TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỎ ĐỊA CH T -...
185
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT ĐỖ THỊ HOÀI NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP KỸ THUẬT NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA BÌNH ĐỒ ẢNH TỶ LỆ LỚN TỪ ẢNH VỆ TINH ĐỘ PHÂN GIẢI CAO LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội, Năm 2016
Transcript of TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỎ ĐỊA CH T -...
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT
ĐỖ THỊ HOÀI
NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP KỸ THUẬT
NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA BÌNH ĐỒ ẢNH TỶ
LỆ LỚN TỪ ẢNH VỆ TINH ĐỘ PHÂN GIẢI CAO
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
Hà Nội, Năm 2016
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT
ĐỖ THỊ HOÀI
NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP KỸ THUẬT
NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA BÌNH ĐỒ ẢNH TỶ
LỆ LỚN TỪ ẢNH VỆ TINH ĐỘ PHÂN GIẢI CAO
Ngành : Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ
Mã số : 62.52.05.03
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. PGS. TS TRẦN ĐÌNH TRÍ
2. TS NGUYỄN XUÂN LÂM
Hà Nội, Năm 2016
i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của riêng bản
thân tôi. Toàn bộ quá trình nghiên cứu được tiến hành một cách khoa học, các
số liệu, kết quả trình bày trong luận án là chính xác, trung thực và chưa từng
được ai công bố trong bất kỳ công trình nào
Tác giả
Đỗ Thị Hoài
ii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN .......................................................................................... i
MỤC LỤC .................................................................................................... ii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ......................................................... vi
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ............................................................... vii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ................................................................... viii
DANH MỤC PHỤ LỤC .............................................................................. x
MỞ ĐẦU ....................................................................................................... 1
1. Tính cấp thiết của đề tài ............................................................................ 1
2. Mục đích nghiên cứu ................................................................................. 2
3. Đối tượng nghiên cứu ............................................................................... 3
4. Nội dung nghiên cứu ................................................................................. 3
5. Phương pháp nghiên cứu ........................................................................... 4
6. Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn...................................................... 4
7. Các luận điểm bảo vệ ................................................................................ 5
8. Những điểm mới của luận án .................................................................... 5
9. Cơ sở tài liệu viết luận án .......................................................................... 5
10. Khối lượng và kết cấu của luận án .......................................................... 6
11. Lời cảm ơn .............................................................................................. 6
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ................ 7
1.1. Tình hình nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải cao để thành
lập bình đồ ảnh phục vụ cho công tác thành lập và hiện chỉnh bản đồ............. 7
1.1.1. Trên thế giới ........................................................................................... 7
1.1.2. Ở Việt Nam .......................................................................................... 12
1.2. Kết luận ................................................................................................ 19
CHƢƠNG 2. ĐẶC TÍNH KỸ THUẬT CỦA ẢNH VỆ TINH ĐỘ PHÂN
GIẢI CAO .................................................................................................. 21
iii
2.1. Các đặc tính kỹ thuật của vệ tinh độ phân giải cao .............................. 21
2.1.1. Các hệ thống vệ tinh độ phân giải cao .............................................. 21
2.1.2. Đặc điểm của quỹ đạo vệ tinh ............................................................ 24
2.1.3. Đặc điểm của bộ cảm biến ................................................................. 26
2.2. Một số đặc tính hình học của ảnh vệ tinh độ phân giải cao ................. 30
2.2.1. Đặc tính hình học................................................................................. 30
2.2.2. Sai số méo hình của ảnh vệ tinh ........................................................ 33
2.2.3. Độ phân giải và khả năng chiết tách thông tin từ ảnh vệ tinh ........ 35
2.3. Thành lập bản đồ tỷ lệ lớn từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao ................. 38
2.3.1. Khả năng chiết tách thông tin từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao ...... 38
2.3.2. Yêu cầu độ chính xác của ảnh vệ tinh độ phân giải cao cho việc
thành lập bản đồ ............................................................................................. 42
2.4. Kết luận chương 2 ................................................................................ 45
CHƢƠNG 3. BÌNH ĐỒ ẢNH VỆ TINH VÀ QUY TRÌNH THÀNH LẬP
..................................................................................................................... 46
3.1. Khái niệm về bình đồ ảnh vệ tinh và phương pháp thành lập bình đồ
ảnh ................................................................................................................... 46
3.1.1. Khái niệm bình đồ ảnh vệ tinh ........................................................... 46
3.1.2. Cơ sở khoa học của phương pháp nắn ảnh ....................................... 48
3.2. Quy trình thành lập bình đồ ảnh vệ tinh .............................................. 49
3.3. Các phương pháp nắn ảnh vệ tinh ........................................................ 55
3.3.1. Phương pháp nắn theo mô hình vật lý .............................................. 56
3.3.2. Phương pháp nắn ảnh theo hàm đa thức ........................................... 60
3.4. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của nắn ảnh vệ tinh .............. 71
3.4.1. Ảnh hưởng của độ phân giải của ảnh vệ tinh ................................... 72
3.4.2. Ảnh hưởng của mô hình toán học sử dụng để nắn ảnh ................... 73
3.4.3. Ảnh hưởng của điểm khống chế ảnh ................................................. 73
iv
3.4.4. Ảnh hưởng của mô hình số độ cao (DEM) ...................................... 76
3.5. Trộn ảnh ............................................................................................... 78
3.5.1. Phương pháp biến đổi hệ màu RGB-IHS-RGB ............................... 78
3.5.2. Phương pháp phân tích thành phần chính - PCA ............................ 80
3.5.3. Phương pháp tổ hợp các kênh ............................................................ 81
3.5.4. Phương pháp nhân ảnh (Multiplicative method) .......................... 82
3.5.5. Phương pháp trộn ảnh lọc tần số cao (HPF- High Pass Filter ...... 82
3.6. Tiêu chuẩn đánh giá độ chính xác của bình đồ ảnh ............................. 83
3.7. Kết luận chương 3 ................................................................................ 85
CHƢƠNG 4. CÁC GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA
BÌNH ĐỒ TRỰC ẢNH TỶ LỆ LỚN TỪ ẢNH VỆ TINH ĐỘ PHÂN
GIẢI CAO .................................................................................................. 86
4.1. Phân tích dữ liệu và khu vực thực nghiệm........................................... 86
4.1.1. Dữ liệu thực nghiệm ............................................................................ 86
4.1.2. Đặc điểm địa lý khu vực thực nghiệm .............................................. 90
4.2. Giải pháp số lượng, đồ hình bố trí điểm khống chế ảnh ...................... 94
4.2.1. Sơ đồ phương án bố trí điểm khống chế ảnh ................................... 94
4.2.2. Kết quả đánh giá độ chính xác ........................................................... 97
4.3. Lựa chọn mô hình nắn với trường hợp khối ảnh ............................... 100
4.4. Độ chính xác của bình đồ ảnh từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao khi sử
dụng mô hình DEM. ...................................................................................... 102
4.5. Lựa chọn phương pháp trộn ảnh đối với ảnh độ phân giải cao ......... 108
4.5. Xây dựng phần mềm đánh giá chất lượng bình đồ ảnh. .................... 114
4.5.1. Sơ đồ khối của chương trình ............................................................ 116
4.5.2. Công cụ của chương trình ................................................................ 117
4.5.3. Tính năng ............................................................................................ 117
4.5.4. Giao diện của chương trình .............................................................. 117
v
4.5.5. Các bước thực hiện của chương trình ............................................. 118
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................. 123
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ ĐÃ
CÔNG BỐ CÓ LIÊN QUAN TỚI LUẬN ÁN ....................................... 126
TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................
PHỤ LỤC .......................................................................................................
vi
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Chữ
viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt
CCD Charge-couple device Bộ cảm biến
CSDL Cơ sở dữ liệu
DBM Digital Building Model Mô hình nhà
DEM Digital Elevation Model Mô hình số độ cao
DLT Direct Linear Transforma-
tion
Mô hình chuyển đổi tuyến tính
trực tiếp
DSM Digital Surface Model Mô hình số bề mặt
DTM Digital Terrain Model Mô hình số địa hình
GIS Geographic Information Sys-
tem Hệ thống thông tin địa lý
GPS Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu
GSD Ground Sampling Distance Độ phân giải trên mặt đất
HPF High Pass Filter Lọc tần số cao
LiDAR Light Detection And
Ranging Công nghệ đo Laser
OLI Operational Land Imager Bộ thu nhận ảnh mặt đất
PT Projective Transform Mô hình phép chiếu
RFCs Rational Function Coeffi-
cients Các hệ số hàm hữu tỷ
RFM Rational Function Model Mô hình hàm hữu tỷ
SSTP Sai số trung phương
TDI Time Delay and Integration Bộ cảm biến tích hợp và làm trễ
thời gian
TIN Triangulated Irregular Net-
work
Cấu trúc mạng tam giác không đều
của mô hình số độ cao
TIRS Thermal Infrared Sensor Bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt
vii
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1. Bảng tổng hợp các đặc tính kỹ thuật của ảnh vệ tinh độ phân giải cao22
Bảng 2.2. Nội dung thông tin có thể đoán đọc được trên ảnh IKONOS đối chiếu
với yêu cầu thành lập bản đồ 1:5 000 theo [27] ..................................................... 39
Bảng 2.3. Nội dung thông tin có thể được nhận biết từ ảnh QuickBird ............... 41
Bảng 3.1: Số lượng điểm không chế tối thiểu cho các mô hình hàm đa thức ...... 61
Bảng 3.2. Giá trị xê dịch vị trí điểm ảnh nắn vệ tinh do ảnh hưởng của sai số mô
hình số độ cao ........................................................................................................... 77
Bảng 4.1. Thông số của ảnh WorldView - 2 dùng trong thử nghiệm .................. 87
Bảng 4.2. Các hệ số của mô hình RPC ................................................................... 89
Bảng 4.3. SSTP vị trí điểm kiểm tra của mô hình nắn chỉnh hình học (đơn vị
mét) ........................................................................................................................... 98
Bảng 4. 4. Chỉ số đánh giá chất lượng phổ ảnh sau trộn .................................... 113
Bảng 4.5. Chỉ số tương quan (Corr) của ảnh trước và sau khi trộn ................... 114
viii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Ảnh GeoEye - 1 với các điểm khống chế và điểm kiểm tra ................ 10
Hình 1.2. Ảnh Geoeye với các điểm khống chế dùng để nắn ảnh ........................ 11
Hình 1.3. Bình đồ ảnh Quickbird [19] .................................................................... 14
Hình 1.4. Mối quan hệ hình học giữa ảnh và bề mặt trái đất ................................ 16
Hình 2.1. Quỹ đạo đồng bộ Mặt trời ....................................................................... 25
Hình 2.2. Phạm vi của trạm thu ảnh vệ tinh ........................................................... 26
Hình 2.3. Cách bố trí các phần tử CCD của bộ cảm biến thu chụp ...................... 27
Hình 2.4. Cách bố trí các hàng CCD so le với nhau của bộ cảm biến toàn sắc .. 28
Hình 2.5. Bộ cảm biến TDI đối với chế độ quét theo hai hướng Bắc sang Nam
với dòng quét đầu tiên là nét đứt và ngược lại với hướng từ Nam sang Bắc ...... 30
Hình 2.6. Nguyên tắc quét ảnh dạng chổi quét ...................................................... 31
Hình 2.7. Nguyên tắc quét ảnh của dạng máy quét chổi đẩy ................................ 33
Hình 2.8. Méo hình do các nguồn sai số trong của bộ cảm biến .......................... 34
Hình 2.9. Méo hình do các nguồn sai số ngoài của bộ cảm biến .......................... 34
Hình 2.10. Ảnh toàn sắc và ảnh pan-sharpened QuickBird .................................. 42
Hình 3.1. Xê dịch vị trí điểm ảnh do chênh cao địa hình ...................................... 47
Hình 3.2. Sơ đồ quy trình công nghệ thành lập bình đồ ảnh vệ tinh .................... 50
độ phân giải cao ....................................................................................................... 50
Hình 3.3: Sai số xác định điểm khống chế trên ảnh ............................................. 74
Hình 3.4: Sai số đoán nhận điểm ảnh trên ảnh vệ tinh .......................................... 75
Hình 3.5. Xê dịch vị trí điểm ảnh do ảnh hưởng của chênh cao giữa điểm địa
hình và mặt phẳng nắn ảnh, hoặc sai số của DEM ................................................ 76
Hình 4.1. Sự khác biệt về độ phân giải giữa kênh toàn sắc và kênh đa phổ ........ 91
Hình 4.2. Vị trí có chênh cao địa hình trên ảnh toàn sắc - WorldView2 ............. 92
Hình 4.3. Phân bố khu vực địa hình trên ảnh WorldView-2 – Bắc Giang ........... 93
Hình 4.4. Nội dung của cơ sơ dữ liệu ..................................................................... 95
ix
Hình 4.5. Sơ đồ phương án sử dụng điểm khống chế ........................................... 97
Hình 4.6. Sơ đồ bố trí điểm khống chế và điểm kiểm tra ................................... 101
Hình 4.7: DEM được lấy từ CSDL bằng bay quét Lidar ................................... 103
Hình 4.8. Bình đồ ảnh số lấy từ CSDL nền thông tin địa lý tỷ lệ 1:5 000 ........ 103
Hình 4.9. Sơ đồ bố trí điểm khống chế ................................................................ 104
Hình 4.11. Một số pixel bị trượt khi sử dụng DEM 1 (b) .................................. 107
Hình 4.12. Kết quả các phương pháp trộn ảnh ................................................... 110
Hình 4.13. Phân tích đồ thị Histogram của các phương pháp trộn ảnh ............. 111
Hình 4.14. Sơ đồ khối của chương trình.............................................................. 116
Hình 4.15. Menu Đánh giá chất lượng bình đồ ảnh ........................................... 117
Hình 4.16. Sơ đồ các bước thực hiện của chương trình ..................................... 118
Hình 4.17. File ảnh nắn ........................................................................................ 119
Hình 4.18. Chương trình Đánh giá chất lượng của bình đồ ảnh ........................ 119
Hình 4.19. Xuất điểm khống chế ngoại nghiệp lên bình đồ cần kiểm tra ......... 120
Hình 4.20. Kiểm tra độ chính xác của ảnh nắn ................................................... 121
Hình 4.21. Kết quả sai số nắn ảnh ....................................................................... 121
Hình 4.22. Kết quả sai số tiếp biên ...................................................................... 122
x
DANH MỤC PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Kết quả nắn ảnh theo mô hình hàm đa thức ................................ 146
Phụ lục 2: Kết quả nắn ảnh theo mô hình chuyển đổi tuyến tính trực tiếp ... 155
Phụ lục 3: Kết quả nắn ảnh theo mô hình chuyển đổi phép chiếu ................ 157
Phụ lục 4: Kết quả nắn ảnh theo mô hình hàm đa thức hữu tỷ ..................... 166
Phụ lục 5: Kết quả sai số mặt phẳng của điểm khống chế khi sử dụng DEM
khác nhau ....................................................................................................... 176
Phụ lục 6: Nguồn của chương trình .............................................................. 180
1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Ngày nay, sự phát triển của công nghệ viễn thám và đặc biệt là việc
nâng cao độ phân giải không gian đã mở ra những triển vọng quan trọng trong
việc sử dụng tư liệu viễn thám cho việc lập bản đồ từ ảnh vệ tinh. Với công
nghệ truyền thống, thành lập và hiện chỉnh bản đồ chủ yếu dựa trên ảnh hàng
không. Với sự phát triển của khoa học công nghệ, việc chế tạo ra các bộ cảm
biến có độ phân giải hình học cao (độ phân giải mặt đất nhỏ hơn 1 m) cho
phép chúng ta tin tưởng rằng trong một thời gian ngắn ảnh vệ tinh sẽ được sử
dụng rộng rãi trong việc thành lập và hiện chỉnh bản đồ tỷ lệ lớn. Đặc biệt là
các vệ tinh được lắp đặt các bộ cảm biến cho phép thu nhận những cảnh ảnh
toàn sắc có độ phân giải cao đã được phóng lên và đang vận hành, khai thác
tốt như IKONOS, QuickBird, OrbView-3, Worldview-1,2,3 (Mỹ), EROS-A
(Israel). Tần suất chụp lặp lại cùng một vị trí trên bề mặt đất cũng là rất cao
(trong khoảng từ 1 ngày đến 3,5 ngày). Trong tương lai sẽ có nhiều quốc gia
tiếp tục phóng lên quỹ đạo những vệ tinh thu chụp ảnh độ phân giải cao.
Cùng với việc phát triển của công nghệ thu chụp ảnh vệ tinh là sự phát
triển của công nghệ xử lý ảnh độ phân giải cao, tư liệu viễn thám đã được sử
dụng rất nhiều trong các lĩnh vực kinh tế, khoa học kỹ thuật, đặc biệt là trong
lĩnh vực thành lập và hiện chỉnh bản đồ. Hiện nay, để thành lập và hiện chỉnh
bản đồ địa hình người ta sử dụng bình đồ ảnh được thành lập từ tư liệu ảnh vệ
tinh. Để có được bình đồ ảnh từ dữ liệu là ảnh vệ tinh, phải tiến hành nắn
chỉnh hình học nhằm loại trừ hay hạn chế các ảnh hưởng của rất nhiều nguyên
nhân khác nhau tới vị trí từng điểm ảnh. Với ảnh đã được nắn, tiến hành thành
lập bình đồ ảnh. Bình đồ ảnh sẽ được sử dụng để đo vẽ phần địa vật của nội
dung bản đồ.
2
Chất lượng của bình đồ ảnh vệ tinh trước hết phụ thuộc vào chất lượng
tư liệu ảnh gốc, vào phương pháp nắn chỉnh hình học, vào trình độ, kỹ năng
và kinh nghiệm của người xử lý.
Ở Việt Nam các loại ảnh SPOT 5m và SPOT 2,5m đã được sử dụng
trong các công trình hiện chỉnh bản đồ địa hình tỷ lệ 1:25 000, thành lập trực
ảnh vệ tinh tỷ lệ 1:10 000 hỗ trợ cho đợt Tổng kiểm kê đất đai năm 2005 và
2015. Hiện chỉnh bản đồ nền là ứng dụng của ảnh vệ tinh độ phân giải cao
được áp dụng nhiều ở Việt Nam và có xu hướng tăng tỷ lệ bản đồ hiện chỉnh
lên1:5 000 và lớn hơn. Tuy ảnh vệ tinh độ phân giải cao đã có những ứng
dụng trong thực tế ở Việt Nam nhưng quy mô ứng dụng còn hạn chế, chưa áp
dụng sản xuất rộng rãi, chưa mang tính sản xuất đại trà. Việc lựa chọn tư liệu
ảnh viễn thám, thành lập và đánh giá độ chính xác của bình đồ ảnh vệ tinh độ
phân giải cao chủ yếu được thực hiện theo kinh nghiệm cho nên quá trình
khai thác thông tin từ bình đồ ảnh chưa thể hiện rõ ưu thế về kinh tế - kỹ
thuật. Với nhu cầu cấp thiết đó và lòng mong muốn đóng góp phần nhỏ của trí
thức bản thân cho sự phát triển của công nghệ viễn thám, nghiên cứu sinh
chọn đề tài: “Nghiên cứu một sô giải pháp kỹ thuật nâng cao độ chính xác
của bình đồ ảnh tỷ lệ lớn từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao”.
2. Mục đích nghiên cứu
- Nghiên cứu nguyên lý thu nhận và đặc điểm của ảnh vệ tinh độ phân
giải cao; quy trình và các nguồn sai số ảnh hưởng đến độ chính xác trong quá
trình thành lập bình đồ ảnh vệ tinh độ phân giải cao để từ đó đưa ra giải pháp
kỹ thuật nhằm nâng cao độ chính xác của bình đồ ảnh tỷ lệ lớn từ ảnh vệ tinh
độ phân giải cao;
- Nâng cao trình độ tiếp cận và phục vụ sản xuất theo hướng chính xác
và nhanh chóng mà hiện đại đáp ứng được nhu cầu thực tiễn;
3
- Bổ sung kiến thức cho bản thân nhằm phục vụ tốt cho công tác nghiên
cứu khoa học và ứng dụng vào thực tiễn sản xuất tại đơn vị.
3. Đối tƣợng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận án là:
- Ảnh vệ tinh quang học độ phân giải cao;
- Các mô hình toán học sử dụng để nắn ảnh trên cơ sở sử dụng các số
liệu gốc khác nhau;
- Các nguồn sai số ảnh hưởng đến độ chính xác của bình đồ ảnh tỷ lệ
lớn được thành lập từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao, phục vụ cho công tác
thành lập và hiện chỉnh bản đồ địa hình.
4. Nội dung nghiên cứu
- Tổng quan các tài liệu, các công trình nghiên cứu đã có trên thế
giới cũng như ở Việt Nam liên quan đến phương pháp nắn chỉnh hình học
ảnh vệ tinh.
- Nghiên cứu đặc điểm kỹ thuật của ảnh vệ tinh độ phân giải cao;
- Nghiên cứu quy trình thành lập bình đồ ảnh từ ảnh vệ tinh độ phân
giải cao;
- Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sai số nắn chỉnh hình học ảnh
vệ tinh bao gồm các nguồn sai số, mô hình toán học nắn chỉnh ảnh vệ tinh
- Độ chính xác nắn chỉnh hình học của ảnh vệ tinh và các sai số ảnh
hưởng đến độ chính xác đáp ứng cho việc thành lập bình đồ ảnh phục vụ
thành lập hiện chỉnh bản đồ địa hình với tỷ lệ phù hợp;
- Triển khai thử nghiệm và xây dựng phần mềm đánh giá chất lượng
bình đồ ảnh
4
5. Phƣơng pháp nghiên cứu
- Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Tìm kiếm thu thập các tài liệu
và cập nhật thông tin trên mạng Internet có liên quan đến ảnh vệ tinh độ
phân giải cao của các nhà khoa học trên thế giới và ở Việt Nam. Từ đó rút
ra được ưu nhược điểm để khắc phục, giải quyết những tồn tại mà đề tài sẽ
nghiên cứu đến.
- Phương pháp phân tích: Sử dụng các phương pháp tổng hợp tài liệu,
so sánh chọn lọc các mô hình kỹ thuật hợp lý cho bài toán nắn ảnh vệ tinh,
đánh giá khách quan các yếu tố để đưa ra kết luận chính xác làm cơ sở để giải
quyết các vấn đề đặt ra.
- Phương pháp chuyên gia: Trao đổi, học hỏi kinh nghiệm của đội ngũ
chuyên gia trong lĩnh vực ảnh viễn thám để tìm ra các giải pháp tối ưu trong
quá trình nghiên cứu
- Phương pháp thực nghiệm: Tiến hành thực nghiệm làm rõ vấn đề đặt
ra trong nghiên cứu.
6. Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn
- Ý nghĩa khoa học:
+ Góp phần bổ sung, hoàn thiện một số vấn đề về phương pháp luận
trong việc thành lập bản đồ địa hình và hiện chỉnh bản đồ bằng ảnh vệ tinh độ
phân giải cao;
+ Đưa ra được cơ sở khoa học và đề xuất các giải pháp kỹ thuật nhằm
nâng cao độ chính xác của bình đồ ảnh được thành lập từ ảnh vệ tinh độ phân
giải cao, phục vụ cho công tác đo vẽ và hiện chỉnh bản đồ tỷ lệ lớn.
- Ý nghĩa thực tiễn:
5
+ Đưa ra một số giải pháp nâng cao độ chính xác của bình đồ ảnh được
thành lập từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao, phục vụ cho công tác đo vẽ và hiện
chỉnh bản đồ tỷ lệ lớn.
7. Các luận điểm bảo vệ
Luận điểm 1: Ảnh vệ tinh độ phân giải cao hoàn toàn có khả năng sử
dụng để thành lập và hiện chỉnh bản đồ tỷ lệ lớn.
Luận điểm 2: Để nâng cao hiệu quả kinh tế, kỹ thuật sử dụng ảnh vệ
tinh độ phân giải cao trong thành lập và hiện chỉnh bản đồ, công tác nắn ảnh
phục vụ cho thành lập bình đồ ảnh phải được thực hiện theo các thuật toán
nắn ảnh phù hợp với từng tư liệu ảnh, số liệu gốc và dạng địa hình.
Luận điểm 3: Cơ sở dữ liệu nền thông tin địa lý hoàn toàn có thể sử
dụng như một loại số liệu gốc để nắn ảnh vệ tinh.
8. Những điểm mới của luận án
- Nghiên cứu xác lập cơ sở khoa học và đề xuất giải pháp nâng cao độ
chính xác của nắn ảnh vệ tinh độ phân giải cao.
- Đề xuất giải pháp sử dụng số liệu gốc trong quá trình nắn chỉnh hình
học nhằm tăng hiệu quả kinh tế và độ chính xác của bình đồ ảnh từ ảnh vệ
tinh độ phân giải cao phục vụ công tác thành lập và hiện chỉnh bản đồ tỷ lệ
lớn từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao.
- Hoàn thiện cơ sở lý thuyết và xây dựng phần mềm đánh giá chất
lượng của bình đồ ảnh.
9. Cơ sở tài liệu viết luận án
- Các tài liệu trong và ngoài nước trong lĩnh vực trắc địa, trắc địa ảnh
viễn thám và hệ thống thông tin địa lý.
6
- Các bài viết, công trình nghiên cứu, các báo cáo, các luận văn, trên
tạp chí khoa học chuyên ngành Đo ảnh và viễn thám trong và ngoài nước.
- Một số kết quả thực nghiệm tại Viện Khoa học Đo đạc và Bản đồ,
Cục Viễn thám Quốc gia và một số cơ quan trong lĩnh vực viễn thám.
- Các công trình nghiên cứu của tác giả.
10. Khối lƣợng và kết cấu của luận án
Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận án có 4 chương:
Chương 1. Tổng quan về tình hình nghiên cứu
Chương 2. Ảnh vệ tinh độ phân giải cao
Chương 3. Bình đồ ảnh vệ tinh độ phân giải cao và quy trình thành lập
Chương 4. Các giải pháp kỹ thuật nâng cao độ chính xác của bình đồ
ảnh tỷ lệ lớn từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao.
11. Lời cảm ơn
Luận án được hoàn thành tại Bộ môn Đo ảnh và Viễn Thám - Khoa
Trắc địa Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, dưới sự
hướng dẫn khoa học của PGS.TS Trần Đình Trí và TS Nguyễn Xuân Lâm.
Trong quá trình thực hiện luận án, tác giả luôn nhận được sự giúp đỡ
của các thầy, cô giáo trong Bộ môn Đo ảnh và Viễn Thám, Phòng Đào tạo sau
đại học, Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Lãnh đạo Trường đại học
Mỏ - Địa chất, Viện Khoa học Đo đạc và Bản đồ, Cục Viễn thám Quốc gia,
Cục Đo đạc và Bản đổ Việt Nam
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc đến tất cả các nhà
khoa học, các thầy cô giáo, các cơ quan, các bạn đồng nghiệp và những người
thân đã tận tình giúp đỡ tác giả hoàn thành luận án.,..
7
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
Hiện nay, các nước phát triển trên thế giới đang nghiên cứu và sản xuất
các vệ tinh chụp ảnh có độ phân giải ngày càng cao. Ảnh vệ tinh độ phân giải
cao đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt trong lĩnh vực thành
lập và hiện chỉnh bản đồ địa hình. Nội dung chương 1 trình bày tổng quan và
đánh giá những kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước về các phương pháp
nâng cao độ chính xác thành lập và hiện chỉnh bản đồ địa hình tỷ lệ lớn từ ảnh
vệ tinh độ phân giải cao
1.1. Tình hình nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải cao để
thành lập bình đồ ảnh phục vụ cho công tác thành lập và hiện chỉnh bản đồ
1.1.1. Trên thế giới
Hiện nay, kỹ thuật viễn thám đang có những bước phát triển mạnh mẽ.
Các vệ tinh nhỏ và có độ phân giải cao (nhỏ hơn 1m) đang được nghiên cứu
và phát triển thành công như vệ tinh WorldView, QuickBird, IKONO,
KOMSAT... Cùng với sự phát triển của kỹ thuật thu nhận ảnh là sự phát
triển các nghiên cứu về các phương pháp xử lý dữ liệu ảnh vệ tinh độ phân
giải cao phục vụ cho các công tác thành lập và hiện chỉnh bản đồ địa hình tỷ
lệ lớn, thành lập các bản đồ chuyên đề lớp phủ và các ứng dụng từ ảnh vệ
tinh độ phân giải cao.
Quy trình để thành lập bản đồ hoặc hiện chỉnh bản đồ địa hình từ tư
liệu ảnh độ phân giải cao cần thực hiện qua các bước chính sau:
- Tiền xử lý ảnh bao gồm hiệu chỉnh về giá trị phổ phản xạ và các sai số
hình học của hệ thống vệ tinh.
- Nắn và hiệu chỉnh ảnh về hệ tọa độ quốc gia, loại bỏ sai số ảnh hưởng
của chênh cao địa hình...
8
- Đo vẽ và biên tập bản đồ.
Như vậy, kết quả độ chính xác đo vẽ và biên tập bản đồ phụ thuộc vào
độ chính xác của bước tiền xử lý ảnh và hiệu chỉnh hình học ảnh. Các nhà
khoa học trên thế giới đã đưa ra các kỹ thuật xử lý nhằm nâng cao độ chính
xác hình học của ảnh vệ tinh dựa trên các tư liệu ảnh vệ tinh khác nhau. Các
nghiên cứu về kỹ thuật xử lý nâng cao độ chính xác của anh vệ tinh độ phân
giải cao vẫn đang được các nhà khoa học trên thế giới quan tâm thử nghiệm
cùng với sự ra đời của các thế hệ vệ tinh mới.
Các kết quả nghiên cứu được thể hiện qua các lĩnh vực chính như sau:
Thứ nhất: Về hiệu chỉnh ảnh hưởng các sai số do bản thân chuyển
động và do cấu tạo của bộ cảm đến độ chính xác hình học của ảnh. Quá trình
chuyển động của vệ tinh bao gồm việc xác định chính xác các thông số quỹ
đạo, vị trí góc chụp, góc ngưỡng, cấu tạo và đặc tính thu nhận của bộ cảm vệ
tinh sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác hình học của các pixel trên ảnh.
Năm 2001, Saeid Sadeghian và các cộng sự [54], trong nghiên cứu này
nhóm tác giả đã đưa ra kết quả nghiên cứu nâng cao độ chính xác hiệu chỉnh
hình học bằng cách sử dụng các điểm khống chế ngoại nghiệp khi không có
đầy đủ các dữ liệu chụp ảnh như thông số quỹ đạo, vị trí chụp, góc ngưỡng
cấu tạo và đặc tính thu nhận của bộ cảm vệ tinh sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến độ
chính xác hình học của các pixel trên ảnh. Nhóm tác giả đã sử dụng mô hình
chuyển đổi tuyến tính trực tiếp (DLT) để nắn chỉnh. Khu vực thử nghiệm trên
một khu vực của miền Tây của Iran, sử dụng tư liệu ảnh SPOT 5 m và kết quả
là RMSExy là 8,44 m đáp ứng với việc hiện chỉnh bản đồ tỷ lệ 1:50 000.
Ngoài ra nhóm tác giả còn so sánh với kết quả hiệu chỉnh hình học trên ảnh
hàng không KFA-1000 thì kết quả đạt độ chính xác tương đương nhau.
9
Thứ hai: Về hiệu chỉnh ảnh hưởng của các điều kiện thu nhận ảnh vệ
tinh bao gồm các điều kiện chiếu sáng của mặt trời, ảnh hưởng của khí quyển,
ảnh hưởng của chênh cao địa hình và độ cong của quả đất.
Năm 2008, Jindong Wu và các cộng sự trong tài liệu [41] đã đề xuất
phương pháp hiệu chỉnh ảnh hưởng của chênh cao địa hình trong các điều
kiện chiếu sáng khác nhau đến độ chính xác xác định vị trí các điểm trên ảnh
vệ tinh độ phân giải cao.
- Đề xuất phương pháp nâng cao độ chính xác thành lập bản đồ địa hình
tỷ lệ lớn từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao. Các phương pháp được các nhà khoa
học đề xuất chủ yếu để nâng cao độ chính xác về mặt phẳng và độ chính xác
về độ cao trong quá trình thành lập bản đồ tỷ lệ lớn.
+ Năm 2006, Didier Massonnet, Charles Elachi [25], trong nghiên cứu
này nhóm tác giả đã nghiên cứu các giải pháp kỹ thuật nâng cao độ chính xác
thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ lớn từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao có sử dụng
kỹ thuật giao thoa ảnh radar.
+ Năm 2007, Li Zhang, Armin Gruen [44], nhóm tác giả đã nghiên cứu
khả năng tự động tạo mô hình số bề mặt từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao như
IKONOS, SPOT 5 HRG/HRS (ảnh lập thể độ phân giải cao HRS - High
Stereoscopic Resolution) lấy khu vực thử nghiệm với diện tích là 1,6 km2
thuộc thành phố Thun thuộc bang Bern của Thụy Sỹ. Và kết quả đạt độ chính
xác: đối với khu vực cây và bụi cây là 2 m ÷ 3 m, trong khi đối với khu vực
đất trống độ chính xác là khoảng 1 m hoặc thậm chí tốt hơn.
- Ngoài ra trong tài liệu của Y.Meguro và C.S.Fraser [64], nhóm tác giả
đã đề cập đến phương pháp thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ lớn từ ảnh vệ tinh
lập thể GeoEye - 1 trong khu vực với diện tích khoảng 250 km2 thuộc thành
phố Tsukuba thuộc tỉnh Ibaraki của Nhật Bản. Trong nghiên cứu này sử dụng
10
hơn 100 điểm khống chế (hình 1.1) và kết quả đạt được độ chính xác về mặt
phẳng là 0.4 m và độ cao là 0.8 m.
Hình 1.1. Ảnh GeoEye - 1 với các điểm khống chế và điểm kiểm tra
- Năm 2012, Martina L. Hobi và Christian Ginzler [49], trong nghiên
cứu nhóm tác giả đã đề xuất thành lập mô hình số độ cao trong khu vực giữa
hai thành phố Zurich và Baden ở Thụy Sỹ bằng ảnh vệ tinh độ phân giải cao
lập thể Worlview-2 và sử dụng mô hình hàm đa thức hữu tỷ để hiệu chỉnh sai
số. Và kết quả đạt được độ chính xác về độ cao đối với khu vực bằng phẳng
và thực phủ ít là 0.24 m, còn đối với khu vực địa hình khó khăn có thực phủ
lớn là 1.85 m.
Thứ 3: Về khả năng nâng cao độ chính xác vị trí điểm địa vật thì
phương pháp chủ yếu là hiệu chỉnh hình học, sử dụng các mô hình hiệu chỉnh
và nâng cao độ chính xác và số lượng các điểm khống chế nắn ảnh.
11
Năm 2009, Shijie Liu [55], trong nghiên cứu tác giả đã quan tâm đến
việc nắn chỉnh ảnh Theos của Thái Lan. Tác giả đã nghiên cứu ứng dụng của
ảnh Theos trong quá trình nắn ảnh, tác giả đã tập trung vào mô hình định
hướng cảm biến. Cụ thể tác giả đã sử dụng hệ thống phần mềm Barista đo ảnh
của ảnh vệ tinh để đánh giá độ chính xác tham chiếu địa lý của ảnh Theos, bao
gồm các cảnh ảnh và dải ảnh, đã được tiến hành trong vùng thực nghiệm tại Úc
diện tích (25 km x 100 km). Tác giả đã thực nghiệm trên một tập hợp 5 ảnh
nằm cùng trên một qũi đạo. Kết quả chứng minh với 06 điểm khống chế sử
dụng 03 ảnh thì độ chính xác mặt phẳng của các điểm ảnh có thể đạt được nhỏ
hơn khoảng 02 pixel so với số lượng điểm khống chế đó trên tập hợp 05 ảnh
Năm 2010, trong tài liệu Kyaw Sann OO và Masataka TAKAGI [43],
tác giả dùng ảnh Geoeye độ phân giải cao sử dụng để nắn. Trong nghiên cứu
này, các tác giả quan tâm đến các điểm khống chế ảnh và coi đó như một yếu
tố quyết định độ chính xác của bình đồ ảnh tạo ra.
Hình 1.2. Ảnh Geoeye với các điểm khống chế dùng để nắn ảnh
12
Các điểm khống chế được sử dụng trong việc nắn ảnh vệ tinh, tọa độ và
độ cao có thể được xác định bằng các phương pháp khác nhau như: Đo trực
tiếp ngoại nghiệp; lấy từ bản đồ địa hình tỷ lệ lớn hoặc từ các cơ sở dữ liệu đã
được xây dựng trước đó. Khi nắn ảnh vệ tinh độ phân giải cao dưới 1m với
mục đích thành lập bình đồ ảnh tỷ lệ lớn, thì số lượng các điểm khống chế
phải nhiều lên và yêu cầu độ chính xác tọa độ của các điểm không chế phải có
độ chính xác cao. Trong nghiên cứu này nhóm tác giả đã thử nghiệm một khu
vực có diện tích rất lớn, địa hình đặc biệt khó khăn. Dẫn đến việc đi lại cho
quá trình đo nối điểm khống chế ngoại nghiệp gặp rất nhiều khó khăn thậm
chí có những nơi không thể đo được. Vì thế, nhóm tác giả đã lựa chọn phương
án là sử dụng 10 điểm khống chế ảnh đã có tọa độ và độ cao có sẵn ở các tài
liệu khác. Kết quả đã khẳng định khống chế ảnh này có thể sử dụng như
khống chế đo ngoại nghiệp.
Các vấn đề nghiên cứu nâng cao độ chính xác của nắn ảnh vệ tinh được
trình bày trong các tài liệu. Tuy nhiên, khi tham khảo các báo cáo khoa học
này gần như chỉ là những thông tin cơ sở, rất khó tiếp thu và triển khai.
1.1.2. Ở Việt Nam
Ở Việt Nam cùng với sự phát triển công nghệ viễn thám và hệ thông tin
địa lý, việc xử lý số liệu ảnh vệ tinh từ nhiều nguồn vệ tinh khác nhau nhằm
quản lý tài nguyên thiên nhiên và môi trường là nhu cầu rất cần thiết trong
nhiều năm qua. Những cam kết bảo vệ tài nguyên thiên nhiên và môi trường
được các địa phương đề cập và ký kết thành văn bản với sự tham gia của Bộ
Tài nguyên và Môi trường nhấn mạnh sự cần thiết phải mở ra những dự án
lớn trong đó có sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải cao đi đôi với độ phủ rộng.
Việc nghiên cứu ứng dụng có sự tham gia của dữ liệu viễn thám giúp ích cho
khả năng dự báo và hạn chế các tác động không mong muốn. Chính vì vậy,
13
việc sử dụng ảnh vệ tinh đã được các nhà khoa học đo ảnh rất quan tâm và
được nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau.
- Năm 2001, Nguyễn Xuân Lâm [5] báo cáo đề tài khoa học “Nghiên
cứu quy trình đo vẽ địa hình tỷ lệ 1:5 0000 để hoàn thiện vùng trống, vẽ nháp
trên bản đồ phủ trùm bằng tư liệu viễn thám”. Đây là một trong những nghiên
cứu ban đầu về sử dụng ảnh vệ tinh để thành lập bản đồ địa hình. Kết quả đo
vẽ độ chính xác đạt được thỏa mãn yêu cầu thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ
1: 50 000 ở khu vực có địa hình núi cao và ở những vùng địa hình đơn giản
(núi đều) thì độ chính xác có thể đạt cho đo vẽ bản đồ địa hình tỷ lệ 1: 25 000.
- Năm 2003, Cao Xuân Triều [10] báo cáo đề tài khoa học, tác giả đã
nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải cao để thành lập bản đồ địa hình,
nhưng kết quả chỉ đạt được độ chính xác đáp ứng được tỷ lệ bản đồ địa hình
cần thành lập là 1: 25 000.
- Năm 2005, 2006, Lương Chính Kế [2], [3], tác giả đã nghiên cứu về
ảnh vệ tinh độ phân giải cao. Tác giả đã nghiên cứu từ tổng quan đến chi tiết
để đưa ra được khả năng ứng dụng của ảnh vệ tinh độ phân giải cao, đồng
thời tác giả đã kết hợp so sánh độ chính xác của bản đồ tỷ lệ lớn được thành
lập từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao với bản đồ được thành lập từ ảnh hàng
không truyền thống.
- Cũng trong năm 2005, Phạm Bách Việt [19]. Trong nghiên cứu này
tác giả sử dụng phương pháp nắn ảnh theo bản đồ đã có sẵn. Tác giả đã sử
dụng ảnh viễn thám có độ phân giải cao là Quickbird. Vị trí khu vực ảnh mẫu
được chọn dùng trong nghiên cứu là một phần của Quận 1, khu vực trung tâm
của thành phố Hồ Chí Minh, được thu nhận vào ngày 09 tháng 01 năm 2004
và được nắn theo phương pháp nắn ảnh theo bản đồ (sử dụng bản đồ tỷ lệ
1:2 000 thuộc hệ tọa độ VN 2000). Kết quả đạt độ chính xác nắn ảnh có độ tin
14
cậy cao, đã mở ra hướng ứng dụng mới trong lĩnh vực giám sát bề mặt Trái
đất như: thành lập thành lập các bản đồ chuyên đề (bản đồ thực phủ, bản đồ
rừng...) tỉ lệ 1:10 000 với độ chính xác cao được tiến hành rất nhanh chóng,
tiết kiệm được nhiều thời gian và kinh phí.
Hình 1.3. Bình đồ ảnh Quickbird [19]
- Về “Mô hình hình học của ảnh vệ tinh độ phân giải cao” được TS
Lương Chính Kế, Wieslaw Wolniewicz thuộc Viện Trắc địa ảnh và Bản đồ,
Trường đại học Bách khoa Warsaw, Ba Lan đã công bố trong [26]. Trong
nghiên cứu này nhóm tác giả đã trình bày tổng quan về các mô hình hình học
như mô hình hệ số đa thức hữu tỷ, mô hình tham số để nắn ảnh vệ tinh độ
phân giải cao. Với mô hình tham số tác giả đã phát triển dựa trên phương
trình cạnh thẳng nó phụ thuộc vào mối quan hệ toán học không gian vật và
không gian ảnh vệ tinh thu được thông qua các CCD (charge couple device)
15
trên quỹ đạo vệ tinh và quỹ đạo trong hệ thống địa tĩnh. Trong khi nắn chỉnh
hình học, nghiên cứu cho thấy dùng hàm đa thức:
)
0
0
0
a
Z
Y
X
Z
Y
X
)
0
0
0
b
s
s
s
Z
Y
X
Z
Y
X
)c
s
s
s
y
x
Z
Y
X
(1. 1)
Trong nghiên cứu này cơ sở nắn chỉnh hình học là dựa vào mối quan hệ
toán học giữa tọa độ mặt đất X, Y, Z của các điểm khống chế và tọa độ x, y
trên ảnh. Với mỗi ứng dụng khác nhau sẽ sử dụng “mô hình hình học” khác
nhau. Và quá trình thực hiện bao gồm các bước sau: (a) chuyển đổi hệ tọa độ
không gian địa tâm đối tượng trên mặt đất vào hệ thống tọa độ quỹ đạo, (b)
tiếp tục chuyển đổi thành tọa độ hệ thống vệ tinh, (c) tọa độ ảnh thu được
bằng các các phép biến đổi dịch chuyển tịnh tiến và xoay .
Tùy thuộc vào bộ cảm biến hay nói đúng hơn tùy thuộc vào vệ tinh để
các nhà sản xuất đưa ra các dạng của hàm đa thức hữu tỷ khác nhau, ví dụ
như:
Với ảnh IKONOS, QUICKBIRD, ORBVIEW sử dụng hàm:
)()()(
)()()(
cos
)()()(
)()()(
090807
050504
090807
030201
ZZaYYaXXa
ZZaYYaXXaf
y
ZZaYYaXXa
ZZaYYaXXafftg
(1. 2)
Với ảnh SPOT, sử dụng hàm:
16
)()()(
)()()(
sincos
sincos
)()()(
)()()(
090807
050504
090807
030201
ZZaYYaXXa
ZZaYYaXXaf
ff
fyf
ZZaYYaXXa
ZZaYYaXXaf
(1. 3)
Trong đó: f là tiêu cự của hệ thống quang học đầu thu, cấu trúc
ma trận hữu tỷ:
987
654
32
aaa
aaa
aaa
A , để xác định các thành phần ia
(i=1,2,3,.....,9) của ma trận hữu tỷ chú trọng đến mối quan hệ hình học giữa
ảnh và bề mặt trái đất trong hệ thống tham chiếu địa tâm như (hình 1.3)
Hình 1.4. Mối quan hệ hình học giữa ảnh và bề mặt trái đất
Trong hình 1.3:
i : góc nghiêng của mặt phẳng quỹ đạo;
γ: điểm xuân phân;
17
λ0: kinh độ của đường kinh tuyến gốc:
Ω: góc lên của vệ tinh;
K: điểm mọc;
ω: góc cận điểm;
π: cận điểm;
τ: góc lệch quỹ đạo so với cận điểm;
Λ: kinh độ địa tâm;
Φ: vĩ độ địa tâm;
OO’: bán kính trái đất;
O’S: độ cao quỹ đạo;
R = OO’ + O’S: bán kính của vệ tinh so với tâm trái đất tại thời
điểm chụp;
O1xyz: hệ tọa độ ảnh;
SXSYS ZS: hệ tọa độ vệ tinh;
O’XLYL ZL: hệ tọa độ địa diện;
OXYZ: hệ tọa độ địa tâm.
Tất cả các dải quét được ghi ở những thời điểm khác nhau t, vì thế các
yếu tố định hướng ảnh là hàm của t. Các yếu tố định hướng này biểu diễn như
những hàm của t, n là số dải quét:
2
210 tRtRRR
hoặc
2
210 tRtRRR
2
210 tt 2
210 nn
2
210 titiii hoặc 2
210 niniii
18
2
210 tutuuu 2
210 nunuuu (1.4)
2
210 tt và 2
210 nn
2
210 tt
hoặc
2
210 nn
2
210 tt 2
210 nn (1.5)
- Từ năm 2004 - 2007, dự án “Xây dựng cơ sở dữ liệu Hệ thống thông
tin địa hình - thủy văn cơ bản phục vụ phòng chống lũ lụt và phát triển kinh tế
xã hội vùng đồng bằng Sông Cửu Long” bằng ảnh Quickbird, IKonos. Chủ
đầu tư ban đầu là Viện Nghiên cứu Địa chính (nay là Viện Khoa học Đo đạc
và Bản đồ) sau chuyển sang Trung tâm Viễn thám Quốc gia (nay là Cục Viễn
thám Quốc gia). Kết quả của dự án đã giải quyết nhiều vấn đề khoa học công
nghệ mới phục vụ có hiệu quả cho công tác phòng chống lũ lụt và nhiều mục
tiêu khác cho nhiều ngành, nhiều địa phương ở đồng bằng sông Cửu Long.
- Năm 2008, Nguyễn Việt An [1], trong nghiên cứu này tác giả đã chỉ
ra cơ sở toán học của hai mô hình đó là mô hình vật lý và mô hình hữu tỷ. Tư
liệu sử dụng là ảnh SPOT 5 - PAN độ phân giải 2,5 mét. Nghiên cứu đã tập
trung vào việc đánh giá độ chính xác của ảnh nắn trong điều kiện số lượng
điểm khống chế thay đổi và phân bố không đều, điều kiện các góc chụp khác
nhau. Nghiên cứu đã chỉ ra được sự khác biệt trong từng điều kiện và tiến
hành thử nghiệm nhưng vẫn còn thiếu ở những khu vực địa hình khác nhau.
- Năm 2009, Lương Chi Lan [6], đã công bố kết quả nghiên cứu của đề
tài “Xây dựng quy trình công nghệ phối hợp giữa các phần mềm ENVi và
Mapinfo để xây dựng bản đồ chuyên đề lớp phủ mặt đất (lấy khu thực nghiệm
ở khu vực Hà Nội cũ)”.
Trong đề tài, tác giả đã sử dụng công nghệ viễn thám - GIS với nhiều
loại ảnh vệ tinh khác nhau cùng với các công cụ phần mềm hỗ trợ để thành
19
lập bản đồ lớp phủ mặt đất đã tạo được một bước tiến mới về quy trình thành
lập bản đồ. Ngoài ra, việc kết hợp ứng dụng các phần mềm xử lý ảnh và GIS
là một công cụ rất tốt trong việc nắn ảnh vệ tinh nó rút ngắn được thời gian thi
công, chi phí sản xuất và nâng cao độ chính xác cho việc thành lập bản đồ và
phân tích thông tin địa lý.
Có thể nói, ứng dụng ảnh vệ tinh để thành lập bản đồ địa hình ở nước ta
tuy không xa lạ nhưng chưa mang tính chất hệ thống và đại trà. Các công
trình công bố đã khẳng định: Ảnh vệ tinh độ phân giải cao có thể đạt được
yêu cầu độ chính xác về mặt phẳng trong việc thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ
1:10 000 và đạt được yêu cầu độ chính xác về độ cao trong việc thành lập bản
đồ địa hình tỷ lệ 1:25 000, 1:50 000
1.2. Kết luận
Qua những nghiên cứu trên thế giới và ở Việt Nam cho thấy tư liệu
viễn thám - đa độ phân giải, đa phổ và đa thời gian (đặc biệt là sản phẩm dưới
dạng bình đồ ảnh) là tư liệu cơ sở quan trọng được sử dụng trong việc giám
sát tài nguyên, thiên nhiên môi trường, trong thành lập và hiện chỉnh bản đồ.
Các nghiên cứu được công bố trên các tạp chí khoa học trong và ngoài
nước được thực hiện trên các tư liệu vệ tinh khác nhau, phương pháp hiệu
chỉnh hình học khác nhau, số lượng điểm khống chế khác nhau, khu vực
nghiên cứu khác nhau... nên không có một phương pháp xử lý chung cho tất
cả các tư liệu vệ tinh độ phân giải cao. Ngoài ra, mỗi vệ tinh thu nhận ảnh độ
phân giải cao có những phương pháp thu nhận, kỹ thuật xử lý khác nhau nên
độ nét của hình ảnh địa vật trên ảnh sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác chọn điểm
khi thực hiện các phương pháp hiệu chỉnh hình học. Vì vậy, đòi hỏi cần có
những nghiên cứu thử nghiệm các phương pháp hiệu chỉnh hình học của tư
20
liệu ảnh vệ tinh độ phân giải cao đối với khu vực địa hình đặc trưng của
Việt Nam.
Các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước tập trung về nghiên cứu xử
lý phổ, chiết tách thông tin từ ảnh hoặc sử dụng phương pháp nắn ảnh theo
ảnh, hoặc nắn ảnh theo bản đồ. Tuy nhiên, nguyên lý thu nhận ảnh vệ tinh độ
phân giải cao, đặc biệt các vệ tinh có độ phân giải dưới 1m chưa được đề cập
cụ thể trong các công trình khoa học trong nước. Các nghiên cứu trong nước
vẫn tập trung sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh SPOT với độ phân giải 5m và 2.5m
trong thành lập và hiện chỉnh bản đồ, chưa có nhiều những nghiên cứu thử
nghiệm đối với tư liệu ảnh vệ tinh độ phân giải cao dưới 1m. Vì vậy, để có thể
ứng dụng rộng rãi ảnh vệ tinh độ phân giải cao trong thực tế thì đòi hỏi cần có
những nghiên cứu và thử nghiệm cụ thể về những nguyên lý thu nhận ảnh vệ
tinh độ phân giải cao và giải pháp kỹ thuật nâng cao độ chính xác của bình đồ
ảnh được thành lập từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao.
Do vậy, luận án tập trung và giải quyết các vấn đề cơ bản sau:
1. Nghiên cứu nguyên lý thu nhân và đặc tính kỹ thuật của vệ tinh độ
phân giải cao, đặc biệt đối với các vệ tinh có độ phân giải nhỏ hơn 1m (kênh
toàn sắc).
2. Nghiên cứu giải pháp để nâng cao độ chính xác của bình đồ ảnh từ
ảnh vệ tinh độ phân giải cao phục vụ công tác thành lập và hiện chỉnh bản đồ
địa hình tỷ lệ lớn.
21
CHƢƠNG 2. ĐẶC TÍNH KỸ THUẬT CỦA ẢNH VỆ TINH
ĐỘ PHÂN GIẢI CAO
Khái niệm về vệ tinh độ phân giải cao được thay đổi theo thời gian và
được cập nhật dựa trên những tiến bộ về độ phân giải mặt đất (GSD) của các
thế hệ vệ tinh, đặc biệt là vệ tinh quang học. Ví dụ: Cách đây khoảng 15 năm
các nhà khoa học trên thế giới định nghĩa ảnh vệ tinh độ phân giải cao là ảnh
có độ phân giải mặt đất là 10 m. Tuy nhiên, khi các thế hệ vệ tinh IKONOS,
QuickBird… cho độ phân giải nhỏ hơn 1 m (kênh toàn sắc) thì định nghĩa ảnh
vệ tinh độ phân giải cao đã thay đổi.
Hiện nay ảnh vệ tinh quang học với độ phân giải mặt đất nhỏ hơn 1m
đã phủ trùm trái đất. Chất lượng bức xạ phổ và đặc trưng hình học của ảnh vệ
tinh có thể được so sánh với ảnh hàng không số và có chất lượng tốt hơn các
loại ảnh tương tự thông thường. Các tham số đặc trưng của ảnh vệ tinh độ
phân giải cao, thời gian lặp và tốc độ xoay, độ phân giải cũng như tham số
thiết yếu cho việc tạo cặp ảnh lập thể và một số tham số quan trọng khác cũng
được đề cập đầy đủ. Phương pháp thu nhận tín hiệu của bộ cảm sử dụng kỹ
thuật tích hợp và làm trễ thời gian (TDI - Time Delay and Integration) của các
vệ tinh độ phân giải cao đã tạo ra những bước tiến mới trong kỹ thuật xử lý
tín hiệu so với các vệ tinh quang học thông thường. Điều này nâng cao cao độ
phân giải không gian của pixel ảnh, đồng thời giảm các sai số hình học trên
ảnh vệ tinh độ phân giải cao.
2.1. Các đặc tính kỹ thuật của vệ tinh độ phân giải cao
2.1.1. Các hệ thống vệ tinh độ phân giải cao
Bảng 2.2 tổng hợp các đặc tính kỹ thuật của vệ tinh độ phân
giải cao của vệ tinh IKONOS, QuickBird, OrbView3, WorldView-1,2,3,
GeoEyes-1, …
22
Bảng 2.1. Bảng tổng hợp các đặc tính kỹ thuật của ảnh vệ tinh độ phân giải cao
IKONOS-2 QuickBird-2 OrbView-3
WorldView -
1 GeoEyes -1 WorldView -2
WorldView -
3
Thời gian phóng
vệ tinh 24/9/1999 18/10/2001 26/6/2003 18/9/2007 06/9/2008 18/10/2009 13/8/ 2014
Độ cao quỹ đạo 681 km 450 km/ 482km
(2013) 470 km 496 km 770 km 770 km 617 km
Góc nghiêng quỹ
đạo
01.98 , đồng
bộ mặt trời
02.97 , đồng bộ
mặt trời
097 đồng bộ
mặt trời
02.97 , đồng
bộ mặt trời
98o, đồng bộ
mặt trời
02.98 , đồng bộ
mặt trời
02.97 , đồng
bộ mặt trời
Thời gian chụp lặp
một vị trí trên trái
đât
3 ÷ 5 ngày 1 ÷ 3.5 ngày Ít hơn 3 ngày 1.7÷5.9 ngày 2 ÷ 8 ngày 1.1 ÷ 3.4 ngày Ít hơn 1 ngày
Góc chụp lớn nhất
so với phƣơng
thẳng đứng
± 060 ± 030 ± 050 ± 045 ±
030 ± 045
± 045
Tƣ thế chụp ảnh
Dọc theo vết
quỹ đạo và cắt
ngang vết quỹ
đạo
Dọc theo vết quỹ
đạo và cắt ngang
vết quỹ đạo
Dọc theo vết
quỹ đạo và cắt
ngang vết quỹ
đạo
Dọc theo vết
quỹ đạo và cắt
ngang vết quỹ
đạo
Dọc theo vết
quỹ đạo và cắt
ngang vết quỹ
đạo
Dọc theo vết
quỹ đạo và cắt
ngang vết quỹ
đạo
Độ rộng dải quét
ảnh (theo phƣơng
thẳng đứng)
11,3 km 16.8 km 8km 17,6 km 15.2 km 16,4 km 13.1 km
Số kênh ảnh
Panchromatic,
blue, green,
red, Near IR
Panchromatic,
blue, green, red,
Near IR
Panchromatic,
blue, green, red,
Near IR Panchromatic
Panchromatic,
blue, green, red,
Near IR
Panchromatic,
red, blue, green,
near-IR, red
edge, coastal,
yellow, near-
IR2
Panchromatic,
red, blue,
green, near-IR,
red edge,
coastal, yellow,
near-IR2
23
Độ phân giải mặt
đất (tại điểm thiên
đế)
0.82m (toàn
sắc)
3.2 m (đa phổ)
0.65 m (toàn sắc)
2.62m (đa phổ)
1.0 m (toàn sắc)
4.0 m (đa phổ)
0.5 m (toàn
sắc),
0.41m (toàn sắc)
1.65 m (đa phổ
0.46 m (toàn
sắc),
1.84 m (đa phổ)
0.31 m (toàn
sắc)
1.24 m (đa
phổ)
Số bít dữ liệu 11 bít/ pixel 11 bít/ pixel 11 bít/ pixel 11 bít/ pixel 11 bít/ pixel 11 bít/ pixel 11 bít /pixel
TDI Có Có Có Có Có Có Có
Cặp ảnh lập thể Có Có có có có có có
Loại máy quét Chổi đấy
(pushbroom)
Chổi đấy
(pushbroom)
Chổi đấy
(pushbroom)
Chổi đấy
(pushbroom)
Chổi đấy
(pushbroom)
Chổi đấy
(pushbroom)
24
Từ dữ liệu (bảng 2.2) cho ta thấy:
- Các hệ thống vệ tinh đã nâng độ phân giải lên rất nhiều. Các vệ tinh
có độ phân giải dưới 1m (kênh toàn sắc) thường là những vệ tinh bay ở độ cao
lớn trên 650 km;
- Độ rộng dải quét nhỏ từ 8 km ~ 17.6 km;
- Đặc tính quét tín hiệu của các bộ cảm của vệ tinh độ phân giải cao vẫn
chủ yếu là máy quét dạng chổi đẩy;
- Hệ thống vệ tinh độ phân giải cao cao đều sử dụng kỹ thuật thu nhận
TDI (bộ cảm biến tích hợp và làm trễ thời gian) tại các bộ cảm biến;
- Các vệ tinh đều có chế độ chụp ảnh lập thể;
- Chu kỳ lặp của vệ tinh đã rút ngắn xuống còn từ 1 ngày ÷ 3,5 ngày.
2.1.2. Đặc điểm của quỹ đạo vệ tinh
Điều kiện ánh sáng là yếu tố rất quan trọng cho việc thu ảnh đạt chất
lượng cao vì vậy nó phải ổn định, nghĩa là góc tới của ánh sáng mặt trời đối
với mặt phẳng quỹ đạo luôn không thay đổi theo thời gian (trong một ngày
hoặc giữa các mùa), chính vì vậy quỹ đạo của vệ tinh độ phân giải cao thường
có quỹ đạo đồng bộ mặt trời (sun-synchronous) (hình 2.1), quỹ đạo vệ tinh
chuyển động theo hướng Bắc - Nam kết hợp với chuyển động quay của trái
đất (Tây - Đông) sao cho vệ tinh luôn luôn nhìn được bề mặt trái đất tại thời
điểm có độ chiếu sáng tốt nhất của mặt trời. Như vậy góc nghiêng của mặt
phẳng quỹ đạo này gần với góc nghiêng của trục quay của trái đất (so với mặt
phẳng xích đạo) nên còn được gọi là quỹ đạo cận cực. Những vệ tinh chuyển
động theo quỹ đạo đồng bộ mặt trời sẽ thu thập thông tin trên vùng nào đó của
trái đất theo giờ địa phương nhất định, thường từ 9 giờ đến 11 giờ theo giờ địa
25
phương. Chu kỳ thời gian quan sát lặp lại một vị trí trên mặt đất là tương đối
nhanh, khoảng 01 ngày ÷ 3.5 ngày.
Hình 2.1. Quỹ đạo đồng bộ Mặt trời
Độ nghiêng của quỹ đạo (góc giữa quỹ đạo và mặt phẳng xích đạo): là
một tham số có liên quan để xác định quỹ đạo vệ tinh. Một vùng phủ sóng tốt
không chỉ phụ thuộc vào sự lựa chọn quỹ đạo mà còn phụ thuộc vào các trạm
thu nhận ảnh vệ tinh, và thời gian chụp lại của vệ tinh. Phạm vi một trạm thu
nhận về mặt hình học bị giới hạn bởi góc giữa ăng - ten mặt đất và vệ tinh
(hình 2.2), và được xác định bởi độ cao của quỹ đạo và các thông số kỹ thuật,
như các thông tin liên lạc giữa trạm thu và vệ tinh, độ cao tối thiểu của
ăng - ten.
26
Hình 2.2. Phạm vi của trạm thu ảnh vệ tinh
Chu kỳ chụp ảnh của vệ tinh cũng phụ thuộc vào độ nghiêng của quỹ
đạo nếu như độ nghiêng quỹ đạo càng nhỏ thì chu kỳ càng ngắn.
2.1.3. Đặc điểm của bộ cảm biến
Các vệ tinh chụp ảnh có độ phân giải cao hiện nay hầu hết là các vệ
tinh quang học. Ảnh thu được bởi các máy quét quang - điện tử, có các bộ
cảm biến thu chụp (sensor) là các đầu thu, hoặc nhóm các đầu thu (dectector)
được sắp xếp theo dạng đường CCD (linear array CCD), hoặc dạng mảng
(array CCD). Trong đó, các CCD (charge couple device) là một thiết bị cảm
biến thu ảnh, gồm một mạch tích hợp của các mảng tụ điện/ hay chíp bán dẫn
được liên kết với nhau, hoặc được ghép thành từng đôi rất nhạy cảm với ánh
sáng nhờ sự điều khiển của mạch ngoài mà mỗi một tụ điện hay chíp bán dẫn
có thể truyền điện tích của chúng sang một hay nhiều tụ điện hay chíp bán dẫn
bên cạnh. Thông thường có hai cách bố trí các phần tử CCD như sau:
27
2.1.3.1. Cách bố trí thông thường của các phần tử CCD của bộ cảm biến
Hình 2.3. Cách bố trí các phần tử CCD của bộ cảm biến thu chụp
Các bộ cảm biến thu chụp ảnh vệ tinh không chỉ có một hàng CCD mà
có rất nhiều hàng CCD ngắn, hoăc các mảng CCD, các hàng CCD được
chuyển dịch ngược hướng và thu chụp ảnh toàn sắc [37].
Việc ghép các ảnh thành phần do các hàng CCD toàn sắc thu chụp
được thực hiện trong quá trình định hướng trong, người sử dụng không được
cung cấp thông tin về quá trình này. Thông thường, độ chính xác khớp ảnh
của các ảnh thành phần tương ứng luôn đạt mức nhỏ hơn giới hạn 1 kích
thước pixel, vì thế tính chất hình học của cảnh ảnh sau khi được ghép lại từ
các ảnh nhỏ không bị ảnh hưởng đáng kể nào.
Tuy nhiên, giữa các hàng CCD có tồn tại sự khác nhau về thu chụp ảnh
màu do độ chuyển dịch lớn hơn. Trong quá trình xử lý trộn ảnh đa phổ đối với
ảnh toàn sắc thì các đối tượng không di chuyển sẽ không gây nên vấn đề gì. Về
lý thuyết thì chỉ ở những khu vực vùng núi rất cao có thể sẽ nhìn thấy những ảnh
hưởng, nhưng không quan trọng. Trong khi đó, đối với các đối tượng chuyển
28
động thì khác, việc trễ thời gian của các CCD màu ngược với các CCD toàn sắc
sẽ gây nên sự sai khác về vị trí của cường độ và màu. Các băng ảnh màu khác
nhau thể hiện qua cường độ. Tuy nhiên, ảnh hưởng này cũng có thể coi là không
quan trọng trong thành lập bản đồ, bởi vì chỉ các đối tượng không di chuyển
trong quá trình chụp ảnh mới là đối tượng địa vật trên bản đồ.
2.1.3.2. Bố trí các hàng CCD so le nhau
Hai hàng CCD của bộ cảm biến thu chụp ảnh toàn sắc được bố trí so le
với nhau với độ xê dịch là ½ pixel nhờ đó mà nhiều chi tiết hơn có thể được
quan sát trên ảnh được tạo ra. Do việc lấy mẫu lặp, các nội dung thông tin
không tương đương không tương ứng với sự chồng thông tin tuyến tính. Đây
là công nghệ được áp dụng trong vệ tinh SPOT 5. Với kỹ thuật bố trí so le
nhau thì độ phân giải không gian gốc trên SPOT5 HRG là 5m thì có thể tăng
độ phân giải lên đến 2.5m (hình 2.4).
Hình 2.4. Cách bố trí các hàng CCD so le với nhau của
bộ cảm biến toàn sắc
29
2.1.3.3. Bộ cảm biến tích hợp và làm trễ thời gian
Các bộ cảm biến quang học được lắp ở độ cao bay tương thích với một
tốc độ khoảng 7 km/giây đối với việc chụp ảnh trên mặt đất. Vì vậy, đối với
độ phân giải dưới 1 mét thì ảnh của một pixel được chụp với thời gian là 1.4
mi - li - giây. Với 1.4 mi - li - giây là không đủ thời gian tích hợp cho việc tạo
nên một hình ảnh đủ đạt về chất lượng, vì lý do này mà với một số bộ cảm
biến chụp ảnh độ phân giải cao được trang bị bộ cảm biến tích hợp và làm trễ
thời gian (TDI- Time Delay and Integration).
Các bộ cảm biến TDI (Time Delay and Integration) được sử dụng trong
viễn thám là các mảng CCD với một kích thước nhỏ theo hướng bay. Điện
tích được tạo nên bởi năng lượng phản xạ từ mặt đất được chuyển với tốc độ
chụp của ảnh sang phần tử CCD kế tiếp, và nhiều điện tích hơn nữa có thể
được bổ sung cho điện tích thu thập được bởi CCD đầu tiên. Vì thế, một
lượng điện tích lớn hơn có thể được tích lũy qua một số các phần tử CCD. Ở
đây, có một số giới hạn đối với các hướng chụp nghiêng, cho nên trong hầu
hết các trường hợp thì năng lượng được tích lũy qua 13 phần tử CCD.
Các bộ cảm biến TDI được trang bị với mục đích tăng số lượng pixel
trong một thời gian trên một hướng quét để được ảnh chất lượng cao hơn,
tăng tỷ số tín hiệu trên nhiễu bằng tổng các tín hiệu trên nhiều hàng. Các bộ
cảm biến TDI sử dụng đối với các đối tượng di chuyển nhanh (hoặc đối với vệ
tinh) và trong điều kiện ánh sáng kém. Các bộ cảm biến TDI được sử dụng
trong viễn thám là các mảng CCD với một kích thước nhỏ theo hướng bay, ví
dụ Ikonos và QuickBird sử dụng mảng gồm 32 hàng, đối với Ikonos là 13
hàng và nó sẽ cần 2 TDI đối với chế độ quét theo hai hướng Bắc Nam và
hướng Nam Bắc (hình 2.5).
30
Hình 2.5. Bộ cảm biến TDI đối với chế độ quét theo hai hướng Bắc sang
Nam với dòng quét đầu tiên là nét đứt và ngược lại với hướng từ
Nam sang Bắc
a). Hướng trước (forward) quét từ Nam sang Bắc
b). Hướng sau (Reverse) quét từ Bắc sang Nam
2.2. Một số đặc tính hình học của ảnh vệ tinh độ phân giải cao
2.2.1. Đặc tính hình học
Vệ tinh có ảnh độ phân giải cao thường sử dụng bộ cảm biến với loại
máy quét là chổi quét (whiskbroom) và chổi đẩy (pushbroom):
- Trong các máy quét dạng chổi quét (whiskbroom): gương quay (A)
chuyển động trong mặt phẳng vuông góc với đường bay được sử dụng để
chuyển dịch trường nhìn không đổi (IFOV) tạo thành dòng quét vuông góc
với hướng di chuyển của vệ tinh. Năng lượng phản xạ được phân chia ứng với
từng bước sóng khác nhau (thông qua kính lọc phổ) được bộ tách sóng (B -
Dectectors) đo lường năng lượng ứng với từng kênh phổ và chuyển thành giá
trị của từng pixel. Sau khi kết thúc dòng quét, gương quay trả về vị trí ban đầu
31
để tạo dòng kế tiếp nhờ sự dịch chuyển đồng bộ của vệ tinh. Kết quả nhận
được ảnh vệ tinh là tập hợp của các dòng ảnh liên tiếp nhau.
Trường nhìn tức thời IFOV (C) của bộ cảm biến và độ cao của vệ tinh
xác định độ phân giải mặt đất (D) và góc nhìn tối đa (E) mà một bộ cảm biến
có thể thu được sóng điện từ (được quét bởi gương quay) được gọi là trường
nhìn (field of view -FOV). Khoảng cách không gian trên mặt đất do FOV tạo
nên tương ứng với độ cao của vệ tinh chính là bề rộng tuyến chụp (F) và còn
được sử dụng để xác định bề rộng của ảnh vệ tinh. Thông số FOV cho ta thấy
được phạm vi không gian mà đầu thu có thể thu nhận được sóng điện từ từ đối
tượng. Như vậy, với góc nhìn càng lớn (FOV càng lớn) thì ảnh thu được càng
rộng và với cùng một góc nhìn, vệ tinh nào có độ cao lớn hơn sẽ có khoảng
thu ảnh lớn hơn.
Hình 2.6. Nguyên tắc quét ảnh dạng chổi quét
32
- Trong bộ cảm biến mà loại máy quét dạng chổi đẩy (pushbroom) thì
các CCD được sắp xếp theo dạng hàng, sẽ quét ảnh dọc tuyến chụp và sử dụng
các hệ thống quét điện tử hoặc bộ tách sóng mảng tuyến tính để ghi nhận năng
lượng bức xạ ứng với dòng quét cố định vuông góc với phương chuyển động
của vệ tinh. Bộ tách sóng mảng tuyến tính (A) được xây dựng tại mặt phẳng tạo
ảnh (B) của hệ thống lăng kính (C) cho phép tạo thành dòng quét vuông góc
với hướng di chuyển của vệ tinh. Mỗi bộ tách sóng riêng biệt (detector - diod
quang điện) đo lường năng lượng phản xạ ứng với từng Pixel (D) được phân
chia ứng với từng bước sóng khác nhau (thông qua kính lọc phổ).
Trong phương pháp này, mỗi bộ tách sóng mảng tuyến tính riêng sẽ
đảm nhiệm việc đo lường năng lượng ứng với từng kênh phổ và kích thước
của IFOV ứng với bộ tách sóng riêng biệt sẽ xác định độ phân giải mặt đất
của ảnh vệ tinh. Trên mặt phẳng (nhận ảnh) của chiều dài tiêu cự hệ thống
quang học, có một hàng các đầu thu CCD định hướng theo hướng vuông góc
với hướng của đường bay và tạo ra một đường ảnh. Ảnh theo hướng của
đường bay được tạo ra do kết quả của sự chuyển động của vệ tinh và đọc các
tín hiệu từ thước CCD tiếp sau đó. Vì vậy, có thể coi hình ảnh được tạo ra bởi
2 phép chiếu hình học:
+ Phép chiếu phối cảnh xuyên tâm theo hàng CCD, tức là vuông góc
với hướng bay. Người ta thường mô hình hóa bộ cảm biến thu chụp ảnh của
vệ tinh như là một máy chụp ảnh ảo, lấy phép chiếu ở trung tâm là phép chiếu
phối cảnh xuyên tâm.
+ Phép chiếu song song đối với các đường quét liền kề nhau theo
hướng dọc theo vết quỹ đạo (giả thiết góc giữa các véc-tơ vận tốc và trục máy
chụp ảnh luôn là hằng số). Đối với hệ thống quang học định hướng thẳng
đứng, vuông góc với hướng đường bay, sẽ là phép chiếu trực giao.
33
Hình 2.7. Nguyên tắc quét ảnh của dạng máy quét chổi đẩy
2.2.2. Sai số méo hình của ảnh vệ tinh
Từ những nghiên cứu ở trên cho ta thấy, hình ảnh được tạo ra (được
quét) một cách liên tục theo sự chuyển động của vệ tinh nên có thể gọi đó là
ảnh động (dynamic image). Hơn nữa, hình ảnh cũng bị méo hình do sự không
ổn định của chuyển động của vệ tinh do các thay đổi của các góc định hướng,
hoặc do quỹ đạo bay bị sai lệch. Tất cả các ảnh hưởng này gây nên méo hình
đáng kể về các kích thước lớn hơn rất nhiều lần kích thước một pixel.
Nguyên nhân gây ra sai số méo hình trên ảnh vệ tinh bao gồm:
- Do bản thân đầu thu chụp ảnh;
- Do chuyển động của vệ tinh và sự sai lệch quỹ đạo, sự thay đổi tốc độ
trên quỹ đạo;
- Do việc ghi liên tục vị trí trên quỹ đạo và của các góc nghiêng xiên
của vệ tinh;
34
- Do chuyển động xoay của Trái đất trong quá trình thu chụp ảnh, do độ
cong của Trái đất cũng như địa hình mặt đất;
- Do ảnh hưởng chiết quang của khí quyển;
- Do phép chiếu bản đồ cần thành lập của ảnh được hiệu chỉnh.
Hình 2.8. Méo hình do các nguồn sai số trong của bộ cảm biến
Hình 2.9. Méo hình do các nguồn sai số ngoài của bộ cảm biến
Từ những phân tích trên cho ta thấy: Các nguồn sai số gây méo hình
này có thể chia thành 2 nhóm chính đó là:
35
- Sai số nội tại của bộ cảm biến thu chụp;
- Sai số do tác động bên ngoài.
Việc định hướng các bộ cảm biến thu chụp ảnh vệ tinh cũng chính là
hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh nhằm khử các sai số này (việc khử sai số méo
hình do ảnh hưởng của chênh cao địa hình cần có thêm sự tham gia của mô
hình số độ cao) [23].
2.2.3. Độ phân giải và khả năng chiết tách thông tin từ ảnh vệ tinh
2.2.3.1. Độ phân giải không gian và các yếu tố liên quan
Độ phân giải không gian (spatial resolution) của một tấm ảnh liên quan
đến khoảng cách hay kích thước nhỏ nhất của một đối tượng trên mặt đất có
thể phân biệt được. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ phân giải không gian là:
trường nhìn tức thời - IFOV (Instantaneous Field Of View), tiêu cự, hình dáng
của đối tượng mục tiêu và các ảnh hưởng của khí quyển. Độ phân giải không
gian bị giới hạn bởi khoảng cách lấy mẫu trên mặt đất (là khoảng cách trên
mặt đất mà một pixel phủ được và được xác định bởi kích thước của phần tử
CCD và tỷ lệ của dữ liệu ảnh), vì không thể phân tách được một đối tượng
trong phạm vi một pixel. Một tấm ảnh độ phân giải thấp có thể cho phép xác
định các đặc trưng thô, trong khi một tấm ảnh độ phân giải cao cho phép mắt
người dễ dàng giải đoán được các chi tiết bề mặt tốt hơn nhiều trong việc khôi
phục các đối tượng.
Lực phân giải (resolved power) mô tả mức độ chi tiết ảnh và liên quan
đến năng lực của các thấu kính máy ảnh có thể phân biệt được các đường
riêng rẽ, ví dụ như phân tách biệt được các cạnh rìa và độ sắc nét tương ứng
của chúng. Không giống như độ phân giải, lực phân giải là thước đo đối
tượng và có thể xác định bởi lực phân giải các mục tiêu bao gồm các mẫu đen
và trắng như các đường thẳng, hoặc các đường tia tỏa, hoặc các vòng tròn.
36
Hàm chuyển đổi điều biến - MTF (Modular Transfer Function) là phép
đo đối tượng của độ tương phản ảnh xác định bằng sự biến thiên không gian
hình sin trong bức xạ như một hàm số tần số không gian. Các giá trị giới hạn
từ 0 đến 1 chỉ ra số phần trăm các thông tin đầu vào được đi qua các thấu
kính. Một phép chuyển đổi điều biến bằng 0 chỉ ra độ phân giải trung bình
của một tần số sóng hình sin không nhìn thấy được trong quá trình xử lý ảnh,
ngược lại, một giá trị bằng 1 thể hiện sự bảo tồn độ tương phản tốt nhất. Đôi
khi hàm chuyển đổi điều biến được sử dụng để thể hiện và đánh giá chất
lượng ảnh của các thấu kính máy ảnh hoặc các máy quét. Các đường cong
hàm chuyển đổi điều biến được các nhà chế tạo đưa ra trong danh mục sản
phẩm để chứng minh tính hiệu suất của các sản phẩm của họ trong những
trường hợp cần thiết [23], [61], [32].
2.2.3.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ phân giải và chất lượng ảnh
a). Các ảnh hưởng của điều kiện tự nhiên:
- Thời tiết: các điều kiện khí quyển;
- Thời gian: độ chiếu sáng với các tia mặt trời;
- Mùa khí hậu;
- Ánh sáng phản xạ và khúc xạ tại đối tượng;
- Góc mặt trời liên quan đến hướng bay và thời gian: quá chói/ bóng
râm; độ che phủ của mây; độ tương phản của các đặc trưng cần quan tâm.
b). Các yếu tố bay chụp:
- Độ cao bay;
- Việc dẫn đường bay: máy ảnh có liên kết với hệ thống GPS, dẫn
đường quán tính trên vệ tinh hay không;
37
- Sự dịch chuyển hình ảnh: do sự khác nhau về tốc độ bay; có hệ thống
con lắc hồi chuyển gắn với máy ảnh hay không.
c). Máy quét:
- Bộ lọc quang học;
- Độ phân giải vật lý của các phần tử CCD;
- Hàm chuyển đổi điều biến.
d). Việc xử lý dữ liệu ảnh:
- Việc chọn độ phân giải (kích thước pixel) tạo ra;
- Độ phân giải bức xạ (số bits) và độ phân giải phổ (số băng ảnh);
- Việc nén ảnh và định dạng tệp tin dữ liệu ảnh;
- Việc định vị các băng ảnh.
e). Các yếu tố kỹ thuật của vệ tinh:
- Độ sáng trong bản thân máy quét;
- Độ chính xác bức xạ, giới hạn bức xạ;
- Hàm chuyển đổi điều biến;
- Độ chính xác, đặc tính hình học của máy quét;
- Việc nén dữ liệu.
f). Bộ cảm biến của vệ tinh:
- Công nghệ CCD (dạng mảng hay dạng hàng);
- Định hướng của vệ tinh;
- Góc chụp;
- Độ phân giải của băng ảnh toàn sắc và của băng ảnh đa phổ.
38
2.3. Thành lập bản đồ tỷ lệ lớn từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao
2.3.1. Khả năng chiết tách thông tin từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao
Thông thường thì mối quan hệ giữa độ phân giải mặt đất - GSD
(ground sample distance), hay kích thước pixel mặt đất và tỷ lệ của bản đồ sẽ
được thành lập có thể biểu diễn bằng công thức như sau [38]:
bdMmmGSD 1.005.0 (2. 1)
Như đã phân tích các yếu tố liên quan tới độ phân giải ảnh, việc nhận
biết và đo vẽ được đối tượng ở trên ảnh vệ tinh còn phụ thuộc vào khá nhiều
yếu tố khác nữa.
Khi thực nghiệm để kiểm tra khả năng phân biệt và đo được các đối
tượng đặc trưng trên ảnh có độ phân giải cao, các nhà đo ảnh trên thế giới
[38], [57], [27], [52] đã kết luận về khả năng phân biệt và đo được các đối
tượng trên ảnh vệ tinh có độ phân giải từ 0.6m đến 1.0m như sau:
- Tại những vùng có độ tương phản thấp, những đối tượng có kích
thước 3m ÷ 6m, có thể phân biệt được các đường giao nhau, các điểm đỗ xe;
- Tại những vùng ảnh có độ phân giải cao, những đối tượng có kích
thước 3m ÷ 5m, có thể phân biệt và đo được: các nhà kho, các điểm đánh dấu
bãi đáp máy bay trực thăng;
- Tại những vùng có độ phân giải cao, các đặc trưng dạng đường có độ
rộng 1m có thể phân biệt và đo được: các vạch sơn phân cách các làn đường,
các điểm đánh dấu chỗ ùn tắc trên đường;
- Tại những vùng có độ tương phản thấp, các đặc trưng dạng đường có
độ rộng 1m ÷ 1,5m có thể phân biệt và đo được.
39
Còn theo kết quả nghiên của [32], [27] trên ảnh IKONOS toàn sắc
(Pan) và toàn sắc tăng cường độ phân giải (Pan-sharpened) cho thấy hầu hết
các đối tượng địa vật cần thể hiện trên bản đồ địa hình tỷ lệ 1: 5 000 đều có
thể nhận biết được, tuy nhiên ở các mức độ rõ nét khác nhau.
Bảng 2.2. Nội dung thông tin có thể đoán đọc đƣợc trên ảnh IKONOS đối
chiếu với yêu cầu thành lập bản đồ 1:5 000 theo [27]
Lớp Phân lớp nhỏ
Khả năng nhận biết trên ảnh
Rất
tốt Tốt
Trung
bình Kém
Không
rõ
Hệ thống
giao thông
Đường nhựa x
Đường phố x
Đường ô tô x
Đường cao tốc x
Đại lộ x
Đường sắt x
Nhà, công
trình xây
dựng
Khối nhà x
Nhà độc lập x
Nhà thờ x
Bãi đỗ xe x
Nhà thi đấu thể thao
Bệnh viện x x
Trường học x
Ranh giới
Khu quân sự x
Khu thể thao x
Khu cắm trại x
Nghĩa trang x
Công viên x
Khu công nghiêp x
Di tích lịch sử x
40
Các dịch vụ
công cộng
Đường điện khó
Bồn cung cấp nươc x
Đường ống khó
Đường điện thoại x
Giếng dầu x
Bồn dầu, bồn ga x
Nước
Dạng điểm x
Dạng đường x
Dạng vùng x
Các công
trình kiến
trúc
Hàng rào x
Tháp x
Đường băng sân bay x
Tường x
Đập x
Hệ thống
thực vật
Vườn cây ăn quả x x
Cây gieo trồng x
Cây lấy gỗ x
Rừng x
Rừng chắn cát x
Rừng ngập măn x
Bãi cỏ x
Cây độc lập x
Còn theo David Holland [24] nội dung thông tin có thể được nhận biết
từ ảnh QuickBird, ở các tỷ lệ các bản đồ như sau:
41
Bảng 2.3. Nội dung thông tin có thể đƣợc nhận biết từ ảnh QuickBird
Phân lớp 1:5
00
00
1:2
50
00
1:1
00
00
1:2
50
0
1:1
25
0
Đường đội y y y y y
Bãi đỗ xe y y y y y
Đường bờ biển y y y y y
Hệ thống thảm thực vật y y y y y
Biến động về địa hình,địa vât y y y y y
Đường y y y y n
Sân bay y y y n n
Đường sắt y y y n n
Công trình công cộng y y y n n
Khu vực thương mại y y y m m
Sông, suối y y y m m
Nhà ở và khối nhà y y m n n
Đường hẻm, đường mòn m m m m m
Hộp điện thoại n n n n n
Đường dây tải điện n n n n n
Hướng dòng chảy n n n n n
Trong đó:
y = có - tính năng có đoán đọc được;
n = không - tính năng không đoán đọc được;
m = có thể - trong một số trường hợp các tính năng có thể đoán đọc
được tùy theo kinh nghiệm của từng người giải đoán.
42
Kiểm chứng lại kết quả báo cáo của F. Samadzadegan ở trên, và trong
trường hợp đối với ảnh QuickBird độ phân giải hình học 0.61 m [34], đặc
biệt là sau khi áp dụng kỹ thuật trộn ảnh (fusion, hoặc pan-sharpened), ta
nhận thấy khả năng phân biệt các đối tượng đặc trưng còn có thể được cải
thiện hơn nữa.
Hình 2.10. Ảnh toàn sắc và ảnh pan-sharpened QuickBird
Trong (hình 2.10) các đối tượng như đường đất nhỏ ở phần trung tâm
của hai tấm ảnh được phân biệt rõ ràng hơn trên ảnh QuickBird trộn màu
(pan-sharpened) bên phải so với ảnh toàn sắc (pan) bên trái. Các bãi đất và bãi
cỏ cũng được phân biệt dễ dàng hơn trên ảnh trộn màu. Với nền ảnh màu,
người sử dụng sẽ nhận biết đối tượng dễ dàng hơn, ít bị nhầm lẫn hơn (so với
ảnh hàng không đen trắng) trong công tác nội nghiệp cũng như ngoại nghiệp.
Vì lẽ đó, có thể đánh giá rằng nội dung thông tin mà ảnh vệ tinh độ phân giải
cao có thể đem lại là hoàn toàn đáp ứng yêu cầu chiết tách thông tin cho thành
lập bản đồ tỷ lệ lớn.
43
2.3.2. Yêu cầu độ chính xác của ảnh vệ tinh độ phân giải cao cho việc
thành lập bản đồ
Việc nghiên cứu khả năng sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải cao để
thành lập bản đồ phải thỏa mãn các yêu cầu sau:
- Yêu cầu độ chính xác vị trí hình học của điểm địa hình, địa vật trên
ảnh [36];
- Khả năng đoán đọc của ảnh đảm bảo cho việc thành lập bản đồ [38].
Độ chính xác vị trí hình học của điểm địa hình, địa vật trên ảnh phụ
thuộc vào mức xử lý dữ liệu ảnh tại trạm thu và phương pháp thu nhận của hệ
thống vệ tinh. Với phương pháp sử dụng kỹ thuật TDI sẽ cho độ chính xác vị
trí hình học của các điểm địa hình, địa vật tốt hơn do xử lý dữ liệu trên nhiều
hàng ảnh và có sử dụng dữ liệu mặt đất để hiệu chỉnh đối với mỗi mảng tín
hiệu CCD. Đồng thời, dữ liệu ảnh vệ tinh có nhiều mức xử lý theo yêu cầu
người sử dụng. Đối với mỗi mức xử lý thì độ chính xác vị trí hình học của
điểm địa hình, địa vật sẽ được chính xác hóa lại thông qua các bước như hiệu
chỉnh theo các thông số quỹ đạo vệ tinh, ảnh trực giao (sử dụng DEM)...
Khả năng phát hiện vật đến nhận biết vật là khả năng suy giải của ảnh.
Quá trình phát hiện đến nhận biết vật đó đòi hỏi vật phải có độ lớn tối thiểu
tương ứng trên ảnh bằng 2 pixel ÷ 3 pixel. Đây là điều kiện ngưỡng và chính
là độ phân giải của ảnh. Ảnh vệ tinh có độ phân giải 1m có nghĩa là: độ lớn
pixel thực địa GSD - độ lớn tối thiểu của vật ngoài thực địa có thể được ghi
trên CCD là 1m. Nếu như thiết bị quét ảnh số có đường kính cửa mở ống
quang học là d và trục quang trùng với phương dây dọi, bước sóng ánh sáng
là λ trong dải quang phổ toàn sắc Pan (panchromatic), góc tán xạ ánh sáng α
(có đơn vị là mi-li-ra-di-an tương ứng) với độ lớn tối thiểu của vật ngoài thực
địa nhìn từ độ cao H, được ghi nhận trên CCD, sẽ có mối liên hệ sau:
H
dHmGSD
22,1.)(
(2. 2)
44
Dung lượng thông tin bình đồ ảnh và trên bản đồ có mối liên hệ chặt
chẽ với nhau. Đặc biệt khi thành lập bản đồ bằng phương pháp ảnh thì mức độ
thông tin trên bản đồ phụ thuộc trực tiếp vào mức độ thông tin trên ảnh. Đối
với ảnh số mối liên hệ này thể hiện thông qua độ lớn pixel thực địa (GSD) của
ảnh và tỷ lệ bản đồ 1: Mb. GSD càng nhỏ thì dung lượng thông tin trên ảnh
càng lớn; cho nên dung lượng thông tin trên bản đồ càng phong phú.
Độ lớn pixel thực địa GSD của ảnh vệ tinh độ phân giải cao là tham số
quan trọng trước tiên để đánh giá khả năng thành lập bản đồ của ảnh. Ngoài
ra, các tham số khác có liên quan và ảnh hưởng tới chất lượng và dung lượng
thông tin của ảnh như: độ tương phản của ảnh, màu sắc phổ, điều kiện thời
tiết, sự phức tạp của địa hình.
Hình 2.11. Thông tin trên ảnh vệ tinh phụ thuộc vào độ lớn
của pixel thực địa
45
2.4. Kết luận chƣơng 2
Qua nghiên cứu các đặc điểm chung của ảnh viễn thám được xác định
dựa vào đặc điểm chuyển động của vệ tinh như độ cao, quỹ đạo và tốc độ
chuyển động,.... Bên cạnh đó là kỹ thuật, vật liệu, thiết bị thu chụp và xử lý
ảnh hiện đại đã tăng được độ phân giải mặt đất của ảnh vệ tinh tạo nên tính ưu
việt của ảnh vệ tinh độ phân giải cao.
- Ảnh vệ tinh độ phân giải cao có độ phân giải cao, độ phủ rộng, nhiều
kênh phổ... thuận tiện trong công tác thành lập và hiện chỉnh bản đồ.
- Một ưu điểm của ảnh vệ tinh độ phân giải cao là do ảnh vệ tinh độ
phân giải cao có chu kỳ chụp ảnh ngắn khoảng từ 1 ngày ÷ 3,5 ngày. Điều
này cho phép xây dựng cập nhật bản đồ trên tư liệu ảnh đa thời gian. Đồng
thời cho phép đánh giá sự biến đổi của các đối tượng địa vật trên bề mặt trái
đất một cách nhanh chóng, chính xác. Từ đó, có những phát hiện về những
biến đổi bất thường của địa hình, đặc biệt trong các công tác giám sát các
thảm họa thiên nhiên;
- Ảnh vệ tinh cho phép tính được các sai số hệ thống trên ảnh với độ ổn
định cao. Nhờ vậy, bình đồ ảnh từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao có độ chính
xác cao phục vụ cho công tác thành lập và hiện chỉnh bản đồ địa hình;
- Các kỹ thuật tự động xử lý dữ liệu bình đồ ảnh từ ảnh vệ tinh độ phân
giải cao đang được nghiên cứu. Do vậy, tạo điều kiện thuận lợi để xây dựng
quy trình tự động xử lý, giải đoán và thành lập bản đồ từ ảnh vệ tinh.
46
CHƢƠNG 3. BÌNH ĐỒ ẢNH VỆ TINH VÀ QUY TRÌNH THÀNH LẬP
Thuật ngữ bình đồ ảnh được áp dụng đối với các dữ liệu ảnh đã được
hiệu chỉnh sai số xê dịch vị trí điểm ảnh do ảnh hưởng do chênh cao địa hình
gây ra. Thuật ngữ bình đồ ảnh được sử dụng quen thuộc trong quy trình thành
lập bản đồ từ ảnh hàng không. Tuy nhiên, đối với ảnh vệ tinh thì đây là một
khái niệm mới do có phương pháp thu nhận và các đặc tính kỹ thuật khác với
ảnh hàng không tương tự và ảnh hàng không kỹ thuật số.
Kỹ thuật thu nhận ảnh vệ tinh, đặc biệt là ảnh vệ tinh độ phân giải cao
chủ yếu dựa vào kỹ thuật TDI để tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao hơn, khả
năng đoán đọc các đối tượng trên ảnh cũng tăng lên. Do đó, trong quy trình
thành lập bản đồ từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao thì phương pháp nắn ảnh bao
gồm mô hình nắn ảnh, thuật toán tái chia mẫu sẽ ảnh hưởng lớn đến độ chính
xác hình học của bản đồ cần thành lập.
3.1. Khái niệm về bình đồ ảnh vệ tinh và phƣơng pháp thành lập bình
đồ ảnh vệ tinh
3.1.1. Khái niệm bình đồ ảnh vệ tinh
Bình đồ ảnh vệ tinh là sản phẩm ảnh vệ tinh dạng số đã được định vị
trong hệ tọa độ của bản đồ cần thành lập, được hiệu chỉnh ảnh hưởng do
chênh cao địa hình, được lấy mẫu lại theo độ phân giải danh nghĩa của ảnh vệ
tinh, được cắt, ghép theo mảnh bản đồ và được đặt tên theo phiên hiệu của
mảnh bản đồ tương ứng.
Thuật ngữ ảnh trực giao - Orthophoto ban đầu được áp dụng cho ảnh
hàng không sau đó đến các loại ảnh khác như ảnh mặt đất, ảnh chụp từ vệ
tinh. Trên ảnh của các vật thể không phải là mặt phẳng đều có hiện tượng
được gọi là dịch chuyển do địa hình (relief displacement). Sự dịch chuyển này
47
là kết quả của biến dạng hình học xảy ra khi có chênh cao trên bề mặt của đối
tượng chụp ảnh.
Hình 3.1. Xê dịch vị trí điểm ảnh do chênh cao địa hình
Hình 3.1 minh họa các dịch chuyển do địa hình trên ảnh theo đó nhà
cửa, cây, đỉnh đồi, núi bị dịch chuyển theo hướng tỏa tia từ tâm ảnh (chính
xác hơn là từ điểm thiên đế - nadir point trên ảnh) hướng tới rìa ảnh. Độ
chênh cao càng lớn cũng như khoảng cách từ địa vật tới tâm ảnh càng lớn thì
độ dịch chuyển tỏa tia này càng tăng. Nhiệm vụ của nắn ảnh là khử sai số xê
dịch vị trí điểm ảnh do góc nghiêng và chênh cao địa hình gây ra.
Trên (hình 3.1) cũng thể hiện các khác biệt giữa ảnh gốc và ảnh nắn. Ý
nghĩa của phép biến đổi toán học này là trong khi trên ảnh gốc không thể đo
chính xác khoảng cách của các đối tượng địa vật thì trên bình đồ cho phép
chúng ta đo được chính xác các đối tượng địa vật đó.
48
3.1.2. Cơ sở khoa học của phương pháp nắn ảnh
Nhiệm vụ chính của nắn ảnh là khử sự xê dịch vị trí điểm ảnh do ảnh
nghiêng và chênh cao địa hình gây nên. Với công nghệ quang cơ, các phương
pháp nắn thường sử dụng là nắn quang cơ đối điểm, nắn ảnh theo vùng, nắn
ảnh vi phân. Trong công nghệ đo vẽ ảnh số sử dụng phương pháp nắn ảnh
trực giao nó thực chất là một dạng đặc biệt của phép nắn vi phân (nắn qua
khe). Thực chất của nắn qua khe là được thực hiện theo nguyên tắc hiệu chỉnh
độ cao chiếu cho từng điểm địa hình riêng biệt. Nhưng thực chất khe nắn phải
lớn hơn giá trị của một điểm ảnh và bằng một diện tích nhỏ nào đấy, còn độ
chênh cao được lấy giá trị để nắn là một giá trị trung bình của vùng địa hình
nhỏ đó. Với nắn ảnh số kích thước của pixel là kích thước của khe và ảnh gốc
để nắn là ảnh số. Khi ta nắn sẽ nắn cho từng pixel một theo phép chiếu thẳng
đứng và mỗi một pixel có kích thước rất nhỏ, được coi như một điểm.
Cơ sở toán học của phương pháp nắn ảnh được xây dựng trên mối quan
hệ tương quan giữa ảnh gốc và ảnh nắn theo hàm sau [22]
),( yxfX x ),( yxfY y
(3.1)
và ),( YXFx x ),( YXFy y (3.2)
Trong đó: xf , yf , xF , yF là các hàm chuyển đổi.
Các hàm X, Y là toạ độ của điểm ảnh (pixel) trên ảnh nắn được xác
định từ toạ độ x, y của điểm ảnh trên ảnh gốc, đây là bài toán giải thuận hay
được gọi là phép giải trực tiếp. Trong nắn ảnh trực tiếp, quá trình nắn ảnh
được bắt đầu từ ảnh gốc. Từng pixel trên ảnh gốc được xác định toạ độ của
nó trên ảnh nắn theo hàm (3.1) và gán giá trị độ xám theo nội suy theo hàm
song tuyến.
49
Hàm x, y là hàm của toạ độ của điểm ảnh (pixel) trên ảnh gốc được xác
định từ toạ độ X, Y của điểm ảnh trên ảnh nắn, nó là bài toán giải ngược hay
được gọi là phép giải gián tiếp. Trong nắn ảnh gián tiếp, quá trình nắn ảnh
được bắt đầu từ pixel ảnh nắn, các pixel ảnh nắn đã được sắp xếp theo toạ độ
cho trước theo hàng và cột. Các pixel trên ảnh nắn được xác định toạ độ của
nó trên ảnh gốc theo hàm (3.2), từ đó tiến hành nội suy độ xám và gán giá trị
độ xám cho pixel ảnh nắn
3.2. Quy trình thành lập bình đồ ảnh vệ tinh
Thành lập bình đồ ảnh vệ tinh là quá trình xử lý, hiệu chỉnh hình học
ảnh vệ tinh ở cấp độ cao nhất, nhằm hiệu chỉnh hoặc khử ảnh hưởng của các
nguồn sai số đối với dữ liệu ảnh và hiệu chỉnh sai số do chênh cao địa hình để
đảm bảo nhận được tấm ảnh nắn có kết quả đảm bảo độ chính xác về mặt
phẳng theo yêu cầu kỹ thuật tương ứng với các mục đích cần sử dụng.
Thành lập bình đồ ảnh vệ tinh hiện nay được thực hiện theo quy trình
công nghệ sau (hình 3.2):
50
Phân tích quy trình:
Tăng dày kh.chế
ảnh
Đo điểm kh.chế ảnh
Chênh cao địa hình nhỏ
Chênh cao địa hình lớn
Ảnh vệ tinh độ phân giải cao
Đo nối kh.chế ảnh ngoại nghiệp
Thu thập DEM
Nắn ảnh
Kiểm tra ảnh nắn
Cắt ghép theo mảnh bản đồ
Trộn ảnh
Tăng cƣờng chất lƣợng ảnh
Trình bày khung, in, lƣu
Ảnh đơn Khối ảnh
Hình 3.2. Sơ đồ quy trình công nghệ thành lập bình đồ ảnh vệ tinh
độ phân giải cao
51
Phân tích quy trình:
Bước 1: Tạo lập Project:
+ Chọn đường dẫn, ổ đĩa, thư mục, đặt tên tệp tin Project;
+ Đặt lưới chiếu, hệ tọa độ làm việc cho Project;
+ Chọn mô hình camera.
Bước 2: Nhập ảnh:
+ Chọn đường dẫn, ổ đĩa, thư mục, tên tệp tin dữ liệu ảnh cần nhập;
+ Chọn tên tệp tin bổ trợ cho cảnh ảnh được cung cấp kèm theo dữ
liệu ảnh.
Bước 3: Nhập điểm khống chế, đo các điểm khống chế trên ảnh:
+ Lựa chọn điểm khống chế từ các nguồn khác nhau, có thể là: tọa
độ các điểm khống chế được nhập vào từ bàn phím, hoặc nhập tọa độ các
điểm khống chế từ tệp tin (dạng text, ASCII,...);
+ Xác định tọa độ ảnh của các điểm khống chế trên các cảnh ảnh có
trong Project.
Bước 4: Chọn và đo các điểm liên kết giữa các cảnh ảnh trong trường
hợp xây dựng khối ảnh vệ tinh:
+ Lựa chọn và đo các điểm địa vật rõ nét trong vùng phủ giữa các
tấm ảnh;
+ Tùy chọn mô hình số độ cao/ nhập độ cao cho điểm liên kết ảnh.
Kiểm tra độ chính xác của mô hình số độ cao.
Bước 5: Bình sai khối ảnh:
52
+ Kiểm tra kết quả bình sai qua các sai số còn tồn tại của các điểm
khống chế, điểm kiểm tra và điểm liên kết ảnh;
+ Chỉnh sửa điểm có sai số;
+ Bình sai lại và xem xét cấp nhận kết quả bình sai;
+ Cập nhật giá trị độ cao của các điểm liên kết ảnh từ mô hình số
độ cao.
Bước 6: Nắn ảnh:
+ Chọn tên tệp tin ảnh cần nắn;
+ Chọn đường dẫn, ổ đĩa, thư mục, đặt tên tệp tin ảnh nắn;
+ Tùy chọn mô hình số độ cao hoặc độ cao trung bình khu vực khi
giá trị chênh cao địa hình nằm trong giới hạn cho phép;
+ Đặt độ phân giải (kích thước pixel) của ảnh nắn;
+ Tùy chọn phương pháp nội suy tái chia mẫu.
Bước 7: Kiểm tra độ chính xác của ảnh nắn:
+ Kiểm tra độ chính xác tuyệt đối của ảnh nắn qua vị trí các điểm
khống chế và điểm kiểm tra trên ảnh đã nắn;
+ Kiểm tra độ chính xác tương hỗ giữa các băng ảnh: ảnh toàn sắc và
ảnh đa phổ (kiểm tra theo các yếu tố địa vật trên ảnh);
+ Kiểm tra độ chính xác tương hỗ giữa các cảnh ảnh liền kề nhau qua
các yếu tố địa vật nằm trong các vùng độ phủ chung;
+ Tổng hợp báo cáo các kết quả kiểm tra độ chính xác vị trí mặt
phẳng của trực ảnh.
Bước 8: Cắt, ghép ảnh theo chia mảnh bản đồ:
53
+ Thành lập sơ đồ chia mảnh theo tỷ lệ bản đồ cần thành lập. Tạo các
shape file trong trường hợp thành lập trực ảnh cho các mảnh bản đồ địa hình;
+ Cắt trực ảnh theo chia mảnh bản đồ đối với trường hợp cảnh ảnh
phủ trùm được giới hạn mảnh bản đồ;
+ Ghép ảnh trước khi cắt ảnh đối với những mảnh bản đồ không có
cảnh ảnh riêng rẽ nào phủ trùm được. Tiến hành ghép ảnh đã được trộn ảnh sẽ
dễ điều chỉnh, tăng cường chất lượng hình ảnh hơn;
+ Đặt tên các mảnh trực ảnh (tên tệp tin) tương ứng theo tên mảnh
bản đồ.
Bước 9: Trộn ảnh:
Trộn băng ảnh toàn sắc với các băng ảnh màu. Có thể phải chia cảnh
ảnh ra nhiều phần để tiến hành trộn ảnh trong trường hợp máy tính không thể
xử lý trộn ảnh cho toàn cảnh ảnh được.
Bước 10: Tăng cường chất lượng hình ảnh cho các mảnh trực ảnh:
+ Áp dụng các công cụ biến đổi độ tương phản, độ sáng, biểu đồ
histogram..., để tăng cường chất lượng hình ảnh của các mảnh trực ảnh;
+ Đảm bảo hình ảnh rõ nét, màu sắc chân thực và biến đổi đồng đều
giữa các mảnh trực ảnh.
Bước 11: Tạo khung mảnh trực ảnh và các chú giải trình bày theo
quy định.
Bước 12: Tạo dữ liệu phục vụ in ấn.
Bước 13: Tổng hợp dữ liệu để lưu trữ sản phẩm:
+ Các tệp tin ảnh toàn sắc đã nắn;
+ Các tệp tin ảnh đa phổ đã nắn;
54
+ Các tệp tin các mảnh trực ảnh;
+ Các tệp tin khung mảnh bản đồ.
- Còn theo [9] quy trình nắn chỉnh hình học ảnh vệ tinh đơn như sau:
+ Bước 1: Chọn lựa phương pháp bao gồm bậc nắn, phương pháp
nội suy;
+ Bước 2: Nhận dạng các tham số trong phương trình chuyển đổi
giữa hệ tọa độ ảnh số và hệ tọa độ trắc địa dựa vào các điểm khống chế cũng
như phương pháp Calibration (định chuẩn);
+ Bước 3: Kiểm tra độ chính xác phép chiếu hình học bằng phương
pháp xấp xỉ theo lý thuyết số bình phương nhỏ nhất;
+ Bước 4: Tái chia mẫu (resampling) theo phương pháp nội suy
người láng giềng gần nhất (Nearest Neighbour); nội suy bậc 2 (Bilinear
Interpolution); nội suy bậc 3 (Cubic Convolution).
- Bình đồ ảnh vệ tinh hiện được sản xuất và sử dụng trong quy trình
thành lập và hiện chỉnh bản đồ phục vụ cho việc điều vẽ các yếu tố địa vật.
Để sản xuất được các bản đồ ảnh vệ tinh đảm bảo độ chính xác, chúng ta ứng
dụng nguyên lí nắn chỉnh hình học và dựa trên cơ sở các mô hình toán học để
nắn chỉnh ảnh vệ tinh, sử dụng mô hình toán học thích hợp hợp tuỳ theo yêu
cầu cụ thể để nắn chỉnh hình học ảnh.
- Khi ảnh hưởng của chênh cao địa hình gây ra sai số xê dịch vị điểm
ảnh không lớn hơn 0,3 mm ở tỉ lệ bình đồ ảnh thành lập thì có thể áp dụng
nắn ảnh theo độ cao trung bình khu vực. Khi giá trị xê dịch vị điểm ảnh lớn
hơn 0,3mm ở tỉ lệ bình đồ ảnh thành lập thì phải áp dụng phương pháp nắn
ảnh có sử dụng mô hình số độ cao (DEM).
55
Trong quá trình nắn ảnh số, giá trị độ xám của điểm ảnh được lấy mẫu
lại và tính theo thuật toán nội suy bậc ba.
- Sản phẩm bình đồ ảnh số đã nắn chỉnh phải đạt độ chính xác hình học
so với bản đồ cùng tỉ lệ. Trường hợp mảnh bình đồ ảnh không nằm trọn trên
một cảnh ảnh vệ tinh mà để phủ kín nó phải dùng một số cảnh ảnh vệ tinh thì
phải tiến hành ghép các cảnh ảnh vệ tinh này. Vết ghép không được đi qua
các điểm khống chế. Vết ghép phải đi qua các điểm địa vật có sai số tiếp khớp
nhỏ nhất, không được cắt theo địa vật hình tuyến. Thông thường góc kẹp giữa
vết ghép và địa vật hình tuyến ở trong khoảng từ o30 - o150 .
Theo quy trình thành lập bình đồ ảnh vệ tinh có thể thấy các yếu tố ảnh
hưởng tới kết quả nắn ảnh vệ tinh đó là:
- Độ phân giải của ảnh vệ tinh;
- Phương pháp nắn, các mô hình toán học để thực hiện phép nắn;
- Số lượng điểm khống chế ngoại nghiệp và đồ hình bố trí chúng, độ
chính xác đo đạc điểm khống chế;
- Mô hình số độ cao sử dụng để nắn.
3.3. Các phƣơng pháp nắn ảnh vệ tinh
Ảnh vệ tinh độ phân giải cao lúc thu nhận bị ảnh hưởng bởi phép chiếu
hình, góc nghiêng, vệt quét, điều kiện khí quyển, độ cong của Trái đất, chênh
cao địa hình... đây chính là các nguyên nhân gây ra biến dạng hình học trên
ảnh vệ tinh. Các sai số hệ thống này được loại trừ nhờ các mô hình toán học.
Trong nắn ảnh vệ tinh có hai mô hình nắn chỉnh hình học bao gồm:
- Phương pháp nắn chỉnh hình học theo mô hình vật lý;
- Phương pháp nắn chỉnh hình học theo hàm đa thức.
56
Việc lựa chọn các mô hình này dựa trên mục đích sử dụng và yêu cầu
về độ chính xác của sản phẩm, các thông số về bộ cảm biến (sensor), phần
mềm xử lý, dữ liệu ảnh và các tài liệu liên quan được cung cấp, số lượng và
sự phân bố của các điểm khống chế.
3.3.1. Phương pháp nắn theo mô hình vật lý
Mô hình vật lý cho phép loại trừ các sai số trong quá trình chụp ảnh nếu
biết được vị trí tâm chiếu hình trên quỹ đạo. Để xác định tâm chiếu hình với
độ chính xác cần thiết phải sử dụng các điểm khống chế ảnh mặt đất là những
điểm biết toạ độ chính xác trên mặt đất trên một hệ quy chiếu và đồng thời có
hình ảnh rõ ràng nhận biết được trên ảnh. Công việc này gọi là mô hình hoá
cảnh ảnh. Về nguyên lý, để mô hình hoá cảnh ảnh chỉ cần biết một số lượng
điểm khống chế ảnh mặt đất đủ để giải hệ phương trình xác định các thông số
cần thiết. Đồ hình bố trí điểm khống chế cảnh ảnh sẽ không ảnh hưởng nhiều
đến độ chính xác mô hình hoá hay nói cách khác sẽ không ảnh hưởng đến độ
chính xác nắn ảnh.
Bản chất của phương pháp này là xây dựng mối quan hệ toán học giữa:
- Toạ độ cục bộ của thiết bị chụp;
- Vị trí vệ tinh;
- Hệ toạ độ quỹ đạo điều khiển vệ tinh;
- Hệ toạ độ tham chiếu;
- Hệ toạ độ trắc địa;
- Lưới chiếu bản đồ;
- Toạ độ điểm khống chế mặt đất.
57
Phương pháp này chỉ áp dụng được khi biết trước các mô hình biến
dạng. Các ảnh hưởng phi tuyến gây ra bởi độ méo hình của ống kính. Ảnh
hưởng của khí quyển được xử lý bằng cách đưa thêm vào các tham số hoặc
các hiệu chỉnh sau khi tiến hành các phép chuyển đổi tuyến tính. Các tham số
thường bao gồm toạ độ và các góc nghiêng gần đúng của bộ cảm biến tại thời
điểm chụp ảnh. Các thông số bay chụp được tính chính xác và áp dụng cho
từng loại máy ảnh cụ thể như với ảnh SPOT, IKONOS, Orb-View,
QuickBird,… Việc sử dụng điểm khống chế mặt đất sẽ cho phép tăng cường
độ chính xác của phương pháp. Khi đó phương pháp mô hình vật lý vừa sử
dụng điểm khống chế ảnh cho độ chính xác cao. Mô hình vật lý thể hiện
tương đối phức tạp trong biểu thức tính toán. Mỗi loại máy chụp tuỳ thuộc
nguyên lý xây dựng hình ảnh của mình lại có công thức tính riêng biệt. Các
công thức này được chia ra làm 3 nhóm chính.
+ Nhóm các công thức mô tả sự dịch chuyển của vệ tinh;
+ Nhóm các công thức mô tả thông số định hướng của vệ tinh trên
quỹ đạo;
+ Nhóm các công thức mô tả hình học của đầu chụp ảnh trong quá trình
ghi ảnh.
Các thông số này gọi là thông số bổ trợ và được cung cấp cùng với ảnh
cơ sở.
Trong phương pháp mô hình cơ sở (không dùng điểm khống chế ảnh)
độ chính xác phụ thuộc vào mô hình hình học của các thông số bổ trợ. Trong
phương pháp mô hình vật lý có sử dụng điểm khống chế sẽ cho phép cải
chính các thông số chính xác hơn vì vậy sẽ cho độ chính xác mô hình hoá
cao hơn.
58
Mối quan hệ tọa độ của điểm vật và điểm ảnh được thể hiện dưới
dạng hàm:
)Q ,Q y, G(x, = Y
)P ,P y, F(x, = X
n1
n1
(3.3)
Trong đó:
X, Y là tọa độ điểm vật;
x, y tọa độ điểm ảnh.
Còn các thông số của mô hình sẽ là:
0k0kk
0k0kk
dQ + Q = Q
dP + P = P
(3.4)
(Với k = 1, 2, …, n), 0kP , 0kQ là trị gần đúng của các thông số
Ở đây 0kdP và 0kdQ là các ẩn số của mô hình hình học phải xác định.
Trong phương pháp mô hình vật lý không sử dụng điểm khống chế,
việc tính toán mô hình hình học sẽ được tính với tổng điểm ảnh. Mô hình hình
học này sẽ phụ thuộc vào từng loại đầu chụp ảnh.
- Đầu chụp quang học (ví dụ QuichBird, SPOT) mô hình hình học là
đường thẳng;
- Đầu chụp rada (ví dụ RADASAT) mô hình hình học là mặt cầu.
Trên cơ sở đó quá trình tính toán theo mô hình vật lý có thể thực hiện
qua các giai đoạn sau:
- Tính toán các hướng cho tất cả các điểm ảnh x, y của ảnh phải nắn chỉnh.
59
- Tính toán theo vị trí vệ tinh bằng các thông số bổ trợ, các hướng chụp
này quy chiếu theo một mặt Elipsoid.
- Kết hợp tính toạ độ x, y, z của các đường này ở vị trí cắt của Elipsoid.
- Độ chính xác của các phương pháp mô hình vật lý được đánh giá bằng
phương pháp thống kê sai số tồn tại tại các điểm khống chế ảnh.
Các kiểu mô hình vật lý
+ Mô hình 1 cảnh: mô hình cho từng cảnh ảnh riêng
+ Mô hình theo dải: gắn kết các cảnh ảnh chụp cùng thời điểm trong dải
bay. Có thể gắn 09 cảnh ảnh trong một dải.
+ Mô hình khối: gắn kết các dải và cảnh chụp các thời kỳ khác nhau.
Ƣu điểm:
- Cho độ chính xác cao vì có tính đến các tính chất vật lý của bộ cảm biến;
- Cần ít điểm khống chế;
- Tính độc lập của các tham số (các tham số không hoặc ít phụ thuộc
nhau hay nói cách khác là hệ số tương quan giữa các tham số thấp);
- Cho phép đưa các tham số tự kiểm định để nâng cao độ chính xác.
Nhƣợc điểm:
- Cần có giá trị khởi tính do việc tuyến tính hoá các phương trình
phi tuyến;
- Phụ thuộc vào dạng bộ cảm biến và thay đổi khi chuyển từ dạng này
sang dạng khác (chuyển từ loại ảnh này sang ảnh khác);
- Cần nhiều thời gian tính toán vì có nhiều phép tính lặp, do đó cần thiết
bị phần cứng và phần mềm chuyên dụng.
60
3.3.2. Phương pháp nắn ảnh theo hàm đa thức
Mô hình hàm đa thức sử dụng để tính chuyển giữa toạ độ ảnh và toạ độ
đối tượng. Nó được thể hiện ở các bậc khác nhau của đa thức dựa trên sai số
méo hình của ảnh, số lượng các điểm khống chế mặt đất và dạng địa hình. Sử
dụng mô hình này bắt buộc phải có các điểm khống chế ảnh, các điểm này
dùng để xác định các tham số của đa thức. Bậc của đa thức quyết định phép
tính chuyển và dựa trên sai số méo hình của ảnh, số lượng các điểm khống
chế ảnh và dạng địa hình.
- Dạng tổng quát của các mô hình đa thức 2D, ví dụ, đa thức bậc 3
như sau:
3
9
3
8
2
7
2
6
2
5
2
43210
3
9
3
8
2
7
2
6
2
5
2
43210
Yb+Xb+XYb+YXb+Yb+Xb+XYb+Yb+X+bb =y
Ya+Xa+XYa+YXa+Ya+Xa+XYa+Ya+Xa+a =x
(3.5)
Trong đó:
- x, y là tọa độ điểm ảnh;
- X, Y là tọa độ điểm mặt đất tương ứng;
- ia , ib là các hệ số của đa thức (i = 0 ÷ 9, tùy theo bậc của đa thức).
Với mô hình hàm đa thức 2D không sử dụng đến giá trị độ cao của các
điểm khống chế mặt đất mà chỉ sử dụng tọa độ mặt phẳng của chúng. Do đó,
ta chỉ áp dụng mô hình hàm đa thức 2D với các cảnh ảnh chụp ở vùng địa
hình bằng phẳng. Theo [27], [52] các hệ số của đa thức được xác định theo
phương pháp số bình phương nhỏ nhất.
Mô hình hàm đa thức 3D có dạng sau:
61
XYZb+Zb+Yb+Xb+YZb+XZb+ZYb+ XYb+ZXb+
YXbZb+Yb+Xb+YZb+XZ+bXYb+Zb+Yb+Xb+b =y
XYZa+Za+Ya+Xa+ YZa+XZ+a ZYa+XYa+ZXa
+YXa+Za+Ya+Xa+YZa+XZa+XYa+Za+Ya+Xa+a =x
19
3
18
3
17
3
16
2
15
2
14
2
13
2
12
2
11
2
10
2
9
2
8
2
76543210
19
3
18
3
17
3
16
2
15
2
14
2
13
2
12
2
11
2
10
2
9
2
8
2
76543210
(3.6)
So với các mô hình đa thức 2D, các mô hình đa thức 3D sử dụng thêm
các giá trị độ cao Z của các điểm khống chế mặt đất
Từ công thức (3.5) và công thức (3.6) ta tính ra được số lượng điểm
khống chế tối thiểu cho các mô hình hàm đa thức được thể hiện trong (bảng 3.1).
Bảng 3.1: Số lƣợng điểm không chế tối thiểu cho các mô hình
hàm đa thức
Bậc của đa thức Yêu cầu số lƣợng điểm khống chế mặt đất tối thiểu
Mô hình đa thức 2D Mô hình đa thức 3D
1 3 điểm 4 điểm
2 6 điểm 10 điểm
3 10 điểm 20 điểm
Bảng 3.1 chỉ ra số liệu điểm khống chế tối thiểu khi dùng mô hình hàm
đa thức để nắn. Nếu số lượng điểm khống chế lớn hơn số lượng điểm khống
chế tối thiểu thì bài toán được xác định theo phương pháp số bình phương nhỏ
nhất. Muốn bình đồ ảnh có độ chính xác cao thì các mô hình đa thức cũng
phải có các điểm khống chế ảnh mặt đất chính xác, số lượng lớn và được phân
bố đồng đều trên cảnh ảnh.
3.3.2.1. Mô hình nắn affine-3D
- Mô hình affine-3D
Mô hình chuyển đổi affine-3D xác lập mối quan hệ giữa toạ độ mặt
phẳng ảnh và toạ độ không gian đối tượng được biểu diễn như sau:
62
8i7i6i5i
4i3i2i1i
a + Za + Ya + Xa =y
a + Za + Ya + Xa =x
(3.7)
Trong đó:
- ix , iy : là tọa độ hàng và cột của điểm ảnh (pixel);
- aj: là các hệ số aj (j = 1÷ 8) thể hiện các sai số méo hình về góc xoay
(3 yếu tố góc xoay), chuyển dịch (2 yếu tố), tỷ lệ không đồng nhất và nghiêng
xiên (3 yếu tố);
- X, Y, Z: là tọa độ trong không gian đối tượng của điểm tương ứng.
Mô hình affine-3D có thể được coi là một dạng của mô hình hàm đa
thức 3D bậc nhất. Theo các báo cáo thực nghiệm của nước ngoài, tăng dày
tam giác ảnh với các cặp ảnh SPOT 5 lập thể chụp cắt ngang vết quỹ đạo đã
nhận được độ chính xác nhỏ hơn 1 pixel qua kiểm tra với số lượng khá lớn
các điểm kiểm tra [29], [50], [46].
- Mô hình affine-3D hiệu chỉnh nghiêng xiên
Mô hình chuyển được thực hiện qua các bước như sau:
- Các điểm khống chế ảnh mặt đất được chiếu trên một mặt chuẩn có độ
cao xác định nào đó. Toạ độ mặt phẳng X và Y được hiệu chỉnh:
etg
aZX ii
sin
etg
aZY ii
cos
(3.8)
Trong đó:
- Zi = Zi – Z0 với Zi là độ cao của điểm mặt đất i;
- Z0 là độ cao mặt chuẩn tham chiếu;
63
- (a) là góc phương vị của bộ cảm biến;
- (e) là góc độ cao của bộ cảm biến.
Có 8 tham số chuyển đổi affine từ mặt chuẩn sang hệ tọa độ pixel của
mỗi tấm ảnh:
8i7i6i5i
4i3i2i1i
a + Za + Ya + Xa =y
a + Za + Ya + Xa =x
(3.9)
Trong đó:
etg
aaaaa
cos.sin. 213
etg
aaaaa
cos.sin. 657
(3.10)
Như vậy, cần có số lượng tối thiểu là 3 điểm khống chế mặt đất để đảm
bảo độ chính xác. Mô hình chuyển đổi affine-3D, khi tính toán đến hiệu chỉnh
ảnh hưởng của góc xiên chụp ảnh cũng được gọi là mô hình affine-3D chặt
chẽ, và được biểu diễn ở một dạng khác, cụ thể hơn qua các thông số: chiều
dài tiêu cự, độ cao chụp ảnh và góc nghiêng trục quang máy ảnh. Công thức
của mô hình phép chiếu affine-3D chặt chẽ như sau:
)a + Za + Ya + X(a c=y
a + Za + Ya + Xa =x
8i7i6i5zi
4i3i2i1i
(3.11)
Trong đó:
cos1
1
cos H
Z
tgf
y
m
Zf
tgyfc
i
i
i
i
z
(3.12)
- f: là chiều dài tiêu cự;
- : là góc nghiêng trục quang so với phương thẳng đứng;
64
- H: là độ cao chụp ảnh (độ cao quỹ đạo);
- m: mẫu số tỷ lệ của ảnh.
Vì y là rất nhỏ so với f, và Z cũng là rất nhỏ so với H, cho nên giá trị
của hệ số zc là gần như bằng 1. Thực nghiệm của C.S. Fraser, T. Yamakawa,
L. Zang [29] đã chứng minh rằng hệ số zc có thể áp dụng cho bất cứ một điểm
nào trên ảnh và cho các cảnh ảnh vệ tinh khác nhau.
Trong công thức (3.11) các thông số định hướng sử dụng để tính các hệ
số nắn được coi là không biến đổi theo thời gian. Nếu xem xét đến những biến
dạng ảnh phi tuyến tính thì công thức của mô hình phép chiếu affine-3D với
các hệ số thay đổi theo thời gian t, có thể được viết lại như sau:
(t)A + (t)ZA + (t)YA + (t)XA =y
(t)A + (t)ZA + (t)YA + (t)XA =x
8765
4321
(3.13)
Trong đó: xbataatA iiii
i 1010
Khi đó diễn giải về hình học công thức (3.8) được xắp xếp lại như sau:
0
0
8
1
7
1
6
1
5
1
8
0
7
0
6
0
5
0
4
1
3
1
2
1
1
1
4
0
3
0
2
0
1
0
bZbYbXbxyaZaYaXa
bZbYbXbxxaZaYaXa
(3.14)
Trong đó: 04
0
3
0
2
0
1
0 aZaYaXa , liên quan đến mặt phẳng ảnh
theo hướng tọa độ hàng tại x = 0; 08
0
7
0
6
0
5
0 yaZaYaXa , liên quan
đến mặt phẳng ảnh theo hướng tọa độ cột tại x = 0;
Trong công thức (3.14) có thể cung cấp các thông số định hướng bổ
sung mô tả các ảnh hưởng sai số bậc hai hoặc cao hơn. Nó là hàm số của tọa
độ ảnh, hoặc tọa độ không gian đối tượng. Việc lấy đến thông số nào phụ
thuộc vào loại bộ cảm biến thu chụp. Tuy nhiên, đối với mô hình affine thì
65
các số hạng bậc hai đầu tiên (4 số hạng) sẽ được chú trọng ưu tiên hơn. Khi
đó, công thức (3.13) mở rộng sẽ được viết lại như sau:
2
4
2
38765
2
2
2
14321
sBlBtAZtAYtAXtAy
sBlBtAZtAYtAXtAx
(3.15)
Trong đó:
- iA , iB : là các thông số thay đổi theo thời gian và không đổi theo
thời gian;
- l , s: là tọa độ hàng, cột của điểm ảnh;
- X ,Y , Z : là tọa độ không gian đối tượng của điểm tương ứng.
3.3.2.2. Mô hình chuyển đổi tuyến tính trực tiếp
Mô hình chuyển đổi tuyến tính trực tiếp - DLT (Direct Linear
Transformation) xác lập quan hệ tọa độ mặt phẳng ảnh (2D) và tọa độ không
gian đối tượng (3D) như sau:
1
1
11109
8765
11109
4321
ZaYaXa
aZaYaXay
ZaYaXa
aZaYaXax
(3.16)
Mô hình DLT cần phải xác định 11 ẩn số, là các hệ số ia (1 11).
Để nâng cao độ chính xác việc xác lập quan hệ toạ độ điểm ảnh và tọa độ
điểm đối tượng, mô hình DLT được đưa thêm một thông số nữa, và khi đó nó
được gọi là mô hình DTL chặt chẽ, hay mô hình DTL tự kiểm định [27], [46],
1
1
11109
8765
12
11109
4321
ZaYaXa
aZaYaXay
XYaZaYaXa
aZaYaXax
(3.17)
66
Đặc điểm của mô hình này có thể xây dựng mối quan hệ tọa độ mặt
phẳng ảnh và tọa độ không gian đối tượng cho cảnh ảnh đơn, hoặc cho khối
các cảnh ảnh mà không cần biết các thông số định hướng trong hoặc các
thông số định hướng ngoài của bộ cảm biến thu chụp ảnh. Mô hình DLT thích
hợp nhất với các cảnh ảnh trong phạm vi địa lý có giới hạn.
3.3.2.3. Mô hình chuyển đổi phép chiếu
- Mô hình chuyển đổi phép chiếu - PT (Projective Transform) 2D: mô
tả quan hệ giữa 2 mặt phẳng, là mô hình phân thức cơ bản liên kết mặt phẳng
ảnh với mặt phẳng không gian đối tượng. Mô hình chuyển đổi phép chiếu 2D
(PT - 2D) thích hợp với tọa độ mặt phẳng như mô hình đa thức 2D, hay còn
được gọi là mô hình tính chuyển 8 tham số:
1
1
21
321
21
321
YcXc
bYbXby
YcXc
aYaXax
(3.18)
Trong đó: x, y là tọa độ điểm ảnh; X, Y là tọa độ điểm mặt đất tương
ứng; 1a ,
2a , 3a , 1b , 2b , 3b ,
1c , 2c là các tham số của mô hình chuyển đổi
phép chiếu.
Mô hình này không sử dụng đến giá trị độ cao Z của các điểm khống chế
ảnh mặt đất, do đo nó chỉ áp dụng với các cảnh ảnh có địa hình bằng phẳng.
Phần mềm ERDAS mới của Leica Geosystems đã cung cấp mô hình
chuyển đổi phép chiếu (Projective Transform) được cải tiến (modified), trong
đó có sử dụng đến các giá trị độ cao Z của các điểm khống chế ảnh với các hệ
số bổ sung mới. Quan hệ giữa tọa độ điểm ảnh và tọa độ điểm mặt đất được
thể hiện như sau:
67
ZYXP
ZYXPy
ZYXP
ZYXPx
,,
,,
,,
,,
4
3
2
1
(3.19)
- Với mô hình PT-3D, người sử dụng có thể lựa chọn các tùy chọn:
Cho đa thức mẫu số của x và y (ví dụ đa thức bậc 3) là như nhau:
3
19
3
18
3
17
2
16
2
15
2
14
2
13
2
12
2
1110
2
9
2
8
2
765432142
Zc+Yc+Xc
+YZc+XZc+ZYc+XYc+ZXc+YXc+XYZc
+Zc+Yc+Xc+YZc+XZc+XYc+Zc+Yc+Xc+1=P=P
(3.20)
Chọn bậc của đa thức có thể là bậc 1, bậc 2, bậc 3.
Như vậy, mô hình chuyển đổi phép chiếu PT-3D với các đa thức bậc
nhất sẽ chính là mô hình chuyển đổi tuyến tính trực tiếp DLT. Tuy nhiên,
trong trường hợp người sử dụng không thỏa mãn với kết quả áp dụng mô hình
DLT, thì mô hình chuyển đổi phép chiếu PT-3D sẽ cho thêm sự lựa chọn về
bậc của đa thức để kiểm chứng, hoặc chọn được giải pháp tốt hơn khi bình sai
mô hình cảnh ảnh.
Một đặc điểm nổi bật của mô hình PT-3D là có thể sử dụng được khi
không có các dữ liệu về quỹ đạo vệ tinh, khi không thể áp dụng mô hình bộ
cảm biến, hoặc khi cảnh ảnh vệ tinh đã được hiệu chỉnh hình học.
3.3.2.4. Mô hình tham số
Mô hình tham số hay còn gọi là mô hình chặt chẽ (rigorous model) thể
hiện quan hệ giữa không gian đối tượng và không gian ảnh, nó có xét tới các
yếu tố méo hình của ảnh vệ tinh. Mô hình gồm các yếu tố định hướng trong
cũng như 6 yếu tố định hướng ngoài của tấm ảnh. Điều kiện đồng tuyến cũng
là cơ sở cho việc xây dựng mô hình chặt chẽ của ảnh vệ tinh. Tuy nhiên, đối
với ảnh vệ tinh thì điều kiện này có thể không áp dụng được cho toàn bộ tấm
68
ảnh mà chỉ áp dụng được cho từng đường quét. Các thông số định hướng
ngoài của mỗi hàng CCD là khác nhau, nhưng mối quan hệ của định hướng
ngoài đối với quỹ đạo vệ tinh chỉ thay đổi rất nhỏ. Các yếu tố định hướng là
chủ thể đối với sự thay đổi liên tục, vì thế các yếu tố này được coi là hàm số
của biến số thời gian. Thông tin về việc xây dựng những mô hình như vậy
được cung cấp bởi các trung tâm nghiên cứu khác nhau có thể sử dụng được
về mặt lý thuyết. Tuy nhiên, các tác giả của các tài liệu xuất bản đã không nêu
rõ các thuật toán và các phương thức tiến hành. Các mô hình đôi khi bao hàm
nhiều yếu tố chưa biết, các thông số mà giá trị của chúng đối với một tấm ảnh
đã biết, được xác định trên cơ sở các điểm khống chế mặt đất của một khu
vực đã biết trên mặt đất và xác định được ở trên ảnh.
Sau khi kiểm định hệ thống quang học và trong trường hợp xác định
chính xác các yếu tố định hướng ngoài, những yếu tố thay đổi theo thời gian
thì sẽ biết được các yếu tố của mô hình tham số. Những yếu tố này cung cấp
cho quá trình tính chỉnh trực tiếp, ví dụ như hiệu chỉnh ảnh trực giao mà
không cần đến các điểm ảnh (nhưng có cần đến mô hình số độ cao DEM).
Một số nhà cung cấp ảnh không muốn công khai các tham số mô hình trong
dạng đã giải mã, họ tính toán các hệ số đa thức tương ứng trong mô hình đa
thức hữu tỷ đối với các cảnh ảnh cho trước, và họ gộp những giá trị này vào
dữ liệu ảnh cung cấp cho người sử dụng cuối cùng [53], [63], [60].
Mô hình tham số mô tả các quan hệ hình học thực nên tất cả các tham
số mô hình xác định sự biểu diễn về mặt hình học. Các mô hình tham số sẽ
cho kết quả tốt hơn những mô hình không tham số, và mô hình tham số có thể
thích nghi tốt với sự phân bố các điểm khống chế mặt đất, các sai số có thể có
trong dữ liệu, và cũng đòi hỏi số lượng điểm khống chế mặt đất ít hơn trong
việc xác định các tham số chưa biết.
69
3.3.2.5. Mô hình hàm hữu tỷ
Mô hình hàm hữu tỷ - RFM (Rational Function Model) là bài toán mô
hình không tham số, mô hình này là một công cụ của hầu hết các phần mềm
hiện nay để xử lý ảnh vệ tinh. Loại mô hình này tiến dần đến việc sử dụng
các loại ảnh thương mại cho phép đưa ra sản phẩm ảnh ngày càng có giá trị
cao, như là các bản đồ trực ảnh không thể thiếu sự cần thiết của một mô hình
đầu thu ảnh, nhưng có kèm các hệ số trong mối quan hệ tọa độ ảnh và tọa độ
mặt đất.
Mô hình hàm hữu tỷ là mô hình xác định mối quan hệ giữa hệ tọa độ
ảnh (x,y) và hệ tọa độ trắc địa 3D (X,Y,Z) thông qua đa thức:
1 2 3
1 2 3
1 2 3
1 2 3
0 0 0
0 0 0
4
3
0 0 0
0 0 0
2
1
,,
,,
,,
,,
n
i
n
j
n
k
kji
ijk
m
i
m
j
m
k
kji
ijk
n
i
n
j
n
k
kji
ijk
m
i
m
j
m
k
kji
ijk
ZYXd
ZYXc
ZYXP
ZYXPy
ZYXb
ZYXa
ZYXP
ZYXPx
(3.21)
Trong đó:
- x,y là hệ tọa độ ảnh
- X, Y, Z là các giá trị tọa độ của các điểm tương ứng trong không gian
mặt đất;
- ijka , ijkb , ijkc , ijkd là các hệ số của đa thức 1P , 2P , 3P và 4P tương ứng
và được gọi là các hệ số hàm hữu tỷ - RFCs (Rational Function Coefficients),
hoặc các hệ số đa thức hữu tỷ - RPC (Rational Polynomial Coefficients).
70
Lũy thừa lớn nhất của mỗi tọa độ mặt đất ( 1m , 2m , 3m , 1n , 2n , 3n ) được
giới hạn ở bậc 3, và tổng các lũy thừa của tất cả các tọa độ mặt đất cũng được
giới hạn ở bậc 3;
Đối với mô hình các hệ số hàm số hữu tỷ RFM bậc 3 thì mỗi hàm đa
thức 1P , 2P , 3P và 4P ở tử số hoặc mẫu số trong công thức (3.21) có 20 hệ số,
có thể biểu diễn ở dạng như sau:
3
19
3
18
3
17
2
16
2
15
2
14
2
13
2
12
2
11
10
2
9
2
8
2
765432101
Xa+Ya+Za+YXa+ZXa+XYa+ ZYa+XZa+YZa
ZYXa+Xa+Ya+Za+YX+aZX+aZYa+Xa+Ya+Za+a=P
(3.22)
Nói chung, các sai số méo hình gây nên bởi phép chiếu quang học có
thể được thể hiện bằng các tỷ số đa thức với các hệ số bậc nhất, còn các thành
phần hiệu chỉnh về độ cong Trái đất, chiết quang khí quyển và méo hình ống
kính… có thể thể hiện qua các hệ số bậc 2. Một số sai số méo hình chưa biết
khác với các thành phần bậc cao hơn thì có thể được mô hình hóa bởi các hệ
số bậc 3 trong mô hình hàm số hữu tỷ.
Qua công thức (3.21) và (3.22) có thể thấy: các mô hình hàm đa thức
(2D và 3D), mô hình chuyển đổi tuyến tính trực tiếp DLT, mô hình affine
3D, mô hình chuyển đổi phép chiếu PT (2D và 3D) cũng chỉ là những dạng
đặc biệt của mô hình hàm số hữu tỷ RFM.
Như vậy, mô hình tham số hữu tỷ bậc 3 đầy đủ sẽ có tới 80 hệ số ( 0a ,
1a , 2a …. 19a ; 0b , 1b , 2b ……. 19b , 0c , 1c , 2c ……. 19c , 1d , 2d ……. 19d ). Để giải
được 80 hệ số này thì ta phải cần ít nhất 40 điểm khống chế cho một cảnh
ảnh.
Mô hình hàm hữu tỷ RFM là dạng tổng quát của các đa thức. Về mặt
toán học, mô hình phương trình đồng tuyến, mô hình chuyển đổi phép chiếu,
71
mô hình chuyển đổi tuyến tính trực tiếp, các mô hình đa thức 2D và 3D thực
chất cũng chỉ là mô hình hàm hữu tỷ RFM bậc nhất, hoặc là trường hợp đặc
biệt (khi chấp nhận các đa thức mẫu số bằng 1, hoặc gần bằng 1).
Mô hình RFM hỗ trợ bất kỳ hệ tọa độ không gian nào như hệ tọa độ địa
tâm, hệ tọa độ địa lý, hoặc hệ tọa độ phép chiếu bản đồ bất kỳ.
Việc lấy quá nhiều tham số của mô hình hàm hữu tỷ có thể gây nên sự
không ổn định và có thể suy biến trong khi bình sai theo phương pháp số bình
phương nhỏ nhất.
Mô hình hàm hữu tỷ là mô hình phức tạp, có thể đạt được độ chính xác
cao, nhưng cũng có thể không đạt được khi đa thức mẫu số gần bằng 0.
Đánh giá ưu nhược điểm của mô hình
Ƣu điểm:
- Không phụ thuộc vào loại bộ cảm biến;
- Tọa độ thực địa của đối tượng trong hệ tuỳ ý;
- Độ chính xác cao trong trường hợp có sử dụng phương pháp bình sai
tự kiểm định.
Nhƣợc điểm:
- Phụ thuộc nhiều vào số lượng và đồ hình của các điểm khống chế ảnh
ngoại nghiệp;
- Tính phụ thuộc cao của các hệ số (hệ số tương quan lớn).
3.4. Các yếu tố ảnh hƣởng đến độ chính xác của nắn ảnh vệ tinh
Từ những nghiên cứu ở trên cho ta thấy, có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng
đến độ chính xác của nắn ảnh. Đó là những yếu tố xuất phát từ bản chất của
thiết bị thu chụp như độ phân giải của ảnh vệ tinh, mô hình để nắn ảnh hay
72
các yếu tố tham gia vào nắn chỉnh hình học từ khâu ngoại nghiệp đến khâu
nội nghiệp như độ chính xác tăng dày khống chế ảnh (độ chính xác của điểm
khống chế ảnh và số lượng điểm, đồ hình bố trí khống chế ảnh) và độ chính
xác của DEM.
Công thức xác định sai số trung phương vị trí điểm trên ảnh nắn có
dạng như sau:
22
DEMtdD mmm
(3.23)
Trong đó:
Dm là sai số vị trí điểm trên ảnh nắn;
tdm là sai số vị trí điểm khống chế nắn ảnh;
DEMm là sai số vị trí điểm trên ảnh nắn do ảnh hưởng của chênh
cao địa hình hoặc do sai số của mô hình số độ cao DEM.
3.4.1. Ảnh hưởng của độ phân giải của ảnh vệ tinh
Trong các ứng dụng của viễn thám, độ phân giải không gian đóng một
vai trò quan trọng. Đặc biệt, với bình đồ ảnh phục vụ cho công tác thành lập
và hiện chỉnh bản đồ địa hình, bản đồ chuyên đề… bằng ảnh vệ tinh hiện nay,
nó ảnh hưởng đến độ chính xác của bản đồ. Khả năng chiết tách thông tin trên
bản đồ là yếu tố để quyết định tỷ lệ bản đồ cần thành lập. Theo [38] từ công
thức (2.1) đã đưa ra được mối quan hệ giữa độ phân giải giữa độ phân giải
ảnh số với tỷ lệ bản đồ cần thành lập. Theo đó kích thước pixel của ảnh số
không vượt quá 0.1 mm theo tỷ lệ bản đồ, chẳng hạn đối với bản đồ tỷ lệ
1:10000 thì độ phân giải của ảnh số phải bằng hoặc cao hơn 0.1mm ×10 000
73
bằng 1m, đối với bản đồ tỷ lệ 1:5 000 thì độ phân giải ≤ 0.5m, đối với bản đồ
tỷ lệ 1:2 000 thì độ phân giải ≤ 0.2m
3.4.2. Ảnh hưởng của mô hình toán học sử dụng để nắn ảnh
Để nhận được bình đồ ảnh vệ tinh đảm bảo độ chính xác chúng ta phải
ứng dụng các nguyên lý nắn chỉnh và dựa vào các mô hình toán học để nắn.
Ảnh vệ tinh lúc thu nhận bị ảnh hưởng của phép chiếu hình, góc nghiêng,
vệt quét, điều kiện khí quyển, độ cong trái đất, chênh cao địa hình… đây
chính là những nguyên nhân gây ra biến dạng hình học. Các biến dạng này
cần được hiệu chỉnh trước khi đưa vào sử dụng bằng cách dùng các mô hình
toán học như đã trình bày ở mục (3.4). Như vậy, các mô hình toán học là
một phương tiện để đưa những tấm ảnh về một hệ tọa độ nhất định gần với
giá trị thực của chúng.
3.4.3. Ảnh hưởng của điểm khống chế ảnh
Để nắn ảnh vệ tinh bắt buộc phải có các điểm khống chế ảnh. Điểm
khống chế ảnh là điểm có thể nhận biết rõ ràng trên ảnh và đồng thời phải còn
tồn tại trên thực địa với tọa độ trắc địa sẵn có.
Khi nắn chỉnh hình học trong ảnh số sai số tồn tại của các điểm khống
chế sau bình sai thường nằm trong khoảng 0,3 ÷ 0,5 pixel. Như vậy, độ chính
xác đo đạc để xác định vị trí tọa độ của điểm khống chế ảnh trên thực địa
không được lớn hơn 0,3 ÷ 0,5 độ phân giải mặt đất. Ví dụ với vệ tinh
WorlView 2 độ phân giải là 0,46 m thì cần có điểm khống chế ảnh ngoại
nghiệp với độ chính xác về mặt phẳng không vượt quá 0,13 m ÷ 0,25 m,
Về độ cao đường bình độ trên bản đồ tỷ lệ 1:5 000 là 2,5 m ở vùng núi
và 1m ở vùng đồng bằng. Độ chính xác xác định độ cao của điểm khống chế
không lớn hơn 0,3 m ở vùng đồng bằng và 0,8 m ở vùng đồi núi.
74
Các điểm khống chế phải phân bố đều trên cảnh và vùng phủ của hai
ảnh với nhau. Trong trường hợp không chọn được vị trí ở những điểm phân
bố tối ưu thì phải chọn ở những nơi gần khu vực này nhất. Trường hợp chọn
điểm cho hai cảnh ảnh kề nhau hoặc cho tăng dày khối ảnh vệ tinh thì cần
phải chọn điểm khống chế vào khu vực phủ giữa hai cảnh.
Tuy nhiên, khả năng đoán nhận điểm ảnh trong quá trình lựa chọn điểm
khống chế cũng sẽ có ảnh hưởng không nhỏ đến độ chính xác nắn ảnh. Quá
trình đoán nhận điểm trên ảnh dựa trên việc xác định các giá trị trên mỗi pixel
của tờ ảnh ghi nhận thông qua tọa độ và giá trị của pixel. Mỗi pixel của tờ ảnh
không phải là một điểm duy nhất khi thể hiện lên màn hình bởi vì nó phụ
thuộc vào độ lớn của pixel.
Hình 3.3: Sai số xác định điểm khống chế trên ảnh
Px: Kích thước của Pixel;
O: tâm của pixel.
Từ (hình 3.3) ta thấy: với điểm ảnh có kích thước Px khi ta đo trên ảnh
nếu ta xác định vị trí điểm ảnh ngay tại tâm O thì vị trí của điểm ảnh hoàn
75
toàn chính xác. Nhưng nếu việc xác định giá trị pixel không đúng điểm O mà
là một điểm bất kỳ thuộc pixel trên thì quá trình đoán nhận điểm trên ảnh
cũng phụ thuộc vào pixel gây ra. Về lý thuyết đo vẽ ảnh số, sai số này khoảng
1/3 kích thước pixel.
Trên (hình 3.3) ta thấy việc lựa chọn vị trí điểm khống chế trên ảnh sẽ
có những sai số do độ phân giải của ảnh và khả năng rõ nét của địa vật trên
ảnh. Các địa vật được xác định rõ với độ phân giải 0.5m của tư liệu
WorldView-2 (kênh toàn sắc) nhưng vị trí các góc của các đối tượng như nhà
cửa, góc đường... lại khó xác định do vị trí bản thân độ cao của đối tượng và
phương pháp tạo ảnh của ảnh vệ tinh độ phân giải cao.
Hình 3.4: Sai số đoán nhận điểm ảnh trên ảnh vệ tinh
a. Ảnh WorldView-2 (kênh toàn sắc) – Phóng to gấp 4 lần
b. Ảnh WorldView-2 (kênh toàn sắc) – Phóng to gấp 12 lần
76
3.4.4. Ảnh hưởng của mô hình số độ cao (DEM)
Hiện nay DEM được thành lập chủ yếu từ bản đồ địa hình. Độ chính
xác giá trị độ cao của DEM sẽ phụ thuộc độ chính xác thể hiện độ cao của tỷ
lệ bản đồ. Ví dụ như bản đồ địa hình tỷ lệ 1:25 000 có khoảng cao đều là 5
mét hoặc 10 mét, độ chính xác thể hiện độ cao sẽ trong khoảng 2m ÷ 5m…
DEM được sử dụng cho việc nắn ảnh vệ tinh dưới dạng raster. Đó là
một ma trận số mà giá trị mỗi điểm của ma trận biểu thị giá trị của độ cao địa
hình. Ngoài ra, một đại lượng không thể hiện trực tiếp trong DEM nhưng
đóng một vai trò quan trọng đó là bước của DEM (hay còn gọi là bước của
GRID). Giá trị này thể hiện gián tiếp thông qua số lượng điểm trong hàng và
cột của DEM.
Độ chính xác vị trí điểm do chênh cao địa hình và mặt phẳng nắn ảnh
hoặc sai số độ cao của DEM sử dụng trong quá trình nắn ảnh được mô tả theo
hình sau:
Hình 3.5. Xê dịch vị trí điểm ảnh do ảnh hưởng của chênh cao giữa điểm
địa hình và mặt phẳng nắn ảnh, hoặc sai số của DEM
Từ (hình 3.5) ta có công thức sau
tghmDEM . (3.24)
Trong đó: h chênh cao địa hình; α là góc nghiêng chụp ảnh.
77
Qua phân tích ở trên cho ta thấy quá trình nắn ảnh trực giao phụ thuộc
vào chênh cao giữa điểm địa hình và mặt phẳng nắn ảnh, độ chính xác của
DEM phụ thuộc vào góc chụp ảnh. Nếu việc xác định độ cao địa hình sai thì
độ chính xác mặt phẳng cũng bị ảnh hưởng lớn.
Vì ảnh vệ tinh độ phân giải cao có các góc nghiêng chụp ảnh khác
nhau, do vậy, ảnh hưởng của chênh cao địa hình đối với mỗi loại ảnh cũng
khác nhau. Để giảm chênh cao địa hình gây ra khi nắn ảnh cần sử dụng DEM.
Khi giả thiết các cảnh ảnh vệ tinh được chụp ở góc nghiêng lớn lớn
nhất max , và cho các giá trị sai số độ cao khác nhau của mô hình DEM, sẽ
tính được các giá trị xê dịch vị trí điểm ảnh lớn nhất tương ứng với từng loại
ảnh vệ tinh khác nhau.
Từ (bảng 2.2) và áp dụng công thức (3.24) để tính ra giá trị xê dịch của vị
trí điểm ảnh nắn vệ tinh độ phân giải cao do ảnh hưởng của DEM ta có bảng sau:
Bảng 3.2. Giá trị xê dịch vị trí điểm ảnh nắn vệ tinh do ảnh hƣởng
của sai số mô hình số độ cao
Sai số
h
(m)
Xê dịch vị trí điểm nắn lớn nhất do sai số độ cao của mô hình
DEM (DDEM max=h.tg) (m)
IKONOS QuickBird OrbView-3 WorldView1 GeoEyes-1 WorldView 2
0,5 0,5 0,3 0,6 0,5 0,3 0,5
1,0 1,0 0,6 1,2 1,0 0,6 1,0
1,5 1,5 0,9 1,8 1,5 0,9 1,5
2,0 2,0 1,2 2,4 2,0 1,2 2,0
2,5 2,5 1,4 3,0 2,5 1,4 2,5
3,0 3,0 1,7 3,6 3,0 1,7 3,0
3,5 3,5 2,0 4,2 3,5 2,0 3,5
4,0 4,0 2,3 4,8 4,0 2,3 4,0
4,5 4,5 2,6 5,4 4,5 2,6 4,5
78
3. 5. Trộn ảnh
Trộn ảnh là một công nghệ kết hợp các loại ảnh với nhau để tạo ra một
lọai ảnh mang nhiều thông tin hơn để tăng cường khả năng phân tích - nhận
biết các đối tượng trên ảnh. Việc trộn ảnh có thể thực hiện giữa các loại ảnh
có bản chất khác nhau như:
- Kết hợp ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ (ảnh cùng loại) nhằm tạo ra ảnh
vừa có độ phân giải cao về phổ (màu) như ảnh đa phổ lại vừa có độ phân giải
cao về không gian như ảnh toàn sắc;
- Kết hợp ảnh khác loại: Quang học và ảnh radar, phương pháp này
cho phép kết hợp các thông tin phản ánh đặc điểm về mặt hóa học của đối
tượng (ảnh quang học) với các thông tin phản ảnh tính chất vật lý của đối
tượng (ảnh radar).
Các phương pháp trộn màu cơ bản;
- Phương pháp biến đổi hệ màu IHS cải tiến (Modified IHS);
- Phương pháp phân tích thành phần chính (PCA- Principal Component
Analysis);
- Phương pháp nhân ảnh (Multiplicative);
- Phương pháp HPF (High Pass Filter);
- Phương pháp biến đổi Brovey.
3.5.1. Phương pháp biến đổi hệ màu IHS
Ảnh số nói chung cũng như ảnh vệ tinh nói riêng được thể hiện bằng hệ
màu R (đỏ) - G (xanh lá cây) - B (xanh lam). Khi hiển thị ảnh vệ tinh mỗi
kênh ảnh được gán cho một màu nhất định. Hệ thống màu R-G-B được sử
dụng rất rộng rãi trong đồ họa máy tính vì sự đơn giản và dễ sử dụng của nó.
79
Tuy nhiên hệ thống màu R-G-B có nhược điểm là màu hiển thị sẽ phụ thuộc
vào từng thành phần, hơn nữa hệ thống này không thể hiện được hết các sắc
màu có thể có trong tự nhiên
Hệ thống màu HIS gồm ba thành phần: I (Intensity) cường độ màu, H
(Hue) màu, S (Saturation) độ bão hòa màu. Ưu điểm của hệ thống này là
thành phần cường độ màu độc lập với các thành phần còn lại và thể hiện
nhiều màu trong tự nhiên hơn hệ thống RGB
- Các bước thực hiện như sau:
+ Ảnh tổ hợp màu gốc RGB chuyển sang hệ màu HIS;
+ Thay thế thành phần I - cường độ màu bằng kênh ảnh có độ phân
giải cao;
+ Chuyển ngược tổ hợp HIS mới về RGB.
Theo [51] việc tính chuyển GRB - HIS - GRB được thực hiện theo
công thức sau:
B
G
R
v
v
I
02
1
2
16
2
6
1
6
13
1
3
1
3
1
2
1
(3.25)
Trong đó:
1v , 2v là các giá trị trung gian;
2
11
V
VtgH ; 22 21 VVS
Công thức chuyển đổi HIS thành RGB là:
80
2
1
06
2
3
12
1
6
1
3
12
1
6
1
3
1
v
v
I
B
G
R
(3.26)
3.5.2. Phương pháp phân tích thành phần chính - PCA
Đây là một phương pháp sử dụng tương đối rộng rãi trong việc xử lý
ảnh. Ảnh vệ tinh là tập dữ liệu đa kênh phổ điển hình có độ tương quan lớn
hay có rất nhiều thông tin trùng lặp. Vì vậy, sử dụng phương pháp này với
mục đích:
- Phương pháp PCA được sử dụng để giảm số lượng các kênh phổ mà
vẫn giữ được thông tin không bị thay đổi đáng kể;
- Dựa trên cơ sở các kênh phổ gần nhau có độ tương phản rất cao vì vậy
các thông tin lặp lại rất lớn;
- Dựa trên các thông số thống kê.
+ Đầu tiên chuyển đổi ảnh đa phổ độ phân giải thấp (LRMIs) thành các
thành phần chính không tương quan với nhau. Ảnh thành phần chính đầu tiên
có chứa thông tin chung của tất cả các kênh ảnh sử dụng lúc nhập dữ liệu vào
PCA, trong khi đó thông tin phổ là duy nhất với bất cứ kênh nào được ánh xạ
tới các thành phần khác nhau.
+ Sau đó cũng giống như phương pháp HIS, thành phần chính đầu tiên
(PC1) được thay thế bằng ảnh toàn sắc độ phân giải cao (HRPIs).
+ Bước cuối cùng là tiến hành chuyển đổi PCA ngược trở lại để có
được ảnh đa phổ độ phân giải cao ( HRMIs - ảnh trộn).
Việc chuyển đổi thực hiện theo công thức sau:
81
l
MS
l
MS
l
MS
nnnn
n
n
nDN
DN
DN
vvv
vvv
vvv
PCn
PC
PC
.......
....
..................
....
....
......
2
1
2
1
21
22212
12111
(3.27)
Trong đó v là ma trận chuyển đổi:
nnnn
n
n
vvv
vvv
vvv
v
......
...................
.....
.....
21
22221
12111
(3.28)
PCn
PC
PC
vvv
vvv
vvv
DN
DN
DN
nnnn
n
n
h
MS
h
MS
h
MS
n
.......
2
1
....
..................
....
....
......
21
22212
12111
2
1
(3.29)
Trong đó: 1PC , 2PC , PCn là thành phần chính trên các kênh ảnh
1,2,…n
l
MSDN1 …. l
MSnDN là giá trị độ xám ở ảnh đa phổ độ phân giải thấp kênh
1,2,…n.
h
MSDN1 …. h
MSnDN là giá trị độ xám ở ảnh đa phổ độ phân giải cao kênh
1,2,…n.
3.5.3. Phương pháp biến đổi Brovey
Trong phương pháp trộn màu này các kênh ảnh mới được tạo ra thông
qua việc cộng, trừ, nhân, chia các kênh ảnh màu với ảnh độ phân giải cao, sau
đó tổ hợp các kênh mới lại để đạt được kết quả cuối cùng. Có rất nhiều công
thức khác nhau được nhiều tác giả đề xuất. Một trong những phương pháp
82
hiệu quả và phổ biến nhất là biến đổi của Brovey. Phương pháp biến đổi
Brovey sử dụng thuật toán kết hợp màu sắc ảnh với dữ liệu phân giải cao
được thể hiện theo công thức sau:
PAN
bbb
b
fusedMS DNDNDNDN
DNDN
n
....21
1
1
(3.30)
Trong đó:
1fusedMSDNDN : Giá trị độ xám ở ảnh trộn
nbb DNDN
1: Giá trị độ xám ở ảnh đa phổ kênh 1,2,…n
PANDN : Giá trị độ xám ở ảnh toàn sắc
3.5.4. Phương pháp nhân ảnh (Multiplicative method)
Phương pháp nhân ảnh là phương pháp trộn ảnh kết hợp hai bộ dữ liệu
bằng cách nhân từng pixel trong mỗi kênh ảnh k của dữ liệu đa phổ tương với
pixel ảnh của dữ liệu toàn sắc. Để bù đắp cho sự ra tăng cường độ sáng, thực
hiện căn bậc hai của tập dữ liệu kết quả. Theo [28] Công thức của phương
pháp nhân ảnh như sau:
( , ) (i, j) ( , )k i j k i jF MS Pan
(3.31)
Trong đó:
),( jikMS là pixel tại hàng i cột j của kênh k trên ảnh đa phổ
),( jiPan là pixel tại hàng i cột j trên ảnh toàn sắc
3.5.5. Phương pháp trộn ảnh lọc tần số cao (HPF- High Pass Filter)
Phương pháp trộn ảnh HPF lần đầu tiên được giới thiệu bởi Schow-
engerdt (1980) như một phương pháp để làm tăng độ phân giải không gian
83
cho dữ liệu ảnh Landsat MSS. Phương pháp HPF về cơ bản bao gồm bổ sung
của các chi tiết không gian được lấy từ ảnh toàn sắc độ phân giải cao PAN
vào ảnh đa phổ độ phân giải thấp MS. Thông tin tần số cao được xác định
bằng cách lọc thông tin trên ảnh toàn sắc với một bộ lọc High Pass, thông qua
một điểm ảnh trung bình đơn giản tại một cửa sổ. Ví dụ, bộ lọc được sử dụng
theo công thức (3.32).
1 1 11
1 8 19
1 1 1
HPFP
(3.32)
Ở dạng đơn giản nhất, ma trận lọc High Pass được xác định bởi giá trị
“-1” ở tất cả vị trí trừ vị trí trung tâm. High Pass là bộ lọc tính trung bình theo
cửa sổ xung quanh mỗi điểm ảnh trên kênh toàn sắc. Các thành phần tần số
cao sẽ được chồng lên hình ảnh toàn sắc. Ngoài ra, kết quả chia cho hai để bù
đắp việc tăng giá trị độ sáng. Kỹ thuật này có thể cải thiện độ phân giải không
gian cho dữ liệu ảnh tổ hợp và kênh ảnh riêng lẻ. Theo [28], công thức xác
định theo (3.33):
2
HPFkk
PMSF
(3.33)
Trong đó:
kMS : là Pixel của kênh trên ảnh đa phổ;
HPFP : Ảnh lọc tần số cao.
3. 6. Tiêu chuẩn đánh giá độ chính xác của bình đồ ảnh
Độ chính xác của bình đồ ảnh được đánh giá theo tiêu chuẩn sau:
- Độ chính xác về vị trí của các điểm khống chế ảnh;
84
Độ chính các này được xác định bằng cách so sánh của tọa độ mặt
phẳng X,Y của các điểm khống chế ngoại nghiệp và tọa độ mặt phẳng x,y
tương ứng của chúng trên bình đồ ảnh.
Gọi gX , gY là tọa độ của các điểm khống chế ngoại nghiệp nX , nY là
tọa độ mặt phẳng tương ứng của chúng đo được trên bình đồ ảnh.
ng
ng
YYY
XXX
(3. 34)
Sai số trung phương của độ lệch vị trí trên ảnh nắn là:
n
Sm
2
1
(3.35)
Trong đó: n là số điểm khống chế tham gia kiểm tra và
22 YXS
- Độ chính xác tiếp biên:
Độ chính xác tiếp biên được xác định thông qua các sai số của các địa
vật cùng tên trên hai tấm ảnh kề nhau dọc theo vệt cắt, được đánh giá theo
công thức sau:
n
lm
2
][ 2
2
(3.36)
Trong đó:
l : là độ lệch giữa điểm địa vật tương ứng trên vết cắt của 2 tờ ảnh nắn
kề nhau;
n: là số điểm kiểm tra tiếp biên hai mảnh bình đồ ảnh kề nhau
85
3. 7. Kết luận chƣơng 3
- Bình đồ ảnh là sản phẩm gốc để thành lập bản đồ địa hình, là sản
phẩm cơ sở quan trọng để xác định các đối tượng địa lý trên bản đồ. Vì vậy,
độ chính xác của bản đồ cần thành lập phụ thuộc rất nhiều vào bình đồ ảnh;
- Để có bình đồ ảnh vệ tinh đạt độ chính xác cao phục vụ cho công tác
thành lập bản đồ thì phải quan tâm đến các yếu tố sau:
1. Lựa chọn mô hình nắn ảnh đối với khu vực địa hình phức tạp có các
địa hình đồi núi và đồng bằng.
2. Số lượng điểm khống chế ngoại nghiệp và đồ hình bố trí trên cảnh
ảnh đơn và trên khối ảnh.
3. Độ chính xác của mô hình số độ cao sử dụng để nắn ảnh vệ tinh khu
vực có độ chênh cao lớn.
86
CHƢƠNG 4. CÁC GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA
BÌNH ĐỒ TRỰC ẢNH TỶ LỆ LỚN TỪ ẢNH VỆ TINH
ĐỘ PHÂN GIẢI CAO
Trong công tác đo ảnh thì việc nắn ảnh để tạo ra bình đồ ảnh vệ tinh là
một công việc rất quan trọng nhằm tạo ra một sản phẩm có tính chất đo đạc
cao, đáp ứng được nhu cầu đo vẽ các địa vật trong việc thành lập các loại
bản đồ.
Như đã phân tích ở chương 3, độ chính xác của trực ảnh phụ thuộc vào
mô hình nắn chỉnh, độ chính xác cũng như số lượng đồ hình điểm khống chế
mặt đất, độ chính xác của mô hình số độ cao DEM sử dụng cho ảnh nắn.
Ngoài ra, phương pháp trộn ảnh cũng tăng cường được chất lượng ảnh sau khi
nắn. Do đó, trong nội dung chương 4, tác giả sẽ trình bày các nghiên cứu thử
nghiệm giải pháp nâng cao độ chính xác của bình đồ ảnh tỷ lệ lớn từ ảnh vệ
tinh độ phân giải cao trong trường hợp cụ thể sau:
1. Lựa chọn số lượng điểm và đồ hình bố trí điểm khống chế nắn ảnh
trên một cảnh ảnh vệ tinh.
2. Mô hình nắn chỉnh hình học đối với khối ảnh (áp dụng với những
khu vực rộng gồm nhiều ảnh vệ tinh ghép lại).
3. Độ chính xác của bình đồ ảnh từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao khi sử
dụng mô hình DEM.
4. Lựa chọn phương pháp trộn ảnh đảm bảo độ tương quan về giá trị
phổ của ảnh gốc và ảnh sau khi trộn.
4.1. Phân tích dữ liệu và khu vực thực nghiệm
4.1.1. Dữ liệu thực nghiệm
Trong nội dung luận án, tác giả lựa chọn ảnh thử nghiệm:
- WorldView - 2 để làm thực nghiệm cho cảnh ảnh đơn thuộc khu vực
thành phố Bắc Giang. Tại khu vực này có kết quả của cơ sở dữ liệu nền thông
tin địa lý tỷ lệ 1: 2 000.
87
- Quickbrid cho khối ảnh thuộc Đồng Tháp Mười. Tại khu vực này có
kết quả của cơ sở dữ liệu nền thông tin địa lý tỷ lệ 1:5 000 nên có đủ tư liệu
để kiểm chứng độ chứng độ chính xác của bình đồ ảnh.
- Dữ liệu khác (DEM, điểm khống chế, bình đồ ảnh số, bản đồ địa
hình): được lấy từ Dự án “Thành lập cơ sở dữ liệu nền thông tin địa lý ở tỷ lệ
1:10 000 gắn với mô hình số độ cao phủ trùm cả nước” và Dự án “Thành lập
cơ sở dữ liệu nền thông tin địa lý ở tỷ lệ 1:2 000, 1:5 000 các khu vực đô thị,
khu vực công nghiệp, khu kinh tế trọng điểm”.
4.1.1.1. Dữ liệu ảnh WorldView-2
Với ảnh toàn sắc WorldView - 2 (dùng để thành lập trực ảnh với cảnh
ảnh đơn) có các thông số sau được thể hiện ở các bảng sau:
Bảng 4.1. Thông số của ảnh WorldView - 2 dùng trong thử nghiệm
Ngày chụp 07/07/2010
Giờ chụp 10h38’
Mức độ phủ mây ~ 0%
Điều kiện thời tiết Nắng mạnh, tạo bóng đối tượng rõ
Mức độ xử lý Tiền trực ảnh - OrthoReady Standard, mức
độ 2A đã được hiệu chỉnh bức xạ
Độ phân giải Kênh toàn sắc: 0.46m
Kênh đa phổ: 1.84m
Khuôn dạng ảnh GEOTIFF không nén, 11 Bit
Hệ tọa độ tạm thời “RPC” Geographic Lat/Lon –WGS84
Độ lớn của cảnh ảnh toàn sắc Số hàng: 34418
Số cột: 25960
Độ lớn của cảnh ảnh đa phổ Số hàng:8820
Số cột: 6295
88
Đối với dữ liệu ảnh WorldView-2 thì hệ tọa độ tạm thời là WGS84 với
định dạng dữ liệu “RPC” Geographic Lat/Lon. Định dạng RPCs được định
nghĩa là mô hình hình học bao gồm dữ liệu gốc được cung cấp các tham số đa
thức liên quan tới vĩ độ trắc địa, kinh độ trắc địa và độ cao tại mỗi vị trí hàng,
cột của pixel trên ảnh. Cấu trúc dữ liệu RPC được định nghĩa trong tài liệu
STDI-20002 2.1 (16Nov2000) như sau:
- Các mô hình hình học cảm biến mô tả mối quan hệ vật lý giữa các tọa
độ hình ảnh và tọa độ mặt đất được định nghĩa là mô hình RPC (Rigorous
Projection Model). Mô hình RPC phục vụ thành lập bản đồ từ ảnh với mối
quan hệ giữa vị trí hàng và cột được chuẩn hóa (rn, cn) và tọa độ trắc địa tương
ứng của đối tượng trên bề mặt tham chiếu (P, L, H) công thức (4.1).
- Hàm đa thức được định nghĩa trong mô hình RPC là:
20
1
20
1
. , ,_NUM_COEF
_DEN_C . , ,OEF
i i
in
i i
i
LINE P L H
r
LINE P L H
20
1
20
1
. , ,_NUM_COEF
_DEN_C . , ,OEF
i i
in
i i
i
SAMP P L H
c
SAMP P L H
(4. 1)
Trong đó: 20
1
. , ,i i
i
C P L H
3
1 6 11 16
3 2
2 7 12 17
2 2 2
3 8 13 18
2 2 2
4 9 14 19
2 2 3
5 10 15 20
. . . . . .P
. . . . . .
. . . .P . .
. . . . . .
. . . . . .
C C L H C P L H C
C L C P H C L C P H
C H C L C L C L H
C H C P C L H C P H
C L P C H C L P C H
Các hệ số 201.....CC tương ứng với các hệ số LINE_NUM_COEFFi,
LINE_DEN_COEFF, SAMP_NUM_COEFF, SAMP_DEN_COEFF. Các hệ
số tương ứng sẽ được lấy trong thông tin của file ảnh (bảng 4.2)
89
- Công thức tính chuyển giữa giá trị hàng và cột (r,c) với giá trị hàng
cột chuẩn hóa (rn, cn) và giữa tọa độ địa lý (φ, λ, h) và tọa độ trắc địa (P, L, H)
được xác định như sau:
P = (vĩ độ (φ) - LAT_OFF)/LAT_SCALE
L= (kinh độ (λ ) - LONG_OFF)/LONG_SCALE
H =(Độ cao (h) - HEIGHT_OFF)/ HEIGHT_SCALE
rn = Số hàng - LINE_OFF/ LINE_SCALE
cn = số cột - SAMP_OFF/ SAMP_SCALE
Các thông số về LAT_OFF, LONG_OFF, LINE_OFF, SAMP_OFF,
HEIGHT_OFF, LAT_SCALE, LONG_SCALE, HEIGHT_SCALE,
LINE_SCALE, SAMP_SCALE tham khảo (bảng 4.2)
Bảng 4.2. Các hệ số của mô hình RPC
Tham số Mô tả Giá trị Đơn vị
LINE_OFF Hàng Offset >=0 Pixels
SAMP_OFF Cột Offset >= 0 pixels
LAT_OFF Vĩ độ trắc địa Offset -90 to +90 độ
LONG_OFF Kinh độ trắc địa Off-
set -180 to +180 độ
HEIGHT_OFF Độ cao trắc địa Offset không giới hạn m
LINE_SCALE Tỷ lệ theo hàng > 0 pixels
SAMP_SCALE Tỷ lệ theo cột > 0 pixels
LAT_SCALE Tỷ lệ theo vĩ độ 0 < LAT_SCALE <=
90 độ
LONG_SCALE Tỷ lệ theo kinh độ 0 < LONG_SCALE
<= 180 độ
90
HEIGHT_SCALE Tỷ lệ theo độ cao HEIGHT_SCALE > 0 m
LINE_NUM_COEFF
(1-20)
Hệ số của tử số trong
công thức rn không giới hạn
LINE_DEN_COEFF
(1-20)
Hệ số của mẫu số
trong công thức rn không giới hạn
SAMP_NUM_COEFF
(1-20)
Hệ số của tử số trong
công thức cn không giới hạn
SAMP_DEN_COEFF
(1-20)
Hệ số của mẫu số
trong công thức cn không giới hạn
4.1.1.2. Dữ liệu ảnh Quickbird
Với ảnh Quickbrid (dùng để thành lập trực ảnh với khối ảnh) gồm 4
cảnh ảnh và có số hiệu là: 005509498001, 005509497001, 005509496101,
005509497001. Các cảnh ảnh được chụp năm 2008 có độ phân giải là 0.61m,
mức độ xử lý tiền trực ảnh - OrthoReady Standard, mức độ 2A đã được hiệu
hiệu chỉnh hình học trong hệ tọa độ UTM, múi 48, mặt chiếu WGS 84. Các
cảnh ảnh có độ phủ chung là:
+ Độ phủ ngang khoảng 15% ÷22%;
+ Độ phủ dọc khoảng 10%.
4.1.2. Đặc điểm địa lý khu vực thực nghiệm
4.1.2.1. Khu vực ảnh đơn - Bắc Giang
Bắc Giang là tỉnh thuộc vùng đông bắc Bắc Bộ, phía đông giáp tỉnh
Quảng Ninh, phía bắc giáp tỉnh Lạng Sơn, phía tây giáp tỉnh Thái Nguyên và
huyện Sóc Sơn (Hà Nội) và phía nam giáp tỉnh Bắc Ninh và tỉnh Hải Dương.
Bắc Giang có diện tích tự nhiên 3.823 km2, chiếm 1.2% diện tích tự nhiên của
Việt Nam với đất nông nghiệp chiếm 32.4%; đất lâm nghiệp có rừng chiếm
28.9%, còn lại là đồi núi, sông suối. Bắc Giang có địa hình trung du và là
91
vùng chuyển tiếp giữa vùng núi phía bắc với châu thổ sông Hồng ở phía nam.
Tuy phần lớn diện tích tự nhiên của tỉnh là đồi núi nhưng nhìn chung địa hình
không bị chia cắt nhiều.
Tư liệu thử nghiệm vùng Bắc Giang là tư liệu WorldView-2 với cảnh
ảnh đơn (hình 4.1).
(a): Ảnh toàn sắc (b): Ảnh đa phổ
Hình 4.1. Sự khác biệt về độ phân giải giữa kênh toàn sắc và kênh đa phổ
Các phương pháp nắn chỉnh hình học sẽ được thử nghiệm trên ảnh
WorldView-2 kênh toàn sắc với độ phân giải là 0.46m. Tuy nhiên, dữ liệu
WorldView-2 thử nghiệm mới được xử lý về hệ tọa độ Geographic Lat/Lon
WGS84 nên trên ảnh vẫn tồn tại những ảnh hưởng của chênh cao địa hình
gây ra.
92
Hình 4.2. Vị trí có chênh cao địa hình trên ảnh toàn sắc - WorldView2
Do địa hình khu vực Bắc Giang là địa hình vùng trung du có cả khu
vực đồng bằng và đồi núi (hình 4.3). Các điểm khống chế ảnh sẽ được lựa
chọn tại các điểm địa vật rõ nét tại khu vực đồng bằng. Còn tại các khu vực
đồi núi sẽ khó lựa chọn các điểm khống chế. Do đó, đối với những cảnh ảnh
có địa hình thay đổi như khu vực Bắc Giang thì việc lựa chọn số lượng và đồ
hình bố trí điểm khống chế trên một cảnh ảnh đơn sẽ có ảnh hưởng đến độ
chính xác nắn ảnh. Ngoài ra, số lượng điểm khống chế tối đa trên cảnh ảnh
phụ thuộc vào diện tích thực tế của khu vực trên ảnh. Đối với ảnh thực
nghiệm WorldView-2 là 16.4 km.
93
Hình 4.3. Phân bố khu vực địa hình trên ảnh WorldView-2 – Bắc Giang
Trên dữ liệu ảnh đơn WorldView-2 sau khi nắn chỉnh hình học, tác giả
nghiên cứu thử nghiệm và lựa chọn phương pháp trộn ảnh phù hợp, đảm bảo
tăng cường chất lượng ảnh sau khi nắn dựa trên độ phân giải cao về không
gian của ảnh toàn sắc. Đồng thời, đảm bảo được độ tương quan cao về giá trị
của ảnh sau khi trộn so với ảnh gốc.
4.1.2.2. Khu vực thực nghiệm - Đồng Tháp.
Đồng Tháp là một tỉnh nằm ở miền Tây Nam Bộ thuộc vùng đất ngập
nước của Đồng bằng sông Cửu Long có diện tích 3378,8 km2 . Địa hình Đồng
Tháp tương đối bằng phẳng với độ cao phổ biến từ 1 m - 2 m so với mặt nước
biển. Địa hình được chia thành 02 vùng lớn là vùng phía bắc sông Tiền và
vùng phía nam sông Tiền.
Khu vực đồi núi
Khu vực đồng bằng
94
Do địa hình của khu vực Đồng Tháp bằng phẳng, có nhiều vùng ngập
nước nên việc đo đạc trực tiếp các điểm khống chế nắn ảnh gặp khó khăn.
Đồng thời khu vực thử nghiệm trải dài trên nhiều ảnh.Vì vậy, đối với khu vực
Đồng Tháp, tác giả thử nghiệm nắn khối ảnh và lựa chọn điểm khống chế từ
tư liệu tăng dày khống chế ảnh tỷ lệ 1:5 000.
Để đánh giá độ phụ thuộc giữa độ chính xác của bình đồ ảnh tỷ lệ lớn
từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao và độ chính xác của mô hình DEM, tác giả
thử nghiệm nắn khối ảnh khu vực Đồng Tháp với dữ liệu DEM có độ chính
xác là 0.4 m.
4.2. Giải pháp số lƣợng, đồ hình bố trí điểm khống chế ảnh
4.2.1. Sơ đồ phương án bố trí điểm khống chế ảnh
4.2.1.1. Yêu cầu chọn điểm khống chế ảnh
Điểm khống chế ảnh phải là những điểm được chọn vào những địa vật
rõ nét trên ảnh. Nếu chúng:
+ Tồn tại trên ảnh và trên thực địa thì chúng ta tiến hành đo GPS. Các
điểm khống chế ảnh đo ngoại nghiệp đo bằng công nghệ GPS và tính toán
bình sai về hệ tọa độ mặt đất (X,Y,H). Có thể nói với công nghệ đo đạc GPS
thì độ chính xác đạt được rất cao, nên ảnh hưởng về sai số của các điểm
khống chế đến ảnh nắn chủ yếu chỉ còn do sai số chọn điểm ngoại thực địa
(chọn, lập sơ đồ ghi chú điểm) và sai số đoán nhận điểm trên ảnh. Nếu công
tác chọn điểm đảm bảo cẩn thận (chọn các điểm giao của các đối tượng hình
tuyến có hình ảnh sắc nét), trung thực (đo bằng thước, chia khoảng cách tại
thực địa để xác định đúng điểm đặt máy GPS tại điểm giữa hay điểm góc của
các đoạn giao nhau của các đối tượng hình tuyến), vẽ sơ đồ vị trí điểm không
nhầm lẫn, sai sót thì chúng ta chỉ cần quan tâm đến sai số đoán nhận điểm trên
ảnh. Số lượng điểm khống chế tối thiểu (đủ để giải bài toán tính chuyển hệ tọa
95
độ không gian theo mô hình toán học đang áp dụng); số lượng điểm khống
chế cần thiết (để đạt kết quả bình sai tính chuyển hệ tọa độ không gian ảnh
về hệ tọa độ không gian mặt đất đạt được cao nhất, và không thể cao hơn
nữa, hoặc sự cải thiện đã chạm ngưỡng - tăng số lượng điểm khống chế lên
mà độ chính xác cũng không tăng lên đáng kể), cũng như đồ hình/ sơ đồ
phân bố điểm.
+ Tồn tại trên ảnh nhưng không tồn tại trên thực địa hoặc ở thực địa là
những nơi hẻo lánh khó đi lại (rừng núi và hải đảo) thì việc lựa chọn là dùng
CSDL. Hiện nay CSDL nền địa lý quốc gia được đã được Bộ Tài nguyên và
Môi trường thực hiện và giao nộp sản phẩm và nó được xây dựng ở tỷ lệ
1:10 000 phủ trùm cả nước, tỷ lệ 1:2 000 và 1:5 000 các khu đô thị, khu công
nghiệp và khu kinh tế trọng điểm bằng đo vẽ ảnh hàng không, bằng công nghệ
Lidar, điều tra thực địa… Nội dung của CSDL gồm 07 chủ đề là:
Hình 4.4. Nội dung của cơ sơ dữ liệu
96
Vì vậy giải pháp lựa chọn là:
+ Dùng các điểm khống chế ảnh tọa độ, độ cao trong quá trình thành
lập CSDL. Các điểm này sẽ không còn tồn tại sai số thô; có toàn bộ ghi chú
điểm; độ tin cậy cao vì không còn đo sai và sai số nhận biết;
+ Dùng bình đồ ảnh trong CSDL;
4.2.1.2. Số lượng và đồ hình bố trí điểm khống chế ảnh
Trong nội dung của luận án, tác giả thử nghiệm số lượng điểm khống
chế ảnh ít nhất là 5 điểm, nhiều nhất là 30 điểm để hiệu chỉnh ảnh. Sơ đồ
phương án bố trí điểm khống chế nắn ảnh thể hiện trong (hình 4.5).
Sự lựa chọn số lượng điểm khác nhau để đánh giá các ảnh hưởng đến
sai số vị trí điểm.
+ Trường hợp trên cảnh ảnh có nhiều địa vật rõ nét, nhận biết được: cần
tuân theo tiêu chí bố trí điểm khống chế ảnh rải đều trong toàn bộ cảnh ảnh;
+ Trong trường hợp khan hiếm địa vật rõ nét: Cố gắng bố trí điểm
khống chế ảnh vào các vị trí chuẩn theo sơ đồ trong (hình 4.5). Sự phân bố
đều của các điểm khống chế ảnh dựa trên sự phân chia của khu vực trên ảnh.
Độ chính xác vị trí điểm và độ chính xác phân bố đặc trưng của khu vực được
phân tích và so sánh với tọa độ điểm lấy từ bình đồ ảnh Lidar.
+ Số lượng điểm khống chế được thử nghiệm tăng dần từ 5 điểm đến
30 điểm để xác định số lượng điểm khống chế tối đa cần có trong một cảnh
ảnh vệ tinh độ phân giải cao, đảm bảo độ chính xác bình đồ ảnh tỷ lệ lớn
1:5 000.
97
Hình 4.5. Sơ đồ phương án sử dụng điểm khống chế
4.2.2. Kết quả đánh giá độ chính xác
Dữ liệu thử nghiệm WorldView-2 được xử lý ở mức Level-2A đã được
hiệu chỉnh bức xạ và tính chuyển về hệ tọa độ Geographic Lat/ Lon - WGS 84
và được cung cấp các hệ số trong mô hình nắn RPC. Như vậy, mục đích của
quá trình nắn chỉnh hình học trong trường hợp thực nghiệm là: Tính chuyển
ảnh từ hệ tọa độ tạm thời WGS 84 về hệ tọa độ VN-2000 và hạn chế được các
xê dịch vị trí điểm ảnh do chênh cao địa hình gây ra.
98
Do vậy, tác giả thử nghiệm với nhiều dạng mô hình nắn chỉnh hình học
dạng đa thức bao gồm hàm đa thức 3D, mô hình chuyển đổi tuyến tính trực
tiếp DLT, mô hình phép chiếu 3D và mô hình hàm hữu tỷ với các phương án
sử dụng số lượng điểm khống chế khác nhau và áp dụng độ cao trung bình
khu vực. Kết quả thử nghiệm được thể hiện trong (bảng 4.3).
Bảng 4.3. SSTP vị trí điểm kiểm tra của mô hình nắn chỉnh hình học
(đơn vị mét)
Mô hình nắn
chỉnh
5
điểm
6
điểm
7
điểm
9
điểm
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
40
điểm
3D
Bậc 1 0.85 0.61 0.58 0.58 0.57 0.56 0.43 0.42 0.35
Bậc 2 0.91 0.92 0.75 0.72 0.61
Bậc 3 0.92 0.85 0.65 0.58
DLT 2.59 1.01 0.41 0.39 0.42 0.43 0.37 0.28
Phép
chiếu
PT-3D
(P2=P4)
Bậc 1 2.65 0.71 0.61 0.52 0.49 0.51 0.47 0.42
Bậc 2 1.41 1.21 1.02 0.51
Bậc 3 0.62
Phép
chiếu
PT-3D
P2 ≠ P4
Bậc 1 1.32 0.81 0.71 0.65 0.61 0.55 0.41
Bậc 2 1.28 0.39 0.32 0.27
Bậc 3 0.22
Mô
hình
hàm
hữu tỷ
RFM
Bậc 1 1.148 1.108 0.967 0.891 0.861 0.803
Bậc 2 1.059 0.921 0.877 0.832 0.774 0.675
Bậc 3 0.845 0.873 0.830 0.759 0.604 0.275 0.213
Stdev 1.161 0.330 0.266 0.243 0.310 0.251 0.217 0.175
99
Kết quả thử nghiệm khi sử dụng mô hình hàm hữu tỷ RFM - Bậc 3 với
số lượng điểm khống chế nắn ảnh là 30 điểm thì sai số trung phương vị trí
điểm kiểm tra là ± 0.275 m.
Qua kết quả thể hiện trong (bảng 4.3), ta có kết luận như sau:
* Về số lượng điểm khống chế nắn ảnh:
- Số lượng điểm khống chế ít nhất sẽ phụ thuộc vào số lượng tham số
của từng mô hình nắn chỉnh hình học.
- Đối với số lượng điểm khống chế ít từ 5 điểm ÷ 7 điểm thì nên sử
dụng mô hình đa thức 3D bậc 1 cho độ chính xác ổn định ± 1pixel.
- Khi sử dụng số lượng điểm khống chế nắn nhiều hơn từ 9 điểm ÷ 20
điểm thì nên sử dụng mô hình chuyển đổi tuyến tính trực tiếp DLT, cho độ
chính xác ± 0.5 pixel.
- Khi sử dụng số lượng điểm khống chế nắn từ 21 điểm ÷ 30 điểm thì
nên sử dụng mô hình chuyển đổi phép chiếu PT - 3D bậc 2 cho độ chính xác
± 0.32 m và bậc 3 cho độ chính xác ± 0.22 m. Khi tăng số lượng điểm khống
chế lên 40 điểm thì SSTP vị trí điểm kiểm tra (sử dụng mô hình hàm hữu tỷ
RFM - bậc 3) là ± 0.213 m.
Như vậy, số lượng điểm khống chế nắn ảnh càng nhiều thì cho độ chính
xác càng cao. Tuy nhiên, số lượng điểm khống chế tối đa nên sử dụng đối với
một cảnh ảnh đơn có kích thước 16.4 km là 30 điểm. Vì với số lượng điểm
khống chế là 30 điểm đã đạt độ chính xác ± 0.22 m thỏa mãn yêu cầu thành
lập bình đồ ảnh tỷ lệ 1:5 000. Nếu tăng số lượng điểm khống chế lên cũng sẽ
không làm tăng độ chính xác nắn ảnh.
100
* Về đồ hình bố trí điểm khống chế
- Đồ hình bố trí điểm khống chế nên trải đều trên toàn bộ ảnh. Để đánh
giá về đồ hình bố trí điểm khống chế ảnh, tác giả sử dụng giá trị độ lệch
chuẩn (Stdev - Standard deviation) của SSTP vị trí điểm kiểm tra của các mô
hình nắn chỉnh hình học đối với cùng số lượng điểm khống chế (bảng 4.3).
Như vậy, qua kết quả (bảng 4.3) ta thấy khi đồ hình điểm khống chế
không có điểm tại tâm ảnh (đồ hình 6 điểm) thì ta thấy sai số biến động từ
±0.61 m ~ ± 2.65 m với giá trị độ lệch chuẩn là ± 1.161 m. Đối với các đồ
hình có điểm khống chế tại khu vực tâm ảnh cho độ lệch chuẩn của SSTP vị
trí điểm kiểm tra là ± 0.175 m ~ ± 0.33 m.
* Về lựa chọn mô hình nắn:
- Tác giả lựa chọn mô hình hàm số hữu tỷ RFM. Nếu sử dụng theo mô
hình hàm đa thức hữu tỷ để nắn đạt độ chính xác rất cao nếu như ta tăng điểm
khống chế. Vì công thức (3.21) và (3.22) đã chứng minh các mô hình hàm đa
thức (2D và 3D), mô hình chuyển đổi tuyến tính trực tiếp DLT, mô hình
affine 3D, mô hình chuyển đổi phép chiếu PT (2D và 3D) cũng chỉ là những
dạng đặc biệt của mô hình hàm số hữu tỷ RFM. Nếu như sử dụng mô hình
tham số hữu tỷ bậc 3 đầy đủ sẽ có tới 80 hệ số ( 0a , 1a , 2a …. 19a ; 0b , 1b , 2b
……. 19b , 0c , 1c , 2c ……. 19c , 1d , 2d ……. 19d ). Để giải được 80 hệ số này thì ta
phải cần ít nhất 40 điểm khống chế cho một cảnh ảnh điều này rất dễ dàng
nếu như ta lấy các điểm khống chế từ dữ liệu của CSDL.
4.3. Lựa chọn mô hình nắn với trƣờng hợp khối ảnh
Trong cảnh ảnh đơn, tác giả đã thực nghiệm theo các mô hình toán học
khác nhau và số lượng điểm khác nhau. Vì vậy, khi sử dụng khối ảnh NCS
không thực nghiệm lại mà chỉ chọn mô hình hàm hữu tỷ RFM với các hệ số
101
RPC của đa thức hữu tỷ được cung cấp từ dữ liệu ảnh để nắn. Số lượng điểm,
và cách bố trí như sau:
Hình 4.6. Sơ đồ bố trí điểm khống chế và điểm kiểm tra
- Số lượng điểm khống chế trung bình cho một cảnh ảnh là 13 điểm,
được phân bố đống đều trên toàn bộ cảnh ảnh;
- Số lượng điểm kiểm tra được bố trí ở phần rìa cảnh ảnh và nằm xen
kẽ giữa các điểm khống chế;
- Giữa khu vực có độ phủ chung đều có tối thiểu 3 điểm khống chế.
Kết quả thực nghiệm như sau:
- Ở đây áp dụng các hệ số đa thức hữu tỷ bậc 3. Kết quả bình sai như
sau: (tổng hợp trong phụ lục 5).
+ Sai số lớn nhất còn tồn tại của các điểm khống chế ≈ ± 1.12 pixel;
+ Sai số vị trí điểm kiểm tra xấu nhất là ± 1.32 pixel;
102
+ Sai số trung phương vị trí điểm khống chế và điểm kiểm tra sau bình
sai đều < ± 1 pixel. Lớn nhất là ± 0.93 pixel, nhỏ nhất là ± 0.41 pixel.
- Sau khi nắn xong tiến hành kiểm tra chất lượng ảnh:
+ Kiểm tra độ trùng khớp về mặt phẳng giữa băng ảnh toàn sắc và băng
cảnh đa phổ của các cảnh ảnh. Kết quả kiểm tra cho thấy các băng ảnh toàn
sắc và đa phổ của từng cảnh ảnh đều trùng khớp nhau, không có điểm nào sai
lệch quá 1 pixel của ảnh toàn sắc (0.6 m);
+ Kiểm tra tiếp biên trong phần độ phủ chung giữa các cảnh ảnh. Kết
quả kiểm tra đã xác nhận sai số tiếp biên giữa các đối tượng trong vùng độ
phủ chung của các cảnh ảnh đều nhỏ hơn 1 pixel toàn sắc (0.6 m);
+ Kiểm tra sai số vị trí điểm của các điểm khống chế và điểm kiểm tra
trên ảnh nắn. Kết quả kiểm tra sai số vị trí của các điểm khống chế và các
điểm kiểm tra cho thấy: điểm khống chế có sai số vị trí lớn nhất là 1.78 m;
điểm kiểm tra có sai số vị trí lớn nhất là 1.50 m. Như vậy không có điểm nào
có sai số vị trí vượt quá ± 2.0 m (0.4 mm tính theo tỷ lệ bản đồ cần thành lập
là 1/5 000) và đã được thống kê trong (Phụ lục 5).
4.4. Độ chính xác của bình đồ ảnh từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao khi
sử dụng mô hình DEM
Ảnh hưởng của mô hình số độ cao đến độ chính xác của ảnh nắn đã
phân tích ở (mục 3.4.4). Hiện nay, nắn ảnh vệ tinh chủ yếu sử dụng DEM lấy
từ bản đồ 1:25.000 hoặc bản đồ 1:50 000 và các điểm khống chế ảnh đo ngoại
nghiệp. Trong khi, Việt Nam đang có sản phẩm của hai Dự án “Thành lập cơ
sở dữ liệu nền thông tin địa lý ở tỷ lệ 1:10 000 gắn với mô hình số độ cao phủ
trùm cả nước” và Dự án “Thành lập cơ sở dữ liệu nền thông tin địa lý ở tỷ lệ
1:2 000, 1:5 000 các khu vực đô thị, khu vực công nghiệp, khu kinh tế trọng
103
điểm”. Chính vì vậy, việc sử dụng sản phẩm từ dự án này là giải pháp tối ưu
để phục vụ quá trình nắn ảnh vệ tinh. Các dữ liệu trên được lấy từ dự án:
Hình 4.7: DEM được lấy từ CSDL bằng bay quét Lidar
Hình 4.8. Bình đồ ảnh số lấy từ CSDL nền thông tin địa lý tỷ lệ 1:5 000
104
- Phương án bố trí điểm khống chế
Hình 4.9. Sơ đồ bố trí điểm khống chế
Số lượng điểm GCP ít nhất là 5 điểm. Sự lựa chọn số lượng điểm khác
nhau để đánh giá các ảnh hưởng đến sai số vị trí điểm. Vị trí của các điểm
GCP được phân bố đều ra toàn ảnh như (hình 4.9), ở đó sự phân bố của 5
điểm GCP dựa trên sự phân chia của khu vực trên ảnh. Mỗi khu vực nhỏ sẽ
bao gồm 1 đến 3 điểm GCP. Độ chính xác vị trí điểm và độ chính xác phân bố
đặc trưng của khu vực được phân tích và so sánh với tọa độ điểm lấy từ bình
đồ ảnh số từ công nghệ Lidar.
Trong nghiên cứu này, sử dụng 15 điểm khống chế từ CSDL, các điểm
khống chế, điểm kiểm tra còn lại dùng bình đồ ảnh số. Khi chọn điểm phải
chọn những địa vật có hình ảnh rõ nét cả trên ảnh vệ tinh và trên bình đồ ảnh
số và sử dụng mô hình số độ cao từ công nghệ LiDar nội suy giá trị độ cao.
105
Quá trình xử lý nắn ảnh trực giao bằng ảnh đơn Worlview 2 được thực
hiện sử dụng dữ liệu DEM từ cơ sở dữ liệu ở độ chính xác khác nhau bao gồm:
- DEM được thành lập bằng bay quét Lidar, phục vụ bản đồ địa hình
1:5 000 độ chính xác 0.5m (lấy từ cơ sở dữ liệu nền thông tin địa lý) với dãn
cách mắt lưới là 10m x10m gọi tắt là DEM5;
- DEM được thành lập bằng đo vẽ ảnh hàng không phục vụ thành lập
bản đồ 1:10 000 độ chính xác 1m với dãn cách mắt lưới là 25m x 25m mọi tắt
là DEM10;
- Từ DEM2 với dãn cách mắt lưới là 2m x 2m độ chính xác 0.5m là dữ
liệu DEM gốc được xây dựng từ dữ liệu quét Lidar;
- Từ DEM1 với dãn cách mắt lưới là 1m x 1m là dữ liệu DEM gốc
được xây dựng từ dữ liệu quét Lidar.
Tương ứng với số lượng điểm khống chế khác nhau. Hình 4.10 chỉ ra
sai số trung phương RMSExy có giá trị đạt được như sau:
Hình 4.10. Sai số trung phương vị trí điểm của các điểm khống chế khi sử
dụng DEM khác nhau
DEM10 DEM5 DEM2 DEM1
5GCP (±m) 1.912 1.347 0.901 0.811
21GCP (±m) 1.531 1.021 0.673 0.512
30GCP (±m) 1.322 0.781 0.392 0.380
SSTP
(m)
SSTP khi nắn với DEM và số lượng GCP khác nhau
106
Trong (hình 4.10) thống kê sai số trung phương RMSE đạt được các giá
trị khác nhau:
- Với DEM10m ứng với số lượng điểm khống chế khác nhau thì cho ta
sai số trung phương khác nhau: RMSE xy = ± 1.912 m, RMSExy = ± 1.531m,
RMSExy = ± 1.322 m;
- Với DEM5m sai số trung phương tương ứng là RMSExy = ± 1.347m,
RMSExy = ± 1.201m, và RMSExy= ±0.781m;
- Với DEM2m sai số trung phương tương ứng là RMSExy = ± 0.901m,
RMSExy = ± 0.673, và RMSExy= ± 0.392m;
- Với DEM1m sai số trung phương tương ứng là RMSExy = ± 0.811m,
RMSExy = ± 0.512m, và RMSExy= ± 0.380m.
Từ (hình 4.10), ta thấy các kết quả sai số trung phương từ các giá trị
DEM khác nhau cũng cho ta kết quả khác nhau. Ngoài ra, số lượng điểm
khống chế khác nhau khi sử dụng cùng giá trị DEM cũng cho kết quả khác
nhau, điều này đã khẳng định rằng việc sử dụng DEM độ chính xác khác nhau
và số lượng điểm khống chế khác nhau có thể cải thiện sai số trung phương
RMSExy của ảnh, với số lượng điểm GCP càng nhiều và sự phân bố hợp lý
của chúng đều trên ảnh và độ chính xác của DEM càng cao cho ta độ chính
xác tốt hơn. p dụng tiêu chuẩn này trong quá trình sản xuất thì không hiệu
quả về mặt kinh tế. Tuy nhiên, nếu sử dụng CSDL có sẵn hoàn toàn đảm bảo
về yêu cầu kỹ thuật và kinh tế.
Đánh giá độ chính xác nắn ảnh, trong phụ lục 5 cho ta thấy:
- Với DEM10 cho ta sai số vị trí mặt phẳng lớn nhất là ± 1.805m, nhỏ
nhất ± 0.124m;
107
- Với DEM5 cho ta sai số vị trí mặt phẳng lớn nhất là ± 0.893m, nhỏ
nhất ± 0.141m;
- Với DEM2 cho ta sai số vị trí mặt phẳng lớn nhất là ± 0.696m, nhỏ
nhất ± 0.123m;
- Với DEM1 cho ta sai số vị trí mặt phẳng lớn nhất là ± 0.594m, nhỏ
nhất ± 0.076m. Tuy nhiên trong trường hợp này sai số vị trí mặt phẳng rất nhỏ
nhưng trên ảnh nắn có rất nhiều pixel trên ảnh lại bị méo, vặn, trượt.
a). Ảnh nắn khi sử dụng DEM 2 b). Ảnh nắn khi sử dụng DEM 1
Hình 4.11. Một số pixel bị trượt khi sử dụng DEM 1 (b)
108
Kết luận:
- Độ chính xác giá trị độ cao của từng ô vuông của DEM tùy thuộc độ
dốc địa hình, cũng như mật độ dữ liệu địa hình đầu vào cho quá trình xây
dựng DEM. Nếu độ chính xác của DEM cao thì độ chính xác của bình đồ ảnh
càng lớn (DEM được thành lập bằng công nghệ LiDar cho độ chính xác hơn
DEM được thành lập bằng công nghệ ảnh hàng không)
- Khi chúng ta xây dựng một mô hình DEM có độ phân giải quá cao
(kích thước pixel), chúng ta không tăng được độ chính xác nắn ảnh, mà ngược
lại, ảnh nắn ra sẽ bị méo, vặn, trượt pixel. Theo [10], [23] và thực nghiệm
khuyến cáo để có thể đảm bảo xây dựng một mô hình DEM chính xác thì
DEM nên xây dựng có kích thước ô vuông lớn hơn hoặc bằng 4 lần kích
thước pixel ảnh cần nắn là đủ: tối ưu cả về mặt kinh tế (chi phí xây dựng
DEM) và cả về mặt kỹ thuật (đảm bảo được độ chính xác của ảnh nắn).
4.5. Lựa chọn phƣơng pháp trộn ảnh đối với ảnh độ phân giải cao
Trong nội dung luận án, tác giả thử nghiệm các phương pháp trộn
như sau:
- Phương pháp thành phần chính (PCA - Principal Component Analysis);
- Phương pháp nhân ảnh (Multiplicative);
- Phương pháp chuyển đổi hệ màu IHS cải tiến (Modified IHS);
- Phương pháp HPF (High Pass Filter);
- Phương pháp biến đổi Brovey.
Chất lượng của ảnh trộn nhận được từ các phương pháp trình bày tại
mục (3.4) sẽ được đánh giá dựa trên các thông tin về phổ trước và sau khi
trộn. Phương pháp để đánh giá chất lượng phổ trên ảnh sau khi trộn được
phân tích thông qua các phương pháp: (1) So sánh chất lượng bằng mắt; (2)
109
Phân tích vào histogram và (3) Phân tích các chỉ số đánh giá chất lượng phổ.
Phương pháp đánh giá dựa vào việc so sánh chất lượng bằng mắt mang tính
cảm quan, phụ thuộc vào kiến thức chuyên gia (hình 4.12). Phương pháp dựa
vào phân tích histogram được sử dụng khi trộn ảnh đa phổ và ảnh toàn sắc do
có chiều dài bước sóng có độ tương quan lớn giữa các kênh (hình 4.13).
Phương pháp phân tích chỉ số đánh giá chất lượng phổ (bảng 4.4)
(a) (b)
(c) (d)
110
(e) f)
(g)
Hình 4.12. Kết quả các phương pháp trộn ảnh
(a) Ảnh gốc đa phổ trước khi trộn với tổ hợp màu (4:3:2)
(b) Ảnh gốc toàn sắc
(c) Ảnh sau khi trộn theo phương pháp PCA
(d) Ảnh sau khi trộn theo phương pháp nhân ảnh
(e) Ảnh sau khi trộn theo phương pháp IHS cải tiến
(f) Ảnh sau khi trộn theo phương pháp Brovey
111
(g) Ảnh sau khi trộn theo phương pháp HPF
Tác giả so sánh đồ thị histogram của ảnh trước và sau khi trộn ảnh theo
các phương pháp đã trình bày ở trên.
(a) (b)
(c) (d)
(e) (f)
Hình 4.13. Phân tích đồ thị Histogram của các phương pháp trộn ảnh
(a) Histogram của ảnh gốc đa phổ gốc
(b) Histogram của ảnh sau khi trộn theo phương pháp PCA
(c) Histogram của ảnh sau khi trộn theo phương pháp nhân ảnh
112
(d) Histogram của ảnh sau khi trộn theo phương pháp Brovey
(e) Histogram của ảnh sau khi trộn theo phương pháp IHS cải tiến
(f) Ảnh sau khi trộn theo phương pháp HPF
Trong nội dung luận án, tác giả sử dụng phân tích các chỉ số đánh giá
chất lượng phổ của ảnh sau trộn bao gồm chỉ số Bias, chênh lệch Entropy,
ERGAS.
- Theo [20] Bias là độ lệch giữa giá trị trung bình của ảnh gốc và ảnh
sau khi trộn. Chất lượng tốt nhất sẽ có giá trị gần bằng 0:
1TB TB TB
TB TB
DP AT ATBias
DP DP
(4.2)
Trong đó: TBDP , TBAT là giá trị trung bình tương ứng của ảnh đa phổ và
ảnh trộn và được tính theo công thức: ij
1 m n
i j j i
TB xmn
- STD [20] là độ lệch chuẩn tính trên mỗi kênh ảnh và được xác định
theo công thức:
1/2
2
,
1
1
1
n
i j TB
i
STD DP DPn
(4. 3)
- Theo [65] chênh lệch Entropy: Sự khác biệt về entropy trên ảnh gốc
và trên ảnh trộn
2 2
1 1
1( ) log log
n n
CL
i i
H x p i p i p ip i
(4. 4)
Trong đó: ( )p i là xác suất xảy ra của giá trị i.
- ERGAS (Relative dimensionless global error in synthesis) được đề
xuất bởi [65] là một chỉ số đặc trưng cho chất lượng quá trình trộn ảnh dựa
113
trên sai số trung bình chuẩn hóa của mỗi kênh trên ảnh sau khi trộn. Tăng chỉ
số ERGAS đồng nghĩa với sự suy giảm hình ảnh trong quá trình trộn ảnh. Chỉ
số ERGAS được tính như sau:
1/22
21
1ER 100
n
i
dh RMSEGAS
dl n TB
(4.5)
Trong đó: /dh dl là là tỷ số kích thước pixel của ảnh toàn sắc và ảnh đa
phổ và N là số lượng kênh ảnh.
RMSE là bình phương sai số được tính theo công thức sau:
2 2( ) Biasi i iRMSE B B STD B (4. 6)
- Chỉ số tương quan giữa 2 ảnh được tính theo công thức (4.7). Giá trị
tương quan giữa hai ảnh trước khi trộn và sau khi trộn sau bằng 1 được cho là
tốt nhất.
2 2
mn A mn B
m n
mn A mn B
m n
A TB B TB
Corr
A TB B TB
(4. 7)
Trong đó: mnA , mnB : giá trị cường độ xám tương ứng trên ảnh trước và
ảnh sau khi trộn
Bảng 4. 4. Chỉ số đánh giá chất lƣợng phổ ảnh sau trộn
Phƣơng pháp Bias HCL (x) ERGAS
PCA 1.0127 0.0053 21.1194
Multi 341.408 0.0040 25328.7
Modif HIS 0.6541 0.1476 8.0397
HPF 0.3922 0.1970 9.2486
Brovey 55.3270 0.0056 1153.3
114
Bảng 4.5. Chỉ số tƣơng quan (Corr) của ảnh trƣớc và sau khi trộn
Phƣơng pháp Kênh 1
(Cận hồng ngoại)
Kênh 2
(Đỏ)
Kênh 3
(Xanh lá cây)
Giá trị
trung bình
PCA -0.0877 -0.0933 -0.0948 -0.0919
Multi 0.1987 0.4397 0.9342 0.5242
Modif HIS 0.9364 0.9382 0.8221 0.899
HPF 0.0267 0.0289 0.0229 0.0262
Brovey 0.0012 0.0002 0.0041 0.0021
Qua kết quả thể hiện trong (hình 4.12), (hình 4.13), (bảng 4.4) và
(bảng 4.5) tác giả đề xuất lựa chọn phương pháp trộn ảnh cho tư liệu thử
nghiệm WorldView-2 khu vực Bắc Giang là phương pháp IHS cải tiến.
Phương pháp IHS cải tiến cho hình ảnh màu sắc tương tự như ảnh gốc. Đồ thị
histogram của phương pháp IHS có dạng tương quan với đồ thị Histogram
của ảnh gốc. Đặc biệt chỉ số ERGAS của phương pháp IHS là nhỏ nhất các
chỉ số tương quan trong các kênh của ảnh gốc và ảnh sau trộn đều xấp xỉ bằng 1.
4.5. Xây dựng phần mềm đánh giá chất lƣợng bình đồ ảnh.
Sau khi nắn chỉnh hình học xong công tác kiểm tra ảnh nắn là một
trong những công đoạn hết sức quan trọng trong quá trình thành lập bình đồ
ảnh. Trong công tác thành lập và hiện chỉnh bản đồ, bình đồ ảnh được sử
dụng làm cơ sở để đo vẽ, điều vẽ phần địa vật của nội dung bản đồ. Chất
lượng của bình đồ ảnh có ảnh hưởng trực tiếp tới quá trình khai thác thông tin
của hình ảnh, độ chính xác vị trí của các điểm ảnh ảnh hưởng tới độ chính xác
hình học của bản đồ. Do vậy, trước khi đưa vào sử dụng, bình đồ ảnh phải
115
được kiểm tra và đánh giá chất lượng. Độ chính xác hình học của bình đồ ảnh
được đánh giá theo các tiêu chí sau:
+ Độ chính xác về vị trí của các điểm khống chế ảnh;
+ Độ chính xác tiếp biên địa vật cùng tên trên biên của các mảnh bình
đồ ảnh kề nhau.
Với cơ sở lý thuyết đã trình bày trong chương 3 ở mục (3.6). Với cơ sở
phương pháp luận đã nghiên cứu NCS đã xây dựng phần mềm “Đánh giá
chất lượng của bình đồ ảnh”. Phần mềm này được xây dựng trong modul
của Microstation SE, với giao diện thân thiện, các thao tác được viết bằng
tiếng Việt. Phần mềm này giúp cho người làm công tác kiểm tra thực hiện
đơn giản, độ chính xác cao và có kết quả nhanh.
116
4.5.1. Sơ đồ khối của chương trình
Bắt đầu chương trình
Nhập n dòng DataPoint: DP[n];
i = 0;Sum2_dX = 0;Sum2_dY = 0; Sum2_dS = 0;
iSSTPx = 0;iSSTPy = 0;iSSTPs = 0;
Thực hiện nhập điểm kiểm tra sai số:
X = GetPoint().X;
Y = GetPoint().Y;
Xuất báo cáo
sai số nắn ảnh
Kết thúc chương trình
Xuất báo cáo
sai số tiếp biên
Tiếp tục?
T
F
T
F
i <n?
Sum2_dX += pow(dX, 2);
Sum2_dY+= pow(dY, 2);
Sum2_dS += pow(dS, 2);
i = i + 1;
dX = fabs(X – DP[i].X);
dY = fabs(Y – DP[i].Y);
dS = sqrt(pow(dX, 2) + pow(dY, 2));
iSSTPx = sqrt(Sum2_dX / i);
iSSTPy = sqrt(Sum2_dY/ i);
iSSTPs = sqrt(Sum2_dS / i);
Hình 4.14. Sơ đồ khối của chương trình
117
4.5.2. Công cụ của chương trình
- Được viết bằng bằng ngôn ngữ MDL cho ra file thực thi
(DanhGiaChatLuongBinhDoAnh*.ma) chạy trực tiếp trên Microstation V7.
- Viết riêng cho nền tảng Microstation V7.
4.5.3. Tính năng
- Phần mềm này giúp người sử dụng đánh giá sai số nắn ảnh và tiếp
biên ảnh;
- Cho phép người sử dụng bắn các điểm dạng [TEXT] [X] [Y] [Z] lên
file (*.dgn) chuẩn;
- Cho phép người dùng duyệt kiểm tra lại tọa độ các điểm ảnh đã nắn;
- Chương trình sẽ xuất ra báo cáo sai số nắn ảnh và tiếp biên ảnh;
- Chương trình hỗ trợ False X, Y trong hệ thống tọa độ cho các
sheetfile khác nhau.
4.5.4. Giao diện của chương trình
Hình 4.15. Menu Đánh giá chất lượng bình đồ ảnh
118
4.5.5. Các bước thực hiện của chương trình
4.5.5.1. Sơ đồ các bước thực hiện của chương trình
Hình 4.16. Sơ đồ các bước thực hiện của chương trình
4.5.5.2. Giải thích các bước
Bước 1: Mở file seed chuẩn (*.dgn) của dự án cần làm việc từ
Microstation SE sau đó vào Utilities - MDL Application - xuất hiện bảng
MDL - IrasC. Ma - Load - Mở file ảnh đã nắn (*. jpg) hoặc (*.tif)
119
Hình 4.17. File ảnh nắn
Bước 2: Mở chương trình Đánh giá chất lượng của bình đồ ảnh
Từ chương trình Microstation SE - Utilities - MDL Application - xuất
hiện bảng MDL - Browse - tìm thư mục chứa chương trình
(DanhGiaChatLuongBinhDoAnh.*.ma) - ok
Hình 4.18. Chương trình Đánh giá chất lượng của bình đồ ảnh
Bước 3: Xuất điểm tọa độ khống chế và kiểm tra vào ảnh
120
Từ menu chương trình “Đánh giá chất lượng của bình đồ ảnh” vào hộp
thoại “file tọa độ khống chế ngoại nghiệp” - chọn file số liệu tọa độ khống chế
và kiểm tra (*.txt) (file chính là file tọa độ của các điểm khống chế và kiểm
tra ngoại nghiệp) - ok - tiếp tục bấm vào hiện điểm từ menu chương trình khi
đó toàn bộ các điểm kiểm tra được thể hiện lên màn hình (hình 4.42)
Hình 4.19. Xuất điểm khống chế ngoại nghiệp lên bình đồ cần kiểm tra
Bước 4: Từ menu chương trình Đánh giá chất lượng của bình đồ ảnh
Chọn lựa chọn (Nan anh) hoặc (Tiep bien) để lựa chọn . Nhấn nút [Thuc hien]
để bắt các điểm thực tế trên ảnh đã nắn sau mỗi điểm ta tiếp tục bấm vào thực
hiện (lệnh này lặp lại cho đến khi muốn dừng).
121
Hình 4.20. Kiểm tra độ chính xác của ảnh nắn
Bước 5: Nhấn nút [Xuat bao cao] để xuất ra báo cáo đánh giá sai số nắn
ảnh (tiếp biên ảnh). Chương trình tự động xuất file (*.txt.result_nananh) hoặc
file (*.txt.result_tiepbien) ở ngay thư mục chứa số liệu gốc (điểm khống chế
và điểm kiểm tra).
Hình 4.21. Kết quả sai số nắn ảnh
122
Hình 4.22. Kết quả sai số tiếp biên
123
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Từ kết quả nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm có thể rút ra một số kết
luận sau:
Kết luận
- Độ chính xác của bình đồ ảnh phụ thuộc nhiều vào mô hình toán học
sử dụng để nắn, số lượng và đồ hình phân bố điểm khống chế ảnh. Vì vậy,
việc lựa chọn số lượng điểm và đồ hình phân bố phải phù hợp với mô hình
nắn ảnh.
Sản phẩm bình đồ ảnh là một sản phẩm rất quan trọng, được sử dụng
rộng rãi trong việc khai thác ảnh vệ tinh hiện nay. Để sản phẩm bình đồ ảnh
phục vụ cho thành lập bản đồ tỷ lệ lớn từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao đảm
bảo độ chính xác về mặt hình học thì cần áp dụng các giải pháp sau:
1. Số lượng và đồ hình bố trí của các điểm khống chế:
- Các điểm khống chế phải được phân bố đồng đều trên cảnh ảnh. Yêu
cầu cần phải có điểm tại tâm ảnh;
- Số lượng điểm khống chế phụ thuộc vào số lượng tham số của từng
mô hình nắn chỉnh hình học. Tuy nhiên, số lượng điểm khống chế ảnh tối đa
không nên vượt quá 30 điểm (đối với cảnh ảnh có kích thước 16.4km).
2. Nên lựa chọn nắn khối ảnh đối với khu vực nghiên cứu nằm trên
nhiều ảnh:
Trong quá trình nắn khối ảnh vệ tinh thì cần tăng cường sự liên kết giữa
cảnh ảnh cần nắn chỉnh với khối ảnh xung quanh, bằng cách chọn các điểm
chung nối dải, nối cảnh, đưa mô hình cảnh ảnh đơn vào tính toán bình sai
cùng với khối tam giác ảnh không gian vệ tinh khác trong vùng.
3. Việc lựa chọn mô hình toán học
Đối với các dữ liệu ảnh vệ tinh độ phân giải cao thì mức xử lý thường
chỉ là hiệu chỉnh bức xạ và chuyển về hệ tọa độ trắc địa WGS84. Do đó, mô
124
hình nắn chỉnh hình học nên sử dụng là mô hình hàm đa thức hữu tỷ RFM –
bậc 3 sử dụng các hệ số RPC được cung cấp cùng dữ liệu ảnh (hoặc được tính
toán từ một số lượng các điểm khống chế nhất định) cho kết quả tốt và ổn
định hơn những mô hình toán học còn lại.
4. Việc sử dụng cơ sở dữ liệu 1:2 000 và 1:5 000 (bình đồ ảnh, mô hình
số độ cao, điểm khống chế, điểm tăng dày) hoàn toàn đáp ứng được việc
thành lập bình đồ ảnh tỷ lệ lớn (1:5 000) từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao.
Khi sử dụng DEM để nắn ảnh thì DEM nên xây dựng có kích thước ô
vuông lớn hơn hoặc bằng 4 lần kích thước pixel ảnh cần nắn là tối ưu cả về
mặt kinh tế (chi phí xây dựng DEM) và cả về mặt kỹ thuật (đảm bảo được độ
chính xác của ảnh nắn).
5. Cần lựa chọn phương pháp trộn ảnh phù hợp với từng loại tư liệu.
Việc kiểm tra, đánh giá chất lượng của phương pháp trộn ảnh đòi hỏi cần
thông qua các chỉ số đánh giá về chất lượng phổ và đồ thị histogram của ảnh
sau khi trộn để đảm bảo tính khách quan trong quá trình đánh giá, kiểm tra.
6. Chương trình Đánh giá chất lượng của bình đồ ảnh
Là một chương trình rất thuận lợi cho việc đánh giá chất lượng bình đồ
ảnh, chương trình có thể được sử dụng ở cơ sở sản xuất để kiểm tra nghiệm
thu sản phầm bình đồ ảnh được xây dựng từ ảnh viễn thám, thậm chí ngay cả
bình đồ ảnh được xây dựng từ ảnh máy bay
Kết quả nghiên cứu đã khái quát một cách toàn diện, khoa học về cơ sở
lý thuyết, lý luận của công nghệ thành lập bình đồ ảnh từ ảnh vệ tinh độ phân
giải cao. Đây là tài liệu có thể dùng tham khảo trong nghiên cứu, học tập và
đặc biệt là ứng dụng vào sản xuất ở Việt Nam.
Kiến nghị
Với phương pháp sử dụng CSDL nền thông tin địa lý chúng ta hoàn
toàn có thể nắn ảnh, đánh giá độ chính xác bình đồ ảnh nắn dựa trên cơ sở dữ
125
liệu nền thông tin địa lý. Giúp giảm được thời gian, nâng cao giá trị của
CSDL nền thông tin địa lý.
Tuy nhiên, trong CSDL hiện nay chỉ lưu trữ 7 gói thông tin.
Để có thể sử dụng cho công tác nắn ảnh vệ tinh, kiến nghị bổ sung vào
các gói thông tin như sau:
Hiện nay nội dung của gói Cơ sở gồm 35 nội dung (theo mô hình cấu
trúc của bộ Tài nguyên và Môi trường ban hành) nhưng trong đó không có nội
dung của các điểm khống chế. Vì vậy, cần bổ sung thêm:
+Tọa độ, độ cao và ghi chú của điểm khống chế;
+ File kết quả tăng dày;
+ Bình đồ ảnh là một sản phẩm rất quan trọng không phải trong lĩnh
vực đo đạc bản đồ mà còn ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác. Vì vậy, cần
thêm một gói thông tin “Bình đồ ảnh”.
126
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ ĐÃ
CÔNG BỐ CÓ LIÊN QUAN TỚI LUẬN ÁN
1. Trần Đình Trí, Đỗ Thị Hoài, (2008), Khả năng nâng cao độ chính xác ghép
ảnh trực giao để tạo bình đồ ảnh, Tạp chí địa chính số 4-8/2008 tr 41-43,
Hà Nội.
2. Đỗ Thị Hoài, Trần Thị Trang, Phạm Thị Hồng Lam, Nguyễn Thị Ngọc
Hồi, (2010), Kết hợp sử dụng các tư liệu ảnh hàng không, bản đồ địa hình
và ảnh viễn thám để xây dựng cơ sở dữ liệu nền địa lý, Tạp chí khoa học
Đo đạc và bản đồ số - 5/2010 tr 23-28, Hà Nội.
3. Đỗ Thị Hoài, (2010), Kết hợp sử dụng các tư liệu ảnh hàng không, bản đồ
địa hình và ảnh viễn thám để xây dựng cơ sở dữ liệu nền địa lý tỉnh Quảng
Ngãi, Đề tài nghiên cứu Khoa học cấp cơ sở, Trường Đại học Mỏ - Địa
chất, Hà Nội.
4. Đỗ Thị Hoài, Trần Thanh Hà, Trần Thị Hòa, (2010), Công tác thành lập
bình đồ ảnh phục vụ cho thành lập và hiện chỉnh bản đồ, Tuyển tập Báo
cáo hội nghị Khoa học lần thứ 19, Đại học Mỏ - Địa chất, tr 67 - 70, Hà
Nội.
5. Đỗ Thị Hoài, (2014), Nghiên cứu về nắn ảnh vệ tinh sử dụng cơ sở dữ liệu
nền thông tin địa lý, Hội nghị Khoa học và Công nghệ Trắc địa và bản đồ
vì hội nhập Quốc tế, tr 217 - 222, Hà Nội.
6. Đỗ Thị Hoài, (2016), Giải pháp lựa chọn phương pháp trộn ảnh đối với ảnh
vệ tinh quang học độ phân giải cao (WorldView - 2), Tạp chí khoa học Đo
đạc và bản đồ số 28 - 6/2016 tr 22-28, Hà Nội.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng việt
1. Nguyễn Việt An, (2008), Khảo sát và đánh giá độ chính xác của nắn ảnh vệ
tính sử dụng mô hình vật lý và mô hình hàm hữu tỷ, Trung tâm Viễn thám
Quốc gia.
2. Lương Chính Kế, (2005), Ảnh vệ tinh độ phân giải cao có thể thay thế ảnh
hàng không, Tạp chí Địa chính số 5 - 10/2005.
3. Lương Chính Kế, (2006), Tiềm năng bản đồ của ảnh vệ tinh độ phân giải
cao, Tạp chí Địa chính số 5 - 10/2006.
4. Trương Anh Kiệt, (2000), Phương pháp đo ảnh giải tích và đo ảnh số, Nhà
xuất bản Giao thông vận tải, Hà Nội.
5. Nguyễn Xuân Lâm, (2001), Đề tài “Nghiên cứu qui trình đo vẽ địa hình để
hoàn thiện vùng trống, vẽ nháp trên bản đồ phủ trùm bằng tư liệu viễn
thám”.
6. Lương Chi Lan ,(2009), Xây dựng quy trình công nghệ phối hợp giữa các
phần mềm ENVI và Mapinfo để xây dựng bản đồ chuyên đề lớp phủ mặt
đất, Trung tâm Viễn thám Quốc gia.
7. Phan Văn Lộc, (2009), Đo lập thể ảnh hàng không, Nhà xuất bản Giao
thông vận tải, Hà Nội.
8. Phan Văn Lộc ,(2009), Tự động hoá đo ảnh, Nhà xuất bản Giao thông vận
tải, Hà Nội.
9. Trần Đình Luật, (2006), Khảo sát độ chính xác ảnh vệ tinh Quickbird độ
phân giải trong công tác hiện chỉnh bản đồ tỷ lệ lớn bằng công nghệ ảnh số,
Tạp chí Địa chính số 2 - 4/2006
10. Nguyễn Hà Phú, Cao Xuân Triều (2008), dự án thử nghiệm “Thành lập trực
ảnh tỷ lệ 1:5000 bằng tư liệu vệ tinh độ phân giải cao”, Trung tâm Viễn
thám Quốc gia.
11. Phạm Vọng Thành, Nguyễn Trường Xuân, (2002), Công nghệ viễn thám,
Trường Đại học Mỏ - Địa chất
12. Nguyễn Ngọc Thạch, (2011), Địa thông tin, Nxb Đại học Quốc gia, Hà Nội
13. Nguyễn Ngọc Thạch, Dương Văn Khảm (2012), Địa thông tin ứng dụng,
Nxb Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.
14. Trần Đình Trí, (1998), Sử dụng tư liệu ảnh hàng không và ảnh vệ tinh để
nghiên cứu động thái của đối tượng, Đặc san Khoa học Công nghệ Địa
chính, Số 12/1998
15. Trần Đình Trí, (2002), Độ phân giải quét ảnh phục vụ điều vẽ trong công
nghệ đo ảnh số, Tạp chí Địa chính số 3 - 4/2002.
16. Trần Đình Trí, (2008), Bài toán nắn ảnh trực giao trong đo ảnh số, Tuyển
tập Báo cáo hội nghị Khoa học lần thứ 18, Đại học Mỏ - Địa chất
17. Trần Đình Trí, Đỗ Thị Hoài, (2008), Khả năng nâng cao độ chính xác ghép
ảnh trực giao để tạo bình đồ ảnh, Tạp chí địa chính số 4-8/2008
18. Trần Đình Trí, (2008), Đánh giá độ chính xác của bình đồ ảnh số.
19. Phạm Bách Việt, Nguyễn Thành Minh, (2005), Xác định khu vực cây xanh
đô thị bằng ảnh viễn thám có đô phân giải siêu cao - Quickbird”. Hội nghị
khoa học công nghệ lần thứ 9, Đại học bách khoa thành phố Hồ Chí Minh
Tiếng anh
20. Acerbi, F.W., Clevers, J.G.P.W., and Schaepman, M.E, 2006, The assess-
ment of multi-sensor image fusion using wavelet transform for mapping the
Brazalian Savana. International Journal of Applied Earth Observation and
Geoinformation, 8, 278–288
21. Ackermann, F ,(2006),The Accuracy of Digital Hight Models, proceedings
of 37th photogramatry Week, 24-28 September, university of Stuttgart,
Germany, pp.133-144.
22. Ayman F. Habib, Eui-Myoung Kim, Chang-Jae Kim, (2007), New meth-
odologies for true orthophoto generation, Photogrammetric Engineering &
Remote Sensing Vol. 73, No. 1, pp.25-36.
23. CCRS, (1999), Fundamentals of Remote Sensing, November 1999.
24. David Holland (corresponding author), Paul Marshall, (2014), Ordnance
Survey, Romsey Road, Southampton, SO16 4GU UK. Updating maps in a
well - mapped country using high resolution satellite imagery.
25. Didier Massonnet, Charles Elachi, (2006), High-resolution land topogra-
phy- C. R. Geoscience 338, pp 1029–1041.
26. Luong Chinh Ke and Wieslaw Wolniewicz, (2005), Geometric Modeling of
VHRS, Warsaw university of technology Institute of photogrammatry
&Cartography 1 Plac Politechniki, 00-661 Warsaw, Poland.
27. Farhad Samadzadegan (et. al), University of Tehran, Iran, (2004), On the
geometric accuracy and information content of IKONOS high resolution
imagery for map revision (Commission VI, WG VI/4).
28. Firouz Abdullah Al-Wassai, N.V. Kalyankar, Ali A. Al-Zuky, (2011),
Arithmetic and Frequency Filtering Methods of Pixel-Based Image Fusion
Techniques. Journal-ref: International Journal of Advanced Research in
Computer Science.
29. Fraser, C.S. and Yamakawa, (2004), Insight into the affine model for high-
resolution satellite sensor orientation. ISPRS Journal of Photogrammetry
and Remote Sensing, pp.275 - p.288.
30. Fraser, C.S., Dial, G., Grodecki, J. ISPRS Journal of Photogrammetry and
Remote Sensing 60, (2006), 182-194. Sensor orientation via RPCs.
31. Fratarcangeli F (2005). Ortorettificazione di immagini satellitari ad alta ri-
soluzione ac-quisite dalla piattaforma QuickBird: sviluppo di un modello
rigoroso ed implemen-tazione di un software, Degree thesis in.
32. Gruen, A.Institute for Geodesy and Photogrammetry, Zurich (2000), Poten-
tial and Limitation of High Resolution Satellite Imagery.
33. Hanley, H. Yamakawa, T. and Fraser, C.S, (2002). Sensor orientation for
highresolution satellite imagery: Further insights to bias compensated RPCs
International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial
Information Sciences, 34: 69-75.(16)map revision (Commission VI, WG
VI/4).
34. Holland D.A., Boyd D.S., Marshall P, (2006), Updating topographic map-
ping in Great Britain using imagery from high-resolution satellite sensors.
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 60, pp.212 - p.223.
35. Holland D.A., Boyd D.S., Marshall P, (2006), Updating topographic map-
ping in Great Britain using imagery from high-resolution satellite sensors.
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 60, pp.212 - p.223.
36. Jacobsen. K, (2002), Geometric potential of IKONOS and Quikbird image.
Photogrammetric Week-03, Wichmann, Stugartt Genmany.
37. Jacobsen .K, (2005), High resolution satellite imaging systems – overview
Proceeding of ISPRS workshop, Hannover, Genmany.
38. Jacobsen K, (2008), University of Hannover, Germany. Use of Very High
Resolution
39. Jacobsen. K, (2011), University of Hannover, Germany. High resolution
satellite imaging systems - overview. Jacobsen. High Resolution Mapping
and Landscape Monitoring, IX Seminaro de Aktualizacao em Sensoriamen-
to Remoto e Sistemas de Geograficas Aplicados a Engenharia Forestral, 8 p.
40. Jacobsen. K, (2011), University of Hannover, Germany characteristics of
very high resolution optical satellites for toporgaphic mapping
41. Jindong Wu, (2008), A comparison of illumination geometry-based meth-
ods for topographic correction of QuickBird images of an undulant area.
ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 63, pp 223-236.
42. Kurt J. de Venecia, Fidel Paderes Jr, A. Stewart Walker, (2006), BAE Sys-
tems. ASPRS Annual Conference. Rigorous Sensor Modeling And Triangu-
lation For Orbview-3
43. Kyaw Sann OO, Masataka TAKAGI , (2010), Verification of Image Con-
trol points Doctoral student, Infrastructure System Engineering Department
Kochi, University of technology, 185 Miyanokuchi, Tosayamada-cho, Ka-
mi-city, Kochi-ken 782-8502, Japan
44. Li Zhang, Armin Gruen, (2006), Multi-image matching for DSM genera-
tion from IKONOS imagery- ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote
Sensing 60, pp 195-211.
45. Li, Rongxing, (1998), Potential of High Resolution a Satellite Imagery for
National Mapping Products. Photogrammetric Engineering and Remote
Sensing, 64, 1-11.
46. M. Crespi, F. Giannone, (2006). Environmental Engineering (in Italian) Su-
pervisors.
47. M. J. Valadan Zoej, S. Sadeghian, (2002), Faculty of Geodesy and Geomat-
ics Engineering, K.N. Toosi Unversity of Technology, Iran. Rigorous and
Non-Rigorous Photogrammetric Processing of Ikonos Geo Images.
48. Morten Odegaard Nielsen, (2004), True Orthophoto Generation, Kgs
Lyngby, Denmark.
49. Martina L. Hobi và Christian Ginzler, (2012), Accuracy Assessment of
Digital Surface Models Based on WorldView-2 and ADS80 Stereo Remote
Sensing Data.
50. Nagawa Elashmawy, Yasser Elmanadili and Hazem Barakat, Egypt,
(2005), Comparative Analysis and Evauation of Various Mathematical
Models for Stereo Ikonos Satellie Images.
51. Pohl. C, (1999), Toll and methods for fusion of image of diferent spatial
resolution, International Archives of photogrametry and remote Sensing,
Vol.32, pat 7-4-3 W6, valadolid Spain 3-4 June.
52. R.Amato, G.Dardanelli, V.Franco, M. Lo Brutto, P. Midulla, P.Orlando,
(2004), Villa.Digital Orthophos At A Scale Of 1: 5000 From Hight Resolu-
tion Satellite Images.
53. Robertson, (2003), Rigorous Geometric Modelling and Correction of
QuickBird Imagery. Proceedings of IGARSS, Toulouse.
54. Saeid Sadeghian, (2001), Precision rectification of high resolution satellite
imagery without ephemeris data, JAG l Volume 3 - Issue 4.
55. Shijie Liu and Tao WW, (2009), Matching rotated images in varying illu-
mination conditions based on moment invariants, Opictic al Engineering
48(1).
56. Sohrabinia, M., Sadeghian, S., & Manavi, (2008), Application of Images
Processing and Image Analysis Methods for Large Scale Map Revison. The
International Achives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial
Information Sciences, XXXVII.
57. Topan, H., Jacobsen, K, (2006), Institute of Photogrammetry and GeoIn-
formation, University of Hannover, Germany. Information contents of Orb-
View-3 for topographic mapping.
58. TopanH, (2005), Comparision of information contents of high resolution
space image. 20- th Congress of ISPRS. Istanbul, Turkey.
59. Toutin, Th. ChÐnier, R. CCRS, Canada, (2004), GCP Requirement for
High-Resolution Satellite Mapping.
60. Toutin, Th.CCRS, Canada, (2006), IEEE Transactions on Geoscience and
Remote Sensing, Vol.44, No.2. Spatiotriangulation with Multisensor HR
Stereo- Images.
61. University of Northern Bristish Columbia, (2000), GIS and Remote Sensing
Lab.
62. Veneziano D, (2002), Accuracy Evaluation of LIDAR-Derived Terrain Data
for Highway Location, Center for Transportation Research and Education
Iowa State University.
63. Wolniewicz, W, (2004), Institute of Photogrammetry and Cartography,
Warsaw University of Technology. Assessment of Geometric Accuracy of
VHR Satellite Images.
64. Y.Meguro, C.S.Fraser, (2010), Georeferencing accuracy of Geoeye-1 stereo
imagery: experiences in a Japanese test field.
65. Yuhendra Yusuf, Josaphat Tetuko Sri Sumantyo, Hiroaki Kuze, (2013),
Spectral information analysis of image fusion data for remote sensing appli-
cations, Geocarto International, Vol. 28, No. 4, 291-310.
PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Kết quả nắn ảnh theo mô hình hàm đa thức
1.1 . Nắn theo hàm đa thức 2D bậc 1:
- Kết quả sai số vị trí của các điểm khống chế
5
điểm
6
điểm
7
điểm
9
điểm
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
0.32 0.73 0.79 0.88 0.73 0.98 1.03 1.05 1.02
0.31 0.71 0.74 0.82 0.68 0.87 0.82 0.94 0.90
0.22 0.69 0.61 0.75 0.67 0.72 0.72 0.86 0.81
0.20 0.68 0.45 0.54 0.65 0.68 0.69 0.75 0.72
0.18 0.40 0.33 0.42 0.61 0.64 0.65 0.63 0.61
0.07 0.19 0.38 0.65 0.63 0.53 0.55 0.54
0.10 0.22 0.58 0.52 0.52 0.57 0.53
0.22 0.55 0.51 0.47 0.52 0.51
0.18 0.32 0.47 0.45 0.52 0.50
0.39 0.4 0.35 0.51 0.49
0.38 0.42 0.23 0.5 0.49
0.36 0.32 0.31 0.45 0.45
0.31 0.38 0.29 0.64 0.42
0.35 0.32 0.35 0.41
0.33 0.34 0.27 0.40
0.33 0.35 0.38 0.39
0.15 0.33 0.32 0.37
0.11 0.17 0.34 0.33
0.09 0.15 0.31 0.33
0.06 0.11 0.27 0.28
0.05 0.29 0.26
0.19 0.18
0.14 0.16
0.08 0.15
0.08 0.14
0.13
0.13
0.11
0.10
0.04
0.01
- Kết quả sai số vị trí của các điểm kiểm tra
5
điểm
6
điểm
7
điểm
9
điểm
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
1.27 1.26 1.01 1.09 1.03 1.03 0.98 0.95 0.94
1.21 1.19 0.98 1.05 0.86 0.91 0.95 0.91 0.92
1.16 1.02 0.89 1.05 0.82 1.02 0.81 0.89 0.87
1.16 0.97 0.85 1.01 0.8 0.48 0.72 0.79 0.72
1.14 0.95 0.79 0.89 0.71 0.46 0.72 0.72 0.65
1.11 0.92 0.76 0.87 0.68 0.41 0.68 0.51 0.48
1.09 0.84 0.71 0.84 0.68 0.39 0.63 0.28
1.02 0.83 0.69 0.79 0.62 0.37 0.52 0.16
1.01 0.81 0.69 0.79 0.59 0.04 0.49
0.96 0.8 0.68 0.74 0.57 0.12 0.36
0.94 0.79 0.65 0.7 0.54 0.82 0.31
0.94 0.76 0.65 0.67 0.52 0.83 0.16
0.89 0.74 0.64 0.66 0.42 0.78 0.08
0.87 0.74 0.62 0.61 0.42 0.62
0.83 0.69 0.47 0.52 0.39 0.56
0.81 0.65 0.49 0.51 0.34 0.54
0.77 0.62 0.42 0.41 0.3 0.51
0.73 0.6 0.42 0.42
0.71 0.6 0.39 0.2
0.67 0.29 0.38
0.6 0.2
0.55 0.17
0.52 0.29
0.52
0.42
0.38
0.25
1.2 .Nắn theo hàm đa thức 2D bậc 2:
- Kết quả sai số vị trí của các điểm khống chế
6
điểm
7
điểm
9
điểm
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
0. 10 0.72 0.90 0.94 0.81 0.91 0.92 1.00
0.08 0.55 0.62 0.63 0.62 0.82 0.79 0.95
0.04 0.46 0.61 0.61 0.54 0.79 0.68 0.87
0.03 0.29 0.53 0.65 0.47 0.63 0.56 0.71
0.01 0.27 0.42 0.41 0.44 0.58 0.53 0.56
0.005 0.18 0.41 0.39 0.46 0.47 0.51 0.54
0.11 0.29 0.37 0.42 0.36 0.42 0.54
0.13 0.21 0.35 0.38 0.29 0.45 0.53
0.17 0.29 0.39 0.29 0.45 0.51
0.24 0.33 0.27 0.41 0.48
0.25 0.35 0.27 0.42 0.45
0.17 0.3 0.22 0.41 0.43
0.09 0.34 0.19 0.39 0.42
0.32 0.17 0.36 0.40
0.24 0.15 0.32 0.39
0.22 0.15 0.29 0.37
0.13 0.14 0.26 0.35
0.14 0.12 0.31 0.34
0.11 0.10 0.27 0.33
0.01 0.11 0.24 0.31
0.06 0.23 0.30
0.21 0.29
0.18 0.28
0.12 0.27
0.04 0.20
0.15
0.13
0.08
0.06
0.03
- Kết quả sai số vị trí của các điểm kiểm tra
7 điểm 9 điểm 13 điểm 20 điểm 21 điểm 25 điểm 30 điểm
0.9 1.02 0.89 0.95 0.78 0.62 0.58
0.92 1.01 0.71 0.49 0.64 0.61 0.57
0.72 0.81 0.67 0.37 0.53 0.39 0.41
0.65 0.68 0.56 0.28 0.47 0.42 0.33
0.6 0.64 0.55 0.46 0.36 0.11 0.23
0.61 0.52 0.45 0.38 0.32 0.07 0.06
0.52 0.46 0.58 0.36 0.21
0.56 0.41 0.35 0.34 0.17
0.45 0.32 0.22 0.24 0.06
0.44 0.3 0.18 0.21
0.42 0.27 0.21 0.19
0.41 0.25 0.19 0.17
0.39 0.26 0.12
0.37 0.24
0.35 0.22
0.29 0.15
0.31 0.12
0.3 0.08
0.28 0.02
0.28
0.25
0.14
0.07
1.3. Nắn theo hàm đa thức 2D bậc 3:
- Sai số vị trí điểm của điểm khống chế và điểm kiểm tra sau bình sai
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
(
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
3.12 0.72 0.79 0.81 0.70 4.12 1.52 0.91 0.69 0.59
3.07 0.42 0.65 0.61 0.65 4.03 1.41 0.58 0.58 0.57
3.05 0.41 0.49 0.49 0.55 3.51 1.34 0.52 0.52 0.39
2.95 0.29 0.37 0.44 0.53 3.24 0.95 0.47 0.48 0.38
2.73 0.27 0.29 0.41 0.51 3.17 0.92 0.44 0.46 0.35
1.65 0.25 0.25 0.36 0.49 2.19 0.82 0.41 0.41 0.35
1.51 0.23 0.21 0.34 0.45 2.67 0.89 0.39 0.37 0.35
1.01 0.2 0.21 0.31 0.43 2.35 0.75 0.36 0.31
0.89 0.18 0.19 0.31 0.40 2.36 0.71 0.33 0.29
0.68 0.15 0.18 0.27 0.39 2.35 0.69 0.31 0.25
0.56 0.14 0.16 0.27 0.36 2.12 0.61 0.29 0.17
0.31 0.13 0.16 0.19 0.34 2.01 0.59 0.27 0.15
0.05 0.12 0.16 0.19 0.32 1.95 0.48 0.22 0.06
0.12 0.15 0.17 0.31 1.94 0.25 0.21
0.18 0.12 0.16 0.29 1.82 0.21 0.19
0.12 0.11 0.16 0.28 1.8 0.15 0.11
0.13 0.09 0.15 0.26 1.65 0.12 0.04
0.07 0.08 0.14 0.26 1.54 0.08
0.08 0.06 0.14 0.24 1.23
0.03 0.06 0.12 0.24 0.91
0.02 0.11 0.23 0.89
0.09 0.19 0.72
0.04 0.18 0.52
0.03 0.18 0.24
0.01 0.15 0.15
0.15
0.15
0.12
0.11
0.07
1.4. Nắn theo hàm đa thức 3D bậc 1
- Sai số vị trí điểm của điểm kiểm tra sau bình sai
5
điểm
6
điểm
7
điểm
9
điểm
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
1.28 1.21 1.09 0.91 0.88 0.84 0.82 0.78 0.69
1.24 1.31 1.02 0.9 0.82 0.83 0.81 0.51 0.67
1.19 1.11 0.91 0.83 0.81 0.78 0.77 0.43 0.54
1.14 1.11 0.90 0.77 0.67 0.78 0.58 0.41 0.47
1.12 1.02 0.88 0.70 0.62 0.70 0.51 0.39 0.46
0.87 0.91 0.75 0.64 0.45 0.66 0.45 0.38 0.44
0.81 0.91 0.72 0.62 0.42 0.51 0.43 0.35 0.48
0.78 0.83 0.71 0.55 0.41 0.50 0.40 0.34
0.63 0.81 0.68 0.55 0.39 0.49 0.39 0.23
0.55 0.71 0.64 0.53 0.31 0.39 0.35 0.18
0.52 0.62 0.53 0.45 0.24 0.31 0.23
0.41 0.59 0.48 0.44 0.22 0.23 0.19
0.68 0.59 0.47 0.43 0.18 0.19 0.18
0.64 0.58 0.46 0.41 0.15 0.06 0.04
0.62 0.54 0.44 0.40 0.14 0.02
0.54 0.54 0.42 0.36 0.05
0.52 0.53 0.36 0.30
0.47 0.48 0.31 0.18
0.46 0.46 0.31 0.12
0.42 0.43 0.29 0.11
0.43 0.44 0.27 0.08
0.41 0.42 0.23 0.07
0.35 0.41 0.21 0.05
0.34 0.39 0.14
0.33 0.37 0.10
0.31 0.35 0.09
0.25 0.27 0.08
0.21 0.23
0.20 0.25
0.15 0.12
- Sai số vị trí điểm của điểm khống chế sau bình sai
5 6 7 9 13 20 21 25 30
điểm điểm điểm điểm điểm điểm điểm điểm điểm
0.92 0.51 0.65 0.61 0.55 0.62 0.68 0.67 0.65
0.77 0.46 0.64 0.62 0.51 0.67 0.68 0.65 0.59
0.68 0.58 0.56 0.62 0.48 0.67 0.67 0.63 0.58
0.41 0.54 0.54 0.59 0.46 0.63 0.66 0.62 0.58
0.32 0.62 0.53 0.52 0.44 0.62 0.63 0.62 0.56
0.38 0.51 0.51 0.44 0.61 0.61 0.62 0.54
0.48 0.47 0.43 0.61 0.61 0.61 0.51
0.45 0.37 0.59 0.61 0.61 0.51
0.41 0.36 0.58 0.59 0.61 0.49
0.34 0.57 0.58 0.62 0.43
0.31 0.52 0.57 0.62 0.42
0.27 0.52 0.52 0.61 0.41
0.23 0.51 0.52 0.52 0.39
0.49 0.51 0.52 0.37
0.43 0.49 0.51 0.36
0.41 0.37 0.49 0.35
0.41 0.32 0.43 0.32
0.39 0.3 0.41 0.32
0.32 0.29 0.39 0.30
0.31 0.23 0.32 0.29
0.21 0.28 0.20
0.27 0.19
0.22 0.17
0.21 0.16
0.2 0.14
0.11
0.10
0.05
0.05
0.02
1.5. Sử dụng nắn ảnh vệ tinh theo hàm đa thức 3D bậc 2
- Sai số vị trí của các điểm kiểm tra và điểm khống chế sau bình được
thống kê trong bảng 4.9
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
0.80 0.83 0.91 0.76 0.68 0.74 0.79 0.80 0.84 0.71
0.77 0.78 0.75 0.65 0.65 0.74 0.74 0.77 0.82 0.70
0.77 0.78 0.74 0.60 0.62 0.67 0.74 0.74 0.68 0.70
0.63 0.78 0.70 0.47 0.49 0.67 0.67 0.72 0.67 0.69
0.58 0.77 0.63 0.46 0.43 0.58 0.67 0.69 0.64 0.68
0.77 0.75 0.62 0.46 0.42 0.46 0.58 0.67 0.61 0.67
0.63 0.74 0.51 0.41 0.42 0.43 0.50 0.70 0.69 0.66
0.58 0.70 0.49 0.41 0.40 0.38 0.45 0.67 0.58 0.64
0.55 0.63 0.45 0.39 0.37 0.33 0.42 0.67 0.58 0.61
0.54 0.62 0.43 0.25 0.24 0.26 0.40 0.65 0.53 0.59
0.52 0.51 0.40 0.19 0.14 0.18 0.34 0.61 0.51 0.57
0.55 0.49 0.30 0.08 0.10 0.11 0.29 0.47 0.44 0.53
0.51 0.45 0.27 0.04 0.06 0.09 0.23 0.47 0.43 0.51
0.51 0.43 0.25 0.21 0.43 0.39 0.49
0.46 0.40 0.24 0.11 0.37 0.36 0.43
0.42 0.30 0.11 0.12 0.37 0.32 0.33
0.33 0.24 0.07 0.10 0.20 0.32 0.26
0.31 0.09 0.09 0.19 0.29 0.26
0.27 0.06 0.17 0.36 0.25
0.25 0.04 0.08 0.25 0.20
0.24 0.08 0.20 0.19
0.11 0.11 0.16
0.09 0.08 0.14
0.07 0.06 0.13
0.04 0.04 0.12
0.10
0.05
0.05
0.03
0.03
1.6. Sử dụng nắn ảnh vệ tinh theo hàm đa thức 3D bậc 3
Sai số vị trí của các điểm kiểm tra và điểm khống chế sau bình sai được
tổng hợp trong bảng 4.10
20 điểm 21 điểm 25 điểm 20điểm 20 điểm 21 điểm 25 điểm 30 điểm
1.12 0.92 0.87 0.68 0.12 0.54 0.91 0.80
0.87 0.83 0.64 0.63 0.10 0.28 0.56 0.66
0.82 0.78 0.63 0.42 0.37 0.32 0.43 0.47
0.65 0.64 0.48 0.41 0.47 0.43 0.40 0.41
0.75 0.53 0.45 0.40 0.09 0.58 0.35 0.33
0.64 0.48 0.41 0.40 0.54 0.09 0.25 0.27
0.59 0.39 0.40 0.35 0.28 0.26 0.25 0.24
0.51 0.31 0.28 0.26 0.32 0.31 0.68 0.59
0.46 0.29 0.19 0.26 0.43 0.35 0.58 0.57
0.42 0.26 0.17 0.03 0.11 0.43 0.45
0.41 0.25 0.15 0.24 0.37 0.39 0.37
0.32 0.25 0.03 0.30 0.25 0.36 0.33
0.31 0.22 0.72 0.35 0.35 0.32
0.27 0.16 0.17 0.24 0.30 0.29
0.25 0.14 0.38 0.17 0.29 0.27
0.23 0.59 0.38 0.24 0.23
0.21 0.39 0.25 0.21 0.24
0.36 0.20 0.10 0.17
0.15 0.88 0.32 0.29
0.22 0.24 0.65 0.54
0.17 0.28 0.27
0.18 0.25
0.23 0.19
0.21 0.18
0.13 0.18
0.17
0.16
0.12
0.14
0.10
Phụ lục 2: Kết quả nắn ảnh theo mô hình chuyển đổi tuyến tính trực tiếp
- Sai số vị trí điểm kiểm tra sau bình sai
6
điểm
7
điểm
9
điểm
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
7.68 3.26 1.09 1.08 1.03 1.02 0.94 0.7
5.24 2.72 1.05 1.07 0.95 0.91 0.92 0.56
4.89 2.19 1.01 1.01 0.82 0.93 0.76 0.39
4.49 2.03 1.02 0.97 0.81 0.77 0.73 0.21
4.14 168 0.95 0.94 0.73 0.75 0.65 0.31
3.83 1.64 0.95 0.93 0.71 0.72 0.62 0.3
3.57 1.55 0.95 0.91 0.71 0.70 0.61 0.18
3.17 1.53 0.94 0.81 0.67 0.67 0.53 0.17
2.58 1.47 0.94 0.70 0.61 0.65 0.48
2.51 1.32 0.85 0.68 0.46 0.57 0.39
2.43 1.27 0.79 0.61 0.44 0.42 0.24
2.37 1.15 0.76 0.59 0.43 0.41 0.18
2.15 1.13 0.75 0.54 0.42 0.37
1.79 1.07 0.73 0.5 0.36 0.30
1.67 0.99 0.61 0.24 0.28 0.01
1.64 0.94 0.59 0.23 0.09
1.56 0.8 0.42 0.2
1.51 0.8
1.47 0.78
- Kết quả sai số vị trí điểm khống chế tra sau bình sai
6 điểm 7 điểm 9 điểm 13 điểm 20 điểm 21 điểm 25 điểm 30 điểm
0.5 0.26 1.06 1.07 0.97 1.01 0.97 0.81
0.38 0.22 0.65 0.76 0.94 0.93 0.94 0.80
0.29 0.21 0.62 0.74 0.87 0.89 0.91 0.79
0.23 0.19 0.52 0.71 0.79 0.81 0.86 0.77
0.21 0.15 0.51 0.63 0.77 0.8 0.86 0.76
0.16 0.14 0.43 0.47 0.76 0.77 0.75 0.73
0.02 0.24 0.45 0.68 0.69 0.74 0.73
0.15 0.39 0.68 0.68 0.73 0.73
0.13 0.39 0.65 0.67 0.69 0.70
0.33 0.64 0.61 0.69 0.70
0.28 0.62 0.58 0.65 0.63
0.23 0.56 0.48 0.57 0.54
0.22 0.45 0.45 0.52 0.54
0.45 0.42 0.47 0.44
0.3 0.3 0.46 0.43
0.23 0.3 0.41 0.40
0.23 0.25 0.39 0.37
0.09 0.19 0.39 0.33
0.07 0.13 0.34 0.30
0.05 0.12 0.31 0.29
0.11 0.29 0.26
0.16 0.23
0.12 0.22
0.12 0.19
0.06 0.17
0.11
0.10
0.09
0.04
0.01
Phụ lục 3: Kết quả nắn ảnh theo mô hình chuyển đổi phép chiếu
3.1. Nắn ảnh theo mô hình chuyển đổi phép chiếu PT- 2D lấy các đa thức có
mẫu số bằng nhau (P2 = P4), với bậc của đa thức là bậc 1, bậc 2 và bậc 3.
- Sai số vị trí điểm của các điểm kiểm tra sau bình sai với mô hình chuyển
đổi phép chiếu PT- 2D bậc 1
5
điểm
6
điểm
7
điểm
9
điểm
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
1.35 1.33 1.11 1.02 1.04 1.02 0.96 0.84 0.72
1.33 1.29 1.01 0.92 0.94 0.92 0.78 0.68 0.66
1.31 1.28 0.98 0.87 0.93 0.87 0.71 0.59 0.64
1.30 1.11 0.87 0.84 0.86 0.84 0.71 0.64 0.60
1.12 1.10 0.86 0.78 0.83 0.78 0.68 0.52 0.49
1.12 1.09 0.85 0.67 0.79 0.67 0.65 0.51 0.36
0.95 0.91 0.83 0.65 0.74 0.66 0.64 0.42 0.23
0.92 0.88 0.82 0.63 0.72 0.66 0.62 0.39 0.19
0.92 0.87 0.79 0.63 0.67 0.67 0.52 0.22
0.89 0.85 0.77 0.62 0.66 0.66 0.52 0.23
0.86 0.85 0.76 0.61 0.56 0.65 0.41 0.19
0.86 0.79 0.73 0.54 0.55 0.64 0.37 0.11
0.82 0.74 0.72 0.44 0.47 0.45 0.35 0.07
0.64 0.52 0.68 0.49 0.44 0.41 0.35
0.62 0.36 0.64 0.48 0.33 0.39 0.28
0.6 0.29 0.53 0.26 0.33 0.22
0.53 0.28 0.41 0.29 0.22 0.12
0.5 0.25 0.40 0.15
0.5 0.21
0.41 0.16
0.4 0.06
0.28 0.04
0.23
0.18
0.09
0.08
0.16
- Sai số vị trí điểm của các điểm khống chế sau bình sai
5 điểm 7 điểm 9 điểm 13 điểm 20 điểm 21 điểm 25 điểm 30 điểm
0.23 0.87 0.83 0.95 0.94 0.93 0.88 0.85
0.16 0.56 0.82 0.84 0.91 0.91 0.84 0.84
0.13 0.54 0.57 0.78 0.85 0.87 0.79 0.83
0.07 0.54 0.55 0.66 0.83 0.84 0.78 0.82
0.06 0.49 0.55 0.66 0.82 0.8 0.76 0.77
0.42 0.37 0.65 0.74 0.74 0.72 0.76
0.26 0.28 0.64 0.71 0.74 0.7 0.76
0.23 0.51 0.67 0.72 0.72 0.68
0.09 0.48 0.61 0.65 0.69 0.63
0.43 0.59 0.6 0.66 0.61
0.37 0.54 0.59 0.64 0.59
0.31 0.51 0.54 0.62 0.52
0.13 0.42 0.51 0.58 0.50
0.34 0.49 0.53 0.48
0.29 0.48 0.52 0.48
0.27 0.32 0.48 0.42
0.19 0.26 0.41 0.40
0.15 0.21 0.39 0.38
0.1 0.15 0.31 0.37
0.03 0.12 0.29 0.36
0.04 0.27 0.34
0.14 0.31
0.11 0.29
0.09 0.23
0.04 0.17
0.15
0.14
0.10
0.09
0.03
- Sai số vị trí điểm của các điểm khống chế và các điểm kiểm tra sau
bình sai với mô hình chuyển đổi phép chiếu PT- 2D lấy các đa thức có mẫu số
bằng nhau (P2 = P4), bậc 2.
9
điểm
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
9
điểm
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
27
điểm
0.74 0.73 0.82 0.83 0.74 0.71 1.30 1.02 0.91 0.91 0.93 0.77
0.72 0.70 0.79 0.75 0.72 0.71 1.21 0.96 0.85 0.90 0.85 0.76
0.69 0.70 0.76 0.71 0.71 0.68 1.20 0.94 0.80 0.86 0.79 0.69
0.51 0.68 0.67 0.70 0.64 0.66 1.15 0.87 0.78 0.81 0.69 0.65
0.43 0.66 0.65 0.65 0.62 0.65 1.10 0.80 0.77 0.77 0.66 0.61
0.35 0.64 0.64 0.62 0.61 0.64 1.09 0.79 0.76 0.76 0.60 0.49
0.26 0.50 0.52 0.61 0.58 0.60 0.99 0.66 0.61 0.72 0.52 0.43
0.13 0.42 0.51 0.59 0.57 0.59 0.98 0.58 0.54 0.59 0.51 0.41
0.10 0.41 0.50 0.58 0.55 0.56 0.96 0.55 0.51 0.56 0.49 0.25
0.40 0.48 0.54 0.53 0.54 0.94 0.50 0.50 0.49 0.42 0.20
0.18 0.41 0.50 0.49 0.50 0.89 0.49 0.49 0.46 0.38 0.19
0.13 0.39 0.38 0.47 0.47 0.78 0.42 0.48 0.40 0.35 0.15
0.05 0.35 0.37 0.46 0.44 0.61 0.40 0.36 0.37 0.29 0.05
0.27 0.34 0.42 0.41 0.57 0.37 0.33 0.35 0.25
0.24 0.32 0.34 0.37 0.56 0.35 0.32 0.31 0.20
0.19 0.28 0.32 0.31 0.54 0.34 0.31 0.29 0.19
0.17 0.26 0.32 0.30 0.53 0.30 0.29 0.28 0.12
0.14 0.20 0.25 0.21 0.49 0.29 0.25 0.23 0.10
0.10 0.15 0.23 0.20 0.47 0.28 0.23 0.20
0.09 0.14 0.21 0.20 0.39 0.23 0.20 0.19
0.06 0.19 0.18 0.37 0.22 0.19 0.03
0.17 0.17 0.35 0.17 0.09
0.14 0.17 0.29 0.14
0.13 0.16 0.25 0.11
0.02 0.15 0.20 0.07
0.14 0.15
0.13
0.10
0.08
0.03
- Sai số vị trí điểm của các điểm khống chế và các điểm kiểm tra sau bình sai
với mô hình phép chiếu PT- 2D có (P2 = P4), bậc 3.
20 điểm 21 điểm 25 điểm 27 điểm
20 điểm 21 điểm 25 điểm 30điểm
1.03 0.64 0.63 0.54 0.82 0.87 0.98 0.73
0.77 0.61 0.61 0.49 0.71 0.77 0.91 0.71
0.75 0.6 0.43 0.45 0.61 0.73 0.90 0.69
0.59 0.39 0.37 0.44 0.54 0.56 0.89 0.68
0.57 0.27 0.36 0.43 0.48 0.55 0.88 0.67
0.52 0.23 0.27 0.36 0.43 0.54 0.78 0.62
0.49 0.17 0.24 0.41 0.51 0.65 0.59
0.41 0.15 0.22 0.39 0.33 0.64 0.58
0.39 0.11 0.03 0.38 0.28 0.61 0.57
0.32 0.1 0.33 0.26 0.57 0.46
0.19 0.08 0.32 0.23 0.55 0.45
0.16 0.31 0.21 0.55 0.41
0.09 0.29 0.19 0.49 0.38
0.07 0.28 0.17 0.48 0.36
0.23 0.15 0.44 0.46
0.21 0.14 0.43 0.40
0.15 0.13 0.41 0.39
0.11 0.11 0.38 0.35
0.09 0.10 0.28 0.34
0.06 0.09 0.24 0.31
0.03 0.21 0.29
0.17 0.22
0.12 0.18
0.12 0.14
0.09 0.11
0.10
0.07
0.07
0.06
0.05
3.2. Nắn ảnh theo mô hình chuyển đổi phép chiếu PT - 2D có các đa thức có
mẫu số khác nhau (P2 ≠ P4), với bậc của đa thức là bậc 1, bậc 2 và bậc 3.
- Sai số vị trí điểm của các điểm kiểm tra sau bình sai với mô hình
chuyển đổi phép chiếu PT- 2D bậc 1.
5
điểm
7
điểm
9
điểm
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
1.45 1.23 1.31 0.68 0 .70 0.73 0.54 0.32
1.30 1.09 1.22 0.54 0.69 0.71 0.52 0.31
1.25 1.08 0.98 0.53 0.68 0.70 0.50 0.29
1.21 1.07 0.84 0.39 0.65 0.69 0.48 0.29
1.14 1.05 0.78 0.37 0.59 0.67 0.41 0.27
1.11 1.00 0.77 0.30 0.57 0.65 0.41 0.24
0.89 0.81 0.69 0.29 0.55 0.64 0.40 0.18
0.87 0.76 0.65 0.27 0.55 0.61 0.38 0.13
0.86 0.75 0.61 0.25 0.53 0.49 0.27
0.86 0.72 0.60 0.22 0.50 0.47 0.25
0.82 0.65 0.59 0.21 0.49 0.41 0.15
0.80 0.59 0.56 0.19 0.46 0.38 0.12
0.77 0.54 0.54 0.18 0.45 0.34 0.08
0.68 0.52 0.47 0.16 0.41 0.25
0.61 0.36 0.42 0.10 0.38 0.17
0.59 0.30 0.19 0.08 0.18
0.55 0.28 0.12 0.03 0.11
0.53 0.24 0.10
0.50 0.20
0.47 0.12
0.40 0.10
0.38 0.04
0.19
0.18
0.09
- Sai số vị trí điểm của các điểm khống chế sau bình sai.
5 điểm 7 điểm 9 điểm 13 điểm 20 điểm 21 điểm 25 điểm 30 điểm
0.01 0.70 0.71 0.75 0.73 0.73 0.71 0.69
0.004 0.43 0.70 0.63 0.70 0.71 0.70 0.68
0.003 0.31 0.50 0.57 0.65 0.67 0.67 0.65
0.0007 0.30 0.48 0.55 0.64 0.65 0.65 0.63
0.001 0.28 0.43 0.52 0.62 0.59 0.63 0.60
0.21 0.37 0.45 0.59 0.55 0.61 0.59
0.15 0.28 0.44 0.55 0.53 0.59 0.56
0.21 0.41 0.48 0.52 0.58 0.54
0.07 0.38 0.41 0.45 0.55 0.52
0.32 0.39 0.42 0.55 0.50
0.29 0.34 0.39 0.53 0.49
0.21 0.31 0.38 0.52 0.46
0.12 0.29 0.35 0.50 0.40
0.24 0.35 0.44 0.39
0.23 0.34 0.42 0.36
0.21 0.32 0.39 0.35
0.18 0.26 0.37 0.31
0.14 0.24 0.36 0.29
0.10 0.17 0.31 0.27
0.05 0.14 0.29 0.25
0.03 0.25 0.24
0.18 0.21
0.14 0.17
0.11 0.15
0.04 0.15
0.13
0.12
0.10
0.09
0.02
- Sai số vị trí điểm của các điểm khống chế và các điểm kiểm tra sau
bình sai với mô hình PT - 2D lấy các đa thức mẫu số khác nhau (P2 ≠P4), bậc 2
13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
27
điểm 13
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
27
điểm
0.75 0.72 0.80 0.85 0.81 1.33 0.95 0.86 0.70 0.67
0.72 0.71 0.73 0.81 0.80 1.08 0.88 0.84 0.65 0.66
0.71 0.70 0.72 0.80 0.79 0.98 0.86 0.76 0.60 0.40
0.69 0.67 0.70 0.75 0.75 0.85 0.79 0.61 0.58 0.60
0.64 0.65 0.67 0.73 0.74 0.83 0.72 0.59 0.46 0.38
0.65 0.63 0.65 0.72 0.73 0.79 0.71 0.57 0.43 0.25
0.49 0.57 0.60 0.69 0.59 0.68 0.60 0.54 0.42 0.17
0.47 0.56 0.58 0.59 0.55 0.59 0.58 0.51 0.31 0.11
0.43 0.51 0.55 0.55 0.54 0.56 0.53 0.44 0.27
0.41 0.49 0.54 0.54 0.52 0.55 0.51 0.39 0.25
0.28 0.45 0.51 0.48 0.49 0.47 0.50 0.23 0.22
0.15 0.43 0.48 0.48 0.47 0.45 0.48 0.18 0.17
0.10 0.37 0.35 0.44 0.46 0.41 0.46 0.15 0.08
0.29 0.33 0.43 0.43 0.36 0.40 0.14
0.22 0.32 0.37 0.40 0.33 0.37 0.08
0.20 0.27 0.35 0.39 0.31 0.25
0.19 0.20 0.32 0.35 0.31 0.21
0.12 0.20 0.28 0.32 0.29 0.19
0.10 0.11 0.26 0.30 0.25 0.10
0.08 0.13 0.20 0.28 0.23
0.09 0.20 0.27 0.22
0.18 0.20 0.19
0.16 0.19 0.11
0.10 0.17 0.11
0.05 0.15 0.07
0.11
0.10
0.10
0.08
0.03
- Sai số vị trí điểm của các điểm khống chế và các điểm kiểm tra sau
bình sai với mô hình chuyển đổi phép chiếu PT - 2D lấy các đa thức có mẫu số
khác nhau (P2 ≠P4), bậc 3
20 điểm 21 điểm 25 điểm 20 điểm 21 điểm 25 điểm
4.25 0.98 7.10 4.51 0.87 11.21
3.75 0.82 5.87 4.30 0.86 10.65
3.56 0.56 4.32 4.12 0.82 10.44
3.33 0.75 3.76 3.98 0.76 9.87
3.02 0.61 2.88 3.27 0.73 8.66
2.81 0.53 1.52 2.92 0.72 7.23
2.46 0.37 0.89 2.78 0.70 7.19
2.44 0.25 0.68 2.50 0.69 7.12
2.01 0.19 2.01 0.65 7.01
1.56 0.18 1.97 0.63 6.87
1.32 1.56 0.63 6.73
0.58 1.43 0.58 6.01
0.55 1.23 0.55 5.96
1.09 0.48 5.67
0.99 0.47 4.23
0.78 0.36 4.01
0.65 0.34 3.42
0.13 0.33 3.44
0.12 0.28 3.10
0.10 0.15 2.35
0.03 2.08
1.57
1.54
0.91
0.76
3.3. Mô hình chuyển đổi phép chiếu PT - 3D trường hợp sử dụng các đa
thức mẫu số bằng nhau (P2 = P4)
- Với mô hình chuyển đổi phép chiếu PT - 3D lấy các đa thức có mẫu số
khác nhau (P2 = P4), bậc 2
Kết quả sai số vi trí điểm của các điểm khống chế và các điểm kiểm tra
sau bình sai.
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
20
điểm
21
điểm
25
điểm
30
điểm
2.12 0.65 0.63 0.61 0.81 0.76 0.75 0.71 1.93 0.63 0.60 0.60 0.56 0.73 0.71 0.66 1.58 0.62 0.60 0.60 0.54 0.62 0.70 0.65 1.42 0.60 0.56 0.57 0.53 0.60 0.68 0.65 1.26 0.58 0.54 0.49 0.52 0.51 0.62 0.59 113 0.55 0.36 0.32 0.47 0.50 0.58 0.57 1.00 0.51 0.31 0.30 0.45 0.41 0.55 0.53 0.89 0.41 0.27 0.23 0.39 0.40 0.54 0.50 0.85 0.30 0.14 0.15 0.34 0.32 0.50 0.49 0.67 0.28 0.13 0.14 0.31 0.31 0.49 0.48 0.66 0.15 0.10 0.11 0.25 0.27 0.46 0.45 0.60 0.13 0.11 0.09 0.19 0.24 0.44 0.41 0.41 0.12 0.18 0.20 0.38 0.39 0.37 0.17 0.19 0.32 0.36 0.28 0.15 0.17 0.31 0.35 0.19 0.14 0.15 0.24 0.34
0.13 0.14 0.23 0.31
0.11 0.12 0.21 0.29
0.10 0.10 0.21 0.27
0.06 0.09 0.19 0.25
0.06 0.19 0.23
0.18 0.21
0.13 0.20
0.10 0.17
0.10 0.16
0.14
0.12
0.11
0.10
0.08
Phụ lục 4: Kết quả nắn ảnh theo mô hình hàm đa thức hữu tỷ
4.1. Theo mô hình hàm đa thức hữu tỷ bậc 1:
- Sai số vị trí của các điểm kiểm tra sau bình sai theo mô hình hàm đa
thức hữu tỷ qua các phương án sử dụng số lượng điểm khống chế khác nhau
9 điểm
±( m)
13 điểm
± (m)
20 điểm
± (m)
21 điểm
± (m)
25 điểm
± (m)
30 điểm
± (m)
1.68 1.58 1.47 1.46 1.41 1.34
1.67 1.56 1.35 1.32 1.31 1.21
1.62 1.55 1.34 1.21 1.21 1.11
1.58 1.47 1.31 1.16 1.16 0.97
1.55 1.42 1.23 1.11 1.02 0.91
1.52 1.38 1.18 1.01 0.92 0.82
1.46 1.27 1.15 0.87 0.85 0.71
1.34 1.25 1.09 0.85 0.81 0.65
1.31 1.22 1.01 0.75 0.75 0.52
1.26 1.18 0.94 0.72 0.71 0.42
1.24 1.12 0.92 0.67 0.65 0.22
1.16 0.97 0.87 0.58 0.58 0.12
1.07 0.91 0.85 0.57 0.61 0.06
0.86 0.91 0.75 0.55 0.59
0.73 0.89 0.71 0.51 0.43
0.72 0.84 0.69 0.43 0.31
0.63 0.75 0.61 0.36 0.19
0.59 0.69 0.58
0.57 0.66 0.37
0.56 0.55 0.29
0.44 0.51 0.09
0.38 0.39
0.27
- Sai số vị trí của các điểm khống chế sau bình sai theo mô hình hàm
đa thức hữu tỷ qua các phương án sử dụng số lượng điểm khống chế khác nhau
9 điểm
(±m)
13 điểm
(±m)
20 điểm
(±m)
21 điểm
(±m)
25 điểm
(±m)
30 điểm
(±m)
1.69 1.65 1.85 1.82 1.67 1.65
1.67 1.53 1.76 1.76 1.62 1.51
1.61 1.33 1.55 1.57 1.47 1.47
1.52 1.27 1.43 1.53 1.41 1.43
0.98 1.18 1.41 1.36 1.36 1.39
0.82 1.11 1.27 1.27 1.31 1.26
0.64 1.06 1.22 1.25 1.29 1.23
0.41 0.91 1.13 1.11 1.26 1.18
0.32 0.83 1.01 1.02 1.16 1.06
0.75 0.97 0.95 1.13 0.98
0.65 0.83 0.91 1.11 0.9
0.51 0.81 0.86 1.05 0.87
0.41 0.75 0.82 0.91 0.83
0.71 0.81 0.88 0.81
0.55 0.77 0.81 0.72
0.51 0.61 0.75 0.61
0.51 0.51 0.71 0.56
0.48 0.45 0.67 0.53
0.12 0.32 0.56 0.43
0.97 0.23 0.54 0.4
0.14 0.42 0.39
0.31 0.31
0.22 0.31
0.11 0.28
0.04 0.21
0.19
0.17
0.15
0.09
0.07
4.2. Theo mô hình hàm đa thức hữu tỷ bậc 2
- Sai số vị trí của các điểm khống chế sau bình sai theo mô hình hàm
đa thức hữu tỷ qua các phương án sử dụng số lượng điểm khống chế khác nhau
9 điểm
(±m)
13 điểm
(±m)
20 điểm
(±m)
21 điểm
(±m)
25 điểm
(±m)
30 điểm
(±m)
1.69 1.65 1.85 1.82 1.67 1.65
1.67 1.53 1.76 1.76 1.62 1.51
1.61 1.33 1.55 1.57 1.47 1.47
1.52 1.27 1.43 1.53 1.41 1.43
0.98 1.18 1.41 1.36 1.36 1.39
0.82 1.11 1.27 1.27 1.31 1.26
0.64 1.06 1.22 1.25 1.29 1.23
0.41 0.91 1.13 1.11 1.26 1.18
0.32 0.83 1.01 1.02 1.16 1.06
0.75 0.97 0.95 1.13 0.98
0.65 0.83 0.91 1.11 0.9
0.51 0.81 0.86 1.05 0.87
0.41 0.75 0.82 0.91 0.83
0.71 0.81 0.88 0.81
0.55 0.77 0.81 0.72
0.51 0.61 0.75 0.61
0.51 0.51 0.71 0.56
0.48 0.45 0.67 0.53
0.12 0.32 0.56 0.43
0.97 0.23 0.54 0.4
0.14 0.42 0.39
0.31 0.31
0.22 0.31
0.11 0.28
0.04 0.21
0.19
0.17
0.15
0.09
0.07
- Sai số vị trí của các điểm kiểm tra sau bình sai theo mô hình hàm đa
thức hữu tỷ qua các phương án sử dụng số lượng điểm khống chế khác nhau
9 điểm
(±m)
13 điểm
(±m)
20 điểm
(±m)
21 điểm
(±m)
25 điểm
(±m)
30 điểm
(±m)
1.63 1.51 1.42 1.45 1.39 1.19
1.58 1.48 1.41 1.41 1.32 0.98
1.52 1.45 1.38 1.11 1.25 0.94
1.48 1.41 1.33 1.03 1.11 0.87
1.44 1.37 1.23 1.01 0.92 0.76
1.39 1.29 1.22 0.87 0.89 0.73
1.38 1.25 0.94 0.82 0.75 0.57
1.31 0.87 0.92 0.81 0.73 0.42
1.24 0.81 0.91 0.76 0.55 0.35
1.22 0.76 0.85 0.63 0.42 0.33
1.13 0.71 0.79 0.61 0.41 0.19
0.91 0.61 0.64 0.56 0.32 0.15
0.88 0.57 0.51 0.52 0.29 0.08
0.71 0.55 0.45 0.41 0.26
0.67 0.52 0.42 0.27 0.19
0.65 0.51 0.38 0.26 0.18
0.51 0.48 0.35 0.21 0.11
0.49 0.46 0.31
0.45 0.43 0.29
0.41 0.45 0.27
0.39 0.31 0.11
0.38 0.25
0.29
4.3. Theo mô hình hàm đa thức hữu tỷ bậc 3
- Sai số vị trí của các điểm kiểm tra sau bình sai theo mô hình hàm đa
thức hữu tỷ qua các phương án sử dụng số lượng điểm khống chế khác nhau
9 điểm
(±m)
13 điểm
(±m)
20 điểm
(±m)
21 điểm
(±m)
25 điểm 30 điểm 40 điểm
(±m) (±m) (±m)
1.45 1.34 1.37 1.17 1.01 0.77 0.34
1.31 1.32 1.25 1.05 1.01 0.71 0.14
1.21 1.19 1.23 0.95 0.84 0.67 0.26
0.91 1.06 1.15 0.91 0.77 0.54 0.15
0.89 1.05 1.11 0.85 0.67 0.48 0.14
0.87 1.08 0.97 0.84 0.51 0.41 0.15
0.84 1.07 0.91 0.78 0.48 0.37 0.08
0.81 0.95 0.82 0.74 0.44 0.31 0.01
0.79 0.91 0.67 0.71 0.43 0.23
0.78 0.89 0.64 0.62 0.34 0.15
0.71 0.82 0.62 0.55 0.25 0.11
0.68 0.75 0.55 0.31 0.21 0.08
0.64 0.73 0.51 0.29 0.19
0.62 0.55 0.49 0.24 0.15
0.61 0.43 0.42 0.08 0.03
0.59 0.36 0.35 0.01 0.01
0.57 0.29 0.22
0.55 0.24 0.19
0.51 0.18 0.18
0.48 0.14 0.08
0.41 0.11
0.27
- Sai số vị trí của các điểm khống chế sau bình sai theo mô hình hàm
đa thức hữu tỷ qua các phương án sử dụng số lượng điểm khống chế khác nhau
9 điểm
(±m)
13 điểm
(±m)
20 điểm
(±m)
21 điểm
(±m)
25 điểm
(±m)
30 điểm
(±m)
40 điểm
(±m)
1.17 1.17 1.21 1.17 0.85 0.98 0.72
1.01 0.96 1.15 1.05 0.85 0.97 0.71
0.77 0.57 0.93 0.87 0.84 0.91 0.55
0.56 0.56 0.87 0.84 0.74 0.84 0.52
0.55 0.55 0.72 0.64 0.72 0.81 0.45
0.45 0.53 0.65 0.53 0.67 0.79 0.45
0.38 0.51 0.63 0.51 0.67 0.68 0.44
0.18 0.58 0.61 0.41 0.66 0.65 0.44
0.25 0.47 0.4 0.66 0.64 0.37
0.22 0.39 0.39 0.61 0.61 0.35
0.21 0.34 0.38 0.54 0.57 0.34
0.19 0.32 0.37 0.53 0.55 0.33
0.28 0.36 0.52 0.53 0.32
0.25 0.35 0.51 0.51 0.31
0.23 0.32 0.45 0.45 0.29
0.21 0.32 0.45 0.42 0.28
0.19 0.29 0.43 0.41 0.27
0.11 0.28 0.4 0.38 0.26
0.06 0.19 0.39 0.35 0.26
0.09 0.31 0.33 0.20
0.31 0.31 0.20
0.25 0.29 0.18
0.11 0.24 0.16
0.02 0.22 0.15
0.21 0.14
0.17 0.14
0.13 0.13
0.09 0.12
0.05 0.10
0.10
0.08
0.06
0.05
0.04
0.04
0.01
0.01
- Kết quả bình sai khối ảnh Quickbird bậc Standard áp dụng mô hình các
hệ số hàm hữu tỷ bậc 3
+ Sai số vị trí điểm khống chế và điểm kiểm tra sau bình sai
Sai số vị trí điểm sau bình sai khối ảnh (±pixel)
Cảnh ảnh 6100 Cảnh ảnh 7010 Cảnh ảnh 8170 Cảnh ảnh 8180
Điểm
k.chế
Điểm
k.tra
Điểm
k.chế
Điểm
k.tra
Điểm
k.chế
Điểm
k.tra
Điểm
k.chế
Điểm
k.tra
0.77 1.11 1.12 1.21 1.05 1.32 1.15 1.02
0.65 1.02 1.03 1.08 0.91 1.07 1.07 1.08
0.49 0.89 0.98 1.05 0.82 1.04 0.99 1.02
0.46 0.71 0.84 0.97 0.78 0.97 0.91 0.97
0.43 0.53 0.67 0.89 0.61 0.94 0.89 0.79
0.41 0.23 0.58 0.85 0.44 0.82 0.85 0.62
0.38 0.11 0.49 0.68 0.32 0.53 0.75 0.21
0.21 0.05 0.41 0.52 0.18 0.32 0.45 0.19
0.20 0.37 0.15 0.27
0.17 0.31 0.12 0.25
0.15 0.18 0.10 0.19
0.14 0.12 0.09 0.13
0.11 0.11 0.07 0.08
0.09 0.10 0.05 0.02
+ Sai số trung phương vị trí điểm khống chế và điểm kiểm tra sau bình
sai
Cảnh ảnh 6100 Cảnh ảnh 7010 Cảnh ảnh 8170 Cảnh ảnh 8180
Điểm
k.chế
Điểm
k.tra
Điểm
k.chế
Điểm
k.tra
Điểm
k.chế
Điểm
k.tra
Điểm
k.chế
Điểm
k.tra
0.41 0.79 0.65 0.83 0.55 0.93 0.72 0.81
+ Sai số vị trí điểm trên ảnh nắn
Số hiệu điểm Tọa độ gốc Loại
điểm
Tọa độ ảnh nắn
X (m) Y (m) X (m) Y (m) dx dx dxy
Cảnh ảnh 6100
DT01 582190.4 1150531 KC 582190.82 1150531.28 0.41 0.51 0.65
KT01 583452.1 1150518 KT 583452.83 1150518.76 0.75 0.31 0.81
DT02 584761.9 1150625 KC 584762.26 1150625.83 0.32 0.67 0.74
DT15 587351.7 1144401 KC 587351.59 1144400.11 -0.15 -0.45 0.47
DT03 587698 1150637 KT 587697.85 1150637.65 -0.17 0.64 0.66
KT02 586227.4 1150384 KT 586227.52 1150384.62 0.15 0.36 0.39
DT04 583555.1 1149023 KC 583555.36 1149023.89 0.23 0.51 0.56
KT03 582525.6 1148891 KT 582525.81 1148891.75 0.21 0.34 0.40
DT06 582535.5 1147622 KC 582535.85 1147621.31 0.31 -0.51 0.60
DT19 585899.5 1143933 KC 585899.79 1143933.37 0.32 0.31 0.45
DT07 584936.1 1147355 KC 584936.85 1147355.23 0.77 0.65 1.01
KT04 587520.8 1149041 KT 587521.47 1149041.24 0.68 0.36 0.77
KT07 587438.6 1146299 KT 587438.87 1146299.79 0.28 0.36 0.46
DT08 587489.4 1147477 KC 587489.00 1147476.18 -0.42 -0.34 0.54
KT09 582652.9 1145327 KT 582653.27 1145327.11 0.35 0.31 0.47
DT18 582757.7 1143948 KC 582757.92 1143947.92 0.19 0.12 0.22
KT10 583713 1144172 KT 583713.18 1144172.53 0.22 0.72 0.75
DT05 586414.4 1149201 KC 586413.94 1149201.23 -0.42 0.21 0.47
KT11 586645.8 1144146 KT 586646.40 1144146.10 0.58 0.41 0.71
DT11 584014.1 1145807 KC 584014.95 1145807.07 0.87 0.32 0.93
DT12 586436.3 1145634 KC 586436.33 1145634.59 0.04 0.37 0.37
Cảnh ảnh 7010
DT18 582757.7 1143948 KC 582757.7 1143948.1 0.21 0.31 0.37
DT19 585899.5 1143933 KC 585899.8 1143933.3 0.35 0.24 0.42
DT15 587351.7 1144401 KC 587351.7 1144400.9 0.52 0.31 0.61
KT10 583713 1144172 KT 583713.3 1144172.4 0.33 0.63 0.71
KT11 586645.8 1144146 KT 586645.8 1144146.1 0.41 0.41 0.58
DT25 583950.8 1142171 KC 583951.3 1142170.6 0.47 -0.1 0.49
KT17 582331.5 1141763 KT 582331.5 1141763.4 -0.2 0.36 0.42
DT28 585679.1 1140697 KC 585679.4 1140696.2 0.31 -0.3 0.45
DT29 587203.6 1141267 KC 587203.6 1141267.1 0.91 0.58 1.08
DT35 583807 1139036 KC 583807.6 1139036.9 0.68 0.39 0.78
DT36 586951.1 1138765 KC 586951.1 1138765.2 -0.6 0.63 0.84
DT40 585421.1 1137411 KC 585421.9 1137411 0.87 0.38 0.95
DT39 582423.8 1137269 KC 582423.8 1137269.6 0.95 0.87 1.29
KT14 582172.9 1142490 KT 582173.6 1142489.9 0.68 0.04 0.68
KT15 587522.6 1142626 KT 587522.6 1142626.3 0.35 0.62 0.71
KT20 586971 1140117 KT 586971.9 1140117.8 0.86 0.67 1.09
KT22 582231 1139141 KT 582231 1139140.9 0.36 0.31 0.48
KT23 583877.8 1137211 KT 583877.1 1137211.3 -0.6 0.28 0.70
DT26 586762.3 1141936 KC 586762.3 1141935.3 0.36 -0.2 0.42
DT27 582425 1141010 KC 582424.4 1141009.6 -0.6 0.08 0.62
Cảnh ảnh8170
DT08 587489.4 1147477 KC 587489.7 1147476.81 0.31 0.29 0.42
DT09 589816.7 1147423 KC 589817 1147423.83 0.27 0.43 0.51
DT10 592229 1147474 KC 592229.5 1147474.74 0.56 0.42 0.70
DT13 588560.1 1145798 KC 588560.4 1145797.76 0.35 -0.15 0.38
DT14 591146.9 1145890 KC 591147.1 1145890.31 0.21 0.20 0.29
DT15 587351.7 1144401 KC 587352.1 1144400.42 0.31 -0.14 0.34
DT16 589428.9 1144527 KC 589428.6 1144527.11 -0.3 0.16 0.38
DT17 592020 1144579 KC 592020.2 1144579.23 0.23 0.25 0.34
DT23 588618 1142657 KC 588618.6 1142657.92 0.56 0.45 0.72
DT30 589906 1141179 KC 589907 1141179.84 0.98 0.61 1.15
DT29 587203.6 1141267 KC 587204.2 1141266.65 0.58 0.13 0.59
DT32 592343.1 1141608 KC 592342.4 1141608.33 -0.7 0.25 0.72
KT05 588695.8 1147468 KT 588696.1 1147468.08 0.32 -0.3 0.43
KT06 591118.4 1147705 KT 591119.1 1147704.42 0.67 -0.5 0.85
KT07 587438.6 1146299 KT 587438.8 1146299.11 0.21 -0.3 0.38
KT08 592214 1145883 KT 592213.3 1145883.43 -0.7 0.06 0.68
KT19 591223.1 1141194 KT 591223.4 1141194.07 0.32 -0 0.32
KT15 587522.6 1142626 KT 587522.9 1142625.55 0.23 -0.1 0.25
KT16 592319.5 1142866 KT 592320.4 1142865.37 0.87 -0.3 0.91
KT18 588859.2 1141438 KT 588857.5 1141438.14 -1.8 -0 1.78
Cảnh ảnh 8180
DT30 589906 1141179 KC 589905.34 1141179.31 -0.65 0.08 0.65
DT29 587203.6 1141267 KC 587204.01 1141266.34 0.38 -0.18 0.42
DT32 592343.1 1141608 KC 592343.36 1141608.48 0.26 0.40 0.48
DT33 588424.6 1139771 KC 588425.06 1139771.25 0.45 0.48 0.66
DT34 591449.9 1139991 KC 591450.67 1139991.49 0.78 0.27 0.83
DT38 592199.2 1138678 KC 592199.03 1138677.78 -0.16 -0.04 0.16
DT36 586951.1 1138765 KC 586950.21 1138764.44 -0.89 -0.09 0.89
DT37 589707.7 1138890 KC 589707.45 1138890.07 -0.21 -0.25 0.33
DT42 587152.7 1136039 KC 587152.89 1136039.50 0.16 0.45 0.48
DT44 592088.6 1135969 KC 592088.60 1135969.61 0.01 0.78 0.78
DT45 588714.2 1137532 KC 588714.62 1137531.53 0.41 -0.38 0.56
DT41 591022.2 1137532 KC 591021.59 1137531.60 -0.65 -0.31 0.72
DT44 592088.6 1135969 KC 592088.97 1135967.38 0.38 -1.45 1.50
KT19 591223.1 1141194 KT 591223.36 1141193.81 0.26 -0.30 0.40
KT20 586971 1140117 KT 586971.49 1140117.04 0.45 -0.07 0.46
KT18 588859.2 1141438 KT 588860.01 1141438.14 0.78 -0.04 0.78
KT21 593018.2 1140052 KT 593017.82 1140052.77 -0.38 0.90 0.98
KT26 588289.6 1136141 KT 588289.34 1136140.25 -0.31 -0.68 0.75
KT27 591008.8 1136138 KT 591007.35 1136137.35 -1.45 -0.17 1.46
KT24 587161.5 1137291 KT 587161.36 1137291.00 -0.09 0.20 0.22
KT25 592137 1137323 KT 592137.73 1137322.20 0.73 -0.30 0.79
Phụ lục 5: Kết quả sai số mặt phẳng của điểm khống chế khi
sử dụng DEM khác nhau
- Với DEM10
TT Xg(m) Yg(m) Xn(m) Yn(m) X (m) Y
(m)
S
(m)
Hb1 564,694.100 2,315,764.800 564,695.024 2,315,765.724 0.924 0.322 0.978
Hb2 563,821.200 2,313,346.600 563,821.446 2,313,346.846 0.246 0.003 0.246
Hb3 563,919.500 2,309,526.500 563,919.515 2,309,526.515 0.015 0.432 0.432
Hb4 564,075.057 2,306,368.995 564,075.967 2,306,369.905 0.910 0.484 1.031
Hb5 562,828.423 2,303,172.362 562,828.532 2,303,172.471 0.109 0.106 0.152
Hb6 558,590.451 2,308,386.508 558,591.466 2,308,387.523 1.015 0.803 1.294
Hb7 555,724.824 2,308,652.886 555,724.571 2,308,652.633 -0.253 0.321 0.409
Hb8 552,208.204 2,302,306.735 552,208.882 2,302,307.413 0.678 -0.512 0.850
Hb9 558,668.087 2,305,832.329 558,667.677 2,305,831.919 -0.410 0.986 1.068
Hb10 561,039.986 2,305,282.999 561,039.554 2,305,282.567 -0.432 0.436 0.614
Hb11 556,047.637 2,311,387.582 556,049.291 2,311,389.236 1.654 0.723 1.805
Hb12 560,142.066 2,312,111.193 560,141.890 2,312,111.017 -0.176 -0.542 0.570
Hb13 559,424.861 2,314,941.397 559,425.258 2,314,941.794 0.397 -0.368 0.541
Hb14 562,202.546 2,312,851.516 562,203.003 2,312,851.973 0.457 0.109 0.470
Hb15 561,926.252 2,306,816.764 561,926.837 2,306,817.349 0.585 0.459 0.744
Hb16 560,365.057 2,307,546.237 560,365.281 2,307,546.461 0.224 -0.019 0.225
Hb17 559,939.904 2,309,807.427 559,939.759 2,309,807.282 -0.145 -0.764 0.778
Hb18 560,823.561 2,310,399.864 560,824.017 2,310,400.320 0.456 0.012 0.456
Hb19 564,911.706 2,302,751.414 564,911.727 2,302,751.435 0.021 0.431 0.432
Hb20 560,055.026 2,304,853.911 560,054.868 2,304,853.753 -0.158 0.003 0.158
Hb21 552,192.290 2,308,097.122 552,192.441 2,308,097.273 0.151 -0.020 0.152
Hb22 555,949.342 2,309,334.924 555,950.200 2,309,335.782 0.858 0.210 0.883
Hb23 557,600.798 2,315,161.598 557,601.326 2,315,162.126 0.528 1.411 1.507
Hb24 556,059.324 2,305,248.811 556,059.448 2,305,248.935 0.124 0.002 0.124
Hb25 555,167.100 2,308,051.089 555,167.123 2,308,051.112 0.023 0.432 0.433
Hb26 553,586.054 2,308,680.371 553,586.057 2,308,680.374 0.003 0.328 0.328
Hb27 554,277.440 2,315,849.226 554,277.954 2,315,849.740 0.514 0.342 0.617
- Với DEM5
TT Xg(m) Yg(m) Xn(m) Yn(m) X (m) Y (m) S (m)
Hb1 564,694.100 2,315,764.800 564,694.379 2,315,765.162 0.279 0.362 0.457
Hb2 563,821.200 2,313,346.600 563,821.573 2,313,345.789 0.373 -0.811 0.893
Hb3 563,919.500 2,309,526.500 563,920.151 2,309,526.730 0.651 0.230 0.690
Hb4 564,075.057 2,306,368.995 564,075.185 2,306,369.507 0.128 0.512 0.528
Hb5 562,828.423 2,303,172.362 562,828.802 2,303,172.523 0.379 0.161 0.412
Hb6 558,590.451 2,308,386.508 558,590.988 2,308,386.718 0.537 0.210 0.577
Hb7 555,724.824 2,308,652.886 555,725.202 2,308,653.232 0.378 0.346 0.512
Hb8 552,208.204 2,302,306.735 552,208.258 2,302,306.164 0.054 -0.571 0.574
Hb9 558,668.087 2,305,832.329 558,668.523 2,305,832.536 0.436 0.207 0.483
Hb10 561,039.986 2,305,282.999 561,040.043 2,305,283.435 0.057 0.436 0.440
Hb11 556,047.637 2,311,387.582 556,047.893 2,311,387.705 0.256 0.123 0.284
Hb12 560,142.066 2,312,111.193 560,142.189 2,312,111.463 0.123 0.270 0.297
Hb13 559,424.861 2,314,941.397 559,424.651 2,314,941.629 -0.210 0.232 0.313
Hb14 562,202.546 2,312,851.516 562,202.648 2,312,851.870 0.102 0.354 0.368
Hb15 561,926.252 2,306,816.764 561,926.793 2,306,816.933 0.541 0.169 0.567
Hb16 560,365.057 2,307,546.237 560,365.303 2,307,546.608 0.246 0.371 0.445
Hb17 559,939.904 2,309,807.427 559,940.121 2,309,807.850 0.217 0.423 0.475
Hb18 560,823.561 2,310,399.864 560,823.578 2,310,400.209 0.017 0.345 0.345
Hb19 564,911.706 2,302,751.414 564,911.867 2,302,751.173 0.161 -0.241 0.290
Hb20 560,055.026 2,304,853.911 560,055.292 2,304,854.424 0.266 0.513 0.578
Hb21 552,192.290 2,308,097.122 552,192.590 2,308,096.801 0.300 -0.321 0.439
Hb22 555,949.342 2,309,334.924 555,949.800 2,309,335.134 0.458 0.210 0.504
Hb23 557,600.798 2,315,161.598 557,600.944 2,315,162.009 0.146 0.411 0.436
Hb24 556,059.324 2,305,248.811 556,059.390 2,305,248.936 0.066 0.125 0.141
Hb25 555,167.100 2,308,051.089 555,167.201 2,308,051.303 0.101 0.214 0.237
Hb26 553,586.054 2,308,680.371 553,586.466 2,308,680.586 0.412 0.215 0.465
Hb27 554,277.440 2,315,849.226 554,277.781 2,315,849.328 0.341 0.102 0.356
- Với DEM2
TT Xg(m) Yg(m) Xn(m) Yn(m) X (m) Y (m) S (m)
Hb1 564,694.100 2,315,764.800 564,693.955 2,315,764.489 -0.145 0.311 0.343
Hb2 563,821.200 2,313,346.600 563,821.656 2,313,346.480 0.456 0.120 0.472
Hb3 563,919.500 2,309,526.500 563,919.521 2,309,526.285 0.021 0.215 0.216
Hb4 564,075.057 2,306,368.995 564,074.899 2,306,369.393 -0.158 -0.398 0.428
Hb5 562,828.423 2,303,172.362 562,828.574 2,303,172.310 0.151 0.052 0.160
Hb6 558,590.451 2,308,386.508 558,590.683 2,308,386.385 0.232 0.123 0.263
Hb7 555,724.824 2,308,652.886 555,725.178 2,308,652.287 0.354 0.599 0.696
Hb8 552,208.204 2,302,306.735 552,208.373 2,302,306.957 0.169 -0.222 0.279
Hb9 558,668.087 2,305,832.329 558,668.458 2,305,832.008 0.371 0.321 0.491
Hb10 561,039.986 2,305,282.999 561,040.409 2,305,282.856 0.423 0.143 0.447
Hb11 556,047.637 2,311,387.582 556,047.982 2,311,387.903 0.345 -0.321 0.471
Hb12 560,142.066 2,312,111.193 560,142.522 2,312,110.747 0.456 0.446 0.638
Hb13 559,424.861 2,314,941.397 559,425.293 2,314,941.562 0.432 -0.165 0.462
Hb14 562,202.546 2,312,851.516 562,202.704 2,312,851.619 0.158 -0.103 0.189
Hb15 561,926.252 2,306,816.764 561,926.404 2,306,817.180 0.152 -0.416 0.443
Hb16 560,365.057 2,307,546.237 560,365.179 2,307,546.090 0.122 0.147 0.191
Hb17 559,939.904 2,309,807.427 559,940.009 2,309,807.017 0.105 0.410 0.423
Hb18 560,823.561 2,310,399.864 560,823.684 2,310,399.975 0.123 -0.111 0.166
Hb19 564,911.706 2,302,751.414 564,911.713 2,302,751.676 0.007 -0.262 0.262
Hb20 560,055.026 2,304,853.911 560,055.382 2,304,853.824 0.356 0.087 0.366
Hb21 552,192.290 2,308,097.122 552,192.721 2,308,097.594 0.431 -0.472 0.639
Hb22 555,949.342 2,309,334.924 555,949.499 2,309,334.917 0.157 0.007 0.157
Hb23 557,600.798 2,315,161.598 557,601.032 2,315,161.715 0.234 -0.117 0.262
Hb24 556,059.324 2,305,248.811 556,059.447 2,305,248.810 0.123 0.001 0.123
Hb25 555,167.100 2,308,051.089 555,167.176 2,308,050.898 0.076 0.191 0.206
Hb26 553,586.054 2,308,680.371 553,586.221 2,308,680.159 0.167 0.212 0.270
Hb27 554,277.440 2,315,849.226 554,277.529 2,315,849.638 0.089 -0.412 0.422
- DEM 1
TT Xg(m) Yg(m) Xn(m) Yn(m) X (m) Y (m)
S
(m)
Hb1 564,694.100 2,315,764.800 564,694.002 2,315,765.034 0.098 0.234 0.254
Hb2 563,821.200 2,313,346.600 563,821.410 2,313,346.745 -0.210 0.145 0.255
Hb3 563,919.500 2,309,526.500 563,919.506 2,309,526.945 -0.006 0.445 0.445
Hb4 564,075.057 2,306,368.995 564,074.823 2,306,369.109 0.234 0.114 0.260
Hb5 562,828.423 2,303,172.362 562,828.465 2,303,172.575 -0.042 0.213 0.217
Hb6 558,590.451 2,308,386.508 558,590.106 2,308,386.841 0.345 0.333 0.479
Hb7 555,724.824 2,308,652.886 555,725.145 2,308,653.131 -0.321 0.245 0.404
Hb8 552,208.204 2,302,306.735 552,208.080 2,302,306.522 0.124 -0.213 0.246
Hb9 558,668.087 2,305,832.329 558,668.351 2,305,832.741 -0.264 0.412 0.489
Hb10 561,039.986 2,305,282.999 561,039.854 2,305,283.578 0.132 0.579 0.594
Hb11 556,047.637 2,311,387.582 556,047.322 2,311,387.384 0.315 -0.198 0.372
Hb12 560,142.066 2,312,111.193 560,141.984 2,312,111.327 0.082 0.134 0.157
Hb13 559,424.861 2,314,941.397 559,424.896 2,314,941.464 -0.035 0.067 0.076
Hb14 562,202.546 2,312,851.516 562,202.247 2,312,851.767 0.299 0.251 0.390
Hb15 561,926.252 2,306,816.764 561,925.819 2,306,816.517 0.433 -0.247 0.498
Hb16 560,365.057 2,307,546.237 560,364.955 2,307,546.558 0.102 0.321 0.337
Hb17 559,939.904 2,309,807.427 559,940.154 2,309,807.760 -0.250 0.333 0.416
Hb18 560,823.561 2,310,399.864 560,823.228 2,310,400.098 0.333 0.234 0.407
Hb19 564,911.706 2,302,751.414 564,911.692 2,302,751.835 0.014 0.421 0.421
Hb20 560,055.026 2,304,853.911 560,054.614 2,304,853.919 0.412 0.008 0.412
Hb21 552,192.290 2,308,097.122 552,192.570 2,308,097.356 -0.280 0.234 0.365
Hb22 555,949.342 2,309,334.924 555,949.275 2,309,335.141 0.067 0.217 0.227
Hb23 557,600.798 2,315,161.598 557,600.504 2,315,161.892 0.294 0.294 0.416
Hb24 556,059.324 2,305,248.811 556,059.323 2,305,248.937 0.001 0.126 0.126
Hb25 555,167.100 2,308,051.089 555,167.153 2,308,051.494 -0.053 0.405 0.408
Hb26 553,586.054 2,308,680.371 553,586.218 2,308,680.798 -0.164 0.427 0.457
Hb27 554,277.440 2,315,849.226 554,277.228 2,315,848.916 0.212 -0.310 0.376
Phụ lục 6: Nguồn của chƣơng trình
“ Đánh giá độ chính xác của bình đồ ảnh”
//Su dung cac thu vien cua MDL MicroStation
#include <tcb.h>
#include <cmdlist.h>
#include <DBDLGLIB.FDF>
#include <DITEMLIB.FDF>
#include <DLOGMAN.FDF>
#include <DRAGDROP.FDF>
#include <EXTPRG.FDF>
#include <HTMLLIB.FDF>
#include <MATERIAL.FDF>
#include <MDLLIB.FDF>
#include <MSACS.FDF>
#include <MSASSOC.FDF>
#include <MSBASIC.FDF>
#include <MSBNRYPO.FDF>
#include <MSBSPLIN.FDF>
#include <MSCELL.FDF>
#include <MSCEXPR.FDF>
#include <MSCLIPBD.FDF>
#include <MSCNV.FDF>
#include <MSCOLOR.FDF>
#include <MSCONS.FDF>
#include <MSCURRTR.FDF>
#include <MSDARRAY.FDF>
#include <MSDB.FDF>
#include <MSDIALOG.FDF>
#include <MSDIM.FDF>
#include <MSDOS.FDF>
#include <MSELEMEN.FDF>
#include <MSELMDSC.FDF>
#include <MSEXTERN.FDF>
#include <MSFILE.FDF>
#include <MSHELP.FDF>
#include <MSHLINE.FDF>
#include <MSIMAGE.FDF>
#include <MSIMGDLM.FDF>
#include <MSINPUT.FDF>
#include <MSLEVEL.FDF>
#include <MSLICENS.FDF>
#include <MSLINKGE.FDF>
#include <MSLOCATE.FDF>
#include <MSLSTYLE.FDF>
#include <MSMBSTR.FDF>
#include <MSMISC.FDF>
#include <MSMLINE.FDF>
#include <MSOUTPUT.FDF>
#include <MSPARSE.FDF>
#include <MSPLOT.FDF>
#include <MSRASTRF.FDF>
#include <MSREFFIL.FDF>
#include <MSREGION.FDF>
#include <MSRMATRX.FDF>
#include <MSRSRC.FDF>
#include <MSSCAN.FDF>
#include <MSSCELL.FDF>
#include <MSSELECT.FDF>
#include <MSSTATE.FDF>
#include <MSSTRING.FDF>
#include <MSSTRNGL.FDF>
#include <MSSYSTEM.FDF>
#include <MSTAGDAT.FDF>
#include <MSTMATRX.FDF>
#include <MSTRNSNT.FDF>
#include <MSUNDO.FDF>
#include <MSVAR.FDF>
#include <MSVEC.FDF>
#include <MSVER.FDF>
#include <MSVKEY.FDF>
#include <MSVVR.FDF>
#include <MSW32DDE.FDF>
#include <MSW32UTL.FDF>
#include <MSWCHAR.FDF>
#include <MSWINDOW.FDF>
#include <MSWRKDGN.FDF>
#include <RDBMSLIB.FDF>
#include <UPDNLIB.FDF>
#include <WEBTAG.FDF>
#include <mdl.h>
#include <mdlbspln.h>
#include <mdldim.h>
#include <mdlerrs.h>
#include <mdlhview.h>
#include <mdlio.h>
#include <mdlsetjp.h>
#include <msbutton.h>
#include <mscolor.h>
#include <mscons.h>
#include <msdefs.h>
#include <mselems.h>
#include <msextern.h>
#include <msextok.h>
#include <msfntxlt.h>
#include <msfract.h>
#include <mshelp.h>
#include <msinputq.h>
#include <mslicens.h>
#include <mslstyle.h>
#include <msslvr.h>
#include <mstypes.h>
#include <ASSERT.H>
#include <CTYPE.H>
#include <DOS.H>
#include <ERRNO.H>
#include <FLOAT.H>
#include <LIMITS.H>
#include <LOCALE.H>
#include <MATH.H>
#include <OSIO.H>
#include <SETJMP.H>
#include <STDARG.H>
#include <STDDEF.H>
#include <STDIO.H>
#include <STDLIB.H>
#include <STDPROTO.H>
#include <STRING.H>
#include <TIME.H>
#include <WCHAR.H>
*******************************************************************
#ifdef unix
char sepchar = '/';
#else
char sepchar = 92;
#endif
// [1] Open file dialog
Private int File_getFile(char *filename, char *defaultExtension, char *prompt)
{
int stringLength;
char dir[MAXDIRLENGTH], localSpec[MAXFILELENGTH];
//Thay doi vung
mdlFile_getcwd (dir, MAXDIRLENGTH);
stringLength = strlen (dir);
if (dir[stringLength-1] != sepchar)
{
dir[stringLength] = sepchar;
dir[stringLength+1] = 0;
}
//Mo dialog
if (mdlDialog_fileOpen (localSpec,NULL, 0, NULL, defaultExtension, dir, prompt))
return SUCCESS;
else
strcpy (filename, localSpec);
return SUCCESS;
}
#include <msdefs.h>
#include <basetype.h>
#define DIALOGID_Noi 1
#define HOOKDIALOGID_DialogBoxNoi 1
#define HOOKITEMID_ToggleButtonNoi 2
#define HOOKITEMID_PushButtonNoi 3
#define PUSHBUTTONID_RunNoi 2
#define PUSHBUTTONID_QuitNoi 3
#define PUSHBUTTONID_NOI 5
#define TEXTID_NOI 5
#define RTYPE_File 'Noidlg'
#define RSCID_File 1
typedef struct MAIN_Params
{
char asciiFile[MAXFILELENGTH];
char DS[200];
}MAIN_Params;
typedef struct Toado
{
double x;
double y;
}Toado;
#define PUSHBUTTONID_OPEN 5
#define PUSHBUTTONID_THUCHIEN 2
#define PUSHBUTTONID_EXIT 3
#define PUSHBTNID_Button 200000001
#define PUSHBUTTONID_THUCHIEN 2
#define PUSHBUTTONID_EXIT 3
#define PUSHBUTTONID_PHUNDIEM 6
#define TEXTID_Text2 200000002
#define TEXTID_Text 200000001
#define RADIOBUTTONID_radio1 200000001
#define RADIOBUTTONID_radio11 200000002
#define RADIOBUTTONLISTID_200000003 200000003
#define TXT_DialogNoi "Danh gia chat luong binh do anh"
#define TXT_File "File toa do khong che ngoai nghiep"
#define TXT_pBtn_Select "...."
#define TXT_pBtn_Noi "~Thuc hien"
#define TXT_pBtn_Cancel "~Xuat bao cao"
#define TXT_SelectFile "Chon file "
#define TXT_FileNotOpened "Khong the mo file <%s>"
#define TXT_MoFile "Ban phai nhap file truoc"
#define TXT_Noi ".... TXT ..."
#define TXT_PBTN_THOAT "~Xuat bao cao"
#define TXT_PBTN_THUCHIEN "~Thuc hien"
#define TXT_PBTN_BUTTON "~Hien diem"
#define TXT_DTXT_FALSECOORDINATEXY "False (X, Y)"
#define TXT_DTXT_TEXT "X:"
#define TXT_DTXT_TEXT2 "Y:"
#define TXT_GBOX_GROUPBOX "XY False (m)"
#define TXT_RBTN_RADIO12 "Nan anh"
#define TXT_RBTN_RADIO1 "Tiep bien"
#define TXT_DTXT_CHATLUONGBINHDOANH_FINAL "chatluongbinhdoanh_final\"
#define TXT_DTXT_0 "0"
*************************************************************
