CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.2. QUY TRÌNH GIẢI ĐỐN ẢNH VIỄN THÁM THÀNH LẬP BẢN ĐỒ HIỆN
2.2.8. Kỹ thuật hậu phân loại
Các kết quả sau phân loại cần phải đƣợc xem xét, đánh giá về độ chính xác khái qt hóa các lớp thơng tin, tính tốn các chỉ số thống kê, áp dụng các phân tích theo đa số và theo thiểu số cho các ảnh phân loại, nhóm các lớp, chồng các lớp phân loại lên một ảnh, tính tốn cho ảnh vùng đệm, tính tốn cho ảnh phân đoạn, tạo các layer dạng vector cho các lớp đã phân loại... Phần mềm ENVI hỗ trợ cho ngƣời sử dụng một số công cụ để thực hiện các u cầu trên trong nhóm cơng cụ Post Classification.
51
2.2.8.1. Thống kê kết quả - Class Statistics
Đây là chức năng đầu tiên ta thực hiện ngay sau khi phân loại. Chức năng này cho phép ta tính tốn thống kê ảnh dựa trên các lớp kết quả phân loại.
Để thực hiện thống kê, từ thực đơn chính của cửa sổ ENVI chúng ta chọn
Classification\Post Classification\Class Statistics. Tiếp theo chọn file kết quả đã phân
loại trong hộp thoại Classification Input file và chọn file ảnh tƣơng ứng dùng để thực
hiện thống kê trong Statistics input file.
Hình 2.26. Hộp thoại thống kê kết quả
Sau đó chọn các tham số trong hộp thoại Compute statistics parameters và lƣu kết
quả thống kê.
2.2.8.2. Ma trận sai số - Confusion Matrix
Chức năng lập ma trận sai số của ENVI cho phép ta so sánh ảnh đã đƣợc phân loại với kết quả thực địa hoặc các vùng mẫu với mục đích đánh giá độ chính xác kết quả phân loại.
Để thực hiện chức năng này, từ thực đơn lệnh chính của ENVI ta vào
Classification\Post Classification\Cofusion Matrix. Sau đó chọn phƣơng pháp sử dụng
ảnh, kết quả từ thực địa hoặc sử dụng file chọn vùng mẫu từ thực địa. Trong đề tài chúng tôi sử dụng phƣớng pháp sử dụng file chọn vùng mẫu từ thực địa.
Hình 2.27. Hộp thoại Match Classes Parameters 2.2.8.3. Phân tích theo đa số và thiểu số - majority/minority 2.2.8.3. Phân tích theo đa số và thiểu số - majority/minority
52
Đây là một cơng cụ quan trọng và hữu ích nhất trong kỹ thuật hậu phân loại trong phần mềm ENVI dùng để giải đoán ảnh viễn thám. Sử dụng phƣơng pháp này để gộp những pixel lẻ tẻ hoặc phân loại lẫn trong các lớp vào chính lớp chứa nó.
Để thực hiện chức năng, từ thực đơn lệnh của ENVI ta chọn Classification\Post Classification\Majority/Minority Analysis.
Hình 2.28. Hộp thoại Majority/Minority Parameters 2.2.8.4. Gộp lớp - Combine 2.2.8.4. Gộp lớp - Combine
Chức năng gộp lớp cung cấp thêm một cơng cụ để khái qt hóa kết quả phân loại. Các lớp có đặc tính tƣơng tự nhau có thể gộp vào để tạo thành lớp chung.
Để thực hiện chức năng, từ thực đơn lệnh của ENVI ta chọn Classification\Post Classification\Combine Classes.
Hình 2.29. Hộp thoại Combine Classes Parameters 2.2.8.5. Kỹ thuật sieve classes và clump classes 2.2.8.5. Kỹ thuật sieve classes và clump classes
Đây là 2 kỹ thuật cuối cùng mà chúng ta sử dụng trong các bƣớc hậu phân loại mục đích để loại bỏ những Pixel nhiễu và những pixel trống, bị co lại thành cụm nhỏ.
53
Hình 2.30. Hộp thoại Sieve Parameters và Clump Parameters 2.2.8.6. Thay đổi tên và màu cho các lớp phân loại 2.2.8.6. Thay đổi tên và màu cho các lớp phân loại
Khi đã có ảnh kết quả phân loại, chúng ta có thể thay đổi màu cho phù hợp với tên gọi và quy định của chúng.
Để thực hiện chức năng trên, từ cửa sổ ảnh phân loại chọn Tools\Color Mapping\Class Color Mapping.
Hình 2.31. Hộp thoại Class Color Mapping
- Kết quả giải đoán và hậu phân loại các loại đất
54
Hình 2.33. Kết quả hậu phân loại năm 2014