Tên ảnh Độ phân giải Ngày chụp
LANDSAT TM 30m 7/1984
ASTER 15m 8/2001
ASTER 15m 8/2006
Hình 3.3: Ảnh tổ hợp màu giả khu vực nghiên cứu qua các thời kỳ
3.3 a. Ảnh tổ hợp màu giả Landsat TM -7/ 1984 3.3 b. Ảnh tổ hợp màu giả Aster- 8/2001
3.3 d. Ảnh tổ hợp màu giả Landsat 8- 8/2013 3.3 c. Ảnh tổ hợp màu giả Aster - 8/2006
Đề tài sử dụng bản đồ địa hình tỉ lệ 1:25000 làm tham chiếu, bản đồ hiện trạng sử dụng đất vùng cửa Ba Lạt năm 2003, 2007, 2010. Khi thành lập bản đồ lớp phủ RNM có tham khảo ảnh thực địa khu vực cửa Ba Lạt năm 2014.
3.3. Các bƣớc tiến hành
3.3.1. Cắt ảnh theo phạm vi nghiên cứu
Ảnh viễn thám thu được sau khi chụp phủ chùm trên phạm vi rất rộng vì vậy ta tiến hành cắt ảnh theo phạm vi khu vực nghiên cứu. Đề tài chỉ nghiên cứu trong phạm vi khu vực cửa sông Ba lạt nên đã tiến hành cắt ảnh theo giới hạn của khu vực cửa sông Ba Lạt được thực hiện trên phần mềm ENVI.
3.3.2. Nắn chỉnh ảnh
Dữ liệu ảnh viễn thám thu được thường chứa đựng những sai số về hình học do các nguyên nhân trong quá trình thu ảnh như tốc độ bay chụp, độ cao, góc nhìn của thiết bị, tốc độ gương quay. Chính vì vậy, để chồng ghép các cảnh ảnh lên nhau để nhận biết sự khác biệt, thay đổi các đối tượng ta phải tiến hành nắn chỉnh ảnh đưa chúng về cùng hệ thống các điểm khống chế mặt đất (Ground Control Points).
Học viên sử dụng phần mềm ENVI để nắn chỉnh ảnh, có 2 cách để nắn chỉnh ảnh đó là nắn ảnh theo bản đồ (Image to Map) và nắn ảnh theo ảnh (Image to image).
Trong luận văn học viên sử dụng phương pháp nắn ảnh theo ảnh (Image to image): chọn sao cho các điểm khống chế phân bố đều trên toàn ảnh, sai số - RMS ở cuối hộp thoại Ground Control Points Selection cố gắng đạt mức nhỏ hơn 1 pixel và chọn tối thiểu 4 điểm cho phương pháp nắn đơn giản nhất. Càng chọn nhiều điểm thì độ chính xác càng cao và thường chọn từ 18-20 điểm khống chế.
Nhấn vào Show list để hiển thị các điểm khống chế, xem sai số RMS có đạt yêu cầu khơng ( <1 – đạt), nếu >1 ta xóa đi chọn lại. Sau đó lưu bảng thuộc tính các điểm khống chế bằng cách chọn File\ Save Table to ASCII.
Sau khi chọn đủ số điểm, ta chọn Options\Warp File trong hộp thoại Ground Control Points Selection, chọn tiếp file tương ứng là ảnh cần nắn.
3.3.3. Phân loại ảnh theo phương pháp xác suất cực đại Maximum Likelihood
Phân loại ảnh số là việc phân loại và sắp xếp các pixel trên ảnh thành những nhóm khác nhau dựa trên một số đặc điểm chung về giá trị độ xám, sự đồng nhất, mật độ, tone ảnh, … Có hai kiểu phân loại chính, là phân loại có chọn mẫu và phân loại không chọn mẫu. Trong luận văn học viên chọn phương pháp phân loại có chọn mẫu.
Tiến hành phân loại có chọn mẫu
Để tiến hành phân loại với các mẫu đã chọn ta làm như sau: từ thanh thực đơn lệnh chính của ENVI chọn Classification\Supervised và chọn phương pháp
phân loại phù hợp.
Hình 3.4: Cơng cụ phân loại Maximum Likelihood trên phần mềm Envi
Chọn ảnh cần phân loại, nhấn OK, Sau đó nhấn Select All Items để chọn toàn bộ mẫu, chọn đường link để lưu kết quả =>> ta được kết quả phân loại.
Trong luận văn, học viên sử dụng 6 lớp phân loại, bao gồm: rừng ngập mặn, nước, dân cư, đất cát vùng bãi bồi, thực vật khác, đất nuôi trồng thủy sản ... (bảng minh họa 3.6).