2.3. Ứng dụng hệ thơng tin Địa lí (GIS) và viễn thám trong
2.3.1.Ứng dụng GIS và viễn thám thành lập bản đồ lớp phủ
Tư liệu ảnh viễn thám được sử dụng trong luận văn là ảnh Spot 5 (tháng 9 năm 2012) tại khu vực huyện Từ Liêm, Hà Nội. Dữ liệu viễn thám thu nhận từ vệ tinh hay tàu vũ trụ hoặc máy bay bằng các bộ cảm khác nhau theo loại quang học hay radar nói chung đều có những sai sót nhất định trong q trình thu nhận. Các sai sót này có nguồn gốc từ thiết bị (con người) do hạn chế về kỹ thuật, có nguồn gốc từ tự nhiên mà kết quả là các tín hiệu thu nhận được sau khi chuyển đổi thành hình ảnh để người sử dụng có thể nhận biết được các hình ảnh, đối tượng cần thu nhận thơng tin. Các sai sót này có thể phân chia thành các sai sót mang tính hệ thống và các sai sót khơng mang tính hệ thống.
Do vậy để có thể sử dụng được các dữ liệu viễn thám sau khi mới thu nhận từ vệ tinh thì cần phải có hiệu chỉnh các sai sót này. Ngồi ra, cho dù sau khi các sai sót đã được hiệu chỉnh, vẫn chưa thể lấy thơng tin được nhiều từ ảnh mà cần phải có các q trình khác nữa để một ảnh vệ tinh có thể cung cấp thơng tin.
Chuyển đổi ảnh là thao tác được áp dụng thường xuyên trong quá trình xử lý ảnh, thực chất là biến đổi ảnh gốc thành ảnh mới nhằm thể hiện ảnh được rõ ràng hơn, hay tạo điểm nhấn đối với các đối tượng cần quan tâm. Ảnh sau khi được
chuyển đổi sẽ giúp cho cơng tác giải đốn bằng mắt hoặc xử lý bằng máy hiệu quả và chính xác hơn. Các thuật tốn xử lý như: tăng cường chất lượng ảnh, lọc không gian, nén ảnh, tạo ảnh chỉ số… có thể được thực hiện trên các máy tính cá nhân cho phép khai thác và ứng dụng hiệu quả ảnh vệ tinh.
Chuyển đổi ảnh bao gồm một số quá trình xử lý nhưng trong luận văn chỉ sử dụng 2 q trình chính: tổ hợp màu và nắn chỉnh ảnh.
a. Tổ hợp màu
Một ảnh màu đa phổ có thể được tổ hợp trên cơ sở gán ba kênh phổ nào đó cho ba màu cơ bản (R, G, B), ảnh nhận được sẽ có màu sắc khác nhau tùy thuộc vào việc chọn kênh phổ và chỉ định màu cơ bản (R, G, B).
Đối với ảnh quang học thiếu một hoặc nhiều hơn của ba băng màu cơ bản trong dải phổ nhìn thấy (màu đỏ, màu xanh lá cây,màu xanh dương), các băng phổ (một số trong số đó khơng nằm trong dải thị phổ) có thể được kết hợp theo cách mà sự xuất hiện của ảnh hiển thị tương tự như ảnh màu nhìn thấy, tức là thực vật màu xanh lá cây, nước màu xanh dương, đất màu nâu hoặc màu xám,v.v....Nhiều người đưa ra cách tổ hợp màu như thế này là tổ hợp màu thật. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp các màu sắc chỉ được mơ phỏng để nhìn gần giống màu thật của các đối tượng. Trong khi đó thuật ngữ “ màu tự nhiên“ được ưa thích hơn.
Tổ hợp màu giả chuẩn nhằm hiện rõ các đối tượng cần phân loại trên ảnh như: thực vật có màu đỏ, khu đơ thị có màu xám sáng...
b. Nắn chỉnh ảnh
Nắn chỉnh ảnh là quá trình chuyển các điểm trên ảnh bị biến dạng về tọa độ thực của chúng trong hệ tọa độ mặt đất và được hiểu như quá trình xử lý nhằm loại bỏ sai số nội sai gây bởi tính chất hình học của bộ cảm và ngoại sai gây bởi vị thế của vật mang và sự thay đổi của địa hình. Như vậy, sau quá trình xử lý về mặt hình học, ảnh thực tế (thu được) sẽ khơng cịn bị biến dạng và kết quả nhận được giống như ảnh lý tưởng được tạo bởi một bộ cảm có thiết kế hình học chính xác và thu nhận ảnh trong các điều kiện lý tưởng.
Trong luận văn, bước nắn chỉnh hình học ảnh dựa vào dữ liệu nền ít có sự biến động ví dụ như hệ thống sơng ngịi, giao thơng với hệ tọa độ WGS 84, lưới chiếu UTM, múi chiếu 48. Trong phương pháp này, giá trị cấp độ xám của một pixel trên ảnh nắn chỉnh được xác định từ giá trị cấp độ xám từ pixel gần nhất.
Ứng dụng phần mềm Mapinfo 9.0 và phần mềm ENVI 4.3 để thực hiện nắn chỉnh ảnh.
Khởi động Mapinfo 9.0: Tool/ Universal Translator/ Universal Translator/ Chọn đường dẫn, tọa độ/Ok. Sau khi xuất dữ liệu thành công từ Mapinfo sang ENVI, ta tiến hành lựa chọn điểm khống chế.
- Chọn Menu Map/ Registration/ Select GCPs: Image to Map
- Chọn điểm khống chế, xác định X, Y (dựa trên chương trình Mapinfo).
- Từ ENVI: Ground Control Points Selection: nhập điểm khống chế lên ảnh đã biết tọa độ, sau đó Add Point.
- Chọn ít nhất 5 điểm khống chế, lưu ý các điểm khống chế đc chọn cho mỗi ảnh nắn với sai số trung phương nhỏ nhất không quá 0,5pixel.
- Kiểm tra sai số các điểm khống chế: Show List/ xuất hiện các điểm khống chế đã chọn (sai số RMS < 0.5)
Hình 2.6 Hộp thoại GCP list
- Tiến hành nắn chỉnh ảnh: Option/ Wrap Displayed Band và chọn phương pháp nắn Polynominal, bậc 1, phương pháp lấy mẫu Neareast Neighbour và xác định tên ảnh xuất.
Hình 2.7 : ảnh SPOT Từ Liêm trước và sau khi nắn
c. Phương pháp phân loại ảnh
Là quá trình tách hay gộp thơng tin dựa trên các tính chất phổ, khơng gian và thời gian cho bởi ảnh của đối tượng cần nghiên cứu. Mục tiêu của việc phân loại là làm phù hợp phổ của dữ liệu ảnh với loại thơng tin được u cầu bởi người giải đốn.
Việc xác định hệ thống phân loại là công việc đầu tiên rất quan trọng khi áp dụng viễn thám để xây dựng bản đồ sử dụng đất cũng như bản đồ lớp phủ. Hệ thống bảng chú giải phân loại cần phải phù hợp với khả năng cung cấp thông tin của dữ liệu viễn thám. Thiếp lập chú giải khơng chỉ dựa vào các đối tượng nhìn thấy trên ảnh mà cịn phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố: độ phân giải của ảnh, tính chất mùa vụ, thời gian chụp, kiến thức về địa phương
Xác định các loại lớp phủ phân loại
Để xác định các loại lớp phủ tại khu vực nghiên cứu ta dựa vào đặc điểm phản xạ phổ của các đối tượng trên ảnh, dựa vào Google Map, dựa vào tình hình sử dụng đất những năm qua của huyện, đi khảo sát thực địa và kiểm chứng các đối tượng đã chọn trên ảnh viễn thám ta đang sử dụng
Xây dựng khóa giải đốn ảnh
Là một tập hợp nguyên tắc chỉ đạo để trợ giúp các nhà giải đoán nhận dạng các yếu tố ảnh. Kiểu chìa khóa và phương pháp thể hiện dựa vào:
- Số lượng đối tượng và điều kiện nhận dạng
- Sự biến đổi có tính đặc trưng trong từng nhóm các yếu tố hoặc đối tượng. Các chìa khóa ảnh được xây dựng để giải đốn các đối tượng trên ảnh mà cụ thể là trợ giúp xác định các vùng mẫu cho quá trình phân loại các đối tượng. Các khóa ảnh được xây dựng chủ yếu dựa trên các yếu tố chính như: màu sắc, kích thước, hình dáng... của đối tượng, kết hợp với việc đi thực địa đánh dấu những đặc điểm nổi bật. Các yếu tố này được xem xét dựa trên mối quan hệ với hệ thống phân loại để phân tích, xác lập các khóa ảnh. Trong xây dựng khóa ảnh, các yếu tố kiến thức và kinh nghiệm giữ vai trò rất quan trọng để hồn thiện bộ khóa. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ứng dụng phần mềm ENVI 4.3 để xây dựng khóa giải đốn ảnh
Trong luận văn tác giả sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định. Phương pháp này yêu cầu người sử dụng phải chọn vùng mẫu làm cơ sở phân loại. Tiếp đó
dùng các phương pháp so sánh để đánh giá liệu một pixel nhất định đã đủ tiêu chuẩn để gán cho một lớp chưa. Phần mềm ENVI cung cấp một loạt các phương pháp phân loại khác nhau, bao gồm Parallelepiped, Maximum Likelihood, Minimum
Distance, Mahalonobis Distance, Binary Encoding và Spectral Angle Mapper. Chọn mẫu phân loại
- Việc đầu tiên để tiến hành phân loại có chọn mẫu là cơng tác chọn mẫu. Để chọn mẫu trong ENVI, trước tiên ta phải mở ảnh cần phân loại để tiến hành chọn mẫu, từ thực đơn lệnh Tool/Region Of Interest/ROI tool, trên màn hình sẽ mở ra
hộp thoại Roi Tool cho phép ta thao tác với việc chọn mẫu
Hình 2.8 Hộp thoại từ ENVI 4.3
- Chọn mẫu: NewRegion/Edit (Biên tập tên loại, chọn mầu), thể hiện ở bảng sau:
Hình 2.9 Hộp thoại ROI Tool
Với nguồn dữ liệu hiện có và kiến thức về địa phương học viên xây dựng bảng chú giải các đối tượng trên ảnh như sau
Bảng 2.1: Chú giải các đối tượng trên ảnh
STT Tên Đối tượng Màu trên ảnh Ảnh thực địa
2 Thực vật 2 Ruộng lúa
3 Mặt nước 1 Ao
4 Đất trống Bãi bồi
5 Dân cư 1 Khu công nghiệp
6 Dân cư 2 Khu dân cư
7 Mặt nước 2 Hồ
8 Sông Sông Hồng
Sau khi đi thực địa, tác giả thấy một số mẫu thể hiện cùng một đối tượng nên tiến hành gộp một số mẫu vào với nhau, cụ thể là: lớp thực vật 1, thực vật 2 gộp
thành lớp thực vật; lớp dân cư 1, dân cư 2 gộp chung thành lớp dân cư; lớp mặt nước 1, mặt nước 2, sông gộp thành lớp mặt nước.
Sau khi gộp lớp ta tiến hành phân loại: phân loại có kiểm định
Bản chất của quá trình phân loại là so sánh chưa biết với mẫu phổ của các đối tượng được xây dựng ở giai đoạn lấy mẫu, sau đó quy các pixel này về đối tượng mà chúng gần giống nhất.
Phương pháp phân loại có kiểm định thường dùng các thuật toán sau: - Maximum Likelihood (thuật toán phân loại theo xác suất cực đại) - Minimum Distance (thuật toán phân loại theo khoảng cách ngắn nhất)
- Parallelepiped (thuật tốn phân loại hình hộp)
Thuật toán được sử dụng trong nghiên cứu này là thuật toán phân loại theo xác suất cực đại (Maximum Liekelihood) vì đây là phương pháp dựa trên lý thuyết xác suất chặt chẽ, có độ chính xác cao, và được sử dụng rộng rãi.
- Menu ENVI > Classification > Supervised > Maximum Likelihood > chọn ảnh cần phân loại > Ok.
- Select All Items.
- Sau khi chọn ảnh cần phân loại ta nhập các thông số vào cửa sổ Maximum Likelihood Parameters (các lớp cần phân loại, ngưỡng đạt độ chính xác – Probability thresshold).
- Sau khi phân loại ta tiến hành lọc nhiễu kết quả phân loại. Sử dụng phương pháp Majoriry Analysis để gộp những pixel lẻ tẻ hoặc phân loại lẫn trong các lớp vào chính lớp chứa nó. Để thực hiện chức năng này, từ thực đơn lệnh của ENVI ta chọn Classification/Post Classification/Majority/Minority/Analysis. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sau khi chọn, hộp thoại Majority/Minority Parameters xuất hiện cho phép ta chọn các lớp định lọc, phương pháp dự định tiến hành, kích thước cửa sổ lọc và đường dẫn lưu kết quả. Kết quả tính tốn này sẽ cho ra một ảnh mới trong danh sách Available Bands List.
Để kiểm chứng độ chính xác của kết quả phân loại ta tiến hành lập ma trận sai số - Confusion Matrix. Chức năng này cho phép so sánh ảnh đã được phân loại
với kết quả thực địa hoặc với vùng mẫu với mục đích đánh giá độ chính xác kết quả phân loại.
d. Tích hợp viễn thám và GIS thành lập bản đồ lớp phủ
Đầu tiên ta chuyển ảnh đã phân loại sang phần mềm ArcGis để thành lập bản đồ lớp phủ
- Để ảnh dưới chế độ Layout, vào thực đơn View/Layout View - Đặt trang in
Hình 2.10 Hộp thoại từ phần mềm ArcGIS 9.3
- Đặt lưới chiếu cho bản đồ. Trên thanh công cụ Menu nhấp chọn View/Data Frame Properties... Cửa sổ Data Frame Properties hiện ra nhấp chọn thẻ Grids. Nhấp vào New Grid.... để tạo lưới chiếu cho bản đồ.
- Đặt tỷ lệ cho bản đồ - Tạo khung, tên cho bản đồ - Thiết lập bảng chú giải