III Tàu Bay 1999.8 Tốt Kộm IVYờn Lóng1999.5KộmKộm
3.2 Sơ đồ quá trình nghiên cứu biến động
Hình 3.2: các bước nghiên cứu
Từ sơ đồ trên ta thấy có thể sử dụng bản đồ địa hình để nắn chỉnh hình học cho 2 cảnh ảnh: trong đồ án này ảnh 1989 đã được nắn theo file vectơ của BĐĐH, ảnh năm 2001 nắn theo ảnh 1989 đã được nắn chỉnh.
Quá trình phân tích kết quả biến động được dựa trên hai bản đồ hiện trạng sau phân loại của 2 năm và được kết hợp thông tin của BĐĐH , bản đồ hiện trạng sử dụng đất, và các tài liệu khác có liên quan để phân tích. Quá trình phân tích được thực hiện bởi phần mềm ArcGIS.
Trong khuân khổ của đề tài đã được giới hạn em không đi sâu vào cách phân tích biến động trong ArcGIS mà chỉ đề cập đến phần xử lý dữ liệu trong EnVi.
Thông tin về lớp phủ thực vật nói chung và thực vật ngập mặn nói riêng có thể chiết xuất từ ảnh viễn thám bằng phương pháp xử lý số với quy mô pixel.
Quy trình xử lý ảnh và việc lựa chọn các thông số trong các bước xử lý ảnh áp dụng cho khu vực Bãi Nhà Mạc- Đình Vũ ven biển tỉnh Hải Phòng được thực hiện giống như phần 2.3.4 chương II đã nêu ra. Sau khi ảnh được giãn ra tiến hành nắn chỉnh hình học, phép thực hiện sẽ được trình bày cụ thể ở phần dưới đây.
3.2.1 Nắn chỉnh hình học.
Đồ án đã sử dụng phương pháp nắn chỉnh hình học dựa trên các điểm khống chế nhằm loại bỏ tối đa các biến dạng của dữ liệu ảnh vệ tinh. Các điểm khống chế đó thỏa mãn những yêu cầu sau:
- Điểm khống chế phân bố đều trên toàn ảnh: nhằm giảm sai số cho phép nắn (< 1 pixel)
- Vị trí các điểm khống chế dễ nhận biết trên ảnh và trên bản đồ, đồng thời ở nơi ít thay đổi như giao nhau của các đường giao thông. Như vậy, qui trình nắn chỉnh hình học trên máy tính có thể được biểu diễn một cách cụ thể như sau:
Khi thu thập tài liệu, ảnh năm 1989 đã được nắn chuẩn theo file vectơ của bản đồ địa hình do đó ảnh năm 2001 còn lại em tiến hành nắn theo ảnh năm 1989.
điểm GCPs chọn trên ảnh năm 2001 Các điểm GCPs tương ứng trên ảnh 1989
Hình 3.4 : ảnh năm 2001 nắn theo 1989
ảnh chọn 8 điểm GCPs để nắn với độ chính xác vị trí từng điểm một như sau:
Bảng 3.2: Độ chính xác tổng hợp trên toàn ảnh
độ chính xác tổng hợp trên toàn ảnh: là 0.5 pixel (hoàn toàn đảm bảo độ chính xác nắn chỉnh hình học)
Nắn chỉnh hình học sử dụng hàm đa thức bậc 2, phương pháp nội suy được là Nearest Neighbor. phương pháp này xác định giá trị xám độ từ 1 pixel gần nhất của ảnh gốc và gán giá trị đó cho ảnh mới (ảnh nắn chỉnh). Phương pháp này có ưu điểm là thời gian tính toán nhanh, bảo tồn giá trị xám độ của ảnh, và nên sử dụng phương pháp này nếu ảnh sau khi nắn chỉnh được sử dụng để phân loại. Tuy nhiên ảnh kết quả sẽ không mịn, nếu ảnh gốc bị méo nhiều.
III.3.4 Phân lọai ảnh
Theo lý thuyết về trộn màu như trình bày ở trên, đồ án của em sử dụng tổ hợp màu giả, do đó màu của thực vật là màu đỏ( kênh 4: cận hồng ngoại) theo như kết quả lấy mẫu, thống kê mẫu, dựa vào tài liệu tham khảo, kết hợp với kiểm tra thực địa em đưa ra một số mẫu khóa ảnh cho khu vực này như sau: STT Tên đối tượng Mẫu ảnh vệ tinh năm 1989 Mô tả đối tượng năm 1989 ảnh năm 2001 Mô tả đối tượngnăm 2001 ảnh thực địa 1 Nước biển có màu xanh thẫm, mẫu khá mịn
Màu xanh rêu, hơi lẫn với nước phù sa 2 Nước phù sa có màu xanh nhạt, mẫu khá đồng nhất Màu xanh nhạt, mẫu khá mịn 3 Nước thủy sản Màu xậm, mẫu khá mịn Màu xậm đen, 1 số nơi trồng xen RNM nên sáng hơn chút 4 đất Màu trắng, mẫu không được mịn lắm Màu trắng 5 Rừng ngập mặn Màu đỏ tươi, mẫu mịn Màu đỏ thẫm 6 Mây Không có mây Có màu xanh nhạt, mẫu khá mịn
Bên cạnh phương pháp phân loại thông thường chỉ dựa vào giá trị phổ của các đối tượng trên các kênh, nghiên cứu lớp phủ thực vật nói chung và thực vật ngập mặn nói riêng khi phân loại có kết hợp chỉ số NDVI sẽ cho ta kết quả tốt hơn.
Tính chỉ số thực vật phục vụ nâng cao chất lượng phân loại ảnh cho vùng nghiên cứu.
1) Một số khái niệm chung
Chỉ số thực vật là một trong các chỉ số vật lý mà ta có thể tính từ các băng phổ ảnh viễn thám. Chỉ số thực vật được dùng vào nhiều mục đích ứng dụng khác nhau như đánh giá độ che phủ của thực vật, đánh giá sinh khối, dự báo mùa màng, dự báo khô hạn các ứng dụng đòi đánh giá một số đặc trưng của lớp phủ thực vật tại một thời điểm nhất định. Có những ứng dụng lại cần theo dõi diễn biến của lớp phủ thực vật trên một quãng thời gian liên tục để thông qua đó đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến lớp phủ thực vật. Trong một số nghiên cứu khác, chỉ số thực vật thường được sử dụng như một thông tin bổ sung cho các thông tin chiết xuất từ các băng phổ ảnh gốc nhằm để tăng cường độ chính xác của các phép phân loại, hoặc tăng độ tách biệt các đối tượng mà ta cần phân biệt trên tư liệu ảnh vệ tinh.
2) Cơ sở vật lý của chỉ số thực vật
Hiện nay, có rất nhiều chỉ số thực vật trong các tài liệu về viễn thám. Đó là kết quả của các nghiên cứu có mục đích khác nhau với các công thức tính khác nhau rất phức tạp được xây dựng qua thực nghiệm. Tuy nhiên, mọi cách tính đều dựa vào các đặc tính phổ của thực vật, vào phương thức thu nhận các dải phổ của bộ cảm trên vệ tinh và tính đến đến ảnh hưởng của khí quyển đến quá trình thu nhận ảnh của vệ tinh. Về cơ bản, các công thức tính chỉ số thực vật đều dựa vào đặc trưng phổ của thực vật ở dải sóng màu đỏ và dải cận hồng ngoại như ta thấy trên hình 2.1. Như chúng ta đã biết, thực vật phản xạ yếu trong dải sóng màu lam. Vì vậy, người ta không dùng băng phổ ảnh này để tính chỉ số thực vật. Trong khi đó, phản xạ của thực vật trong dải sóng màu lục lại mạnh hơn rất nhiều và tạo nên khả năng tách biệt thực vật.
Tuy nhiên, băng phổ ảnh thuộc dải sóng này cũng ít khi được dùng để tính chỉ số thực vật do ảnh hưởng của khí quyển ở dải sóng này là khá lớn.
Các băng phổ ảnh ở dải sóng màu đỏ và cận hồng ngoại mới là các băng phổ được sử dụng để tính chỉ số thực vật. Tại các dải sóng này, bức xạ ít chịu ảnh hưởng của điều kiện khí quyển, dải sóng màu đỏ trùng với vùng hấp thụ mạnh. Ngược lại, dải cận hồng ngoại lại phản xạ rất mạnh. Nhờ sự khác biệt về tính chất phản xạ này, mà dải sóng màu đỏ và cận hồng ngoại cho phép nâng cao đáng kể khả năng tách biệt thực vật.
Một đối tượng quan trọng liên quan đến thực vật ta có thể dùng đồ thị đất làm đường cơ sở để đối chiếu, biến đổi các chỉ số thực vật. Đặc biệt, một khi độ ẩm của đất trở thay đổi và thành một yếu tố ảnh hướng đến chỉ số thực vật. Giá trị xám độ phản ảnh phản xạ của đất giảm dần khi độ ẩm hoặc hàm lượng hữu cơ trong đất tăng lên và ứng với các pixel nằm ở sát với gốc hệ toạ độ phổ. Góc dốc của đường đồ thị đất phụ thuộc chủ yếu vào các điều kiện khí quyển lúc vệ tinh thu ảnh,
3) Phân loại các chỉ số thực vật
Chỉ số thực vật gồm có nhiều loại khác nhau, nhưng đều có chung bản chất là làm nổi rõ thông tin về thực vật dựa vào quan hệ phản xạ phổ giữa các kênh, Và có thể chia theo 4 nhóm sau (Rondeaux và nnk,, 1996):
- Chỉ số thực vật không hiệu chỉnh ảnh hưởng của đất - Chỉ số thực vật có hiệu chỉnh ảnh hưởng của đất
- Chỉ số thực vật có hiệu chỉnh ảnh hưởng của khí quyển
- Chỉ số thực vật có hiệu chỉnh cả ảnh hưởng của khí quyển lẫn ảnh hưởng của đất
Việc tính toán hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển chỉ nên làm khi nào cần so sánh các chỉ số của nhiều thời điểm khác nhau. Trong đó, việc hiệu chỉnh ảnh hưởng của đất giúp ta có thể tách các tín hiệu do thực vật tạo ra một cách chính xác hơn nữa.Theo Bannari và nnk (1999) đã tóm tắt một số chỉ số thực vật thường hay được sử dụng trong các nghiên cứu hiện nay trong bảng 3.5 dưới đây
Bảng 3.5: Một số chỉ số thực vật hay dùng