Tăng cường chất lượng ảnh là quy trình làm cho ảnh dễ giải đoán hơn phục vụ cho 1 ứng dụng cụ thể.
Các phương pháp tăng cường chất lượng ảnh:
1. Tăng cường bức xạ (radiometric enhancement)
- Linear Enhancement (tăng cường tuyến tính)
- Non Linear Enhancement (tăng cường phi tuyến)
2. Tăng cường không gian (Spatial Enhancement)
- Spatial filter (lọc không gian)
3. Tăng cường phổ (Spectral Enhancement)
- Vegetation indices (chỉ số thực vật) - Ảnh tỷ số
- Water indices (chỉ số nước) – LST
4. Tăng cường thời gian (temporal Enhancement)
- Principle Component (phân tích thành phần chính)
22 trang |
Chia sẻ: NamTDH | Lượt xem: 1387 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang nội dung tài liệu Spectral Enhancement, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
SPECTRAL ENHANCEMENTTĂNG CƯỜNG PHỔ NỘI DUNG Tổng quan Biến đổi số học - NDVI - NDWI 3. Biến đổi logic Tổng quan Tăng cường chất lượng ảnh là quy trình làm cho ảnh dễ giải đoán hơn phục vụ cho 1 ứng dụng cụ thể. Các phương pháp tăng cường chất lượng ảnh: 1. Tăng cường bức xạ (radiometric enhancement) - Linear Enhancement (tăng cường tuyến tính) - Non Linear Enhancement (tăng cường phi tuyến) 2. Tăng cường không gian (Spatial Enhancement) - Spatial filter (lọc không gian) 3. Tăng cường phổ (Spectral Enhancement) - Vegetation indices (chỉ số thực vật) - Ảnh tỷ số - Water indices (chỉ số nước) – LST… 4. Tăng cường thời gian (temporal Enhancement) - Principle Component (phân tích thành phần chính) Tổng quan Tăng cường phổ áp dụng cho ảnh viễn thám đa phổ (dùng để hiệu chỉnh dữ liệu trên nhiều kênh phổ) Các kỹ thuật tăng cường phổ phổ biến thường dùng là: - Ảnh tỷ số (band ratioing) - Các ảnh chỉ số (indices) Ngoài ra còn có các phương pháp khác như: chuyển đổi RGB sang HIS và ngược lại… Ảnh tỷ số Công dụng: - Loại bỏ hiện tượng bóng râm trên ảnh, ảnh hưởng của địa hình, sự thay đổi góc chiếu mặt trời vào các mùa khác nhau Ảnh tỷ số Nếu mẫu số bằng 0, khi đó được quy đổi giá trị mới là 1. Giá trị của ảnh tỷ số cần được chuẩn hóa về chuẩn 8 bít hiển thị. Hai công thức sau thường dùng để chuẩn hóa dữ liệu ảnh tỷ số: Khoảng giá trị tỷ số [1/255-1] được chuẩn hóa về [1-128] Khoảng giá trị tỷ số [1-255] được chuẩn hóa về [128-255] Việc lựa chọn các kênh để lập ảnh tỷ số đòi hỏi những hiểu biết và kinh nghiệm trong giải đoán ảnh viễn thám 1. Biến đổi số học Ứng dụng ảnh tỷ số từ dữ liệu Landsat đa phổ Biến đổi số học Trong đó: Ứng dụng: Dùng nhận biết vùng thực vật trên ảnh, NDVI càng cao, khu vực tập trung nhiều thực phủ và thực phủ tươi tốt. Và ngược lại. NDVI 1. Biến đổi số học Các kênh phổ dùng cho NDVI 1. Biến đổi số học NDVI = ( NIR - VR ) / ( NIR+VR ) NIR VR Landsat MSS: B7 B5 Landsat TM B4 B3 SPOT XS: 3 2 NOAA AVHRR 2 1 World NDVI nam 2001 – ảnh MODIS 1. Biến đổi số học NDVI - ví dụ NDVI Image Landsat B3: VR Landsat B4: NIR Bareland Good Forest NDVI= ( NIR - VR ) / ( NIR+VR) Giãn giá trị của NDVI -1.0 kéo dãn tuyến tính cấp độ xám về khoảng cấp độ xám mong muốn (ví dụ 8 bit,…) 1. Biến đổi số học 1. Biến đổi số học Công dụng: Dùng tách những đối tượng nước trên ảnh. NDWI đối với nước có giá trị >0. Giá trị Forest (Bare-land) AND (Steep Area) -> Slope Failure Area 2. Biến đổi logic Logical Operator AND 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 OR 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 XOR 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 XOR Dùng để: Clear Image, Cursol Display NOT 0 1 1 0 0: False 1: True 2. Biến đổi logic Ứng dụng của Ảnh Logic ROI (Region of Interest) Định nghĩa một vùng chuẩn bị cho các phép tóan tính các thông số thống kê statistics định nghĩa lớp (Class definition) Ảnh mặt nạ (Mask Image, ví dụ Cloud Mask, Land Mask … ) 0 : False ; Not 0 ( usually 255 ) : True 2. Biến đổi logic Ví dụ về masking AND
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- chuyendoianh_tangcuongpho_2041.ppt