ỨNG DỤNG VIỄM THÁM SO SÁNH PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI GIÁM ĐỊNH VÀ PHƯƠNG PHÁP PHI GIÁM ĐỊNH.

Nghiên cứu về phần phân loại đối tượng, lý thuyết về viễn thám. Dữ liệu ảnh vệ tinh được cô cung cấp, từ đó tiến hành phân loại giải đoán so sánh các phương pháp phân loại, tìm được điểm khác biệt giữa chúng cụ thể ở đây là phương pháp phân loại có giám định và phi giám định. Từ đó rút ra kết luận đạt được khi thực hiện các phương pháp phân loại và rút ra các yếu tố quan trọng khác biệt .

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHOA TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG.

Môn :Kỹ Thuật giải Đoán Ảnh Vệ Tinh

Đề tài: ỨNG DỤNG VIỄM THÁM SO SÁNH PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI GIÁM ĐỊNH VÀ PHƯƠNG

PHÁP PHI GIÁM ĐỊNH.

Danh sách nhóm đề tài

Nguyễn Văn Đệ 13162020

Huỳnh Thị Nhật Vy 13162116

Trần Văn Khoa 13162040

Nguyễn Anh Tuấn 13162113

Trần Minh Tài 13162077

2 9/10/16

 TÓM TẮT.

được điểm khác biệt giữa chúng cụ thể ở đây là phương pháp phân loại có giám định và phi giám định.

Nội dung chính của đề tài.

I.ĐẶT VẤN ĐỀ.

II.TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU.

III.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.

IV KẾT QUẢ.

V.KẾT LUẬN.

4 9/10/16

Mục tiêu cụ thể của đề tài:

kết quả so sách giữa 2 phương pháp khác nhau về đều gì

Khu vực nghiên cứu :

- Thành phố Hồ Chí Minh có tọa độ 10°10' – 10°38' Bắc và 106°22' – 106°54' Đông, phía bắc giáp tỉnh Bình Dương, Tây Bắc giáp tỉnh Tây Ninh, Đông và Đông Bắc giáp tỉnh Đồng Nai, Đông Nam giáp tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu, Tây và Tây Nam giáp tỉnh Long An và Tiền Giang Diện tích 2.095,239 km2 Dân số : 7.123.340 người (Theo cổng thông tin TPHCM)

6 9/10/16

 Quy trình phân loại ảnh:

- Để tách thông tin trên ảnh vệ tinh thì dùng máy tính hay giải đoán bằng mắt Trong đó phân loại ảnh là quá trình tách hay gộp thông tin dựa trên các tính chất của phổ, không gian và thời gian cho bởi ảnh của đối tượng cần nghiên cứu

- Phương pháp phân loại ảnh là các thuật toán được sử dụng để phân các đối tượng nào đó và các tính chất tương đối đồng nhất về mặt phổ thành các loại cơ bản được quan tâm bởi người giải đoán

- Mục tiêu của việc phân loại là làm phù hợp loại phổ của dữ liệu ảnh với thông tin được yêu cầu bởi người giải đoán.

- Phương pháp phân loại ảnh được thực hiện bằng cách gán tên loại thông tin cho các khoảng cấp độ sáng nhất định thuộc một nhóm đối tượng nào đó có tính chất tương đối đồng nhất về phổ nhằm phân biệt các nhóm đó với nhau trong khuôn khổ ảnh

8 9/10/16

 Trình tự phân loại gồm các bước sau.( theo Lê Văn Trung,2010).

 Quy trình cơ bản trong phân loại ảnh viễn thám.(Lê

Văn Trung,2010.

10 9/10/16

Khái niệm về lớp thực phủ và phân loại thực phủ mặt đất

- Lớp thực phủ mặt đất là lớp phủ vật chất quan sát được khi nhìn từ mặt đất hoặc thông qua vệ tinh viễn thám, bao gồm thực vật (mọc tự nhiên hoặc tự trồng cấy) và các cơ sở xây dựng của con người (nhà cửa, đường sá,…) bao phủ bề mặt đất

Nước, băng, đá lộ hay các dải cát cũng ñược coi là lớp phủ mặt đất (The FAO AFRICOVER Progamme 1998).

- Phân loại thực phủ là việc sắp xếp các đối tượng theo các nhóm hoặc các tạp hợp khác nhau dựa trên mối quan hệ giữa chúng Một hệ thống phân loại miêu tả tên của các lớp và tiêu chuẩn phân biệt chúng (theo Sokal,2014)

Hệ thống phân loại lớp phủ mặt đất để sử dụng với dữ liệu viễn thám (Nguyễn Ngọc Thạch,2005).

12 9/10/16

TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

- Đề tài sử dụng ảnh LandsatTPHM thu 4/9/2009 được cô chia sẽ

nên việc thu thập dữ liệu cũng tiện lợi cho nhóm đề tài Ngoài ra

thì chung ta cũng có thể lấy ảnh từ nguồn trang wep

http://earthexplorer.usgs.gov/ , thì TPHCM nằm trong 3 Path/Row

như sau:125_052 , 125_053, 124_052 hoặc trang

http://glovis.usgs.gov/ với Path/Row như trên

LandsatTPHCM 4/9/2009.

 Phương pháp nghiên cứu.

14 9/10/16

 Khảo sát thực địa.

- Nhóm đề tài tiến hành khảo sát thực địa vào ngày 27_28/11/2015 ở khu vực nghiên cứu, với tổng các điểm mẫu

đô thị hay là khu dân cư, mặt nước, thực vật, đất trống, giao thông

Các điểm mẫu khu vực thực địa trên vùng nghiên cứu.

SST Loại lớp phủ Số điểm mẫu thực địa

 Một số điểm mẫu đặc trưng.

 Hệ thống phân loại thực phủ cho khu vực nghiên cứu.

- Hệ thống phân loại thực phủ là một danh sách các lớp phủ mặt đất có mặt bên trong khu vực nghiên cứu mà có thể nhận diện hoàn toàn và đầy đủ từ ảnh vệ tinh (tham khảo khóa luận Nguyễn

Xuân Trung Hiếu DH09GI,2009).

 Phương pháp phân loại ảnh

Phân loại có giám định

Phân loại phi giám định

Phương pháp phân loại IsoData

Phương pháp phân loại K_Means

Phương pháp phân loại hình hộp

Phương pháp phân loại khoảng cách ngắn nhất.

Phương pháp phân loại khoảng cách Mahalanobis

Phương pháp phân loại gần đúng

Phân loại có giám định

- Phân loại mà các chỉ tiêu phân loại được xác lập dựa trên các vùng mẫu và dùng luật quyết định dựa trên thuật toán thích hợp để gán các pixel ứng với từng loại cụ thể

- Các vùng mẫu là những khu vực trên ảnh tương ứng với từng loại mà người giải đoán biết được đặc trưng phổ hay đặc tính

- Dựa trên dữ liệu huấn luyện, thu được trên từng vùng mẫu, các tham số thống kê được xác định

- Các chỉ tiêu phân loại được sử dụng trong quá trình chỉ định pixel thuộc vào từng loại cụ thể:

20 9/10/16

 Phương pháp phân loại hình hộp (parallelepiped)

- Là phương pháp đơn giảm nhất Các giá trị Minimum và Maximum của mỗi lớp

được tính và dùng như ngưỡng phân lọai Ưu điểm: đơn giản, tính nhanh.

Nhược điểm: có nhiều pixel sẽ không được xử lý.

Phương pháp phân loại hình hộp trong không gian ba chiều.

(hình tham khảo trong bài giảng khoa Địa_Tin_Học,ĐHBKTPHCM).

 Phương pháp phân loại khoảng cách ngắn nhất (Minimum distance)

(hình tham khảo trong bài giảng khoa Địa_Tin_Học,ĐHBKTPHCM).

- Phương pháp dùng để phân loại các đối tượng trong không gian phổ đa

chiều, khoảng cách không gian phổ từ pixel được xét đến vector đặc trưng của

trung bình từng loại được sử dụng như la chỉ số đánh giá xác định sự thuộc về

một loại nào đó.

22 9/10/16

 Phương pháp phân loại khoảng cách Mahalanobis (Mahalanobis distance) :

- Ưu điểm: cho kết quả chính sát hơn vì có tính đến ma trận phương sai_hiệp sai.

- Nhược điểm: Thời gian tính toán chậm hơn, độ chính xác giảm nếu liệu ảnh không theo luật phân bố chuẩn (ma trận phương

sai_ hiệp phương sai sẽ có giá trị lớn).(theo bài giảng Hồ Đình Duẩn,2005)

 Phương pháp phân loại gần đúng (Maximum likelihood) :

Phương pháp phân loại gần đúng.

(Lê Văn Trung,2010)

- Là phương pháp phân loại gần đúng nhất MLC được áp dụng khá phổ biến và được xem là thuật

toán chuẩn để so sánh với các thuật toán khác được sử dụng trong xử lý ảnh viễn thám.

- LMC được xây dựng trên cơ sở lý thuyết hàm mật độ xác xuất tuân theo quy luật phân bố chuẩn

Mỗi pixel được tính xác xuất thuộc vào một loại nào đó và nó được tính xác suất thuộc vào loại đó

là lớn nhất.(Lê Văn Trung,2010).

24 9/10/16

Phân loại phi giám định

- Gộp các số liệu có các tính chất giống nhau thành 1 nhóm Kỹ thuật ghép nhóm được chia thành 2 loại chính

+ Phân cấp

+ Không phân cấp: Gồm có ISODATA và K_Means

Khá mềm dẻo, tự nhiên, không cần cố định số

các lớp.(theo bài giảng của Hồ Đình Duẩn,2005)

- Phân họach ban đầu có mỗi pixel là một lớp.

- Liên tiếp nhập lại, tách ra các lớp bằng cách so sánh khỏang cách giữa các tâm và

các ngưỡng cho trước.

- Quá trình dừng khi phân họach đã thỏa mãn các tiêu chí đặt ra.

 Phương pháp phân loại IsoData:

Mô tả thuật toán IsoData(hình tham khảo từ bài giảng Hồ Đình Duẩn,2005)

26 9/10/16

 Phương pháp phân loại K_Means Giả thiết số lớp là k (theo Hồ Đình Duẩn).

- Đầu tiên, chọn ra k vectơ làm tâm (mean) cho k lớp khởi đầu.

- Một vectơ pixel sẽ thuộc lớp mà khỏangcách (Euclide, chẳng hạn) từ nó đến tâm của lớp là nhỏ nhất (thực hiện với tất cả các vecto trong 1 lần lặp).

- Tính lại tâm của các lớp

- Nếu tất cả các tâm giữ nguyên, thuật toán dừng; nếu không quay lại bước 2.

Sau phân lớp k-means, các lớp cần phải được xem xét:

+ Lớp có quá ít phần tử : có thể bỏ.

+ Hai lớp có đặc trưng gần giống nhau:có thể hợp chúng lại một.

+ Một lớp nào đó quá lớn: có thể chia nhỏ.

 Giải đoán ảnh

Khóa giải đoán ảnh cho khu vực nghiên cứu:

- Do xử dụng ảnh LandsatTPHCM vào 4/9/2009 mà làm đề tài năm 2015 nên thực địa thay đổi

quá nhiều khoảng thời gian giao động là 6 năm cho nên việc thành lập khóa giải đoán chỉ tương

đối chính xác

28 9/10/16

 Kết quả phân loại các phương pháp có giám định:

30 9/10/16

Kết quả phân loại các phương pháp phi giám định:

 Kết luận so sánh cuối cùng

- Phân loại có giám định được thực hiện khi đặc tính và vị trí của một số hình thức như trong

sử dụng đất trong nông nghiệp, khu công nghiệp, khu đô thị… đã biết được nhờ vào công tác

khảo sát thực địa, phân tích dữ liệu không gian ảnh, dựa vào kinh nghiệp cá nhân Những

người phân tích dựa vào kiểu mẫu ảnh vì chúng có đặc tính phản xạ phổ khác nhau

- Phân loại phi giám định được sử dụng khi thiếu thông tin khảo sát tại thực địa Chương trình máy tính được yêu cầu để nhóm các pixel có tính chất phổ giống nhau thành các nhóm đơn nhất theo một số tiêu chuẩn thống kê nhất định ta có thể cho máy tự động phân loại Nhóm các yếu tố có độ phản xạ gần giống nhau thành một nhóm.

- Phân loại phi giám định làm nền tảng cho việc phân loại có kiểm định, vì dựa vào bảng phân loại này và những kiến thức thực tế cùng phần mềm hỗ trợ, người sử dụng có thể phân loại chính xác hơn.

32 9/10/16

     

  Phương pháp phân loại có giám định.

  Phương pháp phân loại phi giám định.

1 Quá trình sử dụng các mẫu phổ đã được nhận dạng để phân lớp các 

pixel chưa được nhận dạng (tức là có vùng mẫu)

Quá trình phân đoạn một ảnh thành các lớp phổ dựa trên cách gộp nhóm  một cách tự nhiên các giá trị phổ của dữ liệu.

 TÀI LIỆU THAM KHẢO.

Tài liệu sách, bài giảng, và các trang wep:

1 Lê Văn Trung,2010, Viễn Thám, NXB Đại Học Quốc Gia TPHCM.

2 Lê Văn Trung,2010, Thực Hành Viễn Thám, NXB Đại Học Quốc Gia TPHCM.

3 Nguyễn Xuân Trung Hiếu,2009, “Ứng dụng viễn thám và GIS thành lập bản ñồ biến ñộng các loại thực phủ địa bàn Thành Phố Huế - Tỉnh Thừa Thiên Huế” Khóa luận tốt nghiệp,ĐH Nông Lâm TPHCM.

4 Hồ Đình Duẩn, bài giảng Xử lý ảnh kỹ thuật số Viễn Thám,2005

5 Bài giảng Khoa Địa Tin Học trường ĐHBKTPHCM, Phi giám định và ma trận đánh giá sai số.

6 Bài giảng Khoa Địa Tin Học trường ĐHBKTPHCM, Quy trình phân loại và phân loại giám định.

7 Trần Hùng, Phạm Quang Lợi, 2008, Tài liệu hướng dẫn thực hành: Xử lý và phân tích dữ liệu viễn thám với phần mềm ENVI, công ty TNHH Tư vấn Geo Việt.

Thank you.

Đặt câu hỏi thảo luận. 36 9/10/16