Tìm kiếm tài liệu miễn phí

Cơ sở viễn thám-Chương 5

Phương pháp viễn thám hồng ngoại nhiệt là phương pháp ghi nhận các bức xạ nhiệt ở dải sóng hồng ngoại nhiệt. Vì bức xạ nhiệt có cường độ yếu, lại bị hấp thụ mạnh bởi khí quyển, nên để thu các tín hiệu nhiệt phải có thiết bị quét nhiệt với độ nhạy cao.



Đánh giá tài liệu

4.2 Bạn chưa đánh giá, hãy đánh giá cho tài liệu này


Cơ sở viễn thám-Chương 5 Cơ sở viễn thám-Chương 5 cơ sở viễn thám, báo cáo tin học trắc địa, Thực hành phân loại thông tin, tư liệu ảnh viễn thám, ENVI
4.2 5 1614
  • 5 - Rất hữu ích 293

  • 4 - Tốt 1.321

  • 3 - Trung bình 0

  • 2 - Tạm chấp nhận 0

  • 1 - Không hữu ích 0

Mô tả

  1. Ch ¬ng 5 viÔn th¸m hång ngo¹i nhiÖt Ph ¬ng ph¸p viÔn th¸m hång ngo¹i nhiÖt lμ ph ¬ng ph¸p ghi nhËn c¸c bøc x¹ nhiÖt ë d¶i sãng hång ngo¹i nhiÖt ( tõ 3 ®Õn 14 m). V× bøc x¹ nhiÖt cã c êng ®é yÕu, l¹i bÞ hÊp thô m¹nh bëi khÝ quyÓn, nªn ®Ó thu c¸c tÝn hiÖu nhiÖt ph¶i cã thiÕt bÞ quÐt nhiÖt víi ®é nh¹y cao. D íi ®©y lμ mét sè c¬ së vËt lý vμ c¸c nguyªn t¾c t¹o ¶nh hång ngo¹i. 5.1. Nguyªn lý bøc x¹ nhiÖt cña vËt chÊt TÝnh chÊt bøc x¹ nhiÖt cña c¸c ®èi t äng tù nhiªn dùa vμo nguyªn t¾c bøc x¹ cña vËt ®en tuyÖt ®èi. 5.1.1. NhiÖt ®é Kinetic v sù bøc x¹ NhiÖt ®é cña vËt chÊt ®o ® îc khi tiÕp xóc hoÆc ®Æt ch×m vμo bªn trong vËt chÊt ® îc quan niÖm lμ nhiÖt ®é bªn trong cña vËt chÊt gäi lμ nhiÖt ®é Kinetic. NhiÖt ®é Kinetic lμ nhiÖt ®é bªn trong cña vËt chÊt, thÓ hiÖn sù trao ®æi n¨ng l îng cña c¸c ph©n tö cÊu t¹o nªn vËt chÊt. Sù bøc x¹ n¨ng l îng cña vËt chÊt lμ mét hμm sè cña nhiÖt ®é Kinetic cña chóng. Khi bøc x¹, vËt chÊt cã mét nhiÖt ®é kh¸c gäi lμ nhiÖt ®é bªn ngoμi cña vËt chÊt. ViÔn th¸m ghi nhËn th«ng tin vÒ nhiÖt ®é bªn ngoμi cña vËt chÊt, còng cã nghÜa lμ ghi nhËn th«ng tin vÒ sù bøc x¹ cña vËt chÊt. 5.1.2. Sù bøc x¹ cña vËt ®en tuyÖt ®èi Nh phÇn ®Çu ®· m« t¶, khi nhiÖt ®é cña mét vËt lín h¬n nhiÖt ®é 0oK (-2730C) th× nã sÏ ph¸t ra mét bøc x¹ nhiÖt. C êng ®é bøc x¹ vμ tÝnh chÊt phæ cña bøc x¹ lμ mét hμm cña thμnh phÇn vËt chÊt t¹i thêi ®iÓm ®ã. H×nh 5.1 minh ho¹ cho sù ph©n bè phæ cña n¨ng l îng bøc x¹ tõ bÒ mÆt cña vËt ®en tuyÖt ®èi t¹i c¸c nhiÖt ®é kh¸c nhau. C¸c ® êng cong ph©n bè n¨ng l îng cã h×nh d¹ng gièng nhau nh ng c¸c tia cña chóng cã xu h íng chuyÓn dÞch vÒ phÝa cã b íc sãng ng¾n h¬n khi nhiÖt ®é t¨ng cao (quy luËt chuyÓn dÞch cùc trÞ n¨ng l îng bøc x¹ cña Wiens). Ph©n bæ phæ cña n¨ng l îng bøc x¹ cña vËt ®en t¹i c¸c nhiÖt ®é kh¸c nhau: A max T trong ®ã: m - b íc sãng mμ ë ®ã cã b c x¹ cùc ®¹i; A - 2.898 m (hÖ sè); T - nhiÖt ®é Kinetic. 71
  2. Toμn bé n¨ng l îng ph¸t ra tõ bÒ mÆt cña vËt ®en tuyÖt ®èi ë mét nhiÖt ®é nμo ®ã ® îc x¸c ®Þnh vμ tÝnh b»ng quy luËt Stefan - bolfman: M = M( ),d , = T4 trong ®ã: M - tæng n¨ng l îng ph¸t x¹, w/ m2 ; M - n¨ng l îng phæ ph¸t x¹ t¹i b íc sãng ,; - h»ng sè stefan bolzmal = 5,6697X 10-8 W/Cm2/K-4; T - nhiÖt ®é cña vËt ®en ( ®é K ) d - diÖn tÝch ph¸t x¹ cña vËt ®en H×nh 5.1: §Æc ®iÓm ph¸t x¹ nhiÖt cña vËt chÊt Theo ph ¬ng tr×nh, tæng l îng nhiÖt ph¸t ra tõ bÒ mÆt vËt ®en th× kh¸c nhau theo tû lÖ víi lòy thõa 4 cña nhiÖt ®é tuyÖt ®èi. ViÔn th¸m ®o ® îc n¨ng l îng ph¸t ra cña vËt, do ®ã ®o ® îc nhiÖt ®é cña vËt. ViÔn th¸m ®o c¸c bøc x¹ M theo c¸c d¶i b íc sãng kh¸c nhau, tuy nhiªn sù bøc x¹ nhiÖt chØ b¾t ®Çu tõ d¶i hång ngo¹i nhiÖt. 5.1.3. Sù ph¸t x¹ nhiÖt tõ c¸c vËt chÊt thùc Víi vËt ®en tuyÖt ®èi, nã ph¸t x¹ toμn bé n¨ng l îng r¬i vμo nã khi lμm cho nhiÖt ®é cña nã t¨ng lªn, cßn vËt chÊt thùc chØ ph¸t ra mét phÇn n¨ng l îng r¬i vμo nã. Kh¶ n¨ng ph¸t x¹ nhiÖt gäi lμ ®é ph¸t x¹ nhiÖt ( ). = N¨ng l îng nhiÖt ph¸t ra cña vËt t¹i mét nhiÖt ®é nμo ®ã/ N¨ng l îng ph¸t ra cña vËt ®en t¹i cïng nhiÖt ®é ®ã. cã gi¸ trÞ tõ 0 - 1: gi¸ trÞ kh¸c nhau tuú thuéc vμo thμnh phÇn vËt chÊt, ë c¸c nhiÖt ®é kh¸c nhau th× sù ph¸t x¹ còng kh¸c nhau. Ngoμi ra, sù ph¸t x¹ cßn kh¸c nhau ë d¶i sãng vμ gãc ph¸t x¹. 72
  3. Mét vËt gäi lμ vËt x¸m th× cã ®é ph¸t x¹ nhá h¬n 1 nh ng sù ph¸t x¹ lμ ®Òu ë mét b íc sãng t ¬ng tù nh cña vËt ®en tuyÖt ®èi. Mét vËt cã sù ph¸t x¹ kh¸c nhau ë c¸c d¶i sãng kh¸c nhau th× gäi lμ vËt ph¸t x¹ lùa chän. RÊt nhiÒu vËt chÊt cã sù ph¸t x¹ gièng nh vËt ®en, vÝ dô: n íc 0,98 - 0,99 vμ ph¸t x¹ ë d¶i sãng 6 - 14 m. NhiÒu vËt chÊt kh¸c l¹i cã sù ph¸t x¹ lùa chän, VÝ dô: th¹ch anh cã sù ph¸t x¹ rÊt kh¸c biÖt gi÷a c¸c phÇn trong d¶i phæ tõ 6 - 14 m. D¶i sãng tõ 8 -14 m cã ®Æc ®iÓm lμ ngoμi viÖc thÓ hiÖn sù ph¸t x¹ cña khÝ quyÓn cßn thÓ hiªn sù ph¸t x¹ cña c¸c ®èi t îng ë trªn bÒ mÆt tr¸i ®Êt víi nhiÖt ®é trung b×nh kho¶ng 3000K, ë ®ã cùc ®¹i cña nhiÖt ®é ë 9,7 m. V× lý do ®ã, hÇu hÕt c¸c thiÕt bÞ viÔn th¸m ®Òu ho¹t ®éng ë d¶i sãng 8 - 14 m vμ ë d¶i sãng ®ã, c¸c ®èi t îng tù nhiªn trªn bÒ mÆt tr¸i ®Êt cã sù ph¸t x¹ nhiÖt rÊt kh¸c nhau (b¶ng 5.1). Sù kh¸c biÖt ®ã liªn quan ®Õnthμnh phÇn vËt chÊt vμ tr¹ng th¸i cÊu tróc cña ®èi t îng. B¶ng 5.1: Sù ph¸t x¹ cña mét sè ®èi t îng tù nhiªn ®iÓn h×nh trong d¶i sãng 8 - 14 m VËt chÊt Gi¸ trÞ trong d¶i 8 - 14 m N íc s¹ch 0,89 - 0,99 TuyÕt s ¬ng 0,98 - 0,99 Da ng êi 0,97 - 0,99 B¨ng kh« 0,97 - 0,98 Thùc vËt kháe 0,96 - 0,99 §Êt ít 0,95 - 0,98 Bª t«ng nhùa 0,94 - 0,97 C©y gç 0,93 - 0,94 §¸ bazal 0,92 - 0,96 §Êt kh« 0,92 - 0,94 TuyÕt kh« 0,85 - 0,90 Cá 0,77 - 0,81 ThÐp tÊm 0,63 - 0,70 ThÐp bãng 0,16 - 0,21 C¸c th«ng sè vÒ tÝnh chÊt nhiÖt cña ®èi t îng: bao gåm: tÝnh dÉn nhiÖt (conductivity), nhiÖt dung (capacity) vμ qu¸n tÝnh nhiÖt (inertia). 73
  4. NhiÖt ®é Ban ®ªm Ban ng y Ban ®ªm bøc x¹ §¸ vμ ®Êt MÆt trêi lÆn Thùc vËt MÆt trêi mäc N íc lÆng sãng §Çm lÇy ThÐp 0 4 8 12 16 20 24 Giê trong ngμy H×nh 5.2: M« h×nh nhiÖt cña c¸c vËt chÊt cã sù kh¸c biÖt lín vÒ nhiÖt ®é cña vËt gi÷a ngμy vμ ®ªm M« h×nh nhiÖt cña c¸c vËt chÊt lμ thÓ hiÖn qu¸n tÝnh-hay sù biÕn ®æi nhiÖt cña vËt chÊt trong 1 ngμy ®ªm: F = [Io (1 - A) COS Z ] - [ Tkim4] ban ngμy = - Tkim4 ban ®ªm trong ®ã: F - Chïm tia bøc x¹ mÆt trêi I0 - H»ng sè mÆt trêi, lμ sè ®o bøc x¹ tõ mÆt trêi A - Anbedo cña bÒ mÆt Z - Gãc nghiªng cña mÆt trêi - H»ng sè Stefan - Bolstman (5,67. 10-12 W.cm-2 . 0K-4 ) - Vμo ban ngμy ¸nh s¸ng mÆt trêi chiÕu trùc tiÕp lμm nãng c¸c ®èi t îng trªn nguyªn t¾c hÊp thô nhiÖt ë c¶ d¶i hång ngo¹i, vïng nh×n thÊp vμ hång ngo¹i ph¶n x¹, gÇn hång ngo¹i. Sù ph¶n x¹ l¹i ¸nh s¸ng mÆt trêi th êng ë d¶i sãng 3 - 5Mm. nÕu dïng phim hång ngo¹i ë d¶i sãng 8 - 14 m, vμo ban ngμy sÏ xuÊt hiÖn c¸c "bãng". ë vïng l¹nh do bÞ khuÊt bãng mÆt trêi, vÝ dô: bãng c©y, bãng nhμ, bãng nói. Th«ng th êng, vμo ban ngμy, vïng bÞ chiÕu ¸nh n¾ng mÆt trêi sÏ nãng h¬n. §èi víi c¸c vËt thÓ ph¸t nhiÖt th× tÝn hiÖu nhiÖt cao thÊp phô thuéc vμo nhiÖt ®é thùc cña chóng, vÝ dô: nhμ m¸y, nói löa, ®¸m ch¸y rõng... Trªn ¶nh hång ngo¹i, ®é s¸ng cña ¶nh (Brightness) sÏ thÓ hiÖn nhiÖt ®é cña ®èi t îng. Vïng nãng nhiÖt ®é sÏ cao, sÏ 74
  5. cã mμu s¸ng ®Õn tr¾ng, vïng l¹nh sÏ cã mμu ®en, x¸m. Møc ®é x¸m sÏ thÓ hiÖn thang nhiÖt ®é cña ¶nh cña khu vùc. -Vμo ban ®ªm c¸c ®èi t îng cã søc chøa nhiÖt cao vμ qu¸n tÝnh nhiÖt cao th× th êng cã nhiÖt ®é cao h¬n c¸c ®èi t îng kh¸c vμ ¶nh cña chóng th êng s¸ng h¬n. C¸c ®èi t îng cã nhiÖt ®é cao do c¸c nguån cung cÊp kh¸c còng cã tone ¶nh s¸ng h¬n. Qu¸n tÝnh nhiÖt: lμ kh¶ n¨ng ph¶n øng cña mét vËt chÊt ®èi víi sù thay ®æi vÒ nhiÖt. Th«ng th êng c¸c vËt chÊt cã qu¸n tÝnh nhiÖt cao th× cã sù æn ®Þnh vÒ nhiÖt trong mét ngμy ®ªm h¬n so víi c¸c vËt chÊt cã qu¸n tÝnh nhiÖt nhá. Trªn ¶nh hång ngo¹i nhiÖt ban ngμy vμ ban ®ªm, cã thÓ tÝnh ® îc qu¸n tÝnh nhiÖt T - Sù chªnh lÖch gi÷a nhiÖt ®é cao nhÊt vμ thÊp nhÊt cña vËt xuÊt hiÖn trong mét chu kú cña mÆt trêi trong mét ngμy (gi÷a tr a vμ nöa ®ªm) ¶nh chôp ban ngμy: - C¸c ®èi t îng cã nhiÖt ®é cao: nhμ ë, ® êng tr¶i nhùa, bª t«ng, b·i cá, s©n xi m¨ng... - C¸c ®èi t îng cã nhiÖt ®é thÊp: bãng c©y, mÆt n íc. ¶nh chôp ban ®ªm: - C¸c ®èi t îng cã nhiÖt ®é cao: mÆt n íc, ® êng tr¶i bª t«ng nhùa, nhμ ë, khu vøc n íc th¶i... - C¸c ®èi t îng cã nhiÖt ®é thÊp: bãng c©y, b·i cá, s©n xi m¨ng, b¨ng, tuyÕt... Trong nghiªn cøu ®Þa chÊt, nhiÒu lo¹i ®¸ cã ®Æc ®iÓm gièng nhau trªn ¶nh ë vïng nh×n thÊy song l¹i cã ®Æc ®iÓm vÒ nhiÖt kh¸c nhau, vÝ dô: ®¸ v«i vμ manhefit, c¸c nguån n íc nãng n»m ë n«ng, c¸c hÖ thèng ®øt g·y cã thÓ ® îc ph¸t hiÖn rÊt râ trªn ¶nh quÐt nhiÖt. 5.2. C¸c ¶nh h ëng cña khÝ quyÓn tíi viÖc quÐt t¹o ¶nh hång ngo¹i KhÝ quyÓn cã ¶nh h ëng nhiÒu ®Õn qu¸ tr×nh thu nhËn tÝn hiÖu bøc x¹ nhiÖt. Trong viÖc chÕ t¹o thiÕt bÞ thu, c¸c cöa sæ khÝ quyÓn ® îc lùa chän ®Ó nh÷ng ¶nh h ëng cña khÝ quyÓn lμ thÊp nhÊt. MÆt kh¸c ®èi víi mçi cöa sæ ® îc lùa chän th× ¶nh h ëng cña khÝ quyÓn còng ® îc t¨ng lªn hay gi¶m xuèng tïy theo møc ®é ph¸t x¹ cña c¸c ®èi t îng trªn bÒ mÆt. Nh vËy, c¸c tÝn hiÖu nhiÖt thu ® îc phô thuéc vμo ¶nh h ëng m¹nh hay yÕu cña khÝ quyÓn, cô thÓ lμ tû lÖ gi÷a c¸c thμnh phÇn: hÊp thô vμ truyÒn qua. 75
  6. Do ¶nh h ëng cña c¸c thμnh phÇn nhá bÐ trong khÝ quyÓn mμ nã cã thÓ hÊp thô bít mét phÇn tÝn hiÖu truyÒn tõ ®èi t îng trªn mÆt ®Êt, tr íc khi c¸c tÝn hiÖu ®ã tíi ® îc thiÕt bÞ thu. Ng îc l¹i, chóng còng cã thÓ ph¸t ra tÝn hiÖu bøc x¹ vÒ nhiÖt cña chÝnh c¸c vËt chÊt ®ã råi bæ sung vμo c¸c tÝn hiÖu khi truyÒn tíi thiÕt bÞ thu nhËn. Do ®ã, trong thùc tÕ do ¶nh h ëng cña khÝ quyÓn mμ nhiÒu ®èi t îng l¹i ® îc thÓ hiÖn cã nhiÖt ®é l¹nh h¬n hoÆc Êm h¬n so víi nhiÖt ®é thùc cña chóng vμ ¶nh h ëng ®ã lμm sai lÖch th«ng tin ra. Th«ng th êng, møc ®é ¶nh h ëng phô thuéc vμo d¶i quÐt, kho¶ng c¸ch gi÷a thiÕt bÞ tíi ®èi t îng. VÝ dô: th«ng th êng nÕu tÝn hiÖu nhiÖt ® îc thu ë ®é cao thÊp d íi 300m th× nhiÖt ®é cña vËt ®o ® îc th êng cao h¬n 20 so víi ®o ë ®é cao lín h¬n. TÊt nhiªn lμ ®iÒu kiÖn khÝ t îng cã ¶nh h ëng lín tíi d¹ng vμ biªn ®é cña nh÷ng ¶nh h ëng nhiÖt do khÝ quyÓn. M©y vμ s ¬ng mï lμ nh÷ng yÕu tè lμm che khuÊt nh÷ng bøc x¹ nhiÖt cña mÆt ®Êt. NÕu trêi trong, ®íi sol khÝ sÏ t¹o nªn nh÷ng ¶nh h ëng tíi tÝn hiÖu nhiÖt. Bôi, c¸c nguyªn tö cacbon, khãi, h¬i n íc còng lμ nh÷ng nh©n tè ¶nh h ëng ®Õn tÝn hiÖu nhiÖt ®é ® îc. V× vËy, ¶nh h ëng cña khÝ quyÓn lμ rÊt ®a d¹ng, tïy thuéc vμo ®é cao, thêi gian vμ ®iÒu kiÖn thêi tiÕt cña khu vùc. Tuy nhiªn, nh÷ng ¶nh h ëng cña khÝ quyÓn th êng kh«ng ® îc ®Ó ý tíi. Trong kü thuËt xö lý ¶nh cã nhiÒu ph ¬ng ph¸p xö lý lo¹i bá c¸c nhiÔu cña khÝ quyÓn. T ¬ng t¸c nhiÖt víi c¸c yÕu tè ®Þa h×nh Trong viÔn th¸m nhiÖt, th«ng sè ® îc quan t©m ®Õn nhiÒu nhÊt lμ bøc x¹ nhiÖt tõ c¸c ®èi t îng trªn ®Þa h×nh. Tuy nhiªn, bøc x¹ nhiÖt tõ mét ®èi t îng lμ kÕt qu¶ t ¬ng t¸c víi n¨ng l îng r¬i vμo nã (ë ®©y ch a xÐt ®Õn c¸c nguån nhiÖt truyÒn dÉn trùc tiÕp tõ c¸c ®èi t îng ë xung quanh ®Õn ®èi t îng). Khi mét nguån n¨ng l îng r¬i vμo ®èi t îng, cã sù t ¬ng t¸c nh sau: EI = EA + ER + ET trong ®ã: EI- n¨ng l îng r¬i vμo c¸c yÕu tè ®Þa h×nh; EA - phÇn n¨ng l îng hÊp thô bëi c¸c yÕu tè ®Þa h×nh; ER - phÇn n¨ng l îng ph¶n x¹ bëi c¸c yÕu tè ®Þa h×nh; ET - phÇn n¨ng l îng truyÒn qua c¸c yÕu tè ®Þa h×nh. NÕu biÕn ®æi c«ng thøc trªn b»ng c¸ch chia cho EI, ta cã: EA ER ET EI EI EI EI nÕu gäi: ( ) = EA lμ hÖ sè hÊp thô nhiÖt t¹i b íc sãng EI ( )= ER lμ hÖ sè ph¶n x¹ nhiÖt t¹i b íc sãng EI 76
  7. ( )= ET lμ hÖ sè truyÒn nhiÖt t¹i b íc sãng EI ta cã: 1 = ( ) + ( )+ ( ) Mét thμnh phÇn kh¸c ® îc xem xÐt ®Õn lμ theo ®Þnh luËt ph¸t x¹ Kirch Hoff (Kirch hoff radiation law) lμ: nÕu ®é ph¸t x¹ cña mét vËt b»ng ®é hÊp thô cña chóng th×: ( ) = ( ) Nh vËynÕu mét vËt cã kh¶ n¨ng hÊp thô tèt th× sÏ ph¸t x¹ tèt vÒ nhiÖt. Quy luËt Kirch Hoff dùa vμo tr¹ng th¸i c©n b»ng vÒ nhiÖt, khi ®ã: ( ) + ( )+ ( ) =1 Trong ®iÒu kiÖn mê ®ôc th× ( ) = 0, khi ®ã: ( ) - ( ) =1 Trong tr êng hîp nμy th× tæng sù ph¸t x¹ vμ ph¶n x¹ nhiÖt cña ®èi t îng lμ kh«ng ®æi nÕu sù ph¶n x¹ thÊp th× sù ph¸t x¹ sÏ cao. Mét vËt cã sù ph¶n x¹ nhiÖt thÊp th× sù ph¸t x¹ nhiÖt sÏ cao. VÝ dô: n íc cã sù ph¶n x¹ nhiÖt rÊt yÕu trong vïng hång ngo¹i nªn sù ph¸t x¹ nhiÖt l¹i t ¬ng ®èi cao ( 1). Ng îc l¹i, thÐp l¸ cã sù ph¶n x¹ nhiÖt rÊt cao th× ®é ph¸t x¹ nhiÖt l¹i rÊt yÕu trong vïng phæ hång ngo¹i (0,63- 0,7). Sù ph¸t x¹ nhiÖt cña mét ®èi t îng tu©n theo quy luËt Stefan- Boltzmal: M= T4 trong ®ã: M - n¨ng l îng nhiÖt ph¸t x¹ t¹i nhiÖt ®é T (w/m2); - hÖ sè ph¸t x¹ nhiÖt cña vËt chÊt; - h»ng sè boltzman 5,6697 X 10 –8 w .m 2 .K -4; T - nhiÖt ®é (k). Do ®ã, mÆc dï bÒ mÆt tr¸i ®Êt cã nhiÖt ®é t ¬ng ®èi gièng nhau (kho¶ng 3000 K) song sù ph¸t x¹ nhiÖt l¹i rÊt kh¸c nhau do c¸c vËt chÊt cã hÖ sè ph¸t x¹ nhiÖt kh¸c nhau. Cã thÓ biÕn ®æi c«ng thøc thμnh: ¼ Tad= T kin trong ®ã : T Rad - nhiÖt ®é ph¸t x¹ cña vËt chÊt; T- nhiÖt ®é Kinetic (nhiÖt ®é bªn trong); - hÖ sè ph¸t x¹ nhiÖt cña vËt chÊt. 77
  8. V× TRad tØ lÖ víi c¨n bËc 4 cña TKin nªn nhiÖt ®é ph¸t x¹ cña vËt chÊt lu«n nhá h¬n nhiÖt ®é bªn trong cña vËt chÊt (nhiÖt ®é Kinetic) xem b¶ng 5..2. B¶ng 5.2: C¸c th«ng sè vÒ hÖ sè nhiÖt cña mét sè vËt chÊt NhiÖt ®é Kinetic NhiÖt ®é ph¸t x¹ §èi t îng §é ph¸t x¹ (T Kin) (T Rad= ¼ T kin) K C K C VËt ®en 1,00 300 27 300 27 Thùc vËt 0,98 300 27 298,5 25,5 §Êt ít 0,95 300 27 286,2 23,2 §Êt kh« 0,92 300 27 293,8 20,8 Mét ®iÓm cÇn l u ý lμ: C¸c sensor sö dông trong d¶i ngo¹i nhiÖt cã kh¶ n¨ng ph¸t hiÖn c¸c bøc x¹ nhiÖt tõ bÒ mÆt cña c¸c ®èi t îng trªn mÆt ®Êt (b¾t ®Çu tõ kho¶ng 5 m). NhiÖt ®é nμy cã thÓ hoÆc kh«ng thÓ hiÖn nhiÖt ®é bªn trong cña ®èi t îng. VÝ dô, vμo ban ngμy víi ®é Èm thÊp th× n íc cã nhiÖt ®é cao sÏ cã t¸c dông gi÷ Èm vμ lμm l¹nh bÒ mÆt cña nã, mÆc dï trong khi víi khèi l îng lín th× n íc cã thÓ gi÷ Êm æn ®Þnh h¬n khi nã ë trªn bÒ mÆt mét ®èi t îng. §©y lμ tÝnh chÊt ®¸ng l u ý khi sö dông vμ ph©n tÝch t liÖu viÔn th¸m. 5.3. Ph ¬ng ph¸p thu vμ ®Æc ®iÓm ¶nh hång ngo¹i nhiÖt 5.3.1. CÊu t¹o v vËn h nh cña hÖ thèng quÐt hång ngo¹i nhiÖt Ghi b¨ng Ghi Bé ®iÒu chØnh phim nguån tia KhuyÕch ®¹i G ¬ng quay Bé phËn Detector quÐt G ¬ng héi tô H íng bay H×nh 5.3: C¬ chÕ thu ¶nh nhiÖt theo ph ¬ng ph¸p quÐt 78
  9. Do c¸c tÝn hiÖu lμ thÊp vμ chÞu ¶nh h ëng cña nhiÒu yÕu tè m«i tr êng nªn ph ¬ng ph¸p thu ¶nh nhiÖt ® îc ¸p dông lμ ph ¬ng ph¸p quÐt víi c¸c sensor nhiÖt, cã tr êng nh×n tøc thêi( IFOV) lín. CÊu t¹o cña hÖ thèng t¹o ¶nh hång ngo¹i nhiÖt bao gåm (h×nh 5.3): - Sensor nhiÖt: hÖ thèng nμy cã tr êng nh×n tøc thêi réng.C¸c tÝn hiÖu do thiÕt bÞ thu th êng ph¶i ® îc khuyÕch ®¹i lªn nhiÒu lÇn tr íc khi ghi l¹i thμnh h×nh ¶nh. - HÖ thèng quÐt c¬ quang häc ho¹t ®éng theo nguyªn t¾c quÐt ngang theo ® êng vu«ng gãc víi ® êng bay. - HÖ thèng t¹o ¶nh: tÝn hiÖu do sensor thu, sau khi ® îc khuyÕch ®¹i sÏ ® îc ghi l¹i thμnh d¹ng h×nh ¶nh theo c¬ chÕ 8 bit. Trªn h×nh 5.3 minh häa qui tr×nh ghi phæ cña m¸y quÐt ®a phæ ngang m« pháng c¶ qu¸ tr×nh thu n¨ng l îng phæ tõ ®Êt ®Õn giai ®o¹n ghi l¹i tÝn hiÖu ®iÖn tõ trong tape. Khi n¨ng l îng ph¶n x¹, ph¸t x¹ tõ mÆt ®Êt tíi g ¬ng quay sÏ ®i qua mét thÊu kÝnh vμ bé t¸ch phæ l ìng s¾c chia phæ ra lμm hai phÇn chÝnh: 1- c¸c d¶i phæ tõ cùc tÝm (UV), nh×n thÊy, vμ hång ngo¹i gÇn sÏ ® îc dÉn qua mét l¨ng kÝnh vμ t¹i ®ã sÏ cã c¸c ®Çu ghi phæ theo c¸c kªnh phæ nhá hÑp ghi nhËn chóng; 2- phÇn phæ nhiÖt (Thermal) sau khi ®i qua bé c¸ch l ìng sãng sÏ tiÕp tôc ® îc c¸c bé c¶m nhiÖt ghi l¹i tÝn hiÖu trªn c¸c kªnh nhiÖt kh¸c nhau. C¸c tÝn hiÖu phæ ® îc chuyÓn ®æi sang tÝn hiÖu ®iÖn tõ vμ khuyÕch ®¹i ghi l¹i trªn b¨ng tõ. Trong thùc tÕ cã bé ghi phæ ®¹t ®Õn hμng tr¨m kªnh phæ kh¸c nhau. Bé quÐt phæ theo chiÒu vu«ng gãc víi h íng bay, thu ¶nh trªn d¶i sãng nhiÖt, do cã sù ¶nh h ëng cña quyÓn khÝ, nªn vËn hμnh trong d¶i sãng tõ 3- 5 m hoÆc trªn cöa sè sãng nhiÖt 8-14 m. C¸c bé ghi nhËn phæ (detectors) quantum hoÆc photon ® îc xö dông cho môc ®Ých ghi phæ nμy v× nã cã tèc ®é rÊt nhanh (
  10. L¨ng kÝnh Con c¸ch Bé ghi phæ l ìng s¾c ThÊu kÝnh N¨ng l îng tõ mÆt ®Êt Ghi b¨ng b - S¬ bé thu ghi tÝn hiÖu § êng bay a - § êng quÐt t¹o ra khi bay H×nh 5.4. Nguyªn t¾c vËn hμnh mét hÖ quÐt ®a phæ ngang: a- s¬ ®å thu vμ ghi tÝn hiÖu. b- ® êng quÐt t¹o ra khi bay (Theo Thomas) M. lillesand vμ Ralph W. Kiefer, 1999) B¶ng 3.2: §Æc tÝnh cña m¸y ®o phæ Photons th êng dïng Kho¶ng phæ h÷u Ých KiÓu Tªn ( m) Thñy ng©n - Germani Ge:Hg 3-14 Indi-antimon InSb 3-5 HbCdTe (MTT) Thñy ng©n-Carmi-Telluarit 8-14 hay ba kim lo¹i Trong bé ghi phæ kªnh nhiÖt quÐt ngang, n¨ng l îng tõ mÆt ®Êt ® îc g ¬ng quÐt chiÕu sang thÊu kÝnh quÐt. T¹i ®©y, n¨ng l îng ® îc ®Çu ghi phæ nhiÖt cña c¸c kªnh cã c¸c b íc sãng kh¸c nhau ghi nhËn vμ chuyÓn tõ tÝn hiÖu nhiÖt sang tÝn hiÖu ®iÖn. TÝn hiÖu ®iÖn truyÒn qua m¸y khuyÕch ®¹i vμ ® îc ghi trong b¨ng tõ sau khi ®· chuyÓn ®æi tõ d¹ng t ¬ng tù sang d¹ng sè. 5.3.2.§Æc ®iÓm cña ¶nh hång ngo¹i nhiÖt -Ph©n gi¶i kh«ng gian vμ diÖn phñ mÆt ®Êt Th«ng th êng, ¶nh quÐt ®a phæ ngang ® îc ghi nhËn trªn cao ®é tõ 300-12000 mÐt. B¶ng 3.2. liÖt kª ®é ph©n gi¶i kh«ng gian vμ diÖn phñ trªn c¸c ®é cao kh¸c 80
  11. nhau khi sö dông hÖ quÐt cã c¸c gi¸ trÞ tr êng nh×n 90o vμ gãc IFOV lμ 2,5 mili radian. §é ph©n gi¶i kh«ng gian D ® îc tÝnh theo c«ng thøc: D = H' §é réng cña ® êng quÐt W ® îc tÝnh theo c«ng thøc: W = 2H' tan trong ®ã: H' lμ cao ®é bay, lμ nöa gi¸ trÞ cña gãc tr êng nh×n cña hÖ quÐt. RÊt nhiÒu biÕn d¹ng h×nh häc cña quÐt ®a phæ ngang g©y ra vμ cã thÓ gi¶m thiÓu khi ta ph©n tÝch vïng gÇn t©m cña vÖt quÐt. NhiÒu biÕn d¹ng h×nh häc cã thÓ lo¹i bá ® îc b»ng ph ¬ng ph¸p to¸n häc, tuy nhiªn, hiÖu øng biÕn d¹ng h×nh häc g©y khã kh¨n cho viÖc gi¶i quyÕt chän vÑn hiÖn t îng nμy (h×nh 3.22). Ghi v o Bé khuyÕch ®¹i ThiÕt bÞ ®iÖn tö - TÝn hiÖu ®iÖn G ¬ng quÐt Motor quay §Çu ghi phæ nhiÖt ThÊu kÝnh quÐt N¨ng l îng nhiÖt tõ mÆt ®Êt H×nh 5.5. S¬ ®å bé ghi phæ kªnh nhiÖt theo nguyªn t¾c quÐt ngang B¶ng 3.3: §é ph©n gi¶i mÆt ®Êt t¹i t©m (Nadir) vμ ®é réng cña ® êng quÐt cho c¸c cao ®é kh¸c nhau cña mét hÖ quÐt ®a phæ cã gãc 90o vμ tr êng nh×n tæng lμ 2,5 mili radian IFOV. §é cao Cao ®é bay (m) §é ph©n gi¶i t¹i §é réng ® êng quÐt (m) Nadir (m) ThÊp 300 0.75 600 Trung b×nh 6000 15 12000 Cao 12000 30 24 000 81
  12. - BiÕn d¹ng tiÕp tuyÕn - tû lÖ VËn tèc gãc kh«ng ®æi H×nh 5.6. Sù thay ®æi cña c¸c phÇn tö ph©n d¶i mÆt ®Êt theo vËn tèc th¼ng ¶nh ghi nhËn bëi hÖ quÐt ®a phæ ngang ch a ® îc n¾n sÏ bÞ biÕn d¹ng h×nh häc, ®Æc biÖt trªn ® êng vu«ng gãc víi h íng bay. Trªn h×nh 3.23 ta thÊy râ r»ng cø sau mét kho¶ng t¨ng thêi gian, g ¬ng quay sÏ quÐt ®i mét gãc kh«ng ®æi v× vËn tèc gãc cña g ¬ng quay lμ kh«ng ®æi. HiÖn t îng nμy gäi lμ biÕn ®æi h×nh häc ¶nh kiÓu tû lÖ tiÕp tuyÕn. Tû lÖ ¶nh sÏ thay ®æi chØ theo ph ¬ng vu«ng gãc víi h íng bay vμ kh«ng thay ®æi theo h íng bay. H íng bay H×nh 5.7. BiÕn d¹ng cña ¶nh ch a n¾n: a, ¶nh chôp vu«ng gãc. b, ¶nh chôp ngang. §iÒu nμy cho thÊy, h×nh ®óng cña ®èi t îng trªn mÆt ®Êt sÏ lμ mÆt cong d íi m¸y bay. Trªn h×nh 3.24. minh häa hai sù biÕn d¹ng cña mét c¶nh chôp trong ®ã a- ¶nh chôp vu«ng gãc theo gi¶ thuyÕt- kh«ng biÕn d¹ng, vμ b- ¶nh bÞ biÕn d¹ng tû lÖ theo chiÒu ngang. Nh÷ng biÕn d¹ng h×nh häc nμy ® îc n¾n chØnh theo ph ¬ng ph¸p to¸n häc liªn quan ®Õn sù t ¬ng quan cña gãc nh×n. -Thay ®æi kÝch th íc cña pixel ph©n gi¶i 82
  13. Trong quÐt ngang, kÝch th íc cña ®iÓm ¶nh sÏ t¨ng dÇn khi xa ® êng t©m ¶nh nadir. T¹i t©m nadir, ®é ph©n gi¶i mÆt ®Êt cña ®¬n vÞ ¶nh ® îc tÝnh b»ng kÝch th íc thËt cña pixel ¶nh, nh vËy lμ, phô thuéc vμo gãc , cao ®é bay H' vμ gãc quay . Th«ng th êng, ®é ph©n gi¶i t¹i r×a ¶nh sÏ lín gÊp 3 ®Õn 4 lÇn ®é ph©n gi¶i cña ®iÓm ¶nh t¹i ® êng t©m. TÝn hiÖu ®Çu ra cña m¸y t¹i bÊt kú ®iÓm nμo thÓ hiÖn phæ tæng hîp cña tÊt c¶ c¸c ®èi t îng kh«ng gian trong ph¹m vi pixel ¶nh mÆt ®Êt. Bëi lÏ, kÝch th íc cña ®iÓm ¶nh sÏ t¨ng dÇn theo h íng tõ nadir ra r×a ¶nh, chØ cã ®èi t îng kh«ng gian lín h¬n diÖn tÝch nh×n thÊy bëi IFOV ® îc ghi nhËn chÝnh x¸c. §èi víi mét vËt ® îc ghi nhËn víi mét nhiÖt ®é s¸ng, th× kÝch th íc cña vËt ®ã ph¶i lín h¬n ®é ph©n gi¶i mÆt ®Êt. H×nh 5.8. BiÕn d¹ng ®Þa h×nh trªn mét ¶nh chôp vμ mét ¶nh quÐt ®a phæ. a- trªn mét ¶nh m¸y bay chôp phim, c¸c ®èi t îng kh«ng gian biÕn d¹ng khi ®i xa t©m ¶nh; b-trªn ¶nh quÐt ®a phæ ngang, c¸c ®èi t îng kh«ng gian biÕn d¹ng theo mét gãc vu«ng gãc víi ® êng t©m. BiÕn d¹ng ®Þa h×nh theo mét chiÒu H×nh 5.9 minh häa biÕn d¹ng ®Þa h×nh do quÐt phæ ngang g©y ra. BiÕn d¹ng ®Þa h×nh chØ ra theo mét h íng. BiÕn d¹ng nμy lμ do khi ®o phæ tõ m¸y bay vμ cã tÝnh chÊt ®Òu theo mét h íng nghiªng. -BiÕn d¹ng th«ng sè bay H íng H íng bay bay H×nh 5.9. BiÕn d¹ng cña mét ¶nh quÐt g©y ra bíi c¸c yÕu tè kh¸c nhau. a-c¶nh trªn mÆt ®Êt, b- ¶nh quÐt, c- biÕn d¹ng do quay, d- biÕn d¹ng do ®Èy, e- biÕn d¹ng do chao 83
  14. Trªn thùc tÕ cã rÊt nhiÒu yÕu tè ¶nh h ëng ®Õn sù biÕn d¹ng c¸c th«ng sè bay, kÕt qu¶ lμ h×nh ¶nh bÞ mÐo vμ lÖch theo nhiÒu h×nh thøc kh¸c nhau. Tãm l¹i, ¶nh nhiÖt cã c¸c ®Æc ®iÓm chÝnh nh sau : RÊt hay bÞ mÐo do ¶nh h ëng cña c¸c yÕu tè m«i tr êng nh : giã. m a, m©y, thùc vËt... (h×nh 5.4). H×nh 5.10: ¶nh nhiÖt vμ hiÖn t îng mÐo h×nh häc RÊt kh¸c nhau gi÷a ¶nh ban ngμy vμ ban ®ªm phô thuéc vμo m« h×nh nhiÖt cña c¸c vËt chÊt kh¸c nhau. NhiÖt ®é cùc ®¹i, tèc ®é nãng lªn hoÆc l¹nh ®i cña mét ®èi t îng phô thuéc vμo thμnh phÇn vËt chÊt vμ tr¹ng th¸i cña ®èi t îng. VÝ dô: n íc cã cùc ®¹i vμ cùc tiÓu (gi¸ trÞ tuyÖt ®èi) nhá h¬n vμ thêi ®iÓm xuÊt hiÖn cùc ®¹i cùc tiÓu còng chËm h¬n 1- 2 giê so víi c¸c ®èi t îng kh¸c, do ®ã th«ng th êng nhiÖt ®é cña ®Þa h×nh th êng cao h¬n vμo ban ngμy, song l¹i thÊp h¬n vμo ban ®ªm so víi nhiÖt ®é cña n íc. Sù chªnh lÖch vÒ nhiÖt cña vËt chÊt gi÷a ngμy vμ ®ªm gäi lμ qu¸n tÝnh nhiÖt cña vËt chÊt , ký hiÖu lμ P( xem h×nh 5.2 ).Trªn ®å thÞ cña h×nh 5.2,vÞ trÝ giao nhau gi÷a c¸c ® êng cong lμ vÞ trÝ mμ ë ®ã nhiÖt ®é cña mäi vËt gièng nhau. 5.4. Ph©n tÝch ¶nh quÐt nhiÖt 5.4.1.Ph©n tÝch c¸c tr êng nhiÖt ¶nh nhiÖt cã thÓ phôc vô rÊt hiÖu qu¶ cho c¸c lÜnh vùc nghiªn cøu sau: 84
  15. Nghiªn cøu x¸c ®Þnh mét sè lo¹i ®¸ vμ cÊu tróc ®Þa chÊt ®Æc biÖt, x¸c ®Þnh vÞ trÝ c¸c ®øt g·y, lËp b¶n ®å c¸c lo¹i ®Êt, x¸c ®Þnh vÞ trÝ c¸c ®iÓm thÊt tho¸t n íc trong kªnh t íi tiªn, x¸c ®Þnh tÝnh chÊt nhiÖt cña nói löa; nghiªn cøu sù bèc h¬n n íc cña thùc vËt; x¸c ®Þnh c¸c nguån n íc l¹nh hoÆc n íc nãng hoÆc c¸c nguån greize (nguån n íc vμ h¬i nãng). Ngoμi ra , ¶nh nhiÖt cßn øng dông trong c¸c nghiªn cøu kh¸c vÒ m«i tr êng nh : x¸c ®Þnh ph¹m vi dÉn vμ ®Æc ®iÓm cña c¸c nguån n íc nãng ra s«ng hå, nghiªn cøu c¸c ®Æc ®iÓm nhiÖt vμ dßng ch¶y trong m«i tr êng n íc hå n íc biÓn, x¸c ®Þnh quy m« ho¹t ®éng cña c¸c ®¸m ch¸y rõng, x¸c ®Þnh vÞ trÝ ch¸y ngÇm trong vïng ch«n lÊp hoÆc trong c¸c hÇm, má than. H×nh 5.11: ¶nh hång ngo¹i nhiÖt cña mét khu vùc c«ng nghiÖp. C¸c vïng s¸ng lμ cã nguån n íc th¶i víi nhiÖt ®é cao. H×nh 5.12: ¶nh nhiÖt cña mét vïng vÞnh vμ b¶n ®å ph©n bè tr êng nhiÖt mÆt Ó HiÖn nay mét trong nh÷ng øng dông phæ biÕn cña ¶nh hång ngo¹i lμ x¸c ®Þnh nhiÖt ®é mÆt n íc biÓn (SST-Sea Surface Temperature), nhiÖt ®é cña c¸c ®¸m m©y... 85
  16. Mét trong nh÷ng yªu cÇu cña nghiªn cøu ¶nh nhiÖt lμ cÇn ph¶i cã ¶nh chôp trong nhiÒu thêi gian, c¶ ngμy lÉn ®ªm, ®Æc biÖt lμ cÇn cã ¶nh vμo thêi ®iÓm mμ nªu ® îc tèi ®a ®Æc ®iÓm nhiÖt cña ®èi t îng, tèt nhÊt lμ cã ¶nh trong suèt 24 giê cña 1 ngμy. §Æc ®iÓm ph¸t nhiÖt cña mét sè vËt chÊt qua mét ngμy ®ªm nh sau: khi mÆt trêi lÆn, nhiÖt ®é cña vËt chÊt ®Òu gi¶m ®i ®Õn cùc tiÓu. Sau khi mÆt trêi mäc, nhiÖt ®é l¹i t¨ng lªn ®Õn cùc trÞ vμo kho¶ng tõ 12 ®Õn 16 giê. Cùc tiÓu nhiÖt ®é xuÊt hiÖn trong kho¶ng tõ 3 - 5 giê s¸ng. ¶nh chôp lóc 14 h 30 ( chiÒu ) a ¶nh chôp lóc 21 h30 (tèi ) b H×nh 5.13: ¶nh nhiÖt cña mét khu vùc ghi nhËn vμo c¸c thêi gian kh¸c nhau H×nh 5.14. ¶nh nhiÖt cña mét nói löa ®ang ho¹t ®éng ( ¶nh trªn ) vμ ¶nh chôp mét biÖt thù vμo ban ®ªm ( ¶nh d íi ) 86
  17. 5.4.2. X¸c ®Þnh nhiÖt ®é thùc cña vËt chÊt dùa theo ¶nh viÔn th¸m: Th«ng qua t liÖu viÔn th¸m, cã thÓ x¸c ®Þnh nhiÖt ®é thùc ë bªn ngoμi cña vËt chÊt dùa theo c«ng thøc sau : DN = A + B x x T4 tõ ®ã suy ra T lμ nhiÖt ®é thùc cña bÒ mÆt vËt chÊt : DN A 1/ 4 T B trong ®ã: DN: Gi¸ trÞ sè cña ¶nh viÔn th¸m A; B: C¸c gi¸ trÞ hiÖu chØnh bøc x¹ cña ®èi t îng so víi vËt ®en tuyÖt ®èi : HÖ sè ph¸t x¹ nhiÖt cña vËt Nh vËy c¸c gi¸ trÞ nhiÖt ®é x¸c ®Þnh ® îc trªn t liÖu viÔn th¸m th êng lμ nhiÖt ®é chãi (Brightness temperature), muèn x¸c ®Þnh nhiÖt ®é thËt cña vËt chÊt ta ph¶i tÝnh to¸n thªm c¸c th«ng sè hiÖu chØnh liªn quan ®Õn m«i tr êng cña tõng vÞ trÝ cô thÓ. C¸c th«ng sè vÒ nhiÖt ®é nh : nhiÖt ®é ®Ønh m©y, nhiÖt ®é bÒ mÆt ®Êt, nhiÖt ®é bÒ mÆt n íc biÓn… cã thÓ x¸c ®Þnh ® îc th«ng qua ph©n tÝch t liÖu viÔn th¸m hång ngo¹i nhiÖt. Tãm l¹i Khi nghiªn cøu ph©n tÝch ¶nh hång ngo¹i nhiÖt thu ® îc b»ng ph ¬ng ph¸p quÐt, cÇn l u ý mét sè ®iÓm chÝnh nh sau: - ¶nh nhiÖt th êng lμ ¶nh ®en tr¾ng vμ trªn ®ã, tone ¶nh s¸ng lμ nh ng vïng cã nhiÖt ®é cao, tone ¶nh tèi ®en lμ nh÷ng vïng cã nhiÖt ®é thÊp. - Cã thÓ t¹o ¶nh mμu gi¶ cho ¶nh hång ngo¹i. C¸c vïng cã nhiÖt ®é cao th êng ® îc g¾n mμu nãng lμ mμu ®á vμ c¸c vïng cã nhiÖt ®é thÊp ® îc g¾n mμu l¹nh lμ mμu xanh. - §Ó ph©n tÝch ¶nh nhiÖt ®é mét c¸ch chÝnh x¸c cÇn cã ¶nh thu ® îc trong c¶ ngμy vμ ®ªm cho mét vïng. - NhiÖt ®é ph©n tÝch ® îc lμ nhiÖt ®é bªn ngoμi bÒ mÆt ®èi t îng chø kh«ng ph¶i nhiÖt ®é bªn trong cña vËt hoÆc ®èi t îng. - ¶nh nhiÖt th êng bÞ nhiÔu do ¶nh h ëng cña khÝ quyÓn. Ngoμi ra ®é mÐo h×nh häc cña ¶nh quÐt nhiÖt lμ kh¸ lín, do ®ã viÖc hiÖu chØnh h×nh häc lμ rÊt cÇn thiÕt trong xö lý ¶nh nhiÖt. 87
  18. - Trong nghiªn cøu, ¶nh nhiÖt cung cÊp nh÷ng th«ng tin vÒ tÝnh chÊt nhiÖt mét c¸ch t ¬ng ®èi vμ lμ nhiÖt ®é chãi. Muèn x¸c ®Þnh chÝnh x¸c nhiÖt ®é cña c¸c ®èi t îng ph¶i cã nh÷ng quan tr¾c chi tiÕt vμ so s¸nh víi tμi liÖu ®o ®¹c thùc tÕ. ¶nh nhiÖt cßn Ýt ® îc sö dông ë ViÖt Nam do sù h¹n chÕ vÒ t liÖu, hoÆc ch a ® îc phæ biÕn réng r·i. HiÖn nay mét nguån t liÖu ¶nh nhiÖt rÊt phong phó cã thÓ khai th¸c d îc lμ t liÖu ¶nh NOAA - AVHRR, MODIS, FY t¹i mét sè tr¹m thu ®· cã t¹i ViÖt Nam. H×nh 5.10: §¸m ch¸y ë Kiªn Giang ngμy 19/11/2002 vμ kÕt qu¶ ph©n tÝch ph¸t hiÖn c¸c ®iÓm ch¸y rõng tõ ¶nh MODIS. 88

Tài liệu cùng danh mục Địa Lý

Phát triển mô hình sóng-dòng qua cặp mô hình FEM và SWAN tại vịnh Nha Trang

Mô hình sóng SWAN (phiên bản 41.31) với lưới phi cấu trúc đã được áp dụng thử nghiệm vào tính sóng tại vùng biển Nha Trang. Đặc biệt, có thể sử dụng cùng mạng lưới tam giác phi cấu trúc trong tính toán dòng chảy bằng phương pháp phần tử hữu hạn (FEM). Bài viết này trình bày về việc phát triển mô hình sóng-dòng qua cặp mô hình FEM và SWAN tại vịnh Nha Trang.


Thuật toán phân loại ảnh viễn thám bằng mạng nơ ron nhân tạo một lớp

Bài báo đề xuất thuật toán chi tiết huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo một lớp và ứng dụng phân loại ảnh viễn thám. Kết quả thực nghiệm, đánh giá độ chính xác cho thấy, phương pháp này hoàn toàn khả thi và đơn giản để bán tự động hóa phân loại các đối tượng thể hiện trên ảnh viễn thám, phục vụ cho việc thành lập, cập nhật dữ liệu không gian địa lý quốc gia.


Assessment of salin ity intrusion in coastal districts of Ben Tre province using Landsat 8 image

Monitoring and evaluation of saline water intrusion is an important task, especially for agricultural production in Ben Tre province. The paper introduces a new solution in the application of Landsat 8 satellite imagery and field survey data to determine the soil electrical conductivity (EC) for soil salinity assessment through the distribution of EC indice value.


Khái quát về phương pháp định tuổi đồng vị U-Pb trong cassiterit, áp dụng xác định tuổi khoáng hóa Sn-W mỏ Lũng Mười khu vực Pia Oắc, Cao Bằng

Bài viết này giới thiệu khái quát về lịch sử, sự phát triển và những kết quả đạt được khi sử dụng phương pháp định tuổi này trong lĩnh vực nghiên cứu mỏ - khoáng sản trên thế giới. Phương pháp định tuổi đồng vị LA-ICP- MS U-Pb cho khoáng vật cassiterit đã được sử dụng cho mỏ thiếc - wolfram Lũng Mười khu vực Pia Oắc, Cao Bằng.


Xây dựng mô hình số độ cao cho mỏ lộ thiên có độ sâu lớn từ dữ liệu ảnh chụp bằng thiết bị bay Inspire 2

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là đánh giá độ chính xác DEM thành lập từ phương pháp đo ảnh máy bay không người lái UAV cho địa hình mỏ lộ thiên khai thác sâu.


Đặc điểm và giá trị tự nhiên của công viên địa chất non nước Cao Bằng

Non nước Cao Bằng là Công viên địa chất (CVĐC) toàn cầu thứ hai của Việt Nam, trải rộng trên 9 huyện của tỉnh Cao Bằng. Đây là khu vực có lịch sử phát triển trên 500 triệu năm với nhiều nét độc đáo về tự nhiên, đặc biệt là các giá trị về địa chất. Công viên có địa hình phân hoá rất phức tạp, đa dạng, có khí hậu mang tính chất miền núi, có hệ sinh vật – thổ nhưỡng đa dạng…


Phương pháp thu nổ địa chấn 2D và xử lý số liệu sơ bộ trên tàu

Bài viết trình bày khái quát về phương pháp thăm dò địa chấn 2D trên biển. Từ việc thiết kế mạng lưới đến bố trí các thiết bị cần thiết trong quá trình thu nổ như súng hơi, cáp thu và các phương pháp xử lý cơ bản như lọc tần số, cộng điểm sâu chung, xử lý vận tốc được thực hiện trên tàu địa chấn trước khi đưa về trung tâm xử lý để giúp đánh giá chất lượng tài liệu địa chấn khi xử lý và minh giải số liệu.


Nghiên cứu lựa chọn vịtrí cất cánh cho thiết bị bay không người lái tích hợp GNSS động phục vụ đo vẽ thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ lớn cho các mỏ lộ thiên

Bài viết này sẽ giới thiệu phương pháp xác định vị trí cất cánh phù hợp cho P4K khi bay chụp phục vụ đo vẽ bản đồ địa hình tỷ lệ lớn cho mỏ lộ thiên. Để thực hiện mục tiêu này, tại mỏ than Cọc Sáu, khu vực rộng khoảng 80 ha có chênh cao địa hình lớn (∼300m), được khảo sát để xác định vị trí cất cánh cho P4K. Máy bay được chọn cất cánh tại hai vị trí có độ cao +50 m và +160 m, với vị trí sâu nhất của địa hình mỏ (- 60 m) vẫn đảm bảo độ chính xác thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ lớn theo qui phạm trắc địa mỏ. DSM được thành lập từ ảnh bay chụp P4K kết hợp với 02 điểm khống chế ảnh mặt đất có độ chính xác ở mức độ cm.


Ứng dụng mạng trí tuệ nhân tạo dự báo phân bố vật liệu núi lửa trong tập D, mỏ X, bể Cửu Long

Bài viết này sử dụng phương pháp phân tích thuộc tính địa chấn kết hợp với ứng dụng mạng Nơron nhân tạo (ANN) để dự báo sự phân bố của các vật liệu núi lửa trong tập D. Các thuộc tính được lựa chọn làm đầu vào để luyện ANN bao gồm thuộc tính RMS, thuộc tính RAI và thuộc tính Specdecom.


Đặc điểm nguồn gốc trầm tích khu vực tây nam biển Đông

Bài viết trình bày kết quả phân tích tổ hợp khoáng vật sét từ các lỗ khoan ở khu vực phía tây nam biển Đông trong các nghiên cứu trước đây được tổng hợp và tái xử lý sâu hơn để đánh giá đặc điểm nguồn gốc trầm tích của khu vực này.


Tài liệu mới download

Bài thực hành Microsoft Word
  • 14/03/2010
  • 25.353
  • 480
Kinh tế học Vĩ mô - Bài 4
  • 12/04/2011
  • 27.069
  • 183
Kinh tế học Vĩ mô - Bài 3
  • 12/04/2011
  • 13.636
  • 431
Kinh tế học Vĩ mô - Bài 2
  • 12/04/2011
  • 72.751
  • 460
Kinh tế học Vĩ mô - Bài 1
  • 12/04/2011
  • 66.866
  • 841

Từ khóa được quan tâm

Có thể bạn quan tâm

Bộ sưu tập

Danh mục tài liệu