b. Xác định góc nghiêng mái dốc (Lập bản đồ độ dốc); Diện tích thu gom nước tính trên một đơn vị chiều dài (Lập bản đồ diện tích thu gom nước)
3.4.2. Quy trình và phương pháp thực hiện
Có nhiều phương pháp tách đường bờ khác nhau từ ảnh viễn thám như phương phác của ZHANG Zhaohui và các cộng sự (năm 2003), Winarso và các cộng sự (năm 2001), A.A. Alesheikh và các cộng sự năm (2006)...
Trong luận văn này tác giả đã thử nghiệm phương pháp của A. A Alesheikh và các cộng sự (2006). Đây là phương pháp cho độ chính xác cao và khá đơn giản. Theo sự đánh giá của tác giả thì phương pháp này có độ chính xác là 1.3 pixel (pixel size = 30m). Các kênh ảnh được sử dụng để thành lập bản đồ biến động là: b2, b4 và b5. Quy trình xử lý ảnh tạo bản đồ biến động được thực hiện qua các bước sau
Hình 3.17: Sơ đồ quy trình thành lập bản đồ đường bờ
Cắt và nắn chỉnh hình học ảnh band 5 < ngưỡng b2/b4 > 1 AND b2/b5 > 1 TM and ETM+ ảnh 3: ảnh 1 x ảnh 2 ảnh 1 ảnh 2 ảnh 4 Lọc đối tượng Vector hóa Bản đồ đường bờ
Bước 1: Cắt và nắn chỉnh hình học ảnh
Ảnh TM và ETM+ sau khi được down về vẫn là những ảnh đơn sắc được tách riêng theo từng kênh.
Để đỡ phải cắt và ghép nhiều kênh ảnh riêng lẻ, tác giả tổ hợp các kênh ảnh của cùng một năm lại để nắn và cắt một lần. Ảnh được tổ hợp trên 3 kênh chủ yếu: 5,4,2; Ngoài ra, tác giả tổ hợp cả 3 kênh: 5,4,3 là kênh màu tự nhiên để tiện cho việc so sánh.
Tạo ranh giới vùng nghiên cứu từ bản đồ nền, cắt và nắn chỉnh hình học ảnh. Khu vực nghiên cứu được cắt theo lệnh Resize neu kData (Spatial/ Spectral) Mặc dù việc nắn chỉnh hình học đã được nhà cung cấp ảnh nắn chỉnh theo phép chiếu toàn cầu WGS-84. Nhưng đối với mỗi khu vực nghiên cứu cụ thể sẽ có hệ tọa độ và phép chiếu riêng. Vì vậy chúng ta phải nắn chỉnh sao cho phù hợp với bản đồ nền của vùng nghiên cứu.
Khi nắn chỉnh hình học phải tuân thủ đúng nguyên tắc chọn điểm khống chế là chọn các địa vật cố định thể hiện trên bản đồ và thấy rõ trên ảnh như ngã ba, ngã tư đường giao thông, đập nước, sân bay, cầu… Các điểm khống chế được phân bố đều trên toàn ảnh.
Có 2 phương pháp nắn chỉnh ảnh đó là nắn chỉnh ảnh theo ảnh (image to image) và nắn chỉnh ảnh theo bản đồ (image to map).
Trước tiên ta thực hiện theo phương pháp nắn chỉnh theo bản đồ với ảnh thứ nhất. Sau đó ảnh còn lại được thực hiện theo phương pháp nắn chỉnh ảnh theo ảnh.
Dựa vào bản đồ nền, 2 lớp có thể chọn để làm cơ sở đặt điểm khống chế là lớp giao thông và lớp kênh rạch nhỏ dạng đường. Lớp giao thông là đáng tin cậy hơn vì đường giao thông là địa vật ít thay đổi. Nhưng do ảnh viễn thám có độ phân giải 30m. Đây lại là vùng có đường giao thông nhỏ nên không thể thấy nơi giao nhau giữa các đường giao thông. Còn lại là lớp kênh rạch nhỏ dạng đường. Trong lớp này để tránh sai số sinh viên chọn điểm giao nhau giữa các con kênh có dạng thẳng. Đó là những con kênh nhân tạo ít thay đổi.
Phép nắn chỉnh hình học được thực hiện theo bản đồ cho ảnh năm 2001: Map
Registration Select GCPs: Image to Map. Phương pháp nắn được chọn là đa
thức Polynomial, với phép tái chia mẫu Nearest Neighbor nhằm hạn chế tối đa sự thay đổi giá trị phản xạ phổ ban đầu của các phần tử ảnh.
Các ảnh còn lại được nắn chỉnh theo ảnh năm 2001 (Image to Image).
Hình 3.18: Ảnh được nắn theo hệ tộ độ VN-2000
Bước 2: Phân loại kênh ảnh b5
Kênh ảnh b5 biểu thị sự tương phản rất mạnh giữa đất và nước. Vì vậy nó được sử dụng để tách vùng nước qua một ngưỡng giá trị cấp độ xám. Ngưỡng giá trị để tạo ảnh nhị phân cho kênh b5 với từng ảnh là khác nhau. Ta dựa vào hitogram của từng ảnh để xác định ngưỡng giá trị sao cho phù hợp. Vùng nước là vùng có giá trị gần giá trị 0. Kết quả của việc phân loại b5 tạo ra 1 ảnh gọi là: ảnh 1.Vùng nước
được gán giá trị là 0. Vùng bờ được gán giá trị là 1.
Khảo sát Histogram cho thấy ngưỡng giá trị của b5 của năm 1991 là 8-90 và năm 2001 là 12-211.
Sử dụng các giá trị này theo phương pháp phân lọai Cây quyết định (Decision Tree) với b5(1991) = 20 và b5(2001) =30 nhằm tách vùng đất và nước thành các giá trị tương ứng là 1 và 0. Ảnh 1 thể hiện trên hình 3.19 là kết quả phân loại. (Hình 3.38:Ảnh phân loại b5 (ảnh 1))
Hình 3.19:Ảnh phân loại b5 (ảnh 1)
Bước 3: Lập ảnh tỷ số b2/b5, b2/b4 tạo ảnh 2
Các kênh ảnh b4 và b5 được kết hợp với b2 tạo ảnh tỷ số. Ảnh tỷ số của b2 chia b5 được dùng để tách đường bờ cho vùng bờ không có thực vật. Ảnh tỷ số của b2 chia b4 được dùng để tách đường bờ cho vùng bờ có thực vật. Và giá trị ngưỡng để
tạo ảnh nhị phân cho 2 ảnh tỷ số này là 1. Vùng nước là vùng có giá trị > = 1 được gán giá trị là 0. Vùng đất là vùng có giá trị < 1 được gán giá trị là 1
Sử dụng công cụ Band Math để thực hiện phép chia ảnh tỷ số b2/b4 và b2/b5. Sau đó ta dùng phép toán quan hệ “AND” để thiết lập quan hệ cho 2 ảnh tỷ số đã phân loại ở trên, kết quả này tạo ra 1 ảnh gọi là: ảnh 2. Phép toán quan hệ AND
được giải thích như sau:
B2/b5(binary) b2/b4(binary) ảnh 2
0 0 0
1 1 1
1 0 0
0 1 0
Vùng nước ở tỷ số (b2/b5) bị gán nhầm giá trị là 1, sẽ kết hợp với giá trị đúng của ảnh tỷ số (b2/b4) là 0 sẽ cho ra giá trị đúng là 0. Tương tự 1 số pixel vùng nước ở ảnh b2/b4 bị gán nhầm giá trị 1 kết hợp với giá trị 0 của ảnh b2/b5 sẽ cho giá trị đúng là 0. Cuối cùng ta được ảnh có giá trị đúng là ảnh 2.( Hình 3.20)
Hình 3.20: Kết quả quan hệ “AND” của ảnh nhị phân b2/b4 và b2/b5đã phân loại (ảnh 2)
Bước 4: Nhân ảnh
Tiếp theo ta sẽ nhân ảnh 1 và ảnh 2 để tạo ra ảnh 3. Bước này nhằm xác định lại giá trị đúng cho các pixel là đất bị gán nhầm là nước và ngược lại.
Bước này cũng dùng công cụ Band Math. Thực hiện đơn giản tương tự như ở bước 3. Kết quả là ảnh 3.
Do ảnh thực hiện là ảnh quá khứ không có các số liệu thực địa song hành vào thời điểm bay chụp ảnh vệ tinh, do đó việc đánh giá độ chính xác phân loại sẽ được tiến hành bằng cách so sánh trực quan với ảnh tổ hợp màu RGB (Red Green Blue) 543..
Trước khi vector hóa để tách lấy đường bờ phải loại bỏ đi những vùng nhỏ. Trong luận văn này sinh viên chỉ xét đến bờ sông và bờ biển. Vì vậy những vùng nhỏ có thể là đụn cát, cánh đồng bị ngập nước, vuông tôm, ao, hoặc các con kênh, rạnh nhỏ sẽ bị loại bỏ.
Để thực hiện việc này ta dùng công cụ Sieve Classes. Trước khi tiến hành lọc đối tượng ta gán lại giá trị ảnh 3. Vùng nước được gán giá trị 1. Và vùng đất gán giá trị 0. Sau đó tiến hành theo các bước sau:
Từ menu chính của ENVI: Classification Post Classification Sieve Classes. Sau đó thực hiện các tùy chọn xử lý ảnh cho cả 3 năm.
Kết thúc bước 4 tạo ra 1 ảnh gọi là: ảnh 4. Ảnh 4 là ảnh cuối cùng sẽ được sử dụng để chuyển sang vector tạo bản đồ đường. (Hình 3.21)
Hình 3.21: So sánh kết quả trước và sau khi lọc đối tượng năm 1991
Bước 6: Vector hóa
Ảnh 4 sẽ được chuyển sang vector từ lệnh Raster to Vector từ menu lệnh của ENVI.
Ảnh các năm được thực hiện tương tự các bước trên.
Cuối cùng chồng lớp đường bờ của các năm thành lập bản đồ biến động.
Dùng công cụ Raster to vector của ENVI: Vector Raster to Vector. Sau đó
chọn giá trị đường bao. Bước này tạo ra đường bờ dạng vector với dữ liệu file .evf. Tiếp theo export file .evf sang .shp.
Kết thúc bước này ta được bản đồ đường bờ
Sau đó chồng các lớp đường bờ của các năm lên nhau tạo bản đồ biến động đường bờ từ năm 1991 đến năm 2007 (hình3.22; hình 3.23)