CHƢƠNG 2 QUAN ĐIỂM VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu
2.2.1. Phương pháp thu thập và xử lý số liệu
Đây là phƣơng pháp khá phổ biến và mang lại hiệu quả cao trong quá trình nghiên cứu. Trên cơ sở thu thập, xử lý các tƣ liệu cần thiết có liên quan đến nội dung nghiên cứu, các thông tin thu đƣợc sẽ đƣợc phân tích để đƣa ra các kết quả theo nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài. Tài liệu về điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội, các yếu tố khí hậu, biến đổi khí hậu, hiện trạng sử dụng đất, biến động sử dụng đất đƣợc học viên thu thập từ Ủy ban nhân dân quận Đồ Sơn, Phịng Tài ngun và Mơi trƣờng; Phịng Nông nghiệp và phát triển nơng thơn; Trạm Khí tƣợng Thủy văn Hịn Dấu; Cục Khí tƣợng Thủy văn và Biến đổi khí hậu; Tổng cục Quản lý đất đai; Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, Học viện Nông nghiệp Việt Nam, Thƣ viện Quốc gia Việt Nam. Dữ liệu ảnh viễn thám đƣợc thu thập miễn phí từ trang web của Cục Địa chất Hoa Kỳ: earthexplorer.usgs.gov.
2.2.2. Phương pháp phân tích, so sánh, đánh giá tổng hợp
Trong q trình thu thập, xử lí tài liệu, đề tài sử dụng phƣơng pháp phân tích, so sánh, tổng hợp nhằm tìm thấy mối quan hệ cũng nhƣ sự khác biệt của các yếu tố tác động đến tài nguyên đất, những nguyên nhân làm biến đổi mục đích sử dụng đất, bởi thế khơng thể có đƣợc kết luận đúng bản chất vấn đề trong mối quan hệ tổng hợp.
2.2.3. Phương pháp khảo sát thực địa
Ngoài các nguồn tƣ liệuthu thập đƣợc, học viên đã sử dụng phƣơng pháp thực địa nhằm thu thập thông tin, chụp ảnh tƣ liệu, hoàn chỉnh tƣ liệu, số liệu, gặp gỡ, trao đổi với cán bộ và ngƣời dân địa phƣơng tại các điểm khảo sát tạo sự liên kết chặt chẽ giữa cơ sở lý thuyết và thực tiễn từ đó rút ra những kết luận nghiên cứu.
Từ các kết quả nghiên cứu, khảo sát thực tế đã giúp đề tài làm rõ hơn về các đặc điểm tự nhiên, kinh tế - xã hội; hiện trạng sử dụng đất cũng nhƣ các ảnh hƣởng BĐKH đã và đang ảnh hƣởng đến biến động sử dụng đất.
2.2.4. Phương pháp phân tích ảnh viễn thám
Luận văn sử dụng các phƣơng pháp phân loại ảnh viễn thám nhằm thu nhận đƣợc các thông tin về lớp phủ mặt đất và loại hình sử dụng đất ở các thời điểm khác nhau. Phƣơng pháp phân loại ảnh viễn thám dựa vào tính chất phản xạ sóng điện từ của các đối tƣợng tự nhiên trên bề mặt trái đất để có thể phân tích, so sánh và nhận diện đƣợc chúng.
Một ƣu điểm nổi bật của kĩ thuật viễn thám trong nghiên cứu chiết xuất thông tin hiện trạng lớp phủ mặt đất và loại hình sử dụng đất là:
- Thể hiện phần lớn các thông tin về lớp phủ mặt đất
- Tƣ liệu viễn thám đa thời gian đáp ứng yêu cầu về khả năng cập nhật và tính chu kì trong theo dõi biến động
- Đảm bảo tính đồng nhất cao về khơng gian và thời gian của thông tin trên một lãnh thổ rộng lớn, cho phép bổ sung các yếu tố trong trƣờng hợp cần thiết
-Là phƣơng pháp có tính khả thi cho các khu vực mà con ngƣời ít có khả năng đi đến
- Phân tích ảnh nhanh và rẻ hơn nhiều so với quan sát thực địa - Ở tỉ lệ nhỏ, tƣ liệu viễn thám cho phép nhìn bao quát về đối tƣợng
- Đƣợc sử dụng chủ yếu trên máy tính nên tận dụng đƣợc hầu hết các ƣu điểm của công nghệ thông tin, đồng thời thực hiện chuyển đổi dữ liệu và phân tích khơng gian trong GIS.
Phân loại ảnh có hai phƣơng pháp: 1- có kiểm định: sử dụng các mẫu phân loại và 2- không kiểm định: chia ảnh thành các nhóm phổ (Spectral Class: bao gồm các
vectơ có giá trị xám độ tƣơng tự nhau trong không không gian đa phổ của ảnh vệ tinh) và gộp các nhóm có giá trị phổ giống nhau lại thành một lớp thông tin (Information Class: lớp đối tƣợng đƣợc ngƣời phân tích ảnh xác định liên quan đến các thông tin đƣợc chiết tách từ ảnh viễn thám).
Trong phân loại ảnh hiện nay, ngƣời ta có thể sử dụng phƣơng pháp phân loại thống kê, dựa trên đặc điểm phổ của từng pixel ảnh và phƣơng pháp phân loại định hƣớng đối tƣợng hay dựa trên đối tƣợng (dựa trên đặc điểm phổ của một nhóm các pixel có chung một số đặc điểm). Ngồi ra, để có thể thu nhận thơng tin nổi bật của đối tƣợng, ngoài các kênh ảnh gốc, các kênh ảnh đƣợc tính tốn để chiết tách ra thơng tin về các đối tƣợng ảnh. Trong phạm vi luận văn, phƣơng pháp phân loại dựa trên đối tƣợng đƣợc sử dụng.
Tính tốn kênh ảnh chỉ số
Nhóm chỉ số thực vật:NDVI, VI. Các cơng thức tính chỉ số thực vật đều dựa
vào đặc trƣng phản xạ phổ của thực vật ở dải sóng màu đỏ (R) và dải cận hồng ngoại (NIR). Bởi tại các dải sóng này thực vật phản xạ rất mạnh. Hai chỉ số này dùng đƣợc cho cả ảnh Landsat ETM và Landsat 8.
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) [51]:
R NIR R NIR NDVI Giá trị NDVI dao động trong
khoảng [-1, 1] [30]:
VI (Vegetation Index):
- Giá trị của VI dao động trong khoảng (0,30).
Nhóm chỉ số đất: Các chỉ số này cho phép lọc đƣợc những khu đất xây dựng.
Đƣợc sử dụng chủ yếu với các kênh cận hồng ngoại (NIR) và kênh hồng ngoại sóng ngắn (SWIR), trong trƣờng hợp của ảnh ETM, giá trị các chỉ số thƣờng gặp đƣợc tính nhƣ sau:
NDBI (Normalized Difference Built-up Index): 4 5 4 5 B B B B NDBI R NIR VI
UI (Urban index): 1,0 *100 4 7 4 7 B B B B UI [30]
Chỉ số nước: Sử dụng chỉ số này để tách chiết đối tƣợng nƣớc cho ảnh Landsat
ETM. Giá trị chỉ số đƣợc tính từ kênh màu xanh lục và kênh cận hồng ngoại. LSWI (Land Surface Water Index):
5 5 B G B G LSWI [39]
Phương pháp phân loại dựa trên đối tượng
Phƣơng pháp phân loại truyền thống dựa trên các điểm ảnh (pixel) đƣợc coi là có hiệu quả đối với những ảnh viễn thám có độ phân giải thấp và trung bình. Kết quả phân loại bằng pixel bị giảm rõ rệt khi thử nghiệm trên các ảnh vệ tinh có độ phân giải khơng gian cao, bởi các kênh ảnh này chứa thông tin phổ phản xạ trong dải sóng rộng làm cho giá trị phổ của các đối tƣợng khác biệt trên thực tế lại tƣơng đối gần nhau nhƣ: đất trống và bãi cát khô ở giữa sông hay các vùng đất xây dựng [37, 54].
Phân loại dựa trên đối tƣợng đƣợc phát triển từ những năm 1970, với những ƣu thế rõ rệt so với phân tích dựa trên pixel.Phƣơng pháp này khơng chỉ dựa vào đặc điểm phổ phản xạ của đối tƣợng phân loại mà cịn sử dụng những thơng tin khác nhƣ cấu trúc, kích thƣớc và hình dạng [32, 41, 43]. Ngồi ra, sự phát triển của cơng nghệ tính tốn đã góp phần làm hồn thiện hơn phƣơng pháp này qua khả năng tích hợp với các dữ liệu chuyên đề cũng nhƣ kiến thức chuyên gia [29, 36, 52, 54] (mơ hình số độ cao, bản đồ địa chất, bản đồ thổ nhƣỡng, bản đồ sử dụng đất…[37].
Quá trình phân loại dựa trên đối tƣợng bắt đầu từ việc phân mảnh ảnh thành các đoạn ảnh (segment) thơng qua thuật tốn gộp các pixel lân cận có mức độ đồng nhất về đặc điểm phổ và về phân bố không gian [36, 49]. Đối tƣợng ảnh (object) là một nhóm các pixel tƣơng tự về kích thƣớc, hình dạng, mối quan hệ sinh thái và địa lý của các đối tƣợng trên ảnh và các đối tƣợng này ở thực tế [31]. Với khả năng tích hợp các thơng tin chuyên đề và kiến thức chuyên gia, phƣơng pháp phân loại dựa trên đối tƣợng còn đƣợc gọi là phân loại dựa trên tri thức, và các lớp phân loại đƣợc nhận biết theo quy tắc phân cấp. Ở những mức phân loại đơn giản, ngƣời ta có thể sử dụng thuật tốn Maximum likelihood và Nearest neighbor phân tích giá trị phổ [47]. Tuy nhiên, ở
các mức phân loại phức tạp (cấp cao hơn), các thông tin về mối quan hệ không gian đƣợc bổ sung bên cạnh giá trị phổ của các pixel [36].
Các thông số để phân loại dựa trên đối tƣợng bao gồm: đặc trƣng phổ của dữ liệu viễn thám; tỷ lệ phân đoạn ảnh phù hợp [41, 53]; mối quan hệ của các đoạn ảnh với xung quanh(context); mối liên hệ có tính phân cấp giữa các đối tƣợng; tính bất định(uncertainty) của các dữ liệu viễn thám, dữ liệu chuyên đề.
Phân bậc đối tượng
Quá trình phân loại bao gồm các bƣớc xác định đối tƣợng ở các cấp bậc khác nhau. Ví dụ: lớp cây trồng đƣợc xác định bao gồm hai phụ lớp: lúa và màu; phụ lớp màu lại chia thành các phụ lớp cấp 2 là ngô và đậu tƣơng, v.v... Việc liên kết các đối tƣợng theo cấp bậc rất cần thiết khi phân loại ảnh ở nhiều độ phân giải khác nhau[41]. Cách phân chia nhƣ vậy đảm bảo mỗi đối tƣợng đƣợc phân loại theo một thuật toán khác nhau nhƣng các đối tƣợng ở nhiều cấp bậc khác nhau của nhóm nhóm vẫn kế thừa các đặc trƣng chung của nhóm đó. Hệ thống cấp bậc này đƣợc sắp xếp theo một mạng lƣới có cấu trúc chặt chẽ.
Hình 2. 1. Sơ đồ phân cấp bậc các đối tƣợng trên ảnh
Cấu trúc của việc phân bậc phải đảm bảo theo hai quy tắc sau:
- Đƣờng bao của đối tƣợng bậc cao phải theo đƣờng bao của các đối tƣợng bậc thấp hơn. - Đối tƣợng bậc thấp hơn bị phân mảnh trong phạm vi đƣờng bao của các đối tƣợng bậc cao hơn.
Trên những dữ liệu khác nhau thì mức độ phân cấp đối tƣợng cũng khác nhau. Hình dạng của đối tƣợng dựa trên sự tập hợp của các đối tƣợng phụ[31].
Có thể nói, việc phân loại bằng phƣơng pháp dựa trên đối tƣợng cho ảnh có độ phân giải trung bình Landsat ETM kết hợp sử dụng nhiều lớp chuyên đề nên đã tăng độ chính xác cao hơn nhiều so với phƣơng pháp thống kê pixel truyền thống. Dựa trên các phân tích và tổng quan nghiên cứu nói trên, học viên đã lựa chọn phƣơng pháp dựa trên đối tƣợng cho phân loại ảnh Landsat ETM và Landsat 8 cho khu vực nghiên cứu là quận Đồ Sơn, thành phố Hải Phòng.