Phần 4 Kết quả nghiên cứu
4.3. Xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2014 và năm 2017 huyện Thạch
4.3.3. Xây dựng tệp mẫu các loại sử dụng đất
Từ bản đồ hiện trạng sử dụng đất, số liệu điều tra thực địa và bảng mẫu giải đoán ta tiến hành chọn mẫu phân loại bằng cách khoanh vẽ trực tiếp lên trên ảnh cần phân loại.
Đây là bước quan trọng trong quá trình giải đoán ảnh. Các mẫu được lựa chọn phải đặc trưng cho từng loại sử dụng đất. Việc lựa chọn vùng mẫu sẽ lặp cho đến khi tệp mẫu được chọn đạt độ chính xác.
Mỗi một tệp mẫu ở đây được kiểm tra bằng thực địa và được đánh dấu khoanh vị trí trên ảnh vệ tinh Landsat 8 đồng thời tại mỗi điểm đặc trưng này được chụp một ảnh cảnh quan nhằm mô tả đặc điểm mẫu ảnh trên thực tế và các dấu hiệu giải đoán trên ảnh cho từng loại hình sử dụng đất. Trong các dấu hiệu giải đoán ảnh, màu sắc có ý nghĩa rất quan trọng. Song cùng một đối tượng trong những điều kiện chụp ảnh (chiếu sáng) và xử lý khác nhau có hình ảnh chênh nhau về sắc màu. Vì vậy, mô tả màu sắc của các đối tượng lớp phủ/sử dụng đất trên ảnh chỉ là tương đối, chỉ có tính chất định hướng về gam mầu. Diện mạo hình ảnh cho phép dễ dàng xác định nhiều đối tượng.
Qua khảo sát thực địa tôi đã xác định được 10 loại sử dụng đất chính trên địa bàn huyện Thạch Thành, chi tiết tại bảng 4.3.
Bảng 4.3. Mô tả các loại sử dụng đất
TT Loại sử dụng đất Mô tả
1 Đất trồng lúa Đất trồng lúa nước, đất trồng lúa nước còn lại
2 Đất trồng màu Đất trồng ngô, khoai, sắn, …
3 Đất trồng rau Đất trồng rau cải, rau muống, hành, …
4 Đất trồng cây lâu năm Đất trồng đất trồng chuối, đất trồng cam, bưởi, cao su…
5 Đất lâm nghiệp Đất rừng đặc dụng, rừng phòng hộ, rừng sản xuất
6 Đất ở, đất công trình xây dựng Đất ở nông thôn, đất ở đô thị, đất trụ sơ cơ quan và các công trình xây dựng khác 7 Đất khu công nghiệp Đất xây dựng khu công nghiệp
8 Đất nuôi trồng thủy sản Đất có mặt nước, ao, hồ nuôi trồng thủy sản
9 Đất sông Đất sông, suối, … 10 Đất chưa sử dụng Đất chưa sử dụng
Kết quả của xây dựng tệp mẫu đã tiến hành lựa chọn được 100 mẫu trong đó bao gồm: Đất trồng lúa 16 mẫu; đất trồng màu 08 mẫu; đất trồng rau 08 mẫu; đất trồng cây lâu năm 11 mẫu; đất lâm nghiệp 16 mẫu; đất ở, đất công trình xây dựng 16 mẫu; đất khu công nghiệp 02 mẫu; đất nuôi trồng thủy sản 07 mẫu; đất sông 07 mẫu; đất chưa sử dụng 09 mẫu. Chi tiết các điểm lấy mẫu tại Phụ lục 1.
Sau khi lựa chọn xong tệp mẫu chúng ta cần đánh giá để khẳng định độ chính xác của các mẫu phân loại. Dựa vào đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng được chọn trong tệp mẫu tiến hành tính toán sự khác biệt giữa các mẫu phân loại theo phương pháp phân tích Separability.
Bảng 4.4. Giá trị khác biệt phổ giữa các mẫu phân loại ảnh năm 2017
Loại sử dụng đất (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) Đất trồng lúa (1) - 1,89 1,82 1,98 1,99 2 2 1,98 1,99 1,92 Đất trồng màu (2) - 0,34 1,96 1,98 1,98 2 1,98 1,98 1,97 Đất trồng rau (3) - 1,97 1,99 1,98 2 1,98 1,99 1,96 Đất trồng cây lâu năm
(4) - 1,89 1,92 1,98 1,99 1,98 2 Đất lâm nghiệp (5) - 1,98 2 1,99 1,98 0,55 Đất ở, đất công trình
xây dựng (6) - 0,95 2 2 1,97 Đất khu công nghiệp (7) - 2 2 1,97 Đất nuôi trồng thủy sản
(8) - 0,46 2 Đất sông (9) - 2 Đất chưa sử dụng (10) -
Trong phương pháp phân tích Separability, chương trình sẽ tính toán giá trị khoảng cách phổ trung bình của các tín hiệu giữa các loại đất trong tệp mẫu dùng để phân loại ảnh. Nếu JM = 0 nghĩa là hai loại đất tương ứng có tín hiệu hoàn toàn giống nhau, chương trình sẽ không thể phân biệt được hai loại đất đó. Nếu độ lệch JM < 1 thì hai mẫu gần giống nhau nên gộp mẫu lại để tránh nhầm lẫn. Nếu độ lệch 1 ≤ JM < 1,9, chúng ta có thể sử dụng tệp mẫu để phân loại ảnh, tuy nhiên vẫn có sự nhầm lẫm. Nếu 1,9 ≤ JM ≤ 2,0 sự phân biệt các loại đất tốt không có sự nhầm lẫn. Vì vậy, khi xây dựng tệp mẫu dùng để phân loại, cần phân tích Separability để kiểm tra lại mức độ nhầm lẫn giữa các loại đất trong tệp mẫu.
Qua bảng 4.3 ta nhận thấy sự khác biệt giữa các mẫu đất trồng lúa, đất trồng cây lâu năm, đất lâm nghiệp, đất nuôi trồng thủy sản so với các mẫu còn lại lớn do vậy chấp nhận tập mẫu này để phân loại. Các mẫu có cặp giá trị nhỏ hơn 1 chứng tỏ hai mẫu gần giống nhau nên gộp lại thành một lớp chung, cụ thể như sau:
+ Nhóm đất trồng màu, trồng rau gộp thành loại đất trồng cây hàng năm khác. + Nhóm đất ở, đất công trình xây dựng, đất khu công nghiệp gộp thành loại đất xây dựng.
+ Nhóm đất lâm nghiệp, đất chưa sử dụng gộp thành loại đất lâm nghiệp. + Nhóm đất nuôi trồng thủy sản, đất sông, suối gộp thành loại đất mặt nước. Từ kết quả phân tích ảnh, kết quả khảo sát thực địa và đánh giá độ chính xác của các tệp mẫu đã xây dựng được bộ tệp mẫu phân loại ảnh cho 6 loại sử dụng đất như sau:
Bảng 4.5. Mẫu giải đoán ảnh vệ tinh S S TT Loại sử dụng đất Mẫu ảnh năm 2014 Mẫu ảnh năm 2017 Ảnh thực địa năm 2017 1 1 Đất trồng lúa 2 2 Đất trồng cây hàng năm khác 3 3 Đất trồng cây lâu năm 4 4 Đất lâm nghiệp 6 5 Đất mặt nước 5 6 Đất xây dựng 4.3.4. Phân loại ảnh
Ảnh vệ tinh năm 2014 và năm 2017 được phân loại độc lập với nhau. Có nhiều phương pháp phân loại ảnh khác nhau, tuy nhiên trong đề tài này tôi sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định theo thuật toán xác suất cực đại (Maximum Likelihood). Thực chất quá trình này là nhằm chiết tách thông tin định tính và định lượng từ ảnh viễn thám để chuyển các giá trị xám độ của mỗi một pixel trên ảnh về từng nhóm mẫu mà người giải đoán đã lựa chọn có xác suất giống vùng mẫu nhất.
Hình 4.11. Minh họa kết quả phân loại có kiểm định
Ảnh sau khi phân loại thu được kết quả như sau:
Hình 4.12. Kết quả phân loại ảnh năm 2014 và 20174.3.5. Đánh giá độ chính xác phân loại ảnh 4.3.5. Đánh giá độ chính xác phân loại ảnh
Để đánh giá độ chính xác bản đồ, tiến hành kiểm tra thực địa với sự trợ giúp của GPS cầm tay. Do bản đồ được giải đoán từ ảnh chụp vệ tinh luôn chính xác về mặt hình dáng thửa đất, vì vậy chỉ kiểm tra đối soát các loại đất từ bản đồ giải đoán với bản đồ có sẵn và thực địa. Vị trí các điểm kiểm tra được xác định trước, ở những nơi không có biến động về sử dụng đất và nghi ngờ sai loại đất.
Độ chính xác phân loại ảnh không những phụ thuộc vào độ chính xác các vùng mẫu mà còn phụ thuộc vào mật độ và sự phân bố các ô mẫu. Độ chính xác của các mẫu giám định và của ảnh phân loại được thể hiện bằng ma trận sai số. Ma trận này thể hiện sai số nhầm lẫn sang lớp khác (được thể hiện theo hàng) và sai số do bỏ sót của lớp mẫu (được thể hiện theo cột). Do vậy để đánh giá hai nguồn sai số này có hai độ chính xác phân loại tương ứng: Độ chính xác phân loại có tính đến sai số nhầm lẫn (do sai số nhầm lẫn gây nên) và độ chính xác phân loại có tính đến sai số bỏ sót (do sai số bỏ sót gây nên). Độ chính xác phân loại được tính bằng tổng số pixel phân loại đúng trên tổng số pixel của toàn bộ mẫu.
Để đánh giá tính chất của các sai sót phạm phải trong quá trình phân loại người ta dựa vào chỉ số Kappa (κ), chỉ số này nằm trong phạm vi từ 0 đến 1 và biểu thị sự giảm theo tỷ lệ về sai số được thực hiện bằng một yếu tố phân loại hoàn toàn ngẫu nhiên.
Việc điều tra thực địa cho phép điền vào trong ma trận sai số thông tin tại các điểm kiểm tra mà tại đó công tác giải đoán cho kết quả đúng hoặc sai.
Hình 4.13. Ảnh thực địa
Quá trình kiểm tra thực tế ngoài thực địa tại 100 điểm, tọa độ chi tiết tại phụ lục 2.
Hình 4.14. Sơ đồ các điểm kiểm tra kết quả giải đoán ảnh
Bảng 4.6. Đánh giá độ chính xác phân loại ảnh 2014 Loại đất (1) (2) (3) (4) (5) (6) Loại đất (1) (2) (3) (4) (5) (6) Tổng hàng (điểm) DCX nhầm lẫn (%) Đất trồng lúa (1) 18 1 2 21 85,71 Đất trồng cây hàng năm khác (2) 1 17 1 1 20 85,00 Đất trồng cây lâu năm
(3) 15 1 2 18 83,33 Đất lâm nghiệp (4) 1 12 1 14 85,71 Đất mặt nước (5) 1 7 8 87,50 Đất xây dựng (6) 1 1 17 19 89,47 Tổng cột (điểm) 20 18 18 15 9 20 100 Độ chính xác bỏ xót (%) 90,00 94,44 83,33 80,00 77,78 85,00 Độ chính xác phân loại 86/100 86,00 Kappa 0,83
Bảng 4.7. Đánh giá độ chính xác phân loại ảnh 2017
Loại đất (1) (2) (3) (4) (5) (6) Tổng hàng (điểm) DCX nhầm lẫn (%) Đất trồng lúa (1) 19 1 1 21 90,48 Đất trồng cây hàng năm khác (2) 1 18 1 20 90,00 Đất trồng cây lâu năm (3) 17 1 18 94,44 Đất lâm nghiệp (4) 1 13 14 92,86 Đất mặt nước (5) 1 7 8 87,50 Đất xây dựng (6) 1 1 17 19 89,47 Tổng cột (điểm) 21 19 20 14 8 18 100 Độ chính xác bỏ xót (%) 90,48 94,74 85,00 92,86 87,50 94,44 Độ chính xác phân loại 91/100 91,00 Kappa 0,89
Trong bảng 4.6 và 4.7 các số liệu trên đường chéo in đậm là số điểm phân loại đúng tương ứng của các loại đất, các số còn lại trong các hàng là số điểm phân loại nhầm sang loại đất khác. Tổng hàng là tổng số điểm phân loại đúng và số điểm phân loại nhầm của các loại đất có trong tệp mẫu. Tổng cột là tổng số pixel từng loại đất sau phân loại bao gồm số điểm phân loại đúng và số điểm bỏ sót.
Sai số nhầm lẫn khi phân loại bằng tỷ số giữa số điểm phân loại nhầm sang các loại đất khác và tổng số điểm có trong tệp mẫu.
Sai số bỏ sót khi phân loại bằng tỷ số giữa số điểm bỏ sót do sự phân loại nhầm lẫn từ các loại đất khác và tổng số điểm của loại đất sau phân loại.
Độ chính xác phân loại có tính đến sai số nhầm lẫn bằng tỷ số giữa số điểm phân loại đúng và tổng số điểm của mẫu.
Độ chính xác phân loại có tính đến sai số bỏ sót bằng tỷ số giữa số điểm phân loại đúng và tổng số điểm của loại đất tương ứng sau phân loại.
Độ chính xác phân loại bằng tỷ lệ % tổng số điểm phân loại đúng trên tổng số điểm có trong tập mẫu.
Độ chính xác phân loại của ảnh năm 2014 là 86,00%, chỉ số Kappa bằng 0,83. Kết quả phân loại ảnh năm 2017 có độ chính xác là 91,00% với chỉ số Kappa bằng 0,89. Như vậy bản đồ thành lập sau khi phân loại của cả hai thời điểm năm 2014 và năm 2017 đều đạt độ chính xác cao.
Qua bảng kết quả phân tích độ chính xác phân loại ảnh với đất lúa, đất cây lâu năm là không cao. Nhiều khu vực đất xây dựng nhận dạng nhầm thành cây lâu năm, nguyên nhân là do khu dân cư nông thôn là sự xen kẽ giữa nhà ở và vườn. Bên cạnh đó do một số khu vực trồng lúa bị ngập nước vì vậy nên bị nhầm lẫn sang đất nuôi trồng thủy sản.
4.3.6. Biên tập bản đồ hiện trạng sử dụng đất
Bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2014 và năm 2017 được xây dựng từ kết quả giải đoán ảnh vệ tinh. Ảnh sau khi giải đoán được biên tập theo quy định của Thông tư số 28/2014/TT-BTNMT ngày 02 tháng 6 năm 2014 của Bộ Tài nguyên và Môi trường về thống kê, kiểm kê đất đai và lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất.
Từ kết quả phân loại ảnh độc lập qua hai thời kỳ sau khi thực hiện phương pháp lọc để loại bỏ các pixel rời rạc sẽ được chuyển đổi sang định dạng vectơ, đồng thời sử dụng phần mềm ArcGIS để tiến hành biên tập bản đồ và thống kê diện tích các loại đất. Kết quả cụ thể như sau:
Bảng 4.8. Thống kê diện tích các loại đất năm 2014 và 2017 theo kết quả giải đoán ảnh vệ tinh
STT Loại đất Năm 2014 Năm 2017 Diện tích (ha) Cơ cấu (%) Diện tích (ha) Cơ cấu (%) Tổng diện tích tự nhiên 55.921,72 100,00 55.921,72 100,00 1 Đất trồng lúa 6.308,11 11,28 6.300,27 11,27 2 Đất trồng cây hàng năm khác 7.019,23 12,55 6.964,87 12,45 3 Đất trồng cây lâu năm 4.301,29 7,69 4.308,88 7,71 4 Đất lâm nghiệp 29.801,77 53,29 29.786,01 53,26 5 Đất mặt nước 1.754,68 3,14 1.768,60 3,16 6 Đất xây dựng 6.736,64 12,05 6.793,09 12,15
Qua bảng trên cho thấy, năm 2014 tổng diện tích tự nhiên của huyện là 55.921,72 ha, trong đó đất lâm nghiệp có diện tích lớn nhất là 29.801,77 ha, chiếm 53,29% tổng diện tích tự nhiên của huyện; và đất mặt nước có diện tích nhỏ nhất là 1.754,68 ha, chiếm 3,14% tổng diện tích tự nhiên toàn huyện. Trên địa bàn huyện chủ yếu là đất nông nghiệp, diện tích đất phi nông nghiệp (đất xây dựng) chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ là 12,05%.
Năm 2017, tổng diện tích tự nhiên của huyện không thay đổi, trong cơ cấu sử dụng đất diện tích đất nông nghiệp vẫn chiếm đa số 49.128,63 ha bằng 87,85% tổng diện tích tự nhiên toàn huyện, diện tích đất lâm nghiệp vẫn chiếm tỷ lệ lớn nhất là 53,26 % và đất mặt nước chiếm tỷ lệ nhỏ nhất là 3,16% tổng diện tích tự nhiên toàn huyện; diện tích đất phi nông nghiệp (đất xây dựng) vẫn chiếm tỷ lệ nhỏ 12,05% (6.793,09 ha),
Ngoài ra, diện tích, cơ cấu các loại đất còn lại được thể hiện chi tiết trong bảng 4.8. Sở dĩ, diện tích đất phi nông nghiệp chỉ chiếm phần nhỏ diện tích do Thạch Thành là huyện miền núi, thuần nông nên diện tích đất lâm nghiệp và đất trồng lúa, đất trồng cây hàng năm khác là chủ yếu.
Kết quả thống kê diện tích các loại đất từ kết quả giải đoán ảnh được so sánh với diện tích thống kê đất đai để xác định sự chênh lệch về diện tích.
Bảng 4.9. So sánh diện tích kết quả giải đoán với diện tích thống kê năm 2014
STT Loại đất Diện tích theo giải đoán (ha) Diện tích theo thống kê (ha) Chênh lệch ha % Tổng diện tích 55.921,72 55.921,72 - - 1 Đất trồng lúa 6.308,11 6.276,90 31,21 0,50 2 Đất trồng cây hàng năm khác 7.019,23 6.978,75 40,48 0,58 3 Đất trồng cây lâu năm 4.301,29 4.353,60 -52,31 -1,20 4 Đất lâm nghiệp 29.801,77 29.719,30 82,47 0,28 5 Đất mặt nước 1.754,68 1.763,20 -8,52 -0,48 6 Đất xây dựng 6.736,64 6.829,97 -93,33 -1,37
Qua bảng trên cho thấy có sự chênh lệch giữa diện tích theo kết quả giải đoán và diện tích theo thống kê, đất xây dựng có diện tích giảm lớn nhất là 93,33 ha, đất trồng lúa tăng 31,21 ha so với thống kê, đất trồng cây hàng năm khác tăng 40,48 ha. Đất lâm nghiệp tăng 82,47 ha.
Để giải thích nguyên nhân sự chênh lệch giữa kết quả giải đoán ảnh và diện tích thống kê năm 2014, tôi đã sử dụng phương pháp chuyên gia tham khảo ý kiến của các cán bộ địa chính các xã, thị trấn cùng chuyên viên chuyên quản của Phòng Tài nguyên và Môi trường huyện Thạch Thành và so sánh bản đồ hiện trạng từ kết quả giải đoán ảnh với bản đồ Kết quả điều tra kiểm kê năm 2014. Có thể giải thích nguyên nhân của sự chênh lệch này là do khi sử dụng ảnh vệ tinh để giải đoán các đường nhỏ, các ranh giới sử dụng đất, các mương nhỏ khó thể phân định rõ ràng, các ngôi nhà, địa vật và công trình độc