- Về tưới: Kênh Bắc của hệ thống thuỷ nông sông Chu là nguồn tưới chắnh
4.4.5 Phân loại ảnh
Phân loại ảnh có 02 phương pháp: Phân loại không kiểm ựịnh và phân loại có kiểm ựịnh.
* Phương pháp phân loại không kiểm ựịnh: Kỹ thuật phân loại này chỉ sử dụng thuần tuý thông tin phổ do ảnh cung cấp và ựòi hỏi người phân tắch phải có kinh nghiệm về việc chỉ ựịnh số cụm phổ ban ựầụ
* Phương pháp phân loại có kiểm ựịnh: 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
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.
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).
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. Nếu không chọn một ngưỡng xác suất thì phải phân loại tất cả các pixel. 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. đây là phương pháp phân loại chắnh xác nhưng lại mất nhiều thời gian tắnh toán và phụ thuộc sự phân bố chuẩn của dữ liệụ
Các bước tiến hành phân loại như sau:
- Xác ựịnh các loại: Từ tư liệu ảnh tiến hành xác ựịnh các lớp phân loạị Các lớp phân loại cụ thể gồm 11 lớp bao gồm: ựất chuyên trồng lúa; ựất trồng cây hàng năm khác; ựất có rừng trồng sản xuất; ựất trồng rừng phòng hộ; ựất chuyên nuôi trồng thủy sản nước ngọt; ựất nuôi trồng thủy sản nước lợ, mặt; ựất ở nông thôn, ựất chuyên dùng, ựất sông ngòi kênh, rạch, suối; ựất có mặt nước chuyên dùng và ựất bằng 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 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 danh 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
Sử dụng chức năng Roi Tool.. của ENVI ựể chọn vùng mẫu trên ảnh. Hộp thoại ROI Tool xuất hiện cho phép ta ựánh tên từng loại hình sử dụng ựất cần lấy mẫu và gán màu cho từng lớp.
Tiến hành lấy mẫu cho từng loại hình sử dụng: Với mỗi loại hình sử Hình 4.2: Hình ảnh Bảng lựa chọn mẫu giải ựoán
xanh lá cây, ựất cây hàng năm ta gán cho màu ựỏ,...làm tương tự cho các loại hình sử dụng ựất khác
Với mỗi loại hình sử dụng sau khi gán cho một màu nhất ựịnh, ta tiến hành chọn mẫu và khoanh vẽ trực tiếp lên ảnh. Dựa vào hiện trạng sử dụng ựất hiện tại của huyện Quảng Xương, chúng ta xây dựng ựược 11 loại hình sử dụng ựất
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
Từ Menu của hộp thoại Roi tool, ta chọn chức năng Options\Compute
Roi Separability[2].
Kết quả tắnh toán sẽ xuất hiện trên màn hình hộp thoại Roi Separability
(như hình 4.3)
Quan sát hình 4.3 ta thấy: Mỗi mẫu phân loại sẽ ựược so sánh lần lượt với các mẫu còn lại, cặp giá trị thể hiện sự khác biệt ựược ựặt trong dấu ngoặc sau các mẫụ
Nếu giá trị này:
- Nằm trong khoảng 1,9 - 2,0 phản ánh việc lựa chọn các mẫu ựạt chất lượng rất tốt.
- Nằm trong khoảng 1,5 - 1,9 phản ánh chất lượng việc chọn mẫu là tốt. - Nằm trong khoảng 1,0 - 1,5 phản ánh có nhiều ựiểm chung giữa hai mẫu ựược chọn.
- Nhỏ hơn 1,0 ta nên gộp hai mẫu ựó lại với nhau, tránh hiện tượng phân loại nhầm lẫn.
Nhận xét các vùng mẫu ựược chọn:
Dựa theo bảng Roi Separability Report (hình 4.3) với 11 lớp như trên cho thấy: Các cặp giá trị khi so sánh giữa mỗi loại ựất ựối với các loại ựất còn lại ựều có giá trị nằm trong khoảng 1,9 - 2,0 và 1,5 - 1,9. Như vậy việc chọn mẫu cho thấy có sự khác biệt tốt và rất 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
Như vậy, ta ựã xây dựng ựược khóa giải ựoán ảnh vệ tinh gồm 11 loại hình sử dụng ựất (Hình 4.4)
Bảng 4.2. Mô tả các loại hình sử dụng ựất trên ựịa bàn huyện Quảng Xương
(Trắch nguồn: Báo cáo hiện trạng sử dụng ựất huyện Quảng Xương năm 2012)
TT Loại ựất Mô tả
1 đất chuyên trồng lúa nước đất trồng lúa 2 vụ
2 đất trồng cây hàng năm
khác Ngô, ựậu ựỗ các loại và cây rau màuẦ 3 đất có rừng trồng sản xuất đất mục ựắch sản xuất lâm nghiệp
4 đất trồng rừng phòng hộ Rừng ựược sử dụng ựể bảo vệ nguồn nước
5 đất chuyên nuôi trồng
thủy sản nước ngọt đất ao, hồ, ựầm chuyên nuôi trồng thuỷ sản
6 đất nuôi trồng thủy sản nước lợi, mặn
đất ao, hồ chuyên nuôi trồng thủy sản nước lợ
7 đất ở tại nông thôn đất làm nhà ở trong khu dân cư nông thôn
8 đất chuyên dùng đất sử dụng vào mục ựắch công cộng, xây dựng công trình sự nghiệp
9 đất sông, ngòi, kênh, rạch,
suối đất sông ngòi, kênh, rạch
10 đất có mặt nước chuyên
dùng đất mặt nước hồ, ựầm
- Phân loại ảnh: Tiến hành phân loại ảnh với các mẫu ựã chọn bằng phương pháp phân loại theo xác suất cực ựại: Từ menu cửa sổ chắnh của ENVI ta chọn chức năng: Classification/Supervised/Maximum likelihood. Trên màn
hình xuất hiện hộp thoại Classification Input File cho phép chọn ảnh cần phân loạị Tiếp ựó sẽ xuất hiện hộp thoại tương ứng với phương pháp phân loại lựa chọn và chọn các tham số cần thiết, chọn ựường dẫn lưu kết quả. Bấm chọn Slect
All Items ựể chọn tất cả các mẫu ựược chọn rồi bấm nút OK ựể tiến hành phân
loạị Sau khi quá trình tắnh toán kết thúc, kết quả phân loại ảnh sẽ có trong hộp thoại Available bands List, sau ựó hiển thị kết quả lên màn hình.
Kết quả ảnh ựã phân loại ựược thể hiện ở hình 4.5