2.5.1 n ườn đ phân giải.
Tăng cƣờng chất lƣợng ảnh có thể đƣợc định nghĩa là một thao tác làm nổi bật hình ảnh sao cho ngƣời giải đoán ảnh dễ đọc, dễ nhận biết nội dung trên ảnh hơn so với ảnh gốc.Phƣơng pháp thƣờng đƣợc sử dụng là biến đổi cấp độ xám, biến đổi histogram, biến đổi độ tƣơng phản, lọc ảnh, tổ hợp màu, chuyển đổi gi a 2 hệ RGB và HIS.
tăng cƣờng độ phân giải từ 6 m lên 1.5 m.
+ Band toàn sắc là band có màu đen trắng. Nó có bƣớc sóng nằm trong khoảng 0.45 µm – 0.745 µm, độ phân giải là 1.5m.
+ Band đa phổ có độ phân giải 6 m gồm các loại band nhƣ sau:
Bản 2 Đ phân giải của các band
Thực hiện tăng cƣờng chất lƣợng ảnh với phƣơng pháp PanSharpened gi a ảnh đa phổ (Multispectral) với band toàn sắc (Panchromatic). Kết quả sẽ tăng cƣờng độ phân giải của ảnh từ 6 m lên 1.5 m, giúp cho việc giải đoán trở nên dễ dàng và chính xác hơn.
2.5.2 n ườn đ tư n hản của ảnh
Mục đích của bƣớc này là nhằm tăng cƣờng khả năng giải đoán ảnh bằng mắt thông qua việc tăng cƣờng độ tƣơng phản của ảnh tổng hợp màu đã tăng cƣờng độ phân giải không gian ở trên, ảnh sau hi đƣợc tăng cƣờng, sự khác biệt gi a các đối tƣợng cần đƣợc giải đoán trên ảnh không nh ng đƣợc cải thiện mà ảnh hƣởng của sự “mờ ảo" gi a các đối tƣợng cũng đƣợc giảm thiểu, giúp đoán đọc viên dễ nhận biết hơn các đối tƣợng trên ảnh, tăng độ chính xác của công tác giải đoán ảnh. Thực hiện tăng cƣờng độ tƣơng phản ảnh trên phần mềm ArcGIS nhƣ sau:
Mở ảnh cần tăng cƣờng độ tƣơng phản trên cửa sổ ArcMap của phần mềm ArcGIS
Chọn Windows/Image Analysis, xuất hiện cửa sổ Image Analysis.
Loại band Bƣớc sóng (µm)
Blue 0.455 – 0.525
Red 0.53 – 0.59
Green 0.625 – 0.695
Hình 2.1: Cửa sổ Image Analysis
Tiến hành thay đổi các thông số trên cửa sổ Image Analysis để làm nổi rõ các đối tƣợng quan tâm.
2.6. Phƣơng pháp xây dựng khóa giải đoán
Khóa giải đoán đƣợc thực hiện qua việc xác định phân tích hình ảnh theo cấp phổ màu tại các hu vực nghiên cứu trong mỗi hoảng thời gian hác nhau đối với mỗi trạng thái hác nhau. Để thành lập hóa giải đoán chúng ta cần áp dụng nghiêm nghặt phƣơng pháp lựa chọn hóa đặc trƣng cho từng đối tƣợng theo các nguyên tắc về sự hác nhau trong “tone” màu. Mỗi một đối tƣợng hác nhau sẽ có sự phản xạ các bƣớc sóng ánh sáng hác nhau, do vậy chúng tạo ra nh ng độ sắc nét, độ đậm nhạt hác nhau trong mỗi loại màu sắc. Đây là cơ sở quan trọng để thành lập các hóa giải đoán.
Khóa giải đoán là tập hợp các chuẩn dùng để giải đoán một đối tƣợng nhất định.Kết quả giải đoán phụ thuộc vào hóa giải đoán.Mục đích của việc sử dụng hóa giải đoán là làm chuẩn hóa các ết quả giải đoán của nhiều
ngƣời hác nhau. Thông thƣờng hóa giải đoán do nh ng ngƣời có inh nghiệm và hiểu biết thành lập dựa trên nh ng vùng nghiên cứu thử nghiệm đã đƣợc điều tra lƣỡng. Tất cả 8 chuẩn giải đoán cùng với các thông tin về thời gian chụp, tỷ lệ ảnh, mùa chụp đều phải đƣa vào hóa giải đoán.
Tƣ liệu ảnh dùng để giải đoán tốt nhất là ảnh tổng hợp màu.Đặc điểm cơ bản của ảnh tổng hợp màu là sự mã hóa bằng màu sắc các hác biệt về phổ của các đối tƣợng. Ở đây chuẩn giải đoán chính là sự tƣơng phản màu đƣợc nhấn mạnh nhờ sự lựa chọn một cách có ý thức phƣơng án tổng hợp màu. Trong trƣờng hợp tƣ liệu gốc thỏa mãn các điều iện thuật nếu sử dụng phƣơng án tổng hợp màu chuẩn và điều iện xử lý hóa ảnh chặt chẽ thì màu là một chuẩn giải đoán tƣơng đối ổn định.
Nhờ hả năng phân biệt cao của màu sắc mà nó có thể truyền đạt các hác biệt về phổ của đối tƣợng, ảnh tổng hợp màu có tính trực quan sinh động hơn ảnh phổ đen trắng. Đối với ảnh phổ chụp ở vùng hồng ngoại, ảnh tổng hợp màu cho ta bức tranh màu giả hông có thực trong tự nhiên.
Về màu sắc, ảnh tổng hợp màu so với ảnh màu vệ tinh chụp trên phim màu 3 lớp có nhiều màu sắc hơn với độ tƣơng phản màu cao hơn.So với ảnh đa phổ thì ảnh tổng hợp màu cũng có nhiều màu sắc hơn và độ tƣơng phản cao hơn, nhƣng lực phân giải lại ém hơn ảnh phổ màu.Khả năng giải đoán các đối tƣợng trên ảnh tổng hợp màu phụ thuộc vào nhiệm vụ giải đoán, hả năng ứng dụng của ảnh tổng hợp màu để giải đoán các đối tƣợng cụ thể.
2.7. Phƣơng pháp giải đoán
Có 2 cách phân loại: Phân loại có kiểm định và phân loại không kiểm định. Trong đề tài này tôi dùng phân loại có kiểm định.
2.7.1. hư n h ải đ n ảnh b ng mắt:
Giải đoán bằng mắt là sử dụng mắt ngƣời cùng với kinh nghiệm và kiến thức để tách chiết các thông tin từ tƣ liệu viễn thám dạng hình ảnh. Trong việc
xử lý thông tin viễn thám thì giải đoán bằng mắt (visual interpretaion) là công việc đầu tiên, phổ biến nhất và có thể áp dụng trong mọi điều kiện có trang thiết bị từ đơn giản đến phức tạp. Việc phân tích ảnh bằng mắt có thể đƣợc trợ giúp bằng một số thiết bị quang học từ đơn giản đến phức tạp nhƣ ính lúp, kính lập thể, ính phóng đại, kính tổ hợp mầu,..nhằm nâng cao khả năng phân tích của mắt ngƣời. Phân tích ảnh bằng mắt là công việc có thể áp dụng một cách dễ dàng trong mọi điều kiện và có thể phục vụ cho nhiều nội dung nghiên cứu khác nhau: nghiên cứu lớp phủ mặt đất, nghiên cứu rừng, thổ nhƣỡng, địa chất, địa mạo, thuỷ văn, sinh thái, môi trƣờng [3]
Nhìn chung, có thể chia các yếu tố giải đoán thành các nhóm chính sau:
1. Kích thƣớc: Kích thƣớc của đối tƣợng tùy thuộc vào tỷ lệ ảnh, kích thƣớc có thể đƣợc xác định nếu lấy ích thƣớc đo đƣợc trên ảnh nhân với nghịch đảo tỷ lệ của ảnh (cần phải chọn một tỷ lệ ảnh phù hợp để giải đoán).
2. Hình dạng: Là đặc trƣng bên ngoài tiêu biểu cho đối tƣợng và có ý nghĩa quan trọng trong giải đoán ảnh. Hình dạng đặc trƣng cho mỗi đối tƣợng khi nhìn từ trên cao xuống đƣợc coi là dấu hiệu giải đoán ảnh quan trọng (ruộng thƣờng có dạng hình vuông hay ch nhật, khu vực chung cƣ cao tầng khác với nhà riêng lẻ, …).
3. Bóng râm: Khi nguồn phát năng lƣợng (mặt trời hay radar) không nằm ngay trên đỉnh đầu hoặc trong trƣờng hợp chụp ảnh xiên sẽ xuất hiện bóng của đối tƣợng. Căn cứ theo bóng của vật thể xác định đƣợc chiều cao
4. Độ đậm nhạt: Là tổng hợp năng lƣợng phản xạ bởi bề mặt của đối tƣợng. Mỗi vật thể đƣợc thể hiện bằng một cấp độ sáng nhất định tỷ lệ với cƣờng độ phản xạ ánh sáng của nó (ảnh đen trắng biến thiên từ trắng đến đen tuyền, ảnh màu thì tone ảnh sẽ cho độ đậm nhạt màu để phân biệt các vật thể hác nhau). Độ đậm nhạt của ảnh là yếu tố rất quan trọng và cơ bản trong việc giải đoán ảnh.
5. Màu sắc: Là một yếu tố rất thuận lợi trong việc xác định chi tiết các đối tƣợng. Ví dụ, các kiểu loài thực vật vật có thể đƣợc phát hiện dễ dàng qua mầu sắc (ngay cả cho nh ng ngƣời không có kinh nghiệm).Trong giải đoán ảnh khi sử dụng ảnh hồng ngoại màu, các đối tƣợng khác nhau sẽ có tone màu hác nhau, đặc biệt sử dụng ảnh đa phổ tổ hợp màu. Tùy theo mục tiêu giải đoán, việc chọn lựa các kênh phổ để tổ hợp màu sẽ hiển thị đƣợc tốt nhất các đối tƣợng mà ngƣời giải đoán quan tâm
6. Cấu trúc: Là tần số lặp lại của sự thay đổi cấu trúc tone ảnh cho một khu vực cụ thể trên ảnh quang học. Cấu trúc còn là một tập hợp của nhiều hình mẫu (đối tƣợng) nhỏ phân bố thƣờng theo một quy luật nhất định trên một vùng ảnh mà trong một mối quan hệ với đối tƣợng cần nghiên cứu, các đối tƣợng nhỏ này sẽ quyết định đối tƣợng đó có cấu trúc là mịn hay sần sùi.
7. Hình mẫu: Liên quan đến việc sắp xếp của các đối tƣợng về mặt không gian và mắt ngƣời giải đoán có thể phân biệt đƣợc. Đây là dạng tƣơng ứng với vật thể theo một quy luật nhất định, nghĩa là sự lặp lại theo trật tự cụ thể của tone ảnh hay cấu trúc sẽ tạo ra sự phân biệt và đồng thời có thể nhận biết đƣợc hình mẫu. Hình mẫu cung cấp thông tin từ sự đồng nhất về hình dạng của chúng
8. Mối liên quan: Sự phối hợp tất cả các yếu tố giải đoán, môi trƣờng xung quanh hoặc mối liên quan của đối tƣợng nghiên cứu với các đối tƣợng khác sẽ cung cấp một thông tin giải đoán quan trọng để giảm nhẹ việc xác định chính xác đối tƣợng.
2.7.2. Phân lo i có kiể định
Là phân chia một cách có kiểm định các giá trị của các pixel ảnh theo từng nhóm đơn vị lớp phủ mặt đất bằng việc sử dụng máy tính và các thuật toán. Để thực hiện việc phân loại có kiểm định, phải tạo đƣợc “chìa hoá phân tích phổ” nghĩa là tìm đƣợc tính chất phổ đặc trƣng cho từng đối tƣợng
lớp phủ mặt đất và đặt tên cho chúng.Công việc xác định chìa khoá phân tích phổ đƣợc gọi là tạo các vùng mẫu (hay vùng kiểm tra – trainning areas). Từ các vùng này, các pixel khác trong toàn ảnh sẽ đƣợc xem xét và sắp xếp theo nguyên tắc “giống nhất” (Loo must li e) để đƣa về các nhóm đối tƣợng đã đƣợc đặt tên.
Phân loại có kiểm định yêu cầu ngƣời sử dụng phải chọn vùng mẫu làm cơ sở phân loại.Tiếp đó dùng các phƣơng pháp so sánh để đánh giá liệu một pixel đã đủ tiêu chuẩn để gán cho một lớp chƣa. Phần mềm ENVI cung cấp các phƣơng pháp phân loại khác nhau, bao gồm Parallelepiped, Maxim Likelihood, Minimum Distance, Mahalanobis Distance, Binary Encoding Spectral Angle Mapper.
Kiểm tra kết quả xử lý ảnh dƣới đây hoặc sử dụng thông số phân loại mặc định đối với mỗi phƣơng pháp phân loại để tạo các lớp so sánh kết quả.
Để thực hiện các phân loại ta lựa chọn: Classiffication/ Supervise/ Maximum Likehood/ xuất hiện hộp thoại Classification Input file/ chọn ảnh cần phân loại =>OK
2.8. Phƣơng pháp thành lập bản đồhiện trạng mặt nƣớc
GIS với hả năng phân tích hông gian, đƣợc sử dụng để phân tích và thành lập bản đồ biến động diện tích mặt nƣớc nhờ việc chồng xếp bản đồ hiện trạng diện tích mặt nƣớc của các thời gian hác nhau.Các d liệu ảnh đã có toạ độ sẽ đƣợc chuyển vào môi trƣờng GIS cùng các d liệu phụ trợ hác. Kết quả giải đoán từng thời điểm sẽ đƣợc phân tích bằng 2 phƣơng pháp.
a. Xây dựng khoá giải đoán
Bảng 2.2: Khoá giả đ n đ tư ng trên ảnh vệ tinh
Stt Đối tƣợng Khoá giải đoán trên ảnh 1 Mặt nƣớc (Ao, hồ,
sông, suối)
Màu xanh da trời đậm, tông ảnh sẫm, hoa văn mịn, chiếm vùng rộng lớn trong ảnh
2 Đất trống Màu trắng (cát bồi) hoặc xám (cát và phù sa). Tông ảnh sáng hoặc sẫm, hoa văn mịn.
3 Bãi bùn, cát ngập triều
Màu trắng đục hơi đậm,hoặc đen xám hoa văn mịn, tông ảnh sáng vừa đến xám, hình dạng hông cố định
4 Đƣờng, đê sông và đê biển
Màu nâu hoặc trắng. Cấu trúc dạng dải éo dài chạy dọc theo ranh giới gi a nƣớc và bờ
5 Khu dân cƣ Màu trắng đốm đỏ, hoa văn chấm đốm, tôn ảnh sáng
Dựa trên các đặc điểm về bức xạ nhƣ tông ảnh, cấp độ xám, cấu trúc ảnh, và các yếu tố địa thuật mà đối tƣợng thể hiện trong ảnh tác giả đã xây dựng chìa hoá giải đoán cho các đối tƣợng trong ảnh hu vực nghiên cứu ở cả hai thời ỳ nhƣ bảng trên. Thực hiện giải đoán và thành lập bản đồ theo năm trạng thái diện tích mặt nƣớc (Biển, sông, ênh mƣơng); dân cƣ; rừng, đất trống và cáccác đối tƣợng còn lại đƣợc cho là đất hác.
Ngoài ra, một số đối tƣợng đặc biệt hông thể giải đoán đƣợc từ ảnh thì sau quá trình thực địa sẽ bổ sung vào phần ết quả nghiên cứu trong các bản đồ hiện trạng.
b. S hoá các đ i tượng nghiên cứu
Công việc này đƣợc thực hiện chủ yếu bằng phần mềm AcrGis, Mapinfo. Trƣớc hết là gán cho ảnh vùng nghiên cứu các điểm toạ độ hống chế, sau đó dựa trên chìa hóa giải đoán đã đƣợc xây dựng để số hoá các đối tƣợng hông gian trong ảnh, lập lên bản đồ vector hiện trạng sử dụng đất ở hu vực nghiên cứu trong thời ỳ 1990 và 2015.
Trong quá trình số hoá, các d liệu thuộc tính liên quan nhƣ diện tích,màu sắc... đƣợc tính toán tự động bằng máy và liên ết với các đối tƣợng. Đồng thời các đối tƣợng hông gian đƣợc phân loại và gán cho mã số riêng (ID). Chỉ số ID là một trƣờng đặc biệt của lớp (layer) thông tin trong AcrGis, Mapinfo cũng nh- trong các phần mềm GIS hác. Nó đƣợc dùng để liên ết d liệu thuộc tính và d liệu hông gian cùng loại với nhau.
c. hồng lớp và phân tích dữ liệu
Các đối tƣợng hông gian trong ảnh của vùng nghiên cứu ở các năm hác nhau sau hi đƣợc số hoá và gán thông tin thuộc tính thì đƣợc chuyển sang phần mềm AcrGis để xử lý. Phần mềm GIS AcrGis với hả năng phân tích hông gian (spatial analys) mạnh và chức năng chồng lớp (overlayers) sẽ đƣa ra đƣợc ết quả biến động sử dụng diện tích mặt nƣớc gi a hai thời điểm 1990 và 2015:
- Các lớp thông tin hông gian về các đối tƣợng trong vùng nghiên cứu ở hai thời ỳ đƣợc chồng lên nhau bằng chức năng overlay để tìm ra quy luật biến đổi các đối tƣợng hông gian này sang đối tƣợng hông gian hác gi a hai thời ỳ.
- So sánh các số liệu thuộc tính nhƣ diện tích, tên, ID của các đối tƣợng hông gian tại hai thời điểm 1990 và 2015. Thành lập bảng số liệu biến đổi và các bản đồ biểu thị sự biến động.
Bản đồ hiện trạng diện tích mặt nƣớc tỉnh Quảng Ninh giai đoạn 1990- 2015.
Số liệu thống ê về biến động diện tích mặt nƣớctheo các năm trong giai đoạn 1990-2015 cho hu vực nghiên cứu.
Dự báo biến động diện tích mặt nƣớc trong 10 năm tiếp theo.
Một số giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên nƣớc nói chung và nguồn nƣớc ngọt nói riêng
Hình 2.3: hư n h ả đ n ảnh viễn thám và thành lâp bản đ hiện tr ng diện tích mặt nước b ng ảnh Landsat
D liệu GIS, số liệu
Đánh giá độ chính xác
Khóa giải đoán Xử lý ảnh Landsat
Phân loại ảnh có kiểm định
Điều tra thực địa D liệu ảnh Landsat
Thu thập d liệu
Chƣơng 3
ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU 3.1. Điều kiện tự nhiên
3.1.1.Vị t địa lý - kinh t
Quảng Ninh là một tỉnh biên giới nằm ở phía Đông Bắc Việt Nam có tọa độ địa lý:
Từ 20040’ đến 21040’ độ vĩ Bắc.
Từ 106026’ đến 108031’ độ inh Đông.
-Phía Bắc giáp nƣớc Cộng hoà Nhân dân Trung Quốc và tỉnh Lạng Sơn -Phía Nam giáp TP. Hải Phòng và tỉnh Hải Dƣơng
-Phía Đông và Đông Nam là vịnh Bắc Bộ
-Phía Tây và Tây Bắc giáp tỉnh Bắc Giang và tỉnh Lạng Sơn
Quảng Ninh có vị trí chiến lƣợc quan trọng trong vùng Đông Bắc Việt Nam. Nằm gần hai trong số các thành phố lớn nhất cả nƣớc (Hà Nội và Hải Phòng), nằm bên Vịnh Bắc Bộ và có biên giới với Trung Quốc (cả trên đất liền và trên biển), Quảng Ninh đóng một vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế - xã hội và quốc phòng - an ninh, tạo tiền đề cho phát triển nông lâm nghiệp:
Quảng Ninh là một trong 7 tỉnh, thành phố thuộc vùng Kinh tế trọng điểm Bắc Bộ. Vùng này chiếm 16,6% dân số; 20,7% tổng GDP của cả nƣớc trong khi diện tích tự nhiên chỉ chiếm 4,7%. Cùng với Hà Nội và Hải Phòng, Quảng Ninh đƣợc xem là một trong ba đầu tàu thúc đẩy nền kinh tế vùng.