Thạc Sĩ Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu ca

Luận án tiến sĩ năm 2013
Đề tài: Nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần


MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN i
MỤC LỤC . ii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT v
DANH MỤC CÁC BẢNG . vii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ SƠ ĐỒ viii
MỞ ĐẦU . 1
CHƯƠNG 1 .TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC
VÀ TRÊN THẾ GIỚI 6
1.1. Đặt vấn đề . 6
1.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới 6
1.3.Tổng quan về những kết quả nghiên cứu trong nước . 11
1.4. Đánh giá kết quả nghiên cứu trong nước và trên thế giới . 13
1.5. Những vấn đề được phát triển trong luận án 14
CHƯƠNG 2 . CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA QUÁ TRÌNH NHẬN DẠNG VÀ
PHÂN LOẠI VẾT DẦU TRÊN BIỂN BẰNG TƯ LIỆU VIỄN THÁM SIÊU
CAO TẦN . 16
2.1. Đặc điểm hệ thống RADAR cửa mở tổng hợp (SAR) 16
2.1.1. Hệ thống RADAR tạo ảnh 16
2.1.2. Hệ thống RADAR cửa mở tổng hợp 18
2.2. Đặc điểm tín hiệu siêu cao tần thu nhận trên biển 22
2.2.1. Cấu trúc bề mặt biển . 22
2.2.2. Đặc điểm tín hiệu tán xạ phản hồi sóng siêu cao tần trên biển 23
2.3. Cơ sở khoa học của quá trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển
bằng tư liệu viễn thám siêu cao tần . 28
2.3.1. Đặc điểm hình ảnh vết dầu trên tư liệu ảnh SAR . 28
2.3.2. Nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR . 29
iii
2.4. Những ảnh hưởng trong quá trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên
biển từ tư liệu ảnh SAR 31
2.4.1. Ảnh hưởng của tốc độ gió trên bề mặt biển . 31
2.4.2. Ảnh hưởng của nhiễu hạt tiêu trên ảnh SAR 33
2.4.3. Ảnh hưởng của đặc điểm thu tín hiệu vệ tinh siêu cao tần . 34
2.4.4. Ảnh hưởng của các vết nhiễu trên biển 38
2.4.5. Đặc điểm tư liệu ảnh SAR sử dụng phân tích vết dầu trên biển 39
2.4.6. Ảnh hưởng bởi điều kiện khí tượng trên bề mặt biển 40
2.5. Kết luận chương 2 41
CHƯƠNG 3 . ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI
VẾT DẦU TRÊN BIỂN TỪ TƯ LIỆU VIỄN THÁM SIÊU CAO TẦN 43
3.1. Tiền xử lý tư liệu viễn thám siêu cao tần . 43
3.1.1. Chuyển đổi khuôn dạng gốc về khuôn dạng thống nhất 43
3.1.2.Loại bỏ vùng đất liền và hải đảo . 52
3.1.3. Hiệu chỉnh hiệu ứng xa- gần nguồn phát sóng trên ảnh SAR 55
3.1.4. Lọc nhiễu hạt tiêu trên ảnh SAR 61
3.2. Tách vết đen trên ảnh SAR . 62
3.2.1. Thuật toán tự động phân ngưỡng Huang 62
3.2.2. Thuật toán nở vùng . 70
3.3. Nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu 73
3.3.1. Các chỉ số hình dạng của vết dầu và vết nhiễu . 73
3.3.2. Tự động xác định đường biên và các chỉ số hình dạng vết dầu . 75
3.3.3. Nhận dạng và phân loại vết dầu và vết nhiễu trên tư liệu ảnh SAR . 77
3.4. Đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư
liệu ảnh SAR 91
3.5. Kết luận chương 3 94
CHƯƠNG 4 . THỬ NGHIỆM NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI VẾT DẦU
TRÊN BIỂN TỪ TƯ LIỆU VIỄN THÁM SIÊU CAO TẦN . 96
4.1. Thiết kế hệ thống phát hiện vết dầu trên biển từ ảnh SAR . 96
iv
4.1.1. Thiết kế chức năng các modul thành phần . 96
4.1.2. Sơ đồ thuật toán của chương trình thử nghiệm 97
4.1.3. Tích hợp các modul và thiết kế hệ thống chương trình 97
4.1.4. Phân tích các modul chính của chương trình . 98
4.1.5. Một số giải pháp thực tế thực hiện trong chương trình thử nghiệm . 100
4.2. Kết quả thử nghiệm nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển bằng tư
liệu ảnh SAR 101
4.2.1. Cơ sở dữ liệu ảnh thử nghiệm 101
4.2.2. Kết quả thử nghiệm nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ ảnh
SAR 101
4.3. Kết luận chương 4 107
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ . 109
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ . 112
TÀI LIỆU THAM KHẢO . 114
PHỤ LỤC 118


MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của luận án
Với điều kiện địa lý có đường bờ biển trải dài từ Bắc vào Nam, có nhiều khu
vực khai thác dầu khí tại Biển Đông và nằm trên tuyến giao thông đường biển của
thế giới nên Biển Đông Việt Nam là khu vực thường xuyên xảy ra các hiện tượng ô
nhiễm dầu trên biển. Trong những năm gần đây, Việt Nam liên tục xảy ra các hiện
tượng dầu tràn tại các vùng ven biển miền Trung mà không xác định được nguyên
nhân. Hiện tượng dầu tràn chỉ được phát hiện khi dầu bị sóng biển đánh dạt vào bờ.
Do không có hệ thống giám sát và phát hiện sớm ô nhiễm dầu trên biển nên Việt
Nam hoàn toàn bị động trong việc ứng phó dầu tràn trên biển.
Cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, kỹ thuật viễn thám đang được
ứng dụng để giám sát và phát hiện sớm các ô nhiễm dầu trên các vùng biển của thế
giới, trong đó có hệ thống viễn thám RADAR. RADAR là hệ thống viễn thám siêu
cao tần dạng chủ động, cho phép quan sát ngày cũng như đêm, trong mọi điều kiện
thời tiết, không chịu ảnh hưởng của mây, sương mù trên bề mặt biển và có đường
thu nhận rộng. Đây cũng là những ưu điểm của tư liệu viễn thám siêu cao tần so với
các tư liệu viễn thám quang học trong việc giám sát và phát hiện sớm ô nhiễm dầu
trên biển. Do đặc điểm thu nhận năng lượng tán xạ phản hồi của bộ cảm vệ tinh siêu
cao tần và do sự suy giảm dao động của sóng biển tại vị trí vết dầu nên hình ảnh vết
dầu trên tư liệu viễn thám siêu cao tần có sự khác biệt với vùng biển xung quanh,
tạo điều kiện cho việc tự động hóa quá trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên
biển. Tuy nhiên, hiện nay các thông tin bổ trợ về các điều kiện khí tượng trên biển,
hệ thống xử lý tư liệu viễn thám siêu cao tần tại Việt Nam còn hạn chế nên đòi hỏi
cần có nghiên cứu đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ
tư liệu viễn thám siêu cao tần phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam.
2. Mục tiêu nghiên cứu
- Nghiên cứu cơ sở khoa học và những yếu tố ảnh hưởng đến việc nhận dạng
và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR.
2
- Nghiên cứu các phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư
liệu viễn thám siêu cao tần
- Đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu
viễn thám siêu cao tần phù hợp với điều kiện thực tế về tư liệu, về thông tin hỗ trợ
trên biển của Việt Nam.
3. Đối tượng nghiên cứu
- Đặc điểm thu nhận tín hiệu của vệ tinh siêu cao tần
- Tác động của vết dầu đến sự suy giảm cường độ sóng biển và đặc điểm tín
hiệu tán xạ phản hồi nhận được tại bộ cảm của vệ tinh siêu cao tần.
- Các yếu tố nhiễu ảnh hưởng đến độ tin cậy của quá trình nhận dạng và phân
loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần.
- Các phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn
thám siêu cao tần.
4. Phạm vi nghiên cứu
- Nội dung nghiên cứu của luận án là đề xuất phương pháp nhận dạng và
phân loại những vết dầu xuất hiện trên biển không rõ nguồn gốc, chủ yếu do việc xả
dầu trái phép của các tàu lưu thông trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần.
- Khu vực nghiên cứu của luận án là khu vực biển Đông Việt Nam.
- Luận án nghiên cứu khả năng sử dụng của tư liệu RADAR tạo ảnh cửa mở
tổng hợp (SAR), với hai dạng dữ liệu chính là dữ liệu siêu cao tần kênh L (dữ liệu
PALSAR của vệ tinh ALOS), dữ liệu siêu cao tần kênh C (dữ liệu ASAR của vệ
tinh EnviSAT).
5. Nội dung nghiên cứu
- Nghiên cứu nguyên lý và khả năng nhận dạng và phân loại vết dầu trên
biển từ tư liệu ảnh SAR.
- Đề xuất quy trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh
SAR phù hợp với đặc điểm tư liệu ảnh SAR thu nhận tín hiệu trên biển và trong chế
độ thu nhận diện rộng.
- Xây dựng chương trình thử nghiệm nhận dạng và phân loại vết dầu và vết
3
nhiễu trên ảnh viễn thám siêu cao tần.
6. Phương pháp nghiên cứu
- Phương pháp phân tích, tổng hợp các tài liệu bao gồm các bài báo khoa học
đã được công bố trên thế giới và trong nước, các kết quả nghiên cứu đã đạt được
của các hệ thống giám sát và phát hiện sớm ô nhiễm dầu trên biển đang được triển
khai trong thực tế và các modul phần mềm phát hiện vết dầu từ tư liệu ảnh SAR đã
được công bố trên thế giới. Từ đó, đề xuất phương pháp luận phù hợp, có tính khả
thi cao trong điều kiện hiện nay tại Việt Nam .
- Nghiên cứu thử nghiệm các thuật toán xử lý ảnh, các thuật toán nhận dạng
và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR, tiến hành so sánh và chọn lọc các
mô hình thuật toán phù hợp với mục đích nghiên cứu của luận án.
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
7.1. Ý nghĩa khoa học của luận án
- Nội dung nghiên cứu của luận án giúp hệ thống đầy đủ cơ sở khoa học về
nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám siêu cao tần.
- Xây dựng được phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư
liệu ảnh SAR.
- Luận án đã đóng góp một phần trong việc thực hiện nhiệm vụ nghiên cứu
khoa học của đề tài nghiên cứu cấp Nhà nước về “Ô nhiễm dầu trên vùng biển Đông
Việt Nam” với mã số KC09.22/06-10 do PGS.TS Nguyễn Đình Dương làm chủ
nhiệm đề tài.
7.2. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
- Nâng cao khả năng ứng dụng của tư liệu ảnh SAR trong việc giám sát và
phát hiện sớm ô nhiễm dầu ngoài khơi biển Đông Việt Nam.
- Cung cấp những đánh giá đầy đủ về mặt lý thuyết cũng như kết quả nghiên
cứu thử nghiệm của các phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư
liệu viễn thám siêu cao tần với các bước sóng khác nhau như tư liệu viễn thám siêu
cao tần kênh L (vệ tinh ALOS) và tư liệu viễn thám siêu cao tần kênh C (vệ tinh
EnviSAT).
4
8. Những luận điểm bảo vệ của luận án
Luận điểm 1: Tư liệu ảnh SAR đã được chuẩn hóa trong mặt cắt ngang vẫn tồn tại
hiệu ứng xa – gần nguồn phát sóng trên tư liệu ảnh SAR. Hiệu ứng xa – gần nguồn
phát sóng ảnh hưởng đến khả năng tự động hóa tách vết đen trên ảnh SAR bằng
thuật toán phân ngưỡng tổng thể.
Luận điểm 2: Phương pháp tách vết đen bằng thuật toán nở vùng ứng dụng hiệu
quả trong trường hợp vết dầu tồn tại lâu trên biển và đã bị phong hóa theo thời gian.
Hình ảnh vết dầu trong trường hợp này có độ tương phản không cao so với hình ảnh
của bề mặt biển trên ảnh SAR và bản thân hình ảnh vết dầu có nhiều ngưỡng độ
xám khác nhau.
Luận điểm 3: Phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn
thám siêu cao tần được đề xuất trong luận án có thể thực h iện được trong điều kiện
về tư liệu, cơ sở hạ tầng thông tin hiện có tại Việt Nam.
9. Những điểm mới của luận án
9.1. Đề xuất phương pháp tự động hóa quá trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên
biển từ tư liệu ảnh SAR.
9.2. Đề xuất phương pháp hạn chế ảnh hưởng của hiệu ứng xa gần nguồn phát sóng
của vệ tinh siêu cao tần trên tư liệu ảnh SAR trong việc nhận dạng và phân loại vết
dầu trên biển. Hiệu ứng xa - gần nguồn phát sóng này tồn tại trên các dạng tư liệu
viễn thám siêu cao tần, đặc biệt đối với các chế độ đường chụp rộng.
9.3. Nghiên cứu ứng dụng của mạng nơ – ron nhiều lớp MLP trong nhận dạng và
phân loại vết dầu và vết nhiễu trên biển từ tư liệu ảnh SAR với các số lượng tham
số đầu vào của mạng nơ-ron khác nhau.
10. Khối lượng và kết cấu luận án
Kết cấu luận án bao gồm các phần chính như sau:
Mở đầu
Chương 1. Tổng quan về tình hình nghiên cứu trong nước và trên thế giới
Chương 2. Cơ sở khoa học của quá trình nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển
bằng tư liệu viễn thám siêu cao tần
5
Chương 3. Đề xuất phương pháp nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu
viễn thám siêu cao tần
Chương 4.Thử nghiệm nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu viễn thám
siêu cao tần
Kết luận và kiến nghị
Danh mục công trình công bố của tác giả
Tài liệu tham khảo
Phụ lục
Luận án được trình bày trong 111 trang, 61 hình vẽ và sơ đồ, 04 bảng biểu.
6
CHƯƠNG 1 . TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG
NƯỚC VÀ TRÊN THẾ GIỚI
1.1. Đặt vấn đề
RADAR là hệ thống viễn thám siêu cao tần chủ động được ứng dụng trong
giám sát và phát hiện sớm các ô nhiễm dầu trên biển. Hệ thống RADAR có ưu điểm
là thu nhận dữ liệu cả ngày và đêm, trong mọi điều kiện thời tiết, không ảnh hưởng
bởi mây, sương mù và có đường thu nhận rộng từ 250km đến 400km. Tư liệu
RADAR tạo ảnh cửa mở tổng hợp (SAR) là tư liệu chính được sử dụng trong các hệ
thống giám sát và phát hiện vết dầu trên biển hiện nay. Sự suy giảm dao động sóng
biển tại vị trí vết dầu tạo vết đen trên ảnh SAR. Tuy nhiên một số yếu tố gây nhiễu
như vùng lặng gió trên biển, khuất địa hình hoặc cản gió gần bờ tạo nên những báo
động giả về ô nhiễm dầu trên ảnh SAR. Điều kiện về tốc độ gió trên bề mặt biển
cũng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng tới việc phát hiện vết dầu bằng công nghệ
này. Gió quá mạnh hoặc quá yếu đều không thuận lợi cho việc sử dụng tư liệu ảnh
RADAR. Mặc dù có một số ảnh hưởng trong quá trình phân loại vết dầu và không
xác định được độ dày lớp dầu nhưng tư liệu ảnh SAR vẫn là một công cụ viễn thám
quan trọng trong giám sát và phát hiện sớm ô nhiễm dầu trên biển.
Việc ứng dụng tư liệu ảnh SAR trong phát hiện sớm ô nhiễm dầu trên biển
đang được các nhà khoa học trong và ngoài nước quan tâm nghiên cứu. Quá trình
nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR gồm các bước chính
như bước tiền xử lý ảnh, tách vết đen trên ảnh SAR, nhận dạng và phân loại vết dầu
và vết nhiễu. Các kết quả nghiên cứu được thực hiện trên các dạng tư liệu khác
nhau, các bước xử lý khác nhau nhằm mục đích nâng cao khả năng tự động hóa
trong việc nhận dạng và phân loại vết dầu trên biển từ tư liệu ảnh SAR.
1.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới
Vấn đề nghiên cứu khả năng sử dụng tư liệu viễn thám siêu cao tần và đặc
biệt là tư liệu ảnh SAR để phát hiện sớm vết dầu tràn trên biển được nghiên cứu từ


TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (1999), Nhập môn xử lý ảnh số, NXB
Khoa học và kỹ thuật, Hà Nội.
2. Nguyễn Đình Dương (2011), Ô nhiễm dầu trên biển và quan trắc bằng viễn
thám siêu cao tần, NXB Khoa học và kỹ thuật, Hà Nội
3. http://www.vast.ac.vn/
4. http://www.imh.ac.vn/
5. www.icoe.org.vn/upload/2010/01/29/OILSAS-TOMTATBAOCAO.pdf
Tiếng Anh
6. Anne H.S.Solberg, Sverre Thune Dokken, Rune Solberg (2003), Automatic
detection of oil spills in Envisat, Radarsat and ERS SAR image, Geoscience and
Remote Sensing Symposium, 2003. IGARSS '03. Proceedings. 2003 IEEE
International , Vol.4, pp 2747-2749
7. Anna Schistad Solberg, Camilla Brekke, Rune Solberg (2004), Algorithms for
oil spill detection in Radarsat and Envisat SAR images, IEEE Conference
Publications, pp 4909-4912
8. Anne Solberg, Peter Clayton, Marte Indregard (2005), D2 – Report on
benchmarking oil spill recognition approaches and best practice, Kongsberg
Satellite Services AS, Norway
9. Assilzadeh.H, & Mansor.S.B (2001), Early warning system for oil spill using
SAR images, Proc. ACRS 2001-22
nd
Asian Conference on Remote Sensing, 5-9
November 2001, Singapore, Vol.1, pp 460-465
10. Bahia Lounis, Aichouche Belhadj Aissa (2006), A contextual segmentation of
sea SAR images to detect dark spots in Mediterranean Sea, IEEE Conference
Publications, pp 371-376
11. Bern, T. -I., Wahl, T., Anderssen, T., & Olsen, R. (1992),Oil spill detection
using satellite based SAR: Experience from a field experiment, Proc. 1st ERS-1
Symposium, Cannes, France, pp. 829– 834
115
12. Camilla Brekke, Anne H.S.Solberg (2005), Review oil spill detection by
satellite remote sensing, Remote Sensing of Environment , pp 1-13
13. Chan-Su Yang, Youn-Seop Kim, Kazuo Ouchi, Jae-Ho Na (2009), Comparison
with L-, C- and X- Band Real SAR images and simulation SAR images of spilled
oil on sea surface, IEEE Conference Publications, pp 673-676
14. Change.L.Y and et (1996), A multiplayer multiresolution approach to detection
of oil slicks using ERS SAR image, Proc ACRS 1996 – 17
th
Asian Conference of
Remote Sensing, Sri Lanka
15. D.I.Morales, M. Moctezuma, F. Parmiggiani (2008), Detection of oil slicks in
SAR images using Hierarchical MRF, IEEE Conference Publications, pp 1390-1393
16. European Space Agency (2007), EnviSat ASAR Product Handbook, Issue 2.2,
27 February 2007
17. European Space Agency (1998), Oil pollution monitoring, ESA brochure ERS
and its application, Marine, BR-128/I, Ver 1.0
18. ERSDAC (Earth Remote Sensing DataAnalysisCenter) (2007), ERSDAC-VXCEOS-004, Rev. 1.6, Japan
19. Fabio Del Frate, Luca Salvatori ( 2004), Oil spill detection by means of Neural
Networks algorithms: a Sensitivity Analysis,IEEE Conference Publications, pp
1370-1373
20. Fanny Girard-Ardhuin, F.Mercier, Garello (2003), Oil slick detection by SAR
imagery: potential and limitation, Proc OCEANS 2003, Vol.1, pp 164-169
21. Henri Maître (2008), Processing of Synthetic Aperture Radar (SAR) Images,
Antony Rowe Ltd, Chippenham, Wiltshire
22. Huang Liang-kai, j. wangt mao-jiun (1995), Image thresholding by minimizing
the measures of fuzziness, Pattern Recognition, Vol. 28, No.1, pp 41-51, 1995
23. Iphigenia Keramitsoglou, Constantinos Cartalis, Chris T.Kiranoudis (2006),
Automatic identification of oil spills on satellite images, Environmental
Modelling & Software, Vol.21, pp 640-652