Phân loại có chọn mẫu là phương pháp phân loại ảnh số dựa trên các pixel mẫu đã được chọn sẵn bởi người thực hiện công tác phân loại. Bằng cách chọn mẫu người phân loại đã chỉ ra giúp phần mềm xác định những pixel có cùng một số đặc trưng đối tượng về phổ phản xạ, từ đó gộp những đối tượng có chung đặc điểm về thành một lớp.
Để phân loại theo phương pháp này chúng ta bắt buộc phải xác định xem sẽ phân làm mấy loại đất từ đó đi chọn mẫu cho các loại đất đó, việc này có thể được tiến hành ngay trên ảnh hoặc tiến hành ngoài thực địa, để hạn chế sai số, đảm bảo khách quan chính xác thì chúng ta phải đi thực địa để lấy mẫu là tốt nhất.
Phương pháp lấy mẫu: Chúng ta phải sử dụng GPS có độ chính xác cao tiến hành bấm điểm khoanh vùng các khu vực được chọn làm mẫu. Sau đó dùng phần mềm Mapinfo hiển thị điểm, nối điểm và chuyển sang định dạng vector để chồng các mẫu lấy được lên ảnh. Sau khi đã chồng các mẫu lấy được lên ảnh (giống như chồng lớp ranh giới lên ảnh, đã trình bày ở phần nắn ảnh) thì trên cửa sổ hiển thị ảnh ta tiến hành chọn mẫu.
Trong giới hạn đề tài xin trình bày phương pháp phân loại có chọn mẫu sử dụng thuật toán Maximum Likelihood vì nó đạt độ chính xác hơn so với cách phân loại không chọn mẫu. Phương pháp này bao gồm hai giai đoạn cụ thể là chọn mẫu phân loại và tiến hành phân loại.
4.2.5.1. Chọn mẫu phân loại
Để làm việc này, trên cửa sổ hiển thị ảnh chọn Tool/Region Of Interest/ROI Tool… sẽ xuất hiện hộp thoại ROI Tool cho ta chọn mẫu. Đầu tiên ta phải chọn nơi
lấy mẫu là trên cửa sổ hiển thị ảnh, trên cửa sổ Scroll hay trên cửa sổ Zoom. Để chính xác thì nên chọn Zoom. Sau đó ta dùng chuột trái để khoanh các vùng mẫu và kích chuột phải để đóng vùng, mỗi loại đất ta có thể chọn nhiều mẫu và đặt tên cho mẫu ngay tại khung này, chọn xong một mẫu ta bấm New Region để chọn mẫu tiếp theo, mẫu nào chọn không vừa ý ta có thể xóa ngay bằng nút Delete trên hộp thoại.
Loại đất Mẫu trên ảnh Ảnh thực địa Đất công trình Đất lúa Đất rừng cây Đất trống Đất mặt nước Đất mặt nước chuyên dùng.
Hình 32. Kết quả chọn vùng mẫu
Với các mẫu đã chọn, ENVI còn cung cấp cho chúng ta một tiện ích rất hữu hiệu đó là tính toán sự khác biệt giữa các mẫu, tức là đánh giá độ chính xác các mẫu được chọn. Để chọn chức năng này ta làm như sau: Từ hộp thoại ROI Tool chọn
Option\Computer ROI Separability. Khi đó trên ảnh sẽ xuất hiện hộp thoại Select
Input File for ROI Separability, chọn ảnh tương ứng và nhấn OK để chấp nhận. Trên màn hình xuất hiện tiếp hộp thoại ROI Separability Calculation, chọn tất cả các mẫu cần tính toán sự khác biệt và nhấn OK để thực hiện.
Kết quả tính toán sẽ xuất hiện trên màn hình trong hộp thoại ROI Separability
Quan sát các giá trị trong hộp thoại này ta thấy mỗi mẫu phân loại sẽ được so sánh lần lượt với các mẫu còn lại. Cặp giá trị thể hiện sự khác biệt, được đặt trong dấu ngoặc đơn sau các mẫu. Với ý nghĩa như sau:
- Nếu cặp giá trị này nằm trong khoảng 1.9 đến 2.0 chứng tỏ các mẫu được chọn có sự khác biệt tốt.
- Nếu cặp giá trị này nằm trong khoảng từ 1.0 đến 1.9 thì nên chọn lại sao mẫu đó có sự khác biệt tốt hơn.
- Nếu có giá trị nhỏ hơn 1 ta nên gộp hai mẫu đó lại với nhau để tránh hiện tượng phân loại nhầm lẫn.
Sau khi chọn xong hết tất cả các vùng mẫu thì trên hộp thoại ROI Tool vào File/Save ROIs… để lưu kết quả chọn mẫu vừa tiến hành.
4.2.5.2. Tiến hành phân loại
Để tiến hành phân loại với các mẫu đã chọn ta làm như sau: Từ thanh công cụ chính của ENVI chọn Classification\Supervised và chọn phương pháp phân loại phù hợp.
Hình 35. Chọn thuật toán phân loại