Để phát hiện chính xác những điểm ảnh lũ thì điều cần thiết phải tách đƣợc những điểm ảnh lũ ra từ những điểm ảnh đƣợc xác định liên quan đến nƣớc. Vì vậy, việc xác định những điểm ảnh liên quan đến nƣớc là cần thiết và trở thành cơ sở trong quá trình phân loại các đối tƣợng.
Đối tƣợng chủ yếu cần đƣợc phân loại trong nghiên cứu là những điểm ảnh liên quan đến nƣớc vì vậy 2 đối tƣợng chính cần đƣợc phân loại là những điểm ảnh ngập nƣớc (sông, khu vực nuôi trồng thủy văn, ruộng lúa, nƣớc chảy tràn do lũ đỗ về và những khu vực bị ngập do lũ) và những điểm ảnh không ngập (rừng, đồi núi, đất trống hay lớp phủ thực vật).
Thực hiện việc phân loại các điểm ảnh ngập hay không ngập bằng việc kết hợp các giá trị EVI ≤ 0,3 và DVEL ≤ 0,05 hay EVI ≤ 0,05 và LSWI ≤ 0 giúp xác định đƣợc những điểm ảnh liên quan đến nƣớc thông qua công cụ Band Threshold to ROI trong hộp thoại ROI Tool của phần mềm ENVI. Cùng với đó những điểm ảnh không ngập cũng đƣợc phát hiện 21/08/2013
16/10/2013
Thang sắc độ -1 1
27
thông qua giá trị EVI > 0,3. Kết quả phân loại những điểm ảnh liên quan đến nƣớc đƣợc thể hiện trong hình 3.4.
Khu vực nghiên cứu thể hiện trên ảnh đƣợc phân loại thành 2 đối tƣợng, phần diện tích màu xanh là khu vực ngập (sông, khu vực nuôi trồng thủy văn, ruộng lúa, nƣớc chay tràn do lũ đỗ về và những khu vực bị ngập do lũ), diện tích màu trắng là khu vực không ngập. Kết quả phân loại trên cho thấy hiện trạng ngập của từng thời điểm trong năm ở ĐBSCL cũng nhƣ sự thay đổi giá trị của các chỉ số EVI, LSWI và DVEL theo thời gian. Dựa trên kết quả phân loại cùng với biểu đồ thể hiện sự thay đổi của các chỉ số EVI, LSWI và DVEL ở từng giai đoạn trong năm giúp việc phát hiện lũ trở nên chính xác hơn.