Tài liệu Khu vực cây xanh đồ thị bằng ảnh pdf

Hi ngh khoa hc và công ngh ln th 9, Trng i hc Bách khoa Tp. HCM, 11/10/2005 124 XÁC NH KHU VC CÂY XANH Ô TH BNG NH VIN THÁM CÓ  PHÂN GII SIÊU CAO – QUICKBIRD LOCATING URBAN VEGETATION USING VERY HIGH RESOLUTION IMAGES – QUICKBIRD Nguyn Thanh Minh, Phm Bách Vit Phòng a Tin hc – Vin thám, Phân vin Vt lý ti Tp. HCM Vin Khoa hc và Công ngh Vit Nam (VAST), Vit Nam TÓM TT Gn đây, vic cho phép s dng vi mc đích dân s các loi nh vin thám có đ phân gii siêu cao (Quickbird có đ phân gii t 0.61m – 2.4m, IKONOS có đ phân gii t 1m – 4m) đã m ra các hng ng dng mi trong lnh vc giám sát b mt Trái đt (môi trng, nông nghip, lâm nghip ) nh: thành lp các bn đ chuyên đ (bn đ thc ph, bn đ rng ) có t l ln (t l 1/10.000 hoc hn) vi đ chính xác cao. Nhng nm trc đây, nhng vic này ph thuc nhiu vào d liu không nh và đo đc thc đa va tn kém và mt nhiu thi gian. Nghiên cu di đây đ xut phng pháp xác đnh cây xanh khu vc đô th t nh vin thám Quickbird. Quá trình x lý bao gm hai bc chính: bc th nht, xác đ nh nh t s NDVI đ phân chia các đi tng thành hai loi: thc ph và không thc ph; bc th hai, tin hành x lý và hiu chnh tách các đi tng cây xanh đô th. ABSTRACT Recently, high resolution satellite imageries such as Quickbird (0.61-2.4 meter resolution) and Ikonos (1.0-4.0 meter resolution) have been permitted to widely use for civil purposes (plant- cover mapping, forest mapping, ect. in the scale of 1:10.000 with high accuracy). This paper presents a procedure to determine urban vegetation using Quickbird high resolution satellite imageries. The analysis consists of 2 main steps: the first step is to determine ratio image (NDVI) to classify objects into covered-plants and uncovered-plants; the second one is to process and adjust objects in the coverd-plant areas in order to obtain the classification in more details. 1. GII THIU Cây xanh đô th có vai trò rt quan trng đi vi cuc sng con ngi. Ngoài các tác dng hu ích ca cây xanh, cây xanh đô th còn có tác d ng to cnh quan, th hin s phát trin và hin đi ca mt đô th. Theo phng pháp truyn thng, vic qun lý, thng kê s lng, din tích cây xanh đô th thng đc tin hành bng cách đo đc và kim tra thc đa hoc đo v, tính toán t không nh (nh máy bay). Tuy nhiên, nhng phng pháp này mt rt nhiu thi gian và tn kém kinh phí. Hn na, nhng phng pháp này thng đc tin hành nhiu nm mt ln. Vì th, vic cp nht nhng bin đng, cng nh vic khái quát bc tranh tng th cây xanh đô th là rt khó. Ngày nay, s phát trin vt bc ca công Hi ngh khoa hc và công ngh ln th 9, Trng i hc Bách khoa Tp. HCM, 11/10/2005 125 ngh vin thám, các nh có đ phân gii siêu cao ngày càng đc thng mi hóa và đc ng dng mnh m trong vic giám sát, theo dõi nhng bin đng b mt v Trái đt. c bit, vi nhng u đim vt tri (đ phân gii không gian 0.61m, din tích bao ph ln, thi gian lp bay chp ngn, chi phí thp), nh Quickbird có th cung cp d liu v cây xanh đ ô th, giúp cho vic xác đnh nhng bin đng và giám sát môi trng mt cách nhanh chóng, chính xác. V trí khu vc nh Quickbird mu đc chn dùng trong nghiên cu là mt phn khu vc Qun 1, khu vc trung tâm thành ph H Chí Minh, đc thu nhn vào ngày 09, tháng 01, nm 2004. 2. PHNG PHÁP VÀ QUY TRÌNH X LÝ ̇ Bn đ nn dùng nn chnh nh vin thám S dng bn đ t l 1/ 2000 có h to đ HN-72 đã đc chuyn v h to đ nhà nc VN 2000. ̇ H thng phân loi Cây xanh đô th đc phân lp nh sau: - Cây xanh đng ph : h thng cây xanh trng dc đng giao thông - Cây khuôn viên: cây xanh trng tp trung trong các công viên - Bãi c: các khu vc đt trng có c và bãi c trong khuôn viên ̇ Thc hin nh v tinh đc nn chnh hình hc và ta đ theo h to đ VN 2000 ca bn đ nn. Sau khi nh đã đc nn chnh thng nht h toa đ, bc th nht: nh t s NDVI đc to ra nhm phân loi các đi tng thc ph và đi tng không thc ph. T đó tin hành xác đnh tách ly các đi tng thc ph. Bc th hai: tin hành các hiu chnh và chuyn kt qu v dng vector đ biên tp hiu chnh các đi tng cây xanh đô th. Hình 1: nh Quickbird khu vc mu (R: kênh near infrared, G: kênh red, B: kênh green) Công viên Lê Vn Tá m Tho Cm Viên SV  Hoa L Hi ngh khoa hc và công ngh ln th 9, Trng i hc Bách khoa Tp. HCM, 11/10/2005 126 Quy trình x lý đ xác đnh các đi tng cây xanh đô th đc tin hành theo s đ sau: 3. KT QU T nh gc đã đc nn chnh nh t hp màu RGB _ 432 (màu đ là thc ph) nh Quickbird Nn chnh thng nht h ta đ To nh t s NDVI i tng không phi th cph D liu vector cây xanh đô th i tng thc ph Bãi c Cây xanh đng ph Cây xanh khuôn viên Bn đ cây xanh đô th Hi ngh khoa hc và công ngh ln th 9, Trng i hc Bách khoa Tp. HCM, 11/10/2005 127 Tin hành to nh t s NDVI thu đc kt qu nh sau: nh t s NDVI (tông màu xám trng là thc ph) Sau khi đã có đc nh t s, thc hin to nh và tách các đi tng thc ph (màu trng) phân bit vi các đi tng không là thc ph (màu đen) nh nh di đây: T nh tách lc trên, tin hành chuyn đi các đi tng thc ph sang đnh dng vector đ hiu chnh và biên tp xác đnh cây xanh đô th. D liu vector các đi tng thc ph Sau khi biên tp và hiu chnh, chúng ta có th thành lp đc bn đ cây xanh đô th hoàn chnh: Hi ngh khoa hc và công ngh ln th 9, Trng i hc Bách khoa Tp. HCM, 11/10/2005 128 Bng thng kê din tích các loi cây xanh đô th trong khu vc nghiên cu theo đn v din tích (m 2 ) có kt qu nh sau: Cây xanh đng ph Cây khuôn viên Bãi c 191.732 136.380 4.988 Trong quá trình x lý xác đnh cây xanh đô th, mt nhn xét quan trng đc rút ra đó là: vi nh Quickbird thì kích thc tán cây xanh nh nht có th phát hin đc là các cây xanh có đng kính tán cây 1.2x1.2m. Các cây xanh nh mi trng ven đng gn các khi nhà cao tng không th phát hin đc. 4. KT LUN VÀ KIN NGH ng dng nh vin thám có đ phân gii siêu cao Quickbird vào vic xác đnh các đi tng cây xanh đô th đc ti n hành rt nhanh chóng và tit kim đc nhiu thi gian và chi phí. T nghiên cu này, mt vài kt lun đc rút ra đó là: 1. nh t s NDVI và các đc tính cu trúc đi tng là nhng yu t hu ích trong vic tách lc các đi tng thc ph thành lp đi tng riêng bit so vi các lp đi tng khác. 2. nh vin thám có đ phân gii siêu cao Quickbird hoàn toàn thích hp trong vic ng dng đ thành lp bn đ cây xanh đô th chi tit vi đ chính xác cao. Tuy nhiên, kt qu thành lp bn đ cây xanh đô th cn phi đi chiu vi kt qu kim tra thc đa ti các đim chn ngu nhiên nhm đánh giá đ chính xác kt qu nghiên cu đc khách quan và khoa hc hn. TÀI LIU THAM KHO 1. Xiuying Zhang và Xuezhi Feng, “Detecting urban vegetation from IKONOS data using an object-oriented approach”, bài tham khao t internet. 2. C.Small, “Estimation of urban vegetation abundance by spectral mixture analysis”, International journal of remote sensing, Vol 22 (2001), pp. 1305-1334. 3. TS. Lê Vn Trung “Giáo trình Vin thám”, NXB i hc Quc gia TP. H Chí Minh (2005). . phân loi Cây xanh đô th đc phân lp nh sau: - Cây xanh đng ph : h thng cây xanh trng dc đng giao thông - Cây khu n viên: cây xanh trng. th cph D liu vector cây xanh đô th i tng thc ph Bãi c Cây xanh đng ph Cây xanh khu n viên Bn đ cây xanh đô th Hi ngh khoa