2. TỔNG QUAN CÁC VẤN đỀ NGHIÊN CỨU
2.4.7 Thành lập bản ựồ biến ựộng bằng phương pháp cộng màu trên một kênh ảnh
kênh ảnh
Trong phương pháp này ta chọn một kênh ảnh nhất ựịnh (vắ dụ kênh 1) sau ựó ghi từng ảnh ở các thời ựiểm lên một băng từ ựặc biệt của hệ thống xử
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 53
lý ảnh số. Khi ựó màu sắc của dữ liệu ảnh chồng xếp sẽ cho thấy sự biến ựộng hay không biến ựộng theo nguyên lý tổ hợp màu.
Vắ dụ có hai ảnh Landsat TM năm 1992 và năm 1998. Gán màu lục cho kênh 1 của ảnh năm 1992, gán màu ựỏ cho kênh 1 của ảnh năm 1998, gán màu chàm cho một kênh 1 của ảnh trống. Khi ựó tất cả các vùng không có sự thay ựổi giữa hai thời ựiểm sẽ có màu vàng (theo nguyên lý cộng màu, tổ hợp màu chàm và màu ựỏ tạo thành màu vàng). Như vậy căn cứ vào màu sắc ta có thể ựịnh lượng ựược sự thay ựổi.
Ưu ựiểm của phương pháp này có thể xác ựịnh ựược biến ựộng của hai thậm chắ ba thời ựiểm ảnh ở cùng một lần xử lý ảnh (hình 26).
Tuy nhiên kỹ thuật xử lý ảnh theo phương pháp này không cung cấp ựược số liệu cụ thể về diện tắch biến ựộng từ loại ựất này sang loại ựất khác. Tuy vậy ựây là phương pháp tối ưu ựể nghiên cứu biến ựộng trên phạm vi rộng lớn như vùng hoặc lãnh thổ.
2.4.8 Thành lập bản ựồ biến ựộng bằng phương pháp kết hợp
Thực chất việc thành lập bản ựồ biến ựộng bằng phương pháp này là véc tơ hóa những vùng biến ựộng từ tư liệu ảnh có ựộ phân giải cao như ảnh SPOT Pan 10x10m, hoặc ảnh hàng không.
Ảnh màu ựỏ Ảnh màu lục Ảnh màu chàm Ảnh 1 Ảnh 2 Ảnh 3 Kênh n Kênh n Kênh n Hình26. Thành lập bản ựồ biến ựộng bằng phương pháp cộng màu trên một kênh ảnh
Ảnh biến ựộng
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 54
Nếu dữ liệu ảnh tại một thời ựiểm có ựộ phân giải thấp hơn ta tiến hành phân loại ảnh ựó theo phương pháp phân loại không kiểm ựịnh. Từ ảnh phân loại không kiểm ựịnh tạo ra ựược bản ựồ hiện trạng tại thời ựiểm ựó. Tiếp theo chồng xếp bản ựồ lên trên ảnh có ựộ phân giải cao ựể phát hiện biến ựộng. Sau ựó tiến hành véc tơ hóa những vùng biến ựộng. Việc khoanh vẽ những vùng xảy ra biến ựộng trên ảnh ựược thực hiện dễ dàng nhờ phương pháp giải ựoán bằng mắt dựa vào các chuẩn ựoán ựọc như chuẩn hình dạng, chuẩn cấu trúc, chuẩn kắch thước Ầ Chắnh vì vậy, phương pháp này rất thông dụng khi người xử lý sử dụng phương pháp giải ựoán bằng mắt ảnh hàng không của cả hai thời ựiểm.
Quá trình xử lý ựược thực hiện dễ dàng hơn nếu thỏa mãn hai yếu tố: - Nếu hai ảnh ựược hiển thị trên màn hình cùng lúc, bên cạnh nhau. - Các tắnh chất hình học của ảnh là như nhau, ựược ựịnh hướng như nhau thì khi vẽ một ựối tượng trên một ảnh thì trên ảnh kia ựối tượng ựó có cùng kắch thước, hình dạng.
Ứng dụng hiệu quả nhất của phương pháp này là nghiên cứu biến ựộng sau thiên tai. Sau cơn bão nhiệt ựới lịch sử Hugo với tốc ựộ gió 135 dặm/giờ xảy ra vào ngày 22 tháng 9 năm 1989 tại bang Carolina (Mỹ), người ta ựã dùng phương pháp này ựể nghiên cứu những biến ựộng do cơn bão gây ra. Ảnh hàng không chụp ngày 5 tháng 10 năm 1989 ựược nắn chỉnh hình học theo bản ựồ năm 1988. Từ ựó các nhà phân tắch ựã xác ựịnh ựược những tòa nhà không bị phá hủy, những tòa nhà bị phá hủy hoàn toàn, hay phá hủy một phần, những ngôi nhà bị xê dịch hay những tòa nhà ựang ựược xây dựng lại và những biến ựộng về sự bồi tụ hay xói lở của vùng bờ biển.
Ưu ựiểm của phương pháp này là ựộ chắnh xác cao và cung cấp ựầy ựủ thông tin về biến ựộng tuy nhiên phương pháp này chỉ thực hiện trên ảnh ựộ phân giải cao.