Phương pháp xử lý mây và bóng mây theo thời gian cho ảnh Landsat 5 8 trên nền Google Earth Engine

Trong bài viết này, phương pháp xử lý mây và bóng mây theo thời gian bao gồm ba bước chính: (i) hiệu chỉnh hệ số bức xạ, (ii) xác định và nhận diện các pixels có mây và bóng mây, (iii) khôi phục lại các pixels có mây và bóng mây sử dụng dữ liệu từ ảnh tham khảo) đã được thực hiện trên nền tảng của Google Earth Engine sử dụng ngôn ngữ lập trình Java Script, và sau đó nó được áp dụng để loại bỏ mây và bóng mây trong 35 ảnh Landsat 5/8 (với tỷ lệ che phủ của mây và bóng mây nhỏ hơn 10%) được thu thập từ năm 1984 đến 2018.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phương pháp xử lý mây và bóng mây theo thời gian cho ảnh Landsat 5 8 trên nền Google Earth Engine BÀI BÁO KHOA HỌC PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ MÂY VÀ BÓNG MÂY THEO THỜI GIAN CHO ẢNH LANDSAT 5/8 TRÊN NỀN GOOGLE EARTH ENGINE Phạm Văn Chiến1, Nguyễn Văn Giang1, Lê Vũ Việt Phong2, Trần Anh Phương3Tóm tắt: Ảnh vệ tinh là nguồn dữ liệu đa dạng và phong phú, với các mức độ chi tiết khác nhau theokhông gian và thời gian, và thường được sử dụng để giám sát biến đổi khí hậu, thảm họa, quản lý tàinguyên nước của lưu vực sông và các vùng đất ngập nước. Tuy nhiên, mây và bóng mây thường che phủmột phần diện tích của hầu hết các ảnh vệ tinh, đòi hỏi cần phải có những xử lý đặc biệt để cải thiện độchính xác và để thể hiện kết quả một cách tốt nhất. Trong bài báo này, phương pháp xử lý mây và bóngmây theo thời gian bao gồm ba bước chính: (i) hiệu chỉnh hệ số bức xạ, (ii) xác định và nhận diện cácpixels có mây và bóng mây, (iii) khôi phục lại các pixels có mây và bóng mây sử dụng dữ liệu từ ảnh thamkhảo) đã được thực hiện trên nền tảng của Google Earth Engine sử dụng ngôn ngữ lập trình Java Script,và sau đó nó được áp dụng để loại bỏ mây và bóng mây trong 35 ảnh Landsat 5/8 (với tỷ lệ che phủ củamây và bóng mây nhỏ hơn 10%) được thu thập từ năm 1984 đến 2018. Kết quả thể hiện rằng phươngpháp xử lý mây và bóng mây theo thời gian đã được xây dựng và áp dụng thành công cho tập ảnh Landsat5/8 đã lựa chọn. Đồng thời, một cải tiến lớn về khả năng tính toán so với việc sử dụng các phần mềmtruyền thống như ENVI và một tiềm năng lớn để xử lý ảnh vệ tinh với tỷ lệ không gian rộng lớn cũng đãđược thể hiện. Hơn nữa, sử dụng nền tảng GEE còn cho phép tận dụng tất cả các ảnh vệ tinh để xem xétsự phân bố theo không gian và sự thay đổi theo thời gian của các yếu tố quan tâm liên quan.Từ khoá: Ảnh Landsat 5/8, Xử lý mây, Google Earth Engine, Đồng bằng sông Cửu Long 1. ĐẶT VẤN ĐỀ* này khi kết hợp với các số liệu đo đạc tại các Ứng dụng ảnh viễn thám trong khai thác và trạm khí tượng thủy văn còn cho phép các tínhquản lý tài nguyên nước trước những thách thức toán liên quan có độ chính xác cao. Hơn nữa, sựcủa biến đổi khí hậu cũng như các hiện tượng kết hợp của ảnh viễn thám và một số công cụhạn hán, lũ lụt đã và đang trở thành một trong phân tích không gian GIS đã cho phép thành lậpnhững xu thế rất phổ biến hiện nay. Bởi vì, ảnh bản đồ chuyên đề như bản đồ ngập lụt, bản đồviễn thám cho phép xem xét các yếu tố quan tâm hạn một cách nhanh chóng và tiện ích.trong phạm vi không gian của lưu vực và tại các Tuy nhiên, khi sử dụng ảnh viễn thám trongthời điểm khác nhau một cách dễ dàng. Các các ứng dụng thực tiễn gặp phải một số thách thứcnghiên cứu trước đây (Youssef et al., 2011; Zhu như không phải tất cả các dữ liệu thu thập được từet al., 2015; Matsuoka et al., 2016) cũng đã các viễn thám có thể sử dụng được luôn và hơnkhẳng định rằng nguồn dữ liệu thu thập về bề 60% các ảnh thu nhận được thường bị mây chemặt lưu vực (tại các thời điểm khác nhau) từ ảnh phủ với các mức độ ít nhiều khác nhau (Hình 1)viễn thám là một trong những nguồn dữ liệu vô (Candra et al., 2017), dẫn đến ảnh hưởng khôngcùng quý giá, giúp cho việc quản lý tài nguyên nhỏ tới kết quả giải đoán từ ảnh. Do đó, để tăngnước trở lên hiệu quả. Đồng thời, nguồn dữ liệu độ chính xác và đảm bảo độ tin cậy của các kết1 Khoa Thuỷ văn và Tài nguyên nước, Trường Đại học quả giải đoán từ ảnh viễn thám thì xử lý mây vàThuỷ lợi bóng mây cho ảnh viễn thám là điều bắt buộc và2 Khoa Khí tượng thuỷ văn và Hải dương học, Trường cần phải thực hiện.Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội3 Viện khoa học Tài nguyên nước Có nhiều công cụ khác nhau như phần mềmEmail: Pchientvct_tv@tlu.edu.vn ENVI, ArcGIS có thể hỗ trợ trong việc xử lý mâyKHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 67 (12/2019) 23cho ảnh viễn thám. Ví dụ, ENVI là một trong qua tương tác với Arcgis bằng ngôn ngữ lập trìnhnhững phần mềm xử lý ảnh viễm thám hàng đầu, Python). Bên cạnh một số ưu điểm, ứng dụng cáccung cấp các công cụ hiển thị dữ liệu và phân tích phần mềm nêu trên vẫn còn một số tồn tại, nhất làảnh trong một môi trường thân thiện với giao diện trong trường hợp người dùng bị giới hạn về thờidễ dàng sử dụng và có thể đáp ứng được các yêu gian xử lý và giải đoán ảnh. Ngoài ra, ảnh muốncầu xử lý ảnh ...