Vùng không biến động qua hai thời điểm được phân bố đều trên cả 4 xu hướng (trung bình khoảng 4%). Trên ảnh hướng biến động, vùng không biến động là những vùng ngập nước, sự thay đổi giá trị phổ phản xạ thường do các nhiễu trong kỹ thuật viễn thám và sự thay đổi đó không đáng kể.
5. Kết luận
Với tư liệu ảnh viễn thám thu được, cùng đặc điểm lớp phủ đất tại thời điểm chụp ảnh trên khu vực nghiên cứu, chỉ số thực vật NDVI và chỉ số đất trống (BI) được lựa chọn để tính toán cho cặp ảnh Landsat là phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
Trong nghiên cứu, tác giả kết hợp những hiểu biết về địa bàn nghiên cứu và dựa vào Cường độ biến động & xu hướng biến động Diện tích biến động (%)
Hình 2.8 Ảnh cường độ biến động và vector biến động Giá trị
trung bình Độ lệch
chuẩn Độ lệch chuẩn
Khôn g biến
động
Khôn g biến
động Biến
động
Biến động Giá trị pixel của ảnh biến động Số
lượng pixel
Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012
67
phương pháp chia ngưỡng cường độ biến động của Ding Yuan để phân cấp cường độ biến động thành 3 cấp, phân loại các dạng biến động và chất lượng biến động. Xu hướng biến động các đối tượng được tổng quan theo 4 hướng I, II, III, IV theo sự thay đổi tương quan giữa chỉ số đất trống và chỉ số thực vật.
Độ chính xác của phương pháp căn cứ vào rất nhiều yếu tố với từng công đoạn xử lý như: Mức độ thống nhất, phù hợp của tư liệu ảnh và các chỉ số khi sử dụng; Độ chính xác trong quá trình tiền xử lý ảnh, trong đó nắn ảnh ở các thời điểm khác nhau về cùng một hệ toạ độ có ý nghĩa quyết định; Phương pháp phân ngưỡng phù hợp sẽ phân chia mức độ biến động theo nhu cầu của người sử dụng.
Hình 2.9 Kết quả nghiên cứu biến động
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Corey Baker, Rick L. Lawrence, Clifford Montagne and Duncan Patten (2007). "Change detection of wetland ecosystems using landsat image and change vector analysis" The Society of Wetland Scientists 27: (610-619).
[2] Ding Yuan, Christopher D. Elvidge and Ross S. Lunetta (1998). "Survey of Multispectral Methods for Land Cover Change Analysis." Remote Sensing Change Detection Environmental Monitoring Methods and Applications 2: (22-23).
[3] Eric F. Lambin, Alan H. Strahlerf (1994),"Change-Vector Analysis in Multitemporal Space: A Tool To Detect and Categorize Land-Cover Change Processes Using High Temporal-Resolution Satellite Data.", MODIS Publications: (231,243).
[4] Huete, A. R. (1988). "A soil –adjusted vegetation index (SAVI)." Remote Sensing of Environment 25: (295-309).
[5] Jamalabad, M. S. a. A. A. A. (2004). "Forest Canopy Density Monitoring, Using Satellite Images." XXth ISPRS Congress, Istanbul.
[6] A. Bannari; D. Morin; F. Bonn; A. R. Huete (1995), “A review of vegetation indices”, Remote Sensing Reviews
[7] Ronald R. Rindfuss, Stephen J. Walsh, et al. (2003), "Linking household and remotely sensed data: Methodological and Practical Problems", People and the Enviornment:
Approches for Linking Household and Community Surveys to Remote Sensing and GIS, Kluwer Academic Publisher: (20-48).
Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012
68 SUMMARY
Study of Vegetation Index Selection and Changing detection thresholds in Land Cover Change assessment using Change Vector Analysis
Nguyen Ba Duy, HaNoi University of Mining and Geology
Tong Sy Son, VietNam Academy of Science and Technology
Abstract: In recent years, studying of changing detection of land cover plays an important role in making the strategy of the managers. Changing detection research of land cover based on Change Vector Analysis (CVA) had been mentioned quite a lot in recent researchs. However, in these studies did not mention the vegetation index selection and changing detection threshold in changing detection assessment. In this study, the
authors propose using two key
indicators shows the main characteristics of the coating, which is: The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Bare land Index (BI), the changing detection threshold was also selected that proposed based on the statistical characteristics of the remote sensing data, combined with the use of expert knowledge about the study area
Người biên tập:TS. Trần Vân Anh
.
Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012
69
NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP LỌC ĐIỂM TRONG CÔNG NGHỆ LIDAR
Lê Thanh Nghị, Trường Đại học MỏĐịa Chất Tóm tắt: Bắt đầu được sử dụng từ cuối những năm 90 cho đến nay, công nghệ LiDAR là một công nghệ tiên tiến hàng đầu trong hệ thống các công nghệ thu thập dữ liệu không gian trên thế giới. Với cường độ cực mạnh, hệ thống LiDAR thực hiện quét bề mặt trái đất với mật độ điểm dày đặc. Các điểm này có thể nằm trên bề mặt trái đất, trên mái nhà, trên các tán cây… Khi thành lập DEM/DTM thì phải lọc bỏ toàn bộ các điểm không nằm trên mặt đất. Báo cáo sẽ giới thiệu một sốphương pháp lọc điểm địa hình điển hình mà thế giới đang áp dụng và trình bày sơ lược quy trình lọc điểm để tạo DTM.
1. Mở đầu
Công nghệ LiDAR là một công nghệ tiên tiến hàng đầu trong hệ thống các công nghệ thu thập dữ liệu không gian trên thế giới. Công nghệ LiDAR là sư phát triển và ứng dụng các thiết bị laser, định vị vệ tinh và đo quán tính để thu tập dữ liệu địa lý trên bề mặt trái đất. Tổ hợp các thiết bị này trong mối quan hệ hữu cơ, tác động chi phối lẫn nhau, tạo nên hệ thống LiDAR.
Hình 1. Mô hình hoạt động của hệ thống LiDAR
Nguyên lý hoạt động của hệ thống LiDAR là nguyên lý của phép đo dài ánh sáng, định vị không gian và nguyên lý phát hiện tín hiệu. Bản chất của công nghệ LiDAR là kỹ thuật định vị, phát hiện và đo xa ánh sáng. Sản phẩm chính của công nghệ LiDAR là số liệu về mô hình số bề mặt, mô hình số độ cao, ảnh cường độ xám… Các ưu điểm của công nghệ LiDAR là nó cung cấp dữ liệu độ chi tiết cao, thời gian bay chụp và xử lý ngắn, hiệu quả kinh tế cao so với các phương pháp đo đạc khác như đo đạc thực địa hay xử lý ảnh. Ngày nay, dữ liệu LiDAR khi được xử lý triệt để có thể đạt được độ chính xác rất cao từ 7-10 cm trên bề mặt cứng ổn định.[2]
Nguồn phát tia laser nằm trong giải từ vùng ánh sáng nhìn thấy đến hồng ngoại và cận hồng ngoại, có bước sóng 1100 nm. Với cường độ cực mạnh, các tia laser được phóng đến đối tượng cần xác định khoảng cách, rồi phản xạ lại từ đối tượng và được ghi lại bằng các tín hiệu điện hoặc từ. Xung laser được phát từ thiết bị bay đến mặt đất, khi gặp các đối tượng có diện
Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012
70
tích bề mặt nhỏ (vd: lá cây, dây điện…) hoặc đối tượng cho tia laser đi qua (vd: tấm kính mỏng, mặt nước trong…) thì có khả năng chỉ một phần của xung laser chạm vào đối tượng rồi phản hồi lại từ đây, trong khi đó phần còn lại của xung sẽ tiếp tục truyền cho tới khi chạm đối tượng khác và lại phản hồi. Như vậy một xung laser được truyền đi, có thể có nhiều tín hiệu xung trở về . Mỗi một điểm phản hồi là khoảng cách được đo và theo đó một tọa độ (XYZ) được xác định. Tập hợp các điểm này tạo nên một đám mây điểm biểu thị chi tiết bề mặt trái đất, các điểm này có thể nằm trên bề mặt mặt đất, có thể nằm trên mái nhà hoặc có thể là trên các tán cây… Khi thành lập DEM/DTM thì phải lọc bỏ toàn bộ các điểm không nằm trên mặt đất [1]. Công tác lọc bỏ điểm độ cao không nằm trên mặt đất có thể thực hiện tự động theo chương trình lọc, hoặc bằng tay theo cách view-zoom và đoán đọc để loại bỏ. Hiện nay trên thế giới có nhiều chương trình lọc theo các thuật toán khác nhau đã được giới thiệu và áp dụng.