4..3.1.3. Chuẩn hóa dữ liệu
a. Chuẩn hóa ảnh
Thông thường khi làm việc với 1 ảnh viễn thám thì việc chuyển đổi từ giá trị số (DN) về giá trị vật lý của bức xạ tại sensor của vật thể/đối tượng điều tra không thực sự cần thiết. Nguyên nhân là trong một cảnh ảnh giá trị số DN bao giờ cũng có mối quan hệ chặt chẽ với giá trị vật lý của bức xạ tại sensor của vật thể/đối tượng điều tra. Tuy nhiên, khi làm việc với từ 2 ảnh trở nên nhất là trong vấn đề xác định biến động thì nhất thiết phải thực hiện việc này vì: DN khơng có đơn vị, cùng một vật thể hoặc đối tượng nhưng sensor khác nhau, thời gian chụp khác nhau sẽ có DN khác nhau. Việc chuyển đổi giá trị này có 3 tác dụng là: (1) Giảm sự khác biệt giữa giá trị ghi lại trong ảnh và giá trị phản xạ phổ thực của bề mặt; (2) Giảm sự khác biệt giá trị phản xạ phổ của đối tượng ở các loại sensor khác nhau; (3) Giảm sự khác biệt giữa các cảnh ảnh khác nhau.
Việc chuyển đổi này được thực hiện theo biểu thức sau (Trần Thị Vân, 2006) Lλ= ((LMAX – LMIN) / (QCALMAX – QCALMIN)) * (QCAL – QCALMIN) + LMIN
Trong đó,
- QCAL = giá trị bức xạ đã được hiệu chỉnh và tính định lượng ở dạng số nguyên
- LMINs và LMAXs là các giá trị bức xạ phổ ở dạng số nguyên, - Đơn vị của Lλ là W/(m2.sr.µm)
Do dung lượng đề tài, tác giả chỉ trình bày kết quả chuẩn hóa 1 band của 2 cảnh ảnh có thơng tin trong phụ lục. Ta có cơng thức tính đối với band1 của cả 2 cảnh ảnh xác định Lλ như sau
QCAL được gán là B1 Cơng thức tính:
Landsat 7: Lλ = (191.600 – (-6.200))/(255-1)*(B1-1)
Landsat 8: Lλ = (739.79980- (-61.09291)) / (65535- 1)*(B1-1)
Với các Band ảnh còn lại của cả 2 cảnh ảnh ta đều làm tương tự. Khi đó sẽ tính được Lλ cho từng band ảnh của từng cảnh ảnh.
Q trình chuẩn hóa ảnh cho thấy việc chuẩn hóa giá trị DN trên ảnh về giá trị vật lý của bức xạ tại sensor của vật thể/đối tượng nhằm làm cho các ảnh có sự
tương đồng với nhau theo một chuẩn chung trước khi tiến hành giải đoán xây dựng bản đồ biến động.
Các ảnh sau khi được chuẩn hóa theo các bước trên được sử dụng cho các nội dung tiếp theo của đề tài.
b. Chuẩn hóa bản đồ
Đề tài đã chuyển toàn bộ các loại bản đồ quy hoạch ba loại rừng, bản đồ ranh giới hành chính, bản đồ địa hình về hệ tọa độ Vn2000, múi chiếu 30, kinh tuyến trục 1060 bằng chức năng chuyển hệ tọa độ của Mapinfo kết hợp với ArcGIS.
Sau bước hiệu chỉnh ảnh và chuẩn hóa bản đồ đề tài thu được: ảnh Landsat hai giai đoạn đã được chuyển đổi từ giá trị số (DN) về giá trị vật lý của bức xạ tại sensor. Bản đồ ranh giới hành chính, bản đồ quy hoạch ba loại rừng, bản đồ địa hình của huyện Cao Phong được chuyển về cùng hệ tọa độ VN2000 phục vụ cho việc giải đoán ảnh thành lập bản đồ hiện trạng rừng các giai đoạn của khu vực.
4.3.2. Xây dựng khoá giải đoán ảnh
Khố giải đốn của nhóm đối tượng trên ảnh là tập hợp các đặc trưng về phản xạ phổ và những thông tin bổ sung dùng để xác định tên gọi và chỉ ra các thuộc tính nhóm đối tượng ấy. Tập hợp các khoá giải đốn của các nhóm đối tượng được gọi là bộ khoá giải đoán. Tùy theo phương pháp và kỹ thuật xây dựng mà bộ khố giải đốn ảnh có độ chính xác khác nhau, kéo theo độ chính xác của phân loại các đối tượng trên ảnh và của giải đốn ảnh nói chung. Các trạng thái rừng chủ yếu ở huyện Cao Phong được thể hiện như bảng 4.1
4.3.2.1. Lập khoá xác định tên trạng thái rừng và đất khơng có rừng
Ảnh vệ tinh phản ảnh thực trạng bề mặt đất ở thời điểm chụp ảnh với độ chính xác và tính khách quan cao, trên ảnh vệ tinh đã thể hiện trực tiếp nhiều loại hình sử dụng đất. Để nhận diện và phân tích các đối tượng trên bề mặt, thơng tin quan trọng nhất của viễn thám chính là thơng tin về phổ phản xạ. Lớp phủ thực vật thuộc lớp phủ bề mặt nên nó cũng tuân theo những quy luật phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên. Do đó, sử dụng ảnh viễn thám hoàn toàn có thể tiến hành nghiên cứu chúng thơng qua đặc tính phản xạ phổ của từng loại trạng thái rừng có trên ảnh. Thực vật phản xạ mạnh ở vùng cận hồng ngoại và hấp thụ mạnh nhất ở vùng ánh sáng đỏ. Mức độ chênh lệch về hệ số phản xạ của hai vùng này rất lớn và có tính chất đặc trưng riêng vì vậy người ta thường sử dụng sự chênh lệch về phản xạ của hai vùng này làm chỉ tiêu phân loại lớp phủ thực vật và được gọi là chỉ số
thực vật. Khoá xác định tên trạng thái rừng tại huyện được thiết lập dựa vào ngưỡng giá trị của chỉ số thực vật của khu vực. Để xây dựng khoá đề tài thực hiện theo các bước sau:
* Thành lập lô trạng thái rừng sơ bộ: Khoanh vi các diện tích đồng nhất trên ảnh (phương pháp phân loại không kiểm định) của từng giai đoạn. Sử dụng chức năng "Multiresolution segmentation" của phần mềm eCognition để khoanh các diện tích đồng nhất trên ảnh nằm trong ranh giới quy hoạch ba loại rừng theo ranh giới tiểu khu, khoảnh của huyện thành những lô trạng thái có kích thước nhỏ, hay cịn gọi là lơ phụ bằng cách chọn những giá trị thích hợp của "Shape" (hình dạng), trong đề tài, tác giả sử dụng giá trị về hình dạng khác nhau cho những ảnh khác nhau.
Bảng 4.3. Thông số phân mảnh ảnh
Ảnh Tiêu chuẩn hình dạng Kết quả
Ảnh chạy segment Ghi chú
Năm 2005 10 Sử dụng 50 Năm 2015 10 50 Sử dụng
Chú ý: Khi chạy phân mảnh ảnh ta nên thay đổi các thông số chạy segment sao cho ranh giới các lô khớp nhất với màu sắc ảnh. Khi sử dụng phần mềm eCognition để tính chỉ số thực vật thì bước chạy phân mảnh ảnh bắt buộc phải tiến hành. Nếu ta không chạy phân mảnh ảnh, giá trị NDVI không thể hiện được lên ảnh.
* Việc giải đoán ảnh là việc “đọc” ảnh thơng qua các dấu hiệu trực tiếp có trên ảnh hoặc các dấu hiệu gián tiếp (dấu hiệu chỉ định) để suy diễn. Các dấu hiệu trực tiếp bao gồm dấu hiệu về màu sắc, cấu trúc, diện mạo và mật độ ảnh. Dấu hiệu gián tiếp là các quy luật, đặc điểm phân bố, điều kiện sinh thái về các mối quan hệ tương hỗ giữa các đối tượng.
Để phục vụ công tác giải đốn các đối tượng sử dụng đất có trong khu vực nghiên cứu và phục vụ cho công tác lấy mẫu trong phân loại ảnh được chuẩn xác - khâu quan trọng ảnh hưởng tới độ chính xác của kết quả phân loại ảnh số, đề tài đã thực hiện thành lập bộ khố giải đốn các loại hình sử dụng đất có trong khu vực nghiên cứu dựa trên phổ phản xạ của lớp phủ bề mặt, kết quả khảo sát thực địa và bản đồ hiện trạng sử dụng đất.
Bảng 4.4. Bộ khóa giải đốn các đối tượng có trong khu vực nghiên cứu
STT Kí hiệu Ảnh Landsat 2005 Ảnh Landsat 2015
1 MN
2 DKH
3 RTG
4 TXB
6 TXK 7 HG 8 TXDP 9 TXP 4.3.2.2. Xác định chỉ số thực vật cho từng trạng thái rừng - Tính chỉ số thực vật chung cho tồn ảnh
Mục đích của việc này là xác định ngưỡng giá trị NDVI thấp nhất và cao nhất cho từng ảnh để thuận tiện cho việc xác định ngưỡng giá trị NDVI cho từng trạng thái rừng. Mỗi ảnh NDVI cho phép giám sát sự thay đổi trạng thái lớp phủ thực vật, thể hiện qua sự khác biệt của chỉ số NDVI ở một thời điểm nhất định.Khi sử dụng phần mềm eCognition để tính giá trị NDVI cho ảnh, thì khoảng giá trị NDVI của ảnh sẽ thay đổi nếu ta thay đổi các chỉ số về hình dạng.
Bảng 4.5. Thông số phân mảnh ảnh và giá trị NDVI Ảnh Ảnh Tiêu chuẩn về