Ứng dụng mã nguồn mở xử lý dữ liệu viễn thám

Giới thiệu

Ngày nay, nhu cầu sử dụng các nguồn tư liệu ảnh viễn thám là rất lớn, ứng dụng cho nhiều mục đích khác nhau (trong lĩnh vực thủy sản):

  • Lập bản đồ phân bố nguồn lợi thủy sản ven và xa bờ (cỏ biển, san hô, rừng ngập mặn, trữ lượng khai thác cá)
  • Đánh giá biến động nguồn lợi thủy sản ven và xa bờ
  • Ước tính các giá trị khác nhau của các hệ sinh thái biển
  • Đánh giá mức độ rủi ro của thiên tai (sạt lở đất, lũ quét), suy thoái và ô nhiễm môi trường nước, nở hoa nước của các loài tảo độc
  • Lập quy hoạch không gian biển nhằm xây dựng các khu bảo tồn biển và bảo vệ thủy sản
  • Lập quy hoạch các vùng nuôi trồng thủy sản

Để thực hiện các nhiệm vụ này, nhà nghiên cứu cần những phần mềm chuyên dụng giúp xử lý ảnh viễn thám, chuyển dữ liệu từ ảnh thô sang các bản đồ chuyên đề có ý nghĩa, sử dụng như nguồn dữ liệu đầu vào có giá trị cho các nghiên cứu tiếp theo.

Nằm trong chuỗi bài phổ biến kĩ thuật viễn thám sử dụng công cụ mã nguồn mở, bài viết sẽ giới thiệu đến bạn đọc những ứng dụng miễn phí, mạnh mẽ trong xử lý với giao diện hiện đại, chức năng đa dạng giúp xử lý nhiều nguồn ảnh viễn thám khác nhau.

Môi trường cài đặt

Các ứng dụng được giới thiếu trong bài viết này đều có thể được cài đặt trên môi trường Windows hoặc Linux.

Danh sách ứng dụng

ESA PolSARpro (Biomass Edition)

Nguồn ảnh: https://www.ietr.fr/polsarpro-bio/

Thông tin chung:

  • Liên kết tải: https://www.ietr.fr/polsarpro-bio/
  • Bộ cảm hỗ trợ: Sentinel – 1
  • Plugin: Hỗ trợ plugin cho QGIS
  • Tính năng đáng lưu ý:
    • Đang cập nhật….

Sentinel 1 – Sentinel 2 – Sentinel 3 Image Processing Toolbox

Nguồn ảnh: ESA

Thông tin chung:

  • Liên kết tải: http://step.esa.int/main/download/
  • Bộ cảm hỗ trợ: Sentinel – 1, Sentinel – 2A/B, Sentinel – 3
  • Plugin: Chưa có plugin hỗ trợ các ứng dụng khác
  • Tính năng đáng lưu ý:
    • Tiền xử lý ảnh SAR Sentinel – 1
    • Hiệu chỉnh khí quyển ảnh Sentinel – 2 và Sentinel – 3
    • Phân tích thống kê dựa trên các băng phổ ảnh
    • Phân tích thành phần chính (Principle Component Analysis)

SeaDAS

Home
Nguồn ảnh: NASA SeaDAS

Thông tin chung:

  • Liên kết tải: https://seadas.gsfc.nasa.gov/downloads/
  • Bộ cảm hỗ trợ: Landsat 8 OLI, Sentinel, Aquarius, CZCS, GOCI, HICO, MERIS, MODIS Aqua, MODIS Terra, MOS, OCM, OCM-2, OCTS, OSMI, SeaWiFS, VIIRS SNPP
  • Plugin: Hỗ trợ plugin trong ứng dụng Sentinel toolbox
  • Tính năng đáng lưu ý:
    • Đang cập nhật….

Orfeo Toolbox

Thông tin chung:

  • Liên kết tải: https://www.orfeo-toolbox.org/download/
  • Bộ cảm hỗ trợ: SAR (Sentinel – 1), ảnh đa phổ và ảnh siêu phổ nói chung
  • Plugin: Hỗ trợ plugin trong ứng dụng QGIS
  • Tính năng đáng lưu ý:
    • Tiền xử lý ảnh SAR Sentinel – 1, ảnh đa phổ
    • Phân loại lớp ảnh (image classification) theo điểm ảnh (pixel-based) và đối tượng vùng (object-based)
    • Mô hình hóa sử dụng ảnh SAR và đa phổ
    • Xem ảnh viễn thám với ứng dụng Monterverdi

GRASS GIS

Nguồn ảnh: GRASS GIS

Thông tin chung:

  • Liên kết tải: https://grass.osgeo.org/download/
  • Bộ cảm hỗ trợ: ảnh đa phổ và ảnh siêu phổ nói chung
  • Plugin: Hỗ trợ plugin trong ứng dụng QGIS
  • Tính năng đáng lưu ý:
    • Hiệu chỉnh khí quyển ảnh đa phổ với mô hình 6SV (Second Simulation of the Satellite Signal in the Solal Spectrum Vector).
    • Phân loại lớp ảnh (image classification) theo điểm ảnh (pixel-based) và đối tượng vùng (object-based)
    • Hỗ trợ xử lý ảnh LIDAR

SAGA GIS

SAGA GIS
Nguồn ảnh: SAGA GIS

Thông tin chung:

  • Liên kết tải: https://www.orfeo-toolbox.org/download/
  • Bộ cảm hỗ trợ: ảnh đa phổ nói chung
  • Plugin: Hỗ trợ plugin trong ứng dụng QGIS
  • Tính năng đáng lưu ý:
    • Hiệu chỉnh khí quyển về mức TOA (Top of Atmospheric) cho ảnh Landsat
    • Phân loại lớp ảnh (image classification) theo điểm ảnh (pixel-based) và đối tượng vùng (object-based)
    • Hỗ trợ phân loại lớp ảnh với các thuật toán máy học phổ biến
    • Hỗ trợ phân loại lớp ảnh cho dữ liệu vector
    • Hỗ trợ phân loại lớp ảnh cho dữ liệu vector với thuật toán máy học Random Forest
    • Tạo superpixel với thuật toán SLIC (Simple Linear Iterative Cluster)
  • Thông tin thêm: https://ocean-remote-sensing.com/su-dung-saga-gis-trong-phan-tich-khong-gian-gis-va-vien-tham/

Biên tập và trình bày: Hà Nam Thắng (hanamthang@hueuni.edu.vn)