Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu đã phát triển một giải pháp khôi phục kênh ảnh của ảnh viễn thám dựa vào tương quan giữa các kênh còn lại. Nhóm tác giả sử dụng ngôn ngữ lập trình Python, trong đó có ứng dụng thuật toán hồi quy “Backward Elimination” để tính toán, phân tích, và xử lý dữ liệu. | Nghiên cứu ỨNG DỤNG MACHINE LEARNING TRONG TÁI TẠO KÊNH PHỔ TRÊN ẢNH VIỄN THÁM PHẠM MINH HẢI 1 NGUYỄN NGỌC QUANG 2 1 Viện Khoa học Đo đạc và Bản đồ 2 Cục Viễn thám Quốc Gia Tóm tắt Lỗi kênh ảnh trong quá trình thu nhận ảnh viễn thám xảy ra thường xuyên và làm cản trở sự phát triển của công tác ứng dụng ảnh viễn thám. Tuy nhiên chất lượng thu nhận dữ liệu ảnh chụp còn tồn tại một số vấn đề dẫn đến hiện tượng lỗi kênh ảnh sọc kênh ảnh mất kênh ảnh khiến ảnh thu được không thể thể hiện được tổng hợp đa phổ ba kênh RED-GREEN-BLUE RGB . Trong nghiên cứu này nhóm nghiên cứu đã phát triển một giải pháp khôi phục kênh ảnh của ảnh viễn thám dựa vào tương quan giữa các kênh còn lại. Nhóm tác giả sử dụng ngôn ngữ lập trình Python trong đó có ứng dụng thuật toán hồi quy Backward Elimination để tính toán phân tích và xử lý dữ liệu. 1. Giới thiệu chung kênh ảnh Dữ liệu ảnh viễn thám đã dần trở nên phổ Ảnh sử dụng trong báo cáo này là ảnh máy biến và được phát triển nhiều ứng dụng thực tế bay có độ phân giải cao 30cm với thông số phục vụ phát triển kinh tế xã hội. Nguồn dữ liệu bước sóng như sau BLUE 420-560μm ảnh này ngày càng đa dạng từ vệ tinh máy bay GREEN 480-620μm RED 580-700μm NIR đến các thiết bị bay không người lái. Tuy nhiên 680-980μm . Trong phạm vi bài báo này nhóm chất lượng thu nhận dữ liệu ảnh chụp còn tồn tại nghiên cứu giả thuyết tái tạo lại kênh GREEN một số vấn đề dẫn đến hiện tượng lỗi kênh ảnh trên ảnh xử lý bị lỗi kênh. Phương pháp tái tạo sọc kênh ảnh mất kênh ảnh khiến ảnh thu được kênh ảnh được thực hiện dựa vào cách tiếp cận không thể thể hiện được tổng hợp đa phổ ba xác định tương quan giữa các kênh ảnh NIR kênh RED-GREEN-BLUE RGB . RED GREEN BLUE của ảnh trước khi bị lỗi mất kênh sau đó tìm hệ số tương quan giữa kênh GREEN với các kênh còn lại. Giả thiết có mối tương quan giữa các kênh ảnh theo công thức dưới đây Để xác định hệ số tương quan cho từng kênh trên nhóm tác giả sử dụng ngôn ngữ lập trình Hình 1 Ảnh vệ tinh bị lỗi sọc kênh Python ứng dụng .
