- Đánh giá độ chính xác của kết quả giải đoán ảnh.
Từ kết quả giải đoán ảnh và kết quả điều tra ngoài thực địa, tiến hành lập bảng ma trận sai số trên phần mềm Excel để đánh giá độ chính xác của kết quả giải đoán ảnh.
Độ chính xác kết quả giải đoán ảnh được đánh giá thông qua độ chính xác tổng thể của kết quả giải đoán và hệ số Kappa.
Hệ số Kappa được tính theo công thức:
(2.5) Trong đó:
N: Tổng số pixel lấy mẫu hay tổng số mẫu
K: Hệ số Kappa
nii: Số pixels hay số mẫu phân loại chính xác của lớp thứ i ni+: Tổng số pixels hay số mẫu điều tra của lớp thứ i n+i: Tổng số pixels hay số mẫu lớp thứ i sau điều tra
Hệ số này đánh giá khả năng phân loại các trạng thái khác nhau và được chia làm các mức sau:
Bảng 2.9. Phân ngưỡng độ chính xác dựa vào hệ số Kappa
Các ảnh viễn thám được giải đoán để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất theo quy trình hình 2.4.
Tiến hành xây dựng những điểm kiểm chứng ngoài thực địa có tọa độ, tên trạng thái nhằm đánh giá mức độ tin cậy của kết quả giải đoán ảnh.
So sánh trạng thái ngoài thực địa và trên bản đồ có cùng vị trí. Tỷ lệ giữa số điểm đúng trạng thái và tổng số điểm kiểm chứng là mức độ tin cây của kết quả giải đoán.
Nếu độ tin cậy của kết quả giải đoán chưa đạt yêu cầu đề ra, người sử dụng phải quay lại thực hiện lại bước chọn mẫu với những điều chỉnh rất nhỏ các ngưỡng của từng đặc trưng ảnh.
Ngoài ra, trên địa bàn nghiên cứu huyện Bố Trạch, tỉnh Quảng Bình nhóm tác giả Đinh Vũ Long và cộng sự [15] đã sử dụng ảnh viễn thám Landsat có độ phân giải trung bình và phương pháp phân loại ảnh dựa vào pixel với thuật toán Maximumlikehood bằng phần mềm ENVI để tiến hành đánh giá biến động sử dụng đất ở huyện Bố Trạch. Nghiên cứu này đã xây dựng được bản đồ hiện trạng có độ chính xác kết quả giải đoán ảnh hệ số Kappa đạt được là 0,83 (nghĩa là độ chính xác phân loại là 86,96%). Từ đó, để tăng cường độ chính xác của kết quả giải đoán ảnh trong nghiên cứu này, đề tài đã sử dụng phương
53
pháp định hướng đối tượng với ảnh có chất lượng cao để cải thiện độ chính xác so với kết quả của phương pháp phân loại dựa trên pixel.
Phần mềm ENVI Phần mềm eCognition Dữ liệu ảnh viễn thám Tiền xử lý ảnh Xử lý ảnh
Không đạt yêu cầu
Đánh giá độ chính xác Đạt yêu cầu Bản đồ địa hình Chuyển về định dạng IMG Nắn ảnh hình học Tăng chất lượng ảnh
Cắt ảnh theo ranh giới hành chính khu vực
nghiên cứu
Phân mảnh ảnh Xác định các chỉ số phục
vụ quá trình phân loại đối tượng
Thiết lập bộ khóa giải đoán và phân loại
Khảo sát thực địa
Hệ số kappa
BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT HUYỆN BỐ TRẠCH