3.1.1. Điều kiện tự nhiên
Từ Liêm là huyện nằm ở phía Tây thành phố Hà Nội. Phía Bắc giáp huyện Đông Anh với ranh giới tự nhiên là sơng Hồng, phía Đơng giáp quận Tây Hồ, Cầu Giấy, phía Nam giáp huyện Thanh Trì, phía Tây giáp huyện Hồi Đức và huyện Đan Phƣợng.
Địa hình huyện Từ Liêm bằng phẳng, thấp, trƣớc kia là ruộng, hồ, đầm, mới đƣợc san lấp và tôn cao trong khoảng 10 năm trở lại đây. Hiện nay, huyện Từ Liêm đƣợc xem nhƣ là một trung tâm cơng nghiệp và văn hố của thành phố.
3.1.2. Điều kiện xã hội
Gần hai nghìn năm trƣớc, địa danh Từ Liêm xuất hiện và đã trở thành một đơn vị hành chính cấp huyện từ thế kỷ thứ 7 cho đến nay. Trải qua bao thăng trầm của
giới hành chính của huyện tuy có thay đổi nhƣng về cơ bản vẫn giữ nguyên địa danh, địa giới cho đến cách mạng tháng Tám 1945. Và cũng từ đó, tên gọi có lúc khác nhau nhƣng mảnh đất này phần lớn vẫn là vùng ngoại thành Hà Nội, là huyện gắn bó nhiều nhất với kinh thành Thăng Long.
Đến năm 1961, huyện Từ Liêm đƣợc chính thức thành lập trên cơ sở sát nhập hai quận 5 và 6 của Hà Nội cũ (bao gồm các xã Cổ Nhuế, Xuân Đỉnh, Xuân La, Nhật Tân, Quảng Bá, Nghi Tàm, Dịch Vọng, Mai Dịch, Nghĩa Đô...) cùng với một số xã nhƣ Mễ Trì, Mỹ Đình, Trung Văn, Tây Tựu, Minh Khai, Xuân Phƣơng... của hai huyện Hoài Đức và Đan Phƣợng.
Huyện Từ Liêm là một huyện ngoại thành lâu đời của thành phố Hà Nội với nhiều những thuận lợi để phát triển kinh tế. Trong những năm gần đây, huyện đã đầu tƣ, đổi mới cơng nghệ, tích cực ứng dụng các tiến bộ khoa học kỹ thuật tiên tiến vào sản xuất, thu hút vốn đầu tƣ của các doanh nghiệp trong và ngồi thành phố. Kết quả của q trình đổi mới này là giá trị sản xuất công nghiệp trên địa bàn quận hàng năm tăng khoảng 15%. Hoạt động thƣơng mại phát triển toàn diện.
Về sản xuất nông nghiệp, huyện tập trung khôi phục lại diện tích cây trồng truyền thống có giá trị kinh tế cao nhƣ các loại cây ăn quả đặc sản, hoa...
Trong năm 2009, dù ảnh hƣởng của suy thoái kinh tế nhƣng kinh tế của huyện vẫn giữ đƣợc mức ổn định và có bƣớc tăng trƣởng cao, tăng 14,6% so với cùng kì năm trƣớc. Cơ cấu kinh tế vẫn chuyển dịch đúng hƣớng với việc phát triển đa dạng các thành phần. Trong số 174 dự án đang triển khai, huyện đã cơ bản bàn giao mặt bằng 60 dự án và đang chỉ đạo triển khai giải phóng mặt bằng 78 dự án khác…trong đó có những dự án trọng điểm của thành phố nhƣ đƣờng Láng - Hoà Lạc; đƣờng Lê Văn Lƣơng kéo dài; dự án Khu công nghệ cao sinh học; dự án mở rộng đƣờng 32 đoạn Cầu Diễn - Nhổn…Huyện cũng đã tiến hành các dự án cụm công nghiệp giai đoạn 2, cụm sản xuất làng nghề may Cổ Nhuế; thực hiện chuyển đổi mơ hình quản lý các chợ Xuân Đỉnh 2, Tây Tựu, chợ thôn Trung Văn, chợ Phùng Khoang 2... nhằm khai thác có hiệu quả kinh tế.
Trong kế hoạch phát triển, huyện Từ Liêm đã đặt ra mục tiêu từ năm 2010 - 2020, huyện sẽ trở thành vùng đô thị mới của thành phố Hà Nội với các công trình hiện đại, cơ sở hạ tầng hồn chỉnh với chất lƣợng cao.
Bên cạnh tập trung phát triển kinh tế, huyện Từ Liêm cũng quan tâm nhiều đến các vấn đề văn hoá - xã hội. Trong hơn 10 năm qua, huyện đã đầu tƣ hơn 1000 tỉ đồng vào việc xây dựng, nâng cấp kết cấu hạ tầng. Trên 95% đƣờng giao thông của huyện đƣợc trải nhựa và bê tơng hóa, hệ thống điện, nƣớc đáp ứng nhu cầu phục vụ nhân dân và sản xuất. Sự nghiệp văn hóa thể thao, giáo dục và đào tạo, y tế không ngừng phát triển, 100% trạm y tế đƣợc nâng cấp và có bác sĩ chăm sóc sức khỏe cho nhân dân.
3.2. Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất giai đoạn 1995 - 2009 đất giai đoạn 1995 - 2009
3.2.1. Tư liệu sử dụng
Bao gồm:
- Ảnh SPOT 3 độ phân giải 10m chụp ngày 26/10/1995
- Ảnh SPOT 5 độ phân giải 2.5m chụp ngày 11/10/2002 và 28/10/2009 - Bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2005 tỷ lệ 1 : 25 000
- Bản đồ địa hình đã hiện chỉnh năm 2004 tỷ lệ 1 : 25 000 các mảnh: F-48-68-C- b, F-48-68-C-d, F-48-68-D-a, F-48-68-D-c, F-48-80-A-b, F-48-80-B-a
3.2.2. Chiết tách thông tin trên ảnh viễn thám
Thông tin trên ảnh đƣợc chiết xuất theo nhiều phƣơng pháp khác nhau, có thể chia làm hai nhóm chính: Giải đốn bằng mắt thƣờng và xử lý số.
3.2.2.1 Phương pháp giải đoán bằng mắt
Đây là phƣơng pháp khoanh định các đối tƣợng cũng nhƣ xác định trạng thái của chúng nhờ phân biệt các đặc tính yếu tố ảnh (Độ sáng, kiến trúc, kiểu mẫu, hình dạng, kích thƣớc, bóng, vị trí, màu) và các yếu tố địa kỹ thuật. Cơ sở để giải đoán bằng mắt là các chuẩn giải đốn và khóa giải đốn. Phƣơng pháp này có thể khai thác tri thức chuyên gia và kinh nghiệm của ngƣời giải đốn, đồng thời phân tích đƣợc các thơng tin phân bố không gian một cách dễ dàng. Kết quả giải đoán phụ thuộc rất nhiều vào khả năng của ngƣời phân tích. Tất nhiên, hạn chế của giải đốn bằng mắt là khơng nhận biết đƣợc hết các đặc tính phổ của đối tƣợng, nguyên nhân là do khả năng phân biệt sự khác biệt về phổ của mắt ngƣời hạn chế (12-14 mức). Tuy nhiên,
do kích thƣớc các đối tƣợng này nhỏ hơn kích thƣớc của pixel rất nhiều và mắt ngƣời hồn tồn khơng có khả năng phân biệt.
TT Đối tƣợng Mẫu trên ảnh SPOT Dấu hiệu
1. Đất dân cƣ đô thị Xanh lam (đậm hoặc nhạt, thậm chí trắng tuỳ theo mật độ cơng trình) 2. Đất dân cƣ nông thôn Xanh xẫm có lẫn các đốm đỏ 3. Đất trống Trắng hoặc xanh sáng 4. Thực vật Đỏ - hồng
5. Sông hồ Đen, xanh lá cây lẫn xanh lam (tối hoặc sáng theo độ sâu và độ sạch)
Bảng 3.1: Một số dấu hiệu giải đoán trên ảnh tổ hợp màu giả chuẩn
Nhƣ vậy trong giải đoán bằng mắt phải nắm bắt và phân biệt đƣợc các dấu hiệu giải đốn, cơng việc đó địi hỏi ngƣời giải đốn phải có kiến thức chun mơn vững để có thể kết hợp tốt các kiến thức trong q trình giải đốn ảnh và chỉ có vậy mới có thể đƣa ra kết quả chính xác. Với mục tiêu chiết xuất thơng tin và nghiên cứu hình thái khơng gian của sự phát triển đô thị Hà Nội, luận văn sử dụng phƣơng pháp xử lý số nhờ ƣu điểm của phƣơng pháp là xử lý nhanh. Tuy nhiên, với các kết quả phân loại bằng phƣơng pháp xử lý số, sau khi tách thơng tin đất đơ thị vẫn thấy có hiện tƣợng lẫn đất đô thị vào các loại đất khác do có những tính chất phổ tƣơng đối giống nhau, tác giả dùng phƣơng pháp giải đoán bằng mắt để loại bỏ hiện tƣợng lẫn này.
3.2.2.2 Phương pháp phân loại tự động (xử lý số)
Là phƣơng pháp phân tích tƣ liệu viễn thám dạng hình ảnh số. Ƣu thế của phƣơng pháp xử lý số là có thể phân tích đƣợc tín hiệu phổ rất chi tiết (256 mức hoặc hơn). Với sự trợ giúp của máy tính và các phần mềm chun dụng, có thể tách chiết rất nhiều thơng tin phổ của đối tƣợng, từ đó có thể nhận biết các đối tƣợng một cách tự động. Tất nhiên q trình xử lý số cần có sự kết hợp nhuần nhuyễn với kiến thức chun mơn của ngƣời phân tích, hoặc ngƣời lập trình, các chƣơng trình tính tốn có ƣu điểm nổi bật là thời gian xử lý ngắn, việc phân loại đối tƣợng đƣợc tiến hành nhanh chóng trên phạm vi rộng mà không cần nhiều công đi thực địa, cơng việc thực hiện hồn tồn dựa vào cấp độ xám của pixel nên kết quả thu đƣợc khách quan khơng phụ thuộc chủ quan của ngƣời giải đốn. Nhƣợc điểm cơ bản của phƣơng pháp xử lý số là khó kết hợp tri thức và kinh nghiệm của con ngƣời. Đồng thời do xử lý số chỉ thuần túy dựa vào đặc trƣng phản xạ phổ của các đối tƣợng nên cịn có sự nhầm lẫn cho việc phân tích thơng tin của một số đối tƣợng. Để khắc phục nhƣợc điểm này, trong những năm gần đây ngƣời ta đang nghiên cứu và ngày càng hoàn thiện các chƣơng trình ứng dụng xử lý ảnh số có khả năng mơ phỏng tri thức chun môn của con ngƣời phục vụ cho việc phân loại tự động (Phạm Văn Cự, 2005)
Nhƣ đã trình bày ở trên, với định nghĩa đô thị đƣợc chấp nhận rộng rãi bởi các tổ chức quốc tế và các quốc gia, cũng nhƣ phân loại đơ thị theo quyết định của Chính phủ Việt Nam thì việc xử lý ảnh cần phải gắn với ranh giới các đơn vị hành chính đơ thị. Ở Hà Nội đó là ranh giới các Quận nội thành và các Thị trấn huyện là các không gian đơ thị theo nghĩa hành chính. Tuy nhiên, tại những khu đơ thị mới nhƣ Mỹ Đình, Trung Hồ - Nhân Chính, Bắc Linh Đàm, Định Cơng, Nam Thăng Long v.v. mật độ xây dựng tuy khơng cao nhƣng tính chất hành chính và tính chất cơng trình lại thuộc nhóm đơ thị nên đã đƣợc tính đến trong q trình phân loại.
Trong luận văn, các ảnh viễn thám độ phân giải trung bình (Landsat MSS, Landsat TM) và độ phân giải cao (SPOT 3 và SPOT 5) áp dụng vào đô thị phân theo hai phƣơng pháp:
- Phân loại theo phương pháp thống kê
giống nhau dựa trên sự giống nhau về phổ phản xạ của các đối tƣợng này đã có nhiều phƣơng pháp phân loại ảnh viễn thám dựa trên đặc điểm phổ phản xạ của các đối tƣợng để gộp các pixel có cùng giá trị phổ theo ngƣỡng thành một nhóm. Theo hƣớng này, kết quả của q trình phân loại sẽ phụ thuộc hồn tồn vào những giá trị phổ thu đƣợc từ các giá trị pixel mẫu. Đặc trƣng cho phép phân loại thống kê là phƣơng pháp tính khoảng cách tối thiểu dựa chủ yếu vào các đặc trƣng thống kê phổ phản xạ của các pixel.
Phƣơng pháp này giả định rằng các pixel của K kênh ảnh đƣợc tập hợp thành các lớp dƣới dạng các đám mây của siêu khối hình cầu hoặc hình ellipsoid. Một pixel thứ i nào đó của kênh ảnh K sẽ thuộc về lớp C nào đó nếu khoảng cách từ pixel đó tới tâm của siêu khối cầu hoặc tâm của ellipsoid C nhỏ hơn hoặc bằng bán kính trục của ellipsoid C đó (Báo cáo đơ thị, 2003).
Đây là phƣơng pháp thơng dụng nhất và thuộc vào nhóm phƣơng pháp có kiểm định. Phƣơng pháp này sử dụng các thống kê (mean, varriance-covarriance) trong không gian phổ để xây dựng thuật toán.
Nguyên lý của phƣơng pháp này là : Mỗi pixel đƣợc tính xác suất nào đó và nó đƣợc gán vào lớp mà xác suất thuộc vào lớp đó là lớn nhất.
Theo lý thuyết Bayes :
Gọi x là 1 vectorr phổ của 1 pixel đang xét. p(x,i) là xác suất để vectorr x thuộc lớp i. Nguyên tắc của Maximum Likelihood là :
x thuộc lớp i nếu : p(x,i) > p(x, j) với mọi j ≠ i.
Gọi p(x,i) là xác suất để với x cho trƣớc, lớp i chứa vectorr x. Gọi p(i) là xác suất để lớp i hiện hữu.
Theo định lý Bayes : p(i/x) = p(x/i) p(i) / p(x)
Do đó, điều kiện chọn lớp cho vectorr x trở thành : p(x,i) p(i)> p(x, j) p(j)
Khi đó điều kiện để ra quyết định là : x thuộc lớp i nếu Di(x) >Dj(x) với j ≠ i.
Phƣơng pháp phân loại này có nhiều ƣu việt xét theo quan điểm lý thuyết xác suất. Tuy vậy, khi sử dụng nó cần phải chú ý tới mấy điểm sau :
- Số lƣợng, mật độ và diện tích của các khu vực lấy mẫu phải đủ lớn và hợp lý để giá trị trung bình cũng nhƣ ma trận phƣơng sai - hiệp phƣơng sai tính cho một lớp nào đó có giá trị đúng với thực tế.
- Khi độ tƣơng quan giữa các kênh phổ gần nhau quá cao thì ma trận nghịch đảo của ma trận phƣơng sai - hiệp phƣơng sẽ khơng ổn định. Vì vậy, trong trƣờng hợp này cần áp dụng những phƣơng pháp làm giảm số kênh phổ nhƣ phƣơng pháp phân tích thành phần chính (Hồ Đình Duẩn, 2005).
Phân loại có kiểm định tiến hành trên các kênh ảnh phổ của ảnh Landsat và SPOT với độ phân giải không gian 80m, 30m, 20m và 10m. Nếu chỉ phân loại mà không sử dụng các kênh chỉ số thì chỉ bằng việc so sánh trực quan với ảnh tổ hợp màu ba kênh ảnh phổ tƣơng ứng mỗi date tác giả có thể thấy kết quả phân loại này không đạt yêu cầu. Vì khu vực Hà Nội có tính đa dạng về kiểu sử dụng đất, địa hình nên có rất nhiều pixel của các đối tƣợng khác nhau nhƣng lại có giá trị phản xạ phổ giống nhau. Tác giả đã tìm cách giảm thiểu sai lẫn này bằng việc sử dụng các kênh chỉ số khi phân loại.
Tuy nhiên, với ảnh đa phổ độ phân giải cao nhƣ SPOT 3 (20m) và SPOT 5 (10m), để giảm thiểu sự lẫn thì phƣơng pháp phân loại định hƣớng đối tƣợng rất thích hợp với đối tƣợng là đơ thị. Q trình phân loại dựa trên các kênh phổ chính của ảnh SPOT. Các đối tƣợng đƣợc xác định dựa trên các thơng tin về đối tƣợng (ví dụ nhƣ về hình dạng, cấu trúc, kiến trúc và mối quan hệ của các đối tƣợng này với các đối tƣợng khác…). Hƣớng phân loại này cho kết quả chính xác cao và tránh đƣợc sự lẫn giữa các lớp phân loại so với phân loại theo xám độ.
Mối liên quan thể hiện thơng tin hình ảnh theo đối tƣợng là hệ thống phân cấp (class hierarchy). Nhƣng ngƣợc lại mối quan hệ gần kề đƣợc đƣa ra một cách đầy đủ bởi cấu trúc dữ liệu raster. Tập hợp các đối tƣợng gần nhau phải đƣợc làm rõ, ƣu
điểm lớn của phƣơng pháp này là cho phép nhân rộng có hiệu quả của nhiều loại thông tin.
Mỗi một đối tƣợng tồn tại trong tự nhiên là một phần của thế giới thực đƣợc phản ánh dƣới dạng dữ liệu không gian. Việc phân loại theo đối tƣợng gắn liền với sự mơ tả có hệ thống và có trật tự về các lớp đối tƣợng. Trật tự của hệ thống này đƣợc xác định theo các chức năng nhất định nhƣ mật độ lớp phủ, lớp sử dụng đất,... các yếu tố này lại đƣợc phản ánh bằng cấu trúc, định nghĩa về không gian.
Đặc trƣng của phân tích ảnh dựa trên đối tƣợng là các thơng tin đƣợc lấy ra từ ảnh. Sự phản ánh của các đối tƣợng trên bề mặt đất đƣợc xác định bằng tính chất vật lý, hóa học của đối tƣợng đó và phụ thuộc vào đặc điểm thu nhận nhƣ độ phân giải phổ, độ phân giải không gian, khả năng đo cƣờng độ phản xạ từ đối tƣợng của đầu thu thiết bị. Đặc trƣng của đối tƣợng thế giới thực đƣợc phân biệt nhƣ sau:
- Các yếu tố bên trong: là đặc tính tự nhiên của đối tƣợng. Đây là yếu tố xác định về hình ảnh của đối tƣợng thực tế đƣợc thu nhận bởi bộ cảm biến của thiết bị thu nhƣ màu sắc, hình dạng, cấu trúc...
- Các yếu tố quan hệ: là đặc trƣng mô tả mối quan hệ địa lý giữa các đối tƣợng với nhau hoặc với tồn cảnh xung quanh, ví dụ nhƣ bên trái hay bên phải so với một đối tƣợng hay khu vực đã định sẵn trên ảnh.
- Các yếu tố ngữ cảnh: đây là đặc trƣng mô tả mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các đối tƣợng. Ví dụ một khu đất trồng cây xanh xen kẽ với các vùng dân cƣ thì sẽ đƣợc nhận định là các công viên cây xanh khi xem xét mối quan hệ của nó với các vùng