cho xử lý ảnh

TensorFlow và Keras là các thư viện hàng đầu cho phát triển mạng nơ ron trong xử lý ảnh. OpenCV cung cấp các hàm xử lý ảnh cấp thấp như blur, edge detection, morphological operations. Các công cụ này tích hợp tốt với nhau, tạo nên một môi trường mạnh mẽ cho xây dựng bản đồ. NumPy và SciPy hỗ trợ các phép toán ma trận và số học cần thiết cho phân vùng ảnh.

3.2. Phần mềm GIS và hiển thị bản đồ

QGIS là công cụ bản đồ mã nguồn mở cho phép người dùng tải, hiển thị và chỉnh sửa dữ liệu không gian. ArcGIS cung cấp các tính năng nâng cao cho quản lý và phân tích không gian. Các công cụ này hỗ trợ định dạng shapefile, GeoTIFF giúp lưu trữ bản đồ số hiệu quả. Tích hợp xử lý ảnh với GIS giúp xây dựng bản đồ chuyên nghiệp và chính xác.

IV. Quy trình thực nghiệm và đánh giá chất lượng

Xây dựng bản đồ số từ ảnh vệ tinh đòi hỏi quy trình thực nghiệm kỹ lưỡng với các bước rõ ràng. Đầu tiên, thu thập và chuẩn bị dữ liệu ảnh vệ tinh chất lượng cao. Tiếp theo, xử lý ảnh với các công cụ thích hợp, huấn luyện các mô hình mạng nơ ron trên bộ dữ liệu mẫu. Bước cuối cùng là đánh giá độ chính xác sử dụng các chỉ số như precision, recall, F1-score. Quy trình này được lặp lại với các cải tiến cho đến khi đạt được bản đồ số với chất lượng mong muốn phục vụ ứng dụng thực tế.

4.1. Chuẩn bị dữ liệu và huấn luyện mô hình

Bộ dữ liệu ảnh vệ tinh phải được gán nhãn chính xác để huấn luyện mạng nơ ron. Sử dụng các công cụ gán nhãn như LabelImg hoặc CVAT. Dữ liệu được chia thành bộ huấn luyện, kiểm chứng và kiểm tra theo tỷ lệ 7:1:2. Xử lý ảnh tiền xử lý bao gồm chuẩn hóa, tăng cường dữ liệu để cải thiện khả năng phân vùng của mô hình. Huấn luyện mô hình trên nền tảng Python với GPU để tăng tốc độ.

4.2. Đánh giá và kiểm thực kết quả bản đồ

Độ chính xác bản đồ số được đánh giá bằng chỉ số precision, recall, F1-score so với dữ liệu gốc đã xác thực. Mô hình phải đạt độ chính xác trên 90% để áp dụng thực tế. Kiểm thực bản đồ bằng cách so sánh với dữ liệu tham khảo độc lập. Các kết quả xây dựng bản đồ được lưu trữ dưới định dạng shapefile, GeoTIFF để dễ dàng sử dụng trong các phần mềm GIS khác.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. Giới thiệu đề tài: Trình bày tổng quan về bản đồ số và xây dựng bản đồ số tại Việt Nam. Từ đó, xác định mục đích của luận văn là nghiên cứu, xây dựng công cụ ứng dụng mạng nơ ron trong phân vùng đối tượng nhà trên ảnh vệ tinh, góp phần tiết kiệm nguồn lực trong khâu giải đoán ảnh vệ tinh. Cơ sở lý thuyết: Trình bày cơ sở lý thuyết về mạng nơ ron, mạng nơ ron tích chập và mô hình Mask R-CNN.

Từ nghiên cứu mô hình Mask R-CNN xác định sự phù hợp của mô hình với bài toán phân vùng và đưa ra phương pháp đánh giá độ chính xác của mô hình. Đề xuất giải pháp và thực nghiệm xây dựng công cụ phân vùng ảnh vệ tinh: Đưa ra đề xuất giải pháp ứng dụng mô hình Mask R-CNN phân vùng đối tượng nhà trên ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao, xây dựng và thử nghiệm công cụ phân vùng đối tượng nhà trên ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao. Kết luận: Trình bày đánh giá về mô hình và ứng dụng của mô hình Mask R-CNN, kết quả thực nghiệm công cụ phân vùng ảnh vệ tinh. Đồng thời, phần đưa ra hướng phát triển của nghiên cứu sau này.

Tổng quan về xây dựng bản đồ số tại Việt Nam 1. Bản đồ số Bản đồ số hay được biết là hệ thống thông tin địa lý GIS là một tập hợp, hệ thống lưu trữ, hiển thị, chỉnh sửa các thông tin, dữ liệu bản đồ trên máy tính. Với bản đồ số, con người có thể dễ dàng thực hiện các thao tác như: cập nhật, chỉnh sửa thông tin; chồng xếp hoặc tách các lớp bản đồ theo ý muốn; biên tập và xuất bản bản đồ một cách nhanh chóng trên máy tính; phát hành và chia sẻ bản đồ nhanh chóng thông qua hệ thống mạng nội bộ hoặc mạng internet. Hiện nay, Việt Nam đã triển khai xây dựng và ứng dụng bản đồ số phục vụ nhiều mục đích, điển hình như: bản đồ biển giới và địa giới hành chính, bản đồ địa chính, bản đồ địa hình ….

Việc xây dựng bản đồ số trước tiên bắt đầu từ việc số hóa, lưu trữ thông tin từ các bản đồ giấy sẵn có, đã xây dựng trước đó. Trong quá trình xây dựng hoàn thiện, bản đồ số được cập nhật thông tin liên tục từ những dữ liệu mới nhất được thu thập bằng nhiều cách như dữ liệu thực địa, dữ liệu trắc địa địa hình, dữ liệu ảnh viễn thám (bao gồm ảnh hàng không, ảnh vệ tinh). Công tác cập nhật dữ liệu bằng ảnh viễn thám vệ tinh được cho là hiệu quả nhất hiện nay do số lượng ảnh vệ tinh lớn, cập nhật thường xuyên nhanh chóng, độ bao phủ rộng lớn. Xây dựng bản đồ số từ ảnh viễn thám vệ tinh Trong thành lập bản đồ từ ảnh viễn thám vệ tinh (ảnh vệ tinh), ta cần những bức ảnh quang, không có ảnh hưởng của mây.

Do trong quá trình chụp ảnh từ vệ tinh, ảnh viễn thám thường xuất hiện mây. Đặc biệt là trong khu vực khí hậu nhiệt đới gió mùa như nước ta, ảnh viễn thám bị ảnh hưởng nhiều bởi mây. Có những mùa trong năm như từ tháng 10 đến tháng 2 hàng năm hay những mùa bão, tại các khu vực biển đông cũng như bắc bộ, mây che phủ thường xuyên, có khi lên tới hơn 90% diện tích bao phủ của cảnh ảnh. Mây xuất hiện có thể trực tiếp che phủ lên các vùng cần nhận diện, xây dựng bản đồ.

Ngoài ra, bóng do mây tạo nên từ cộng hưởng với ánh sáng mặt trời gây sai lệch dữ liệu, thay đổi trị số các kênh màu của khu vực quan tâm.1 Quy trình xây dựng bản đồ số từ ảnh viễn thám vệ tinh Công tác xây dựng bản đồ số từ ảnh viễn thám vệ tinh là công tác quan trọng, trải qua nhiều giai đoạn khác nhau. Quy trình xây dựng bản đồ số được thực hiện như sau: Tùy theo yêu cầu của bản đồ, các bức ảnh vệ tinh chụp khu vực cần xây dưng được thu thập từ các nguồn khác nhau như nguồn ảnh miễn phí, nguồn ảnh thương mại hay các dữ liệu hợp tác trao đổi. Ảnh vệ tinh viễn thám sau khi được thu nhận sẽ trải qua các công đoạn hiệu chỉnh hình ảnh để khắc phục sai số, chuẩn hóa dữ liệu như hiệu chỉnh bức xạ, hiệu chỉnh hình học, nắn chỉnh tọa độ. Sau khi được hiệu chỉnh, 4 hình ảnh viễn thám được tiến hành các khâu giải đoán khác nhau để thu được các thông tin cần thiết.

Thông tin thu nhận được sẽ được trích xuất và lưu trữ vào cơ sở dữ liệu địa lý. Dữ liệu trong cơ sở dữ liệu sẽ được trích xuất và trình bày dưới dạng các bản đồ khác nhau theo nhu cầu của người sử dụng. Một trong những khâu quan trọng nhất của quá trình này là khâu giải đoán ảnh viễn thám. Hỗ trợ quá trình giải đoán ảnh vệ tinh là mục đích hướng tới của luận văn.

Trong khuôn khổ nghiên cứu, luận văn đưa ra giải pháp ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong phân vùng đối tượng nhà trên ảnh vệ tinh. Từ quá trình phân vùng đó, thông tin được trích xuất và lưu trữ vào hệ thống tin địa lý. Tổng quan về ảnh vệ tinh 1. Khái niệm về ảnh vệ tinh Viễn thám được định nghĩa như một khoa học công nghệ mà nhờ nó các tính chất của vật thể được xác định, phân tích mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng.

Nghiên cứu viễn thám giữ nhiều nhiệm vụ, vai trò đối với sự nghiệp khoa học kỹ thuật cũng như đối với xã hội. Trong công tác nghiên cứu và phát triển các ngành khoa học kỹ thuật, viễn thám giúp phát triển cơ sở hạ tầng, kỹ thuật thu nhận thông tin của hệ thống viễn thám nhưng các hệ thống máy chụp ảnh, máy quét ảnh, hệ thống xử lý thông tin, hệ thống thông tin địa lý, các phần mềm chuyên dụng cho công việc xử lý tư liệu viễn thám. Ngoài ra, đối với lĩnh vực viễn thám, các nhà khoa học còn tập trung nghiên cứu khả năng phản xạ cũng như phổ phản xạ của các đối tượng và tác động qua lại của môi trường đến phổ phản xạ nhằm tăng cường chất lượng ảnh viễn thám thu nhận được phục vụ giải quyết các vấn đề đặt ra trong nghiên cứu. Không chỉ đóng góp vào sự phát triển của khoa học công nghệ, viễn thám còn tác động trực tiếp đến đời sống xã hội.

Tư liệu viễn thám được khai thác trực tiếp phục cho nhiều mục đích khác nhau như: khí tượng thuỷ văn, địa chất, lâm nghiệp, nông nghiệp, địa chính, địa lý tài nguyên, theo dõi và quản lý môi trường, an ninh, quốc phòng…. 5 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 viễn thám có thể được lưu theo các kênh ảnh đơn (trắng đen) ở dạng số trong máy tính hoặc các kênh ảnh được tổ hợp (ảnh màu) hoặc có thể in ra giấy, tùy theo mục đích người sử dụng. Ảnh vệ tinh là tư liệu, đối tượng, công cụ nghiên cứu chủ yếu của khoa học viễn thám.

Ảnh vệ tinh được sử dụng rộng rãi, phục vụ nhiều mục đích khác nhau như thành lập bản đồ, khí tượng, dự báo thời tiết, giám sát môi trường, giám sát hoạt động… Với sự phát triển của khoa học công nghê, vệ tinh viễn thám ngày càng tính hợp nhiều tính năng và thể hiện sự ưu việt. Từ những tấm ảnh đa phổ 3 – 4 kênh với độ phân giải khoảng 100m đến nay là những bức ảnh 4- 10 kênh phổ, độ phân giải đến hàng cm. Một số vệ tinh cho độ phân giải dưới 0,5m. Ngày nay, một số hệ thống viễn thám có thể cung cấp ảnh hàng ngày của một vị trí trên trái đấy, cung cấp nguồn tư liệu khổng lồ cần xử lý.

Phân loại ảnh vệ tinh Dựa trên các phương pháp thu nhận ảnh viễn thám vệ tinh (ảnh vệ tinh) cũng như đặc tính của vệ tinh mà ta có thể phân loại ảnh vệ tinh theo nhiều cách khác nhau như: độ phân giải không gian của ảnh (độ phân giải), bước sóng, phương pháp thu nhận ảnh, quỹ đạo của vệ tinh. a) Phân loại theo phương pháp thu nhận dữ liệu Bản chất hoạt động của vệ tinh viễn thám là ghi nhận các bức xạ năng lượng của vật thể trên trái đất tại cái dải sóng khác nhau. Dựa trên phương pháp thu nhận bức xạ, vệ tinh viễn thám được chia thành 2 loại chính là viễn thám chủ động và viễn thám thụ động. Phương pháp thụ động là phương pháp ghi nhận bức xạ do chính vật thể tự phát ra (ảnh vệ tinh quang học).

Phương pháp chủ động là vệ tinh chủ động phát xạ đến vật thể và ghi lại những bức xạ của vật thể từ năng lượng phát xạ đó (ảnh vệ tinh radar).2 Phương pháp ghi nhận ảnh viễn thám vệ tinh b) Phân loại theo độ phân giải Độ phân giải không gian của ảnh là khoảng cách tối thiểu giữa hai đối tượng mà chúng được phân chia và tách biệt với nhau trên ảnh. Tùy theo mục đích, phạm vi giám sát, các đơn vị nghiên cứu chế tạo ra các vệ tinh cung cấp độ phân giải không gian khác nhau. Độ phân giải không gian thường được thể hiện bằng kích thước của 1 pixel.1 Một số ảnh vệ tinh trên thế giới Vệ tinh Ký hiệu Độ phân Loại độ Các kênh Chi phí vệ tinh giải tốt phân nhất giải Landsat-8 LS8 15m MR PAN, MS Miễn phí Sentinel-2A S2A 10m MR PAN, MS Miễn phí VNRedsat-1 VN1 2,5m HR PAN, MS Có phí Planet Dove PLN 3m HR PS Có phí Worldview 2 WV2 0,5m VHR PAN, MS Có phí Worldview 3 WV3 0,3m VHR PAN, MS Có phí 7 Bảng 1.1 cung cấp danh sách và thông tin về một số loại ảnh vệ tinh được cung cấp, trong đó ảnh vệ tinh Landsat-8 và ảnh vệ tinh Sentinel-2A là ảnh vệ tinh quang học được cung cấp miễn phí từ Cục khảo sát địa chất Mỹ - USGS và Cơ quan vũ trụ Châu Âu – ESA. VNRedsat-1 là vệ tinh viễn thám đầu tiên của Việt Nam, được phóng lên vũ trụ vào ngày 7/5/2013.

Planet Dove là chùm vệ tinh quang học quan sát trái đất của công ty Planet Labs – Hoa Kỳ. c) Phân loại theo bước sóng Hình 1.3 Phổ sóng điện từ Nguồn năng lượng được các vệ tinh viễn thám ghi nhận chính là các bức xạ điện từ được các vật thể phản xạ vào trong không gian. Trong công nghệ viễn thám, do các vệ tinh bay ngoài khí quyển nên chỉ có thu nhận được các bước sóng từ hồng ngoại trở lên.