b) Dân số, lao động – việc làm
2.1.2. Các bước thực hiện giải đoán ảnh bằng phần mềm EN
Bước 1: Ghép kênh và hiệu chỉnh thông số ảnh: Sử dụng lệnh Layer Stacking gộp các band 7,5,4,3,2,1. Điều chỉnh thơng số ảnh phù hợp với vị trí vùng nghiên cứu.
Hình 2.2: Các lệnh để ghép ảnh
Sau khi xuất hiện hộp thoại New File Builder ta chọn lần lượt chọn từng kênh
1,2,3,4,5,7 bằng cách Import File của từng kênh, sau đó chọn đường dẫn tiến hành lưu và
kích chọn Ok. Sau khi chạy xong xuất hiện hộp thoại Available Bands List như hình bên dưới.
Hình 2.3: Ghép các kênh ảnh
Kích chọn RGB chọn kênh 7,5,1 (có thể chọn các kênh khác) và kích chọn Load Band. Tùy vào chọn kênh mà ảnh sau khi ghép hiển thị mà khác nhau và dưới đây là kết quả sau khi ghép ảnh
32
Hình 2.4: Ảnh sau khi ghép
Bước 2: Tách nhỏ ảnh ra theo khu vực nghiên cứu để thu hẹp vùng giải đoán trên ảnh để thực hiện giải đốn ảnh chính xác hơn.
Hình 2.5: Kết quả sau khi tách ảnh
Bước 3: Cắt ảnh theo ranh giới huyện để thuận lợi cho việc giải đoán ảnh một cách chính xác nhất.
Cắt nhỏ ảnh theo phạm vi vùng nghiên cứu để thu hẹp vùng giải đoán. Tăng cường chất lượng ảnh, nâng cao khả năng nhận biết đối tượng giải đoán.
33
Hình 2.6: Ảnh được cắt theo ranh giới huyện
Bước 4: Chọn mẫu phân loại: Tiến hành chọn mẫu phân loại, 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.
Hình 2.7: Chọn mẫu phân loại
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
34
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. Đối với yêu cầu của đề tài này tác giả tiến hành giải đoán một số loại đất cần thiết để phân tích biến động lớp phủ thực vật rừng.
Bước 5: Phân loại ảnh: đề tài sử dụng thuật tốn phân loại có kiểm định là phân loại theo xác suất cực đại (maximum likelihood). Việc lựa chọn tập mẫu được tiến hành thông qua khảo sát biểu đồ hình cột (histogram) của ảnh vệ tinh cho từng đối tượng kết hợp với những hiểu biết về vùng nghiên cứu. Ở một số nơi đất đai sử dụng manh mún, các đối tượng khác nhau có giá trị phổ giống nhau là những khó khăn để có một kết quả phân loại chính xác. Để hạn chế thấp nhất nhược điểm trên, tác giả chọn phương pháp phân loại có kiểm định theo nguyên tắc xác suất giống nhau lớn nhất (MLC - maximum likelihood classified) thực hiện phân loại ảnh Landsat huyện Nông Sơn.
- Bước 6: Chuyển sang vector: bản đồ lớp phủ thực vật được biên tập ở phần mềm Mapinfo, để nhận được dữ liệu từ Envi, tác giả chuyển ảnh từ image File sang Vector File với đuôi .Shp.
35