tóm tắt luận án nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần

30 520 0
  • Loading ...
1/30 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 03/10/2014, 11:02

1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của luận án Với điều kiện địa lý có đường bờ biển trải dài từ Bắc vào Nam, có nhiều khu vực khai thác dầu khí tại Biển Đông và nằm trên tuyến giao thông đường biển của thế giới nên Biển Đông Việt Nam là khu vực thường xuyên xảy ra các hiện tượng ô nhiễm dầu trên biển. Trong những năm gần đây, Việt Nam liên tục xảy ra các hiện tượng dầu tràn tại các vùng ven biển miền Trung mà không xác định được nguyên nhân. Hiện tượng dầu tràn chỉ được phát hiện khi dầu bị sóng biển đánh dạt vào bờ. Do không có hệ thống giám sát và phát hiện sớm ô nhiễm dầu trên biển nên Việt Nam hoàn toàn bị động trong việc ứng phó dầu tràn trên biển. Cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, kỹ thuật viễn thám đang được ứng dụng để giám sát và phát hiện sớm các ô nhiễm dầu trên các vùng biển của thế giới, trong đó có hệ thống viễn thám RADAR. RADAR là hệ thống viễn thám siêu cao tần dạng chủ động, cho phép quan sát ngày cũng như đêm, trong mọi điều kiện thời tiết, không chịu ảnh hưởng của mây, sương mù trên bề mặt biển và có đường thu nhận rộng. Đây cũng là những ưu điểm của tư liệu viễn thám siêu cao tần so với các tư liệu viễn thám quang học trong việc giám sát và phát hiện sớm ô nhiễm dầu trên biển. Do đặc điểm thu nhận năng lượng tán xạ phản hồi của bộ cảm vệ tinh siêu cao tần và do sự suy giảm dao động của sóng biển tại vị trí vết dầu nên hình ảnh vết dầu trên tư liệu viễn thám siêu cao tần có sự khác biệt với vùng biển xung quanh, tạo điều kiện cho việc tự động hóa quá trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển. Tuy nhiên, hiện nay các thông tin bổ trợ về các điều kiện khí tượng trên biển, hệ thống xử lý tư liệu viễn thám siêu cao tần tại Việt Nam còn hạn chế nên đòi hỏi cần có nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam. 2. Mục tiêu nghiên cứu - Nghiên cứu cơ sở khoa học và những yếu tố ảnh hưởng đến việc nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR. 2 - Nghiên cứu các phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần - Đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần phù hợp với điều kiện thực tế về tư liệu, về thông tin hỗ trợ trên biển của Việt Nam. 3. Đối tƣợng nghiên cứu - Đặc điểm thu nhận tín hiệu của vệ tinh siêu cao tần - Tác động của vết dầu đến sự suy giảm cường độ sóng biển và đặc điểm tín hiệu tán xạ phản hồi nhận được tại bộ cảm của vệ tinh siêu cao tần. - Các yếu tố nhiễu ảnh hưởng đến độ tin cậy của quá trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần. - Các phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần. 4. Phạm vi nghiên cứu - Nội dung nghiên cứu của luận án là đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại những vết dầu xuất hiện trên biển không rõ nguồn gốc, chủ yếu do việc xả dầu trái phép của các tàu lưu thông trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần. - Khu vực nghiên cứu của luận án là khu vực biển Đông Việt Nam. - Luận án nghiên cứu khả năng sử dụng của tư liệu RADAR tạo ảnh cửa mở tổng hợp (SAR), với hai dạng dữ liệu chính là dữ liệu siêu cao tần kênh L (tư liệu ALOS PALSAR), dữ liệu siêu cao tần kênh C (EnviSAT ASAR). 5. Nội dung nghiên cứu - Nghiên cứu nguyên lý và khả năng nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR. - Đề xuất quy trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR phù hợp với đặc điểm tư liệu ảnh SAR thu nhận tín hiệu trên biển và trong chế độ thu nhận diện rộng. - Xây dựng chương trình thử nghiệm nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu trên ảnh viễn thám siêu cao tần. 6. Phƣơng pháp nghiên cứu 3 - Phương pháp phân tích, tổng hợp các tài liệu bao gồm các bài báo khoa học đã được công bố trên thế giới và trong nước, các kết quả nghiên cứu đã đạt được của các hệ thống giám sát và phát hiện sớm ô nhiễm dầu trên biển đang được ứng dụng trong thực tế và các modul phần mềm phát hiện vết dầu từ tư liệu ảnh SAR đã được công bố trên thế giới. Từ đó, đề xuất phương pháp luận phù hợp, có tính khả thi cao trong điều kiện hiện nay tại Việt Nam . - Nghiên cứu thử nghiệm các thuật toán xử lý ảnh, các thuật toán nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR, tiến hành so sánh và chọn lọc các mô hình thuật toán phù hợp với mục đích nghiên cứu của luận án. 7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án 7.1. Ý nghĩa khoa học của luận án - Hệ thống đầy đủ cơ sở khoa học về nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần. - Xây dựng được phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR. - Luận án đã đóng góp một phần trong việc thực hiện nhiệm vụ nghiên cứu khoa học của đề tài nghiên cứu cấp Nhà nước về “Ô nhiễm dầu trên vùng biển Đông Việt Nam” với mã số KC09.22/06-10 do PGS.TS Nguyễn Đình Dương làm chủ nhiệm đề tài. 7.2. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài - Nâng cao khả năng ứng dụng của tư liệu ảnh SAR trong việc giám sát và phát hiện sớm ô nhiễm dầu ngoài khơi biển Đông Việt Nam - Cung cấp những đánh giá đầy đủ về mặt lý thuyết cũng như kết quả nghiên cứu thử nghiệm trên tư liệu kênh L (ALOS PALSAR) và tư liệu kênh C (EnviSAT ASAR). 8. Những luận điểm bảo vệ của luận án Luận điểm 1: Tư liệu ảnh SAR đã được chuẩn hóa trong mặt cắt ngang vẫn tồn tại hiệu ứng xa – gần nguồn phát sóng trên tư liệu ảnh SAR. Hiệu ứng xa – gần nguồn phát sóng ảnh hưởng đến khả năng tự động hóa tách vết đen trên ảnh SAR bằng thuật toán phân ngưỡng tổng thể. 4 Luận điểm 2: Phương pháp tách vết đen bằng thuật toán nở vùng ứng dụng hiệu quả trong trường hợp vết dầu tồn tại lâu trên biển và đã bị phong hóa theo thời gian. Hình ảnh vết dầu trong trường hợp này có độ tương phản không cao so với hình ảnh của bề mặt biển trên ảnh SAR và bản thân hình ảnh vết dầu có nhiều ngưỡng độ xám khác nhau. Luận điểm 3: Phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần được đề xuất trong luận án có thể thực hiện được trong điều kiện về tư liệu, cơ sở hạ tầng thông tin hiện có tại Việt Nam. 9. Những điểm mới của luận án 9.1. Đề xuất phương pháp tự động hóa quá trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR. 9.2. Đề xuất phương pháp hạn chế ảnh hưởng của hiệu ứng xa gần nguồn phát sóng của vệ tinh siêu cao tần trên tư liệu ảnh SAR trong việc nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển. Hiệu ứng xa - gần nguồn phát sóng này tồn tại trên các dạng tư liệu viễn thám siêu cao tần, đặc biệt đối với các chế độ đường chụp rộng. 9.3. Nghiên cứu ứng dụng của mạng nơ – ron nhiều lớp MLP trong nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu trên biển từ tư liệu ảnh SAR với các số lượng tham số đầu vào của mạng nơ-ron khác nhau. 10. Khối lƣợng và kết cấu luận án Kết cấu luận án được trình bày trong 118 trang, 62 hình vẽ và sơ đồ, 05 bảng biểu. CHƢƠNG 1.TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƢỚC VÀ TRÊN THẾ GIỚI 1.1. Đặt vấn đề 1.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới Vấn đề nghiên cứu khả năng sử dụng tư liệu viễn thám siêu cao tần và đặc biệt là tư liệu ảnh SAR để phát hiện sớm vết dầu tràn trên biển được nghiên cứu từ năm 1992, tác giả Bern đã sử dụng tư liệu ảnh SAR của vệ tinh ERS -1, kênh C để nghiên cứu khả năng phát hiện vết dầu trên bề mặt biển [11]. Các kết quả nghiên cứu đã đạt được: 5 - Về quá trình tiền xử lý ảnh: Chưa có tài liệu nào đề cập đến vấn đề loại bỏ ảnh hưởng xa – gần nguồn phát sóng trong quá trình tiền xử lý ảnh phục vụ cho việc phát hiện vết dầu trên ảnh SAR. - Về phát hiện và khoanh vùng các vết đen: Sử dụng phương pháp phân ngưỡng để phát hiện và khoanh vùng vết đen trên ảnh [5]. Ngoài ra có thể tách vết đen bằng các phương pháp khác như sử dụng thuật toán LoG, DoG, HMC [27] để phân đoạn ảnh, thuật toán CFAR [9], thuật toán FCM [34]. - Về xác định các chỉ số đặc trưng: Do hình dạng của vết dầu không rõ nguồn gốc trên biển thường là dạng hình tuyến nên các phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên ảnh SAR đều dựa trên các chỉ số đặc trưng của vết dầu bao gồm: các chỉ số về hình học; các chỉ số về mức độ tán xạ của vết đen và vùng xung quanh; vị trí so với khu vực khai thác dầu và vùng đất liền; chỉ số về đặc điểm cấu trúc - Về nhận dạng và phân loại vết dầu: Một số nghiên cứu thực hiện nhận dạng và phân loại vết dầu trên tư liệu ảnh SAR bằng kinh nghiệm giải đoán trực tiếp trên ảnh của chuyên gia [7]. Bên cạnh đó là phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu bán tự động [7]. Một số tác giả đã công bố những nghiên cứu cho phép tự động nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu bằng mô hình mạng nơ-ron (Neural Network) [18], [23] hoặc lý thuyết logic mờ (Fuzzy Logic) [22]. Một số tổ chức nghiên cứu cũng đã xây dựng modul phát hiện vết dầu như modul Oil spill detection trong phần mềm NEST (Next ESA SAR toolbox) (phụ lục 12). Phần mềm NEST sử dụng phương pháp bán tự động. 1.3.Tổng quan về những kết quả nghiên cứu trong nƣớc Đáng chú ý là những kết quả đạt được của đề tài nghiên cứu cấp Nhà nước về “Ô nhiễm dầu trên vùng biển Đông Việt Nam” với mã số KC09.22/06-10 của PGS.TS Nguyễn Đình Dương và các cộng sự - Viện Địa lý – Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Bản thân nghiên cứu sinh cũng tham gia nghiên cứu nhiệm vụ xây dựng hệ thống công nghệ giám sát và phát hiện sớm ô nhiễm dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần của đề tài KC09.22/06-10. 1.4. Đánh giá kết quả nghiên cứu đã đạt đƣợc trong nƣớc và trên thế 6 giới Dữ liệu được nghiên cứu trong các bài báo khoa học đã công bố chủ yếu là tư liệu ERS – 1,2, Envisat ASAR và Radarsat (kênh C). Vẫn chưa có nhiều kết quả nghiên cứu thử nghiệm trên tư liệu kênh L. Kết quả nhận dạng và phân loại vết dầu chủ yếu dựa trên kiến thức chuyên gia. Phương pháp phân loại vết dầu và vết nhiễu hoàn toàn tự động vẫn đang được nghiên cứu thử nghiệm với nhiều phương pháp và mô hình tính toán khác nhau. Với điều kiện cơ sở hạ tầng thông tin trong việc giám sát và phát hiện sớm vết dầu tràn trên biển tại Việt Nam chưa được đầu tư nên đòi hỏi cần nghiên cứu phương pháp phù hợp với điều kiện thực tế của Việt Nam. 1.5. Những vấn đề đƣợc phát triển trong luận án Nội dung của luận án kế thừa một số kết quả nghiên cứu đã được nghiên cứu sinh thực hiện trong đề tài cấp Nhà nước KC09.22/06-10. Dựa trên các kết quả nghiên cứu đã đạt được và các kết quả đã được công bố trên các tạp chí khoa học, nghiên cứu sinh tiếp tục nghiên cứu ứng dụng một số thuật toán xử lý ảnh nhằm nâng cao khả năng nhận dạng và tự động hóa quá trình phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR bao gồm: - Nghiên cứu sử dụng thuật toán cân bằng biểu đồ thích ứng giới hạn độ tương phản (CLAHE) để loại bỏ ảnh hưởng hiệu ứng xa – gần nguồn phát sóng trên tư liệu ảnh SAR. - Lựa chọn thuật toán tự động phân ngưỡng tổng thể để tách các vết đen trên ảnh SAR sao cho phù hợp với ảnh đã được hiệu chỉnh ảnh hưởng xa – gần nguồn phát sóng. - Nghiên cứu sử dụng thuật toán nở vùng theo ngưỡng để tách vết dầu trong trường hợp vết dầu đã bị phong hóa và hình ảnh vết dầu trên ảnh SAR có độ tương phản không cao so với hình ảnh của mặt biển. - Nghiên cứu thử nghiệm khả năng phân biệt vết dầu và vết nhiễu bằng mô hình mạng nơ – ron nhiều lớp MLP dựa trên các chỉ số hình học đặc trưng của từng vết. - Thử nghiệm với 2 dạng tư liệu viễn thám siêu cao tần kênh C và kênh L. Đây là 2 dạng tư liệu viễn thám siêu cao tần đang được sử dụng tại Việt Nam. 7 CHƢƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA QUÁ TRÌNH NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI VẾT DẦU TRÊN BIỂN BẰNG TƢ LIỆU VIỄN THÁM SIÊU CAO TẦN 2.1. Đặc điểm hệ thống RADAR cửa mở tổng hợp (SAR) 2.1.1. Hệ thống RADAR tạo ảnh 2.1.2. Hệ thống RADAR cửa mở tổng hợp (SAR) Theo nguyên lý hoạt động của hệ thống SAR thì ăng-ten sẽ thu nhận một phần tín tán xạ phản hồi từ đối tượng. Năng lượng tán xạ phản hồi nhận được tại vệ tinh siêu cao tần phụ thuộc vào mức độ gồ ghề của bề mặt vật thể. 2.2. Đặc điểm tín hiệu siêu cao tần thu nhận trên biển 2.2.1. Cấu trúc bề mặt biển Trên bề mặt biển có ba dạng sóng chính là sóng mao dẫn, sóng trọng lực và sóng mao dẫn trọng lực. Theo tài liệu [25] thì sóng mao dẫn trọng lực sẽ tác động đến sóng siêu cao tần đang được sử dụng trong các vệ tinh quan sát đại dương. 2.2.2. Đặc điểm tín hiệu siêu cao tần tán xạ phản hồi trên biển 2.2.2.1. Ảnh hưởng của hằng số điện môi của nước biển Hằng số điện môi của môi trường biển sẽ ảnh hưởng đến khả năng thẩm thấu của sóng siêu cao tần. 2.2.2.2. Ảnh hưởng của dao động sóng trên mặt biển Sự tác động giữa sóng siêu cao tần và sóng mao dẫn trọng lực trên bề mặt biển tuân theo định luật tán xạ Bragg và tạo ra sóng tán xạ Bragg. 2.2.2.3. Tương tác giữa sóng ngắn và sóng dài Khi các sóng dài phát triển dốc hơn sẽ gây ra sai số liên quan tới ước lượng pha tín hiệu, dẫn đến sai số nhòe phương vị trên ảnh SAR [20]. 2.2.2.4. Tương tác của sóng ngắn và dòng chảy Sự tương tác của sóng bề mặt và dòng chảy sẽ làm thay đổi đáng kể bước sóng của các sóng trên bề mặt biển, làm tăng hoặc giảm sóng tán xạ phản hồi từ bề mặt biển và phân bố lại sóng tán xạ Bragg trên ảnh SAR. 2.3. Cơ sở khoa học của quá trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển bằng tƣ liệu viễn thám siêu cao tần 8 2.3.1. Đặc điểm hình ảnh vết dầu trên tư liệu ảnh SAR Do đặc tính độ nhớt của dầu sẽ làm giảm dao động của các sóng ngắn, tăng sức căng mặt ngoài và giảm áp lực của gió tại vị trí vết dầu. Do đó làm suy giảm năng lượng tán xạ phản hồi tại vị trí vết dầu và kết quả là hình ảnh vết dầu trên ảnh SAR thường có màu đen, tương phản so với vùng biển xung quanh (hình 2.10). Sự tương phản của hình ảnh vết dầu và bề mặt biển trên tư liệu ảnh SAR là đặc điểm quan trọng để nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển mà các tư liệu viễn thám khác không có được. Tuy nhiên, do dao động phức tạp của bề mặt biển cùng với các điều kiện tự nhiên trên biển luôn biến động nên khả năng phát hiện và độ tin cậy trong nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR cũng thay đổi tùy theo điều kiện khách quan. Hình 2.10. Đặc điểm hình ảnh vết dầu trên ảnh SAR (a) Năng lượng tán xạ tại vị trí vết dầu và vùng xung quanh; (b) Hình ảnh vết dầu trên ảnh SAR 2.3.2. Nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR Theo nghiên cứu của Cơ quan hàng không vũ trụ Châu Âu (ESA) [16] thì các vết dầu tràn không rõ nguyên nhân trên biển chủ yếu là kết quả của việc xả dầu trái phép của tàu lưu thông trên biển. Các tàu thường xả chất thải có dầu trên đường đi và để lại đằng sau tàu một vệt dầu hình tuyến hoặc giống như những con đường mòn. Các nhà khoa học dựa trên chính đặc điểm này để tiến hành nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR. 2.4. Những ảnh hƣởng trong quá trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tƣ liệu ảnh SAR 2.4.1. Ảnh hưởng của tốc độ gió trên bề mặt biển Bề mặt biển Vết dầu Vết dầu (b) Vết dầu trên biển Sóng phản xạ Sóng tán xạ 9 Hình 2.12. Tốc độ gió ảnh hưởng đến phân tích vết dầu trên ảnh SAR [37] 2.4.2. Ảnh hưởng của nhiễu hạt tiêu trên ảnh SAR Phương pháp lọc nhiễu cần đảm bảo giữ nguyên đường biên của vết dầu trong quá trình xử lý. 2.4.3. Ảnh hưởng của đặc điểm thu tín hiệu vệ tinh siêu cao tần Trên thực tế vẫn tồn tại ảnh hưởng góc tới của tín hiệu vệ tinh trên ảnh SAR đã được chuẩn hóa trong mặt cắt ngang và đưa về giá trị 0  , đặc biệt là tư liệu chế độ đường chụp rộng, đó là hiệu ứng xa-gần nguồn phát sóng trên tư liệu ảnh SAR. 2.4.4. Ảnh hưởng của các vết nhiễu trên biển Trên bề mặt biển cũng có các hiện tượng tự nhiên làm suy giảm dao động của sóng biển và tạo các vết đen trên ảnh siêu cao tần. Những vết đen trên ảnh SAR không phải vết dầu thì gọi là vết nhiễu. 2.4.5. Đặc điểm tư liệu ảnh SAR sử dụng phân tích vết dầu trên biển Theo như kết quả nghiên cứu được công bố trên tài liệu [35] thì giá trị suy giảm tín hiệu khi quan sát vết dầu trên biển của kênh C và kênh L là khác nhau. 2.4.6. Ảnh hưởng bởi điều kiện khí tượng trên bề mặt biển Dưới tác động của môi trường trên biển và do đặc tính lý hóa của dầu nên hình ảnh vết dầu trên ảnh SAR tại các thời điểm phát hiện khác nhau cũng sẽ khác nhau [35]. 2.5. Kết luận chƣơng 2 Cơ sở khoa học của việc nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần dựa trên sự tương tác của sóng siêu cao tần 10 và các dao động của sóng trên bề mặt biển. Hình ảnh của vết dầu tương phản so với bề mặt biển trên ảnh SAR là do sự suy giảm năng lượng tán xạ phản hồi của sóng tán xạ Bragg tại vị trí vết dầu so với vùng biển xung quanh. Kết quả nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển bằng tư liệu ảnh SAR chịu ảnh hưởng lớn của tốc độ gió trên bề mặt biển, các vết nhiễu trên biển, đặc điểm của tư liệu viễn thám siêu cao tần, điều kiện khí tượng trên bề mặt biển và đặc tính lý hóa của vết dầu. CHƢƠNG 3. ĐỀ XUẤT PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI VẾT DẦU TRÊN BIỂN TỪ TƢ LIỆU VIỄN THÁM SIÊU CAO TẦN 3.1. Tiền xử lý tƣ liệu viễn thám siêu cao tần 3.1.1. Chuyển đổi khuôn dạng gốc về khuôn dạng thống nhất 3.1.1.1. Khuôn dạng dữ liệu thống nhất GeoTIFF 3.1.1.2. Chuyển đổi khuôn dạng tư liệu ALOS PALSAR Quy trình đọc dữ liệu ALOS PALSAR được mô tả trong hình 3.1. Hình 3.1. Sơ đồ thuật toán chuyển đổi khuôn dạng tư liệu ALOS PALSAR [...]... MLP để nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu, nâng cao khả năng hoàn toàn tự động của phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR CHƢƠNG 4 THỬ NGHIỆM NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI VẾT DẦU TRÊN BIỂN TỪ TƢ LIỆU VIỄN THÁM SIÊU CAO TẦN 4.1 Thiết kế hệ thống nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ ảnh SAR 4.1.1 Thiết kế chức năng các modul thành phần 4.1.2 Sơ đồ thuật toán của... phân loại vết dầu và vết nhiễu Nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu bằng phương pháp giải đoán trực tiếp trên ảnh Chọn điểm gieo mầm bên trong vết dầu Tách vết đen Thuật toán nở vùng Ảnh tách vết đen (dạng nhị phân) Vector đường biên và tính chỉ số vết dầu Phân tích, khoanh vùng vị trí vết dầu Kết thúc 19 3.5 Kết luận chƣơng 3 Phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR... nhiễu ảnh SAR Hình 3.27 Phương pháp tự động nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển Tự động phân ngưỡng Huang Tách vết đen Ảnh tách vết đen (dạng nhị phân) Vector đường biên các vết đen Nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu Tính chỉ số hình dạng các vết đen ArcGIS hoặc mô hình mạng nơ-ron MLP Nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu Phân tích và khoanh vùng vị trí vết dầu Kết thúc 18 Quy trình... đen trên ảnh SAR đã nâng cao khả năng tự động hóa của phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển được đề xuất trong luận án KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ A KẾT LUẬN 1 Cơ sở khoa học của việc nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ ảnh SAR là dựa trên sự khác biệt về năng lượng tán xạ phản hồi tại vị trí vết dầu 23 và vùng biển xung quanh trên ảnh Năng lượng tán xạ phản hồi thu được trên tư liệu. .. với những vết nhiễu được tạo bởi những vùng lặng gió trên biển thường có mức độ đồng nhất về giá trị độ xám cao hơn là các vết dầu 3.3.3.2 Nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu bằng mô hình MLP Phương pháp phân loại vết dầu và vết nhiễu là phương pháp phân loại có kiểm định Việc phân tích và phân loại vết dầu và vết nhiễu dựa trên 1 tập mẫu đã có sẵn bao gồm tập hợp các vết dầu và vết nhiễu đặc... tinh siêu cao tần khi quan sát trên biển chủ yếu là năng lượng tán xạ Bragg được hình thành do sự tư ng tác của tín hiệu siêu cao tần và dao động của sóng biển Tuy nhiên, độ tin cậy trong nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR chịu ảnh hưởng nhiều vào tốc độ gió trên bề mặt biển, góc tới của tín hiệu của vệ tinh siêu cao tần và đặc tính lý hóa của vết dầu 2 Phương pháp nhận dạng và. .. và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR gồm phương pháp quan sát trực tiếp trên ảnh và phân tích nhờ kiến thức chuyên gia; phương pháp phân tích bán tự động đang áp dụng rộng rãi nhờ khả năng tự động tách vết đen trên ảnh SAR, tự động tính toán các chỉ số hình dạng của vết dầu và vết nhiễu; phương pháp phân tích hoàn toàn tự động đang được nghiên cứu dựa trên khả năng phân loại vết dầu và vết. .. các tàu xả dầu Do đó, việc nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu trên ảnh SAR được thực hiện thông qua phân tích các chỉ số hình dạng của vết dầu và vết nhiễu 8 Phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu bằng mô hình mạng nơ-ron MLP cho độ tin cậy 93% với cấu trúc mô hình 8:8:2 và 96% với cấu trúc mô hình 4:4:2 Độ tin cậy của quá trình nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu của... nơ-ron MLP 3 Phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR được đề xuất trong luận án là một quy trình gồm nhiều công đoạn xử lý với 3 phần chính gồm: 1) Tiền xử lý ảnh; 2) Tách vết đen trên ảnh SAR; 3) Nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu 4 Kết quả thử nghiệm đã chứng tỏ phương pháp được đề xuất thực hiện tốt trên tư liệu ảnh SAR kênh L (ALOS PALSAR) và kênh C (EnviSAT... vết dầu và vết nhiễu trên biển từ tư liệu ảnh SAR B KIẾN NGHỊ 1 Dựa trên các kết quả nghiên cứu đạt được của luận án, trong thời gian tới, NCS sẽ hoàn thiện các nghiên cứu xử lý ảnh để nâng cao khả năng tự động hóa nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR Đồng thời, nghiên cứu các chỉ số đặc trưng của vết dầu và khả năng sử dụng mô hình mạng nơ-ron nhiều lớp MLP trong việc nhận dạng . trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần. - Các phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần. 4. Phạm vi nghiên. trên biển từ tư liệu ảnh SAR. 2 - Nghiên cứu các phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần - Đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu. học về nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần. - Xây dựng được phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR. - Luận án đã đóng
- Xem thêm -

Xem thêm: tóm tắt luận án nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần, tóm tắt luận án nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần, tóm tắt luận án nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần

Từ khóa liên quan

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn