- địa ựiểm: Thành phố Vĩnh Yên Ờ tỉnh Vĩnh Phúc 2.2 Nội dung nghiên cứu
3.3.3. Phân loại ảnh vệ tinh thành phố Vĩnh Yên
Ảnh vệ tinh năm 2003 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 (Maximum likelihood).
- Từ tư liệu ảnh tiến hành ựịnh nghĩa các lớp phân loạị Các lớp phân loại cụ thể có 6 lớp bao gồm: dân cư, khu công nghiệp, thực phủ, ựất trống, ựất giao thông và mặt nước.
- 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 nhaụ
- Chọn vùng mẫu: Việc chọn vùng mẫu có tắnh chất quyết ựịnh tới kết quả phân loạị 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 nhaụ
+ Vùng mẫu ựược chọn phải ựặc trưng cho ựối tượng phân loại và phân bố ựều trên khu vực nghiên cứụ
Từ số liệu ựiều tra 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 loạị + 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 mẫụ
Mỗi mẫu phân loại sẽ ựược tắnh toán ựể so sánh sự khác biệt với các mẫu còn lạị Nếu cặp giá trị nằm trong khoảng 1,9 ựến 2,0 chứng tỏ có sự khác biệt tốt, nếu từ 1,0 ựến 1,9 thì nên chọn lại ựể có sự khác biệt tốt hơn, nếu nhỏ hơn 1 thì gộp hai lớp ựể tránh nhầm lẫn.
Với 6 lớp như trên sau khi tắnh toán nhận thấy lớp ựất giao thông và lớp dân cư có cặp giá trị nhỏ hơn 1,0 chứng tỏ không có sự khác biệt nhiều vì vậy hai lớp này ựược gộp lại thành lớp dân cư.
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 5 loại hình sử dụng ựất cơ bản (bảng 3.3).
Sau khi xây dựng xong tập mẫu chúng ta cần ựánh giá ựể khẳng ựịnh ựộ chắnh xác của các mẫu phân loạị 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 Separabilitỵ
Khu dân cư KCN Khai Quang
Khu dân cư Rừng trồng
đất trống đất trống khu ựô thị
Thực phủ Thực phủ
Hình 3.3: Ảnh một số vị trắ lấy mẫu ngoài thực ựịa
Bảng 3.3. Mô tả các loại lớp phủ ựất
TT Loại lớp phủ ựất Mô tả
1 Dân cư Nhà ở, trụ sở cơ quan nhà nước, công trình công cộng, ựất xây dựng,Ầ.
2 Khu công nghiệp Các nhà máy, xắ nghiệp tập trung
3 đất trống Bãi cát, bãi ựất trống, các khu ựất chưa xây dựng,Ầ.
4 Mặt nước Mặt hồ, ao, sông
5 Thực phủ Cây lâu năm, rừng, lúa và hoa màu, cây bụi,Ầ.
Hình 3.4: Kết quả so sánh sự khác biệt của các mẫu phân loại trên ảnh 2003
Hình 3.5: Kết quả so sánh sự khác biệt của các mẫu phân loại trên ảnh 2010
Nhận xét các vùng mẫu ựược chọn các cặp giá trị khi so sánh giữa mỗi loại lớp phủ này với các loại lớp phủ ựất còn lại ựều có giá trị nằm trong khoảng
1,7-2,0. Như vậy việc chọn mẫu cho thấy có sự khác biệt tốt giữa các cặp mẫu ựược lựa chọn. Vậy ta sẽ chấp nhận tập mẫu này ựể tiến hành bước phân loại ảnh tiếp theọ
Bảng 3.4: Mẫu giải ựoán ảnh
Loại
lớp phủ Mẫu trên ảnh 2003 Mẫu trên ảnh 2010 Mẫu trên thực ựịa Mặt nước đất trống Khu dân cư Thực phủ Khu công nghiệp
Phân loại ảnh: tiến hành phân loại ảnh với các mẫu ựã chọn theo phương pháp phân loại xác suất cực ựạị Kết quả phân loại ựược 2 ảnh ựã phân loại năm 2003 và 2010 của thành phố Vĩnh Yên (hình 3.6 và hình 3.7).
Hình 3.6: Ảnh phân loại thành phố Vĩnh Yên năm 2003