B. PHẦN NỘI DUNG
2.3. Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất quận Cẩm lệ các thời điểm năm 2009 và
2.3.2. Các bước thực hiện giải đoán ảnh
Được điều chỉnh ở hệ tọa độ UTM WGS 84 Zone 49N
b. Tổ hợp màu
Sử dụng các kênh 3,4,5 đối với ảnh RapidEye hoặc kênh 2,3,4 của Planet Scope để tạo thành ảnh tổ hợp màu.
Phương pháp tổ hợp hợp màu là phương pháp được sử dụng rộng rãi dựa trên chuẩn nền màu trong viễn thám để hỗ trợ cho cơng tác giải đốn ảnh. Lợi thế của ảnh chụp đa phổ là có thể sử dụng tích hợp các kênh phổ khác nhau để phân tích giải đốn các đối tượng theo các đặc trưng bức xạ phổ. Ưu điểm của phương pháp tổ hợp màu là sử dụng các kênh ảnh đa phổ hiển thị cùng một lúc trên 3 kênh ảnh được gắn tương ứng với 3 loại màu cơ bản là đỏ, xanh lá cây và xanh lam hay cịn gọi là RGB. Phương pháp này có thể tổ hợp hiển thị 3 kênh ảnh của cùng một loại ảnh vệ tinh, của các ảnh vệ tinh khác nhau cùng độ phân giải, hoặc của ảnh vệ tinh và ảnh máy bay cùng độ phân giải, của ảnh radar với các thời gian chụp khác nhau.
c. Cắt ảnh của khu vực nghiên cứu
- Đầu tiên cần có 1 file Shapefile khu vực quận Cẩm Lệ. - Mở file ảnh đã ghép kênh bước trên, chọn WGS 84, Zone 49.
Cắt ảnh theo ranh giới khu vực nghiên cứu
- Đầu tiên chúng ta mở ảnh cắt theo khung ảnh, sau đó chồng lớp ranh giới huyện dạng shapefile lên trên cùng một cửa sổ Display.
- Tiếp theo trên thanh menu chính chọn File/ Import vectơ data/Simplified vectơ import with reprojection/ chọn file ranh giới quận/ import. File vector ranh giới quận Cẩm Lệ sau đó được chuyển sang định dạng raster và dùng để cắt ảnh vệ tinh theo khu vực nghiên cứu bằng công cụ Raster Map Calculator trong phần mềm GRASS GIS.
Hình 2.6. Ranh giới quận Cẩm Lệ và ảnh vệ tinh sau khi cắt theo ranh giới quận d. Lựa chọn vùng mẫu phân loại d. Lựa chọn vùng mẫu phân loại
Việc chọn vùng mẫu có tính chất quyết định tới kết quả phân loại. Để đảm bảo độ chính xác khi lựa chọn vùng mẫu phải chú ý các yêu cầu sau:
Số lượng các vùng lấy mẫu của mỗi loại đối tượng cần phải phù hợp. Số lượng vùng mẫu q ít sẽ khơng đảm bảo độ chính xác, ngược lại nếu quá nhiều làm tăng khối lượng tính tốn lên rất nhiều đơi khi làm nhiễu kết quả tính tốn.
Diện tích các vùng mẫu đủ lớn, đồng thời các vùng mẫu không được nằm gần ranh giới giữa các lớp đối tượng với nhau.
Vùng mẫu được chọn phải đặc trưng cho đối tượng phân loại và phân bố đều trên khu vực nghiên cứu.
Từ số liệu thực địa và bản đồ hiện trạng sử dụng đất (HTSDĐ), tiến hành chọn mẫu phân loại bằng cách khoanh vẽ trực tiếp lên trên ảnh cần phân loại.
Trên cở sở thực địa, tư liệu ảnh viễn thám, bản đồ HTSDĐ, chúng tơi đã xây dựng được khóa giải đốn gồm 5 loại hình sử dụng đất cơ bản như sau:
- Đất khu dân cư đô thị (đất đô thị): bao gồm đất ở đô thị và các loại đất chuyên dùng ở đô thị như: đất trụ sở, cơ quan, cơng trình sự nghiệp, đất quốc phịng an ninh, đất sản xuất kinh doanh phi nông nghiệp và đất có mục đích cơng cộng (Daniel L. Civco, Jame D. Hurd, Emily H. wilson, Mingjun Song, Zhenkui Zhang, 2002). Việc lựa chọn tên gọi “đất đô thị” là căn cứ theo điều 55 Luật đất đai (Clawson M. and Stewart C. 1965). Theo cơ cấu quy hoạch đô thị, đất đô thị gồm hai loại (FAO, 1976): đất dân dụng (đất phục vụ công cộng, đất cây xanh, đất giao thông và đất các cơng
chuyên ngành, đất cơ quan ngồi đơ thị, đất quốc phịng an ninh và đất chuyên dùng khác). Sở dĩ tác giả lựa chọn loại đất này trong hệ thống phân loại bởi vì trên ảnh vệ tinh thì đất ở đơ thị và các loại đất chuyên dùng có đặc trưng phản xạ phổ gần giống nhau nên kết quả phân loại có độ sai lẫn rất lớn. Vì vậy tác giả đã gộp hai nhóm đất này thành loại “đất đô thị”.
Bảng 2.5. Dấu hiệu nhận biết các đối tượng Loại Loại
đất Ảnh vệ tinh Ảnh thực địa Đặc điểm
Đất đô thị
Cấu trúc tương đối đồng nhất, thể hiện rất rõ trên ảnh. Đất nơng nghiệp Cấu trúc mịn, có hình dáng ơ thửa, phân bố chủ yếu ở vùng đồng bằng. Đất trống Cấu trúc mịn, phân bố chủ yếu ở những khu vực ven biển và dễ dàng nhận biết trên ảnh. Đất rừng
Cấu trúc tương đối mịn, phân bố ở rìa của rừng tự nhien hoặc trên các sườn đồi thấp.
Sông Cấu trúc mịn, thường
- Đất nông nghiệp: bao gồm đất canh tác hay đất trồng trọt là những vùng đất, khu vực thích hợp cho sản xuất, canh tác nơng nghiệp, bao gồm cả trồng trọt và chăn nuôi.
- Đất rừng: gồm đất có rừngsản xuất, đất có rừng phịng hộ và đất có rừng đặc dụng.
- Đất trống: bao gồm đất xói mịn trơ sỏi đá, các bãi cát ven biển, đất có dự án xây dựng nhưng chưa xây dựng, đất trồng cây hàng năm hoặc lâu năm nhưng đã bị bỏ trống…
- Đất mặt nước: bao gồm đất sông suối, kênh rạch, ao, hồ, đất ni trồng thủy sản và đất có mặt nước chuyên dùng.
e. Phân loại Maximum Likelihood
Phương pháp Maximum Likelihood coi số liệu thống kê của mỗi lớp trong mỗi kênh ảnh được phân tán một cách thơng thường và phương pháp này có tính đến khả năng một pixel thuộc một lớp nhất điịnh. Nếu như khơng chọn một ngưỡng xác suất thì sẽ phải phân loại tất cả các pixel. Mỗi pixel được gán cho một lớp có độ xác suất cao nhất (nghĩa là “Maximum Likelihood”).
Để tiến hành phân loại với phương pháp này, từ thanh cơng cụ chính của GRASSGIS chọn Imagery\Classify image và chọn Maximum Likelihood
Hình 2.7. Phân loại ảnh vệ tinh bằng phương pháp Maximum Likelihood trong GRASS GIS
f. Xử lí ảnh sau khi phân loại
Grassgis cung cấp các công cụ khá hữu hiệu cho việc tăng cường khả năng hiển thị các thông tin trên ảnh và hiệu chỉnh ảnh sau khi phân loại. Để thực hiện chức năng này ta làm như sau:
Trên cửa sổ chính chọn Imagery từ đó một danh sách các phương pháp sẽ được xổ ra, sau đó ta chọn một phương pháp đó là filter image. Phương pháp này dùng để loại bỏ những pixel trên ảnh (pixel có diện tích rất nhỏ nằm trong loại đất khác bị nhiễu. Sau khi thực hiện phương pháp này ảnh phân loại sẽ mịn và chính xác hơn.
Hình 2.8. Quy trình xử lí ảnh và phân tích biến động