Chơng 8
Các phơng pháp xử lý thông tin viễn thám

Nh phần trên đã giới thiệu, viễn thám có hai dạng t liệu chủ yếu là dạng
hình ảnh (photograph) chụp theo nguyên tác khung và hình ảnh tạo nên bằng
phơng pháp quét (image). Cả hai phơng pháp đều có thể thực hiện trên máy bay
hoặc vệ tinh.
Xử lý thông tin viễn thám cũng có hai phơng pháp cơ bản: phân tích bằng
mắt và xử lý số. Giải đoán bằng mắt (Visual Interpretation) có thể áp dụng cho cả
hai dạng t liệu, song xử lý số (Digital image Processing) thì chỉ áp dụng cho ảnh
số.
8.1. Phân tích ảnh bằng mắt (Visual Interpretation)
8.1.1. Khái niệm chung
Giải đoán bằng mắt là sử dụng mắt ngời cùng với trí tuệ để tách chiết các
thông tin từ t liệu viễn thám dạng hình ảnh. Trong vic x lý thụng tin vin thỏm
thỡ gii oỏn bng mt (visual interpretaion) l cụng vic u tiờn, ph bin nht
v cú th ỏp dng trong mi iu kin cú trang thit b t n gin n phc tp
Việc phân tích ảnh bằng mắt có thể đợc trợ giúp bằng một số thiết bị quang học
Phân tích hay gii oỏn bng mt là s dng mt thng hoc cú s tr giỳp ca
cỏc dng c quang hc t n gin n phc tp nh: kớnh lỳp, kớnh lp th, kớnh
phúng i, mỏy tng hp mu, nhằm nâng cao khả năng phân tích của mắt
ngời. Phân tích ảnh bằng mắt là công việc có thể áp dụng một cách dễ dàng trong
mọi điều kiện và có thể phục vụ cho nhiều nội dung nghiên cứu khác nhau: nghiên
cứu lớp phủ mặt đất, nghiên cứu rừng, thổ nhỡng, địa chất, địa mạo, thuỷ văn,
sinh thái, môi trờng
C s gii oỏn bng mt l a vo cỏc du hiu gii oỏn trc tip hoc
giỏn tip v chỡa khoỏ gii oỏn.
Phân tích ảnh bằng mắt là công việc tổng hợp, kết hợp nhiều thông số của
ảnh, bản đồ, tài liệu thực địa và kiễn thức chuyên môn. Dới đây là tổng hợp một
số nguyên tắc giải đoán ảnh.


diện và phân biệt một cách nhanh chóng từng đối tợng tập hợp thành một dạng

2
địa hình đặc trng. Về cấu trúc có các khái niệm: thô, mịn, đồng tâm, toả tia, vòm,
phân nhánh.
Vớ d: Cu trỳc mn c trng cho trm tớch b ri, cu trỳc thụ cho c
trng ỏ macma; cu trỳc dng di c trng cho ỏ trm tớch bin cht cao, t ó
có th phân bit c các loại đá khác nhau
- Bóng (Shadow): là phần bị che lấp, không có ánh sáng mặt trời chiếu tới
(hoặc từ nguồn chủ động), do đó không có ánh sáng phản hồi tới thiết bị thu. Bóng
thờng đợc thể hiện bằng tone ảnh đen trên ảnh đen trắng và màu xẫm đến đen
trên ảnh màu. Bóng có thể phản ánh lên độ cao của đối tợng. Bóng là yếu tố quan
trọng tạo nên cấu trúc đặc trng cho các đối tợng. Tuy nhiên bóng cũng là phần
mà thông tin về đối tợng không có hoặc rất ít, vì vậy phải bổ xung lợng thông tin
ở vùng bóng.
- Vị trí (Site): vị trí của đối tợng trong không gian địa lý của vùng nghiên
cứu là thông số rất quan trọng giúp cho ngời giải đoán có thể phân biệt đối tợng.
Rất nhiều trờng hợp cùng một dấu hiệu ảnh, song ở vị trí khác nhau lại là các đối
tợng khác nhau (đặc biệt là khi giải đoán bằng mắt, mắt ngời không phân biệt
đợc rõ các mức khác nhau của yếu tố ảnh).
Vớ d: bói bi khụng th cú sn nỳi mc dự vi c im trờn nh trụng rt
ging du hiu ca nú. Cỏc bói bi ch phõn b hai bờn b sụng sui, cú mu
sỏng; cũn bờn sn nỳi, cỏc mảng mu sỏng li l cỏc nún phúng vt, cỏc i
trt lở hoc vựng canh tỏc nng ry.
-
Mu (colour): mu ca i tng trờn nh mu gi (FCC) giỳp cho ngi
gii oỏn cú th phõn bit c nhiu i tng cú c im tone nh tng t
nh nhau trờn nh en trng. T hp mu gi thụng dng trong nh Landsat l
xanh l (blue), xanh lc(green) v (red), th hin cỏc nhúm yu t c bn l :
thc vt t mu hng n mu ,nc xanh l nht n xanh l xm, t trng,

d. Mng li thuỷ văn -sụng sui: cng l mt du hiu quan trng hng u
trong phõn tớch nh. Mng li sụng sui cú quan h rt mt thit vi dng a
hỡnh, dc lp v phong hoỏ, nn thch hc, mạng lới thỷ văn là sản phẩm quá
trình tác động của dòng nớc chảy trên mặt vơí vật chất nền,.đng thi nú cng
cho bit c im cu trỳc a cht ca khu vc.Thông qua hình ảnh của mạng lới
thuỷ văn, có thể xác định đợc thành phần và cấu tạo của vật chất. Trên ảnh viễn
thám , có thể phân tích rõ các kiểu mạng lơí thuỷ văn. Ngoài ra, cần phân tích cả
mật độ mạng lới thuỷ văn, giá trị này đợc sử dụng để xem xét mức độ chia cắt
ngang của địa hình (hình 8.2).

4

Hình 8.2: Các kiểu mạng lới thuỷ văn đặc trng phân tích từ t liệu viễn thám
Cú cỏc dng mng li thu vn c bn l:
Kiu cnh cõy Kiu song song
Kiu phõn nhỏnh Kiu vnh khuyờn
Kiu ụ mng Kiu vuụng gúc
Kiu to tia Kiu cú gúc
Kiu hng tõm Kiu bn túc
Kiu b khng ch Kiu n
Ngoi cỏc dng c bn ú ngi ta cũn chia ra cỏc dng trung gian: ỏ song
song, ỏ phõn nhỏnh; hoc cũn chia theo mt : phõn nhỏnh mt cao, mng mt
cao.
e. H thng cỏc khe nt v cỏc yu t dng tuyn(lineament):
Nhng thụng s ca h thng khe nt cn c xem xột n l: hng mt
, hỡnh dng, ln. H thng lineamemt cú th liờn quan n cỏc kiu t góy,
khe nt ln ca ỏ cng. õy l mt yu t rt quan trng xỏc nh v phõn bit
nhiu bi i tng ng thi cng l thụng s ỏnh giỏ i tng. Cũng cần
phân biệt các yếu tố dạng tuyến nhân tạo và các yếu tố dạng tuyến tự nhiên
Ví dụ về các yếu tố dạng tuyến tự nhiên: Các thung lũng hẹp chạy dài, các

LANDSAT (trờn cỏc band v trờn nh tng hp mu gi FCC) c nờu trong
bng 8.1.
Bảng 8.1: Chìa khoá giải đoán của một số đối tợng trên ảnh Landsat.
i tng Band Band Band Band
ảnh mu gi

6
4 5 6 7
BGR
( 4,5,7)
RGB
( 4,5,7)
Mõy
Sng mự
Rng
Bói c
t trng
t t
ụ th
Nc
Búng
W
W
DOR
G.R
G.R
G.R
G.R
DGR
BL

P
W
LB
LB
B
BL
W
W
G
BY
W
RP
RP
BP
BL
Ghi chỳ:
PW: trng sỏng R: ; BL: xanh l sỏng; P:
hng;
Y: vng; G: xanh lc RP: hng;
DGR: xanh ti; B: xanh l; BY: vng sỏng;
BP: xanh; BL: en W: trng.
Để chi tiết hơn, chìa khoá giải đoán đợc thành lập bao gồm đầy đủ các yếu
tố giải đoán đã nêu ở trên (Bảng 8.2)

7
Bảng 8.2: Chìa khoá giải đoán ảnh theo đấu hiệu của đối tợng trên ảnh .
Yếu tố ảnh
yếu tố địa kỹ thuật

Đối

- Phõn tớch nh: khai thỏc cỏc i tng hoc phõn tớch cỏc hin tng cú
trờn nh (phõn loi, khai thỏc,chỉnh lý )
- Thnh lp bn chuyờn : chuyn kt qu phõn tớch lờn bn cơ sở,
hon chnh h thng chỳ gii v bn .
8.1.2.5. Những vấn đề cần lu ý trong giải đoán ảnh bằng mắt
* Những vấn đề về nguyên tắc
- Bng mt thng hoc cỏc dng c quang hc t n gin n phc tp,
ngi gii oỏn cú th bng nhng kin thc thc t v kinh nghim phõn tớch
nh, cho phộp thnh lp nờn cỏc bn chuyờn mt cỏch nhanh chúng, tng
i chớnh xỏc v tin li.

8
- Công việc phân tích ảnh bằng mắt có thể áp dụng cho nhiều chuyên ngành
khác nhau, trong những những điều kiện trang thiết bị khác nhau (từ đơn giản đến
hiện đại)

91011
Hình 8.3: Quy trình phân tích ảnh bằng mắt thành lập bản đồ chuyên đề
- Phõn tớch bng mt cú th coi l mt phng phỏp ph bin nht v vn cú
th ỏp ng v vn cú th ỏp ng mc chớnh xỏc cn thit, cụng vic ú ph
thuc rt nhiu vo ngi phõn tớch nh, k c kinh nghim chuyờn mụn , kin
thc nh, kin thc bn
* Những vấn đề về kỹ thuật
Tiếp cận hệ thống trong phân tích ảnh bằng mắt

đoán .
Tổ hợp loại film và filter
Việc nghiên cứu tổ hợp film - filter để tạo thành ảnh là một công việc rất
quan trọng trong giải đoán. Trong phần đầu của chơng đã đề cập đến các cơ chế
tạo màu, lọc màu, các dải sóng và tính chất của đối tợng tự nhiên. Các thông tin
khai thác đợc từ ảnh có thể khẳng định cho tính chất của đối tợng khi kết hợp
chặt chẽ với các thông tin về film - filter. Ví dụ: màu đỏ magenta trên tổ hợp B-G-
R thì chỉ có thể đặc trng cho tính chất thực vật (liên quan đến Chlorophyl trong lá
cây).
Thông tin đa thời gian (Multitemporal data)
Các thông tin về thời vụ là rất quan trọng trong phân tích ảnh. Các thông tin
này có liên quan đến sự biến đổi tính chất ảnh của các đối tợng. Các thông tin đó
là: thời vụ gieo trồng, độ thuỷ văn, thời vụ tăng trờng của cây cối trong năm (ra
hoa, kết trái, quả chín, thu hoạch xong, lá vàng, lá rụng, mọc lá mới). Ngoài ra
một số đặc điểm khác của đối tợng cũng biến đổi theo tính mùa vụ. Ví dụ: sông
có nớc, cạn nớc, nớc sông có phù sa hay không có hoặc ít phù sa, đất khô hoặc
đất ớt
Sự thay đổi tính chất ảnh của đối tợng đợc thể hiện chủ yếu ở độ sáng và
màu sắc bị thay đổi.
Tỉ lệ ảnh là yếu tố đầu tiên cần đợc quan tâm đến trong công việc giải đoán.
Tỉ lệ ảnh có liên quan đến kích thớc của các đối tợng và độ phân giải - hay khả
năng tách biệt các đối tợng từ ảnh. Các loại tỉ lệ ảnh thông dụng (bảng 8.2).
Bảng 8.2: Bảng tỷ lệ các loại ảnh
Tỉ lệ Diện tích một ảnh
(Km x Km)
Ghi chú
- ảnh máy bay:
1 : 30000
1 : 20000
1 : 80000

4,6 x 4, 6
3,6 x 3, 6
1,4 x 1, 4

185 x 185

60 x 60
Tuỳ thuộc độ phóng từ film gốc ở
tỉ lệ
1: 3.10
6
Tuỳ thuộc độ phóng từ film gốc ở
tỉ lệ
1: 3.10
6
Xác định hệ thống phân loại (Classification System)
Xác định hệ thống phân loại trong phân tích ảnh nghĩa là xác định hệ thống
chú giải cho bản đồ hoặc sơ đồ mà ngời phân tích sẽ thiết lập từ ảnh, đây là công
việc hết sức quan trọng.
Có hai cơ sở để xác định hệ thống phân loại là:
- Chỉ tiêu phân loại của bản đồ chuyên đề gì? Tỉ lệ nào? Số đơn vị bản đồ
cần xác định?
Ví dụ: trên thế giới hay sử dụng hệ thống phân loại của Mỹ US65 cho việc
thành lập bản đồ sử dụng đất , ở Việt Nam thì dùng hệ thống của tổng cục địa
chính ( nay là Bộ tài nguyên môi trờng).
- Khả năng phân biệt các đối tợng trên ảnh.
Khái niệm đơn vị bản đồ nhỏ nhất (Minimum mapping unit - MMU) đợc áp

độ cao thờng có độ phóng đại lớn hơn (2 - 4) và có thớc thị sai. Kính loại này
đợc gọi là kính lập thể gơng (Minor Stereoscope). Loại kính lập thể có độ chính
xác cao hơn và có độ phóng đại cao hơn nhiều (2,5 - 10 lần hoặc 20 lần) đợc gọi
là kính lập thể phóng đại (Zoom Stereoscope) hoặc có thêm cả bộ phận đèn rọi
sáng (Lightable and Zoom Stereoscope) ở các bộ phận chuyên môn loại kính lập
thể thờng có gắn thêm bộ phận nắn và vẽ lên bản đồ gọi là máy lập thể phóng đại
chuyển vẽ (Stereo Zoom Transferscope). Phần tiếp theo sẽ giới thiệu về một số
thiết bị giải đoán ảnh.
Thiết bị giải đoán ảnh phục vụ các chức năng yêu cầu khi giải đoán đó là:
1)
2)
3)
Thiết bị nhìn
Thiết bị đo đạc ảnh
Thiết bị chuyển đổi

15
Các thiết bị nhìn
Mục đích của việc dùng thiết bị nhìn để tạo một ảnh nổi. Nguyên lý tạo ảnh
nổi là khi chúng ta có 2 mắt và nhìn một đối tợng không gian từ hai điểm nhìn
khác nhau. Điều đó tạo ra một nhận thức sâu về vật và hai mắt cho chúng ta khả
năng nhìn vật từ hai phía nh một ảnh nổi.
Khi hai tấm ảnh hàng không chụp phủ chồng nên nhau, điểm phủ chồng có
thể đợc nhìn từ hai vị trí khác nhau (vị trí chụp trớc và vị trí chụp sau). Bằng
việc nhìn từ hai vị trí chụp khác nhau cho phép tạo ra một ảnh nổi stereo. Hình 8.4
minh họa 2 ảnh dùng để kiểm tra kính lập thể và khả năng nhìn nổi của 1 cặp hai
ảnh khác nhau nhìn bằng 2 mắt
Hình 8.4: Kiểm tra nhìn Stereo (theo Courtesy Zeis,Inc.)
Với 2 hình ở trên, ngời giải đoán phải thử và điều tiết mắt để khả năng nhìn
lập thể đợc chính xác vị tríểtên dới theo chiều thẳng đứng của các hình có số thứ
Hình 8.6: Lới phủ đo đạc
trên không ảnh

Hình 8.7: Thiết bị số hóa tọa độ điện tử
(Theo Courtesy Numowics corp)
Hình 8.8: Thiêt bị phóng và chuyển
đổi kết quả giải đoán
Hình 8.9: Thiêt bị máy tính
video - đồ họa
- Thiết bị giải đoán ảnh vệ tinh
Dụng cụ để giải đoán thờng đơn giản nh kính lúp, còn loại dụng cụ phức
tạp hơn là máy tổng hợp màu (Color additive Viewer) dùng để tạo nên các tổ hợp
màu khác nhau từ phim đen trắng của các band phổ riêng biệt. Thông thờng, tổ
hợp màu đợc tạo nên từ 3 band phổ, song cũng có thể dùng 4 band với máy tổng
hợp màu đa phổ (Color additive viewer).
9 Đa thông tin chuyên đề lên bn c s:

18
Khi giải đoán xong, phải đa thông tin chuyên dề lên bản đồ cơ sở, yêu cầu
của bản đồ cơ sở là:
- Có các thông tin cơ bản về khu vực: địa hình, địa danh
- T l thớch hp a lờn ú cỏc thụng tin phõn tớch t nh
- H thng ta thit lp theo ta a lý tiờu chun.
- Thụng tin trờn bn c s c in vi mu sỏng nh mt nn khi v
bn chuyờn s lm ni rừ cỏc thụng tin phõn tớch t nh. Thụng thng vi
bn a hỡnh t l 1/50.000, 1/100.000, 1/250.000, nhng bn c s c
thnh lp cho phộp nõng cao chớnh xỏc ca kt qu gii đoán. Vi vic nghiờn
cu bin, cỏc hi t l 1/50.000 - 1/500.000 c xem l nhng hi c s.