Bài giảng Địa tin học - Tăng cường phổ

Nội dung text: Bài giảng Địa tin học - Tăng cường phổ

1. SPECTRAL ENHANCEMENT TĂNG CƯỜNG PHỔ
2. NỘI DUNG 1. Tổng quan 2. Biến đổi số học - NDVI - NDWI 3. Biến đổi logic
3. Tổng quan Tăng cường chất lượng ảnh là quy trình làm cho ảnh dễ giải đoán hơn phục vụ cho 1 ứng dụng cụ thể. Các phương pháp tăng cường chất lượng ảnh: 1. Tăng cường bức xạ (radiometric enhancement) - Linear Enhancement (tăng cường tuyến tính) - Non Linear Enhancement (tăng cường phi tuyến) 2. Tăng cường không gian (Spatial Enhancement) - Spatial filter (lọc không gian) 3. Tăng cường phổ (Spectral Enhancement) - Vegetation indices (chỉ số thực vật)- Ảnh tỷ số - Water indices (chỉ số nước) – LST 4. Tăng cường thời gian (temporal Enhancement) - Principle Component (phân tích thành phần chính)
4. Tổng quan Tăng cường phổ áp dụng cho ảnh viễn thám đa phổ (dùng để hiệu chỉnh dữ liệu trên nhiều kênh phổ) Các kỹ thuật tăng cường phổ phổ biến thường dùng là: - Ảnh tỷ số (band ratioing) - Các ảnh chỉ số (indices) Ngoài ra còn có các phương pháp khác như: chuyển đổi RGB sang HIS và ngược lại
5.  Ảnh tỷ số  Công dụng: - Loại bỏ hiện tượng bóng râm trên ảnh, ảnh hưởng của địa hình, sự thay đổi góc chiếu mặt trời vào các mùa khác nhau Loại cây Điều kiện Kênh A Kênh B Ảnh tỷ số chiếu sáng Cây rụng lá Tốt 48 50 0.96 theo mùa Bóng râm 18 19 0.95 Cây tùng Tốt 31 45 0.69 Bóng râm 11 16 0.69
6.  Ảnh tỷ số - Nếu mẫu số bằng 0, khi đó được quy đổi giá trị mới là 1. - Giá trị của ảnh tỷ số cần được chuẩn hóa về chuẩn 8 bít hiển thị. Hai công thức sau thường dùng để chuẩn hóa dữ liệu ảnh tỷ số: Khoảng giá trị tỷ số [1/255-1] được chuẩn hóa về [1-128] Khoảng giá trị tỷ số [1- 255] được chuẩn hóa về [128-255] - Việc lựa chọn các kênh để lập ảnh tỷ số đòi hỏi những hiểu biết và kinh nghiệm trong giải đoán ảnh viễn thám
7. 1. Biến đổi số học  Ứng dụng ảnh tỷ số từ dữ liệu Landsat đa phổ STT Tỷ số 2 Yếu tố nổi bật kênh 1 B3/B1 Khoáng hay đất có chứa các oxit sắt 2 B3/B4 Yếu tố thực vật 3 B4/B2 Sinh khối thực vật 4 B4/B3 Chỉ số tỷ số thực vật (Ratio Vegetation Index) 5 B5/B2 Tách biệt giữa đất và nước 6 B7/B5 Đất có chứa khoáng sét, các khoáng chất chứa nước 7 B1/B7 Làm nổi bật hydroxit quặng nhôm 8 B5/B3 Làm nổi bật các khoáng chất dạng sét, đất sét
8. Biến đổi số học Trong đó: Ứng dụng: Dùng nhận biết vùng thực vật trên ảnh, NDVI càng cao, khu vực tập trung nhiều thực phủ và thực phủ tươi tốt. Và ngược lại.
9. 1. Biến đổi số học  NDVI
10. 1. Biến đổi số học  Các kênh phổ dùng cho NDVI NDVI = ( NIR - VR ) / ( NIR+VR ) NIR VR ◼ Landsat MSS: B7 B5 ◼ Landsat TM B4 B3 ◼ SPOT XS: 3 2 ◼ NOAA AVHRR 2 1
11. 1. Biến đổi số học ◼ World NDVI nam 2001 – ảnh MODIS
12. NDVI - ví dụ NDVI Image Landsat B3: NDVI= ( NIR - VR ) / ( NIR+VR) VR Landsat B4: NIR Bareland Good Forest
13. 1. Biến đổi số học Giãn giá trị của NDVI  -1.0 kéo dãn tuyến tính cấp độ xám về khoảng cấp độ xám mong muốn (ví dụ 8 bit, )
14. 1. Biến đổi số học Công dụng: Dùng tách những đối tượng nước trên ảnh. NDWI đối với nước có giá trị 0> . Giá trị <=0 tương ứng các vùng thực vật và đất.
15. Xác định giá trị bức xạ (radiance), phản xạ (reflectance) Ảnh landsat 7: Các giá trị trong công thức có thể tra trong file metadata của ảnh landsat tương ứng.
16. Xác định giá trị bức xạ (radiance), phản xạ (reflectance) Ảnh landsat 7: K/c từ trái đất đến mặt trời Radiance value (tra bảng) Các giá trị trong công thức có thể tra trong file metadata của ảnh landsat tương ứng. Bức xạ khí quyển (tra bảng) Góc thiên đỉnh mặt trời – solar zenith angle = 90 độ - sun elevation angle
17. Xác định giá trị bức xạ (radiance), phản xạ (reflectance)
18. Xác định giá trị bức xạ (radiance), phản xạ (reflectance) Landsat 8 ???? (bài tập về nhà)
19. Land surface temperature Landsat 8, sử dụng bảng tra trong metadata
20. 2. Biến đổi logic Ảnh binary (ảnh logic)  Có giá trị 0 hoặc 1 ( hoặc False / True)  Logical Operator: NOT, AND, OR, XOR  Có thể dùng để tạo các vùng mới ◦ (Broad-leave Tree) OR (Conifer Tree) -> Forest ◦ (Bare-land) AND (Steep Area) -> Slope Failure Area
21. 2. Biến đổi logic Logical Operator NOT AND OR XOR 0 1 00 0 0 0 0 0 0 0 1 0 10 0 1 0 1 1 0 1 01 0 0 1 1 0 1 1 11 1 1 1 1 1 1 0 XOR Dùng để: 0: False Clear Image, 1: True Cursol Display
22. 2. Biến đổi logic Ứng dụng của Ảnh Logic  ROI (Region of Interest) ◦ Định nghĩa một vùng chuẩn bị cho các phép tóan  tính các thông số thống kê statistics  định nghĩa lớp (Class definition)  Ảnh mặt nạ (Mask Image, ví dụ Cloud Mask, Land Mask ) ◦ 0 : False ; Not 0 ( usually 255 ) : True
23. Ví dụ về masking AND