Công nghệ viễn thám có tính ưu việt là khả năng bao quát rộng, phạm vi hoạt động rộng lớn, thu nhận hình ảnh nhanh, đa thời gian, không phụ thuộc vào địa hình, ít bị ảnh hưởng bởi thời tiết và không cần quá nhiều về nhân lực để tổ chức thành các nhóm tìm kiếm. Do đó, công nghệ này đã và đang trở thành một công cụ hỗ trợ đắc lực cho công tác tìm kiếm cứu nạn. Đặc biệt, trong những năm gần đây, các thiết bị bay không người lái (UAV) đã và đang phát triển rất mạnh mẽ, được ứng dụng rộng rãi cả trong dân sự và quân sự. Nó thực sự là một nguồn lực rất lớn cho sứ mệnh tìm kiếm cứu nạn bởi thiết bị này có thể mang các bộ cảm biến để thu thập hình ảnh có độ phân giải cao với phạm vi hoạt động rộng lớn, địa hình đa dạng mà không cần quá nhiều nhân lực và chi phí cho quá trình tìm kiếm.

Trên thế giới, đặc biệt là các nước sở hữu công nghệ vệ tinh, việc ứng dụng công nghệ viễn thám phục vụ công tác tìm kiếm cứu nạn đã được áp dụng và mang lại hiệu quả to lớn. Một số nước phát triển như Mỹ, Nhật, Nga đều có các trung tâm quốc gia hoặc Bộ các tình huống khẩn cấp phản ứng nhanh với các tình huống thảm họa, thiên tai trong đó công nghệ thông tin vệ tinh, thông tin địa lý và thông tin viễn thám là các hợp phần không thể thiếu. Đi kèm với nó là các phân hệ phần mềm xử lý thông tin địa lý, ảnh viễn thám kết xuất các thông tin hữu ích góp phần đẩy nhanh quá trình phản ứng với thảm họa, tìm kiếm cứu nạn và giảm nhẹ thiệt hại.

Đường cong Precision-Recall thể hiện mối quan hệ giữa độ chính xác và độ bao phủ khi thay đổi ngưỡng t.

Trong hơn 20 năm qua, nhiều bộ dò dị thường đã được xây dựng, bài báo này tập trung vào một số kỹ thuật để phát hiện các đối tượng nhân tạo nhỏ phù hợp cho nhiệm vụ tìm kiếm cứu nạn. Những mục tiêu này thường bị che lấp một phần bởi địa hình, lá cây, hoặc bị chìm một phần dưới nước.

Mục đích của phát hiện dị thường (AD – anomaly detection) là tìm kiếm các đối tượng trong ảnh, những đối tượng này có sự bất thường đối với nền. Các AD giả định rằng không có kiến thức biết trước về đặc trưng phổ mục tiêu và khảo sát đơn giản bộ dữ liệu để tìm những điểm ảnh có phổ khác biệt đáng kể so với nền. Dựa trên các phương pháp phát hiện các điểm ảnh dị thường trên ảnh đa phổ, siêu phổ khác nhau, năm nhóm phương pháp được phân chia như sau: (1) Phương pháp dựa trên mô hình xác suất thống kê; (2) Phương pháp dựa trên phân cụm và phân đoạn; (3) Phương pháp dựa trên biến đổi phi tuyến; (4) Phương pháp dựa trên biến đổi tuyến tính; (5) Phương pháp dựa trên học sâu.

Trong bài báo đã trình bày ba cách tiếp cận để phát hiện mục tiêu trên ảnh viễn thám quang học. Chỉ ra cách tiếp cận hợp lý để phát hiện các đối tượng nhân tạo nhỏ có thể chứa các thông tin hỗ trợ công tác tìm kiếm cứu nạn, đó là phát hiện dị thường trên ảnh viễn thám quang học. Các máy dò dị thường đầu tiên được đề xuất dựa trên các phương pháp thống kê, mặc dù phương pháp này rất mạnh để phát hiện các điểm ảnh dị thường nhưng chúng cũng gặp phải nhiều vấn đề như chi phí tính toán cao, khả năng phát hiện ra các dị thường có kích thước nhỏ rất hạn chế, có tỷ lệ dương tính giả cao. Để khắc phục vấn đề này, các mô hình phi tuyến tính đã được đề xuất với các máy dò dị thường dựa trên nhân. Các nghiên cứu khác cố gắng giải quyết vấn đề phát hiện bất thường bằng các kỹ thuật khác nhau như phân cụm, phân đoạn hoặc biểu diễn thưa, biểu diễn hạng thấp, học sâu. Một số đặc điểm của các phương pháp phát hiện dị thường trên ảnh đa phổ, siêu phổ.

Các phương pháp tiếp cận được chỉ ra trong bài báo được phát triển nhằm giải quyết ba thách thức. Một trong những thách thức là tối ưu các thuật toán phát hiện dị thường hiện có để tăng tốc độ tính toán. Nỗ lực này là cần thiết kể cả các AD trong hệ thống thời gian thực, đây là một trong những yêu cầu quan trọng hàng đầu trong các ứng dụng viễn thám.

Dựa trên những thách thức đó, một số định hướng nghiên cứu phát triển trong thời gian tới đã được đề xuất như: khai thác mối tương quan về không gian của các điểm ảnh; tiền xử lý dữ liệu trước khi thực hiện các thuật toán; trích chọn các điểm đặc trưng,... có thể làm tăng hiệu quả phát hiện dị thường của các thuật toán, giảm tỷ lệ dương tính giả. Ngoài ra, cấu trúc đữ liệu nâng cao được sử dụng để tối ưu hoạt động của các thuật toán có thể làm giảm thời gian tìm kiếm, tăng cơ hội sống sót của các nạn nhân.

Lttsuong