Luận án Nghiên cứu các giải pháp kỹ thuật nâng cao độ chính xác của bình đồ ảnh tỷ lệ lớn từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao

9
2
8
2
765432142
Zc+Yc+Xc 
 +YZc+XZc+ZYc+XYc+ZXc+YXc+XYZc 
+Zc+Yc+Xc+YZc+XZc+XYc+Zc+Yc+Xc+1=P=P
(3.20) 
 Chọn bậc của đa thức có thể là bậc 1, bậc 2, bậc 3. 
 Như vậy, mô hình chuyển đổi phép chiếu PT-3D với các đa thức bậc 
nhất sẽ chính là mô hình chuyển đổi tuyến tính trực tiếp DLT. Tuy nhiên, 
trong trường hợp người sử dụng không thỏa mãn với kết quả áp dụng mô hình 
DLT, thì mô hình chuyển đổi phép chiếu PT-3D sẽ cho thêm sự lựa chọn về 
bậc của đa thức để kiểm chứng, hoặc chọn được giải pháp tốt hơn khi bình sai 
mô hình cảnh ảnh. 
 Một đặc điểm nổi bật của mô hình PT-3D là có thể sử dụng được khi 
không có các dữ liệu về quỹ đạo vệ tinh, khi không thể áp dụng mô hình bộ 
cảm biến, hoặc khi cảnh ảnh vệ tinh đã được hiệu chỉnh hình học. 
3.3.2.4. Mô hình tham số 
 Mô hình tham số hay còn gọi là mô hình chặt chẽ (rigorous model) thể 
hiện quan hệ giữa không gian đối tượng và không gian ảnh, nó có xét tới các 
yếu tố méo hình của ảnh vệ tinh. Mô hình gồm các yếu tố định hướng trong 
cũng như 6 yếu tố định hướng ngoài của tấm ảnh. Điều kiện đồng tuyến cũng 
là cơ sở cho việc xây dựng mô hình chặt chẽ của ảnh vệ tinh. Tuy nhiên, đối 
với ảnh vệ tinh thì điều kiện này có thể không áp dụng được cho toàn bộ tấm 
68 
ảnh mà chỉ áp dụng được cho từng đường quét. Các thông số định hướng 
ngoài của mỗi hàng CCD là khác nhau, nhưng mối quan hệ của định hướng 
ngoài đối với quỹ đạo vệ tinh chỉ thay đổi rất nhỏ. Các yếu tố định hướng là 
chủ thể đối với sự thay đổi liên tục, vì thế các yếu tố này được coi là hàm số 
của biến số thời gian. Thông tin về việc xây dựng những mô hình như vậy 
được cung cấp bởi các trung tâm nghiên cứu khác nhau có thể sử dụng được 
về mặt lý thuyết. Tuy nhiên, các tác giả của các tài liệu xuất bản đã không nêu 
rõ các thuật toán và các phương thức tiến hành. Các mô hình đôi khi bao hàm 
nhiều yếu tố chưa biết, các thông số mà giá trị của chúng đối với một tấm ảnh 
đã biết, được xác định trên cơ sở các điểm khống chế mặt đất của một khu 
vực đã biết trên mặt đất và xác định được ở trên ảnh. 
 Sau khi kiểm định hệ thống quang học và trong trường hợp xác định 
chính xác các yếu tố định hướng ngoài, những yếu tố thay đổi theo thời gian 
thì sẽ biết được các yếu tố của mô hình tham số. Những yếu tố này cung cấp 
cho quá trình tính chỉnh trực tiếp, ví dụ như hiệu chỉnh ảnh trực giao mà 
không cần đến các điểm ảnh (nhưng có cần đến mô hình số độ cao DEM). 
Một số nhà cung cấp ảnh không muốn công khai các tham số mô hình trong 
dạng đã giải mã, họ tính toán các hệ số đa thức tương ứng trong mô hình đa 
thức hữu tỷ đối với các cảnh ảnh cho trước, và họ gộp những giá trị này vào 
dữ liệu ảnh cung cấp cho người sử dụng cuối cùng [53], [63], [60]. 
 Mô hình tham số mô tả các quan hệ hình học thực nên tất cả các tham 
số mô hình xác định sự biểu diễn về mặt hình học. Các mô hình tham số sẽ 
cho kết quả tốt hơn những mô hình không tham số, và mô hình tham số có thể 
thích nghi tốt với sự phân bố các điểm khống chế mặt đất, các sai số có thể có 
trong dữ liệu, và cũng đòi hỏi số lượng điểm khống chế mặt đất ít hơn trong 
việc xác định các tham số chưa biết. 
69 
3.3.2.5. Mô hình hàm hữu tỷ 
 Mô hình hàm hữu tỷ - RFM (Rational Function Model) là bài toán mô 
hình không tham số, mô hình này là một công cụ của hầu hết các phần mềm 
hiện nay để xử lý ảnh vệ tinh. Loại mô hình này tiến dần đến việc sử dụng 
các loại ảnh thương mại cho phép đưa ra sản phẩm ảnh ngày càng có giá trị 
cao, như là các bản đồ trực ảnh không thể thiếu sự cần thiết của một mô hình 
đầu thu ảnh, nhưng có kèm các hệ số trong mối quan hệ tọa độ ảnh và tọa độ 
mặt đất. 
 Mô hình hàm hữu tỷ là mô hình xác định mối quan hệ giữa hệ tọa độ 
ảnh (x,y) và hệ tọa độ trắc địa 3D (X,Y,Z) thông qua đa thức: 




1 2 3
1 2 3
1 2 3
1 2 3
0 0 0
0 0 0
4
3
0 0 0
0 0 0
2
1
,,
,,
,,
,,
n
i
n
j
n
k
kji
ijk
m
i
m
j
m
k
kji
ijk
n
i
n
j
n
k
kji
ijk
m
i
m
j
m
k
kji
ijk
ZYXd
ZYXc
ZYXP
ZYXP
y
ZYXb
ZYXa
ZYXP
ZYXP
x
(3.21) 
 Trong đó: 
 - x,y là hệ tọa độ ảnh 
 - X, Y, Z là các giá trị tọa độ của các điểm tương ứng trong không gian 
mặt đất; 
 - ijka , ijkb , ijkc , ijkd là các hệ số của đa thức 1P , 2P , 3P và 4P tương ứng 
và được gọi là các hệ số hàm hữu tỷ - RFCs (Rational Function Coefficients), 
hoặc các hệ số đa thức hữu tỷ - RPC (Rational Polynomial Coefficients). 
70 
 Lũy thừa lớn nhất của mỗi tọa độ mặt đất ( 1m , 2m , 3m , 1n , 2n , 3n ) được 
giới hạn ở bậc 3, và tổng các lũy thừa của tất cả các tọa độ mặt đất cũng được 
giới hạn ở bậc 3; 
 Đối với mô hình các hệ số hàm số hữu tỷ RFM bậc 3 thì mỗi hàm đa 
thức 1P , 2P , 3P và 4P ở tử số hoặc mẫu số trong công thức (3.21) có 20 hệ số, 
có thể biểu diễn ở dạng như sau: 
3
19
3
18
3
17
2
16
2
15
2
14
2
13
2
12
2
11
10
2
9
2
8
2
765432101
Xa+Ya+Za+YXa+ZXa+XYa+ ZYa+XZa+YZa
ZYXa+Xa+Ya+Za+YX+aZX+aZYa+Xa+Ya+Za+a=P
(3.22) 
 Nói chung, các sai số méo hình gây nên bởi phép chiếu quang học có 
thể được thể hiện bằng các tỷ số đa thức với các hệ số bậc nhất, còn các thành 
phần hiệu chỉnh về độ cong Trái đất, chiết quang khí quyển và méo hình ống 
kính có thể thể hiện qua các hệ số bậc 2. Một số sai số méo hình chưa biết 
khác với các thành phần bậc cao hơn thì có thể được mô hình hóa bởi các hệ 
số bậc 3 trong mô hình hàm số hữu tỷ. 
 Qua công thức (3.21) và (3.22) có thể thấy: các mô hình hàm đa thức 
(2D và 3D), mô hình chuyển đổi tuyến tính trực tiếp DLT, mô hình affine 
3D, mô hình chuyển đổi phép chiếu PT (2D và 3D) cũng chỉ là những dạng 
đặc biệt của mô hình hàm số hữu tỷ RFM. 
 Như vậy, mô hình tham số hữu tỷ bậc 3 đầy đủ sẽ có tới 80 hệ số ( 0a ,
1a , 2a . 19a ; 0b , 1b , 2b . 19b , 0c , 1c , 2c . 19c , 1d , 2d . 19d ). Để giải 
được 80 hệ số này thì ta phải cần ít nhất 40 điểm khống chế cho một cảnh 
ảnh. 
 Mô hình hàm hữu tỷ RFM là dạng tổng quát của các đa thức. Về mặt 
toán học, mô hình phương trình đồng tuyến, mô hình chuyển đổi phép chiếu, 
71 
mô hình chuyển đổi tuyến tính trực tiếp, các mô hình đa thức 2D và 3D thực 
chất cũng chỉ là mô hình hàm hữu tỷ RFM bậc nhất, hoặc là trường hợp đặc 
biệt (khi chấp nhận các đa thức mẫu số bằng 1, hoặc gần bằng 1). 
 Mô hình RFM hỗ trợ bất kỳ hệ tọa độ không gian nào như hệ tọa độ địa 
tâm, hệ tọa độ địa lý, hoặc hệ tọa độ phép chiếu bản đồ bất kỳ. 
 Việc lấy quá nhiều tham số của mô hình hàm hữu tỷ có thể gây nên sự 
không ổn định và có thể suy biến trong khi bình sai theo phương pháp số bình 
phương nhỏ nhất. 
 Mô hình hàm hữu tỷ là mô hình phức tạp, có thể đạt được độ chính xác 
cao, nhưng cũng có thể không đạt được khi đa thức mẫu số gần bằng 0. 
 Đánh giá ưu nhược điểm của mô hình 
 Ƣu điểm: 
 - Không phụ thuộc vào loại bộ cảm biến; 
 - Tọa độ thực địa của đối tượng trong hệ tuỳ ý; 
 - Độ chính xác cao trong trường hợp có sử dụng phương pháp bình sai 
tự kiểm định. 
 Nhƣợc điểm: 
 - Phụ thuộc nhiều vào số lượng và đồ hình của các điểm khống chế ảnh 
ngoại nghiệp; 
 - Tính phụ thuộc cao của các hệ số (hệ số tương quan lớn). 
3.4. Các yếu tố ảnh hƣởng đến độ chính xác của nắn ảnh vệ tinh 
 Từ những nghiên cứu ở trên cho ta thấy, có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng 
đến độ chính xác của nắn ảnh. Đó là những yếu tố xuất phát từ bản chất của 
thiết bị thu chụp như độ phân giải của ảnh vệ tinh, mô hình để nắn ảnh hay 
72 
các yếu tố tham gia vào nắn chỉnh hình học từ khâu ngoại nghiệp đến khâu 
nội nghiệp như độ chính xác tăng dày khống chế ảnh (độ chính xác của điểm 
khống chế ảnh và số lượng điểm, đồ hình bố trí khống chế ảnh) và độ chính 
xác của DEM. 
 Công thức xác định sai số trung phương vị trí điểm trên ảnh nắn có 
dạng như sau: 
 22
DEMtdD mmm 
(3.23) 
 Trong đó: 
Dm là sai số vị trí điểm trên ảnh nắn; 
tdm là sai số vị trí điểm khống chế nắn ảnh; 
 DEMm là sai số vị trí điểm trên ảnh nắn do ảnh hưởng của chênh 
cao địa hình hoặc do sai số của mô hình số độ cao DEM. 
3.4.1. Ảnh hưởng của độ phân giải của ảnh vệ tinh 
 Trong các ứng dụng của viễn thám, độ phân giải không gian đóng một 
vai trò quan trọng. Đặc biệt, với bình đồ ảnh phục vụ cho công tác thành lập 
và hiện chỉnh bản đồ địa hình, bản đồ chuyên đề bằng ảnh vệ tinh hiện nay, 
nó ảnh hưởng đến độ chính xác của bản đồ. Khả năng chiết tách thông tin trên 
bản đồ là yếu tố để quyết định tỷ lệ bản đồ cần thành lập. Theo [38] từ công 
thức (2.1) đã đưa ra được mối quan hệ giữa độ phân giải giữa độ phân giải 
ảnh số với tỷ lệ bản đồ cần thành lập. Theo đó kích thước pixel của ảnh số 
không vượt quá 0.1 mm theo tỷ lệ bản đồ, chẳng hạn đối với bản đồ tỷ lệ 
1:10000 thì độ phân giải của ảnh số phải bằng hoặc cao hơn 0.1mm ×10 000 
73 
bằng 1m, đối với bản đồ tỷ lệ 1:5 000 thì độ phân giải ≤ 0.5m, đối với bản đồ 
tỷ lệ 1:2 000 thì độ phân giải ≤ 0.2m 
3.4.2. Ảnh hưởng của mô hình toán học sử dụng để nắn ảnh 
 Để nhận được bình đồ ảnh vệ tinh đảm bảo độ chính xác chúng ta phải 
ứng dụng các nguyên lý nắn chỉnh và dựa vào các mô hình toán học để nắn. 
Ảnh vệ tinh lúc thu nhận bị ảnh hưởng của phép chiếu hình, góc nghiêng, 
vệt quét, điều kiện khí quyển, độ cong trái đất, chênh cao địa hình đây 
chính là những nguyên nhân gây ra biến dạng hình học. Các biến dạng này 
cần được hiệu chỉnh trước khi đưa vào sử dụng bằng cách dùng các mô hình 
toán học như đã trình bày ở mục (3.4). Như vậy, các mô hình toán học là 
một phương tiện để đưa những tấm ảnh về một hệ tọa độ nhất định gần với 
giá trị thực của chúng. 
3.4.3. Ảnh hưởng của điểm khống chế ảnh 
 Để nắn ảnh vệ tinh bắt buộc phải có các điểm khống chế ảnh. Điểm 
khống chế ảnh là điểm có thể nhận biết rõ ràng trên ảnh và đồng thời phải còn 
tồn tại trên thực địa với tọa độ trắc địa sẵn có. 
 Khi nắn chỉnh hình học trong ảnh số sai số tồn tại của các điểm khống 
chế sau bình sai thường nằm trong khoảng 0,3 ÷ 0,5 pixel. Như vậy, độ chính 
xác đo đạc để xác định vị trí tọa độ của điểm khống chế ảnh trên thực địa 
không được lớn hơn 0,3 ÷ 0,5 độ phân giải mặt đất. Ví dụ với vệ tinh 
WorlView 2 độ phân giải là 0,46 m thì cần có điểm khống chế ảnh ngoại 
nghiệp với độ chính xác về mặt phẳng không vượt quá 0,13 m ÷ 0,25 m, 
 Về độ cao đường bình độ trên bản đồ tỷ lệ 1:5 000 là 2,5 m ở vùng núi 
và 1m ở vùng đồng bằng. Độ chính xác xác định độ cao của điểm khống chế 
không lớn hơn 0,3 m ở vùng đồng bằng và 0,8 m ở vùng đồi núi. 
74 
 Các điểm khống chế phải phân bố đều trên cảnh và vùng phủ của hai 
ảnh với nhau. Trong trường hợp không chọn được vị trí ở những điểm phân 
bố tối ưu thì phải chọn ở những nơi gần khu vực này nhất. Trường hợp chọn 
điểm cho hai cảnh ảnh kề nhau hoặc cho tăng dày khối ảnh vệ tinh thì cần 
phải chọn điểm khống chế vào khu vực phủ giữa hai cảnh. 
 Tuy nhiên, khả năng đoán nhận điểm ảnh trong quá trình lựa chọn điểm 
khống chế cũng sẽ có ảnh hưởng không nhỏ đến độ chính xác nắn ảnh. Quá 
trình đoán nhận điểm trên ảnh dựa trên việc xác định các giá trị trên mỗi pixel 
của tờ ảnh ghi nhận thông qua tọa độ và giá trị của pixel. Mỗi pixel của tờ ảnh 
không phải là một điểm duy nhất khi thể hiện lên màn hình bởi vì nó phụ 
thuộc vào độ lớn của pixel. 
Hình 3.3: Sai số xác định điểm khống chế trên ảnh 
 Px: Kích thước của Pixel; 
 O: tâm của pixel. 
 Từ (hình 3.3) ta thấy: với điểm ảnh có kích thước Px khi ta đo trên ảnh 
nếu ta xác định vị trí điểm ảnh ngay tại tâm O thì vị trí của điểm ảnh hoàn 
75 
toàn chính xác. Nhưng nếu việc xác định giá trị pixel không đúng điểm O mà 
là một điểm bất kỳ thuộc pixel trên thì quá trình đoán nhận điểm trên ảnh 
cũng phụ thuộc vào pixel gây ra. Về lý thuyết đo vẽ ảnh số, sai số này khoảng 
1/3 kích thước pixel. 
 Trên (hình 3.3) ta thấy việc lựa chọn vị trí điểm khống chế trên ảnh sẽ 
có những sai số do độ phân giải của ảnh và khả năng rõ nét của địa vật trên 
ảnh. Các địa vật được xác định rõ với độ phân giải 0.5m của tư liệu 
WorldView-2 (kênh toàn sắc) nhưng vị trí các góc của các đối tượng như nhà 
cửa, góc đường... lại khó xác định do vị trí bản thân độ cao của đối tượng và 
phương pháp tạo ảnh của ảnh vệ tinh độ phân giải cao. 
Hình 3.4: Sai số đoán nhận điểm ảnh trên ảnh vệ tinh 
 a. Ảnh WorldView-2 (kênh toàn sắc) – Phóng to gấp 4 lần 
 b. Ảnh WorldView-2 (kênh toàn sắc) – Phóng to gấp 12 lần 
76 
3.4.4. Ảnh hưởng của mô hình số độ cao (DEM) 
 Hiện nay DEM được thành lập chủ yếu từ bản đồ địa hình. Độ chính 
xác giá trị độ cao của DEM sẽ phụ thuộc độ chính xác thể hiện độ cao của tỷ 
lệ bản đồ. Ví dụ như bản đồ địa hình tỷ lệ 1:25 000 có khoảng cao đều là 5 
mét hoặc 10 mét, độ chính xác thể hiện độ cao sẽ trong khoảng 2m ÷ 5m 
 DEM được sử dụng cho việc nắn ảnh vệ tinh dưới dạng raster. Đó là 
một ma trận số mà giá trị mỗi điểm của ma trận biểu thị giá trị của độ cao địa 
hình. Ngoài ra, một đại lượng không thể hiện trực tiếp trong DEM nhưng 
đóng một vai trò quan trọng đó là bước của DEM (hay còn gọi là bước của 
GRID). Giá trị này thể hiện gián tiếp thông qua số lượng điểm trong hàng và 
cột của DEM. 
 Độ chính xác vị trí điểm do chênh cao địa hình và mặt phẳng nắn ảnh 
hoặc sai số độ cao của DEM sử dụng trong quá trình nắn ảnh được mô tả theo 
hình sau: 
Hình 3.5. Xê dịch vị trí điểm ảnh do ảnh hưởng của chênh cao giữa điểm 
địa hình và mặt phẳng nắn ảnh, hoặc sai số của DEM 
 Từ (hình 3.5) ta có công thức sau 
 tghmDEM . 
(3.24) 
 Trong đó: h chênh cao địa hình; α là góc nghiêng chụp ảnh. 
77 
 Qua phân tích ở trên cho ta thấy quá trình nắn ảnh trực giao phụ thuộc 
vào chênh cao giữa điểm địa hình và mặt phẳng nắn ảnh, độ chính xác của 
DEM phụ thuộc vào góc chụp ảnh. Nếu việc xác định độ cao địa hình sai thì 
độ chính xác mặt phẳng cũng bị ảnh hưởng lớn. 
 Vì ảnh vệ tinh độ phân giải cao có các góc nghiêng chụp ảnh khác 
nhau, do vậy, ảnh hưởng của chênh cao địa hình đối với mỗi loại ảnh cũng 
khác nhau. Để giảm chênh cao địa hình gây ra khi nắn ảnh cần sử dụng DEM. 
 Khi giả thiết các cảnh ảnh vệ tinh được chụp ở góc nghiêng lớn lớn 
nhất max , và cho các giá trị sai số độ cao khác nhau của mô hình DEM, sẽ 
tính được các giá trị xê dịch vị trí điểm ảnh lớn nhất tương ứng với từng loại 
ảnh vệ tinh khác nhau. 
 Từ (bảng 2.2) và áp dụng công thức (3.24) để tính ra giá trị xê dịch của vị 
trí điểm ảnh nắn vệ tinh độ phân giải cao do ảnh hưởng của DEM ta có bảng sau: 
Bảng 3.2. Giá trị xê dịch vị trí điểm ảnh nắn vệ tinh do ảnh hƣởng 
của sai số mô hình số độ cao 
Sai số 
 h 
(m) 
Xê dịch vị trí điểm nắn lớn nhất do sai số độ cao của mô hình 
DEM ( DDEM max= h.tg ) (m) 
 IKONOS QuickBird OrbView-3 WorldView1 GeoEyes-1 WorldView 2 
0,5 0,5 0,3 0,6 0,5 0,3 0,5 
1,0 1,0 0,6 1,2 1,0 0,6 1,0 
1,5 1,5 0,9 1,8 1,5 0,9 1,5 
2,0 2,0 1,2 2,4 2,0 1,2 2,0 
2,5 2,5 1,4 3,0 2,5 1,4 2,5 
3,0 3,0 1,7 3,6 3,0 1,7 3,0 
3,5 3,5 2,0 4,2 3,5 2,0 3,5 
4,0 4,0 2,3 4,8 4,0 2,3 4,0 
4,5 4,5 2,6 5,4 4,5 2,6 4,5 
78 
3. 5. Trộn ảnh 
 Trộn ảnh là một công nghệ kết hợp các loại ảnh với nhau để tạo ra một 
lọai ảnh mang nhiều thông tin hơn để tăng cường khả năng phân tích - nhận 
biết các đối tượng trên ảnh. Việc trộn ảnh có thể thực hiện giữa các loại ảnh 
có bản chất khác nhau như: 
 - Kết hợp ảnh toàn sắc và ảnh đa phổ (ảnh cùng loại) nhằm tạo ra ảnh 
vừa có độ phân giải cao về phổ (màu) như ảnh đa phổ lại vừa có độ phân giải 
cao về không gian như ảnh toàn sắc; 
 - Kết hợp ảnh khác loại: Quang học và ảnh radar, phương pháp này 
cho phép kết hợp các thông tin phản ánh đặc điểm về mặt hóa học của đối 
tượng (ảnh quang học) với các thông tin phản ảnh tính chất vật lý của đối 
tượng (ảnh radar). 
 Các phương pháp trộn màu cơ bản; 
 - Phương pháp biến đổi hệ màu IHS cải tiến (Modified IHS); 
 - Phương pháp phân tích thành phần chính (PCA- Principal Component 
Analysis); 
 - Phương pháp nhân ảnh (Multiplicative); 
 - Phương pháp HPF (High Pass Filter); 
 - Phương pháp biến đổi Brovey. 
3.5.1. Phương pháp biến đổi hệ màu IHS 
 Ảnh số nói chung cũng như ảnh vệ tinh nói riêng được thể hiện bằng hệ 
màu R (đỏ) - G (xanh lá cây) - B (xanh lam). Khi hiển thị ảnh vệ tinh mỗi 
kênh ảnh được gán cho một màu nhất định. Hệ thống màu R-G-B được sử 
dụng rất rộng rãi trong đồ họa máy tính vì sự đơn giản và dễ sử dụng của nó. 
79 
Tuy nhiên hệ thống màu R-G-B có nhược điểm là màu hiển thị sẽ phụ thuộc 
vào từng thành phần, hơn nữa hệ thống này không thể hiện được hết các sắc 
màu có thể có trong tự nhiên 
 Hệ thống màu HIS gồm ba thành phần: I (Intensity) cường độ màu, H 
(Hue) màu, S (Saturation) độ bão hòa màu. Ưu điểm của hệ thống này là 
thành phần cường độ màu độc lập với các thành phần còn lại và thể hiện 
nhiều màu trong tự nhiên hơn hệ thống RGB 
 - Các bước thực hiện như sau: 
 + Ảnh tổ hợp màu gốc RGB chuyển sang hệ màu HIS; 
 + Thay thế thành phần I - cường độ màu bằng kênh ảnh có độ phân 
giải cao; 
 + Chuyển ngược tổ hợp HIS mới về RGB. 
 Theo [51] việc tính chuyển GRB - HIS - GRB được thực hiện theo 
công thức sau: 
B
G
R
v
v
I
0
2
1
2
1
6
2
6
1
6
1
3
1
3
1
3
1
2
1 
(3.25) 
 Trong đó: 
 1v , 2v là các giá trị trung gian; 
2
11
V
V
tgH ; 22 21 VVS 
 Công thức chuyển đổi HIS thành RGB là: 
80 
2
1
0
6
2
3
1
2
1
6
1
3
1
2
1
6
1
3
1
v
v
I
B
G
R
(3.26) 
3.5.2. Phương pháp phân tích thành phần chính - PCA 
 Đây là một phương pháp sử dụng tương đối rộng rãi trong việc xử lý 
ảnh. Ảnh vệ tinh là tập dữ liệu đa kênh phổ điển hình có độ tương quan lớn 
hay có rất nhiều thông tin trùng lặp. Vì vậy, sử dụng phương pháp này với 
mục đích: 
 - Phương pháp PCA được sử dụng để giảm số lượng các kênh phổ mà 
vẫn giữ được thông tin không bị thay đổi đáng kể; 
 - Dựa trên cơ sở các kênh phổ gần nhau có độ tương phản rất cao vì vậy 
các thông tin lặp lại rất lớn; 
 - Dựa trên các thông số thống kê. 
 + Đầu tiên chuyển đổi ảnh đa phổ độ phân giải thấp (LRMIs) thành các 
thành phần chính không tương quan với nhau. Ảnh thành phần chính đầu tiên 
có chứa thông tin chung của tất cả các kênh ảnh sử dụng lúc nhập dữ liệu vào 
PCA, trong khi đó thông tin phổ là duy nhất với bất cứ kênh nào được ánh xạ 
tới các thành phần khác nhau. 
 + Sau đó cũng giống như phương pháp HIS, thành phần chính đầu tiên 
(PC1) được thay thế bằng ảnh toàn sắc độ phân giải cao (HRPIs). 
 + Bước cuối cùng là tiến hành chuyển đổi PCA ngược trở lại để có 
được ảnh đa phổ độ phân giải cao ( HRMIs - ảnh trộn). 
 Việc chuyển đổi thực hiện theo công thức sau: 
81 
l
MS
l
MS
l
MS
nnnn
n
n
n
DN
DN
DN
vvv
vvv
vvv
PCn
PC
PC
.......
....
..................
....
....
......
2
1
2
1
21
22212
12111
(3.27) 
 Trong đó v là ma trận chuyển đổi: 
nnnn
n
n
vvv
vvv
vvv
v
......
...................
.....
.....
21
22221
12111
(3.28) 
PCn
PC
PC
vvv
vvv
vvv
DN
DN
DN
nnnn
n
n
h
MS
h
MS
h
MS
n
.......
2
1
....
..................
....
....
......
21
22212
12111
2
1
(3.29) 
 Trong đó: 1PC , 2PC , PCn là thành phần chính trên các kênh ảnh 
1,2,n 
 lMSDN 1 . 
l
MSn
DN là giá trị độ xám ở ảnh đa phổ độ phân giải thấp kênh 
1,2,n. 
 hMSDN 1 . 
h
MSn
DN là giá trị độ xám ở ảnh đa phổ độ phân giải cao kênh 
1,2,n. 
3.5.3. Phương pháp biến đổi Brovey 
 Trong phương pháp trộn màu này các kênh ảnh mới được tạo ra thông 
qua việc cộng, trừ, nhân, chia các kênh ảnh màu với ảnh độ phân giải cao, sau 
đó tổ hợp các kênh mới lại để đạt được kết quả cuối cùng. Có rất nhiều công 
thức khác nhau được nhiều tác giả đề xuất. Một trong những phương pháp 
82 
hiệu quả và phổ biến nhất là biến đổi của Brovey. Phương pháp biến đổi 
Brovey sử dụng thuật toán kết hợp màu sắc ảnh với dữ liệu phân giải cao 
được thể hiện theo công thức sau: 
PAN
bbb
b
fusedMS DN
DNDNDN
DN
DN
n
....
21
1
1
(3.30) 
 Trong đó: 
1fusedMS
DNDN : Giá trị độ xám ở ảnh trộn 
nbb
DNDN 
1
: Giá trị độ xám ở ảnh đa phổ kênh 1,2,n 
 PANDN : Giá trị độ xám ở ảnh toàn sắc 
3.5.