Đánh giá khả năng kỹ thuật phân loại định hướng đối tượng phục vụ nghiên cứu biến động lớp phủ rừng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT ĐỀ TÀI “ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG KỸ THUẬT PHÂN LOẠI HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG PHỤC VỤ NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ RỪNG” Người thực hiện: Nghiêm Thị Hoài Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS Phạm Quang Vinh Hà Nội - 2015 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu khoa học riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác trước Hà Nội, ngày 20 tháng năm 2015 Tác giả Nghiêm Thị Hoài MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục hình Danh mục bảng Lời cảm ơn Mở đầu CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG RỪNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG 1.1 Tổng quan rừng 1.1.1 Một số khái niệm rừng 1.1.2 Phân loại rừng 1.1.3 Biến động lớp phủ rừng 1.1.4 Phương pháp nghiên cứu biến động lớp phủ rừng dựa tư liệu viễn thám 1.2 Tổng quan nghiên cứu biến động lớp phủ rừng 13 1.2.1 Trên giới 13 1.2.2 Ở Việt Nam 18 1.3 Tổng quan ứng dụng phương pháp phân loại hướng đối tượng 22 1.3.1 Trên giới 22 1.3.2 Ở Việt Nam 23 CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG PHÂN LOẠI HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG PHỤC VỤ NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ RỪNG 25 2.1 Đặc điểm phân loại ảnh số 25 2.2 Nguyên lý nhận dạng phân loại ảnh số 25 2.3 Quy trình phân loại ảnh số viễn thám 27 2.4 Phương pháp phân loại dựa pixel điểm ảnh 28 2.4.1 Phương pháp phân loại có giám định 28 2.4.2 Phương pháp phân loại không giám định 33 2.5 Phương pháp phân loại định hướng đối tượng 36 2.5.1 Nguyên lý phân loại định hướng đối tượng 36 2.5.2 Phương pháp phân đoạn ảnh 37 2.5.3 Các thông số sử dụng để phân loại định hướng đối tượng 40 2.5.4 So sánh phương pháp phân loại định hướng đối tượng phân loại dựa pixel 47 CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG PHÂN LOẠI HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG PHỤC VỤ NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ RỪNG HUYỆN THAN UYÊN - TỈNH LAI CHÂU 50 3.1 Vị trí địa lý - Đặc điểm tự nhiên huyện Than Uyên - tỉnh Lai Châu 50 3.1.1 Vị trí địa lý 50 3.1.2 Đặc điểm kinh tế xã hội 50 3.1.3 Đặc điểm lớp phủ rừng huyện Than Uyên – Lai Châu 51 3.2 Mô tả liệu 54 3.3 Phương pháp thực 55 3.4 Tiền xử lý liệu viễn thám 55 3.4.1 Tổ hợp mầu 55 3.4.2 Tăng cường chất lượng ảnh 57 3.4.3 Cắt ảnh theo ranh giới khu vực 58 3.5 Phân loại ảnh 59 3.5.1 Hệ thống phân loại lớp phủ rừng 59 3.5.2 Phân loại có kiểm định theo thuật toán Maximum Likelyhood 60 3.5.3 Phân loại hướng đối tượng 65 3.6 Đánh giá khả phân loại hướng đối tượng thành lập đồ lớp phủ rừng huyện Than Uyên năm 2014 69 DANH MỤC HÌNH Hình 1-1: Rừng nguyên sinh Nà Hẩu - Yên Bái Hình 1-2: Phương pháp so sánh sau phân loại Hình 1-3: Phương pháp phân loại trực tiếp ảnh đa thời gian 10 Hình 1-4: Phương pháp cộng màu kênh ảnh 12 Hình 2-1: Đặc tính phản xạ phổ số đối tượng tự nhiên kênh phổ ảnh SPOT Landsat 26 Hình 2-2: Các bước phương pháp phân loại có kiểm định 29 Hình 2-3: So sánh kết phân mảnh ảnh với tỷ lệ khác 41 Hình 2-4: Sự lẫn phổ thông tin chứa pixel 43 Hình 2-5: So sánh đặc trưng hình dạng Sông suối Ao, hồ 44 Hình 2-6: Quan hệ topo khái niệm khoảng cách dùng PLĐHĐT 45 Hình 3-1: Ảnh tổ hợp màu giả trước tăng cường chất lượng 58 Hình 3-2: Ảnh tổ hợp màu giả sau tăng cường chất lượng 58 Hình 3-3: Ảnh trước cắt theo ranh giới 59 Hình 3-4: Ảnh khu vực huyện 59 Hình 3-5: Kết phân tách mẫu 63 Hình 3-6: Chọn phương pháp phân loại có chọn mẫu 63 Hình 3-7: Hộp thoại phân loại theo phương pháp Maximum Likelihood 64 Hình 3-8: Kết phân loại theo phương pháp Pixel-Base 64 Hình 3-9: Lựa chọn tham số phân mảnh ảnh 66 Hình 3-10: Kết phân mảnh ảnh 66 Hình 3-11: Kết phân loại theo hướng đối tượng 68 Hình 3-13: Bản đồ lớp phủ rừng huyện Than Uyên năm 2014 70 DANH MỤC BẢNG Bảng 2-1: So sánh phân loại hướng đối tượng phân loại Pixel - Based 48 Bảng 3-1: Thông số kĩ thuật ảnh vệ tinh Landsat 54 Bảng 3-2: Bảng dẫn tổ hợp màu cho ảnh vệ tinh Landsat 56 Bảng 3-3: Bảng mô tả đơn vị phân loại lớp phủ rừng 60 Bảng 3-4: Mẫu sử dụng phân loại 61 Bảng 3-5: Kết phân ngưỡng NDVI theo trạng thái rừng 68 Bảng 3-6: Ma trận sai số kết phân loại ảnh vệ tinh Landsat 69 LỜI CẢM ƠN Trước tiên, em xin gửi lời cảm ơn đến tất thầy, cô giáo khoa Trắc địa- Trường Đại học Mỏ Địa Chất tận tình dạy giúp đỡ em suốt thời gian học tập nghiên cứu Em xin chân thành cảm ơn PGS.TS Phạm Quang Vinh - Viện Địa lý, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam hướng dẫn tận tình tạo điều kiện, giúp đỡ em suốt thời gian thực hoàn thành luận văn Cuối cùng, em xin gửi tới gia đình, bạn bè, đồng nghiệp lịng biết ơn chân thành, sâu sắc tạo điều kiện, giúp đỡ em q trình học tập hồn thành luận văn Tuy có cố gắng định thời gian trình độ có hạn nên chắn luận văn cịn nhiều thiếu sót hạn chế định Kính mong nhận góp ý thầy cô bạn Hà Nội, ngày 20 tháng năm 2015 Tác giả Nghiêm Thị Hoài LỜI MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Rừng tài nguyên quý báu đất nước, phận quan trọng môi trường sinh thái, có giá trị to lớn kinh tế quốc dân Muốn quản lý, giữ gìn tốt tài nguyên rừng cần biết rõ tính chất, đặc điểm, khả bị ảnh hưởng ngoại cảnh, phải thường xuyên đánh giá diễn biến số lượng, chất lượng, tình hình phân bố chúng Ngày nay, kĩ thuật viễn thám sử dụng để theo dõi biến đổi bề mặt đất, quản lý nguồn tài nguyên thiên nhiên giám sát môi trường Với tầm bao quát rộng lớn cập nhật thường xuyên, phương pháp viễn thám trở thành công cụ đắc lực thay điều tra tài nguyên thiên nhiên, đặc biệt điều tra rừng Có nhiều nghiên cứu xác định phương pháp phân lọai thích hợp cho chiết tách thơng tin lớp phủ bề mặt từ liệu ảnh viễn thám Phương pháp phân loại truyền thống bao gồm phương pháp phân loại có kiểm định phương pháp phân loại khơng có kiểm định dựa đặc trưng phổ điểm ảnh Một phương pháp phân loại mới, dựa vào thuật toán định hướng đối tượng phát triển ứng dụng phân loại năm gần Ngược với phương pháp phân loại truyền thống, phân loại định hướng đối tượng không dựa pixel đơn lẻ mà dựa vào toàn đối tượng chuyên đề mà mắt ta nhận biết ảnh Ngồi giá trị phổ pixel, hình dạng đối tượng, kiến trúc đối tượng, mối quan hệ đối tượng xem xét phân tích phân loại Từ vấn đề trên, tác giả định lựa chọn đề tài :” Đánh giá khả kỹ thuật phân loại định hướng đối tượng phục vụ nghiên cứu biến động lớp phủ rừng” 2.Mục tiêu đề tài 2.1 Mục tiêu tổng quát Ứng dụng phương pháp phân loại hướng đối tượng để thành lập đồ lớp phủ rừng, qua sở phục vụ nghiên cứu biến động lớp phủ rừng lớp phủ rừng 2.2Mục tiêu cụ thể Nghiên cứu nguyên nhân làm biến động lớp phủ rừng khu vực huyện Than Uyên - Lai Châu Nghiên cứu phương pháp phân loại hướng đối tượng Xây dựng đồ lớp phủ rừng thời điểm 2014 Nhiệm vụ nghiên cứu - Nghiên cứu phương pháp chiết tách thông tin lớp phủ rừng từ tư liệu viễn thám - Đánh giá khả phân loại hướng đối tượng phục vụ nghiên cứu biến động lớp phủ rừng - Ứng dụng phương pháp phân loại đinh hướng đối tượng phân loại ảnh vệ tinh thành lập đồ lớp phủ rừng Đối tượng phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu thành lập đồ lớp phủ rừng huyện Than Uyên – Lai Châu năm 2014 CẤU TRÚC LUẬN VĂN Luận văn gồm cấu trúc thành chương không kể phần mở đầu kết luận Cấu trúc luận văn gồm: Chương 1: Tổng quan nghiên cứu biến động rừng phương pháp nghiên cứu biến động Chương 2: Đánh giá khả phân loại hướng đối tượng phục vụ nghiên cứu biến động lớp phủ rừng Chương 3: Thực nghiệm đánh giá khả kỹ thuật phân loại định hướng đối tượng phục vụ nghiên cứu biến động lớp phủ rừng huyện Than Uyên – Lai Châu CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG RỪNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG 1.1 Tổng quan rừng 1.1.1 Một số khái niệm rừng Rừng quần xã sinh vật rừng thành phần chủ yếu Quần xã sinh vật phải có diện tích đủ lớn Giữa quần xã sinh vật môi trường, thành phần quần xã sinh vật phải có mối quan hệ mật thiết để đảm bảo khác biệt hoàn cảnh rừng hồn cảnh khác Hình 1-1: Rừng ngun sinh Nà Hẩu - Yên Bái Năm 1930, Morozov đưa khái niệm: Rừng tổng thể gỗ, có mối liên hệ lẫn nhau, chiếm phạm vi không gian định mặt đất Rừng chiếm phần lớn bề mặt Trái Đất phận cảnh quan địa lý [12] Năm 1952, M.E.Tcachenco phát biểu: Rừng phận cảnh quan địa lý, bao gồm tổng thể gỗ, bụi, cỏ, động vật vi sinh vật Trong trình phát triển chúng có mối quan hệ sinh học ảnh hưởng lẫn với hoàn cảnh bên [12] 61 -Mẫu phải đủ lớn không nằm gần ranh giới đối tượng -Mẫu giám định cần phải vừa đủ nên phân bố khu vực phân bố đối tượng phân loại để đảm bảo tính đặc trưng cho đối tượng phân loại Dựa vào đồ trạng rừng giai đoạn trước, kết điều vẽ ảnh vệ tinh báo cáo theo dõi diễn biến rừng huyện Than Uyên, tiến hành chọn 100 vùng mẫu cho đối tượng thảm thực vật chủ yếu địa bàn huyện Than Uyên Việc chọn mẫu phần mềm Envi sau: từ thực đơn lệnh chọn Tools\Region Of Interest\ROI tool ta vào từ thực đơn lệnh ENVI sau Basic Tools\ Region Of Interest\ROI tool hình mở hộp thoại Roi Tool cho phép ta thao tác với việc chọn mẫu STT Bảng 3-4: Mẫu sử dụng phân loại Mẫu ảnh Mẫu thực địa Rừng giàu Rừng trung bình Rừng nghèo Rừng chưa có trữ lượng Đất trống 62 Trên sở mẫu chọn, tiến hành tính tốn để thấy khác biệt mẫu, nghĩa mẫu phân loại so sánh với mẫu lại Cặp giá trị thể khác biệt đặt ngoặc sau mẫu: -Nếu cặp giá trị nằm khoảng từ 1.9 đến 2.0 chứng tỏ mẫu chọn có khác biệt tốt -Nếu cặp giá trị nằm khoảng từ 1.0 đến 1.9 cần tiến hành chọn lại cho mẫu có khác biệt tốt -Nếu có giá trị nhỏ 1.0 nên gộp hai mẫu lại với nhau, tránh tượng phân loại nhầm lẫn Với mẫu chọn, tính tốn khác biệt mẫu  Nếu cặp giá trị nằm khoảng từ 1.9 đến 2.0 chứng tỏ mẫu chọn có khác biệt tốt  Nếu cặp giá trị nằm khoảng từ 1.0 đến 1.9 nên chọn lại cho mẫu có khác biệt tốt  Nếu có giá trị nhỏ 1.0 ta nên gộp hai mẫu lại với nhau, tránh tượng phân loại nhầm lẫn Để chọn chức ta làm sau: từ hộp thoại ROI Tool chọn Options\Compute ROI Separability Khi hình xuất hộp thoại Select Input File for ROI Separability, chọn ảnh tương ứng nhấn OK để chấp nhận Trên hình xuất tiếp hộp thoại ROI Separability Calculation, ta chọn tất mẫu cần tính tốn khác biệt nhấn OK để thực Kết tính tốn xuất hình hộp thoại ROI Separability Report 63 Hình 3-5: Kết phân tách mẫu Bước 2: Phân loại có chọn mẫu Để tiến hành phân loại với mẫu chọn ta làm sau: từ thực đơn lệnh ENVI chọn Classification\Supervised chọn phương pháp phân loại phù hợp Hình 3-6: Chọn phương pháp phân loại có chọn mẫu Bước 3: Phân loại theo thuật toán Maximum Likelihood 64 Hình 3-7: Hộp thoại phân loại theo phương pháp Maximum Likelihood Kết phân loại ảnh Hình 3-8: Kết phân loại theo phương pháp Pixel-Base 65 Bước 4: Đánh giá độ xác kết sau phân loại Kiểm chứng ảnh sau phân loại dựa vào kết điều tra thực địa Mẫu kiểm chứng phân bố theo tuyến thực địa Tổ chức thực địa theo tuyến đường giao thông khu vực Độ xác phân loại đánh giá thể theo kết so sánh đối chiếu với tài liệu thực tế Phương pháp đánh giá dựa vào ma trận đánh giá kết phân loại với kết thực tế thông qua hệ số thống kê Kappa thể độ xác kết phân loại K  r r i 1 i 1 N  xii   xi  x i  (3.1) r N    xi  x  i  i 1 Trong đó: + r : số hàng ma trận sai số + xii: phần tử hàng chéo + xi+: tổng phần tử hàng i kể từ đường chéo sang phía phải + x+i: tổng phần tử hàng i kể từ đường chéo xuống phía + N : tổng số pixel mẫu kiểm chứng - Kết đánh giá độ xác sau phân loại ảnh năm 2014 Overall Accuracy = 71.5675% ; Kappa Coefficient = 0.734 3.5.3 Phân loại hướng đối tượng Sau trình tiền xử lý ảnh thiết lập hệ thống phân loại lớp phủ rừng, tiến hành phân loại ảnh chụp khu vực Than Uyên – Lai Châu theo phương pháp phân loại hướng đối tượng Trình tự thực sau: Bước 1: Xây dựng khóa giải đốn cho phân loại hướng đối tượng - Khoanh vi diện tích đồng ảnh năm (phương pháp phân loại không kiểm định) Sử dụng chức "Multiresolution segmentation" phần mềm eCognition để khoanh diện tích đồng 66 ảnh nằm ranh giới quy hoạch ba loại rừng huyện thành lơ trạng thái có kích thước nhỏ, hay cịn gọi lơ phụ cách chọn giá trị thích hợp "Scale parametter" Kết xuất thành tệp đồ Mapinfo gồm ranh giới lô trạng thái rừng kích thước tương đối nhỏ với thơng tin giá trị trung bình, sai tiêu chuẩn kênh độ sáng chung Trong cửa sổ Process tree  Click chuột phải chọn Append new lựa chọn tham số phân mảnh ảnh Hình 3-9: Lựa chọn tham số phân mảnh ảnh Hình 3-10: Kết phân mảnh ảnh 67 Bước 2: Tính số thực vật NDVI cho lô rừng Theo kết nghiên cứu đặc trưng phản xạ phổ đối tượng, thực vật phản xạ mạnh vùng cận hồng ngoại hấp thụ mạnh vùng ánh sáng đỏ Mức độ chênh lệch hệ số phản xạ hai vùng lớn có tính chất đặc trưng riêng Vì vậy, đề tài sử dụng chênh lệch phản xạ hai vùng làm tiêu phân loại lớp phủ thực vật gọi số thực vật chuẩn hóa – NDVI (Normalized Diference Vegetation Index) Đây loại số thực vật chuẩn hóa sử dụng nhiều để nghiên cứu lớp phủ thực vật, nói đến số thực vật coi nói đến NDVI Giá trị NDVI biến thiên từ -1 đến tính theo cơng thức sau: NDVI  NIR  RED  ( NIR  RED ) Trong đó: NIR giá trị điểm ảnh kênh cận hồng ngoại RED giá trị điểm ảnh kênh đỏ Kênh cận hồng ngoại band kênh đỏ band ảnh Landsat Giá trị thực phần mềm ArcGIS 10.0, cách nhập cơng thức tính NDVI, kết ảnh NDVI cho khu vực nghiên cứu Điều tra sơ trạng rừng khu vực nghiên cứu dựa vào đồ có kết khảo sát rừng địa phương Căn vào danh sách trạng thái rừng, kết khoanh vi lô trạng thái phân bố kiểu trạng thái rừng đề tài điều tra khu vực 45 ô tiêu chuẩn, 50 điểm điều tra phụ để xác định trạng thái 50 điểm điều tra phụ để kiểm tra độ xác đồ giải đốn Các tiêu chuẩn điểm điều tra phụ phân bố tất trạng thái rừng, tuỳ thuộc vào phân bố nhiều hay mức độ tiếp cận đến trạng thái rừng dễ hay khó mà số lượng tiêu chuẩn điểm điều tra phụ trạng thái rừng có khác Các tiêu chuẩn điểm điều tra nằm ô khoanh vi ảnh đại diện cho lơ giá trị phản xạ phổ Chồng xếp vị trí tiêu chuẩn điểm điều tra phụ lên đồ ranh giới lô phụ gán tên trạng thái rừng cho lô phụ chứa ô tiêu chuẩn mặt 68 đất theo tên trạng thái rừng ô tiêu chuẩn, sau tính giá trị NDVI cho lơ rừng chứa ô tiêu chuẩn điểm điều tra Thống kê phân ngưỡng giá trị NDVI theo trạng thái rừng khoá xác định tên trạng thái rừng Kết phân ngưỡng NDVI theo trạng thái rừng sau: Bảng 3-5: Kết phân ngưỡng NDVI theo trạng thái rừng Giá trị NDVI