CHƢƠNG 2 QUAN ĐIỂM VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3. Chiết xuất thông tin sử dụng đất từ ảnh vệ tinh
2.3.3. Kiểm chứng độ chính xác phân loại ảnh vệ tinh
Kết quả phân loại ảnh đƣợc kiểm chứng theo nhiều phƣơng pháp khác nhau. Học viên lựa chọn phƣơng pháp kiểm chứng trong phòng bằng cách so sánh kết quả phân loại năm 2013 với 2 loại dữ liệu là bản đồ sử dụng đất của thành phố năm 2010 và ảnh vệ tinh Google Earth có độ phân giải cao (1m).
Độ chính xác của kết quả phân loại là yếu tố quyết định đến việc phân tích các nội dung chuyên đề đúng hay sai. Kiểm tra độ chính xác của kết quả phân loại bằng ma trận sai số và hệ số Kappa.
Để kiểm tra độ chính xác, học viên đã dùng phƣơng pháp lựa chọn số ô mẫu ngẫu nhiên.Mẫu ngẫu nhiên (Random Sampling) là chìa khóa để chiếu độ chính xác các đặc tính của mẫu dựa trên số lƣợng để vẽ các mẫu đảm bảo rằng nó đại diện cho tồn bộ. Thƣờng thì việc tạo ra số lƣợng mẫu ngẫu nhiên thƣờng đƣợc xác định trong hệ tọa độ X,Y trong khu vực nghiên cứu. Các mẫu ngẫu nhiên này quan trọng đối với mỗi lớp.Và khi chọn một cách ngẫu nhiên thì sẽ đảm bảo cơng tác đánh giá độ chính xác. Phƣơng pháp chọn mẫu ngẫu nhiên sẽ không làm giảm hay tăng độ chính xác thực[13]. Số lƣợng ơ mẫu đƣợc tính theo lý thuyết xác suất nhị thức với công thức sau:
[34]
Trong đó: N là số lƣợng ơ mẫu, Z =2 từ độ lệch chuẩn thông thƣờng của 1,96 cho 95% độ tin cậy, E là sai số cho phép, p là phần trăm độ chính xác kỳ vọng của tồn bản đồ, q = 100 – p.
Việc lựa chọn số ô mẫu dùng để kiểm chứng phụ thuộc vào số lớp đối tƣợng muốn kiểm chứng, diện tích khu vực nghiên cứu. Theo kinh nghiệm của các nhà nghiên cứu, đối với những bản đồ có diện tích nhỏ hơn 4000 ha và nhỏ hơn 12 lớp thì số lƣợng ô mẫu nhỏ nhất là 50 ô [33].
Hệ số Kappa đƣợc tính tốn theo cơng thức sau:
[34]
Trong đó: r là số hàng trong ma trận, xii là số giá trị trong hàng i và cột I, xi+ và x+I là tổng giá trị của hàng i và cột i, trong đó chú ý N là tổng số các giá trị.
Giá trị của hệ số Kappa thể hiện độ chính xác của kết quả phân loại nhƣ sau: Độ chính xác rất thấp: < 0,20
Độ chính xác trung bình: 0,40 – 0,60 Độ chính xác cao: 0,60 – 0,80
Độ chính xác rất cao: 0,80 – 1,00
Học viên đã tính số lƣợng ơ mẫu cho khu vực nghiên cứu là 51 ơ với độ chính xác kỳ vọng là 85%, sai số chấp nhận là 10%. Diện tích ơ mẫu bằng 5% so với tổng diện tích tự nhiên của tồn khu vực nghiên cứu [34]. Và vị trí của các ơ mẫu đƣợc sắp xếp một cách ngẫu nhiên.
Sau khi thành lập bảng ma trận sai số từ kết quả phân loại ảnh và bản đồ sử dụng đất thì sẽ cho thấy sai số của từng lớp đối tƣợng và sai số tổng thể.Từ bảng ma trận Bảng 2.4, học viên tính sai số tổng quát và hệ số Kappa.
Bảng 2. 4. Bảng ma trận sai số năm 2013 so sánh kết quả phân loại với bản đồ sử dụng đất năm 2010 Dân cƣ Nông nghiệp Mặt nƣớc Tổng hàng User Dân cƣ 3024900 418500 12600 3460500 0,87 Nông nghiệp 253800 6660900 110700 7034400 0,95 Mặt nƣớc 28800 106200 893700 1041300 0,86 Tổng số pixel 3307500 7191900 1020600 11633400 Producer 0,91 0,93 0,88 Độ chính xác tổng quát = 0,916 Hệ số Kappa = 0,844
Độ chính xác sau khi so sánh với bản đồ sử dụng đất năm 2010 của Bộ Tài nguyên và Môi trƣờng cho thấy kết quả hệ số Kappa là 0,844, đây là kết quả thể hiện kết quả phân loại ảnh vệ tinh có độ chính xác cao.
CHƢƠNG 3. ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG SỬ DỤNG ĐẤT