khi tiền xử lý
Tính tốn các chỉ số
Để xác định sự thay đổi của tập hợp hỗn độn bề mặt nƣớc và rừng ngập mặn qua thời gian cần những kênh phổ hoặc chỉ số thực vật nhạy cảm với cả đối tƣợng nƣớc và đối tƣợng thực vật. Các chỉ số phổ thực vật đƣợc phân tách từ các băng thị phổ, cận hồng ngoại, hồng ngoại và dải đỏ là các tham số trung gian mà từ đĩ cĩ thể thấy đƣợc các đặc tính khác nhau của thảm thực vật nhƣ: sinh khối, chỉ số diện tích lá, khả năng quang hợp, tổng các sản phẩm sinh khối theo mùa. Những đặc tính đĩ cĩ liên quan và phụ thuộc rất lớn vào dạng thực vật bao phủ và thời tiết, đặc tính sinh lý, sinh hố và sâu bệnh. Cơng nghệ gần đúng để giám sát đặc tính các hệ sinh thái khác nhau là phép nhận dạng chuẩn và phép so sánh giữa chúng.
Các kênh chỉ số đƣợc dùng để hỗ trợ cho việc tách chiết các đối tƣợng trên ảnh viễn thám tốt hơn. Ngồi việc sử dụng các kênh phổ thì học viên cịn sử dụng thêm các kênh chỉ số để phân loại cả hai ảnh Landsat TM, Sentinel-2. Các kênh chỉ số này đƣợc tính từ các kênh phổ của ảnh viễn thám.
biết đƣợc tác động của thời tiết khí hậu đến sinh quyển. NDVI biến thiên từ -1 đến 1, giá trị càng cao thì trạng thái của thực vật càng xanh tốt. Phƣơng pháp luận xây dựng chỉ số thực vật NDVI chủ yếu dựa trên sự khác nhau của cƣờng độ phản xạ và hấp thụ của bức xạ cận hồng ngoại và bức xạ khả kiến (với bức xạ đỏ là đại diện) khi tƣơng tác với thực vật trong quá trình quang hợp. Nếu cây xanh tốt, quá trình quang hợp xảy ra mạnh mẽ đồng nghĩa với việc diệp lục của lá cây cần hấp thụ nhiều bức xạ tia đỏ và phản xạ mạnh tia cận hồng ngoại, do đĩ chỉ số NDVI đạt giá trị cao và ngƣợc lại cây vàng úa, NDVI sẽ mang giá trị thấp.
Chỉ số thực vật tăng cƣờng EVI là một chỉ số thực vật độ nhạy cảm cao hơn chỉ số NDVI ở những vùng cĩ sinh khối cao.
Xây dựng hệ thống chú giải
Xác định hệ thống phân loại là bƣớc đầu tiên rất quan trọng để xây dựng bản đồ sử dụng đất cũng nhƣ bản đồ lớp phủ trong viễn thám. Hệ thống phân loại cần phải phù hợp với khả năng cung cấp thơng tin của dữ liệu viễn thám. Thiết lập phân loại khơng chỉ dựa vào các đối tƣợng nhìn thấy trên ảnh, mà cịn phụ thuộc vào rất nhiều các yếu tố khác: độ phân giải của ảnh viễn thám, thời gian chụp của vệ tinh, những kiến thức hiểu biết về địa phƣơng. GEE cung cấp một bản đồ nền và DEM cĩ độ phân giải cao, dựa vào đĩ học viên đã lựa chọn các mẫu giải đốn cho từng loại lớp phủ:
Bảng 2.5. Chú giải phân loại
Lớp phủ phân loại Chi tiết đối tƣợng
Rừng ngập mặn 1. Rừng ngập mặn
Mặt nƣớc 2.Sơng suối, kênh mƣơng, nuơi trồng thủy sản Lớp phủ đất nơng nghiệp
3.Vùng chuyên canh lúa, lúa màu
4.Vùng chuyên canh rau màu, cây ngắn ngày khác 5.Đất trồng cây lâu năm
Lớp phủ đất xây dựng
6.Khu dân cƣ đơ thị, dân cƣ nơng thơn 7.Khu cơng nghiệp, cơng trình xây dựng 8.Đƣờng giao thơng
cứu. Các mẫu khơng cần phải là một vùng lớn mà chỉ cần vùng nhỏ đại diện cho đặc điểm của lớp phủ mà chúng thuộc về, thậm chí cĩ thể là điểm.
Đối với mỗi mẫu phân loại, khoảng 300 điểm sẽ đƣợc chọn ngẫu nhiên trong các vùng mẫu giải đốn. Tập dữ liệu đào tạo cho phân loại đƣợc tạo ra bằng cách lấy giá trị từ 55 kênh ảnh cho từng điểm đối với Sentinel-2 và 9 kênh ảnh cho Landsat 7. Sau đĩ, tập dữ liệu đào tạo cĩ khoảng 1200 quan sát, mỗi quan sát chứa 55 và 9 thuộc tính kênh phổ và thuộc tính của từng lớp một.
c) Bãi bồi cát chƣa sử dụng d) Khu dân cƣ
e) Đất lúa f) Hoa màu