MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT LỜI CẢM ƠN LỜI MỞ ĐẦU 1 1. Tính cấp thiết của đề tài 1 2. Nội dung nghiên cứu. 2 3. Phương pháp nghiên cứu. 2 4. Cấu trúc đồ án. 3 CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ VIỄN THÁM 4 1.1. Khái niệm về viễn thám 4 1.1.1. Định nghĩa 4 1.1.2. Nguyên lý cơ bản của viễn thám 5 1.1.3. Bức xạ điện từ 8 1.2. Phân loại viễn thám 13 1.2.1.Phân loại theo nguồn tín hiệu 13 1.2.2.Phân loại theo đặc điểm quỹ đạo 14 1.2.3. Phân loại theo dải sóng thu nhận 15 1.3. Ứng dụng của một số loại ảnh viễn thám phổ biến 16 1.3.1.Tư liệu ảnh Landsat MSS 16 1.3.2. Tư liệu ảnh Landsat TM, SPOT và MAPSAT 17 1.3.3. Tư liệu ảnh thu từ máy chụp ảnh vũ trụ quang học 18 1.3.4. Tư liệu ảnh Radar 20 CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP CHIẾT TÁCH THÔNG TIN TRÊN ẢNH VIỄN THÁM 22 2.1. Thông tin trên ảnh viễn thám 22 2.1.1. Vấn đề thu nhận và phân tích tư liệu viễn thám 22 2.1.2.Đặc tính phản xạ phổ của nước, thực vât, thổ nhưỡng 23 2.1.3. Một số yếu tố ảnh hưởng đến phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên 31 2.2. Phương pháp chiết tách thông tin trên ảnh viễn thám 37 2.2.1. Giải đoán ảnh bằng mắt 37 2.2.2. Giải đoán ảnh theo phương pháp số 39 CHƯƠNG III: KHẢO SÁT VÀ ĐÁNH GIÁ MỘT VÀI CHỈ SỐ CHIẾT TÁCH ĐẤT XÂY DỰNG VÀ KHU VỰC DÂN CƯ TỪ TƯ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM 42 3.1. Khái quát chung về khu vực nghiên cứu 42 3.1.1. Vị trí địa lý 42 3.1.2. Địa hình, cảnh quan 43 3.2. Mô tả dữ liệu sử dụng 44 3.3. Chiết tách đất xây dựng và khu vực dân cư 46 3.3.1. Sơ đồ quy trình nghiên cứu 46 3.3.2. Cắt ảnh theo ranh giới 46 3.3.3. Chuyển đổi giá trị số sang giá trị phổ 47 3.3.4. Tính chỉ số thực vật và chỉ số đất xây dựng 48 3.3.5. Phân loại ảnh 51 3.4. Khảo sát và đánh giá một vài chỉ số chiết tách đất xây dựng và khu vực dân cư 57 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61
MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT LỜI CẢM ƠN LỜI MỞ ĐẦU 1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NỘI DUNG NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CẤU TRÚC ĐỒ ÁN CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ VIỄN THÁM 1.1 KHÁI NIỆM VỀ VIỄN THÁM 1.1.1 ĐỊNH NGHĨA 1.1.2 NGUYÊN LÝ CƠ BẢN CỦA VIỄN THÁM 1.1.3 BỨC XẠ ĐIỆN TỪ 1.2 PHÂN LOẠI VIỄN THÁM 13 1.2.1.PHÂN LOẠI THEO NGUỒN TÍN HIỆU 13 1.2.2.PHÂN LOẠI THEO ĐẶC ĐIỂM QUỸ ĐẠO 14 1.2.3 PHÂN LOẠI THEO DẢI SÓNG THU NHẬN 15 1.3 ỨNG DỤNG CỦA MỘT SỐ LOẠI ẢNH VIỄN THÁM PHỔ BIẾN .16 1.3.1.TƯ LIỆU ẢNH LANDSAT MSS 16 1.3.2 TƯ LIỆU ẢNH LANDSAT TM, SPOT VÀ MAPSAT .17 1.3.3 TƯ LIỆU ẢNH THU TỪ MÁY CHỤP ẢNH VŨ TRỤ QUANG HỌC 18 1.3.4 TƯ LIỆU ẢNH RADAR 20 CHƯƠNG II 22 PHƯƠNG PHÁP CHIẾT TÁCH THÔNG TIN 22 TRÊN ẢNH VIỄN THÁM 22 2.1 THÔNG TIN TRÊN ẢNH VIỄN THÁM 22 2.1.1 VẤN ĐỀ THU NHẬN VÀ PHÂN TÍCH TƯ LIỆU VIỄN THÁM .22 2.1.2.ĐẶC TÍNH PHẢN XẠ PHỔ CỦA NƯỚC, THỰC VÂT, THỔ NHƯỠNG 23 2.1.3 MỘT SỐ YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN PHẢN XẠ PHỔ CỦA CÁC ĐỐI TƯỢNG TỰ NHIÊN .31 2.2 PHƯƠNG PHÁP CHIẾT TÁCH THÔNG TIN TRÊN ẢNH VIỄN THÁM .37 2.2.1 GIẢI ĐOÁN ẢNH BẰNG MẮT 37 2.2.2 GIẢI ĐOÁN ẢNH THEO PHƯƠNG PHÁP SỐ 39 CHƯƠNG III 42 KHẢO SÁT VÀ ĐÁNH GIÁ MỘT VÀI CHỈ SỐ CHIẾT TÁCH ĐẤT XÂY DỰNG VÀ KHU VỰC DÂN CƯ TỪ TƯ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM 42 3.1 KHÁI QUÁT CHUNG VỀ KHU VỰC NGHIÊN CỨU .42 3.1.1 VỊ TRÍ ĐỊA LÝ 42 3.1.2 ĐỊA HÌNH, CẢNH QUAN 43 3.3 CHIẾT TÁCH ĐẤT XÂY DỰNG VÀ KHU VỰC DÂN CƯ 47 3.3.1 SƠ ĐỒ QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU 47 3.3.2 CẮT ẢNH THEO RANH GIỚI 47 3.3.3 CHUYỂN ĐỔI GIÁ TRỊ SỐ SANG GIÁ TRỊ PHỔ 48 3.3.4 TÍNH CHỈ SỐ THỰC VẬT VÀ CHỈ SỐ ĐẤT XÂY DỰNG .49 3.3.5 PHÂN LOẠI ẢNH 52 KIẾN NGHỊ 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 DANH MỤC HÌNH VẼ HÌNH 2.1 ĐẶC TÍNH PHẢN XẠ PHỔ CỦA THỰC VẬT.[2] 24 HÌNH 2.2 ĐẶC TÍNH HẤP THỤ CỦA LÁ CÂY VÀ CỦA NƯỚC[2] 25 HÌNH 2.3 ĐẶC TÍNH PHẢN XẠ PHỔ CỦA THỰC VẬT[2] 26 HÌNH 2.4 ĐẶC TÍNH PHẢN XẠ PHỔ CỦA THỔ NHƯỠNG[2] 27 HÌNH 2.5 KHẢ NĂNG PHẢN XẠ PHỔ CỦA ĐẤT PHỤ THUỘC VÀO ĐỘ ẨM[2] 28 HÌNH 2.6 KHẢ NĂNG PHẢN XẠ VÀ HẤP THỤ CỦA NƯỚC [2] 29 HÌNH 2.7 KHẢ NĂNG PHẢN XẠ PHỔ CỦA MỘT SỐ LOẠI NƯỚC [2] 30 HÌNH 2.8 CỬA SỔ KHÍ QUYỂN[2] 35 HÌNH 3.1 ẢNH VỆ TINH LANDSAT8 KHU VỰC HUYỆN ĐÔNG ANH HIỂN THỊ Ở TỔ HỢP MÀU RED_GREEN_BLUE 5:4:3 45 HÌNH 3.2 SƠ ĐỒ QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU 47 HÌNH 3.3 A ẢNH KHU CHỤP KHU VỰC NGHIÊN CỨU ĐƯỢC TỔ HỢP MÀU GIẢ 5:4:3 .48 HÌNH 3.4 A GIÁ TRỊ SỐ CỦA ẢNH 49 HÌNH 3.5 KẾT QUẢ TÍNH NDVI 50 HÌNH 3.6 KẾT QUẢ TÍNH SAVI 51 HÌNH 3.7 KẾT QUẢ TÍNH NDBI 52 HÌNH 3.8 KẾT QUẢ PHÂN LOẠI TỔ HỢP NDVI VÀ CÁC KÊNH ẢNH 56 HÌNH 3.9 KẾT QUẢ PHÂN LOẠI TỔ HỢP SAVI VÀ CÁC KÊNH ẢNH 56 HÌNH 3.10 KẾT QUẢ PHÂN LOẠI TỔ HỢP NDBI VÀ CÁC KÊNH ẢNH 57 HÌNH 3.11 KẾT QUẢ XỬ LÝ SAU PHÂN LOẠI TỔ HỢP NDBI VÀ CÁC KÊNH ẢNH 57 DANH MỤC BẢNG BIỂU BẢNG 1.1: ĐẶC ĐIỂM CỦA DẢI PHỔ ĐIỆN TỪ SỬ DỤNG BẢNG 2.1: MỐI QUAN HỆ GIỮA BƯỚC SÓNG VÀ ĐỘ THẤU QUANG CỦA NƯỚC[2] 31 BẢNG 2.2: CỬA SỔ KHÍ QUYỂN BỨC XẠ MẶT TRỜI[2] .36 BẢNG 3.1: THÔNG TIN CÁC KÊNH CỦA LANDSAT 45 BẢNG 3.2: MẪU SỬ DỤNG TRONG PHÂN LOẠI[8] 54 BẢNG 3.3: MA TRẬN ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA KẾT QUẢ .59 BẢNG 3.4: MA TRẬN ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA KẾT QUẢ .59 BẢNG 3.5: MA TRẬN ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA KẾT QUẢ .59 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT NDVI normalized difference vegetation index (chỉ số thực vật) SAVI Soil Adjusted Vegetation Index (chỉ số thực vật có hiệu chỉnh L) NDBI Normalized Difference Built-up Index (chỉ số đất xây dựng) RGB Red: Green:Blue ( đỏ: xanh: lam) HIS Hue: Saturation: Intensity.( màu sắc: cường độ: độ sáng) NASA National Aeronautics & Space Administation ( Cơ quan hàng không vũ trụ Mỹ) LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành tốt đồ án mình, em xin gửi lời cảm ơn Bộ môn Trắc địa Ảnh - Bản đồ, Ban chủ nhiệm Khoa Trắc Địa, Ban giám hiệu Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ nhiều mặt suốt trình học tập nghiên cứu để em hoàn thành đồ án Đặc biệt, em xin bày tỏ lòng biết ơn tới cô TS Trịnh Thị Hoài Thu tận tình hướng dẫn, giúp đỡ em suốt trình làm đồ án tốt nghiệp Do thời gian nghiên cứu không nhiều, trình độ kiến thức kinh nghiệm thân hạn chế nên đồ án nhiều thiếu sót Em mong nhận góp ý thầy cô giúp cho đồ án em hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn Hà Nội, ngày tháng năm 2016 Sinh viên thực Đỗ Tuấn Anh LỜI MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Đất đai tài nguyên vô quý giá, tư liệu sản xuất đặc biệt, nguồn sống, môi trường, môi sinh quan trọng cho đời sống người, cho sinh hoạt xã hội cho hoạt động sản xuất kinh doanh Đất đai tài nguyên vô quan trọng chiến lược phát triển quốc gia, có đặc trưng khiến không giống với loại tư liệu sản xuất Đất đai có hạn số lượng khả tái sinh; có vị trí cố định không gian, di chuyển theo ý muốn chủ quan người… Chính đặc trưng ta thấy tầm quan trọng đất đai đời sống người Trên giới nói chung nước Việt Nam ta nói riêng đối mặt với sức ép gia tăng dân số với việc sử dụng đất đai thiếu bền vững gây sức ép lớn lên trình sử dụng đất vấn đề sử dụng đất đai trở thành vấn đề sống quốc gia, dân tộc Vì theo dõi lớp phủ khoa học để đưa sách sử dụng đất đai phù hợp cho tiết kiệm có hiệu đánh giá số tư liệu viễn thám vô cần thiết Công nghệ viễn thám, thành tựu khoa học vũ trụ đạt đến trình độ cao, phát triển nhanh chóng áp dụng nhiều lĩnh vực phổ biến rộng rãi khắp giới Công nghệ viễn thám trở thành phương tiện chủ đạo cho công tác điều tra, nghiên cứu, khai thác, sử dụng quản lý, giám sát tài nguyên thiên nhiên môi trường cấp độ nước, khu vực phạm vi toàn cầu Khả ứng dụng công nghệ viễn thám ngày nâng cao trở thành kỹ thuật phổ biến, ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực Việc sử dụng tư liệu viễn thám để theo dõi lớp phủ Việt Nam lâu với ưu mà nguồn tư liệu phương pháp nghiên cứu thông dụng có như: tính chất cập nhật thông tin, tính chất phong phú thông tin đa phổ, tính đa dạng tư liệu… Một vai trò quan trọng công nghệ viễn thám góp phần tích cực việc nghiên cứu, xác định lớp phủ thay đổi yếu tố sử dụng đất nhiều nguyên nhân chuyển đổi canh tác, mở rộng vùng dân cư, làm nương rẫy… Với phát triển mạnh mẽ khoa học vũ trụ ảnh viễn thám xuất ngày tỏ rõ tính ưu việt công tác điều tra, quản lý tài nguyên Xuất phát từ nhu cầu ứng dụng thực tế, em thực đồ án tốt nghiệp với đề tài “Khảo sát đánh giá vài số chiết tách đất xây dựng khu vực dân cư từ tư liệu ảnh viễn thám” Nội dung nghiên cứu - Nghiên cứu tổng quan viễn thám - Nghiên cứu số thực vật số đất xây dựng ảnh landsat - Nghiên cứu đánh giá độ xác số thu thập từ ảnh landsat Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp phân tích tổng hợp tài liệu: thu thập, tổng hợp thông tin tài liệu có liên quan Xử lý tài liệu để định hướng giải vấn đề đặt - Phương pháp điều tra, thu thập: Điều tra, thu thập tài liệu - Phương pháp tin học: Ứng dụng phần mềm tin học để thực đề tài Cấu trúc đồ án - Phần mở đầu - CHƯƠNG I: Tổng quan kỹ thuật viễn thám - CHƯƠNG II: Đặc điểm tư liệu viễn thám - CHƯƠNG III: Khảo sát đánh giá vài số chiết tách đất xây dựng khu dân cư từ tư liệu ảnh viễn thám - Phần kết luận kiến nghị CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ VIỄN THÁM 1.1 Khái niệm viễn thám 1.1.1 Định nghĩa Viễn thám (Remote sensing - tiếng Anh) hiểu khoa học nghệ thuật để thu nhận thông tin đối tượng, khu vực tượng thông qua việc phân tích tài liệu thu nhận phương tiện Những phương tiện tiếp xúc trực tiếp với đối tượng, khu vực với tượng nghiên cứu Thực công việc thực viễn thám - hay hiểu đơn giản: Viễn thám thăm dò từ xa đối tượng tượng mà tiếp xúc trực tiếp với đối tượng tượng Mặc dù có nhiều định nghĩa khác viễn thám, định nghĩa có nét chung, nhấn mạnh "viễn thám khoa học thu nhận từ xa thông tin đối tượng, tượng trái đất" Dưới định nghĩa viễn thám theo quan niệm tác giả khác - Viễn thám nghệ thuật, khoa học, nói nhiều vật không cần phải chạm vào vật (Ficher nnk, 1976) - Viễn thám quan sát đối tượng phương tiện cách xa vật khoảng cách định (Barret Curtis, 1976) - Viễn thám khoa học lấy thông tin từ đối tượng, đo từ khoảng cách cách xa vật không cần tiếp xúc với Năng lượng đo hệ viễn thám lượng điện từ phát từ vật quan tâm (D A Land Grete, 1978) - Viễn thám ứng dụng vào việc lấy thông tin mặt đất mặt nước trái đất, việc sử dụng ảnh thu từ đầu chụp ảnh sử dụng 48 a b Hình 3.3 a Ảnh khu chụp khu vực nghiên cứu tổ hợp màu giả 5:4:3 b Ảnh cắt khu vực nghiên cứu tổ hợp màu giả 5:4:3 3.3.3 Chuyển đổi giá trị số sang giá trị phổ Ảnh landsat8 khu vực Đông Anh download miễn phí mạng dạng số, để tính toán số ảnh ta cần phải chuyển giá trị số giá trị phản xạ phổ Các kênh ảnh chuyển sang phản xạ phổ theo công thức: ρλ' = MρQcal + Aρ [3.1] Trong đó: Mρ, Aρ số kênh ảnh nằm file tải ảnh Qcal giá trị DN kênh ảnh Dưới hình thể giá trị số giá trị phản xạ phổ ảnh landsat Hình 3.3.a thể giá trị số ảnh với giá trị 16 bit có Red tương ứng với kênh 5, Green tương ứng với kênh 4, Blue tương ứng với kênh Hình 3.3.b thể giá trị phản xạ phổ ảnh với giá trị từ đến có kênh R tương ứng với kênh 5, kênh G tương ứng với kênh 4, kênh B tương ứng với kênh 49 a b Hình 3.4 a Giá trị số ảnh b Giá trị phản xạ ảnh 3.3.4 Tính số thực vật số đất xây dựng a Tính số NDVI NDVI số thực vật quy chuẩn mô tả Rouse, 1973 Nhưng khái niệm số thực vật quy chuẩn trình bày bơi Kriegle vào năm 1969 Khi nói đến số thực vật người ta thường nói đến số Công thức tính NDVI là: NDVI = [3.2] Trong đó: RED giá trị phản xạ kênh phổ đỏ NIR giá trị phản xạ kênh phổ cận hồng ngoại Kênh RED sử dụng để tính số NDVI dải sóng bị thực vật hấp thụ, phân biệt tốt thực đất Kênh NIR sử dụng để tính số NDVI bước sóng bị nước hấp thụ nên ảnh kênh mặt nước có màu đen, thể ánh sáng phản xạ từ mặt nước yếu Kênh sử dụng để phân biệt đất với nước Ta sử dụng phương pháp để chuyển dử liệu đa phổ thành ảnh đơn kênh thể phân bố thực vật 50 Ảnh có giá trị thực vật từ -1 đến +1tương ứng với mật độ phân bố thực vật - Tại nơi có mật độ thực vật dày đặc giá trị thực vật +1 - Tại nơi thực vật giá trị thực vật -1 Hình 3.5 Kết tính NDVI Đối với ảnh vệ tinh Landsat khu vực nghiên cứu số thực vật NDVI, ảnh tổ hợp màu giả Khu vực ảnh có màu đỏ khu vực có thực vật Màu đỏ sẫm thể độ phủ cao Màu đỏ nhạt thể độ phủ thưa thớt Đất thực vât, khô ảnh màu sáng Đối với ảnh sau xử lý tính toán số NDVI, số NDVI khu vực sáng thực vật có độ che phủ dày Ngược lại, độ che phủ thực vật giảm ảnh sẫm màu Những vùng ngập nước ảnh có màu đen Nơi đen sẫm nước b Tính số SAVI SAVI số thực vật mô tả Huete năm 1988 Công thức tính SAVI là: 51 SAVI = (1+L) [3.3] Trong đó: RED giá trị phản xạ kênh phổ đỏ NIR giá trị phản xạ kênh phổ hồng ngoại gần L số hiệu chỉnh Chỉ số SAVI biến đổi từ công thức tính số NDVI với tham số L thêm vào để tăng độ xác cho vùng có độ che phủ thấp Nhiều tác giả ủng hộ việc sử dụng số SAVI cho vùng thực vật thưa thớt vùng đồng cỏ hoang mạc Hình 3.6 Kết tính SAVI c Tính số NDBI NDBI số khác biệt đất xây dựng Công thức tính NDBI là: NDBI = [3.4] Trong đó: MIR giá trị phản xạ kênh phổ hồng ngoại trung NIR giá trị phản xạ kênh phổ cận hồng ngoại 52 Cũng số NDVI, số NDBI dùng kênh cận hông ngoại NIR để tính toán bước sóng kênh bị nước hấp thụ Kênh sử dụng để phân biệt đất với nước Dùng kênh MIR để tính toán kênh nhạy cảm với độ ẩm Hình 3.7 Kết tính NDBI Đối với ảnh sau xử lý tính toán số NDBI, số NDBI khu vực sáng công trình đất có độ che phủ dày Ngược lại, độ che phủ công trình đất giảm ảnh sẫm màu 3.3.5 Phân loại ảnh Ta tiến hành tổ hợp số với kênh ảnh tiến hành phân loại theo tổ hợp kênh ảnh cách riêng lẻ a Chọn lớp giải Sau tiến hành khảo sát thực địa kết hợp với ảnh landsat ta xác định nhóm đối tượng chính: - Thực vật - Khu dân cư đất xây dựng - Mặt nước - Đất khác 53 b Lấy mẫu Ta tiến hành lấy mẫu ảnh chưa tổ hợp với số sử dụng chung cho tất ảnh tổ hợp • Trong đồ án sử dụng cách lấy mẫu dựa phương pháp giải đoán mắt với lý do: - Phân tích mắt công việc tổng hợp, kết hợp nhiều thông số ảnh, đồ, tài liệu thực địa kiến thức chuyên môn - Phân tích mắt áp dụng nhiều chuyên ngành khác nhau, điều kiện trang thiết bị khác Cơ sở để giải đoán đưa vào dấu hiệu giải đoán trực tiếp gián tiếp yếu tố ảnh, yếu tố địa kỹ thuật chìa khoá giải đoán - Các yếu tố ảnh: Tone ảnh, cấu trúc ảnh, kích thước, mẫu, kiến trúc, bóng, vị trí, màu - Các yếu tố địa kỹ thuật: địa hình, thực vật, tượng sử dụng đất, mạng lưới thuỷ văn_sông suối - Chìa khoá giải đoán ảnh: tiêu chuẩn để phân biệt đối tượng với xác yếu tố giải đoán đối tượng Chìa khoá giải đoán dựa vào kinh nghiệm kiến thức thiết lập nghiên cứu ảnh cụ thể người phân tích • Yêu cầu lấy mẫu Mục đích chung trình lấy mẫu thu thập tập hợp thống kê mô tả mẫu phổ cho loại lớp phủ mặt đất cần phân loại ảnh Để đảm bảo độ xác việc lựa chọn vùng mẫu cần phải thoả mãn yêu cầu sau: - Số lượng vùng mẫu đối tượng cần phải phù hợp số lượng chọn vùng mẫu nên phân bố khu vực nghiên cứu (nếu không đảm bảo độ xác, nhiều dễ làm nhiễu) 54 - Diện tích vùng mẫu phải đủ lớn, vùng lấy mẫu không gần ranh giới đối tượng khác Bảng 3.2: Mẫu sử dụng phân loại[8] STT Tên mẫu Ảnh 2015 Mặt nước Số pixcel 1423 Đất xây dựng 1211 dân cư Đất khác 819 Thực vật 1035 • Độ xác lấy mẫu Độ xác lấy mẫu phụ thuộc nhiều vào độ phân tách mẫu lấy Độ phân tách mẫu thể hiện: - Độ tách biệt tốt giá trị nằm khoảng từ 1.9 đến 2.0 - Giá trị nằm khoảng từ 1.0 đến 1.9 việc lấy mẫu không đảm bảo, phải lấy lại - Giá trị nhỏ 1.0 nên gộp hai mẫu lại với c Phân loại 55 Sau việc lấy mẫu định tên màu cho cho mẫu thành số lớp đối tượng riêng biệt trình tiến hành phân loại thực Quá trình phân loại khu vực nghiên cứu thu sơ đồ ảnh với kênh khác có kênh số Trong đồ án sử dụng phương pháp phân loại xác suất cực đại (Maximum Likelihood) Đây phương pháp phân loại coi chặt chẽ thường sử dụng xử lý ảnh viễn thám Ở dạng bản, phương pháp gọi xác suất cực đại không điều kiện (Unconditional Maximum Likelihood) Phương pháp sử dụng số liệu mẫu để xác định hàm mật độ phân bố xác suất lớp cần phân loại, sau Pixel tính xác xuất mà thuộc vào lớp Pixel gán vào lớp mà xác suất thuộc vào lớp lớn Phương pháp sử dụng với độ xác tốt sử dụng cần phải ý tới số điểm sau: - Số lượng, mật độ diện tích khu vực lấy mẫu phải đủ lớn hợp lý để giá trị trung bình ma trận phương sai - hiệp phương sai tính cho lớp có giá trị với thực tế - Khi độ tương quan kênh phổ gần cao ma trận nghịch đảo ma trận phương sai - hiệp phương không ổn định Vì vậy, trường hợp cần áp dụng phương pháp làm giảm số kênh phổ phương pháp phân tích thành phần •Chạy thuật toán Maximum Likelihood, ta kết phân loại sau: [9] 56 Hình 3.8 Kết phân loại tổ hợp NDVI kênh ảnh Hình 3.9 Kết phân loại tổ hợp SAVI kênh ảnh 57 Hình 3.10 Kết phân loại tổ hợp NDBI kênh ảnh • Xứ lý sau phân loại Kết phân loại dạng thô có nhiều khu vực với diện tích nhỏ không cần thiết cho nghiên cứu sau Do để loại bỏ đối tượng nằm đơn lẻ với diện tích nhỏ, ta sử dụng lọc thành phần chủ yếu (Majority) để thực trình lọc ảnh để thu kết trơn đáp ứng với yêu cầu đặt Hình 3.11 Kết xử lý sau phân loại tổ hợp NDBI kênh ảnh 58 3.4 Khảo sát đánh giá vài số chiết tách đất xây dựng khu vực dân cư Xác định độ xác phân loại thường dùng để đánh giá chất lượng ảnh vệ tinh giải đoán, so sánh độ tin cậy kết đạt áp dụng phương pháp khác phân loại ảnh viễn thám Một số thường sử dụng số Kappa (K) nhằm thống kê, kiểm tra đánh giá phù hợp nguồn liệu khác áp dụng thuật toán khác Cách xác định số Kappa thể công thức K= [3.5] Trong đó: T – Độ xác toàn cục cho ma trận sai số E – đại lượng thể mong muốn (kỳ vọng) phân loại xác dự đoán trước, nghĩa E góp phần ước tính khả phân loại xác trình phân loại thực Hệ số Kappa thường nằm 1, giá trị nằm khoảng độ xác phân loại chấp nhận Kappa có nhóm giá trị: - K>0.8 : độ xác cao - 0.5