Giới thiệu
Để hỗ trợ nỗ lực của chính phủ Brazil trong việc thực thi Bộ luật Lâm nghiệp của Brazil và bảo vệ rừng trên đất tư nhân, Google đã tạo ra hai bản đồ cơ sở dựa trên dữ liệu quan sát từ vệ tinh SPOT: một Bản đồ cơ sở trực quan và một Bản đồ cơ sở phân tích (G-BFID phiên bản 1.0).
Những sản phẩm hình ảnh ghép này thiết lập một đường cơ sở cho ngày 22 tháng 7 năm 2008, một ngày quan trọng theo Bộ luật Lâm nghiệp của Brazil để xác định "các khu vực hợp nhất" – những khu vực có hoạt động sinh sống của con người hoặc hoạt động sử dụng nông nghiệp từ trước. Được lấy từ kho lưu trữ vệ tinh SPOT, các tập dữ liệu khảm này cung cấp một giải pháp thay thế có độ phân giải cao hơn cho dữ liệu Landsat 30 mét thường được dùng để thiết lập đường cơ sở này.
Để tổng hợp hàng nghìn hình ảnh SPOT thành bản đồ cơ sở thống nhất, hình ảnh đã trải qua một quy trình xử lý bao gồm:
- Tinh chỉnh cạnh để loại bỏ các hiện tượng nén.
- Chuẩn hoá trắc quang so với đường cơ sở Landsat.
- Che mây (thủ công, thận trọng).
- Chỉnh sửa lỗi đăng ký (đăng ký đồng thời với một hình ảnh tổng hợp của Landsat).
Đối với việc kết hợp cuối cùng, chúng tôi đã sử dụng phương pháp khảm xác định thay vì phương pháp giảm thống kê. Các pixel được xếp lớp theo độ phân giải không gian và trình tự thời gian của nhiệm vụ vệ tinh, trong đó dữ liệu quan sát từ các vệ tinh mới hơn được ưu tiên. Hệ phân cấp phân lớp này được kết hợp với phương pháp lấy mẫu lại lân cận gần nhất để thiết lập nguồn gốc dữ liệu nghiêm ngặt. Do đó, mọi pixel trong bản đồ cơ sở cuối cùng đều giữ lại nguồn gốc riêng biệt và vẫn có thể truy nguyên trực tiếp đến một quan sát nguồn cụ thể và siêu dữ liệu của quan sát đó.
Dữ liệu nguồn
Thông số kỹ thuật của vệ tinh và cảm biến
Bản đồ cơ sở G-BFID phiên bản 1.0 được lấy từ dữ liệu hình ảnh SPOT (Satellite pour l’Observation de la Terre). Các nhiệm vụ SPOT do CNES vận hành và Airbus phân phối cung cấp hình ảnh quang học có độ phân giải cao với dải quét 60 km. Dự án này sử dụng một kho lưu trữ hình ảnh từ 3 vệ tinh cụ thể để thiết lập đường cơ sở năm 2008:
- SPOT 2 và 4: Được trang bị các cảm biến HRV/HRVIR, cung cấp dữ liệu đa phổ ở độ phân giải 20 mét và dữ liệu đơn sắc ở độ phân giải 10 mét.
- SPOT 5: Được trang bị cảm biến HRG, cung cấp độ phân giải không gian được cải thiện đáng kể với dữ liệu đa phổ ở độ phân giải 10 mét và dữ liệu đơn sắc ở độ phân giải 5 mét.
| SPOT 2 | SPOT 4 | SPOT 5 | |
|---|---|---|---|
| Đa phổ | 20 triệu | 20 triệu | 10 m |
| Panchromatic | 10 m | 10 m | 5 m |
| Dải quang phổ | Xanh lục, Đỏ, NIR | Xanh lục, Đỏ, Cận hồng ngoại (NIR), Hồng ngoại sóng ngắn (SWIR) | Xanh lục, Đỏ, Cận hồng ngoại (NIR), Hồng ngoại sóng ngắn (SWIR) |
Bảng 1. Thông số kỹ thuật cho các nhiệm vụ SPOT 2, 4 và 5.
Lưu ý: Airbus sản xuất một sản phẩm đơn sắc "chế độ siêu" có thể dùng để tăng độ sắc nét cho hình ảnh SPOT 5 lên độ phân giải 2,5 mét. Phạm vi cung cấp những dữ liệu này rất hạn chế đối với các thông số kỹ thuật của dự án này và không được đưa vào.
Nhập các tập hợp Earth Engine
Ba sản phẩm dữ liệu SPOT riêng biệt đã được nhập và xử lý để tạo ra bản đồ cơ sở cuối cùng. Những bộ sưu tập này trải dài từ ngày 9 tháng 1 năm 2007 đến ngày 26 tháng 11 năm 2009, cung cấp độ sâu thời gian cần thiết để khắc phục các hạn chế về độ che phủ của đám mây trong khi vẫn duy trì đường cơ sở có độ phân giải cao.
Chọn cảnh
Để hỗ trợ các nỗ lực bảo vệ rừng trên đất tư nhân đã đăng ký trong Sổ đăng ký môi trường nông thôn (CAR), phạm vi bao phủ về địa lý được ưu tiên cho quần xã sinh vật Amazon và 5 tiểu bang "Vành đai phá rừng": Maranhão, Mato Grosso, Pará, Rondônia và Tocantins.
Để phù hợp với các yêu cầu của Luật Lâm nghiệp Brazil, chúng tôi đã nhắm đến một khung thời gian vào giữa năm 2008. Dựa trên các tiêu chí về thời gian và độ che phủ của mây (<50%), tổng cộng 10.072 hình ảnh từ SPOT 2, 4 và 5 đã được xác định và đưa vào Danh mục dữ liệu của Earth Engine để xử lý.
Lưu ý về thành phần quang phổ: Các cảm biến SPOT 2, 4 và 5 không thu thập dải quang phổ màu xanh dương một cách tự nhiên. Đối với các sản phẩm có màu tự nhiên, nhà phân phối dữ liệu cung cấp một dải màu xanh dương tổng hợp (xuất phát từ các dải quang phổ hiện có để xấp xỉ một bản trình bày màu sắc chân thực).
1. Màu tự nhiên đa phổ được kết hợp
- Tài sản trên Earth Engine:
AIRBUS/SPOT_2_4_5/BRAZIL/2007_2009/PMS_NC/V1 - Số lượng hình ảnh: 2977
- Phạm vi ngày: Ngày 1 tháng 3 năm 2007 – ngày 26 tháng 11 năm 2009
- Nội dung mô tả: Sản phẩm này hợp nhất dải tần sắc độ phân giải cao với dải tần đa phổ để tạo ra một hình ảnh RGB sắc nét gồm 3 dải tần. Đây là nguồn ưu tiên cho Bản đồ cơ sở trực quan.
2. Màu tự nhiên đa phổ
- Tài sản trên Earth Engine:
AIRBUS/SPOT_2_4_5/BRAZIL/2007_2009/MS_NC/V1 - Số lượng hình ảnh: 3536
- Phạm vi ngày: Ngày 9 tháng 1 năm 2007 – Ngày 26 tháng 11 năm 2009
- Nội dung mô tả: Sản phẩm có màu giả tự nhiên gồm 3 dải tần (RGB mô phỏng) ở độ phân giải đa phổ gốc. Bộ sưu tập này được dùng trong Bản đồ cơ sở trực quan làm nguồn thứ cấp khi dữ liệu được kết hợp có thể không có sẵn.
3. Đa phổ
- Tài sản trên Earth Engine:
AIRBUS/SPOT_2_4_5/BRAZIL/2007_2009/MS/V1 - Số lượng hình ảnh: 3559
- Phạm vi ngày: Ngày 9 tháng 1 năm 2007 – Ngày 26 tháng 11 năm 2009
- Nội dung mô tả: Nguồn cho Bản đồ cơ sở phân tích. Bộ sưu tập này chứa các dải quang phổ ban đầu (bao gồm cả tia hồng ngoại gần và tia hồng ngoại sóng ngắn (nếu có)) cần thiết để tính toán chỉ số thực vật (ví dụ: NDVI) và thực hiện phân loại độ che phủ.
Phạm vi địa lý và khoảng trống
Mục tiêu chính của bản đồ cơ sở G-BFID phiên bản 1.0 là thiết lập đường cơ sở có độ phân giải cao, gần năm 2008 cho lãnh thổ hành chính của Brazil. Tuy nhiên, việc duy trì một khung thời gian nghiêm ngặt (2007–2009) trong khi lọc các hình ảnh chất lượng cao, ít mây đã dẫn đến các khoảng trống về không gian, đặc biệt là ở những khu vực có mây che phủ liên tục.
Lựa chọn cảnh và lọc chất lượng
Để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, chúng tôi đã xác định một nhóm ứng cử viên từ năm 2007 đến 2009 với độ che phủ mây ban đầu dưới 50%. Từ đó, tổng cộng hơn 10.000 hình ảnh đã được nhập và lọc thêm để loại trừ những hình ảnh có vấn đề nghiêm trọng về chất lượng:
- Kiểm tra tính liên tục: Những hình ảnh có dữ liệu đo từ xa hoặc hiện vật hình học được xác định theo cách thủ công, bao gồm cả những cảnh không liên tục được nhà cung cấp dữ liệu kết hợp với nhau, đều bị loại trừ.
- Đảm bảo chất lượng trên đám mây: Những cảnh bị chuyên gia phân tích hình ảnh chuyên nghiệp từ chối vì hoàn toàn bị mây che phủ hoặc vì những lý do khác.
- Mật độ dữ liệu: Chỉ những hình ảnh có >10% số pixel hợp lệ (Bản đồ cơ sở trực quan) còn lại sau khi che mây mới được giữ lại (>5% đối với Bản đồ cơ sở phân tích).
Phân bố không gian
Như minh hoạ trong Hình 5, các hình ảnh ghép đạt được mật độ cao nhất ở "Vòng cung phá rừng" và các khu vực phía bắc/trung tâm-phía tây. Các vùng trong suốt thể hiện những khu vực mà không có hình ảnh SPOT 2, 4 hoặc 5 nào vượt qua bộ lọc chất lượng nêu trên trong khung thời gian mục tiêu hoặc bị che mây.
Phạm vi cung cấp theo tiểu bang
Hình 6 trình bày bảng chi tiết về phạm vi phủ sóng hợp lệ của pixel theo từng tiểu bang. Độ phủ gần như hoàn chỉnh (>95%) đối với các tiểu bang như Rondônia và Mato Grosso, trong khi các tiểu bang ở miền nam và một số vùng ở miền đông bắc có mật độ thấp hơn do các giới hạn của việc lưu trữ và che mây.
Biểu đồ này cũng minh hoạ rằng Bản đồ cơ sở trực quan luôn cung cấp mức độ bao phủ pixel hợp lệ cao hơn một chút so với Bản đồ cơ sở phân tích ở hầu hết các trạng thái. Sự khác biệt này là do sản phẩm Visual có thể sử dụng cả bộ sưu tập màu tự nhiên được kết hợp và đa phổ, trong khi sản phẩm Analytic chỉ được lấy từ bộ sưu tập đa phổ.
Phương pháp xử lý
Phương pháp xử lý cho bản đồ cơ sở G-BFID phiên bản 1.0 ưu tiên nguồn gốc dữ liệu và tính toàn vẹn về bức xạ để hỗ trợ các hoạt động đánh giá việc tuân thủ Quy tắc về rừng. Phần này trước tiên xác định cấu trúc tổng thể của tranh mosaic và logic phân lớp được dùng để duy trì tính toàn vẹn này, sau đó là các bước tiền xử lý và chuẩn hoá theo trình tự thời gian được áp dụng cho từng hình ảnh nguồn trước khi lắp ráp cuối cùng.
Phương pháp mosaic
Các bản đồ cơ sở cuối cùng được tạo bằng phương pháp ghép ảnh chứ không phải các hàm giảm thống kê (chẳng hạn như các thành phần trung bình hoặc trung vị). Phương pháp này đảm bảo các sản phẩm cuối cùng giữ lại các giá trị quang phổ và kết cấu không gian ban đầu của hình ảnh nguồn. Bằng cách tránh lấy trung bình nhiều điểm quan sát, ảnh ghép sẽ giữ nguyên nguồn gốc riêng biệt của từng pixel.
Logic phân lớp
Hình ảnh đầu vào được xếp lớp theo một hệ thống phân cấp ưu tiên độ phân giải không gian cao hơn và các nhiệm vụ vệ tinh sau này:
- Bản đồ cơ sở trực quan: Hình ảnh được sắp xếp theo kích thước pixel (ưu tiên dữ liệu có độ phân giải cao nhất hiện có), sau đó sắp xếp theo nhiệm vụ của vệ tinh (ưu tiên dữ liệu từ các vệ tinh SPOT mới hơn).
- Bản đồ cơ sở phân tích: Hình ảnh được phân lớp theo nhiệm vụ của vệ tinh, ưu tiên các quan sát từ các nhiệm vụ SPOT sau này để nhắm đến dữ liệu tốt nhất hiện có.
Tính toàn vẹn và khả năng truy xuất nguồn gốc
Lấy mẫu lại: Tất cả các phép chiếu lại nội bộ đều sử dụng phương pháp lấy mẫu lại lân cận. Điều này giúp tránh được hiệu ứng làm mịn nội suy của các phương pháp khác, đảm bảo rằng các thuộc tính không gian và đo bức xạ ban đầu của các pixel nguồn không bị ảnh hưởng bởi các pixel lân cận.
Khả năng truy xuất nguồn gốc dữ liệu: Cả hai sản phẩm đều có một dải siêu dữ liệu
datetrên mỗi pixel. Điều này cho phép người dùng xác định chính xác ngày quan sát cho bất kỳ vị trí nào, đảm bảo tính minh bạch hoàn toàn cho các đánh giá về việc tuân thủ Mã rừng.
Tinh chỉnh đường viền của hình ảnh
Để đảm bảo ranh giới rõ ràng giữa các cảnh chồng chéo, chúng tôi đã áp dụng quy trình tinh chỉnh cạnh để loại bỏ các hiện tượng bất thường trong hình ảnh nguồn. Những hiện tượng giả tạo này (xuất hiện dưới dạng các pixel lốm đốm hoặc "nhiễu" dọc theo đường viền hình ảnh) là đặc điểm của quá trình nén có tổn hao trong dữ liệu do nhà cung cấp gửi. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã áp dụng mức độ xói mòn tối thiểu tiêu cự 2,5 pixel cho mặt nạ hình ảnh, loại bỏ các hiện tượng giả tạo ở cạnh có chất lượng thấp và đảm bảo rằng chỉ dữ liệu hợp lệ được sử dụng trong các bức ảnh ghép cuối cùng (Hình 7).
Che phủ đám mây
Để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu cao nhất có thể cho G-BFID phiên bản 1.0, chúng tôi đã triển khai quy trình che khuất thủ công trên toàn bộ kho lưu trữ hình ảnh. Phương pháp này được chọn thay vì các phương pháp tự động để loại trừ một cách thận trọng hơn những pixel chịu ảnh hưởng của mây hoặc các yếu tố gây nhiễu khí quyển khác.
Quy trình che
Các nhà phân tích được đào tạo đã xác định những khu vực có mây và các hiện tượng khí quyển liên quan. Để đảm bảo những pixel có vấn đề này được ghi lại đầy đủ, chúng tôi đã sử dụng một chiến lược che phủ thận trọng bằng cách sử dụng các hình học đơn giản, thô sơ. Thay vì truy tìm chính xác chu vi của từng đám mây, các khu vực hình chữ nhật lớn hơn đã được che để đảm bảo ảnh ghép thu được vẫn rõ ràng nhất có thể.
Mặc dù phương pháp này có chủ ý loại bỏ mạnh tay (thường loại bỏ các pixel hợp lệ nằm cạnh đám mây), nhưng phương pháp này được coi là cần thiết để cung cấp một sản phẩm có tính toàn vẹn cao cho đường cơ sở năm 2008.
Chính sách và quy trình tích hợp về việc che giấu
Mặt nạ thủ công được tạo riêng cho các bộ sưu tập hình ảnh tự nhiên nhiều dải quang phổ và được làm sắc nét toàn phần. Vì sản phẩm có màu tự nhiên đa phổ được lấy từ dữ liệu đa phổ, nên các mặt nạ này sau đó được truyền đến các hình ảnh đa phổ trùng khớp trong quá trình xử lý.
Mọi hình ảnh đa phổ không có hình ảnh màu tự nhiên tương ứng, được che thủ công đều bị loại trừ khỏi ảnh ghép cuối cùng. Điều này đảm bảo rằng mọi pixel có trong bộ G-BFID phiên bản 1.0 (bất kể loại sản phẩm) đều đã được xoá đám mây.
Diễn giải mảng trống dữ liệu
Các khoảng trống trong suốt trong ảnh ghép cuối cùng thể hiện những khu vực không có dữ liệu hợp lệ, chất lượng cao trong khoảng thời gian từ năm 2007 đến năm 2009. Những khoảng trống này là kết quả của việc kết hợp phương pháp che phủ thủ công thận trọng như mô tả ở trên, việc từ chối ban đầu các cảnh có độ che phủ mây cao (>50%) hoặc việc nhà cung cấp hoàn toàn không có hình ảnh nguồn cho một khu vực cụ thể. Mặc dù khoảng trống lớn hơn theo khu vực thường phản ánh việc thiếu hình ảnh có sẵn từ năm 2008, nhưng các mẫu "dạng khối" riêng biệt xuất hiện trong Hình 9 là hậu quả của việc che mây.
Điều chỉnh sai lệch
Một quy trình làm việc tự động về việc đăng ký đồng thời đã được triển khai để giảm nhẹ tình trạng đăng ký sai đáng kể trong hình ảnh nguồn SPOT so với đường cơ sở địa lý bắt nguồn từ dữ liệu Landsat Collection 2.
Đường cơ sở tham chiếu
Một ảnh ghép tham chiếu Landsat Collection 2 không có mây đã được tạo để làm hình ảnh tham khảo đồng đăng ký. Hình ảnh tham khảo này được tạo bằng cách sử dụng bộ giảm trung vị trên hình ảnh Landsat 7 và 8 giao với Brazil trong khoảng thời gian từ năm 2006 đến năm 2010. Băng tần đỏ của Landsat được chọn làm mục tiêu đăng ký chính để khớp với băng tần đỏ của SPOT.
Ước tính độ lệch
Thuật toán ee.Image.displacement được dùng để tính độ lệch ở cấp độ pixel giữa dữ liệu nguồn SPOT và dữ liệu tham chiếu Landsat.
- Thông số tìm kiếm: Độ lệch tối đa là 500 m và tham số độ cứng là 5 được áp dụng cho mô hình chuyển vị.
- Tổng hợp thống kê: Delta x ($dx$) và delta y ($dy$) cũng như các giá trị độ tin cậy được tổng hợp trên toàn bộ vùng hình ảnh bằng cách sử dụng một hàm giảm trung bình.
- Tính toán độ lớn: Từ những số liệu thống kê tổng hợp này, chúng tôi đã tính toán được mức ước tính độ lệch tổng thể $M = \sqrt{dx^2 + dy^2}$ để biểu thị mức dịch chuyển trung bình của cảnh.
Chính sách điều chỉnh
Các cảnh được phân loại và điều chỉnh dựa trên số liệu thống kê về độ dịch chuyển đã tính để ưu tiên những điểm cải tiến đáng kể trong khi tránh đưa vào các hiện tượng giả tạo mới:
- Tự động điều chỉnh: Những hình ảnh có độ lệch $M > 30$ m với điểm tin cậy $C > 0,3$ sẽ tự động được dịch chuyển bằng cách sử dụng các giá trị $dx$ và $dy$ ước tính.
- Đánh giá thủ công: Đối với những cảnh có độ dịch chuyển ước tính rất cao ($M > 100$ m) nhưng độ tin cậy thấp ($C \le 0,3$), chúng tôi đã thực hiện quy trình đánh giá thủ công. Chúng tôi chỉ chấp nhận nội dung chỉnh sửa nếu việc đăng ký đồng thời cho thấy sự cải thiện rõ rệt so với vị trí ban đầu.
- Loại trừ: Những cảnh vẫn bị đăng ký sai đáng kể sau khi đã cố gắng chỉnh sửa hoặc những cảnh không có đủ đặc điểm để so khớp một cách đáng tin cậy sẽ bị loại trừ khỏi bức tranh ghép.
Triển khai và kiểm soát chất lượng
Hình ảnh đã được hiệu chỉnh được chiếu lại bằng cách lấy mẫu lại lân cận gần nhất để giữ nguyên các giá trị đo bức xạ ban đầu và tránh các hiệu ứng làm mịn của phép nội suy song tuyến hoặc phép nội suy bậc ba.
Để đảm bảo khả năng truy xuất không gian, một dải coregistered boolean đã được thêm vào mỗi hình ảnh và được giữ lại trong ảnh ghép cuối cùng. Siêu dữ liệu này cho phép người dùng phân biệt giữa những pixel đã được điều chỉnh không gian và những pixel được giữ nguyên ở vị trí ban đầu.
Chuẩn hoá bức xạ
Để tính đến các điều kiện khí quyển và sự khác biệt về cảm biến trong các bộ sưu tập nguồn SPOT, quá trình chuẩn hoá bức xạ đã được áp dụng cho những hình ảnh tạo nên các sản phẩm khảm. Cả bản đồ cơ sở trực quan và bản đồ cơ sở phân tích đều sử dụng phương pháp so khớp biểu đồ tần suất với đường cơ sở mục tiêu nhất quán của Landsat năm 2008.
Landsat được chọn làm dữ liệu tham chiếu thay vì các lựa chọn thay thế có độ phân giải thô hơn như MODIS vì độ phân giải 30 mét của Landsat phù hợp hơn với dữ liệu SPOT từ 5 đến 20 mét. Sự tương đồng này đảm bảo rằng các biểu đồ tần suất phổ có tính đại diện đồng đều hơn, cho phép chuyển đổi bức xạ chính xác hơn trong quá trình so khớp. Phương pháp cụ thể để điều chỉnh này có khác biệt đôi chút tuỳ thuộc vào việc trường hợp sử dụng cuối cùng là trực quan hay phân tích.
Bản đồ cơ sở trực quan
Để giảm thiểu sự gián đoạn về bức xạ giữa các hình ảnh liền kề và đảm bảo hình ảnh gần như liền mạch, chúng tôi đã triển khai quy trình cân bằng màu sắc bằng cách sử dụng phương pháp so khớp biểu đồ. Các giá trị pixel được điều chỉnh để khớp với đường cơ sở mục tiêu nhất quán của ảnh ghép Landsat năm 2008.
Quy trình này bao gồm các bước sau:
- Che phủ phân tích: Để đảm bảo số liệu thống kê ổn định trong quá trình so khớp biểu đồ tần suất, một mặt nạ phân tích tạm thời sẽ được tạo để loại trừ những khu vực có thể làm sai lệch dữ liệu. Tính năng che này nhắm đến 2 đặc điểm chính:
- Khu vực có nhiều thay đổi: Những pixel vượt quá phân vị thứ 95 của sự khác biệt tuyệt đối giữa hình ảnh SPOT và ảnh ghép tham chiếu Landsat sẽ bị loại trừ.
- Vùng nước: Loại trừ sự biến động cao về độ phản xạ trên mặt nước bằng cách sử dụng tập dữ liệu Phân loại nước hằng năm trong quá khứ của JRC. Tập dữ liệu được lọc đến năm 2008 và một mặt nạ nghịch đảo được áp dụng để đảm bảo chỉ các lớp không phải là nước được giữ lại cho phân tích thống kê.
- Tạo bảng tìm kiếm (LUT): Bằng cách sử dụng dữ liệu được che, các biểu đồ tần suất tích luỹ được tính cho cả các dải SPOT nguồn và các dải Landsat mục tiêu.
- Nội suy: Các giá trị pixel nguồn được ánh xạ lại thành các giá trị đích bằng LUT đã tạo, điều chỉnh hồ sơ đo bức xạ của dữ liệu SPOT cho phù hợp với dữ liệu tham chiếu Landsat 2008.
Bản đồ cơ sở phân tích
Việc xử lý Bản đồ cơ sở phân tích sẽ phản ánh Bản đồ cơ sở trực quan, nhưng bao gồm cả việc chuyển đổi các giá trị DN thành độ phản xạ ở đỉnh khí quyển:
1. Chuyển đổi hệ số phản xạ ở đỉnh khí quyển (TOA)
Các số liệu thô kỹ thuật số (DN) của SPOT được chuyển đổi thành hệ số phản xạ TOA để tính đến các đặc tính vật lý của cảm biến và hình học mặt trời:
- Tính toán độ chói: Áp dụng siêu dữ liệu về độ lệch và mức tăng vật lý theo từng dải tần của nhà cung cấp.
- Chuẩn hoá độ phản xạ: Bức xạ được chuẩn hoá theo bức xạ mặt trời, cosin của góc thiên đỉnh mặt trời và khoảng cách giữa Trái Đất và Mặt Trời cho ngày thu thập cụ thể.
2. Khớp biểu đồ
Để giảm thiểu hơn nữa sự khác biệt về bức xạ giữa các hình ảnh SPOT riêng biệt, quy trình khớp biểu đồ tần suất được áp dụng:
Phân tích che phủ: Bước này sử dụng chính xác phương pháp phân tích che phủ được mô tả trong phần Bản đồ cơ sở trực quan ở trên: loại trừ các pixel thay đổi ở phân vị thứ 95 trở lên và lọc ra các pixel nước thông qua mặt nạ phân loại JRC năm 2008 đảo ngược.
Điều chỉnh: Tương tự như Bản đồ cơ sở trực quan, các giá trị pixel được ánh xạ lại thông qua một bảng tìm kiếm để căn chỉnh hồ sơ đo bức xạ cho phù hợp với thông tin tham chiếu TOA của Landsat. Điều này thiết lập tính nhất quán về bức xạ trên toàn bộ hình ảnh khảm để huấn luyện các mô hình học máy trên quy mô lớn và chạy các suy luận đáng tin cậy.
Các hạn chế và vấn đề đã biết
Mặc dù G-BFID phiên bản 1.0 cung cấp đường cơ sở có độ phân giải cao từ năm 2008, nhưng người dùng cần lưu ý một số hạn chế vốn có trong kho lưu trữ SPOT cũ và các phương pháp xử lý được sử dụng.
Tính hoàn chỉnh về không gian và các khoảng trống
Bản đồ cơ sở không cung cấp 100% phạm vi địa lý của Brazil. Có những khoảng trống do không có hình ảnh nào đáp ứng được khung thời gian nghiêm ngặt của dự án (2007 – 2009), ngưỡng che phủ của mây hoặc tiêu chuẩn chất lượng. Những khoảng trống này thường xuất hiện ở những khu vực có mây che phủ liên tục hoặc tần suất thu thập dữ liệu vệ tinh trong quá khứ thấp hơn. Hãy xem phần Phạm vi địa lý và khoảng trống để biết thông tin chi tiết.
Độ phân giải gốc biến thiên
Mặc dù các sản phẩm cuối cùng được phân phối ở kích thước điểm ảnh danh nghĩa là 5 mét (Hình ảnh) và 10 mét (Phân tích), nhưng hình ảnh nguồn bao gồm nhiều điểm ảnh gốc có kích thước 5 m, 10 m và 20 m. Vì phương pháp lấy mẫu lại lân cận gần nhất được dùng để duy trì tính toàn vẹn về quang phổ, nên bạn có thể thấy ranh giới giữa các độ phân giải khác nhau.
Lỗi đăng ký còn sót lại
Mặc dù có quy trình đăng ký đồng thời tự động, nhưng sự thay đổi về không gian có thể vẫn xảy ra ở một số khu vực. Tình trạng sai lệch còn sót lại có nhiều khả năng xảy ra nhất ở những khu vực có địa hình cực kỳ gồ ghề hoặc ở những khu vực rừng rậm, đồng nhất, nơi thuật toán không có đủ điểm mốc để tính toán các vectơ dịch chuyển có độ tin cậy cao.
Hiện tượng khí quyển và đám mây
Quy trình che mây thủ công được thực hiện một cách thận trọng và triệt để; tuy nhiên, quy trình này không phải là quy trình toàn diện. Người dùng có thể gặp phải một số ít hiện tượng còn sót lại, chẳng hạn như sương mù mỏng hoặc bóng mây nhỏ.
Sự không nhất quán về phép đo bức xạ và hiệu suất của học máy
Mặc dù tính năng so khớp biểu đồ tần suất được dùng để giảm thiểu sự gián đoạn về đo bức xạ, nhưng vẫn còn sự biến thiên quang phổ dư giữa các hình ảnh liền kề. Đối với các ứng dụng phân loại độ che phủ đất tự động hoặc học máy, sự biến đổi này làm tăng phương sai quang phổ cho một loại độ che phủ đất nhất định trên toàn bộ hình ảnh ghép. Phạm vi dữ liệu rộng hơn này có thể làm giảm độ chính xác của việc phân tách lớp trong quá trình suy luận, có khả năng dẫn đến tỷ lệ lỗi cao hơn.
Độ bão hoà quang phổ
Ở những khu vực có độ sáng cực cao (chẳng hạn như bề mặt đô thị có độ phản chiếu cao, một số loại đất cụ thể hoặc cát sáng), các pixel có thể đạt đến giới hạn phát hiện tối đa của cảm biến. Hiện tượng "bão hoà" này dẫn đến việc mất kết cấu và chi tiết ở những vị trí cụ thể đó.
Tỷ lệ băng tần và chỉ số thực vật bị thay đổi
Để tạo ra một bức ảnh ghép gần như liền mạch, phương pháp so khớp biểu đồ tần suất đã được áp dụng cho từng dải quang phổ riêng lẻ, điều này vốn dĩ làm thay đổi tỷ lệ vật lý ban đầu giữa các dải. Do đó, việc tính toán các chỉ số chung như NDVI hoặc các chỉ số tỷ lệ băng tần khác sẽ tạo ra các giá trị khác với các tập dữ liệu nguồn không thay đổi. Mặc dù các chỉ số phái sinh này vẫn có thể ghi lại các mẫu không gian tương đối trên toàn bộ hình ảnh ghép, nhưng bạn không nên sử dụng chúng cho các mục đích tuyệt đối, so sánh giữa các cảm biến hoặc phân tích dựa trên các ngưỡng chỉ số cố định.