Phan 2 chuong 5 - giai doan anh

Phần 2. Thu nhận ảnh(Image Acquisition)

Giải đoán ảnh(Image interpretation)

Giới thiệu Giải đoán ảnh: dịch ảnh thành thông tin, cần

phải sử dụng những kiến thức chuyên ngành để lấy được các thông tin hữu ích từ ảnh viễn thám thô nhận từ hệ thống viễn thám.

Ba loại kiến thức cần có để giải đoán ảnh: Đối tượng (subject): đối tượng của giải đoán ảnh là

có thêm hiểu biết và thông tin về đối tượng, điều thúc đẩy chúng ta xem xét kỹ lưỡng bức ảnh viễn thám. Để giải đoán chính xác, cần thiết phải có kiến thức hay kinh nghiệm về đối tượng. Ví dụ: giải đoán các thông tin địa lý thì cần phải hiểu và có kinh nghiệm về địa lý.

Giới thiệuVùng địa lý: mỗi bức ảnh thể hiện như nhau

thông tin về một vùng địa lý nào đó. Mỗi vùng có tính chất riêng thay đổi tùy theo các mẫu được ghi lại trên ảnh. Người đọc ảnh cần có kinh nghiệm hay kiến thức và kinh nghiệm về vùng được mô tả trong ảnh để phục vụ việc giải đoán. Các thông tin hỗ trợ có thể lấy từ sách, bản đồ, tài liệu về khí hậu, địa hình, đất đai…

Giới thiệuHệ thống viễn thám: Kiến thức về hệ thống

viễn thám cũng rất quan trọng. Người đọc và giải đoán ảnh phải hiểu mỗi bức ảnh được tạo ra bằng cách nào và đặc tính của cảm biến ghi lại ảnh mặt đất như thế nào. Thiết bị khác nhau sử dụng các phần khác nhau của phổ điện từ, hoạt động ở độ phân giải khác nhau, sử dụng cách ghi ảnh khác nhau. Người giải đoán ảnh phải biết điều đó dẫn đến thay đổi thế nào với ảnh và đánh giá các ảnh hưởng đó để thu được thông tin hữu ích.

Giải đoán ảnh Con người đã có chuẩn bị tốt cho viêc xem xét

các bức ảnh, ví dụ như thị giác và kinh nghiệm của con người cho phép phân biệt một cách tinh tế về độ sáng tối, phân biệt các chất liệu ảnh, cảm nhận được độ sâu, nhận biết các hình dạng và đặc điểm phức tạp.

Con người có yếu tố bẩm sinh trong việc đọc và phân tích ảnh cho dù ảnh viễn thám có một số khác lạ như đặc tính của đối tượng, bố trí địa hình, các hệ thống ảnh …

Ngữ cảnh cho Giải đoán ảnh Ba khác biệt của giải đoán ảnh viễn thám so với

trải nghiệm thường ngày là: Ảnh viễn thám thường là ảnh nhìn từ trên cao xuống,

vì vậy cần phải được đào tạo và tích lũy kinh nghiệm để có khả năng nhận biết được các đối tượng và đặc điểm từ phối cảnh đó.

Nhiều ảnh viễn thám sử dụng bức xạ ngoài vùng ánh sáng nhìn thấy. Thực tế trong viễn thám các bức xạ như vậy thường được dùng và kết quả là các đặc điểm thông thường lại thể hiện rất khác

Ảnh viễn thám mô tả bề mặt trái đất với tỷ lệ và độ phân giải không bình thường.

Các nhiệm vụ giải đoán ảnh Người giải đoán ảnh phải thực hiện theo quy trình một

vài nhiệm vụ, trong đó có thể các nhiệm vụ được tích hợp thành một quá trình.

Các nhiệm vụ giải đoán ảnh Phân loại (classification): là việc gán các đối

tượng, các đặc điểm hay khu vực vào các lớp dựa vào thể hiện của nó trong ảnh. Thông thường, có 3 mức về tính chắc chắn và độ chính xác để phân biệt: Phát hiện (detection): có hay không sự xuất hiện của

một đặc điểm nào đó ở trong ảnh. Nhận dạng (recognition): hiểu biết ở mức cao hơn về

đặc điểm hay đối tượng, có thể gán nét đặc trưng của đối tượng vào một lớp nào đó.

Định danh (identification): nét đặc trưng của đối tượng hay đặc điểm được đặt một cách chắc chắn và chi tiết vào một lớp xác định.

Các nhiệm vụ giải đoán ảnh Liệt kê (enumeration): là việc liệt kê và đếm các

thành phần rời rạc có thể nhìn thấy trong ảnh và sau đó các con số này được dùng như số liệu của vùng đó. Rõ ràng là khả năng thực hiện việc liệt kê phụ thuộc vào độ chính xác của định danh và phân loại đề cập ở trên.

Các nhiệm vụ giải đoán ảnh Đo đạc (measurement): là chức năng quan

trọng của các vấn đề giải đoán ảnh. Hai phép đo chính và quan trọng là: Đo khoảng cách và độ cao, mở rộng ra là đo thể tích

và diện tích. Ví dụ: photogrametry là ứng dụng hình học ảnh để có được các khoảng cách chính xác.

Đánh giá định lượng độ sáng của ảnh (photometry): đo độ mạnh yếu của ánh sáng bằng cách ước lượng độ sáng của cảnh thông qua việc xem xét tông (tone) của ảnh, sử dụng thiết bị đo mật độ (densitometer). Nếu bức xạ được đo nằm ngoài dải ánh sáng nhìn thấy thì thiết bị được gọi là radiometry.

Radiometry và photometry là tương tự nhau về thiết bị và nguyên tắc.

Các nhiệm vụ giải đoán ảnh Phác họa (delineation): cuối cùng người giải

đoán phải phác họa đường bao các vùng mà họ quan sát trên ảnh viễn thám. Người giải đoán cũng phải có thể phân tách các khu vực đơn vị, là các khu vực được đặc trưng bởi tone và chất liệu và có ranh giới xác định. Ví dụ: ranh giới giữa các lớp rừng hay sử dụng đất.

Người giải đoán ảnh thường phải đồng thời sử dụng kết hợp các kỹ năng đọc ảnh.

Một số trường hợp cần những kỹ năng đặc biệt để giải đoán các vấn đề riêng.

Các yếu tố của giải đoán ảnh Có 8 yếu tố mô tả các tính chất của đối tượng

hay đặc điểm xuất hiện trên ảnh viễn thám. Người giải đoán ảnh sử dụng kết hợp vài yếu tố

trong số 8 yếu tố đó.Tông ảnh (image tone): biểu thị độ sáng và độ tối

của một vùng trong ảnh. Với ảnh đen trắng, tông đặc trưng bởi: sáng, xám

vừa, xám đậm và tối. Với ảnh CIR, tông ảnh chỉ liên quan đến màu, ví dụ

như “dark green”, “light blue” hay “pale pink” Tông ảnh cũng có thể thay đổi độ mạnh yếu và

góc chiếu xạ hay do xử lý phim.

Các yếu tố của giải đoán ảnh

Hiệu ứng vignetting tạo ra khác biệt về tone ảnh do ở các vị trí khác nhau trong khuôn hình: ảnh tối hơn ở vùng rìa của ảnh.

Vùng tối hay rất sáng trong ảnh phụ có đường cong đặc tính không tuyến tính

Các yếu tố của giải đoán ảnhChất liệu ảnh (image texture) liên quan đến thể

hiện ảnh là thô hay mượt trong vùng ảnh. Thông thường chất liệu ảnh có được từ việc

chiếu rọi lên bề mặt không bình thường từ một góc xiên tạo ra các mẫu được chiếu rọi và mẫu bị che khuất

Các yếu tố của giải đoán ảnhBóng râm (shadow): là đầu mối quan trọng trong

giải đoán các đối tượng. Các đối tượng được chiếu rọi từ 1 góc xiên (như

tòa nhà, xe cộ, …) thì sinh ra bóng râm cho biết thêm các đặc tính về kich thước và hình dạng

Các yếu tố của giải đoán ảnhBóng râm (shadow) còn

cho phép phân tách các đối tượng và xác định rõ các kiểu cấu trúc và đối tượng.

Các yếu tố của giải đoán ảnhMẫu (pattern) liên quan đến việc sắp đặt các đối

tượng riêng lẻ vào dạng có lặp lại rõ ràng nhằm làm thuận lợi cho việc nhận biết nó trong ảnh hàng không.

Các yếu tố của giải đoán ảnhLiên hợp (association): các đối tượng hay các đặc

điểm đi kèm nhau mà không có sự sắp xếp không gian theo mẫu.

Trong giải đoán ảnh quân sự, liên hợp của các thiết bị nhất định là quan trọng, ví dụ có thể tìm thấy một lớp thiết bị quân sự nào đó dựa trên các thiết bị gần đó.

Các yếu tố của giải đoán ảnh Hình dạng (shape): hình dạng của các đặc điểm

là đầu mối cho việc định danh chúng. Ví dụ: mỗi cấu trúc và xe cộ có hình dạng đặc trưng làm cơ sở cho việc định danh.

Các yếu tố của giải đoán ảnhKích thước (size): kích thước quan trọng theo 2

cách sau đây:Thứ nhất: kích thước tương đối của một đối tượng

hay đặc điểm liên quan tới một đối tượng khác trong ảnh cung cấp cho người giải đoán khái niệm trực quan về tỷ lệ và độ phân giải, cho dù không thực hiện một đo đạc hay tính toán nào.

Thứ hai, các phép đo tuyết đối có thể coi là trợ giúp giải đoán. Các phép đo kích thước của đối tượng xác nhận định danh của nó. Hơn nữa các phép đo tuyệt đối cho phép thu thập các thông tin định lượng như độ dài, thể tích, …

Các yếu tố của giải đoán ảnhĐịa điểm (site): liên quan đến vị trí địa hình. Ví dụ:

công trình xử lý nước thải thường đặt ở vị trí địa hình thấp gần sông suối để gom nước thải từ vùng cao hơn hoặc cây ăn trái thường được định vị ở địa hình như sườn đồi hay gần hồ nước rộng.

Thông tin bổ trợ Thông tin bổ trợ là các thông tin dạng không ảnh hỗ

trợ giải đoán ảnh. Thực tế là tất cả các thông tin ảnh đã được người

giải đoán ảnh vận dụng trong công việc hàng ngày cũng như trong đào tạo nghề nghiệp.

Các thông tin không ảnh được khai thác như là bản đồ, thống kê và các tài liệu tương tự.

Hai điều kiện để các thông tin bổ trợ được phép và mong muốn được sử dụng là: Các thông tin này sử dụng để đưa vào báo cáo. Các thông tin tập trung vào một phần của ảnh hay

bản đồ với mục đích làm tăng độ chính xác và chi tiết của bản đồ cuối.

Khả năng giải đoán ảnh với thang tỷ lệ Ảnh viễn thám có thể biến đổi nhiều về chất lượng

phụ thuộc vào cả điều kiện môi trường và kỹ thuật khi thu thập ảnh.

Ở Mỹ, một số cơ quan chính phủ sử dụng thang tỷ lệ (rating scale) để đánh giá sự phù hợp của ảnh với một số mục đích ứng dụng cụ thể.

NIIRS (the National Imagery Interpretability Rating Scale) phát triển thang tỷ lệ cho ảnh đơn kênh và ảnh toàn sắc.

MSIIRS (the Multispectral Imagery Interpretability Rating Scale) phát triển thang tỷ lệ cho ảnh đa phổ.

“Chìa khóa” giải đoán ảnh “Chìa khóa” giải đoán ảnh được coi là những trợ

giúp có giá trị cho việc tổng kết thông tin phức tạp được diễn tả trong ảnh.

Các “chìa khóa” này có 2 mục đích: Có ý nghĩa trong việc huấn luyện những người mới

thiếu kinh nghiệm về giải đoán những nội dung phức tạp và không quen thuộc.

“chìa khóa” là những trợ giúp tham chiếu cho người giải đoán có kinh nghiệm trong việc tổ chức thông tin và làm mẫu cho một chủ đề nào đó.

“Chìa khóa” giải đoán ảnh “Chìa khóa” giải đoán ảnh là các tài liệu tham

chiếu được thiết kế để cho phép định danh một cách nhanh chóng và chính xác các đối tượng và đặc điểm được thể hiện trên ảnh hàng không.

“Chìa khóa” gồm 2 phần: (1) một bộ các ghi chú hay bộ ảnh đã chụp hay các

stereogram (2) các mô tả bằng lời văn hay hình ảnh, có thể là các

sơ đồ Các tài liệu này được tổ chức có hệ thống, cho

phép dễ dàng trích xuất ảnh cần thiết theo ngày tháng, theo mùa, vùng và đối tượng.

“Chìa khóa” giải đoán ảnh “Chìa khóa” có nhiều dạng và đã được sử dụng

nhiều năm trong các ngành khoa học sinh học như thực vật, động vật.

“Chìa khóa” được áp dụng đầu tiên từ Thế chiến II khi có nhu cầu huấn luyện một số lượng lớn người giải đoán ảnh thiếu kinh nghiệm phục vụ việc xác định các khí tài của các nhà sản xuất nước ngoài.

Sau chiến tranh, “chìa khóa” được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nông nghiệp, lâm nghiệp, đất đai.

“Chìa khóa” giải đoán ảnh “Chìa khóa” vẫn được sử dụng trong huấn

luyện, đào tạo và cả như tài liệu tham chiếu trợ giúp.

Các “chìa khóa” được thiết kế dùng riêng cho các chuyên gia gọi là các “ chìa khóa kỹ thuật” (technical keys). Các “chìa khóa phi kỹ thuật” được thiết kế dùng cho mức chuyên môn cấp thấp hơn.

Thông thường các chìa khóa được phân chia theo định dạng và tổ chức của nó.

“Chìa khóa” giải đoán ảnh Ví dụ:

Essay keys : bao gồm các mô tả được viết chi tiết cùng với các ghi chú ảnh, minh họa

File keys: là file ảnh cá nhân với các ghi chú, mà tính đầy đủ của nó phản ánh sự phong phú về kiến thức của người giải đoán. Nội dung và tổ chức của nó phù hợp với mục đích của người giải đoán và thậm chí có thể không phù hợp cho người khác sử dụng.

Giải đoán ảnh theo lớp (interpretive overlays) Thông thường trong giải đoán ảnh kiểu hướng

tài nguyên (resource-oriented) thì cần thiết phải tìm kiếm một số yếu tố liên quan tổ hợp phức tạp. Các yếu tố này cùng nhau định nghĩa phân bố và mẫu của đối tượng cần xem xét.

Ví dụ, thường mẫu đất có thể được tiết lộ bởi các mối quan hệ đặc biệt giữa các mô hình riêng của thảm thực vật, độ dốc, hệ thống thoát nước.

Giải đoán ảnh theo lớp (interpretive overlays)

Phương pháp giải đoán ảnh theo lớp là cách giải đoán ảnh để có được thông tin từ mối quan hệ phức tạp giữa các phân bố riêng biệt được ghi lại trong các ảnh viễn thám. Sự tương ứng giữa các mẫu riêng biệt có thể tiết lộ các mẫu khác không nhìn thấy trực tiếp ở trên hình ảnh.

Phương pháp này được áp dụng theo nghĩa là một loạt các lớp riêng cho mỗi ảnh được xem xét.


Ví dụ: Lớp đầu tiên có thể hiển thị các lớp chính gồm

thảm thực vật, bao gồm rừng rậm, rừng thưa, đồng cỏ và đất ngập nước.

Lớp thứ hai là các lớp bản đồ độ dốc, bao gồm cả mức, độ dốc nhẹ và độ dốc lớn.

Một lớp khác cho thấy mẫu thoát nước, và những lớp khác vẫn có thể hiển thị sử dụng đất và địa lý.

Vì vậy, đối với mỗi hình ảnh, người giải đoán có thể có đến năm hay sáu lớp, mỗi lớp mô tả một mẫu riêng biệt.


Bằng cách xếp chồng các lớp, người giải đoán có thể có được thông tin thể hiện bởi sự trùng hợp của một số mẫu. Từ kiến thức của mình về địa hình khu vực, người giải đoán có thể biết rằng trong điều kiện đất đai nhất định như nơi có cả sườn dốc và rừng rậm điều gì có thể xảy ra hay ở một chỗ khác nơi rừng rậm cùng với độ dốc nhẹ.

Từ những thông tin được thể hiện bởi một số mẫu, người giải đoán có thể xử lý được các thông tin,điều mà không thể có khi sử dụng bất kỳ mẫu đơn lẻ nào.


Hầu hết chúng ta đã quen thuộc với các loại ảo ảnh (visual illusion) .

Tầm quan trọng của khung cảnh

Ví dụ: ảo ảnh Rubin, trong đó người xem thấy hoặc là một chiếc bình màu trắng trên nền đen hoặc hai khuôn mặt trong bóng đối mặt với nhau trên nền trắng.

Sự thành công của ảo ảnh phụ thuộc vào khả năng gây nhầm lẫn của nó cho người xem để đánh giá mối quan hệ hình - nền.

Để làm rõ cảm nhận thị giác của một hình ảnh, hệ thống thị giác của chúng ta phải quyết định phần nào của một cảnh là hình (đặc điểm cần quan sát) và đâu là nền (nền có khi chỉ đơn giản là đường bao của hình).

Tầm quan trọng của khung cảnh

Tầm quan trọng của khung cảnh Thông thường, hệ thống thị giác của chúng ta kỳ

vọng phần nền tạo thành phần bao quát của một cảnh.

Ảnh ảo Rubin, giống như hầu hết ảo ảnh, có hiệu quả bởi vì nó được xoay sở để cách ly nhận thức của người xem về khung cảnh trong trường hợp này, bằng cách thiết kế hình ảnh sao cho hình và nền chiếm tỷ lệ ngang nhau trong cảnh.

Hệ thống thị giác của người xem không thể giải quyết sự mơ hồ, vì vậy người xem trải qua khó khăn trong việc giải thích ý nghĩa của các cảnh.

Tầm quan trọng của khung cảnh Ví dụ: đảo địa hình (relief inversion) xảy ra khi

ảnh hàng không của vùng bị che bóng có thể gây ra nhầm lẫn về địa hình.

Nhìn nổi (Stereovision) Đo nhìn nổi (stereoscopy) là khả năng thu được

thông tin về khoảng cách (hay trong trường hợp ảnh hàng không là độ cao) từ 2 ảnh của cùng 1 cảnh.

Nhìn nổi đóng góp thêm một chiều (dimension) quý giá trong việc thu thập thông tin từ ảnh hàng không.

Trong lĩnh vực đo đạc trên ảnh (photogrammetry), từ các khái niệm cho đến kỹ thuật đều đã phát triển đầy đủ nên ở đây chỉ đề cập đến mô tả công cụ đơn giản và ứng dụng của nó.

Thiết bị Stereoscope tạo thuận lợi cho xem các bức ảnh lập thể từ các ảnh hàng không.

Đơn giản và phổ biến nhất là kính bỏ túi.

Nhìn nổi (Stereovision)

Đơn giản, rẻ tiền, tạo thành một công cụ hỗ trợ giải đoán ảnh quan trọng, có thể được sử dụng trong nhiều tình huống, và giới thiệu các khái niệm nền tảng để hiểu về các công cụ tiên tiến hơn.

Stereoscope vẫn được dùng phổ biến nhất ngay cả với ảnh số.

Kính nhìn nổi gương (mirror stereoscope) giúp nhìn ảnh nổi rộng hơn, phóng đại ít hơn và hai mắt kính, được thiết kế để xem các film trong trên bàn sáng, có thể phóng to 20-40 lần.


Nhìn nổi (Stereovision) Nguyên lý kính nhìn nổi


Kính nhìn nổi gương (mirror stereoscope)

Nhìn nổi (Stereovision) Ví dụ kính nhìn nổi

Nhìn nổi (Stereovision) Sử dụng kính nhìn nổi cũng cần có kinh nghiệm để

đặt ảnh và kính cho đúng vị trí. Người giải đoán chọn ảnh hàng không sao cho hai

ảnh có vùng trùng lặp. Các điểm trùng lặp ở 2 ảnh được đặt cách nhau

khoảng 64mm hoặc có thể thay đổi chút ít. Đặt kính cố định phía trên ảnh rồi điều chỉnh mắt

kính để nhìn cho rõ các đặc điểm cần quan sát. Nếu các ảnh được đặt ở vị trí không chuẩn ảnh sẽ

bị nhòe (“float” và “drift”). Người phân tích ảnh sẽ cố để điều chỉnh sao cho

hai ảnh được nhập thành 1 và hiển thị thành 3 chiều.


Nhìn nổi (Stereovision) Có 3 kỹ thuật nhìn nổi:

Phân tách quang (optical separation): dùng stereoscope, là thiết bị quang cho phép người dùng nhìn riêng biệt hai ảnh trái phải.

Kính nổi xanh/đỏ (red/blue anaglyph): kính đeo được thiết kế mắt trái xanh, mắt phải đỏ làm cho mỗi mắt nhìn ảnh theo từng màu riêng, vùng bóng màu đỏ tươi (magenta) là vùng nhìn chung của cả hai mắt.

Nhìn nổi dùng kính phân cực (Polarized lenses): nhìn ảnh qua kính phân cực , phân cực ngang với mắt trái, thẳng với mắt phải, ảnh tổng hợp được nhìn một kính đặc biệt có phân cực vuông góc cho mắt trái hoặc mắt phải.


Tính toán tỷ lệ ảnh (image scale) Tỷ lệ là tính chất của bất kỳ ảnh nào. Hiểu biết về tỷ lệ ảnh là đặc biệt quan trong khi

đo đạc sử dụng ảnh và đồng thời cho biết sai số hình học trong các ảnh viễn thám.

Tỷ lệ biểu diễn quan hệ khoảng cách giữa 2 điểm trên ảnh và khoảng cách giữa 2 điểm tương ứng trên thực địa.

Quan hệ này có thể được diễn giải theo vài cách khác nhau.

Diễn giải bằng lời (word statement): đặt một đơn vị độ dài trên ảnh hay bản đồ tương ứng với một khoảng cách trên mặt đất. Ví dụ : “một xăng-ti-mét bằng năm ki-lô-mét”

Sử dụng thanh tỷ lệ (bar scale): thanh tỷ lệ có gắn nhãn tương ứng với độ dài trên mặt đất.

Sử dụng tỷ số RF (representative fraction): là tỷ số giữa khoảng cách ảnh và khoảng cách mặt đất. Cách này được sử dụng rộng rãi. Ví dụ: 1:50.000 hay 1/50.000 nghĩa là 1cm trên ảnh bằng 50.000cm trên mặt đất.

Tính toán tỷ lệ ảnh (image scale)

Bài toán tỷ lệ thông thường yêu cầu ước lượng tỷ lệ của từng bức ảnh riêng lẻ.

Phương pháp dùng độ dài tiêu cự và độ cao:


Độ cao ở đây là độ cao của máy bay so với mặt đất, không phải so với mực nước biển.

Do độ cao bay rất hiếm khi được biết một cách chính xác tại thời điểm chụp ảnh, và cũng do một số nguyên nhân gây lỗi tỷ lệ với từng bức ảnh nên ta phải coi kết quả tính toán là tỷ lệ xấp xỉ đối với từng vùng trên ảnh. Như vậy các giá trị tỷ lệ đó được coi là giá trị danh định của một bức ảnh.


Một cách khác để tính RF là dựa vào khoảng cách đã biết trên mặt đất


Hai điểm cần lưu ý liên quan đến tỷ lệ là: Tỷ lệ ảnh là thay đổi trên mọi khu vực của bức ảnh

nên ta không thể chắc chắn tuyệt đối chính xác kích thước của đối tượng nào đó.

Việc đo khoảng cách rất nhỏ trên ảnh thường không cho độ chính xác cao dẫn đến sai số khi ước lượng khoảng cách mặt đất.


Technology

Phan 2 chuong 5 - giai doan anh