7. Cấu trúc của luận văn
3.2.4.Thành lập bản đồ hiện trạng lớp phủmặt đất huyện Từ Liêm giai đoạn
1995 - 2009
3.2.4.1 Xây dựng hệ thống chú giải lớp phủ mặt đất
Qua thực tế nghiên cứu ở khu vực và dựa vào tƣ liệu viễn thám là ảnh SPOT 3, SPOT 5, hệ thống chú giải bao gồm các đơn vị sau (bảng 3.2):
STT Lớp phủ mặt đất
1 Đất ở và xây dựng 2 Đất nông nghiệp 3 Mặt nƣớc
4 Đất trống
Bảng 3.2 Hệ thống chú giải của ảnh lớp phủ mặt đất trong khu vực nghiên cứu
Trên cơ sở các đối tƣợng thuộc lớp phủ mặt đất đã đƣợc xác định, tiến hành xây dựng thƣ viện mẫu phục vụ công tác phân loại. Nội dung này đƣợc thực hiện dựa trên cơ sở phân tích cấu trúc ảnh vệ tinh kết hợp với ảnh chụp ngoài thực địa. Kết quả là đã xây dựng đƣợc hệ thống mẫu - chìa khóa giải đoán ảnh SPOT khu vực nghiên cứu.
Năm 1995 Năm 2002 Năm 2009
STT Đối
tƣợng Ảnh thực địa Vùng mẫu Ghi chú
1 Nƣớc đục Sông Hồng 2 Nƣớc trong Hồ 3 Thực vật 1 Các loại cây hoa màu và cây nông nghiệp gồm ngô, mía, cây dâu tằm trồng trên các bãi bồi ven sông.
4 Thực vật 2 Các loại cây hoa màu nhƣ ngô, khoai, đậu, lạc… 5 Đất NN 1 Vùng đất ẩm ƣớt
6 Đất NN 2 Đất mới thu hoạch vẫn còn ẩm 7 Đất NN 3 Đất khô 8 Cát Bãi cát ven sông Hồng 9 Khu dân cƣ - Ảnh trên là khu đô thị - Ảnh dƣới là làng mạc xen lẫn cây trồng
3.2.4.2. Phân loại đối tượng từ ảnh SPOT các năm 1995, 2002 và 2009
Để phân loại đất ở khu vực huyện Từ Liêm - Hà Nội, tác giả sử dụng phân mềm MaDCAT (Mapping Device – Change Analysis Tool).
1. Tổng quan về phần mềm MaDCAT: MaDCAT (Mapping Device – Change Analysis Tool) là một trình ứng dụng đƣợc xây dựng với 2 chức năng chính:
- Xây dựng bản đồ lớp phủ: Phần mềm cho phép ngƣời dùng tạo ra dữ liệu lớp phủ dƣới dạng vectorr sử dụng nhiều kỹ thuật giải đoán khác nhau nhƣ giải đoán bằng mắt, bán tự động hoặc tự động hoàn toàn.
- Phát hiện và chuẩn hóa biến động dựa trên thống kê hoặc sự biến đổi lớp phủ. Chức năng phát hiện biến động sẽ đƣợc thực hiện theo 2 chế độ:
a. Dựa trên những lớp vector đã có (toàn bộ khu vực dựa trên những vùng đƣợc chọn bằng phép lọc nhận dạng cấu trúc)
b. Dựa trên thống kê đầy đủ của những vùng mẫu
Phần mềm MaDCAT nằm trong bộ phần mềm do hãng TERRA NOVA Geographical Information System phát triển và đƣợc Tổ chức Nông lƣơng Thế giới nắm giữa quyền phân phối. Từ năm 2002, Tổ chức Nông lƣơng Thế giới (FAO) và Chƣơng trình Môi trƣờng Liên hợp quốc (UNEP) đã thực hiện chƣơng trình Mạng lƣới lớp phủ mặt đất toàn cầu (Global Land Cover Network (GLCN)). Chƣơng trình này cung cấp bộ phần mềm để thực hiện các dự án của mình. Các phần mềm đó là LCCS, GeoVis/Map, ADG, VEDAS, Dynamic Atlas và MaDCAT. MaDCAT nằm trong hệ thống phần mềm xây dựng lớp phủ mặt đất, nó có thể liên kết trực tiếp với LCCS2 (Land Cover Classification System) để quản lý các lớp và chuẩn hóa dữ liệu bản đồ.
MaDCAT cùng với các phần mềm khác trong bộ phần mềm GLCN có khả năng cung cấp một giải pháp toàn diện để xây dựng bản đồ lớp phủ và phân tích phát hiện biến động phục vụ công tác quản lý và giám sát.
Hình 3.4: Giao diện phần mềm MaDCAT
Điểm khác biệt lớn của MaDCAT là cung cấp khả năng chiết tách thông tin dựa trên phƣơng pháp phân loại hƣớng đối tƣợng, sử dụng segmentation để phân tách ảnh.
Đối với phƣơng pháp này dữ liệu sẽ qua các bƣớc xử lý cơ bản: - Segmentation: phân tách ảnh thành những vùng đồng nhất - Clustering: gộp các vùng đồng nhất vào các lớp
- Labeling: gán nhãn các lớp dƣới dạng các lớp phủ - Change detection: phát hiện và phân tích biến động - Report: báo cáo
2. Các bƣớc tiến hành a. Segmentation.
- Thiết lập một project: vào menu project management -> new project
- Tiến hành mở ảnh: vào menu project management-> Raster manager - >Load raster
Hình 3.5: Ảnh mở bằng công cụ Raster manager
- Vào công cụ segmentation: chọn segment to raster. Bảng tùy chọn các tham số đầu vào hiện ra. Có 5 thông số nhƣ đã giải thích ở trên, tùy theo kích thƣớc, độ phân giải, đặc điểm khu vực nghiên cứu và kinh nghiệm của ngƣời dùng mà đặt các giá trị cho các tham số. Thậm chí công việc có thể tiến hành lặp lại nhiều lần đề có kết quả mong muốn.
Hình 3.6: Lựa chọn thông số cho phân tách ảnh segmentation.
- Sau khi máy tính toán xong, ta có một lớp segmentation gồm các vùng đồng nhất và đƣợc lƣu trữ dƣới dạng *.shp file.
Hình 3.7: Kết quả phân tách ảnh thành các vùng
- Ta có thể dùng công cụ Reports and exporting data để lƣu thành file.
- Để có thể tiến hành phân loại kết quả tách vùng nhƣ trên, ta cần xây dựng mẫu các đối tƣợng cần phân loại trên hệ thống LCCS ( Land Cover Classification System).
- Hệ thống phân loại lớp phủ này đƣợc phân chia nhƣ sau:
- Trong giới hạn của đề tài, chỉ chọn các lớp đối tƣợng: Đất ở và xây dựng, đất nông nghiệp, mặt nƣớc, đất trống và bãi bồi.
- Sau khi lựa chọn các lớp đối tƣợng sẽ xác định xem lớp đối tƣợng đó đơn thuần là đối tƣợng đồng nhất hay đƣợc gộp bởi một số đối tƣợng.
- Sau khi chọn các lớp đƣợc đối tƣợng, có thể xác định các thuộc tính đối tƣợng cho dễ hiểu theo ngƣời dùng, hiển thị các mô tả mẫu đó.
- Khi đã có đƣợc bảng mẫu đối tƣợng cần phân loại ta xuất kết quả các bảng mẫu đó, có thể đƣa sang các định dạng khác nhau
- Dƣới đây là bảng mẫu đối tƣợng đƣợc xuất sang dạng Excel
Cultivated and managed areas
Cultivated and Managed Area(s) AG Artificial surfaces and associates
area(s)
Urban Areas(s) URB
Bare area(s)
Bare Soil BS
Water bodies, snow and ice
Natural and Artificial Waterbodies WAT
Bảng 3.4: Các đối tượng cần phân loại
- Tiến hành phân loại trong phần mềm MADCAT, sử dụng công cụ Automatic Clustering nhƣ hình sau:
- Sử dụng chức năng Classify polygons by pixel để phân loại các vùng sẵn có dựa vào giá trị phổ của các vùng đó.
- Để làm đƣợc điều này cần phải tạo vùng mẫu Training Areas cho các lớp đối tƣợng và bảng thuộc tính nhƣ sau:
Hình 3.10: Tạo vùng mẫu
Sau khi đã có tên và bảng thuộc tính, ta tiến hành chọn mẫu nhờ vào công cụ
Edit Polygons
- Các vùng mẫu đƣợc chọn dựa vào bảng khóa giải đoán đối tƣợng đã xây dựng ở trên.
STT Tên đối tƣợng Mẫu trên ảnh
1 Đất ở và xây dựng
2 Nông nghiệp
3 Mặt nƣớc
4 Đất trống và bãi bồi
Bảng 3.5: Mẫu phân loại các đối tượng
- Thuật toán đƣợc sử dụng để phân loại có kiểm định là Maximum Likelihood.
- Sau khi tiến hành phân loại đối với các ảnh của các thời điểm 1995, 2002, 2009 ta đƣợc kết quả, xuất kết quả đƣa vào arcgis biên tập bản đồ hiện trạng lớp phủ
và thống kê cơ cấu lớp phủ của từng thời điểm. Cụ thể nhƣ sau:
Hình 3.12: Bản đồ hiện trạng lớp phủ mặt đất huyện Từ Liêm năm 1995 (Thu nhỏ từ bản đồ tỷ lệ 1: 65 000)
Hình 3.13: Bản đồ hiện trạng lớp phủ mặt đất huyện Từ Liêm năm 2002 (Thu nhỏ từ bản đồ tỷ lệ 1: 65 000)
Hình 3.14: Bản đồ hiện trạng lớp phủ mặt đất huyện Từ Liêm năm 2009 (Thu nhỏ từ bản đồ tỷ lệ 1: 65 000)
1995 24% 64% 10% 2% Đất ở và xd Nông nghiệp Mặt nước Đất trống
Hình 3.15: Cơ cấu lớp phủ thời điểm 1995
2002 31% 58% 9% 2% Đất ở và xd Nông nghiệp Mặt nước Đất trống
Hình 3.16: Cơ cấu lớp phủ thời điểm 2002
2009 45% 43% 9% 3% Đất ở và xd Nông nghiệp Mặt nước Đất trống