b, phổ khoáng vật chứa nước (Hunt, 1980) c, phổ phản xạ của các khoáng vật cacbonat.
4.2.3Phương pháp tổ hợp màu ảnh tỉ số
Tỷ số ảnh là phương pháp lựa chọn các kênh phổ, thực hiện phép chia để hiển thị các thông tin mong muốn và có ý nghĩa khi hiển thị các tỷ số này. Đặc tính phổ của các khoáng chất được sử dụng để quyết định các cặp kênh phổ cần thiết. Trước quá trình xử lý, không thực hiện hiệu chỉnh hình ảnh, trừ trường hợp được quy định.
Kỹ thuật tổ hợp màu ảnh tỉ số dựa trên cơ sở là mỗi vật liệu được ánh xạ sẽ tương ứng với một quang phổ nhất định. Thay vì ta hiển thị hình ảnh kết quả theo đúng giá trị tỷ số, thì hình ảnh này sẽ được chuẩn hóa, kéo giãn độ tương phản để có thể hiển thị ở 256 mức xám.
a. Tỷ số Abrams
Tỷ số band 5/7 làm nổi bật các khoáng sản sét vì nó dựa trên sự phản xạ cao của kênh 5 và hấp thụ trong kênh 7. Tỷ số kênh 3/2 làm nổi bật khoáng sản oxit sắt và tỷ số kênh 4/5 là rất thấp với oxit sắt và gần như giống hệt nhau với khoáng sản sét. Tổ hợp màu các ảnh tỷ số trên và hiển thị tương ứng với các kênh RGB ta sẽ thu được hình ảnh 4.3a. Trong hình ảnh này, khu vực có điểm ảnh màu đỏ là khu vực giàu đất sét, các điểm màu xanh lá cây là khu vực giàu oxit sắt và các điểm ảnh màu xanh da trời là khu vực có cả oxit sắt và khoáng sản sét.
Hình 4.3a. Tỷ số Abrams: tổ hợp màu các ảnh tỷ số 5/7: 3/2: 4/5
b. Tỷ số Kaufmann:
Tỷ số kênh 7/4 làm nổi bật oxit sắt, tỷ số 4/3 dùng để nhấn mạnh vùng thảm thực vật và tỷ số 5/7 làm nổi bật các khoáng sản sét. Do đó, tổ hợp màu các ảnh tỷ số này và hiển thị tương ứng với các kênh RGB sẽ thu được ảnh kết quả là: các pixel có màu đỏ ( hoặc màu da cam) sẽ làm nổi bật khu vực có nhiều oxit sắt; khu vực chứa nhiều khoáng sản sét được hiển thị bởi các pixel có màu xanh da trời. Khu vực chứa nhiều thảm thực vật được hiển thị bởi các pixel màu xanh lơ bởi vì cả 2 tỷ số 4/3 và 5/7 đều chứa thông tin thực vật (hình 4.3b).
c. Tỷ số Chica – Olmo:
Tổ hợp màu RGB của các tỷ số 5/7, 5/4, 3/1 dựa trên tỷ số của các kênh loại bỏ ảnh hưởng của mây mù là 1,3,4,5,7. Kết quả thu được như sau: các pixel màu đỏ tươi là khu vực có mặt cả khoáng sản sét và oxit sắt. Các pixel màu xanh lơ là khu vực có nhiều oxit sắt. Khu vực có số lượng lớn cả khoáng sản sét và oxit sắt được hiển thị ở các pixel màu trắng (hình 4.3c).
4.3Kết quả xác định sự phân bố oxit sắt, khoáng sản sét bằng phương pháp phân tích thành phần chính
4.3.1 Lập bản đồ khoáng sản sét
Trong lập bản đồ khoáng sản sét, ta sử dụng các kênh 1, 4, 5, 7 của ảnh Landsat ở khu vực các tỉnh Bắc Cạn – Thái Nguyên – Tuyên Quang. Bỏ qua kênh 2,3 để tránh lập bản đồ oxit sắt và cần lưu ý rằng kênh 2 và kênh 3 có thể thay thế cho kênh 1 trong chuyển đổi này. Như chúng ta đã biết từ đường cong phản xạ phổ của khoáng sản sét cho thấy nó phản xạ cao nhất trong TM5 và hấp thụ trong TM7. Như vậy, chúng ta cần tìm các thành phần chính mà có sự khác biệt của hệ số phản xạ lớn nhất. Kết quả được thể hiện trên bảng 4.1.
Bảng 4.3. PCA lập bản đồ khoáng sản sét cho khu vực nghiên cứu
Kênh Vector riêng Trị riêng(%)
Kênh 1 Kênh 4 Kênh 5 Kênh 7
PC1 0.3566 0.6158 0.6218 0.3270 95.4814
PC2 0.1340 0.6730 -0.4379 -0.5808 3.1188
PC3 -0.9072 0.2833 0.2935 -0.1024 1.3101
PC4 -0.1783 0.2959 -0.5791 0.7384 0.0897
Sau quá trình suy luận được mô tả ở phần 3.3, chúng ta có thể dự đoán rằng:
- PC1: là hình ảnh phản chiếu bề mặt
- PC2: mô tả sự tương phản giữa dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại - PC3: mô tả thực vật ở các pixel màu tối
- PC4: làm nổi bật các khoáng sản sét ở các pixel màu tối.
Ở đây, PC4 được lựa chọn như là hình ảnh khoáng sản sét (H) bởi vì giá trị vector riêng của kênh 5 và kênh 7 về mặt lý thuyết phải ngược dấu để phản ánh sự khác biệt phổ giữa chúng. Để có thể phân biệt được kênh 5 và kênh 7, chúng ta tìm các thành phần chính có đóng góp ngược dấu về vector riêng. Trong PC4 thể hiện trong bảng 3.3 có giá trị của kênh 7 dương và tương đối cao là +0.7384, trong khi đó, giá trị của kênh 5 âm và vừa phải là -0.5791. Do đó, các pixel màu
tối đại diện cho khoáng chất sét trong PC4 trong khu vực tỉnh Bắc Cạn – Thái Nguyên – Tuyên Quang, mặc dù lượng thông tin chứa trong PC4 chỉ là 0.0897. Nếu như ta đảo ngược PC4 thì các pixel sáng là khoáng sản sét (hình 4.4).
Hình 4.4. a, Các pixel màu tối đại diện cho khu vực giàu khoáng sản sét. b, Đảo ngược PC4, các pixel màu sáng đại diện cho khu vực giàu khoáng sản sét
Một thuộc tính rất quan trọng của hình ảnh H này là thực tế, nó có đóng góp tiêu cực từ thảm thực vật trong TM4 (khi được đảo ngược) và do đó, khu vực thảm thực vật sẽ không được làm nổi bật và được tách ra (Tangestani và Moore, 2002).