4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2.3.4 Phân loại ảnh
Ảnh vệ tinh năm 2005 và năm 2010 ựược tiến hành phân loại ựộc lập bằng phương pháp phân loại có kiểm ựịnh theo thuật toán xác suất cực ựại.
- định nghĩa các lớp: từ tư liệu ảnh tiến hành ựịnh nghĩa các lớp phân loại. Các lớp phân loại cụ thể gồm 7 lớp bao gồm: ựất mặt nước ven biển, ựất nuôi trồng thủy sản, ựất trồng cây hàng năm, ựất xây dựng, ựất trồng lúa, ựất rừng, ựất chưa sử dụng.
- Lựa chọn các ựặc tắnh: các ựặc tắnh ở ựây bao gồm ựặc tắnh về phổ và ựặc tắnh cấu trúc. Việc lựa chọn này có ý nghĩa quan trọng, nó cho phép tách biệt các lớp ựối tượng với nhau.
Số liệu ựiều tra thực ựịa
Tăng cường chất lượng ảnh
Chọn vùng mẫu
Tắnh số liệu thống kê vùng mẫu
Hình29. các bước xử lý ảnh số
Tư liệu viễn thám
Nhập ảnh
Nắn chỉnh hình học
Phân loại ảnh
đánh giá ựộ chắnh xác
Ảnh phân loại dạng véctơ đạt
Không ựạt Bản ựồ ựịa hình
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 79
- Chọn vùng mẫu: việc chọn vùng mẫu có tắnh chất quyết ựịnh tới kết quả phân loại. để ựảm bảo ựộ chắnh xác khi lựa chọn vùng mẫu phải chú ý các yêu cầu sau:
+ Số lượng các vùng lấy mẫu của mỗi loại ựối tượng cần phải phù hợp. Số lượng vùng mẫu quá ắt sẽ không ựảm bảo ựộ chắnh xác, ngược lại nếu nhiều quá sẽ làm tăng khối lượng tắnh toán lên rất nhiều ựôi khi làm nhiễu kết quả tắnh toán.
+ Diện tắch các vùng lấy mẫu ựủ lớn, ựồng thời các vùng mẫu không ựược nằm gần ranh giới giữa các lớp ựối tượng với nhau.
+ Vùng mẫu ựược chọn phải ựặc trưng cho ựối tượng phân loại và phân bố ựều trên khu vực nghiên cứu.
Từ số liệu ựiều tra thu thập thực ựịa và bản ựồ hiện trạng sử dụng ựất tiến hành chọn mẫu phân loại bằng cách khoanh vẽ trực tiếp lên trên ảnh cần phân loại.
+ Tắnh toán chỉ số thống kê vùng mẫu: sau khi chọn mẫu xong tiến hành tắnh toán chỉ số thống kê vùng mẫu và sự khác biệt giữa các mẫu.
Mỗi mẫu phân loại sẽ ựược tắnh toán ựể so sánh sự khác biệt với các mẫu còn lại. Nếu cặp giá trị nằm trong khoảng 1,0 ựến 2,0 chứng tỏ có sự khác biệt tốt, nếu < 1,0 thì nên chọn lại ựể có sự khác biệt tốt hơn, nếu bằng không thì gộp hai lớp ựể tránh nhầm lẫn.
Trên cơ sở ựiều tra thực ựịa, tư liệu ảnh vệ tinh, bản ựồ hiện trạng sử dụng ựất ựã xây dựng ựược khóa giải ựoán ảnh vệ tinh gồm 7 loại hình sử dụng ựất cơ bản (bảng 7 và bảng 8).
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 80
Bảng 7. Mô tả các loại ựất
TT Loại ựất Mô tả
1 đất mặt nước ven biển đất có mặt nước ven biển 2 đất nuôi trồng thủy sản đất có mặt nước, ao, hồ
3 đất trồng cây hàng năm đất trồng hoa màu, ựất cây hàng năm khác, ựất cỏ dùng vào chăn nuôi..
4 đất xây dựng đất ựất ở, khu công nghiệp, giao thông, ựất quốc phòng, ựất chuyên dùng,ựất trụ sở cơ quan, công trình sự nghiệp, ựất có mục công cộng ...
5 đất lúa đất trồng lúa
6 đất lâm nghiệp đất có rừng sản xuất, ựất rừng phòng hộ, ựất rừng ựặc dụng
7 đất chưa sử dụng đát cát, bãi cát chưa sử dụng...
Bảng 8. Mẫu giải ựoán ảnh vệ tinh
Loại ựất Ảnh 2005 Ảnh 2010 Ảnh thực ựịa đất mặt nước ven biển đất nuôi trồng thủy sản đất trồng cây hàng năm
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 81 đất xây dựng đất lúa đất lâm nghiệp đất chưa sử dụng
Sau khi xây dựng xong tập mẫu chúng ta cần ựánh giá ựể khẳng ựịnh ựộ chắnh xác của các mẫu phân loại. Dựa vào ựặc tắnh phản xạ phổ của các ựối tượng ựược chọn trong tập mẫu tiến hành tắnh toán sự khác biệt giữa các mẫu phân loại theo phương pháp phân tắch Separability.
Trên cơ sở ựiều tra thực ựịa, kết quả phân tách các ựối tượng, tư liệu ảnh vệ tinh ựã xây dựng ựược tệp mẫu phân loại ảnh gồm 7 loại hình sử dụng ựất cơ bản: ựất mặt nước ven biển, ựất nuôi trồng thủy sản, ựất trồng cây hàng năm, ựất xây dựng, ựất lúa, ựất lâm nghiệp, ựất chưa sử dụng.
Kết quả tắnh toán sự khác biệt giữa các mẫu ảnh vệ tinh năm 2005 thể hiện trong( bảng 9).
Bảng 9. Giá trị khác biệt phổ giữa các mẫu phân loại ảnh năm 2005
Loại ựất (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
Mặt nước ven biển (1) - 1.95 2.00 1.96 1.90 1.98 2.00
Nuôi trồng thủy sản (2) - 2.00 1.90 1.71 1.34 2.00 Cây hàng năm (3) - 1.77 1.58 1.96 1.72 Xây dựng (4) - 1.04 1.47 1.79 đất lúa (5) - 1.20 1.91 đất lâm nghiệp(6) - 2.00 đất chưa sử dụng (7) -
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 82
Qua bảng trên ta nhận thấy sự khác biệt giữa các mẫu lớn từ 1 ựến 2 do vậy chấp nhận tập mẫu này ựể phân loại ảnh năm 2005. Làm tương tự với ảnh năm 2010 từ kết quả tắnh toán sự khác biệt mẫu ựạt yêu cầu( bảng 10) sử dụng tập mẫu ựó ựể phân loại ảnh.
- Phân loại ảnh: tiến hành phân loại ảnh với các mẫu ựã chọn bằng phương pháp phân loại theo xác suất cực ựại. Kết quả ựã phân loại ựược hai ảnh vệ tinh năm 2005 và 2010.
Bảng 10. Giá trị khác biệt phổ giữa các mẫu phân loại ảnh năm 2010
Loại ựất (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
Mặt nước ven biển (1) - 1.96 1.97 1.92 1.87 2.00 2.00
Nuôi trồng thủy sản (2) - 2.00 1.66 1.75 1.86 2.00 Cây hàng năm (3) - 1.28 1.88 2.00 1.94 Xây dựng (4) - 1.14 1.73 1.97 đất lúa (5) - 1.89 2.00 đất lâm nghiệp(6) - 2.00 đất chưa sử dụng (7) -
- Phân loại ảnh: tiến hành phân loại ảnh với các mẫu ựã chọn bằng phương pháp phân loại theo xác suất cực ựại. Kết quả ựã phân loại ựược hai ảnh vệ tinh năm 2005 và 2010.