Nhận dạng vật liệu từ ảnh viễn thám siêu phổ

Bài viết Nhận dạng vật liệu từ ảnh viễn thám siêu phổ xem xét việc nhận dạng các phổ, và từ đó là vật liệu, tại mỗi pixel trong một ảnh siêu phổ. Vai trò của ràng buộc không gian giữa các pixel lân cận sẽ được phân tích một cách chi tiết để nâng cao khả năng nhận dạng phổ.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nhận dạng vật liệu từ ảnh viễn thám siêu phổ ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 1(98).2016 1 NHẬN DẠNG VẬT LIỆU TỪ ẢNH VIỄN THÁM SIÊU PHỔ MATERIAL IDENTIFICATION IN HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING IMAGE Huỳnh Thị Ngọc An1, Hồ Phước Tiến2 1 Trường Cao đẳng Kinh tế - Kỹ thuật Quảng Nam; ngocandtvt@gmail.com 2 Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng; tien.hophuoc@dut.udn.vn Tóm tắt - Ảnh siêu phổ chứa một lượng thông tin rất lớn, ở hàng Abstract - A hyperspectral image contains a very large quantity trăm tần số khác nhau, và mở ra những ứng dụng quan trọng of information measured at a geographic region and over trong việc nghiên cứu trái đất và bảo vệ môi trường. Một vấn đề hundreds of frequencies. Such images can lead to interesting quan trọng đối với ảnh siêu phổ – và chi phối nhiều bài toán khác applications in earth and environment protection research. An trong lĩnh vực này – đó là nhận dạng các thành phần vật chất hay essential topic in hyperspectral imaging is how to identify vật liệu có mặt tại một vùng nào đó trên bề mặt đất thu nhận materials, or their spectra, which are present in a region of the được bởi ảnh siêu phổ. Bài báo này sẽ xem xét việc nhận dạng earth’s surface. In this paper, this topic will be considered through các phổ, và từ đó là vật liệu, tại mỗi pixel trong một ảnh siêu phổ. the “unmixing” problem in which spectrum or material Vai trò của ràng buộc không gian giữa các pixel lân cận sẽ được identification from a mixture of spectra is carried out at each pixel phân tích một cách chi tiết để nâng cao khả năng nhận dạng phổ. in a hyperspectral image. The spatial constraint among Phương pháp này, khi được thử nghiệm với tập dữ liệu nhân tạo neighboring pixels will be analysed to improve the performance of và dữ liệu thật thu được từ vệ tinh, đã cho thấy những kết quả spectrum identification. The method tested with artificial and real hứa hẹn. data has shown promising results. Từ khóa - viễn thám; ảnh siêu phổ; nhận dạng phổ; ràng buộc Key words - remote sensing, hyperspectral imaging, sprectrum không gian; tỉ lệ đóng góp identification, spatial constraint, contribution ratio 1. Giới thiệu chung nhiều nghiên cứu về vấn đề nhận dạng của ảnh siêu phổ, Gần đây, việc ứng dụng ảnh viễn thám siêu phổ trong bài báo này trình bày một cách cô đọng bài toán nhận quản lý tài nguyên, giám sát môi trường đã thu hút nhiều dạng phổ và phương pháp giải để từ đó có thể xây dựng sự quan tâm. Dữ liệu ảnh viễn thám siêu phổ có băng tần nền tảng cho các ứng dụng liên quan. Bài báo cũng sẽ tập lớn, được đo đạc tại hàng trăm tần số hay bước sóng khác trung phân tích một cách chi tiết ảnh hưởng của ràng buộc nhau, và có thể bao phủ một vùng diện tích rộng. Do đó, không gian, đặc biệt là phương pháp Total Variation, đến ảnh siêu phổ chứa đựng rất nhiều thông tin và có thể được chất lượng của việc nhận dạng phổ, giúp cho việc nhận khai thác một cách hiệu quả cho nhiều ứng dụng [8]. Ví biết các loại vật liệu trong thực tế sẽ hiệu quả hơn. dụ, ảnh siêu phổ có thể giúp phân loại và xác định sự thay đổi của bề mặt đất, đồng thời cho phép thực hiện các nghiên cứu này một cách nhanh chóng, hiệu quả, tiết kiệm được thời gian và công sức. Thực tế, ảnh viễn thám siêu phổ có những ưu điểm mà những ảnh thông thường chụp trên mặt đất không có được. Các bước đột phá lớn gần đây trong lĩnh vực viễn thám đi kèm với sự phát triển của các bộ cảm biến siêu phổ và khả năng tính toán mạnh của máy tính. Trong thập kỷ qua, phân tích ảnh siêu phổ đã trở thành một trong những kĩ thuật phát triển mạnh nhất trong lĩnh vực viễn thám. Hình 1 minh họa một ảnh siêu phổ, bao gồm rất nhiều lớp ứng với hình ảnh thu được tại các bước sóng Hình 1. Ảnh siêu phổ (trích từ [9]) khác nhau. Phía bên phải của Hình 1 thể hiện phổ thu được tại một pixel, đây chính là giá trị cường độ sáng đo Phần tiếp theo của bài báo được trình bày như sau. được tại pixel đó nhưng tại các bước sóng khác nhau. Mục 2 sẽ giới thiệu một cách chi tiết bài toán nhận dạng phổ. Mục 3 trình bày phương pháp giải bài toán này cho Một vấn đề quan trọng của lĩnh vực ảnh siêu phổ, thu một ảnh siêu phổ. Phần thử nghiệm và kết quả được thể hút nhiều sự quan tâm nhưng vẫn còn nhiều thử thách, là hiện trong Mục 4. Và cuối cùng, Mục 5 tóm tắt một số nội bài toán nhận dạng phổ [1, 4, 7]. Cụ thể, từ phổ đo đạc dung chính của bài báo và hướng phát triển. được tại mỗi pixel – ứng với một vùng/diện tích cụ thể trên bề mặt đất – ta sẽ phân tích để xác định phổ này được 2. Bài toán nhận dạng phổ cấu thành từ những vật liệu nào. Về bản chất, nhận dạng phổ là một bài toán ngược; vấn đề này càng trở nên phức 2.1. Mô tả bài toán tạp hơn khi dữ liệu của ảnh siêu phổ thường rất lớn. Bài toán nhận dạng phổ có thể mô tả một cách ngắn Nhiều tác giả đã đề xuất các phương pháp để giải bài toán gọn như sau. Từ hình ảnh thu được của một vùng hay khu nhận dạng phổ một cách hiệu quả và đã đạt được những ...