Các ảnh tổ hợp độ ẩm khơng khí tương đối trong năm 2012

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS đánh giá tác động của nhiệt độ, độ ẩm đến lớp phủ thực vật thông qua chỉ số thực vật (NDVI) khu vực tây nguyên (Trang 59 - 60)

3.5. Xây dựng tổ hợp NDVI trung bình theo năm

3.5.1. Tạo ảnh chỉ số thực vật từ ảnh MODIS - MOD13A2

Các ảnh MOD13A2 sẽ được xử lý qua các bước xử lý ảnh (chuyển đổi hệ tọa độ, hiệu chỉnh hình học, cắt ảnh theo khu vực Tây Nguyên, lọc mây, lọc nhiễu…)

Sau đó các ảnh NDVI tổ hợp 16-ngày được sử dụng để tổ hợp lên ảnh tổ hợp tháng, sử dụng phương pháp tổ hợp theo giá trị cực đại (Maximum Value Composite –MVC). Đây là phương pháp truyền thống, được sử dụng khá rộng rãi trong các nghiên cứu liên quan ở trên thế giới. Phương pháp này được thực hiện trên cơ sở nguyên tắc khá đơn giản, đó là kết hợp các ảnh lấy giá trị lớn nhất của giá trị pixel trong các ảnh đầu vào cho sản phẩm đầu ra. Điều này sẽ giúp khắc phục loại bỏ hoặc làm giảm thiểu các pixel có

RH (%) 40 - 65 65 - 70 70 - 75 75 - 80 80 - 85 85 - 95 RH (%) 40 - 65 65 - 70 70 - 75 75 - 80 80 - 85 85 - 95 RH (%) 40 - 65 65 - 70 70 - 75 75 - 80 80 - 85 85 - 95

các pixel bị nhiễu do các sai số hệ thông hay các nguyên nhân khác làm giải giá trị của chỉ số NDVI so với thực tế.

3.5.2. Các ảnh tổ hợp chỉ số thực vật NDVI theo tháng, theo mùa và theo năm

Ảnh sau khi được xử lý được tổ hợp thành ảnh trung bình theo tháng, ảnh tổ hợp theo mùa và ảnh tổ hợp theo năm, Sử dụng phương pháp tổ hợp bằng cách sử dụng công cụ Band Math trên phần mềm ENVI để tính tốn và tổ hợp.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS đánh giá tác động của nhiệt độ, độ ẩm đến lớp phủ thực vật thông qua chỉ số thực vật (NDVI) khu vực tây nguyên (Trang 59 - 60)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(90 trang)