Xử lý dữ liệu viễn thám

Phân tích dữ liệu từ viễn thám liên quan đến việc thực hiện một số bước nhằm trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh hoặc đo lường cảm biến. Dưới đây là một tổng quan chung về quy trình:

Xác định Khu vực Nghiên cứu: Xác định phạm vi địa lý và ranh giới của khu vực bạn muốn phân tích sử dụng dữ liệu viễn thám. Điều này có thể là một khu vực cụ thể, một thành phố, một khu rừng hoặc bất kỳ khu vực quan tâm nào khác.

Chọn Dữ liệu Viễn thám: Lựa chọn nguồn dữ liệu thích hợp dựa trên mục tiêu phân tích và đặc điểm của khu vực nghiên cứu. Các lựa chọn bao gồm hình ảnh vệ tinh, ảnh hàng không, dữ liệu LiDAR, dữ liệu radar, v.v. Cân nhắc các yếu tố như độ phân giải không gian, băng phổ, và phạm vi thời gian.
Các bạn có thể tham khảo một số bài viết của OpenGIS về các dữ liệu viễn thám:
SPOT – Thế hệ vệ tinh quan sát Trái đất – OpenGIS Việt Nam
MODIS – Giới thiệu ảnh MODIS và các ứng dụng – OpenGIS Việt Nam
Ảnh viễn thám ASTER và hướng dẫn tải ảnh ASTER GDEM – OpenGIS Việt Nam

Tiền xử lý: Trước khi phân tích, ảnh viễn thám thường cần tiền xử lý để hiệu chỉnh các vấn đề khác nhau. Các bước tiền xử lý thông thường bao gồm hiệu chỉnh khí quyển, hiệu chỉnh bức xạ, hiệu chỉnh hình học và hiệu chỉnh theo cảm biến cụ thể.

Ví dụ về ảnh Landsat TM trước (trái) và sau (phải) khi hiệu chỉnh hình học [1]

Tăng cường Hình ảnh: Tăng cường chất lượng hình ảnh để cải thiện việc diễn giải. Các kỹ thuật như kéo dãn độ tương phản, cân bằng histogram và pan-sharpening có thể được sử dụng để tăng cường các đặc điểm hình ảnh.

Giải đoán Hình ảnh: Một trong những nhiệm vụ chính trong phân tích viễn thám là giài đoán hình ảnh, bao gồm việc gán các pixel hoặc đối tượng hình ảnh vào các lớp hoặc danh mục đã được xác định trước. Điều này có thể được thực hiện thông qua giải đoán thủ công hoặc thuật toán phân loại tự động như phương pháp phân loại giám sát hoặc không giám sát.

Giải đoán thực phủ ảnh Landsat ở khu vực Karlsruhe (Đức) [2]

Trích xuất Đặc trưng: Trích xuất các đặc trưng cụ thể từ dữ liệu viễn thám có thể cung cấp thông tin quý giá cho việc phân tích tiếp theo. Điều này có thể bao gồm xác định và phân chia đối tượng, đo chỉ số thảm thực vật, tính toán nhiệt độ bề mặt đất hoặc các thông số liên quan khác.

Phát hiện Thay đổi: So sánh nhiều hình ảnh được thu thập tại các thời điểm khác nhau có thể giúp xác định các thay đổi trong khu vực nghiên cứu. Các kỹ thuật phát hiện thay đổi có thể được sử dụng để phát hiện sự thay đổi trong thực phủ, phát triển đô thị, sức khỏe thực vật hoặc các hiện tượng khác.

Thay đổi về thực phủ (land cover) ở khu vực Tanguar Haor (Bangladhesh) từ 1980 đến 2010

Phân tích Không gian: Thực hiện phân tích không gian để khám phá mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu viễn thám. Điều này có thể bao gồm việc chồng lớp dữ liệu, tính toán số liệu thống kê, thực hiện mô hình hóa không gian hoặc thực hiện nội suy không gian.

Kiểm chứng và Đánh giá Độ chính xác: Đánh giá độ chính xác của kết quả phân tích thông qua việc so sánh dữ liệu thực địa hoặc dữ liệu tham chiếu với thông tin được thu được từ viễn thám. Bước này quan trọng để đánh giá tính đáng tin cậy và chất lượng của phân tích của bạn.

Diễn giải và Trực quan hóa: Cuối cùng, diễn giải dữ liệu viễn thám đã phân tích để thu được thông tin và rút ra kết luận. Trực quan hóa kết quả bằng cách sử dụng bản đồ, biểu đồ hoặc các biểu hiện hình ảnh khác để truyền đạt hiệu quả những phát hiện của bạn.

Các kỹ thuật và công cụ cụ thể được sử dụng cho phân tích dữ liệu viễn thám có thể thay đổi tùy thuộc vào phần mềm, loại dữ liệu và mục tiêu của nghiên cứu. Quan trọng là hiểu rõ nguyên tắc của viễn thám và có thể truy cập vào phần mềm hoặc ngôn ngữ lập trình phù hợp thông dụng trong lĩnh vực này, như ENVI, ArcGIS, QGIS hoặc các thư viện Python như GDAL.

Nguồn:

  1. http://www.geo-informatie.nl/courses/grs10306/Clevers/RS%20CH4%20Preprocessing/RS%20Ch%204%20RS%20Preprocessing.pdf
  2. https://seos-project.eu/remotesensing/remotesensing-c06-p03.html
  3. https://www.atomaviation.com/change-detection-remote-sensing/

Related Posts

Ảnh viễn thám ASTER và hướng dẫn tải ảnh ASTER GDEM

Giới thiệu về ảnh viễn thám ASTER ASTER – Máy đo bức xạ phản xạ và phát xạ nhiệt tiên tiến trong không gian (The Advanced Spaceborne…

MODIS – Hướng dẫn tải ảnh MODIS

Giới thiệu về các trình duyệt tải Ảnh MODIS MODIS là nguồn ảnh được cung cấp miễn phí và là tài liệu quan trọng giúp cho các…

MODIS – Giới thiệu ảnh MODIS và các ứng dụng

Giới thiệu về Ảnh MODIS MODIS – Máy đo quang phổ hình ảnh có độ phân giải vừa phải (The MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer) là cảm biến…

Hướng dẫn tải ảnh viễn thám miễn phí – Phần 2: Copernicus Open Access Hub

Hệ sinh thái không gian dữ liệu Copernicus – Copernicus Data Space Ecosystem hiện nay được thiết kế bởi Sentinel Hub và gồm 3 trình duyệt tải ảnh chính: Trong phần 2 của Chuyên…

Hướng dẫn tải ảnh viễn thám miễn phí – Phần 1: EO Browser của Sentinel Hub

Hệ sinh thái không gian dữ liệu Copernicus – Copernicus Data Space Ecosystem hiện nay được thiết kế bởi Sentinel Hub và gồm 3 trình duyệt tải…

SPOT – Thế hệ vệ tinh quan sát Trái đất

SPOT (tiếng Pháp: Satellite Pour l’Observation de la Terre) là một hệ thống vệ tinh chụp ảnh Trái đất quang học có độ phân giải cao thương…

This Post Has One Comment

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *