Phân loại lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh dựa trên phương pháp phân cụm phổ

Phân cụm ảnh là tìm ra các cấu trúc nhóm có những đặc tính tương đồng để tạo thành cụm. Có nhiều phương pháp phân cụm khác nhau nhưng hầu hết đều cùng chiến lược là dựa vào sự khác nhau về màu sắc để phân chia các điểm ảnh về các cụm. Bài viết giải quyết vấn đề phân loại nhanh lớp phủ ảnh vệ tinh dựa trên phương pháp phân cụm phổ phục vụ công tác ngụy trang.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phân loại lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh dựa trên phương pháp phân cụm phổ Nghiên cứu khoa học công nghệ PHÂN LOẠI LỚP PHỦ TỪ DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM PHỔ Mai Đình Sinh1*, Đinh Văn Hội2,3 Tóm tắt: Phân cụm ảnh là tìm ra các cấu trúc nhóm có những đặc tính tương đồng để tạo thành cụm. Có nhiều phương pháp phân cụm khác nhau nhưng hầu hết đều cùng chiến lược là dựa vào sự khác nhau về màu sắc để phân chia các điểm ảnh về các cụm. Do tính chất phức tạp của dữ liệu ảnh vệ tinh là thông tin trên ảnh thường bị chồng lấp nhau và hình dạng phức tạp của các đối tượng trên ảnh, do đó, việc sử dụng các phương pháp truyền thống như tổ hợp màu, phân ngưỡng,… có ưu điểm dễ cài đặt nhưng có độ chính xác thấp. Phân cụm phổ là phương pháp phân cụm dựa trên lý thuyết về đồ thị, có khả năng phân loại tốt các dữ liệu mà có cấu trúc và hình dạng phức tạp như dữ liệu trên ảnh vệ tinh. Do yêu cầu tác chiến hiện nay, người chỉ huy cần phải có những thông tin tức thời về hình thái khu vực tác chiến để có phương án bố trí công sự, trận địa hợp lý. Bài báo giải quyết vấn đề phân loại nhanh lớp phủ ảnh vệ tinh dựa trên phương pháp phân cụm phổ phục vụ công tác ngụy trang. Từ khóa: Phân cụm phổ, Ảnh vệ tinh, Fuzzy c-means, Phân loại lớp phủ. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Viễn thám là một lĩnh vực khoa học giúp thu thập thông tin về các đối tượng trên bề mặt trái đất mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng, nguyên lý cơ bản của viễn thám đó là đặc trưng phản xạ hay bức xạ của các đối tượng tự nhiên tương ứng với từng giải phổ khác nhau [2]. Ảnh viễn thám có ưu điểm là phủ trùm trên một khu vực rộng lớn, dữ liệu ảnh được cập nhật thường xuyên và một số loại ảnh vệ tinh được cung cấp miễn phí trên mạng internet. Dữ liệu ảnh vệ tinh khó phân cụm một cách hiệu quả do sự chồng lấp và hình thù phức tạp của các đối tượng trên ảnh [3]. Hơn nữa, sự lựa chọn các thuật toán phân cụm phụ thuộc vào dữ liệu được khám phá, chất lượng của lời giải phân cụm cũng bị ảnh hưởng bởi độ đo sử dụng để đánh giá sự tương tự (khoảng cách) giữa các điểm ảnh. Cho đến nay, đã có nhiều công trình nghiên cứu bài toán phân loại đối tượng trên ảnh vệ tinh với nhiều phương pháp khác nhau [5, 7]. Những nghiên cứu trong và ngoài nước phân loại lớp phủ trên ảnh vệ tinh cho thấy, phương pháp sử dụng ảnh viễn thám để thành lập bản đồ hiện trạng lớp phủ đất có hiệu quả lớn. Với ưu điểm là diện tích phủ rộng, dữ liệu ảnh phong phú, thời gian chụp lặp lại tại một khu vực có thể trong vài ngày, không tốn nhiều thời gian, công sức cũng như chi phí so với các phương pháp khác, công nghệ viễn thám có thể được sử dụng hiệu quả trong xây dựng bản đồ hiện trạng lớp phủ trên phạm vi rộng lớn một cách nhanh chóng, nhằm hỗ trợ người chỉ huy lập các phương án ngụy trang hợp lý, giảm thiểu thương vong về con người và vũ khí trang bị. Đối với các vùng mà ranh giới không rõ ràng thì kết quả phân loại bằng các thuật toán thống kê truyền thống thường không đảm bảo thời gian và kinh phí, thậm chí không phân loại được với những khu vực rừng núi hiểm trở, do vậy, kết quả phân loại lớp phủ thường có độ chính xác thấp. Phương pháp sử dụng ảnh vệ tinh kết hợp với các số liệu đo đạc thực địa có độ chính xác cao nhưng chi phí xây dựng bản đồ lớp phủ lớn và tốn nhiều thời gian và không thể đáp ứng tức thời trong điều kiện tác chiến hiện nay. Thông tin về địa hình, địa vật đặc biệt có ý nghĩa và quan trọng trong lĩnh vực quốc phòng - an ninh. Do đặc điểm các vệ tinh có thể thu thập thông tin về các đối tượng trên bề mặt trái đất mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng, đặc biệt những khu vực rừng núi Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 50, 08 - 2017 153  Công nghệ thông tin & Cơ sở toán học cho tin học hiểm trở, công việc đo đạc khó hoặc không thể thực hiện được, đây cũng là lý do chính để tác giả thực hiện nghiên cứu này. Trong bài báo này, tác giả đề xuất phương pháp phân loại lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat dựa trên thuật toán phân cụm phổ. Để đánh giá hiệu quả và độ chính xác của phương pháp đề xuất, chúng tôi sử dụng một số chỉ số được sử dụng phổ biến hiện nay để đánh giá chất lượng của kết quả phân cụm với một số thuật toán phân cụm phổ biến hiện nay như k-Means, iso-data, fuzzy c-means. Bài báo gồm 3 phần chính, Phần 1 đặt vấn đề; Phần 2 cơ sở lý thuyết và phương pháp giải quyết; Phần 3 thực nghiệm và Phần 4 kết luận. 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT 2.1. Cơ sở lý thuyết Phân cụm phổ là phương pháp phát hiện ra các cấu trúc nhóm trong tập dữ liệu, dựa trên việc xem xét các điểm dữ liệu như là các nút của đồ thị liên thông, phương pháp này được giới thiệu lần đầu tiên bởi Donath, Hoffman [10] và Fiedler [8]. Coi tập dữ liệu biểu diễn dữ liệu ảnh vệ tinh đa phổ là x1 , x2 ,..., xn . Các cụm có thể được phát hiện dựa trên độ đo mức độ tương tự giữa cấu trúc các cụm hoặc khoảng cách Eulidean trong không gian màu [4]. Giả sử ta có tập dữ liệu n điểm ảnh X  {x1 , x2 ,..., xn } , ta đo độ tương tự của từng cặp điểm ảnh xi , x j và ký hiệu ma trận tương tự tương ứng là S  ( sij ) nxn , ma trận này cho thấy mức độ tương đồng giữa các điểm ảnh. Trong phân cụm phổ thì giá trị biểu thị mức độ tương tự giữa 2 điểm ảnh thường được tính dựa trên hàm Gaussian:  d 2 (x i ,x j )  sij  exp     . Với  là tham số do người dùng định nghĩa, giá trị  tối ưu là  2  giá trị mà cho kết quả phân cụm tốt nhất và d ( xi , x j ) là khoảng cách trong không gian màu giữa hai điểm ảnh xi , x j . Giả sử ta coi tập dữ liệu là một đồ thị vô hướng G  ( X , S ) trong đó X là tập các đỉnh (điểm ảnh) và S là tập các cạnh. Khi đó, S  ( sij ) nxn là ma trận trọng số của đồ thị, trong đó sij  0 nếu hai đỉnh ...