- SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH VENUS. - Giới thiệu tổng quan về viễn thám và dữ liệu viễn thám...1. - Nguyên lý thu nhận dữ liệu viễn thám. - Dữ liệu vệ tinh Venus...16. - Giới thiệu tổng quan vệ tinh Venus. - Đặc trưng cơ bản và định dạng ảnh vệ tinh Venus:...17. - Các phương pháp phân loại lớp phủ đô thị. - VIỆT NAM SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH VENUS...31. - Tiền xử lý dữ liệu. - Trích xuất dữ liệu khu vực Hà Nội. - Đánh giá phân loại lớp phủ cho thủ đô Hà Nội – Việt Nam sử dụng ảnh vệ tinh Venus. - Xây dựng bộ dữ liệu học và kiểm tra với ảnh Venus đơn. - Bảng 1.2 Đặc điểm ảnh vệ tinh Venus...18. - Bảng 3.1 Thống kê tập dữ liệu ảnh Venus...32. - Bảng 3.4 Tập điểm mẫu dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra...40. - bên dưới)7 Hình 1.5 Vệ tinh địa tĩnh và Vệ tinh quỹ đạo cực. - Hình 1.7 Độ phân giải về không gian của ảnh vệ tinh...11. - Hình 1.8 Độ phân giải phổ của ảnh vệ tinh...12. - Hình 1.10 Ảnh vệ tinh Venus...17. - Nghiên cứu về cách áp dụng phương pháp phân lớp ảnh vệ tinh Venus, sử dụng các thuật toán phân lớp để phân lớp phủ đô thị cho thủ đô Hà Nội năm 2018 và tính toán độ chính xác cho kết quả đạt được. - Phát triển thêm hướng nghiên cứu kết hợp ảnh vệ tinh Venus (composite) để phân lớp. - Thu thập và phân loại tập dữ liệu để phân loại lớp phủ đô thị cho ảnh ảnh Venus kết hợp, đưa ra bản đồ phân lớp phủ đô thị và đánh giá độ chính xác so với phân lớp ảnh đơn.. - Giới thiệu tổng quan về viễn thám và dữ liệu viễn thám 2.1. - Dữ liệu viễn thám có thể được sử dụng trong các lĩnh vực: nông nghiệp, lâm nghiệp, địa chất, thủy văn, giám sát về độ phủ của đất, biển,…. - Dữ liệu viễn thám cung cấp nhiều thông tin quan trọng trong nhiều ứng dụng giám sát như xử lý ảnh, phát hiện biến đổi và phân loại lớp phủ. - Các dữ liệu ảnh vệ tinh phổ biến, dễ dàng tiếp cận và truy cập qua các ứng dụng bản đồ nổi tiếng như Google Earth, Bing Maps. - Các ảnh vệ tinh và dữ liệu viễn thám thu thập được bao gồm các dải quang phổ, thông tin không gian và thời gian. - Bên cạnh đó, dữ liệu viễn thám còn có thể được sử dụng trong việc xây dựng bản đồ về phá rừng, xác định sự tăng trưởng hay suy giảm loài vật, lập bản đồ về cháy rừng. - Trong địa chất, hình ảnh vệ tinh có thể được sử dụng để lập bản đồ cấu trúc và phân tích địa hình.. - Hiện nay có rất nhiều bộ cảm biến dữ liệu viễn thám được chế tạo để phục vụ cho nhiều mục đích sử dụng khác nhau. - Người ta có thể sử dụng các vệ tinh nhân tạo để thu phát các ảnh viễn thám. - Hình 1.1 Quá trình thu nhận dữ liệu trong viễn thám. - Sau đó là quá trình truyền, nhận, xử lý và chuyển đổi năng lượng bức xạ thành dữ liệu ảnh. - D: Vệ tinh. - Trong không trung, cảm biến của vệ tinh sẽ ghi nhận các chùm tia phản xạ lại. - Sau đó là tiến trình truyền tải, thu nhận, xử lý và chuyển đổi năng lượng bức xạ vào dữ liệu ảnh. - Hình 1.5 Vệ tinh địa tĩnh và Vệ tinh quỹ đạo cực. - Hình 1.7 Độ phân giải về không gian của ảnh vệ tinh. - Hình 1.8 Độ phân giải phổ của ảnh vệ tinh. - Ví dụ: Với ảnh vệ tinh Venus là 2 ngày. - Bảng 1.1 Bảng so sánh một số đặc tính của các ảnh vệ tinh. - STT Tên ảnh vệ tinh. - Cũng có thể hiểu đó là những thách thức trong phân lớp phủ ở mức mở rộng toàn cầu bao gồm: có nhiều loại độ phủ của đất, do thiếu dữ liệu thực địa.. - (1) Xiaoping Zhang đã sử dụng dữ liệu ảnh Landsat để giám sát tự động bề mặt không thấm nước ở đảo Zhoushan từ 2006-2011 và đạt được độ chính xác khoảng 86-88%.. - (2) Mẫn Đức Chức đã thực hiện composite ảnh sử dụng dữ liệu ảnh Landsat8 trong 3 năm từ 2014-2016 để đưa ra bản đồ che phủ đất tốt nhất đạt được độ chính xác 83,91%.. - Hà Nội đang phát triển dựa trên một khu vực trung tâm và các đô thị vệ tinh. - Dữ liệu vệ tinh Venus. - Độ phân giải ảnh vệ tinh VENµS là 10m, với trường quan sát khoảng 27km. - Hình 1.10 Ảnh vệ tinh Venus. - Nguồn ảnh vệ tinh Venus (photo credit: SCIENCE, TECHNOLOGY AND SPACE MINISTRY). - Đặc trưng cơ bản và định dạng ảnh vệ tinh Venus:. - Có định dạng: VENUS L2A_DESIP2_D_V1-0.zip Dữ liệu ảnh Venus bao gồm:. - Chứa các siêu dữ liệu hình thành việc thu nhận ảnh.. - Bảng 1.2 Đặc điểm ảnh vệ tinh Venus Vệ. - Trong thực tế việc nghiên cứu, quan sát đánh giá phân lớp phủ trên bề mặt trái đất bằng các phương pháp hiện đại như kết hợp ảnh vệ tinh đã được áp dụng ở rất nhiều loại ảnh vệ tinh( Landsat, SPOT. - Ý nghĩa khoa học: Kết quả sẽ làm sáng tỏ thêm về phương pháp áp dụng kết hợp ảnh vệ tinh trong phân lớp phủ trên bề mặt trái đất nói chung và phân lớp phủ đô thị nói riêng. - Hệ thống hoá lại cách tiếp cận nghiên cứu, các bước xử lý và phân lớp ảnh vệ tinh mới như ảnh vệ tinh Venus.. - Góp phần thêm mới vào kết quả bản đồ phân lớp phủ cho kho dữ liệu nghiên cứu ảnh vệ tinh Venus.. - Phương pháp sử dụng dữ liệu viễn thám đã khắc phục được những nhược điểm đó.. - Cơ sở của dữ liệu viễn thám là phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên, có thể phân tích và thể hiện, đặc biệt có thể chia tách các vùng của các đối tượng trong lớp phủ mặt đất với các diện tích vùng riêng biệt. - Dựa trên đặc trưng phản xạ phổ của các lớp đối tượng, bằng các mô hình, phần mềm chuyên dụng, dữ liệu viễn thám được xử lý để xác định và chia tách với từng đối tượng. - Dữ liệu viễn thám đa thời gian cho phép xác định nhanh biến động lớp phủ mặt đất trong các khoảng thời gian giữa các thời điểm thu ảnh. - Hiện nay, có nhiều phương pháp tiếp cận để phân loại ảnh vệ tinh như:. - Từ dữ liệu ảnh vệ tinh có độ phân giải cao, tiến hành xử lý, giải đoán, phân loại, chiết tách các thông tin, thành lập bản đồ lớp phủ mặt đất tại các thời điểm.. - Nếu một vùng bị bao phủ bởi mây trong suốt quá trình vệ tinh bay qua, dữ liệu ghi nhận được coi như là không có gì. - Gần đây, một số lượng lớn các phương pháp kết hợp các điểm ảnh tốt nhất (Best-Available-Pixel - BAP) đã được đề xuất cho các ảnh vệ tinh cỡ vừa và lớn.. - Tác giả Ảnh vệ tinh. - Các phương pháp học máy nền tảng trong nghiên cứu phân lớp phủ Về cơ bản nhất, phân lớp phủ là một loại phân lớp dữ liệu ảnh. - Giả sử dữ liệu huấn luyện được đại diện bởi {xi, yi}, i = 1. - Tập dữ liệu. - Trong đó 吠 là biến yếu cho biết khoảng cách của mẫu dữ liệu từ siêu mặt phẳng tối ưu. - trong đó một mẫu dữ liệu đầu vào x có thể được biểu diễn là (x) trong không gian H. - mà không cần biết chính xác biểu diễn của các mẫu dữ liệu ൭ 吠 và ൭ trong không gian cao hơn. - Nó cũng có mô hình bên trong để xử lý dữ liệu đầu vào thưa. - Do đó nó có thể làm việc tốt trong nhiều trường hợp mà dữ liệu ảnh bị thiếu do mây. - NAM SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH VENUS. - Dữ liệu của GEE được tổng hợp từ rất nhiều nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh công cộng từ NASA, NOAA, ESA và các dữ liệu khác. - GEE tận dụng hệ thống tính toán được tối ưu hóa cho xử lý song song dữ liệu địa không gian. - Earth Engine kết hợp với Google Fusion Tables, là một cơ sở dữ liệu dựa trên web có hỗ trợ dữ liệu địa lý (points, lines, polygons).. - Các chức năng chủ yếu xoay quanh thao tác với hai loại dữ liệu. - Tôi đã tiến hành tìm kiếm và tải về 37 ảnh Venus chụp Hà Nội, Việt Nam từ tháng 12 năm 2017 đến tháng 8 năm 2019 để dùng làm tập dữ liệu ảnh nghiên cứu phân lớp.. - Bảng 3.1 Thống kê tập dữ liệu ảnh Venus. - Dữ liệu sử dụng đất từ Cục Tài nguyên và Môi trường Hà Nội được sử dụng để đào tạo và kiểm tra việc lựa chọn dữ liệu. - Điều này được thực hiện riêng cho dữ liệu đào tạo và thử nghiệm. - Và các bộ dữ liệu này được đảm bảo chia sẻ không cùng một điểm trên mặt đất [3].. - Tỷ lệ phủ đô thị tham chiếu đến dữ liệu trong Niên giám thống kê tóm tắt đến hết năm 2017 đạt 33.851% so với tổng diện tích Hà Nội( 11369 ha/ 335859 ha).. - Bảng 3.3 Tập điểm mẫu dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra. - Dữ liệu sau khi phân nhãn có số liệu như bảng 3.4 sau.. - Bảng 3.4 Tập điểm mẫu dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra Dữ liệu huấn luyện Dữ liệu kiểm tra. - Hình 3.7 Ảnh đại diện cho DOY 315 với tổ hợp màu giả đô thị (Kênh 5-4-7) Tôi đã tiếp tục sử dụng tập dữ liệu như ở mục 3.1 để thực hiện phân lớp ảnh Venus sau khi kết hợp.. - Bảng 3.5 Tập điểm mẫu dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra Dữ liệu huấn luyện Dữ liệu kiểm tra. - Dựa trên tọa độ của các tập dữ liệu điểm mẫu, giá trị điểm ảnh tại tất cả các kênh ảnh của ảnh kết hợp sẽ được ghi thành các file với định dạng csv. - Các file này sẽ là tập dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm thử dùng trong quá trình phân loại lớp phủ sau đó.. - Bên cạnh đó, việc sử dụng hình ảnh vệ tinh quang học rất dễ bị ảnh hưởng bởi những tác động của mây.. - Đặc biệt, tôi đã trình bày các bước thực hiện để thu thập các ảnh Venus từ kho dữ liệu ảnh của TheIA.. - Từ các bức ảnh kết hợp ít mây này, kết hợp với tập dữ liệu điểm mẫu đã thực địa tại thủ đô Hà Nội-Việt Nam, quá trình phân loại lớp phủ đô thị được thực hiện. - Bên cạnh đó, vẫn có những vấn đề còn tồn tại trong quá trình phân loại lớp phủ đô thị cho thủ đô Hà Nội-Việt Nam như: số lượng ảnh chụp được còn, tập dữ liệu huấn luyện và kiểm thử ghi nhận được chưa nhiều.. - Trong tương lai, tôi sẽ nghiên cứu thêm về việc xây dựng tập huấn luyện và kiểm thử nhiều hơn nữa, sử dụng kết hợp nhiều loại ảnh vệ tinh khác nhau khác như:. - Xây dựng bộ dữ liệu học và kiểm tra với ảnh vệ tinh Venus:. - Thực hiện lọc để xóa đi các dữ liệu điểm “-10000” và “-9000”
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt