Sử dụng thị giác máy tính để phân tích ảnh vệ tinh

Mỗi bức ảnh về Trái Đất được chụp bởi các vệ tinh quay quanh ở độ cao hàng trăm dặm đều là kết quả của quá trình nghiên cứu và nỗ lực kỹ thuật rộng lớn. Những hình ảnh này không chỉ là ảnh chụp nhanh - chúng là những phần dữ liệu trực quan quan trọng giúp chúng ta hiểu và chăm sóc hành tinh của mình. 

Ảnh vệ tinh ghi lại hình ảnh chi tiết về bề mặt Trái đất, làm nổi bật mọi thứ từ rừng và thành phố đến sông và đất nông nghiệp. Tính đến tháng 6 năm 2024, có hơn 10.000 vệ tinh đang hoạt động quay quanh hành tinh của chúng ta, khiến chúng trở thành một phần thiết yếu của cơ sở hạ tầng toàn cầu của chúng ta. Tuy nhiên, việc phân tích những hình ảnh này theo cách thủ công thường phức tạp và tốn thời gian.

Điều thú vị là, thị giác máy tính (CV), một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), có thể được sử dụng để tự động phân tích ảnh vệ tinh theo cách tương tự như cách con người diễn giải hình ảnh và video. Vision AI có thể giúp phát hiện các mẫu, theo dõi các thay đổi và trích xuất thông tin chi tiết một cách nhanh chóng và chính xác. 

Những thông tin chi tiết thu được từ việc phân tích ảnh vệ tinh có thể giúp giải quyết nhiều thách thức khác nhau như theo dõi nạn phá rừng, giám sát biến đổi khí hậu, cải thiện hoạt động nông nghiệp và ứng phó với thiên tai. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thị giác máy tính có thể được sử dụng để hiểu và phân tích ảnh vệ tinh tốt hơn.

‍

Ảnh vệ tinh là gì?

Ảnh vệ tinh liên quan đến việc chụp ảnh bề mặt Trái đất bằng cảm biến vệ tinh và máy ảnh. Không giống như hình ảnh truyền thống, ảnh vệ tinh bao phủ các khu vực rộng lớn, từ các thành phố đến toàn bộ quốc gia và cung cấp các chi tiết có độ phân giải cao xuống đến mét. Nó cho phép theo dõi các thay đổi môi trường, phát triển đô thị và sử dụng đất trên các khu vực rộng lớn.

Ngoài bản thân hình ảnh, hình ảnh vệ tinh thường bao gồm dữ liệu tham chiếu địa lý. Dữ liệu này đảm bảo lập bản đồ và phân tích chính xác. Theo dõi những thay đổi trong hình ảnh vệ tinh và dữ liệu của chúng theo thời gian cung cấp những hiểu biết có giá trị về hệ sinh thái, kiểu thời tiết và các hoạt động của con người.

Sau đây là tổng quan nhanh về các loại ảnh vệ tinh khác nhau và các ứng dụng độc đáo mà chúng hỗ trợ:

• Chụp ảnh quang học: Phương pháp này chụp ánh sáng nhìn thấy và bước sóng cận hồng ngoại, tương tự như cách mắt người cảm nhận ánh sáng. Nó lý tưởng để theo dõi việc sử dụng đất, sức khỏe растительности và phát triển đô thị, но nó đòi hỏi bầu trời quang đãng và ánh sáng ban ngày để chụp ảnh hiệu quả.
  ‍
• Ảnh Radar: Sử dụng radar khẩu độ tổng hợp (SAR) để gửi và nhận sóng vô tuyến, chụp ảnh có độ phân giải cao bất kể điều kiện thời tiết hoặc thời gian trong ngày. Nó đặc biệt hữu ích cho ứng phó thảm họa, lập bản đồ địa hình và theo dõi những thay đổi về đặc điểm bề mặt.
  ‍
• Ảnh nhiệt (Thermal Imagery): Cảm biến nhiệt phát hiện bức xạ hồng ngoại phát ra dưới dạng nhiệt từ bề mặt Trái đất. Nó được sử dụng để theo dõi cháy rừng, giám sát hoạt động địa nhiệt và nghiên cứu các đảo nhiệt đô thị và sự thay đổi nhiệt độ.
  ‍
• Chụp ảnh siêu phổ (Hyperspectral Imaging): Dữ liệu trên hàng trăm dải quang phổ hẹp được sử dụng để phân tích thành phần và sức khỏe của đất, nước và thảm thực vật. Nó cung cấp thông tin chi tiết về các điều kiện môi trường, quản lý tài nguyên và các ứng dụng như thăm dò khoáng sản và giám sát ô nhiễm.

‍

Chụp ảnh vệ tinh từ các vệ tinh quan sát trái đất

Để hiểu rõ hơn về hình ảnh vệ tinh, điều quan trọng là phải hiểu rằng các vệ tinh khác nhau được chế tạo cho các mục đích cụ thể. Ví dụ: chúng sử dụng các cảm biến được gắn trên vệ tinh địa tĩnh hoặc vệ tinh quỹ đạo cực. Vệ tinh địa tĩnh vẫn cố định trên một vị trí duy nhất trên Trái đất bằng cách khớp với vòng quay của nó, khiến chúng trở nên lý tưởng để giám sát liên tục. Ngược lại, các vệ tinh quỹ đạo cực đi qua các cực, dần dần bao phủ toàn bộ hành tinh khi Trái đất quay bên dưới chúng.

‍

Sự khác biệt này rất quan trọng vì các ứng dụng khác nhau dựa vào các loại ảnh vệ tinh cụ thể để đáp ứng nhu cầu của chúng. Ví dụ, vệ tinh địa tĩnh lý tưởng cho các tác vụ đòi hỏi quan sát liên tục, chẳng hạn như theo dõi thời tiết và liên lạc thời gian thực. 

Mặt khác, các vệ tinh quỹ đạo cực phù hợp hơn cho việc phủ sóng toàn cầu, khiến chúng trở nên quan trọng đối với các nghiên cứu về môi trường, theo dõi khí hậu và lập bản đồ các thay đổi địa lý quy mô lớn.

Những điều cơ bản về xử lý ảnh vệ tinh

Bây giờ chúng ta đã đề cập đến ảnh vệ tinh là gì, hãy xem xét điều gì xảy ra khi một vệ tinh chụp một bộ ảnh. Rào cản thực sự nằm ở việc biến những hình ảnh thô này thành một thứ gì đó có ý nghĩa. Bằng cách xử lý và phân tích dữ liệu cẩn thận, chúng ta có thể trích xuất những hiểu biết có giá trị, tiết lộ những chi tiết quan trọng về hành tinh của chúng ta. 

Tiền xử lý ảnh vệ tinh

Tiền xử lý là bước đầu tiên trong việc làm việc với dữ liệu vệ tinh, tập trung vào việc làm sạch và sửa chữa hình ảnh thô để làm cho nó có thể sử dụng được và chính xác cho việc phân tích. Dưới đây là một số kỹ thuật chính được sử dụng để tinh chỉnh hình ảnh vệ tinh và đảm bảo nó cung cấp thông tin đáng tin cậy:

• Ánh xạ thế giới thực: Hình ảnh vệ tinh được căn chỉnh với bản đồ thế giới thực bằng cách hiệu chỉnh các biến dạng và xác định các địa danh.
  ‍
• Giảm nhiễu: Các mô hình học máy được sử dụng để xác định và loại bỏ mây bằng cách phân tích bước sóng ánh sáng, và tách mây khỏi đất để có hình ảnh rõ ràng hơn.
  ‍
• Hiệu chỉnh dữ liệu: Để duy trì độ chính xác, các pixel hình ảnh được điều chỉnh về mức tiêu chuẩn và hiệu chỉnh khí quyển làm giảm sự biến dạng từ các hạt và sự tán xạ ánh sáng.

Thị giác máy tính và ảnh vệ tinh

Sau khi tiền xử lý ảnh vệ tinh, các kỹ thuật thị giác máy tính có thể được sử dụng để trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu. Các mô hình thị giác máy tính, chẳng hạn như Ultralytics YOLO11, có thể phân tích nội dung trực quan bằng cách tận dụng bộ dữ liệu lớn về ảnh vệ tinh để huấn luyện. Điều này giúp các mô hình nhận ra các mẫu và đặc trưng trên nhiều loại hình ảnh. 

Dưới đây là một số ví dụ về các tác vụ computer vision có thể giúp xử lý và diễn giải hình ảnh vệ tinh:

• Phân vùng ảnh (Image Segmentation): Kỹ thuật này chia hình ảnh thành các vùng riêng biệt, chẳng hạn như đất, nước hoặc thảm thực vật, để phân tích và phân loại các loại bề mặt một cách tập trung.
  ‍
• Phát hiện đối tượng: Nó được sử dụng để xác định và định vị chính xác các đối tượng cụ thể trong hình ảnh, chẳng hạn như tòa nhà, đường xá hoặc phương tiện.
  ‍
• Phát hiện thay đổi: Tác vụ này theo dõi các đối tượng hoặc khu vực theo thời gian bằng cách so sánh các hình ảnh được chụp ở các khoảng thời gian khác nhau, xác định các thay đổi như phá rừng, đô thị hóa hoặc thay đổi theo mùa.
  ‍
• Phân loại ảnh (Image Classification): Nó có thể được sử dụng để phân loại các loại đất dựa trên các mẫu học được từ dữ liệu huấn luyện, cho phép tạo ra các bản đồ chi tiết để nghiên cứu sâu hơn.

Các kỹ thuật thị giác máy tính này chuyển đổi hình ảnh vệ tinh thô thành dữ liệu có cấu trúc, có thể hành động, cung cấp sự hiểu biết rõ ràng và sâu sắc hơn về bề mặt Trái đất.

Ứng dụng của việc phân tích ảnh vệ tinh bằng AI thị giác

Tiếp theo, hãy xem qua một số ví dụ thực tế về cách hình ảnh vệ tinh đang định nghĩa lại thế giới của chúng ta, giúp các tác vụ hàng ngày trở nên đơn giản hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn.

Giám sát các thay đổi môi trường bằng ảnh vệ tinh

Ảnh vệ tinh và thị giác máy tính là những công cụ tuyệt vời để quan sát và hiểu những thay đổi môi trường trên Trái đất. Chúng cho phép chúng ta theo dõi các khía cạnh khác nhau của môi trường, bao gồm rừng, sông băng và các vùng nước, từ không gian. Với công nghệ này, chúng ta có thể theo dõi các yếu tố môi trường chính sau:

• Phá rừng: Vệ tinh có thể được sử dụng để theo dõi những thay đổi của rừng, xác định các khu vực phá rừng hoặc tái trồng rừng và sử dụng dữ liệu đa phổ để đánh giá sức khỏe растительности và phát hiện những thay đổi môi trường. Ví dụ: Global Forest Watch là một nền tảng trực tuyến sử dụng hình ảnh vệ tinh để giúp các chính phủ và tổ chức thực hiện hành động bảo tồn kịp thời.
  ‍
• Global Warming (Sự nóng lên toàn cầu): Hình ảnh được chụp bởi vệ tinh có thể cung cấp dữ liệu quan trọng về các sông băng và chỏm băng ở cực, sử dụng hình ảnh chuỗi thời gian để theo dõi sự di chuyển của băng trong thời tiết khắc nghiệt.
  ‍
• Giám sát chất lượng không khí và nước: Vệ tinh theo dõi chất lượng không khí và nước bằng cách phát hiện các chất ô nhiễm như CO2, metan và các chất gây ô nhiễm, hỗ trợ các chính sách môi trường và quản lý tài nguyên.

‍

Nâng cao khả năng quản lý thiên tai bằng hình ảnh vệ tinh và thị giác máy tính

Quản lý thiên tai phụ thuộc rất nhiều vào hình ảnh vệ tinh để theo dõi thời gian thực và phục hồi sau thảm họa. Hình ảnh vệ tinh được phân tích trong các trận lũ lụt, bão và cháy rừng để phát hiện những thay đổi môi trường. Sau thảm họa, hình ảnh vệ tinh tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong việc đánh giá thiệt hại. 

Các kỹ thuật thị giác máy tính như phân vùng thể hiện có thể được sử dụng để xác định các khu vực bị thiệt hại đáng kể, chẳng hạn như các tòa nhà bị sập hoặc cảnh quan bị thay đổi, bằng cách so sánh hình ảnh được chụp trước và sau động đất hoặc sóng thần. Điều này cho phép các nhà chức trách đánh giá quy mô tàn phá và ưu tiên các nỗ lực phục hồi hiệu quả hơn. 

Một ví dụ điển hình là dự án Ciseres của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA), kết hợp AI với dữ liệu vệ tinh để đánh giá tác động của thảm họa theo thời gian thực như lũ lụt, cháy rừng và bão.

‍

Sử dụng ảnh vệ tinh cho quy hoạch đô thị và cơ sở hạ tầng

Ảnh vệ tinh và thị giác máy tính có thể đóng một vai trò quan trọng trong quy hoạch đô thị và phát triển cơ sở hạ tầng. Hình ảnh có độ phân giải cao có thể được sử dụng để nghiên cứu việc sử dụng đất, theo dõi sự tăng trưởng đô thị và hỗ trợ quy hoạch thành phố thông minh hơn. Các công nghệ này cũng có thể cải thiện hệ thống giao thông bằng cách phân tích các kiểu giao thông, thiết kế các tuyến đường tốt hơn và theo dõi tình trạng tắc nghẽn theo thời gian thực. Chúng thậm chí có thể giúp phát hiện các công trình xây dựng bất hợp pháp bằng cách so sánh hình ảnh hiện tại và quá khứ, giúp các cơ quan chức năng dễ dàng thực thi các quy tắc xây dựng hơn. 

Bạn có thể đang tự hỏi, liệu sự phát triển của một thành phố có thực sự được nhìn thấy từ không gian không? Với hình ảnh vệ tinh và thị giác máy tính, điều đó hoàn toàn có thể. Dubai là một ví dụ hấp dẫn. Trong vài thập kỷ qua, nó đã chuyển đổi từ một thị trấn sa mạc nhỏ vào những năm 1980 thành một đô thị toàn cầu. Hình ảnh vệ tinh ghi lại một cách sinh động sự tăng trưởng đáng chú ý này, cho thấy sự mở rộng của các khu vực đô thị, những thay đổi trong việc sử dụng đất và sự trỗi dậy của các địa danh mang tính biểu tượng như Burj Khalifa và Palm Jumeirah.

Ảnh vệ tinh và viễn thám cho nông nghiệp chính xác

Trong nông nghiệp, hình ảnh vệ tinh và thị giác máy tính có thể nâng cao khả năng quản lý cây trồng, năng suất và tính bền vững. Đặc biệt, canh tác chính xác sử dụng dữ liệu vệ tinh theo thời gian thực để theo dõi sức khỏe cây trồng. Các kỹ thuật viễn thám giúp phân tích dữ liệu nông nghiệp quy mô lớn, cho phép nông dân theo dõi mức độ ẩm của đất và phát hiện các dấu hiệu căng thẳng sớm.

Ngoài ra, phân tích hạn hán và tưới tiêu rất quan trọng để sử dụng nước hiệu quả trong nông nghiệp. Ảnh vệ tinh có thể cung cấp một cái nhìn tổng quan chi tiết về mức độ ẩm của đất và sức khỏe của thảm thực vật, giúp xác định các khu vực có tưới tiêu không đầy đủ hoặc nơi tài nguyên nước khan hiếm.

Một nghiên cứu điển hình liên quan về AI trong nông nghiệp là sáng kiến nông nghiệp chính xác dựa trên vệ tinh của ISRO, giúp tối ưu hóa hoạt động canh tác ở Ấn Độ bằng cách sử dụng viễn thám để theo dõi sức khỏe cây trồng, độ ẩm của đất và tưới tiêu.

Các xu hướng sắp tới trong ảnh vệ tinh

Có rất nhiều công việc thú vị đang được thực hiện trong lĩnh vực ảnh vệ tinh và thị giác máy tính, với tiềm năng đổi mới to lớn. Ví dụ, các vệ tinh thu nhỏ, như CubeSat, đang định hình lại việc giám sát Trái đất bằng cách cung cấp một cách thức hợp lý, linh hoạt và thường xuyên để chụp ảnh có độ phân giải cao. Những vệ tinh nhỏ gọn này giúp dễ dàng theo dõi những thay đổi từ mở rộng đô thị đến thay đổi môi trường.

Một phát triển đầy hứa hẹn khác là sự tích hợp dữ liệu Internet of Things (IoT) theo thời gian thực với các nguồn cấp dữ liệu vệ tinh, nâng cao khả năng giám sát các hệ thống động như mạng lưới giao thông vận tải và tài nguyên nước.

Ngoài ra, những đột phá trong super-resolution imaging (tạo ảnh siêu phân giải) đang nâng cao khả năng của vệ tinh. Bằng cách tận dụng các thuật toán AI phức tạp, kỹ thuật này làm sắc nét và tăng cường các chi tiết hình ảnh, kết hợp nhiều hình ảnh có độ phân giải thấp thành hình ảnh trực quan rõ ràng, độ phân giải cao hơn. Sự đổi mới này cung cấp dữ liệu chính xác hơn và tạo ra các cơ hội mới để quản lý hiệu quả tài nguyên thiên nhiên và không gian đô thị.

‍

Những hiểu biết chính về ảnh vệ tinh và thị giác máy tính

Thị giác máy tính và ảnh vệ tinh đang tái định hình cách chúng ta giám sát và hiểu về hành tinh của mình. Từ việc theo dõi các thay đổi môi trường đến cải thiện ứng phó với thảm họa, quy hoạch đô thị và nông nghiệp, các công nghệ này cung cấp những hiểu biết có giá trị, dẫn đến các giải pháp thông minh hơn và bền vững hơn. 

Với những tiến bộ như tích hợp IoT và hình ảnh siêu phân giải, hình ảnh vệ tinh đang trở nên đáng tin cậy và dễ tiếp cận hơn. Những đổi mới này đang mở đường cho việc quản lý tài nguyên tốt hơn và giúp chúng ta giải quyết các thách thức toàn cầu hiệu quả hơn.

Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá thêm về AI và kết nối với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá cách chúng tôi thúc đẩy sự đổi mới trong các ngành như AI trong sản xuất và AI trong chăm sóc sức khỏe.