- Phương pháp thống kê: là phương pháp nhằm tổng hợp, thống kê số liệu từ kết quả ựiều tra và nghiên cứu bằng phần mềm Excel.
i/ Khai thác và sử dụng vốn ựầu tư xây dựng cơ bản
4.2.2 Các bước xử lý ảnh, kết quả ựạt ựược
4.2.2.1 Hiệu chỉnh hình học tư liệu ảnh
Ảnh tồn sắc ựã ựược trung tâm viễn thám quốc gia phối mầu và nắn hiệu chỉnh về hệ tọa ựộ VN2000 nên ở ựây chúng tơi chỉ sử dụng ảnh ựể xây dựng các cơng việc tiếp theo.
4.2.2.2 Cắt chọn khu vực nghiên cứu
Sử dụng ảnh vệ tinh ựã ựược hiệu chỉnh hình học năm 2004 và 2009, ranh giới hành chắnh huyện Ea Súp theo bản ựồ hiện trạng sử dụng ựất năm 2005 chúng tơi cắt ảnh trong tồn bộ phạm vi ranh giới bằng phần mềm EnVi. Tồn bộ ranh giới huyện Ea Súp ựược thể hiện trên hình 4.4, 4.5
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 79
Hình 4.4: Khu vực huyện Ea Súp trên Ảnh Vệ tinh năm 2004
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 80
4.2.2.3 Giải ựốn ảnh vệ tinh
để phân loại cĩ giám ựịnh các ựối tượng cần phải tiến hành: - Bước 1 : Chọn vùng mẫu
- Bước 2 : Tắnh tốn chỉ số thống kê số liệu các vùng mẫu
- Bước 3 : Phân loại các ựối tượng theo thuật tốn xác xuất cực ựại.
Bước 1: Chọn vùng mẫu
* Chọn vùng mẫu
để chọn vùng mẫu phục vụ phân loại các ựối tượng phải dựa vào số liệu ựiều tra thực ựịa và việc chọn mẫu giám ựịnh phải thoả mãn một số các yêu cầu như sau:
- Mẫu giám ựịnh phải ựủ lớn và khơng ựược nằm gần ranh giới giữa các ựối tượng.
- Mẫu giám ựịnh cần phải vừa ựủ và nên phân bố ựều trên khu vực cũng như phân bố ựều trên các ựối tượng phân loại ựể ựảm bảo tắnh ựặc trưng cho ựối tượng phân loại..
để phục vụ cho việc xây dựng tệp dữ liệu mẫu, chúng tơi tiến hành xác ựịnh các loại hình sử dụng ựất, căn cứ vào thảm thực vật rừng của huyện Ea Súp, căn cứ vào mục ựắch của ựề tài, và ựộ phân giải của ảnh, những ựặc trưng của ảnh ựối với các ựối tượng sử dụng ựấtẦ, sau khi thảo luận cùng nhĩm nghiên cứu chúng tơi ựưa ra 8 loại hình sử dụng ựất trong bảng 4.2
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 81
Bảng 4.2 Các loại hình sử dụng ựất huyện Ea Súp
Mã Ký hiệu Loại hình sử dụng ựất Mơ tả
1 ONT đất dân cư Khu vực dân cư
2 AO đất Ao hồ Khu vực Ao, hồ, sơng suối
3 LUC đất trồng lúa Khu vực trồng lúa bao gồm cả
lúa cạn và lúa nước
4 KHA đất khác Khu vực cĩ các loại ựất khác
5 DCS đất trống đất ựang bị bỏ hoang
6 CB Cây bụi, cỏ Chủ yếu là cây bụi cĩ xen cây
gỗ rải rác và cây cỏ.
7 KHO Rừng khộp Rừng gỗ lá rộng rụng lá, ựộ tàn
che 5% - 40%
8 TXTB Rừng trung bình Cây gỗ lá rộng thường xanh,
nửa rụng lá, ựộ tàn che 50% - 70%
9 TXG Rừng giàu Cây gỗ lá rộng thường xanh, ựộ
tàn che >70%
Các loại hình sử dụng ựất huyện Ea Súp ựược chụp ảnh thực ựịa theo kết quả từ hình 4.6 ựến hình 4.13.
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 82
Hình 4.6 đất khu dân cư (đường Lạc Long Quân TT Ea Súp)
Hình 4.7 đất Ao. Hồ (Hồ Ea Súp Thượng)
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 83
Hình 4.9 Cây bụi, cỏ (xã Ia Rvê)
Hình 4.10 Rừng khộp (xã Ia Lốp)
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 84
Hình 4.12 Rừng kắn (xã Cư MỖlan)
Hình 4.13 đất chưa sử dụng (xã Ea Bung)
* Xây dựng tệp mẫu các hình thái sử dụng ựất.
Quá trình xây dựng tệp mẫu cho ảnh vệ tinh ựược thực hiện dựa vào các loại bản ựồ ựã thu thập ựược cùng với việc ựi thực ựịa với sự trợ giúp của GPS cầm tay. Sau khi cài ựặt các thơng số hệ toạ ựộ cho GPS cầm tay, chúng tơi tiến hành ựi thực ựịa cho tất cả các loại hình sử dụng ựất nĩi trên, các khoảnh ựất ựược chọn là những loại hình rừng ựặc trưng nhất, phân biệt rõ ràng nhất, nĩ khơng nằm gần ranh với các loại hình khác. Kết thúc quá trình ựi thực ựịa tồn bộ số liệu ựược chuyển vào máy tắnh và hiển thị trên nền ảnh
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 85
vệ tinh, dựa vào các thơng tin thực ựịa, ảnh chụp chúng tơi xác ựịnh ựược bộ mẫu các ựối tượng trong vùng nghiên cứu của ảnh vệ tinh năm 2004 và 2009. được thể hiện trên bảng 4.3
Bảng 4.3 Các mẫu ảnh vệ tinh
Mã Ký hiệu Ảnh năm 2004 Ảnh năm 2009
1 ONT
2 AO
3 LUC
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 86 5 CB 6 KHO 7 TXTB 8 TXG 9 KHA
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 87
Bước 2 : Tắnh tốn chỉ số thống kê số liệu các vùng mẫu
Mỗi lần xây dựng tệp dữ liệu mẫu, chúng ta cần ựánh giá, khẳng ựịnh tắnh chắnh xác của mẫu các loại ựất. Dựa vào ựặc tắnh phản xạ phổ của các ựối tượng tự nhiên, chúng ta ựánh giá ựộ tin cậy của tệp mẫu theo hai phương pháp xây dựng ma trận nhầm lẫn.
Ma trận nhầm lẫn ựược xây dựng dựa vào số lượng pixel lấy mẫu các loại ựất và số lượng pixel ựúng các loại ựất sau phân loại. Kết quả xây dựng ma trận nhầm lẫn biểu diễn ở bảng 4.4 và bảng 4.5.
Bảng 4.4: độ chắnh xác kết quả phân loại tệp mẫu năm 2004
đVT:pixel
DCX Phân Phân
Loại ựất ONT AO LUC DCS CB KHO TXTB TXG KHA Hàng
Loại ONT 145 3 12 160 90,63 AO 202 8 210 96,19 LUC 222 1 9 2 234 94,87 DCS 3 1 348 4 4 360 96,67 CB 9 4 506 3 522 96,93 KHO 3 3 650 18 6 680 95,59 TXTB 18 199 10 1 228 87,28 TXG 10 289 299 96,66 KHA 12 8 4 1 647 672 96,28 Cột 160 210 235 360 522 673 228 305 672 3365 đCXSD 90,63 96,19 94,47 96,67 96,93 96,58 87,28 94,75 96,28
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 88
Bảng 4.5: độ chắnh xác kết quả phân loại tệp mẫu năm 2009
đVT:pixel
DCX Phân Phân
Loại ựất ONT AO LUC DCS CB KHO TXTB TXG KHA Hàng
Loại ONT 315 2 8 325 96,92 AO 247 5 252 98,02 LUC 231 1 5 3 240 96,25 DCS 2 1 292 6 7 308 94,81 CB 5 6 336 9 4 360 93,33 KHO 3 9 253 6 2 273 92,67 TXTB 4 6 382 5 3 400 95,50 TXG 5 253 2 260 97,31 KHA 8 5 7 3 2 605 630 96,03 Cột 325 252 240 308 360 271 400 262 630 3048 đCXSD 96,92 98,02 96,25 94,81 93,33 93,36 95,50 96,56 96,03
độ chắnh xác phân loại ảnh năm 2009 là: 2914/3048*100 = 95,60%
- Tổng hàng: Là số pixel của các ựối tượng cĩ trong tệp mẫu dùng ựể phân loại
- Ơ chữ ựậm (ựường chéo là số pixel phân loại ựúng tương ứng của các ựối tượng. Các ơ cịn lại là số pixel phân loại nhầm lẫn xang các loại ựối tượng khác
- độ chắnh xác phân loại (%): Là tỷ số giữa pixel phân loại ựúng với số pixel của loại ựất tương ứng trong tệp mẫu.
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 89
(độ chắnh xác phân loại = Số pixel phân loại ựúng/ tổng hàng x100%) - Tổng cột: Là tổng số pixel của các loại thảm rừng sau phân loại
- độ chắnh xác sử dụng (%) là tỷ số giữa pixel phân loại ựúng với số pixel các loại ựất tương ứng sau trong phân loại.
(độ chắnh xác sử dụng = Số pixel phân loại ựúng/ tổng cột x100%)
- độ chắnh xác phân loại tệp mẫu(%): Là tỷ số giữa tổng số pixel phân loại ựúngvới tổng số pixel trong tệp mẫu.
Bước 3 : Phân loại các ựối tượng theo thuật tốn xác xuất cực ựại
để phân loại cĩ giám ựịnh các ựối tượng chúng tơi sử dụng thuật tốn xác xuất cực ựại. Trên quan ựiểm của lý thuyết xác xuất thì phương pháp này cĩ nhiều ưu ựiểm và nĩ thường ựược sử dụng trong xử lý ảnh viễn thám ựể phân loại các ựối tượng cho các khu vực cĩ thảm thực vật ắt cĩ sự ựồng nhất như rừng ở Việt Nam. Nguyên lý của nĩ là : Mỗi pixel ựược tắnh xác xuất thuộc vào một lớp nào ựĩ và nĩ chỉ ựược gán vào lớp mà xác xuất thuộc vào lớp ựĩ là lớn nhất. Trên hình 4.14 và 4.15 là kết quả ảnh phân loại năm 2004 và năm 2009.
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 90
Hình 4.14: Ảnh phân loại năm 2004
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 91
+ Kiểm chứng thực ựịa và ựánh giá kết quả phân loại
để ựánh giá ựộ chắnh xác ảnh phân loại từ ngày 15 ựến ngày 25 tháng 9 năm 2009 chúng tơi ựã tiến hành ựiều tra thực ựịa ựể kiểm chứng ảnh. Do ựất ựai cĩ biến ựộng lớn từ năm 2004 ựến năm 2009 nên chúng tơi chỉ ựiều tra thực ựịa với ảnh ựược phân loại năm 2009 với yêu cầu mẫu kiểm chứng cũng phải phân bố ựều trên khu vực cho các ựối tượng và nằm ngồi vị trắ mẫu giám ựịnh ựã phục vụ quá trình phân loại trước ựây.
Kết quả kiểm chứng ảnh phân loại ựược thể hiện trên bảng thống kê về toạ ựộ của các ựiểm kiểm chứng thực ựịa tương ứng với mẫu ảnh sau phân loại và kết quả kiểm chứng ựược thể hiện trên bảng 4.6:
Bảng 4.6:Toạ ựộ các ựiểm kiểm chứng và kết quả trùng khớp
STT Tọa ựộ X Tọa ựộ Y Mẫu kiểm chứng Mẫu ảnh phân loại Ghi chú 1 411160 1475600 Rừng khộp Rừng khộp Trùng khớp 2 418857 1475740 Rừng khộp Rừng khộp , , 3 425294 1476161 Rừng TXTB Rừng khộp Khơng trùng 4 433183 1475944 Rừng TXTB Rừng TXTB Trùng khớp 5 410394 1469624 đất Lúa đất Lúa , , 6 418584 1467784 đất khác đất khác , , 7 427426 1468797 đất hoang đất hoang , , 8 435620 1469656 Rừng TXTB Rừng khộp Khơng trùng 9 445672 1469469 Rừng TXTB Rừng TXTB Trùng khớp 10 402369 1463038 đất ở đất ở , , 11 417169 1462648 đất khác đất khác , , 12 423901 1462176 Cỏ Cỏ , ,
13 432748 1462050 Cây bụi Cây bụi , ,
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 92 STT Tọa ựộ X Tọa ựộ Y Mẫu kiểm chứng Mẫu ảnh phân loại Ghi chú 15 398798 1457960 Rừng TXTB Rừng TXTB , , 16 404153 1457801 đất ở đất ở , , 17 409201 1457927 Rừng khộp Rừng khộp , , 18 417935 1459224 Rừng khộp Rừng khộp , , 19 424454 1458474 đất lúa đất lúa , , 20 427498 1458546 đất lúa đất lúa , ,
21 438183 1456711 Cây bụi Cây bụi , ,
22 403255 1449908 Rừng giàu Rừng giàu , , 23 420868 1446811 Rừng khộp Rừng khộp , , 24 429213 1448302 đất ở đất ở , , 25 436734 1448783 đất hoang đất hoang , , 26 444172 1447478 Rừng TXTB Rừng TXTB , , 27 417133 1442547 Rừng giàu Rừng khộp Khơng trùng 28 424105 1442805 Rừng khộp Rừng khộp Trùng khớp
29 431112 1442287 Rừng khộp Cây bụi Khơng trùng
30 438206 1443149 Rừng TXTB Rừng TXTB Trùng khớp 31 444256 1443271 Rừng TXTB Rừng TXTB , , 32 433507 1444839 Hồ Hồ , , 33 438236 1441024 Hồ Hồ , , 34 429601 1445188 Suối Suối , , 35 427657 1438874 đất khác đất khác , , 36 432501 1438354 Rừng khộp Rừng khộp , , 37 437994 1438283 Rừng khộp Rừng khộp , , 38 434021 1435334 Rừng khộp Rừng khộp , , 39 442799 1440843 Rừng kắn Rừng kắn , ,
Trường đại học Nơng nghiệp Hà Nội Ờ Luận văn thạc sĩ nơng nghiệp ... 93
Qua bảng trên ta thấy, tổng số ựiểm kiểm chứng là 40 Kết quả các ựiểm trùng khớp là: 35
Các ựiểm khơng trùng khớp là: 5
để ựánh giá mức ựộ tin cậy của kết quả trùng khớp, chúng tơi sử dụng cơng thức 4.1; 4.2; 4.3 (ựã trình bày ở phần phương pháp nghiên cứu).Kết quả thu nhận ựược:
P(0, 802 ≤ Pt ≤ 0, 948) = 0, 95
Vậy cĩ thể tin tới mức 95% rằng tỷ lệ trùng khớp các ơ mẫu rút ngẫu nhiên trong một tổng thể thống nhất sẽ nằm trong khoảng từ 0,802 ựến 0,948.