CHƢƠNG 1 : TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
3.2. Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất vùng đồng bằng sông Hồng năm
3.2.3. Tạo ảnh tổ hợp NDVI theo tháng
Mặc dù bộ dữ liệu MODIS đã được xử lý tới mức 3 tức là đã làm giảm bớt hoặc loại bỏ được mây nhưng vẫn còn hiện tượng mức độ mây che phủ tương đối lớn. Điều này gây khó khăn cho việc theo dõi biến động cũng như phân loại lớp phủ. Do vậy, học viên tiếp tục tiến hành thêm bước lọc mây và tạo ảnh tổ hợp theo tháng.
Ngưỡng giá trị phản xạ đã được lựa chọn dựa trên sự tham khảo các tài liệu trong nước và quốc tế và dựa trên sự phân tích thực tế bộ dữ liệu ảnh MODIS thu thập được. Theo đó, giá trị phản xạ > 0,2 đối với kênh 1 (Red) và > 0,5 đối với kênh
2 (Near infared) được coi là mây và thuật toán lọc mây đã được tiến hành sử dụng cơng cụ tính tốn Band Math của phần mềm ENVI. Việc lọc mây được thực hiện trên ảnh NDVI. Các pixel được coi là mây sẽ được gán giá trị đặc biệt (No data) là - 999 để phân biệt với các đối tượng khác, đồng thời phục vụ cho việc tổ hợp ảnh 16 - ngày và tổ hợp ảnh theo tháng sau này. Các pixel được giải đốn khơng phải là mây sẽ được trả về giá trị NDVI thực tế của nó.
Thuật tốn dùng để lọc và gán giá trị - 999 cho mây sử dụng công cụ Band Math trên phần mềm ENVI có dạng như sau:
((b1 GT 0.2) AND (b2 GT 0.5))*(-999) + b3*((b1 LE 0.2) OR (b2 LE 0.5))
Trong đó: b1: là giá trị của pixel ở band 1 trên ảnh gốc 8-ngày; b2: là giá trị của pixel ở band 2 trên ảnh gốc 8-ngày;
b3: là giá trị tính tốn NDVI trên ảnh tổ hợp 8-ngày của pixel đó; Thuật tốn trên được hiểu là nếu giá trị của pixel trên kênh 1 lớn hơn 0,2 và trên kênh 2 lớn hơn 0,5 thì gán giá trị cho pixel đó là - 999, nếu khơng thì trả về giá trị NDVI thực của pixel đó.
Sau đó, các ảnh NDVI tổ hợp 8-ngày được sử dụng để tiếp tục tổ hợp lên ảnh tổ hợp 16-ngày và ảnh tổ hợp tháng (dựa trên thơng tin về ngày thu của ảnh đó), sử dụng phương pháp tổ hợp sử dụng 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 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 giá trị được giải đốn là mây (trị tuyệt đối của giá trị chỉ số NDVI nhỏ, xấp xỉ 0) hoặc các pixel bị nhiễu do các sai số hệ thống hay các nguyên nhân khác làm giảm giá trị của chỉ số NDVI so với thực tế.
Thuật toán được sử dụng để tổ hợp ảnh 16-ngày và tổ hợp tháng là tương tự nhau và có dạng như sau:
(b1 GE b2)*b1+(b1 LT b2)*b2
Trong đó: b1: giá trị của pixel trên ảnh NDVI đầu vào số 1 b2: giá trị của pixel trên ảnh NDVI đầu vào số 2
Thuật toán trên được hiểu là thực hiện so sánh giá trị pixel trên 2 ảnh NDVI đầu vào và lấy giá trị pixel của ảnh NDVI có giá trị cao hơn. Việc tổ hợp được thực hiện lần lượt cho từng cặp ảnh đầu vào
Hình 3.7 Ảnh NDVI tổ hợp tháng
Sau khi tạo được các ảnh NDVI theo tháng, tiến hành ghép tất cả các ảnh NDVI theo tháng thành ảnh NDVI của năm với các kênh ảnh là các ảnh NDVI theo tháng để phục vụ cho bước phân loại các đối tượng thành lập bản đồ lớp phủ sau này.