CHƢƠNG 2 ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ XÃ HỘI
3.1. THÀNH LẬP BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG RỪNG TỈNH ĐIỆN BIÊN
3.1.4. Các bƣớc thành lập bản đồ hiện trạng lớp phủ rừng
Bản đồ lớp phủ rừng tỉnh Điện Biên đƣợc thành lập bằng phần mềm eCognition Developper 8.7 là phần mềm phân loại ảnh định hƣớng đối tƣợng. Các bƣớc giải đoán ảnh vệ tinh thành lập bản đồ lớp phủ rừng đƣợc thể hiện trong sơ đồ 3.1.
Sơ đồ 3.1. Sơ đồ thành lập bản đồ lớp phủ rừng bằng phần mềm Ecognition
Hiển thị và quản lý dữ liệu
Trộn ảnh và tăng cƣờng chất lƣợng ảnh
Phân mảnh ảnh và xem các đặc trƣng của đối tƣợng ảnh
Thiết lập chú giải các lớp phân loại
Thiết lập bộ quy tắc và tiến hành phân loại
Đánh giá kết quả và xuất kết quả Chỉnh sửa kết quả
1) Hiển thị và quản lý dữ liệu: Ảnh Landsat 7 và Landsat 8 khu vực tỉnh Điện Biên sau khi đƣợc xử lý cắt ghép theo ranh giới tỉnh Điện Biên, nắn chỉnh hình học sẽ đƣợc mở trong phần mềm Ecognition và đƣợc lƣu lại trong quá trình xử lý ảnh.
2) Trộn ảnh và tăng cƣờng chất lƣợng ảnh: Tổ hợp màu từ các kênh ảnh nhằm tăng tính dễ đọc, dễ hiểu của ảnh cho ngƣời giải đoán. Để tăng cƣờng chất lƣợng ảnh thì có nhiều cách khác nhau nhƣng đơn giản nhất là chuyển đổi cấp độ xám, biến đổi cấp độ xám là một kỹ thuật tăng cƣờng chất lƣợng ảnh đơn giản. ý nghĩa của nó nhằm biến đổi khoảng giá trị cấp độ xám thực tế của ảnh về khoảng cấp độ xám mà thiết bị hiển thị có khả năng thể hiện đƣợc và bằng cách này hình ảnh trơng sẽ rõ ràng hơn.
3) Phân mảnh ảnh và xem các đặc trƣng của đối tƣợng: Phân mảnh ảnh tạo ra khoanh vi trạng thái trên ảnh phân tách rõ rệt nhất các trạng thái tạo cơ sở cho quá trình khảo sát định tên trạng thái tiếp theo. Ở đây ta sử dụng thuật toán Multiresolution Segmentation để phân mảnh. Thuật toán đã áp dụng mức độ tối ƣu hóa làm giảm thiểu mức độ bất đồng của đối tƣợng ảnh cho một độ phân giải nhất định. Thuật tốn có thể đƣợc ứng dụng trên mức Pixel hay mức đối tƣợng ảnh. Thuật toán đƣợc thực hiện dựa theo việc lựa chọn các trọng số về hình dạng, màu sắc, độ chặt, độ trơn do ngƣời phân loại lựa chọn (các trọng số này có thể thay đổi dễ dàng). Mỗi một đối tƣợng ảnh đƣợc phân mảnh đề chứa những thơng tin thuộc tính, các thơng tin thuộc tính này gồm các thơng tin về giá trị phổ của các lớp, độ sáng, hình dạng, vị trí, cấu trúc, diện tích,… những thơng tin thuộc tính này rất quan trọng cho sự phân loại ảnh.
4) Thiết lập chú giải cho các lớp phân loại: Các lớp phân loại gồm 1) Rừng giàu; 2) Rừng trung bình; 3) Rừng nghèo; 4) Rừng chƣa có trữ lƣợng; 5) Đất khơng có rừng.
5) Thiết lập bộ quy tắc và tiến hành phân loại
Bộ quy tắc dùng để phân loại đối tƣợng ảnh bao gồm các tiêu chí đƣợc thiết lập sao cho đối tƣợng này có thể tách khỏi đối tƣợng khác trên ảnh. Bộ quy tắc đƣợc thiết lập dựa vào bộ mẫu giải đoán ảnh.
Xây dựng mẫu giải đoán ảnh:
Để thực hiện tốt q trình giải đốn ảnh, phải xây dựng đƣợc khóa giải đốn cho từng đối tƣợng rừng, giúp cho việc thiết lập, lựa chọn mẫu huấn luyện sau này đƣợc nhanh chóng và chính xác. Trong luận văn này, khóa giải đốn đƣợc xây dựng cho 5 loại đối tƣợng dựa trên tổ hợp màu giả.
Bộ mẫu giải đoán ảnh vệ tinh hay bộ mẫu phân loại ảnh là tập hợp các cặp điểm mẫu trên ảnh vệ tinh cùng tọa độ tƣơng ứng với các mẫu đối tƣợng tại thực địa cần đƣợc phân loại khi giải đoán ảnh vệ tinh. Bộ mẫu khóa ảnh là căn cứ để phần mềm giải đốn ảnh sử dụng các thơng số (phổ, cấu trúc v.v.) trên các mẫu khóa ảnh để phân loại cho các khu vực cịn lại có đặc điểm tƣơng tự.
Hệ thống mẫu khóa ảnh sẽ đƣợc sử dụng để xác định khoảng giá trị cho từng đối tƣợng rừng theo các tiêu chí tham gia q trình phân loại tự động bằng phần mềm eCognition.
Ngồi các tiêu chí nhƣ đã nêu trên, để xác lập mẫu phân loại ảnh cần xây dựng cây phân loại phù hợp. Nhằm đáp ứng yêu cầu công tác điều tra, kiểm kê rừng việc phân loại các đối tƣợng rừng và đất lâm nghiệp căn cứ theo Hƣớng dẫn điều tra kiểm kê rừng toàn quốc.
Trên cơ sở cây phân loại sẽ đƣa ra ngƣỡng ban đầu để phân loại tự động (sơ bộ) các loại đối tƣợng trên ảnh bằng phần mềm eCognition. Việc bóc tách trên ảnh sẽ tiến hành theo các loại đối tƣợng dựa trên các tiêu chí đã xác định.
6) Chỉnh sửa, đánh giá và xuất kết quả: Kết quả phân loại ảnh trong phòng sẽ đƣợc kiểm tra, đánh giá độ chính xác bằng cách đi thực địa dùng GPS và tìm hiểu ngƣời dân để lấy mẫu đánh giá. Cuối cùng là xuất kết quả phân loại, đƣa vào ArcGIS biên tập bản đồ hiện trạng lớp phủ rừng.