STT Loại lớp phủ Ghi chú Mẫu Ảnh thực tế 1 Đất xây dựng Bao gồm nhà ở, cơng trình giao thơng, khu công nghiệp… (viền màu đỏ) 2 Đất nông nghiệp Bao gồm khu trồng lúa, trồng màu (viền màu vàng) 3 Mặt nƣớc Mặt nƣớc sông, hồ, ao, biển (Viền màu xanh dƣơng)
4 Rừng Rừng, đất trồng
rừng,
(Viền màu xanh lá cây đậm) 5 Rừng Ngập mặn Khu vực rừng ngập mặn (màu đỏ) 6 NTTS Đất nuôi trồng thủy sản (khu vực màu xanh lơ) 7 Đất khác Khu đất trống, khu đất trống sử dụng mục đích du lịch, các loại đất khác
b. Qui trình phân loại ảnh
Các bƣớc tiến hành xử lý dữ liệu phục vụ cho việc nghiên cứu đƣợc thực hiện trình tự theo sơ đồ bên dƣới:
Hình 2. 2. Sơ đồ quy trình phân loại ảnh Bƣớc 1: Nắn chỉnh hình học
Các ảnh vệ tinh và bản đồ sử dụng đất tại Quận Đồ Sơn tỷ lệ 1/25.000 đƣợc nắn chỉnh về hệ tọa độ VN-2000 theo bản đồ địa hình tỷ lệ 1/50.000 năm 2010. Các ảnh Landsat ETM, Landsat 8 chỉ cần chuyển từ hệ tọa độ WGS-84 sang hệ tọa độ VN-2000.
Bƣớc 2: Cắt ghép ảnh khu vực nghiên cứu
Ảnh vệ tinh đƣợc cắt theo ranh giới của khu vực nghiên cứu là quận Đồ Sơn ảnh đƣợc trộn mầu theo các cách khác nhau sao cho các đối tƣợng trên ảnh đƣợc hiển thị một các rõ nhất Ảnh Landsat 2008, 2013, 2018 Bản đồ SDĐ Bản đồ lớp phủ Bản đồ sử dụng đất Sử dụng các kênh chỉ số Bản đồ địa hình Nắn chỉnh hình học Cắt, ghép ảnh khu vực nghiên cứu
Phân loại hƣớng đối tƣợng
Kết quả phân loại Kiểm tra
độ chính xác
a) Tổ hợp màu Red-Green-Blue ảnh Landsat năm 2008
b) Tổ hợp màu giả SWIR-1 – NIR – REDảnh Landsat năm 2008
c) Tổ hợp màu Red-Green-Blue Landsat năm 2013
d) Tổ hợp màu kênh SWIR-2 – NIR – RED - ảnh Landsat năm 2013
e) Tổ hợp màu Blue – Green – Red ảnh Landsat năm 2018
f) Tổ hợp màu NIR-Red-Green ảnh Landsat năm 2018
Hình 2. 3. Ảnh vệ tinh Landsat cắt theo khu vực Quận Đồ Sơn và tổ hợp màu giả khác nhau.
Bƣớc 3: Phân loại theo phƣơng pháp dựa trên đối tƣợng
- Phân đoạn ảnh:
Phân đoạn ảnh thực chất là gộp nhóm những pixel cạnh nhau có những đặc điểm tƣơng tự nhau về thông tin phổ và không gian [31, 40].Phân đoạn ảnh đƣợc thực hiện dựa trên việc lựa chọn các trọng số về hình dạng (shape), màu sắc (color), độ chặt (compactness), độ trơn (smoothness).Ngoài ra, tham số tỷ lệ (scale parameter) là một thơng số quan trọng có tác động trực tiếp tới kích thƣớc của mỗi đối tƣợng ảnh.Tùy thuộc vào các loại ảnh vệ tinh khác nhau mà các tham số này thay đổi. Chất lƣợng của việc phân loại ảnh phụ thuộc trực tiếp vào chất lƣợng của việc phân đoạn ảnh [44].
Quá trình phân đoạn ảnh đƣợc thực hiện trên phần mềm eCognition 8.64 theo các thông số sau: ảnh Landsat 8, thơng số tỷ lệ: 15, hình dạng: 0,7 và độ chặt: 0,3; với ảnh Landsat TM và ETM, thông số tỷ lệ: 5, tỷ lệ: 0,5 và độ chặt: 0,2.
- Phân loại ảnh
Để có đƣợc kết quả phân loại tốt thì việc chọn thuật tốn và các giá trị ngƣỡng là yếu tố quyết định. Sau khi phân đoạn ảnh thì tiến hành phân loại ảnh.Trƣớc tiên phải xác lập bộ quy tắc phân loại cho các ảnh viễn thám. Học viên đã xây dựng bộ quy tắc phân loại chung trong Bảng 2.3, tùy thuộc vào từng ảnh cụ thể mà thay đổi các ngƣỡng giá trị của từng thuật toán phân loại.
Từ các tài liệu học viên thu thập đƣợc và những hiểu biết chung nhất về quận Đồ Sơn học viên đã xác định và chiết xuất các đối tƣợng: Rừng, Rừng ngập mặn dân cƣ, đất nông nghiệp, Mặt nƣớc nuôi trồng thủy sản và đất khác ở trên ảnh vệ tinh.