ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ HỒ VĂN TUẤN NGHIÊN CỨU TỰ ĐỘNG TRÍCH XUẤT THÔNG TIN NƯỚC CHO ẢNH VỆ TINH VNREDSAT-1 KHU VỰC THÀNH PHỐ LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà nội, 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ HỒ VĂN TUẤN NGHIÊN CỨU TỰ ĐỘNG TRÍCH XUẤT THÔNG TIN NƯỚC CHO ẢNH VỆ TINH VNREDSAT-1 KHU VỰC THÀNH PHỐ Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Kỹ thuật phần mềm Mã số: 60480103 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS Nguyễn Thanh Thủy Hà nội, 2015 LỜI CẢM ƠN Trước hết, xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới GS.TS Nguyễn Thanh Thủy - Khoa Công nghệ thông tin - Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội tận tình hướng dẫn thực luận văn tốt nghiệp Xin chân thành cảm ơn thầy, cô giáo, bạn học viên thành viên thuộc Trung tâm Giám sát trường (FIMO) Trường Đại học Công nghệ quan tâm giúp đỡ thời gian qua Tôi xin chân thành cảm ơn tới thầy, cô giáo Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Công nghệ - ĐHQG Hà Nội giảng dạy suốt thời gian theo học trường Cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp động viên tạo điều kiện cho suốt trình học tập làm luận văn tốt nghiệp Vì thời gian trình độ có hạn nên luận văn nhiều thiếu sót hạn chế định Rất mong trân trọng nhận góp ý thầy cô bạn Xin chân thành cảm ơn ! Hà Nội, ngày 15 tháng 11 năm 2015 Học viên Hồ Văn Tuấn LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu tôi, thực hướng dẫn khoa học GS.TS Nguyễn Thanh Thủy Trong luận văn, nội dung trình bày cá nhân tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu tất nguồn tài liệu trích dẫn rõ ràng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Tôi xin chịu trách nhiệm nghiên cứu Hà Nội, ngày 15 tháng 11 năm 2015 Học viên Hồ Văn Tuấn MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN Danh sách bảng Danh mục hình vẽ Danh sách từ viết tắt, kí hiệu, thuật ngữ Chương TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu đề tài 1.2 Ý nghĩa khoa học 1.3 Ý nghĩa thực tiễn 10 1.4 Ứng dụng đề tài 10 1.5 Bố cục luận văn 10 Chương VIỄN THÁM VÀ TIỀN XỬ LÝ ẢNH VỆ TINH 12 2.1 Viễn thám 12 2.1.1 Giới thiệu viễn thám 12 2.1.2 Ứng dụng viễn thám khoa học đời sống xã hội 15 2.1.3 Các độ phân giải ảnh vệ tinh 15 2.1.4 Ảnh VNREDSat-1 17 2.2 Biểu diễn ảnh 20 2.3 Tiền xử lý ảnh vệ tinh 21 2.3.1 Tổng quan phương pháp hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh VNREDSat-1 22 2.3.2 Quy trình thực nắn chỉnh hình học ảnh VNREDSat-1 23 Chương CÁC THUẬT TOÁN TỰ ĐỘNG TRÍCH XUẤT THÔNG TIN NƯỚC Ở VIỆT NAM VÀ TRÊN THẾ GIỚI 30 3.1 Giới thiệu thuật toán tự động trích xuất thông tin nước 30 3.1.1 Các thuật toán trích xuất thông tin nước Việt nam 30 3.1.2 Các thuật toán trích xuất thông tin nước nước 30 Phân tích ảnh SPOT5, VNREDSat-1 hướng nghiên cứu 34 Chương THUẬT TOÁN TRÍCH XUẤT THÔNG TIN NƯỚC CHO ẢNH VỆ TINH VNREDSat-1 37 4.1 Tổng quan trình trích xuất thông tin nước 37 4.2 Thuật toán trích xuất thông tin nước dựa định 38 4.2.1 Ý tưởng thuật toán: 38 4.2.2 Giới thiệu khu vực nghiên cứu: 38 4.2.3 Phân biệt đội tượng ảnh cách thức lấy mẫu ảnh: 40 4.2.4 Phân tích lập biểu đồ phổ từ kết phân tích mẫu liệu 41 4.2.5 Phân tích đặc điểm phổ thông tin nước: 42 4.2.6 Phân tích đặc điểm không gian thông tin nước: 43 4.2.7 Phân biệt Nước lục địa bóng đổ tòa nhà cách phân biệt đặc điểm không gian nước bóng đổ 43 4.3 Xây dựng thuật toán tự động trích xuất thông tin nước định 44 4.3.1 Mô tả thuật toán: 44 4.3.2 Xây dựng sơ đồ khối trích xuất thông tin nước từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1 45 4.3.3 Tính diện tích, chu vi đối tượng cần xét 46 Chương KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 50 5.1 Kết thực nghiệm 50 5.1.1 Kết trích xuất thông tin nước VNREDSat-1 50 5.1.2 Ứng dụng thuật toán để trích xuất đối tượng nước Sông Hồng, mây, thực vật 52 5.2 Đánh giá 53 5.2.1 Đánh giá phương pháp kiểm nghiệm đối sánh với đồ 54 5.2.2 Đánh giá phương pháp định lượng 57 KẾT LUẬN 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 PHỤ LỤC 65 Cài đặt Python thư viện, công cụ liên quan: 65 a Cài đặt ngôn ngữ lập trình Python 2.7 65 b Cài đặt thư viện liên quan: 65 c Cài đặt công cụ hỗ trợ: 67 d Quá trình lấy mẫu số đối tượng: 68 e Thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng nghiên cứu: 69 f Một số hình ảnh chụp trình kiểm tra thực địa 75 Danh sách bảng Bảng 2.1 Bảng độ phân giải phổ sóng điện từ 15 Bảng 2.2 Độ phân giải theo kênh ảnh VNREDSat-1 18 Bảng 2.3 Thông tin ảnh đa phổ VNREDSat-1 trước sau hiệu chỉnh hình học 20 Bảng 2.4 Bảng Control points: 27 Bảng 2.5 Bảng Check points: 28 Bảng 3.1 Giải phổ độ phân giải không gian SPOT5 35 Bảng 3.2 Bảng đối chiếu đặc điểm SPOT5 VNREDSat-1 35 Bảng 4.1 Số cảnh thu bị ảnh hưởng độ che phủ mây 40 Bảng 4.2 Bảng tổng hợp giá trị trung bình kênh ảnh VNREDSat-1 41 Bảng 4.3 Minh họa duyệt hướng kế cận 48 Bảng 4.4 Minh họa tính diện tích đối tượng 48 Bảng 4.5 Minh họa tính chu vi đối tượng 49 Bảng 4.6 Bảng minh họa kỹ thuật gộp liệu trích xuất thông tin nước 49 Bảng 5.1 Bảng đối chiếu diện tích hồ công bố diện tích thực tế trích xuất 58 Bảng 5.2 Bảng ma trận sai số trích xuất thông tin 60 Bảng 5.3 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Nước lục địa 69 Bảng 5.4 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Sông Hồng 70 Bảng 5.5 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng đối tượng Nhà 71 Bảng 5.6 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Đường 72 Bảng 5.7 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Thực vật 72 Bảng 5.8 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Đất 73 Bảng 5.9 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Bóng đổ tòa nhà 74 Bảng 5.10 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Mây 74 Danh mục hình vẽ Hình 2.1 Hình minh họa bước chụp thu nhận ảnh từ vệ tinh 13 Hình 2.2 Minh họa giai đoạn xử lý ảnh 14 Hình 2.3 Phổ đáp ứng lọc quang học VNREDSat-1[23] 17 Hình 2.4 Một số hình ảnh vệ tinh VNREDSat-1 chụp (a, b, c, d, e, f)[23] 19 Hình 2.5 Quy trình thành lập bình đồ ảnh vệ tinh 23 Hình 2.6 Thiết lập project Hanoi_2014 24 Hình 2.7 Khai báo hệ tọa độ VN2000 cho khu vực nghiên cứu 24 Hình 2.8 Sơ đồ bố trí đủ GCP khu vực Hà Nội 27 Hình 3.1 Biểu đồ đường giá trị qua kênh ảnh SPOT5 31 Hình 3.2 Biểu đồ trích xuất thông tin nước SPOT5 33 Hình 3.3 Kết trích xuất thông tin nước sông Trường Giang ảnh SPOT5 34 Hình 4.1 Sơ đồ tổng quan trình thực toán trích xuất thông tin nước 37 Hình 4.2 Hình ảnh khu vực nghiên cứu 39 Hình 4.3 Biểu đồ giá trị điểm ảnh kênh ảnh ảnh VNREDSat-1 41 Hình 4.4 Giá trị phản xạ đất, nước, thực vật ảnh Lansat TM 42 Hình 4.5 Sơ đồ khối trích xuất thông tin nước từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1 46 Hình 5.1 Ảnh VNREDSat-1 ban đầu cần trích xuất thông tin 50 Hình 5.2 Ảnh VNREDSat-1 Kênh (a) ảnh trích xuất thông tin nước (b) 51 Hình 5.3 Ảnh kết thông tin nước lưu dạng file VNREDSat-1 đơn sắc 51 Hình 5.4 Ứng dụng thuật toán để trích xuất thông tin nước Sông Hồng 52 Hình 5.5 Ứng dụng thuật toán để trích xuất thông tin đối tượng mây 53 Hình 5.6 Ứng dụng thuật toán trích xuất thông tin đối tượng thảm thực vật 53 Hình 5.7 Ảnh chụp từ Google Earth khu vực Vinhomes Riverside để kiểm chứng thông tin nước 55 Hình 5.8 Ảnh chụp từ Google Earth tọa độ địa lý dùng để kiểm chứng thông tin nước trích xuất 56 Hình 5.9 Hình ảnh đánh dấu vị trí kiểm tra thực địa theo tọa độ 61 Hình 5.10 Thiết lập biến môi trường cho Python 65 Hình 5.11 Cài đặt thư viện Numpy 66 Hình 5.12 Cài đặt thư viện Mathplotlib 67 Hình 5.13 Qúa trình lấy mẫu Nước lục địa 68 Hình 5.14 Quá trình lấy mẫu Đường 68 Hình 5.15 Quá trình lấy mẫu nước Sông Hồng 69 Hình 5.16 Hình ảnh kiểm tra thực địa Hồ Tây 75 Hình 5.17 Hình ảnh kiểm tra thực địa Hồ Gươm 76 Hình 5.18 Hình ảnh kiểm tra thực địa Hồ Bảy mẫu 76 Danh sách từ viết tắt, kí hiệu, thuật ngữ Viết tắt GIS Band 1,2… Ý nghĩa, mô tả Geographic Information System - Hệ thống thông tin địa lý Kênh ảnh 1, kênh ảnh 2, … Pixel Điểm ảnh VAST Viện hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt nam DEM Digital Elevation Model - Mô hình số hóa độ cao GCP Ground Control Point - Điểm kiểm soát mặt đất Chương TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu đề tài Cùng với phát triển công nghệ thông tin khoa học vũ trụ, viễn thám ngày quan tâm sâu rộng Hình ảnh trái đất vệ tinh chụp lại, xử lý phục vụ cho mục đích khoa học đời sống Trong phải kể đến lĩnh vực an ninh quốc phòng, cảnh báo cháy rừng, động đất, sóng thần, cứu hộ cứu nạn, tìm kiếm hải, quản lý không phận,… Để thực nhiệm vụ công việc xử lý ảnh vệ tinh đặt lên hàng đầu vấn đề then chốt giúp giải toán liên quan Hiện nay, giới có nhiều loại vệ tinh, loại vệ tinh lại có cảm biến khác chụp cho ảnh vệ tinh khác số lượng kênh ảnh, dải phổ, độ phân giải, kích thước ảnh Chẳng hạn ảnh SPOT, LandSat, Aster, QuickBird, MODIS, Tính cấp thiết đề tài: Hiện nay, giới có nhiều nghiên cứu trích xuất thông tin nước nhiều loại ảnh vệ tinh thực cách khoảng 20 năm Các loại ảnh vệ tinh chủ yếu nghiên cứu trích xuất thông tin nước gồm SPOT, LandSat, MODIS, IKONOS, Các phương pháp trích xuất hay gọi phương pháp giải đoán hình ảnh gồm hai loại: trích xuất mắt trích xuất số Phương pháp trích xuất mắt sử dụng mắt với dụng cụ quang học kính lúp, máy lập thể, máy tổng hợp màu để xác định đối tượng Phương pháp trích xuất số phân làm hai loại: loại sử dụng công cụ phần mềm chuyên dụng loại tự lập trình để xây dựng phần mềm trích xuất Hiện nay, phương pháp sử dụng phần mềm chuyên dụng phổ biến, nhiên phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn phần mềm xử lý ảnh vệ tinh hầu hết nước ngoài, không áp dụng cho tất loại ảnh vệ tinh ảnh VNREDSat-1 ví dụ Phương pháp trích xuất mắt gặp nhiều khó khăn khả mắt người bị giới hạn, phương pháp lại phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm người giải đoán nên kết thu khác người giải đoán nhiều ảnh thời gian ngắn Ngược lại, phương pháp trích xuất số ưu việt phương pháp trích xuất mắt tốc độ trích xuất thông tin, khối lượng trích xuất, tính hiệu độ tin cậy cao Hiện nay, nước có nghiên cứu trích xuất thông tin nước ảnh POST5, ảnh Landsat7 Tuy nhiên, ảnh VNREDSat-1 chưa có nghiên cứu công bố phương pháp tự động trích xuất thông tin nước Trong đó, VNREDSat-1 vệ tinh Việt nam, chụp hình ảnh trái đất vào tháng năm 62 KẾT LUẬN Luận văn hệ thống hóa số vấn đề lý thuyết viễn thám, tiền xử lý ảnh vệ tinh, giới thiệu số thuật toán trích xuất thông tin nước ảnh vệ tinh Việt nam giới Từ lựa chọn giải pháp tốt để trích xuất thông tin nước ảnh VNREDSat-1, phương pháp sử dụng định dựa phân tích giá trị đường phổ qua kênh ảnh kết hợp phân tích tính toán đặc điểm không gian liên quan Thuật toán trích xuất thông tin nước đạt kết khả quan, đáng tin cậy, áp dụng kết vào thực tế Sau số nét mà luận văn giải Luận văn làm sáng tỏ viễn thám, ảnh vệ tinh, tiền xử lý ảnh vệ tinh Luận văn giới thiệu số giải pháp khác để trích xuất thông tin nước nước giới để tìm phương pháp trích xuất thông tin nước phù hợp cho ảnh vệ tinh đa phổ VNREDSat-1 đạt độ tin cậy cao Cuối cùng, luận văn trình bày thuật toán trích xuất thông tin nước từ ảnh VNREDSat-1, đưa kết ảnh vệ tinh thông tin nước với độ tin cậy cao, ứng dụng vào thực tế Sau đó, thực chuyển đổi liệu ảnh kết thông tin nước thu từ ảnh VNREDSat-1 dạng Raster sang liệu ảnh Vector để thuận lợi cho việc đo đạc tất thông tin nước ảnh theo yêu cầu người sử dụng Công việc nghiên cứu tương lai Mặc dù việc trích xuất thông tin nước ảnh vệ tinh đa phổ VNREDSat-1 có độ phân giải 10 m có kết tốt Khi ảnh vệ tinh có độ phân giải cao kết trích xuất thông tin nước rõ hơn, đáng tin cậy Trong tương lai, tác giả dự kiến xây dựng giao diện tương tác Client - Server để trích xuất thông tin nước thông tin đối tượng khác theo yêu cầu từ phía Client, áp dụng cho nhiều loại ảnh vệ tinh Trong đó, người sử dụng (phía Client) dùng chuột để chọn khu vực cần nghiên cứu đồ thiết lập yêu cầu trích xuất thông tin, Server kiểm tra điều kiện hợp lệ Client để thực trích xuất thông tin trả kết cho phía Client Ứng dụng cho phép lấy mẫu tự động phân tích mẫu đối tượng cần nghiên cứu để thiết lập ngưỡng cần thiết cho việc trích xuất thông tin theo yêu cầu 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (1999), Nhập môn xử lý ảnh số, Nhà xuất Khoa học kỹ thuật Nguyễn Ngọc Thạch (2005), Giáo trìnhCơ sở viễn thám, Đại học Khoa học tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà nội Thông tư (2015), Quy định kỹ thuật sản xuất ảnh viễn thám quang học độ phân giải cao siêu cao để cung cấp đến người sử dụng, số 10/2015/TT-BTNMT Bộ Tài nguyên Môi trường, ngày 25/3/2015 Tiếng Anh Canada Centre for Remote Sensing (2002), Fundamentals of Remote Sensing Cao Kai (2006), The Study of Automatically Extracting Water Information in City Zone Based On SPOT5 Image, 0-7803-9510-7/06/$20.00 © 2006 IEEE Dongchuan Wang (2009), The Extraction of Water Information Based on SPOT5 Image Using Object-oriented Method, Tianjin Institute of Urban Construction, Tianjin, China, 300384 Gonzalez Woods & Eddins-2, Digital Image Processing using Matlab, pp 12-14 Erik Westra (2010), Python Geospatial Development FREDrik Lundh & Matthew Ellis (2012), Python Imaging Library Overview 10 Jan Erik Solem (2012), Programming Computer Vision with Python 11 Matthew Ellis, Python Imaging Library Overview, FREDrik Lundh 12 Nguyen Dinh Duong (2012), Water body extraction from multispectral image by spectral pattern analysis, International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XXXIX-B8 13 Rajiv Kumar Nath & S K Deb, Water-Body Area Extraction from High Resolution SatelliteImages-An Introduction, Review, and Comparison, International Journal of Image Processing (IJIP), Volume (3): Issue (6) 14 Rodrigo Bruno ZANIN, Erico Fernando de Oliveira MARTINS, Aluir Porfírio DAL POZ(2013), Automatic extraction of river in satellite images using geometric active contours 15 Technical information (2003), Spot satellite technique data, Image spot Cnes 2003 – Distribution Spot Image 16 Technical information (2013), VNREDSAT-1 DIMAP product data-sheet 64 Website 17 http://www.tankonyvtar.hu/hu/tartalom/tamop425/0033_SCORM_MFGGT218EN/sco_01_02.scorm 18 http://pythonvision.org/basic-tutorial 19 www.numpy.org 20 www.gdal.org 21 http://matplotlib.org 22 http://www.diahai.com.vn/vi/cong-nghe/cong-nghe-vien-tham.html 23 http://www.vast.ac.vn/ 24 http://www.vast.ac.vn/ban-tin-vnredsat1/2456-ban-tin-tinh-hinh-hoat-dong-cua-vetinh-vnredsat-1-tu-06-8-2015-den-06-9-2015 25 http://www.seos-project.eu/modules/classification/classification-c00-p05.html 26 https://vi.wikipedia.org/wiki/Hồ_Tây 27 http://hanoi.ws/diem-den/khu-sinh-thai-cong-vien/item/413-huyền-thoại-về-hồtây.html 28 https://vi.wikipedia.org/wiki/Hồ_Bảy_Mẫu 29 http://soxaydung.hanoi.gov.vn/c3s576p1/vi-VN/Du-an-cai-tao-ho-Bay-Mau-s?-v?dich-dung-hen 30 https://vi.wikipedia.org/wiki/Hồ_Hoàn_Kiếm 31 http://www.nxbhanoi.com.vn/chi_tiet_tin/tabid/204/cateID/4/artilceID/13854/language /vi-VN/Default.aspx 65 PHỤ LỤC Cài đặt Python thư viện, công cụ liên quan: a Cài đặt ngôn ngữ lập trình Python 2.7 - Tải Python miễn phí http://www.python.org - Cài đặt Python lên máy - Thiết lập biến môi trường cho Python Hình 5.9 Hình 5.10 Thiết lập biến môi trường cho Python b Cài đặt thư viện liên quan: Cài đặt thư viện Numpy: Tải thư viện Numpy https://pypi.python.org/pypi/numpy Lựa chọn numpy-1.7.1.win32-py2.7.exe (md5) Chạy file numpy-1.7.1.win32-py2.7.exe xuất giao diện Hình 5.10 66 Hình 5.11 Cài đặt thư viện Numpy Hệ thống tự động tìm thư mục cài đặt Python27 máy tính để cài thư viện PIL vào đường dẫn C:\Python27\Lib\site-packages\ (trường hợp Python cài ổ C:\ Kiểm tra cài đặt thành công: Nếu thư mục Numpy xuất đường dẫn sau: C:\Python27\Lib\site-packages\numpy trình cài đặt thành công Cài đặt thư viện Matplotlib - 1.3.0: Thư viện Matplotlib dùng để hiển thị kết trình chiếu lên hình dạng khung nhìn, thuận tiện cho việc kiểm tra kết trực quan, nhanh chóng Tải cài thư viện Matplotlib – 1.3.0 website http://matplotlib.org/ Chạy tệp cài đặt matplotlib-1.3.0.win32-py2.7.exe xuất giao diện Hình 5.11 67 Hình 5.12 Cài đặt thư viện Mathplotlib Các thư viện hỗ trợ khác gồm: os, sys, time, math c Cài đặt công cụ hỗ trợ: Quantum GIS phần mềm máy tính để bàn nguồn mở GIS phổ biến biết đến QGIS QGIS phần mềm xử lý hệ thống thông tin địa lý, thao tác đồ thông tin địa lý, ảnh vệ tinh với liệu dạng raster vector Các định dạng liệu hỗ trợ bao gồm tập tin hình dạng ESRI, Geodatabases PostgreSQL / PostGIS, GRASS dựa vector raster file, GeoTIFFs Truy cập website QGIS để tải tệp cài đặt QGIS-OSGeo4W-2.10.1-1-Setupx86.exe địa http://www.qgis.org/en/site/ Trong luận văn này, QGIS sử dụng để cắt lấy mẫu đối tượng cần nghiên cứu, hiển thị ảnh vệ tinh, kiểm tra thông tin liên quan đến ảnh vệ tinh trước sau trích xuất thông tin nước ArcMap 10.2 gói phần mềm ArcGIS 10.2 Luận văn sử dụng ArcMap 10.2 để chuyển đổi file liệu kết (đã trích xuất thông tin nước) từ dạng Raster sang dạng Vector, phân thành hai lớp thông tin gồm lớp thông tin nước lớp khác thông tin nước ảnh kết để từ tính diện tích cho hồ nước vùng nghiên cứu phục vụ đánh giá kết trích xuất định lượng ứng dụng cho việc tính toán diện tích, chu vi cụm thông tin nước ảnh kết 68 d Quá trình lấy mẫu số đối tượng: Việc lấy mẫu đối tượng tuân thủ theo nguyên tắc lấy mẫu vùng ảnh đặc trưng cho đối tượng hạn chế tối đa việc lấy mẫu nhầm sang vùng biên đối tượng kế cận Hình 5.12 minh họa trình lấy mẫu đối tượng Nước lục địa Hình 5.13 minh họa trình lấy mẫu đối tượng Đường Hình 5.14 mô tả trình lấy mẫu nước Sông Hồng Hình 5.13 Qúa trình lấy mẫu Nước lục địa Hình 5.14 Quá trình lấy mẫu Đường 69 Hình 5.15 Quá trình lấy mẫu nước Sông Hồng Các bảng sau từ Bảng 5.1 đến Bảng 5.8 bảng giá trị trích phần đầu từ mẫu đến mẫu 30 đối tượng nghiên cứu: nước Sông Hồng (SH), Nhà (Nha), Đường (Duong), Thực vật (TV), Đất (Dat), Mây (May), Nước lục địa (NLD), bóng đổ tòa nhà (BD) để mô tả cho trình lấy mẫu tính toán giá trị trung bình kênh ảnh e Thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng nghiên cứu: Sau lấy mẫu, sử dụng ngôn ngữ lập trình Python đọc mẫu liệu ảnh kênh ảnh để tìm giá trị max, mẫu ảnh, từ tính giá trị trung bình Bảng 5.3 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Nước lục địa Ten mau NLD1 NLD2 NLD3 NLD4 NLD5 NLD6 NLD7 NLD8 NLD9 NLD10 NLD11 NLD12 BLUE GREEN Min Max Average Min Max Average Min 67 94 78.53 90 120 103.155 125 79 74 74 79 75 77 75 75 74 72 74 73 80 77 76 80 77 79 75 76 76 74 75 76 79.5 75.5 75 79.5 76 78 75 75.5 75 73 74.5 74.5 104 100 100 103 98 102 99 99 98 96 97 97 105 103 102 104 100 105 100 100 100 98 99 100 104.5 101.5 101 103.5 99 103.5 99.5 99.5 99 97 98 98.5 137 131 132 135 132 135 134 133 132 130 132 130 RED NIR Max Average Min Max Average 150 136.45 62 134 78.275 138 134 134 138 133 137 134 134 134 133 134 134 137.5 132.5 133 136.5 132.5 136 134 133.5 133 131.5 133 132 80 72 72 78 74 75 70 76 75 70 72 69 81 77 76 80 78 79 71 80 78 73 75 73 80.5 74.5 74 79 76 77 70.5 78 76.5 71.5 73.5 71 70 NLD13 NLD14 NLD15 NLD16 NLD17 NLD18 NLD19 NLD20 NLD21 NLD22 NLD23 NLD24 NLD25 NLD26 NLD27 NLD28 NLD29 NLD30 … 71 71 72 72 72 71 71 76 75 74 75 76 74 75 75 76 74 74 73 73 75 74 76 72 73 78 76 77 78 76 76 76 78 77 75 77 72 72 73.5 73 74 71.5 72 77 75.5 75.5 76.5 76 75 75.5 76.5 76.5 74.5 75.5 94 95 96 97 96 96 96 100 99 99 99 98 98 97 98 99 97 97 97 97 99 99 99 98 97 102 101 100 102 100 99 98 102 100 98 100 95.5 96 97.5 98 97.5 97 96.5 101 100 99.5 100.5 99 98.5 97.5 100 99.5 97.5 98.5 130 129 131 131 130 131 130 133 132 132 132 133 132 131 132 133 131 132 132 132 133 132 133 133 131 136 133 134 134 134 133 132 134 134 133 133 131 130.5 132 131.5 131.5 132 130.5 134.5 132.5 133 133 133.5 132.5 131.5 133 133.5 132 132.5 68 70 69 70 69 68 69 74 69 65 66 70 67 68 65 68 67 69 72 73 72 73 75 69 72 77 70 67 69 72 71 70 67 71 72 73 70 71.5 70.5 71.5 72 68.5 70.5 75.5 69.5 66 67.5 71 69 69 66 69.5 69.5 71 Bảng 5.4 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Sông Hồng Ten mau SH1 SH2 SH3 SH4 SH5 SH6 SH7 SH8 SH9 SH10 SH11 SH12 SH13 SH14 SH15 SH16 SH17 SH18 SH19 SH20 SH21 BLUE GREEN RED NIR Min Max Average Min Max Average Min Max Average Min Max Average 105 129 115.59 122 147 133.025 107 117 116 114 111 111 116 116 115 115 116 115 118 117 115 114 112 112 114 112 116 111 125 123 121 118 117 118 122 117 120 120 119 123 123 121 117 118 117 117 116 121 133 140 138 139 136 136 134 139 135 137 137 138 137 138 137 132 134 135 136 134 137 128.5 136 135 135.5 133.5 132.5 132.5 136 133.5 134.5 134.5 135.5 134.5 136 134.5 131 132.5 133 133.5 131 135.5 109 121 119.5 117.5 114.5 114 117 119 116 117.5 118 117 120.5 120 118 115.5 115 114.5 115.5 114 118.5 124 132 132 132 131 129 131 133 132 132 132 133 132 134 132 130 131 131 131 128 134 137 160 139 149 148 147 144 143 150 148 151 149 150 150 149 149 147 143 147 146 148 144 149 146 156 154 153 150 150 153 155 155 155 155 154 154 154 154 148 151 152 152 148 154 148.69 142.5 152.5 151 150 147 146.5 151.5 151.5 153 152 152.5 152 151.5 151.5 150.5 145.5 149 149 150 146 151.5 62 136 65 68 66 73 70 71 84 76 83 74 71 70 74 68 72 72 65 65 69 78 79 76 81 78 83 84 80 87 83 86 81 77 76 79 73 80 77 73 71 77 92 84 81.425 70.5 74.5 72 78 77 75.5 85.5 79.5 84.5 77.5 74 73 76.5 70.5 76 74.5 69 68 73 85 81.5 71 SH22 SH23 SH24 SH25 SH26 SH27 SH28 SH29 SH30 … 117 114 118 116 116 114 114 113 111 121 118 124 120 119 117 117 117 116 119 116 121 118 117.5 115.5 115.5 115 113.5 133 134 138 132 133 129 132 132 129 138 137 143 136 138 133 135 135 133 135.5 135.5 140.5 134 135.5 131 133.5 133.5 131 148 149 153 147 148 143 146 146 142 155 154 160 152 152 148 151 150 148 151.5 151.5 156.5 149.5 150 145.5 148.5 148 145 82 76 86 86 77 79 75 77 75 86 81 92 91 85 85 80 83 80 84 78.5 89 88.5 81 82 77.5 80 77.5 Bảng 5.5 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng đối tượng Nhà Ten mau NHA1 NHA2 NHA3 NHA4 NHA5 NHA6 NHA7 NHA8 NHA9 NHA10 NHA11 NHA12 NHA13 NHA14 NHA15 NHA16 NHA17 NHA18 NHA19 NHA20 NHA21 NHA22 NHA23 NHA24 NHA25 NHA26 NHA27 NHA28 NHA29 NHA30 … BLUE Min Max Average 109 205 153.795 120 168 144 109 205 157 129 184 156.5 131 193 162 120 179 149.5 137 166 151.5 137 169 153 125 172 148.5 133 190 161.5 146 181 163.5 140 172 156 129 177 153 145 167 156 118 163 140.5 138 179 158.5 137 193 165 138 201 169.5 137 171 154 135 178 156.5 127 184 155.5 141 172 156.5 141 172 156.5 125 176 150.5 143 169 156 122 157 139.5 134 175 154.5 135 174 154.5 137 167 152 137 172 154.5 133 173 153 GREEN Min Max Average 125 179 146.045 129 130 137 138 130 133 140 134 132 135 144 143 137 130 135 133 133 131 135 136 136 136 135 141 137 136 136 135 136 130 157 178 166 179 173 153 159 159 162 164 169 168 168 157 154 160 170 162 158 164 162 162 155 155 171 157 157 154 162 158 143 154 151.5 158.5 151.5 143 149.5 146.5 147 149.5 156.5 155.5 152.5 143.5 144.5 146.5 151.5 146.5 146.5 150 149 149 145 148 154 146.5 146.5 144.5 149 144 RED NIR Min Max Average Min Max Average 147 197 168.45 157 322 203.655 147 147 160 157 151 158 160 154 154 158 163 167 163 155 157 159 157 155 159 156 155 155 160 165 159 161 159 156 163 158 177 192 184 197 179 174 179 177 177 178 188 189 186 178 175 176 187 185 177 182 179 179 179 177 184 189 180 180 188 180 162 169.5 172 177 165 166 169.5 165.5 165.5 168 175.5 178 174.5 166.5 166 167.5 172 170 168 169 167 167 169.5 171 171.5 175 169.5 168 175.5 169 201 214 209 171 184 194 188 181 191 196 181 182 186 183 186 185 184 186 187 183 180 180 175 193 181 183 166 180 177 168 245 322 259 249 245 219 214 256 245 246 244 241 220 265 253 237 270 213 230 248 240 240 225 232 204 219 252 215 218 211 223 268 234 210 214.5 206.5 201 218.5 218 221 212.5 211.5 203 224 219.5 211 227 199.5 208.5 215.5 210 210 200 212.5 192.5 201 209 197.5 197.5 189.5 72 Bảng 5.6 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Đường Ten mau Duong1 Duong2 Duong3 Duong4 Duong5 Duong6 Duong7 Duong8 Duong9 Duong10 Duong11 Duong12 Duong13 Duong14 Duong15 Duong16 Duong17 Duong18 Duong19 Duong20 Duong21 Duong22 Duong23 Duong24 Duong25 Duong26 Duong27 Duong28 Duong29 Duong30 … BLUE GREEN RED NIR Min Max Average Min Max Average Min Max Average Min Max Average 117 183 146.76 135 185 157.315 157 202 176.22 144 328 201.84 125 145 142 147 138 140 137 138 129 132 136 136 134 136 141 136 136 134 140 132 144 131 134 137 148 148 147 144 149 148 157 169 165 160 150 153 149 148 149 149 141 141 150 141 151 149 151 152 153 146 153 144 144 145 155 154 162 154 158 158 141 157 153.5 153.5 144 146.5 143 143 139 140.5 138.5 138.5 142 138.5 146 142.5 143.5 143 146.5 139 148.5 137.5 139 141 151.5 151 154.5 149 153.5 153 141 155 158 157 151 153 146 151 147 148 148 149 151 146 153 152 151 152 156 145 152 143 149 148 157 157 157 155 158 158 160 169 172 168 159 161 157 159 163 156 151 153 161 150 159 157 159 161 165 158 162 156 153 155 161 161 168 163 166 166 150.5 162 165 162.5 155 157 151.5 155 155 152 149.5 151 156 148 156 154.5 155 156.5 160.5 151.5 157 149.5 151 151.5 159 159 162.5 159 162 162 165 174 175 182 179 177 177 168 166 163 164 164 166 170 166 165 162 167 168 167 176 167 165 177 179 180 182 183 181 181 181 190 191 194 186 185 183 177 182 173 171 172 179 174 176 175 177 178 186 178 181 177 174 180 191 188 186 186 188 190 173 182 183 188 182.5 181 180 172.5 174 168 167.5 168 172.5 172 171 170 169.5 172.5 177 172.5 178.5 172 169.5 178.5 185 184 184 184.5 184.5 185.5 160 178 182 162 156 166 158 178 185 180 168 173 178 149 196 195 195 199 199 186 169 144 174 158 167 166 166 167 171 181 236 231 229 272 187 172 177 248 240 273 250 258 280 156 255 266 279 278 282 241 208 161 244 165 185 176 174 180 190 192 198 204.5 205.5 217 171.5 169 167.5 213 212.5 226.5 209 215.5 229 152.5 225.5 230.5 237 238.5 240.5 213.5 188.5 152.5 209 161.5 176 171 170 173.5 180.5 186.5 Bảng 5.7 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Thực vật Ten mau TV1 TV2 TV3 TV4 TV5 BLUE GREEN RED NIR Min Max Average Min Max Average Min Max Average Min Max Average 80 113 93.0833 116 145 130.667 131 153 141.73 140 465 337.883 85 84 85 87 87 100 97 100 113 100 92.5 90.5 92.5 100 93.5 125 122 120 122 121 136 134 133 138 129 130.5 128 126.5 130 125 131 133 132 142 140 138 139 139 153 145 134.5 136 135.5 147.5 142.5 293 273 281 214 267 389 386 379 432 327 341 329.5 379 323 297 73 TV6 TV7 TV8 TV9 TV10 TV11 TV12 TV13 TV14 TV15 TV16 TV17 TV18 TV19 TV20 TV21 TV22 TV23 TV24 TV25 TV26 TV27 TV28 TV29 TV30 … 83 92 86 87 86 90 80 84 83 88 87 85 87 91 90 89 91 91 90 86 97 93 91 89 93 106 100 95 95 90 100 96 90 99 92 103 93 94 100 98 99 97 99 92 99 106 103 98 96 98 94.5 96 90.5 91 88 95 88 87 91 90 95 89 90.5 95.5 94 94 94 95 91 92.5 101.5 98 94.5 92.5 95.5 121 126 128 129 127 134 120 124 116 124 127 127 126 131 131 124 129 130 132 132 140 130 129 128 130 137 132 131 140 133 140 133 133 125 133 135 136 133 135 135 134 135 133 134 134 145 132 136 133 138 129 129 129.5 134.5 130 137 126.5 128.5 120.5 128.5 131 131.5 129.5 133 133 129 132 131.5 133 133 142.5 131 132.5 130.5 134 138 142 137 140 139 141 139 139 137 140 140 139 139 141 141 142 140 141 139 138 143 138 140 140 142 151 149 142 145 142 145 144 143 146 145 147 145 143 146 145 146 144 143 141 147 148 141 142 141 146 144.5 145.5 139.5 142.5 140.5 143 141.5 141 141.5 142.5 143.5 142 141 143.5 143 144 142 142 140 142.5 145.5 139.5 141 140.5 144 256 302 357 336 381 317 282 287 214 249 236 373 242 305 281 242 307 313 367 140 286 288 302 318 284 441 371 403 421 415 396 420 442 367 388 387 465 363 336 364 374 383 369 445 399 366 328 337 357 332 348.5 336.5 380 378.5 398 356.5 351 364.5 290.5 318.5 311.5 419 302.5 320.5 322.5 308 345 341 406 269.5 326 308 319.5 337.5 308 Bảng 5.8 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Đất Ten mau BLUE GREEN RED NIR Min Max Average Min Max Average Min Max Average Min Max Average 126 176 143.537 134 166 145.204 147 170 156.59 211 293 246.574 Dat1 Dat2 Dat3 Dat4 Dat5 Dat6 Dat7 Dat8 Dat9 Dat10 Dat11 Dat12 Dat13 Dat14 135 140 135 138 139 140 143 141 140 145 145 140 134 135 143 151 143 144 145 146 152 145 145 148 151 143 138 147 139 145.5 139 141 142 143 147.5 143 142.5 146.5 148 141.5 136 141 142 144 142 141 143 144 143 143 142 147 146 144 141 138 148 154 145 145 148 147 147 146 146 150 148 147 144 146 145 149 143.5 143 145.5 145.5 145 144.5 144 148.5 147 145.5 142.5 142 157 156 156 154 156 156 154 155 153 156 157 156 154 152 162 162 160 158 159 158 156 156 157 159 159 160 156 159 159.5 159 158 156 157.5 157 155 155.5 155 157.5 158 158 155 155.5 211 223 231 229 239 270 243 236 235 276 271 229 242 217 231 254 239 252 250 278 277 247 246 290 281 244 252 243 221 238.5 235 240.5 244.5 274 260 241.5 240.5 283 276 236.5 247 230 74 Dat15 Dat16 Dat17 Dat18 Dat19 Dat20 Dat21 Dat22 Dat23 Dat24 Dat25 Dat26 Dat27 … 138 159 157 135 152 143 134 134 134 132 143 126 135 142 170 176 144 165 153 143 145 141 132 152 132 143 140 164.5 166.5 139.5 158.5 148 138.5 139.5 137.5 132 147.5 129 139 142 153 150 143 150 146 139 139 138 136 145 134 138 145 159 166 146 156 151 147 145 144 139 149 137 143 143.5 156 158 144.5 153 148.5 143 142 141 137.5 147 135.5 140.5 154 163 161 156 158 156 150 150 151 149 156 147 151 157 167 170 160 166 160 155 155 157 151 159 150 154 155.5 165 165.5 158 162 158 152.5 152.5 154 150 157.5 148.5 152.5 238 256 258 220 255 261 249 222 228 231 212 214 217 265 270 268 247 273 277 293 238 240 236 239 234 238 251.5 263 263 233.5 264 269 271 230 234 233.5 225.5 224 227.5 Bảng 5.9 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Bóng đổ tòa nhà Ten mau BD1 BD2 BD3 BD4 BD5 BD6 BLUE Min Max Average 103 143 124 143 143 143 105 105 105 103 134 118.5 128 135 131.5 116 130 123 128 130 129 Min 123 153 128 123 145 140 139 GREEN Max Average 153 140.333 153 153 128 128 142 132.5 146 145.5 140 140 147 143 Min 164 175 165 164 175 173 172 RED Max Average 180 171.75 175 175 165 165 165 164.5 180 177.5 177 175 175 173.5 NIR Min Max Average 111 155 135.083 134 134 134 117 117 117 111 134 122.5 141 155 148 133 147 140 143 155 149 Bảng 5.10 Bảng thiết lập giá trị trung bình kênh ảnh đối tượng Mây Ten mau BLUE GREEN RED NIR Min Max Average Min Max Average Min Max Average Min Max Average 149 477 274.3 155 482 284.6 178 511 311.5 174 523 334.0 May1 May2 May3 May4 May5 May6 May7 May8 May9 May10 May11 May12 May13 282 235 220 181 221 223 251 163 231 205 196 196 194 335 334 310 246 286 277 311 230 282 257 270 270 282 308.5 284.5 265 213.5 253.5 250 281 196.5 256.5 231 233 233 238 283 238 230 190 234 236 262 176 238 220 206 206 207 337 341 319 272 298 289 322 241 290 268 275 275 285 310 289.5 274.5 231 266 262.5 292 208.5 264 244 240.5 240.5 246 314 263 258 220 269 259 284 202 259 245 237 237 234 369 376 347 304 331 314 349 265 310 293 299 299 310 341.5 319.5 302.5 262 300 286.5 316.5 233.5 284.5 269 268 268 272 330 266 260 236 253 287 326 221 333 260 254 254 244 387 378 358 316 323 349 384 303 376 321 325 325 343 358.5 322 309 276 288 318 355 262 354.5 290.5 289.5 289.5 293.5 75 May14 May15 May16 May17 May18 May19 May20 May21 May22 May23 May24 May25 May26 May27 May28 May29 May30 … 255 169 170 234 190 234 195 194 237 214 227 157 235 185 198 202 208 315 227 235 272 239 282 226 315 350 351 352 287 316 284 296 288 251 285 198 202.5 253 214.5 258 210.5 254.5 293.5 282.5 289.5 222 275.5 234.5 247 245 229.5 263 182 185 250 195 241 208 180 253 213 232 184 257 201 203 209 220 324 240 246 280 251 289 237 326 358 352 360 306 326 296 307 293 265 293.5 211 215.5 265 223 265 222.5 253 305.5 282.5 296 245 291.5 248.5 255 251 242.5 284 208 211 264 212 252 224 202 271 222 251 202 284 223 233 244 252 352 267 267 300 268 305 260 353 381 370 384 334 354 318 329 313 287 318 237.5 239 282 240 278.5 242 277.5 326 296 317.5 268 319 270.5 281 278.5 269.5 319 246 234 296 254 294 243 278 293 308 260 293 345 263 284 282 302 379 315 304 334 313 343 278 391 426 421 393 399 388 363 368 356 340 349 280.5 269 315 283.5 318.5 260.5 334.5 359.5 364.5 326.5 346 366.5 313 326 319 321 f Một số hình ảnh chụp trình kiểm tra thực địa Hình 5.16 minh họa kiểm tra thực địa Hồ Tây, khu vực có số nhà hàng mặt nước, đầm sen bèo Hình 5.16 Hình ảnh kiểm tra thực địa Hồ Tây 76 Hình 5.17 mô tả số hình ảnh kiểm tra thực địa Hồ Gươm, có nhiều tán xanh đổ xuống mặt hồ Hình ảnh kiểm tra thực địa Hồ Tây Hình 5.17 Hình ảnh kiểm tra thực địa Hồ Gươm Hình 5.18 mô tả số hình ảnh đường bao viền Hồ Bảy mẫu xây kè, lát đá, bóng che phủ xuống mặt hồ Hình 5.18 Hình ảnh kiểm tra thực địa Hồ Bảy mẫu [...]... residual Z 1 2 3 5 8 9 11 687932.5 6957 81. 3 700993.8 695222.8 703 311 .3 7 015 97.5 689594.4 2 317 844 2 315 309 2 314 0 91 2322684 2 318 606 2 316 9 21 2333509 10 1 2 4 5 1 120 0.388748 1. 223908 1. 23 910 5 0 .10 9004 0 .11 414 8 0.9 015 56 -1. 17538 -0.2 413 2 -0.07047 0.027578 0.045467 -0 .10 816 -0 .18 435 0.0730 41 -0.05279 -0 .14 978 -0 .14 6 21 -0. 012 74 -0. 014 84 -0 .10 908 0 .15 0968 28 12 13 14 15 16 17 19 20 21 22 23 25 26 27 28 29 30 31 32... nước khu vực thành phố trên ảnh SPOT5 bằng cây quyết định của tác giả Cao Kai Chương 4 Thuật toán trích xuất thông tin nước cho ảnh vệ tinh VNREDSat- 1 Chương này trình bày chi tiết thuật toán tự động trích xuất thông tin nước cho ảnh vệ tinh VNREDSat- 1 khu vực thành phố bằng cây quyết định Chương 5 Kết quả thực nghiệm và đánh giá Chương này trình bày kết quả trích xuất thông tin nước cho ảnh vệ tinh VNREDSat- 1. .. -1. 718 84 0 .10 0475 -0 .16 133 0 .11 0833 1. 188283 0.365526 -0.39546 -1. 574 71 -2.498 31 0 .14 817 3 0 .16 869 0.68835 1. 198626 1. 380 71 0.925452 0.684274 0.099344 0.674789 0. 017 7 31 0.366405 0.052873 -0.068 71 0.036455 -0.29956 -0 .14 174 -0 .15 417 0.4597 91 0.408968 -0.09557 -0.24048 0.0 411 69 -0 .11 337 -0.0358 -0.276 51 -0 .18 702 0. 011 415 0.336567 0 .10 1 913 0.205094 -0. 011 08 0. 019 493 -0. 013 22 -0 .15 111 -0.04578 0.044708 0.203804... ảnh vệ tinh VNREDSat- 1, thực hiện tiền xử lý ảnh vệ tinh VNREDSat- 1 từ dạng thô sang mức 2A để phục vụ cho việc lập trình trích xuất thông tin nước Chương 3 Các thuật toán tự động trích xuất thông tin nước ở Việt nam và trên thế giới Giới thiệu các thuật toán sử dụng để trích xuất thông tin nước tại Việt nam và trên thế giới, trong đó đặc biệt chú trọng đến thuật toán tự động trích xuất thông tin nước. .. pháp trích xuất thông tin nước trên ảnh vệ tinh đã được thực hiện tại Việt nam và trên thế giới Xây dựng thuật toán dựa trên cây quyết định để trích xuất thông tin nước trên ảnh vệ tinhVNREDSat -1, lưu ảnh vệ tinh chứa kết quả thông tin nước đã trích xuất vào máy tính Kết quả đạt được: Làm sáng tỏ về viễn thám, một số loại ảnh vệ tinh Giới thiệu về tiền xử lý ảnh, hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh Xây dựng... đã trích xuất được thông tin nước trên ảnh vệ tinh VNREDSat- 1 khu vực thành phố đạt độ tin cậy cao, ứng dụng được vào thực tế Thực hiện việc chuyển đổi ảnh kết quả thu được từ dạng Raster sang Vector, gán hệ tọa độ VN-2000 phục vụ đo đạc diện tích, chu vi cho bất kỳ thông tin nước trên ảnh kết quả, đối chứng ảnh kết quả với thực địa Ngoài ra, việc áp dụng thuật toán này đã trích xuất được thông tin nước. .. 70 719 5.6 704508.8 688892.5 694023 .1 693237.5 7 018 40 705095.3 693 518 .8 699835.3 692673.5 699236.3 693748.5 694660.2 699439 .1 708284.7 709247.2 704054.4 23325 41 2328488 2330398 23233 31 2328079 2326648 2 319 126 23 314 64 2336683 2333297 2332294 2337999 2338866 2345748 2350650 2349567 2348476 2342427 23438 81 40 20 18 10 20 2 41 1 21 80 39 40 260 14 6 18 0 14 0 14 0 10 0 14 0 14 0 -2.652 51 -0.85 412 -1. 718 84 0 .10 0475... Sông Hồng từ thông tin nước chung, thực vật và mây riêng biệt 1. 2 Ý nghĩa khoa học Trên thế giới đã có rất nhiều phương pháp để trích xuất thông tin nước trên ảnh vệ tinh, mỗi phương pháp đều có ưu nhược điểm và hiệu quả cũng khác nhau Việc trích xuất thông tin nước trên ảnh vệ tinh VNREDSat- 1 của Việt nam bằng phương pháp tự động là hoàn toàn mới và là cấp thiết, cần tìm kiếm giải pháp trích xuất đạt... thức mẫu và trích xuất được thông tin nước Trong các phương pháp trích xuất thông tin nước, đặc biệt phải nói đến phương pháp của Cao Kai (2006), tác giả đã đưa ra “phương pháp tự động trích xuất thông tin nước trên ảnh SPOT5 khu vực thành phố [5] dựa trên phương pháp phân tích giá trị phổ để thiết lập các đường giới hạn, so sánh giá trị tại các kênh phổ và từ đó 31 trích xuất được thông tin nước Phương... 2 013 , đánh dấu mốc lịch sử khởi đầu cho công cuộc chinh phục khoa học công nghệ viễn thám Điều đó có nghĩa rằng, chúng ta đã có công nghệ viễm thám hoàn toàn mới mẻ và việc cấp thiết cần phải làm chủ khoa học công nghệ này Chính vì lẽ đó, tôi đã mạnh dạn chọn đề tài Nghiên cứu tự động trích xuất thông tin nước cho ảnh vệ tinh VNREDSat- 1 khu vực thành phố nhằm đưa ra giải pháp tự động trích xuất thông ... đề tài Nghiên cứu tự động trích xuất thông tin nước cho ảnh vệ tinh VNREDSat- 1 khu vực thành phố nhằm đưa giải pháp tự động trích xuất thông tin nước cho ảnh vệ tinh đa phổ VNREDSat- 1, đáp ứng... 23438 81 40 20 18 10 20 2 41 21 80 39 40 260 14 6 18 0 14 0 14 0 10 0 14 0 14 0 -2.652 51 -0.85 412 -1. 718 84 0 .10 0475 -0 .16 133 0 .11 0833 1. 188283 0.365526 -0.39546 -1. 574 71 -2.498 31 0 .14 817 3 0 .16 869 0.68835 1. 198626... thám, ảnh vệ tinh Nghiên cứu tiền xử lý ảnh vệ tinh Nghiên cứu số phương pháp trích xuất thông tin nước ảnh vệ tinh thực Việt nam giới Xây dựng thuật toán dựa định để trích xuất thông tin nước ảnh