3. NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3.4. Phương pháp giải ựoán ảnh số
để giải ựoán ảnh số cần thực hiện theo các bước sau:
+ Thu thập tư liệu
- Dữ liệu Viễn thám: Dữ liệu ảnh vệ tinh dùng trong nghiên cứu là ảnh vệ tinh SPOT ựược thu nhận vào năm 2010 có ựộ phân giải 2,5 m. Ảnh thu thập ựã ựược hiệu chỉnh phổ và nắn chỉnh hình học về hệ tọa ựộ VN2000.
- Dữ liệu khác, bao gồm: Bản ựồ HTSDđ năm 2010 tỷ lệ 1/10 000 và các số liệu liện quan khác như: ựiều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội, số liệu về thống kê, kiểm kê ựất ựai khu vực nghiên cứu.
+ Nhập ảnh, tăng cường chất lượng ảnh, nắn chỉnh tư liệu ảnh
* Nhập ảnh: đây là công ựoạn chuyển ảnh từ các khuôn dạng khác nhau về khuôn dạng của chương trình ENVI ựể tiến hành các bước tiếp theo.
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 35 Khuôn dạng ảnh trong ENVI là dạng image. Thông thường dữ liệu viễn thám ựược lưu dưới ba dạng cơ bản:
- Dạng BSQ: Các kênh ựược ghi nối tiếp nhau
- Dạng BIP: ghi lần lượt liên tiếp các pixel của các kênh - Dạng BIL: ghi lần lượt liên tiếp các dòng của các kênh.
* Tăng cường chất lượng ảnh và chiết tách ựặc tắnh: là một thao tác chuyển ựổi nhằm tăng tắnh dễ ựọc, dễ hiểu cho người làm công tác giải ựoán ảnh, một thao tác nhằm phân loại sắp xếp các thông tin có sẵn trong ảnh theo yêu cầu và mục ựắch của người sử dụng. Những phép tăng cường chất lượng ảnh thường ựược sử dụng là biến ựổi cấp ựộ xám, biến ựổi histogram, tổ hợp màu, biến ựổi màu giữa hai hệ RGB và HIS.
* Nắn chỉnh tư liệu ảnh:
Dữ liệu ảnh vệ tinh thu ựược thường chứa ựựng những sai số về hình học do các nguyên nhân trong quá trình thu nhận ảnh như: tốc ựộ bay chụp, ựộ cao, góc nhìn của thiết bịẦ. Nhằm khắc phục những sai số ựó người ta phải tiến hành nắn chỉnh ( hiệu chỉnh) hình học ảnh vệ tinh theo một hệ thống các ựiểm khống chế mặt ựất ựể nắn ảnh. Thực chất của việc nắn chỉnh hình học là ựưa ảnh về hệ tọa ựộ quy chiếu cần thành lập bản ựồ ựồng thời loại bỏ các sai số hình học, sai số do chênh cao ựịa hìnhẦ
Ảnh vệ tinh ựều ựã ựược hiệu chỉnh phổ và hiệu chỉnh hình học chắnh xác. Vì vậy không cần phải qua các bước hiệu chỉnh phổ và hiệu chỉnh hình học.
Tuy nhiên ựể nâng cao ựộ chắnh xác và theo quy phạm thành lập bản ựồ, ảnh ựều ựược nắn về hệ tọa ựộ VN2000. Trong ựề tài tôi sử dụng phần mềm ENVI thực hiện nắn chỉnh hình học ảnh SPOT5 năm 2010 theo bản ựồ ựịa hình năm 2010 tỷ lệ 1/5.000.
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 36 Các bước cơ bản ựể tiến hành nắn chỉnh hình học một tấm ảnh vệ tinh như sau:
- Chọn ựiểm khống chế ảnh:
Chất lượng của ảnh kết quả phụ thuộc rất nhiều vào việc lựa chọn ựiểm khống chế ảnh. để hạn chế sai số, thông thường các ựiểm khống chế ảnh ựược lựa chọn sao cho chúng phân bố ựều trên toàn bộ diện tắch sẽ nắn, ựồng thời bao phủ ựược tới ựường biên của ảnh. Các ựiểm khống chế phải ựược chọn ở những vị trắ ắt có biến ựổi như ngã ba ựường, hoặc ựịa vật rõ nét như tòa nhàẦ
- Kiểm tra sai số trung bình của các ựiểm khống chế:
độ chắnh xác tối thiểu cho việc nắn chỉnh hình học cần ựạt ựược phải nhỏ hơn 1.0, tức là nhỏ hơn 1 pixel ảnh. Sai số chọn ựiểm nắn càng nhỏ thì ựộ chắnh xác của kết quả sẽ càng cao.
- Lựa chọn phương pháp nắn và nhập các tham số cần thiết
Sau khi chọn ựủ số ựiểm khống chế chọn Options/ Warp File trong hộp thoại Ground Control Points Selection ựể lựa chọn một trong ba phương pháp nắn. + Phương pháp RST: chỉ thực hiện những chuyển dịch ựơn giản như xoay, xác ựịnh tỷ lệ và tịnh tiến ảnh.
+ Phương pháp Polynomial( hàm ựa thức): cho kết quả tốt hơn phương pháp RST. Yêu cầu số ựiểm khống chế N tương ứng với bậc của hàm n như sau: N > (n+1)2
+ Phương pháp Triangulation( lưới tam giác): Chọn ựiểm khống chế làm các ựỉnh của tam giác không ựều và tiến hành nội suy.
+ Xử lý ảnh
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 37 loại có kiểm ựịnh.
Trong ựề tài này, phương pháp ựược lựa chọn ựể phân loại ảnh là phương pháp phân loại có kiểm ựịnh theo thuật toán xác suất cực ựại (Maximum likelihood). đây là một hình thức phân loại mà các chỉ tiêu phân loại ựược xác lập dựa trên các vùng mẫu và dùng luật quyết ựịnh dựa trên thuật toán thắch hợp ựể gắn nhãn pixel ứng với từng vùng phủ cụ thể. Các vùng mẫu là những khu vực trên ảnh tương ứng với từng loại mà người giải ựoán biết ựược ựặc trưng phổ. Dựa trên dữ liệu vùng mẫu thu ựược trên từng vùng mẫu, các tham số thống kê ựược xác ựịnh. Từ ựó, các chỉ tiêu phân loại ựược sử dụng trong quá trình chỉ ựịnh pixel thuộc vào từng loại cụ thể.
Phân loại theo phương pháp Maximum likelihood coi số liệu thống kê của mỗi lớp trong mỗi kênh ảnh ựược phân tán một cách thông thường và phương pháp này có tắnh ựến khả năng một pixel thuộc một lớp nhất ựịnh. Mỗi pixel ựược gán cho một lớp có xác suất cao nhất. Theo phương pháp này các kênh phổ có sự phân bố chuẩn và các pixel sẽ ựược phân loại vào lớp mà nó có xác suất cao nhất.
- định nghĩa các lớp: Từ tư liệu ảnh tiến hành ựịnh nghĩa các lớp phân loại. Các lớp phân loại cụ thể gồm 13 lớp bao gồm: ựất trồng lúa, ựất trồng cây ăn quả lâu năm, ựất trồng cây hàng năm khác, ựất rừng trồng phòng hộ, ựất trồng rừng phòng hộ, ựất nuôi trồng thủy sản, ựất nông nghiệp khác, ựất ở ựô thị, ựất giao thông, ựất khu công nghiệp, ựất sông, ựất phi nông nghiệp khác, 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.
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 38 - 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
+ 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.
Trường đại học Nông nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ẦẦẦẦẦẦẦẦ 39