Nghiên cứu kỹ thuật phân loại ảnh viễn thám ứng dụng trong giám sát hiện trạng sử dụng đất đai

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRẦN DUY CHUNG NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT PHÂN LOẠI ẢNH VIỄN THÁM ỨNG DỤNG TRONG GIÁM SÁT HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT ĐAI Chuyên nghành : KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã số : 60.52.70 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2011 2 Cơng trình được hồn thành tại ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: TS. Ngơ Văn Sỹ Phản biện 1: TS. Phạm Văn Tuấn Phản biện 2: TS. Nguyễn Hồng Cẩm Luận văn được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 03 tháng 12 năm 2011 Cĩ thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thơng tin - Học liệu, Đại Học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại Học Đà Nẵng. 3 MỞ ĐẦU 1. Lí do chọn đề tài Trong những năm gần đây, việc ứng dụng viễn thám và hệ thơng tin địa lý trong quản lý tài nguyên, giám sát mơi trường là một hướng mới. Dữ liệu viễn thám với tính chất đa thời gian, phủ trùm diện tích rộng, đã cho phép con người cĩ thể cập nhật thơng tin, tiến hành nghiên cứu một cách nhanh chĩng, hiệu quả, tiết kiệm được thời gian và cơng sức. Trong nghiên cứu hiện trạng sử dụng đất, phương pháp viễn thám ngày càng tỏ ra ưu thế bởi khả năng cập nhật thơng tin và phân tích biến động một cách nhanh chĩng. Ảnh viễn thám cĩ ưu điểm là cĩ thể giải quyết được các cơng việc mà thơng thường quan sát trên mặt đất rất khĩ khăn, hơn nữa phân tích ảnh để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất nhanh hơn và rẻ hơn rất nhiều so với quan sát ngồi thực địa. Với những lí do trên, tơi đã chọn đề tài: “NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT PHÂN LOẠI ẢNH VIỄN THÁM ỨNG DỤNG TRONG GIÁM SÁT HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT ĐAI”. Đề tài hồn thành sẽ chỉ rõ hiện trạng sử dụng đất đai, sự biến động trong cơ cấu sử dụng đất những năm qua và hướng phát triển khơng gian trong những năm tới. Từ đĩ sẽ cung cấp nguồn tư liệu bổ ích cho việc giám sát và quản lí tài nguyên đất, đồng thời giúp các nhà quản lí cĩ thể đưa ra định hướng phát triển trong thời gian tới. 2. Mục đích nghiên cứu Mục tiêu chính của đề tài là nghiên cứu kỹ thuật phân loại ảnh viễn thám ứng dụng trong giám sát hiện trạng sử dụng đất đai. Để đạt được mục tiêu trên, đề tài cần thực hiện những nhiệm vụ chính sau: 4 + Thu thập tài liệu thống kê, bản đồ, và tư liệu ảnh vệ tinh vùng nghiên cứu. + Nhập ảnh, xây dựng ảnh tổ hợp màu, nâng cao chất lượng ảnh nắn chỉnh hình học. + Phân loại ảnh. + Ảnh phân loại và chọn mẫu kiểm chứng +So sánh, đối chiếu và đánh giá độ chính xác kết quả phân loại 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Phân loại ảnh viễn thám, cụ thể nghiên cứu thực trạng sử dụng đất tại tỉnh Bình Định thơng qua việc xử lý ảnh viễn thám từ vệ tinh. Phạm vi nghiên cứu Với mục tiêu và nhiệm vụ đã đặt ra, tác giả chỉ giới hạn nghiên cứu trong phạm vi những vấn đề sau: + Kỹ thuật phân loại ảnh viễn thám . + Đánh giá biến động sử dụng đất khu vực nghiên cứu trên cơ sở áp dụng cơng nghệ viễn thám. 4. Các phương pháp nghiên cứu Để thực hiện các nhiệm vụ của đề tài đặt ra, tác giả đã sử dụng phương pháp viễn thám và cĩ thực địa kiểm tra. Phương pháp viễn thám được sử dụng để phân loại ảnh vệ tinh Spot. Phương pháp phân loại ảnh viễn thám được áp dụng trong cả các bước phân tích tổng hợp và trình bày kết quả nghiên cứu. 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài Về mặt khoa học Đề tài gĩp phần hồn thiện cơ sở khoa học và cơng nghệ trong nghiên cứu sử dụng hợp lí đất và định hướng cho các nhà quản lý 5 xây dựng phương án sử dụng đất phù hợp với quy luật tự nhiên, phát triển phù hợp với tiến trình đơ thị hĩa của Tỉnh Bình Định. Về mặt thực tiễn Đề tài khẳng định khả năng nâng cao độ chính xác nghiên cứu biến động sử dụng đất bằng cơng nghệ viễn thám. Cung cấp thơng tin biến động sử dụng đất phục vụ quy hoạch. Xây dựng cơ sở dữ liệu nhằm định hướng sử dụng hợp lí đất đai và đề xuất điều chỉnh quy hoạch sử dụng đất. 6. Cấu trúc luận văn Đề tài gồm cĩ 4 chương: + Chương 1: Cơ sở lí luận chung. Chương này khái quát về cơ sở khoa học của việc quy hoạch sử dụng đất và cơng nghệ trong nghiên cứu biến động sử dụng đất. + Chương 2: Kỹ thuật phân loại ảnh viễn thám ứng dụng trong giám sát hiện trạng sử dụng đất đai. Chương này đề cập đến các kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám và xử lý tư liệu viễn thám chết tách các thơng tin về hiện trạng sử dụng đất đai. Trong đĩ cĩ cả phương pháp giải đốn ảnh bằng mắt thường và phương pháp giải đốn ảnh số. + Chương 3: Phương pháp xử lý. Ứng dụng cơng nghệ viễn thám vào quy trình thành lập bảng đồ sử dụng đất. + Chương 4: Phần mềm xử lý và kết quả. Dùng phần mềm ENVI phân loại ảnh vệ tinh Spot cĩ độ phân giải 2,5m để xác định diện tích các đối tượng cần phân loại. 6 Chương 1 - CƠ SỞ LÍ LUẬN CHUNG 1.1. CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA VIỆC QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT 1.1.1. Các định nghĩa về đất đai 1.1.2. Quy hoạch sử dụng đất đai 1.1.3. Các khái niệm về sử dụng đất và lớp phủ đất 1.1.4. Các hệ thống phân loại sử dụng đất hiện nay 1.1.4.1. Nhĩm đất nơng nghiệp bao gồm các loại đất: 1.1.4.2. Nhĩm đất phi nơng nghiệp bao gồm các loại đất: 1.1.4.3. Nhĩm đất chưa sử dụng bao gồm các loại đất chưa xác định mục đích sử dụng. 1.2. CƠNG NGHỆ VIỄN THÁM TRONG NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG SỬ DỤNG ĐẤT 1.2.1. Vài nét cơ bản về cơng nghệ viễn thám Do các tính chất của vật thể (nhà, đất, cây, nước…) cĩ thể được xác định thơng qua năng lượng bức xạ hay phản xạ từ vật thể nên viễn thám là một cơng nghệ nhằm xác định và nhận biết đối tượng hoặc các điều kiện mơi trường thơng qua những đặc trưng riêng về sự phản xạ và bức xạ. 1.2.2. Đặc trưng phổ phản xạ của các đối tượng tự nhiên phục vụ cho việc thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất. Như trên đã nĩi, mỗi đối tượng tự nhiên cĩ một đặc trưng phản xạ phổ nhất định và đây chính là cơ sở để hình thành nên các thơng tin viễn thám. 7 1.2.2.1. Đặc trưng phản xạ phổ của thực vật 1.2.2.2. Đặc trưng phản xạ phổ của nước 1.2.2.3. Đặc trưng phản xạ phổ của đất 1.3. MỐI QUAN HỆ CỦA PHƯƠNG PHÁP VIỄN THÁM VỚI NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG SỬ DỤNG ĐẤT Phương pháp viễn thám được ứng dụng rất cĩ hiệu quả cho việc nghiên cứu sử dụng đất và lớp phủ mặt đất vì những lý do sau: + Các ảnh của một vùng rộng lớn sẽ thu nhận sự thay đổi một cách rất nhanh. + Các ảnh cĩ độ phân giải thích hợp với việc phân loại các đối tượng trong việc quan sát đo vẽ. + Ảnh viễn thám cĩ thể giải quyết các cơng việc mà thơng thường quan sát trên mặt đất rất khĩ khăn. + Phân tích ảnh để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất nhanh hơn và rẻ hơn rất nhiều so với quan sát thực địa. + Ảnh viễn thám cung cấp các thơng tin bị bỏ sĩt trong quan sát thực địa. Trong quá trình ứng dụng phương pháp viễn thám vào việc thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất, người nghiên cứu bắt buộc phải thực hiện các cơng việc sau: 1.3.1. Xác định hệ thống phân loại 1.3.2. Xác định các dấu hiệu giải đốn Khi giải đốn cần quan tâm đến các nguyên tắc sau: + Xác định điều kiện sinh thái nơi tồn tại của các loại hình sử dụng đất để đưa ra những giả thuyết thích hợp về tên gọi của chúng. 8 + Xác định các chìa khĩa giải đốn (tone ảnh, cấu trúc ảnh, vị trí, hình dạng, màu sắc,…) từ đĩ mở rộng ra các vùng khác. + Tổ hợp suy luận và định loại, đưa ra giả thuyết và kết luận. + Phải kết hợp nhuần nhuyễn kiến thức thực tế và kiến thức về sinh thái, cảnh quan để tổng hợp các dấu hiệu, từ đĩ mới cĩ thể đi đến các kết luận chính xác. 1.3.3. Tổng hợp kết quả giải đốn Đây là bước quan trọng nhất nhằm khẳng định sự nghiên cứu, phân tích và đưa đến kết quả chính thức. 9 Chương 2 - KỸ THUẬT PHÂN LOẠI ẢNH VIỄN THÁM ỨNG DỤNG TRONG GIÁM SÁT HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT ĐAI 2.1. ĐẶC ĐIỂM CỦA ẢNH VIỄN THÁM THU ĐƯỢC TỪ VỆ TINH Hình ảnh thu nhận từ vệ tinh thường cĩ nhiều nguyên nhân gây ra biến dạng hình học ảnh. Cĩ hai hai loại biến dạng: biến dạng trong và biến dạng ngồi. 2.2. CÁC KỸ THUẬT XỮ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 2.2.1. Kỹ thuật nắn chỉnh ảnh viễn thám 2.2.1.1. Nắn chỉnh hình học Cĩ hai phương thức nắn chỉnh ảnh + Phương thức nắn chỉnh hệ thống Phương thức này dựa trên cơ sở toạ độ của một ảnh đã nắn cĩ cùng độ phân giải, xây dựng một mơ hình phản ánh bản chất và mức độ của các sai số hình học, sau đĩ dùng mơ hình này để tính tốn các cơng thức tốn học dùng để khử sai số. + Nắn ảnh theo bản đồ ( Phương thức nắn ảnh dùng điểm khống chế GCP): Để nắn chỉnh biến dạng khơng hệ thống, cần cĩ hệ thống điểm kiểm tra dưới mặt đất đối chiếu xác định chính xác được toạ độ các điểm trên ảnh, đối chiếu với bản đồ và sử dụng các phép nắn chỉnh. Kết quả nắn chỉnh sẽ đưa ảnh về đúng kích thước và vị trí địa lý. 2.2.1.2. Kỹ thuật tăng cường ảnh 2.2.1.3. Các kỹ thuật lọc ảnh 2.2.2. Phân lớp ảnh 2.2.2.1. Phân lớp cĩ giám sát Phân lớp theo xác suất cực đại 10 Phương pháp phân lớp theo xác suất cực đại được sử dụng thường xuyên trong xử lý ảnh viễn thám, đây là phương pháp thơng dụng nhất. Thơng thường người ta coi P(k) là hằng số cho tất cả các lớp và P(i)*∑P(X/i) cũng được coi như vậy cho nên thực chất xác suất Lk cĩ thể được viết như sau: (2.16) Trong đĩ: X : vector cấp độ xám của một pixel nào đĩ Lk : xác suất mà X thuộc vào lớp k |∑k| : định thức của ma trận phương sai Lý thuyết Bayes: Giả sử cĩ M lớp. Gọi x là vector phổ của một pixel đang xét và P(x,i) là xác suất để vectơ x thuộc lớp i. Nguyên tắc Maximum Likelyhood là x thuộc lớp i nếu p(x,i)>p(x,j) với mọi ji. Gọi p(i,x) là xác suất để, với x cho trước, i chứa vecto x. Gọi p(i) là xác suất để vecto i hiện hữu. Khi đĩ theo đị nh lý Bayes: p( i | x )= p( x | i ) p( i ) / p( x ) (2.17) Do đĩ điều kiện chọn lớp cho vectơ x trở thành: p(x/i). p(i) > p(x/j). p(j) (Đây là điều kiện tính tốn được từ trainning data) Đặt Di(x)= p(x/i). p(i): Biểu thức của lớp i (discriminant function) Khi đĩ điều kiện để đưa ra quyết định x thuộc lớp i nếu: Di(x) > Dj(x) với mọi ji Giả thuyết phân bố của các lớp đều là chuẩn p(x|i)=(1/(2πσ2 )1/2 )exp(–(x-µi )2 /2σi2) (2.18) 11 µi=mean of x for class i σi 2 =variance of x for class i Theo lý thuyết xác suất phương pháp phân loại theo xác suất cực đại cĩ nhiều ưu việt. Phân lớp hình hộp Quá trình phân loại theo phương pháp này được tiến hành như sau: + Xác định đường bao cho tất cả các hộp đặc trung theo các vùng liên tục (vùng lấy mẫu). Tức là vùng cĩ đặc trưng xác định như: đất, nước, thực vật…trên ảnh gốc và đã được xác định ở thực địa. Đối với từng lớp liên tục đĩ cĩ giá trị độ xám trung bình µ và cĩ phương sai δ của sự phân bố độ đen cần thiết để tính tốn. (2.19) (2.20) (i = 1,2,…,n1; j = 1,2,…,NB) Trong đĩ: i – số thứ tự của lớp trong tổng N lớp. j – số thứ tự của kênh trong tổng NB kênh. k – số thứ tự của pixel trong tổng Ni pixel Khi sử dụng µ ij và δij cho các vùng bao của từng hộp, ta cĩ thể dùng biểu thức sau: (2.21) (2.22) 12 Ở đây k là hệ số tỉ lệ lựa chọn, (Xmin)ij,(Xmax)ij là giới hạn thấp nhất và cao nhất của vùng bao lớp i trên kênh ảnh j. Đối với tất cả các pixel trên kênh ảnh gốc, việc giải đốn về các đặc trưng sẽ thực hiện theo điều kiện sau: Nếu (Xmin)ij<Xik<(Xmax)ij (j=1,2... NB )thì pixel k thuộc lớp j và ngược lại pixel k khơng thuộc lớp j. Phân lớp theo khoảng cách ngắn nhất + Khoảng cách Ơclit: d2k = (X- µk)t (X- µk) (2.23) Khoảng cách này được sử dụng trong trường hợp phương sai các lớp khác nhau. Khoảng cách Ơclit cĩ thể xem như hệ số đồng dạng. + Khoảng cách Ơclit chuẩn hĩa: d2k = (X- µk)t δk-1 (X- µk) (2.24) + Khoảng cách Mahalonobs: Trong trường hợp phổ cĩ mối tương quan thì khoảng cách Mahalonobs được sử dụng thay cho các khoảng cách khác. Khoảng cách Mahalonobs được định nghĩa như sau: d2k = (X- µk)t (2.25) Trong đĩ: X: là vectơ giá trị cấp độ sáng. X = x1,x2,..xn µk: Vectơ trung bình. µk= m1,m2,...mn δk -1 : Ma trận phương sai. ∑k -1: Ma trận phương sai- Hiệp phương sai. 2.2.2.2 Phân lớp khơng giám sát Thuật tốn K-means. Giả thuyết số lớp là k 13 +Bước 1: Đầu tiên chọn ra k vectơ làm tâm (mean) cho k lớp khởi đầu. + Bước 2: Một vecto pixel sẽ thuộc lớp mà khoảng cách từ đĩ đến tâm là nhỏ nhất (thực hiện với tất cả các vecto trong một lần lặp). + Bước 3: Tính lại tâm của các lớp. + Bước 4: Nếu tất cả các tâm giữ nguyên, thuật tốn dừng, nếu khơng thì quay lại bước hai Thuật tốn ISODATA. Thuật tốn khá mềm dẽo, khơng cần cố định số các lớp. + Bước 1: Phân hoạch ban đầu cho mỗi pixel là 1 lớp. + Bước 2: Liên tiếp nhập lại, tách ra các lớp bằng cách so sánh khoảng cách giữa các tâm và các ngưỡng cho trước. + Bước 3: Quá trình dừng khi phân hoạch thỏa mãn các tiêu chí đặt ra. 2.3. XỮ LÝ TƯ LIỆU VIỄN THÁM CHIẾT TÁCH CÁC THƠNG TIN VỀ HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT ĐAI Tách thơng tin trong ảnh vệ tinh cĩ thể phân thành 5 loại cơ bản sau: + Phân loại: là quá trình tách, gộp thơng tin dựa trên các tính chất phổ, khơng gian và thời gian cho bởi ảnh của đối tượng cần nghiên cứu + Phát hiện biến động: là sự phát hiện và tách các biến động (thay đổi) dựa trên dữ liệu ảnh đa thời gian (biến động lớp phủ đất, thực vật, đường bờ…) + Tách các đại lượng vật lý: chiết tách các thơng tin tự nhiên được cung cấp bởi ảnh như đo nhiệt độ, trạng thái khí quyển, độ cao của vật thể dựa trên các đặc trưng phổ. 14 + Tách các chỉ số: tính tốn xác định các chỉ số mới đáp ứng yêu cầu của từng lĩnh vực ứng dụng khác nhau. + Xác định các đặc điểm: Xác định thiên tai, các dấu hiệu phục vụ tìm kiếm khảo cổ, các cấu trúc tuyến tính… 2.3.1. Phương pháp giải đốn bằng mắt thường 2.3.2. Phương pháp xử lý ảnh số + Nhập số liệu + Khơi phục và hiệu chỉnh ảnh + Biến đổi ảnh Phân loại ảnh + Xuất kết quả Cơng việc quan trọng nhất trong quá trình này là phân loại ảnh vệ tinh. Mục đích của phân loại ảnh số là để tách các thơng tin cần thiết phục vụ việc theo dõi các đối tượng hay lập bản đồ chuyên đề. Cĩ hai phương pháp phân loại ảnh đa phổ. 2.3.2.1. Phương pháp phân loại cĩ kiểm định Trong phân loại cĩ kiểm định, người ta sử dụng thuật tốn phân loại sau đây: + Phân loại theo khoảng cách ngắn nhất. + Phân loại theo nguyên tắc người láng giềng gần nhất. + Phân loại hình hộp phổ. + Phân loại theo nguyên tắc xác suất giống nhau lớn. 2.3.2.2. Phương pháp phân loại khơng kiểm định Phương pháp phân loại này là việc phân loại thuần túy theo tính chất phổ mà khơng biết rõ tên hay tính chất của lớp phổ đĩ và việc đặt tên chỉ là tương đối. Khác với phân loại cĩ kiểm định, phân loại khơng kiểm định khơng tạo các vùng mẫu mà chỉ việc phân lớp phổ và quá trình phân lớp phổ đồng thời là quá trình phân loại. Số lượng 15 và tên các lớp được xác định tương đối khi so sánh với tài liệu mặt đất. 2.3.3. Phân loại dựa trên pixel và dựa trên đối tượng 16 Chương 3 - PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ 3.1. ỨNG DỤNG CƠNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG TIN ĐỊA LÝ ĐỂ THÀNH LẬP BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT 3.2. SƠ ĐỒ CƠNG NGHỆ QUY TRÌNH THÀNH LẬP BẢN ĐỒ SỬ DỤNG ĐẤT 3.2.1. Nhập ảnh. 3.2.2. Xây dựng ảnh tổ hợp màu. 3.2.2.1. Tổ hợp màu. 3.2.2.2. Hiện màu giả 3.3. NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH 3.4. NẮN CHỈNH HÌNH HỌC 3.5. GIẢI ĐỐN SỐ 3.5.1. Phương pháp phân loại khơng giám định Trình tự của cơng tác phân loại khơng giám định như sau. + Phân lớp các pixel trên ảnh thành các nhĩm phổ đồng nhất. + Lọc dữ liệu sau khi phân lớp. + Ghép nhĩm. + Phân tích, xác định các nhĩm chuyên đề. 3.5.2. Phương pháp phân loại cĩ giám định. Các bước thực hiện bao gồm. + Định nghĩa các lớp. + Chọn vùng mẫu. + Tính chỉ số thống kê. + Phân tích, kiểm tra ghép nhĩm các đối tượng. 3.6. PHÂN LOẠI ẢNH + Tính diện tích. 17 + Lọc ảnh. 3.7. XUẤT KẾT QUẢ RA Cơng dụng của bất kỳ phương pháp phân loại ảnh nào cuối cùng sẽ phụ thuộc vào sản phẩm các kết quả ra mà chuyển tải một cách hữu hiệu thơng tin được giải đốn cho người sử dụng. Ba dạng tổng quát thường được sử dụng gồm: + Các sản phẩm đồ họa. + Các dữ liệu đưa ra bằng bảng. + Các file thơng tin bằng số. 3.8. ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA KẾT QUẢ PHÂN LOẠI Để đánh giá tính chất của các sai sĩt phạm phải trong quá trình phân loại người ta dựa vào chỉ số Kappa (κ), chỉ số này nằm trong phạm vi từ 0 đến 1. Chỉ số k đươc tính theo cơng thức sau: (3.1) Trong đĩ: N: Tổng số pixel lấy mẫu. r: Số lớp đối tượng phân loại. xii: Số pixel đúng trong lớp thứ 1. xi+: Tổng pixel lớp thứ i của mẫu. x+i: Tổng pixel của lớp thứ i sau phân loại. Sau khi phân loại ảnh bằng phần mềm ENVI và đánh giá kết quả phân loại đạt được độ chính xác bằng ma trận sai số. 18 Chương 4 - PHẦN MỀM XỬ LÝ VÀ KẾT QUẢ 4.1. DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH 4.2. ĐÁNH GIÁ HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI ẢNH VIỄN THÁM. + Ảnh Spot khu vực khảo sát đã được đăng kí tọa độ WGS84_zone 49N và được chuyển về tọa độ VN2000 khi trình bày dạng vector. + Dữ liệu điều tra thực địa + Đây là ảnh Spot cĩ độ phân giải khơng gian là 2.5m. Hình 4.2: Dữ liệu ảnh Đầm Thị Nại Tỉnh Binh Định Đề tài sử dụng phương pháp phân loại dựa trên đối tượng để thực hiện phân loại ảnh Spot tỉnh Bình Định. Cĩ thể khái quát quá trình thực hiện bằng lưu đồ sau: 19 Trong đề tài này, tơi sử dụng phần mềm ENVI của tập đồn ITT để phân loại ảnh. Giao diện chính của phần mềm ENVI 4.4 Hình 4.3: Giao diện phần mềm ENVI 4.2.1. Nắn chỉnh hình học theo đúng với tọa độ thực tế. + Vào Map/Registration/ Select GCPs: Image to Map Nắn chỉnh hình học Tính giá trị bức xạ phổ Lλ Dữ liệu ảnh SPOT Ảnh phân loại Chọn mẫu kiểm chứng Phân loại cĩ giám định, phân loại khơng giám định Kết quả phân loại và Đánh giá độ chính xác kết quả phân loại 20 + Chọn UTM, WGS84, Zone 48. Hình 4.4: Nắn chỉnh hình học Kết quả thu được: 2 ảnh Nhiệt và Spot Hình 4.5: Ảnh sau khi đã nắn chỉnh hình học + Viết cơng thức tính giá trị bức xạ phổ Lλ trong Band Math (cĩ thể lưu lại dưới dạng File *.exp). Lλ = 1.176078*b1 + 6.2 (4.1) + Chọn b1 là Band ảnh Nhiệt thích hợp. Hình 4.6: Viết cơng thức giá trị bức xạ phổ Lλ trong Band Math 21 Kết quả thu được là ảnh giá trị bức xạ phổ Lλ, ta cĩ thể vào Quick Stats.. để kiểm tra giá trị DN tính được. Hình 4.7: Ảnh giá trị bức xạ phổ Lλvà giá tri DN tính được 4.2.2. Tiến hành phân loại các đối tượng trên ảnh Spot. Phương pháp phân loại khơng giám định Hình 4.8: Tỉnh Bình Định phân loại theo Thuật tốn K-means + Nước: (1) Blue + Đất cát: (2) Green + Biển: (3) Red + Cây lá rộng: (4) Yellow + Đất thổ cư: (5) Cyan 22 Phương pháp phân loại cĩ giám định Hình 4.9: Ảnh được phân loại theo Thuật tốn Maximum Likehood Kết quả thu được là ảnh các đối tượng được phân loại: Hình 4.10: Ảnh các đối tượng được phân loại + Nước: (1) Blue + Đất cát: (2) Green + Biển: (3) Red + Cây lá rộng: (4) Yellow + Đất thổ cư: (5) Cyan 23 Viết đoạn Code gán giá trị hằng số phát xạ ε cho các đối tượng đã phân loại. Giá trị ε tương ứng cho từng đối tượng. + Nước: (1) Blue 0.986 + Cây lá rộng: (2) Green 0.982 + Biển: (3) Red 0.990 + Cây lá rộng: (4) Yellow 0.984 + Đất thổ cư: (5) Cyan 0.972 + Đối tượng khác: 1.0 Hình 4.11. giá trị hằng số phát xạ ε cho đối tượng đã phân loại Vì các giá trị ε gần bằng 1 nên ta gán các giá trị cho các đối tượng bằng: (ε*1000 - 900) để tạo ảnh trực quan hơn. + Trong Band Math: ‘LULE(b1)’ + Chọn b1 là ảnh Phân loại Đối tượng. Kết quả thu được là ảnh Epsilon với các giá trị được tính lại cho trực quan. Hình 4.12: Ảnh cĩ gán hằng số phát xạ ε 24 Kết quả phân loại. Hình 4.13. Kết quả tính điểm ảnh và phần trăm các đối tượng Độ chính xác của các mẫu giám định và của ảnh phân loại được thể hiện bằng ma trận sai số. Diện tích sử dụng đất Tỉnh Bình Định được tính tốn bằng phương pháp viễn thám như sau: Bảng 4.1 : Kết quả tính điểm ảnh và phần trăm các đối tượng trên ảnh Spot ngày 02/03/2011 STT Loại đất Diện tích (m2) phần trăm (%) 1 Nước: (1) Blue 33.400 2.039 2 Đất cát: (2) Green 93.712,5 5.720 3 Biển: (3) Red 780.775 47.655 4 Cây lá rộng: (4) Yellow 278.693,75 17.010 5 Đất thổ cư: (5) Cyan 451.818,75 27.577 Tổng diện tích 1.638,400 100 25 Bảng 4.2 Ma trận sai số phân loại ảnh Loại đất (1) (pixel ) (2) (pixel ) (3) (pixel ) (4) (pixel) (5) (pixel ) Tổng hàng (pixel) Nước (1) 5.344 0 0 0 0 5.344 Đất cát (2) 0 14.994 0 0 0 14.994 Biển (3) 0 0 124.92 4 0 0 124.924 Cây lá rộng (4) 0 0 0 44.591 0 44.591 Đất thổ cư (5) 0 0 0 0 72.291 72.291 Tổng cột (pixel) 5.344 14.994 124.92 4 44.591 72.291 262.144 Bảng 4 .5. Độ chính xác phân loại ảnh Độ chính xác phân loại cĩ tính đến sai số nhầm lẫn Độ chính xác phân loại cĩ tính đến sai số bỏ sĩt Loại đất Sai số nhầ m lẫn (pixel) (%) Sai số bỏ sĩt (pixel) (%) Nước (1) 0,00 5.344/5.344 100,0 0,00 5.344/5.344 100,00 Đất cát (2) 0,00 14.994/14.99 4 100,0 0 0,00 14.994/14.99 4 100,00 Biển (3) 0,00 124.924/124. 924 100,0 0 0,00 124.924/124. 924 100,00 Cây lá rộng (4) 0,00 44.591/44.59 1 100,0 0 0,00 44.591/44.59 1 100,00 Đất thổ cư (5) 0,00 72.291/72.29 1 100,0 0 0,00 72.291/72.29 1 100,00 Độ chính xác 262.144 /262.144 (pixel) 100,00% Kappa 1.000 26 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ + Luận văn sử dụng ảnh Spot độ phân giải khơng gian là 2.5m, vì vậy một số đối tượng cĩ đặc trưng phản xạ phổ gần giống nhau rất khĩ để phân biệt trên ảnh. Ví dụ, các loại đất trụ sở cơ quan, cơng trình sự nghiệp hoặc đất giao thơng cĩ đặc trưng phản xạ phổ gần giống với đất đơ thị. Nên trong điều kiện luận văn này khơng thể phân loại chi tiết hơn. Riêng đối với loại đất chuyên dùng, luận văn chưa thể thực hiện phân loại được vì trên thực tế việc phân loại loại đất này phải dựa vào mục đích sử dụng rất nhiều. Các loại đất trụ sở, cơ quan, cơng trình sự nghiệp, đất quốc phịng an ninh, đất sản xuất kinh doanh phi nơng nghiệp, đất cĩ mục đích cơng cộng, đất giao thơng…đều được xếp vào đất chuyên dùng. Việc phân loại được các loại đất này phải dựa vào tư liệu ảnh vệ tinh cĩ độ phân giải siêu cao, kết hợp với dữ liệu điều tra thực tế. Do những hạn chế như vậy mà trong luận văn đất chuyên dùng đã bị phân bổ sang các loại đất khác cĩ cùng đặc trưng phổ. + Vấn đề dữ liệu ảnh viễn thám và bản đồ sử dụng trong luận văn chưa đa dạng về thời gian, do đĩ chưa thể hiện được quá trình biến động liên tục qua từng năm.Vì vậy, luận văn cần tăng dày số lượng ảnh và cập nhật tư liệu ảnh nhiều năm cho phù hợp với thực tế.