2. Mụ tả cỏc t− liệu khỏc
4.2.2. Thành lập bản đồ hiện trạng 1.Cỏc b−ớc xư lý ảnh số
1.Cỏc b−ớc xư lý ảnh số
sơ đồ tổng quỏt cụng nghệ thành lập bản đồ hiện trạng lớp phủ
Bản đồ địa hỡnh và số liệu đo đạc
T− liƯu viƠn thám Số liƯu điỊu tra thực địa
Nhập ảnh
Xõy dựng ảnh tổ hợp màu
Tăng c−ờng chất l−ợng ảnh
Hình 4.4. Sơ đồ tổng quỏt cụng nghệ thành lập bản đồ hiƯn trạng lớp phđ b. các b−ớc thực hiƯn
Phõn loại cú giỏm định ( Supervised Classification) là một hỡnh thức phõn loại mà cỏc chỉ tiờu phõn loại đ−ỵc xỏc lập dựa trờn cỏc vựng mẫ Cỏc vựng mẫu là khu vực trờn ảnh mà ng−ời giải đoỏn biết chỏc chắn thuộc vào một trong cỏc lớp cần tỡm. dựa trờn vựng mẫu, cỏc tham số thống kờ đ−ỵc xỏc định và đú chớnh là chỉ tiờu thống kờ sử dụng trong quỏ trỡnh phõn loại sau nà Cỏc vựng mẫu đ−ợc khoanh vi trực tiếp lờn trờn ảnh cần phõn loạ Kết quả phõn loại sẽ đ−ỵc kiểm chứng ngoài thực đị Đõy chớnh là hỡnh thức phõn loại kết hợp giữa giải đoỏn bằng mỏy tớnh với kết quả điều tra thực đị
Phơng phỏp này cú tớnh −u viƯt, nó đ−ỵc sư dơng rộng rãi trong nhiỊu lĩnh vực ở nhiều quốc gi Độ tin cậy của kết quả phõn loại phụ thc vào diƯn tích, mật độ phõn bố và độ chớnh xỏc của cỏc vựng mẫu lựa chọn trên khu vực nghiên cứ Để tiến hành thực hiện phơng phỏp phõn loại cú giỏm định cần phải thực hiƯn các b−ớc sau:
+) Nhập ảnh: Đõy là cụng đoạn chuyển ảnh từ cỏc khuụn dạng khỏc nhau về
khuụn dạng của ch−ơng trỡnh ENVI 4.0 để tiến hành cỏc b−ớc tiếp the Khuụn dạng ảnh trong Envi là dạng imag
+) Xõy dựng ảnh tổ hợp màu và tăng c−ờng chất l−ợng ảnh: Mục đớch cđa viƯc
này là nhằm tạo ra ảnh tổ hợp màu cú chất l−ỵng tốt nhất đĨ phơc vơ viƯc chọn vựng mẫu và giải đoỏn ảnh đợc chớnh xỏc. Trong phần mỊm ENVI chúng ta tăng cờng chất l−ợng ảnh rất đơn giản, sau khi hiện ảnh ta vào trong màn hỡnh image-> enhance và lựa chọn một trong sỏu cỏch giÃn ảnh, thờng ng−ời ta chọn linear 2% để tăng c−ờng chát l−ỵng ảnh vỡ cỏch này làm cho cỏc đối tợng trờn ảnh cú độ tơng phản cao hơn.
+) Nắn chỉnh hỡnh học: Đa ảnh vầ hệ toạ độ và hệ quy chiếu cần thành lập bản
đồ. Đồng thời loại bỏ cỏc sai số hỡnh học, sai số do chờnh cao địa hỡnh hoặc cỏc số liệu toạ độ mặt phẳng và độ cao đo đ−ợc ngoài thực đị Cả 3 cảnh ảnh trờn đều khụng cần qua cỏc b−ớc hiệu chỉnh phổ và hiệu chỉnh hỡnh học bởi vỡ khi cung cấp ảnh cho chỳng ta sử dụng tất cả cỏc ảnh đều đ−ỵc hiệu chnhr ở mức lever 1G. Đõy là mức ảnh đà đ−ỵc sư lý ở mức 1A, 1R và 1G cú nghĩa ảnh đà đ−ợc hiệu chỉnh hỡnh học chớnh xỏc. Do đú, khi sử dụng ảnh ở mức dộ này chỳng ta khụng cần thiết phải hiệu chỉnh hỡnh học.
+) Cắt ảnh theo ranh giới cần nghiờn cứu: Vỡ kết quả phõn loại sẽ đ−ợc tớnh ra
cỏc giỏ trị định lợng của cỏc đối t−ỵng nằm trong ranh giới cđa khu vực nghiên cứu nờn ảnh cần phải đợc cắt chớnh xỏc theo ranh giới đó.
+) Định nghĩa cỏc lớp: tr−ớc hết cần phải xõy dựng cỏc lớp phõn loạ Cỏc lớp
phõn loại cần phải đ−ợc định rừ ràng về mặt chỉ tiờ Cỏc chỉ tiờu này đỵc lựa chọn dựa vào đặc thự của t liệu viễn thỏm đang sư dơng.
+) Lựa chọn cỏc đặc tớnh: Cỏc dặc tớnh ở đõy bao gồm cỏc dặc tớnh về phổ và
dặc tớnh về cấu trúc. ViƯc lựa chọn này có ý nghĩa hết sức quan trọng, nó cho phộp tỏch biệt cỏc lớp đối t−ỵng với nhaụ
+) Chọn vùng mẫu: Đõy là cụng đoạn rất quan trọng, kết quả của cụng việc này
cú tớnh chất quyết định tới kết quả tớnh toỏn phõn loạ Bởi vậy, để đảm bỏ độ chớnh xỏc việc lựa chọn vựng mẫu giỏm định cần thoả mÃn những yờu cầu sau: - số l−ợng cỏc vựng lấy mẫu của mỗi loại đối t−ỵng cần phải phự hợp: Số l−ỵng vựng mẫu quỏ ớt sẽ khụng đảm bảo độ chớnh xỏc, nếu nhiều quỏ sẽ làm tăng khối l−ợng tớnh toỏn lờn rất nhiều và đụi khi gõy nhiễu kết quả tớnh toỏn.
- DiƯn tích các vùng lấy mẫu đủ lớn, đồng thời cỏc vựng mẫu khụng đ−ỵc nằm gần ranh giới giữa cỏc lớp đối tợng khỏc nha
- Vùng mẫu đ−ợc chọn phải đặc tr−ng cho đối t−ợng phõn loại và cỏc vựng mẫu nờn phõn bố đều trờn toàn khu vực nghiờn cứ Đối với cỏc đối tợng khỏc nhau khi tiến hành lựa chọn vựng mẫu, cú thể sử dụng cỏc tổ hợp màu khác nhau sao cho các đối t−ợng cần chọn thể hiện rừ nhất.
+) Tớnh toỏn chỉ số thống kờ vùng mẫu: Sau khi kết thúc viƯc lựa chọn các vùng
mẫu, cụng việc tiếp theo là cần phải tớnh toỏn cỏc chỉ số thống kờ vựng mẫ Cỏc chỉ số thống kờ vựng mõ Cỏc chỉ số này cho ta biết thụng tin sau:
- số pixel đ−ỵc lựa chọn trong vùng lấy mẫụ - Số tỉ hỵp trong vùng lấy mẫụ
- Số pixel đ−ỵc lựa chọn trờn ảnh cho tất cả cỏc đối t−ỵng dựa trờn giỏi trị của vector trung bỡnh và độ lệch chuẩn của nú. Chơng trỡnh tự động tớnh toỏn cho tất cả cỏc pixel trờn khu vực nghiờn cứu và lựa chọn đ−ợc cỏc pixel phự hợp độ lệch chn so với vetor trung bình cđa đối t−ợng nào thỡ nú đợc xếp vào đối t−ợng đú.
- Xỏc định khoảng cỏch giữa cỏc nhúm. Dựa vào cỏc khoảng cỏch này ta sẽ xỏc định đợc độ chớnh xỏc của việc lựa chọn vựng mẫ Nếu khoảng cỏch giữa cỏc cỏc đối tợng này càng lớn thỡ việc phõn loại chỳng càng chớnh xỏc, nếu khoảng cỏch này càng nhỏ thỡ cú nghĩa là sự phõn biệt giữa cỏc nhóm đối t−ợng khụng cao do đú việc phõn loại sẽ thiếu chớnh xỏc. Khi đú phải lựa chọn lại vựng lấy mẫụ
+) Phân loại cỏc đối tỵng: Sau khi tiến hành tớnh toỏn cỏc chỉ số thống kờ cú
kết quả đạt yờu cầu, tiếp tục thực hiện bài toỏn phõn loạ Cỏc chỉ tiờu phõn loại đ−ỵc xõy dựng dựa trờn cỏc vựng mẫu đà lựa chọn. Cỏc tham số thống kờ tớnh đ−ợc từ cỏc vựng mẫu đà lựa chọn. Cỏc tham số thống kờ tớnh đợc từ cỏc vựng mẫu sẽ đ−ỵc sư dơng trong khi phõn loạ
Đõy là phơng phỏp phõn loại cú giỏm định nờn cỏc thuật toỏn đợc ỏp dụng trong đú là: Phõn loại theo khoảng cỏch ngắn nhất; khoảng cỏch Mahalanobis; phõn loại theo xỏc xuất cực đại; phõn loại theo góc cực phổ …
+) Ghộp cỏc nhúm đối tỵng: là việc ghộp lớp đà phõn loại cú cựng tớnh chất
giống nhau thành một nhúm. Đõy là cụng việc bắt buộc, vỡ với một loại đối t−ỵng nh−ng có thể cú nhiều giỏ trị độ xỏm cú độ chờnh lƯch nhau lớn. Khio chọn vựng mẫu cần chọn những vựng dặc tr−ng, diỊu này dẫn đến viƯc cùng đối t−ỵng nh−ng ở nhiỊu lớp khác nhaụ Thực chất chúng chỉ là một đối tỵng vậy phải gộp chỳng về cựng một đối tợng để biểu thị trờn bản đồ.
+) Kiểm tra thực địa: Để kiểm chứng lại kết quả phõn loại thỡ ph−ơng phỏp hiệu
quả và chớnh xỏc nhất là kiểm tra thực đị Mộu kiểm tra thực địa khụng đỵc trùng vị trớ với mẫu giỏm định đà đ−ỵc sư dơng trong khi phõn loại và đảm bảo phõn bố đều trờn khu vực nghiờn cứ
+) Tính diƯn tích các đối t−ợng: Là một trong những cụng đoạn hết sức quan trọng. ViƯc tính tốn diện tớch cỏc đối tợng cho từng đối t−ỵng sẽ biết những pixel ch−a đ−ỵc xỏc định là những pixel mà mỏy khụng hiểu sẽ ghép vào nhóm nào(Unknow). Trong tr−ờng hợp Unknow lớn thỡ buộc phải chọn lại vựng mẫu, vỡ sai số này chđ u do viƯc chọn vùng mẫu ch−a chính xác.
+) Chun vỊ kết quả phõn loại về bản đồ: Trong quỏ trỡnh phõn loại để thuận
lỵi ta th−ờng gỏn cho mỗi vựng mẫu và cỏc lớp đối tợng một màu nhất định sao cho dƠ phân biƯt nhất, cỏc màu gỏn đú thờng khụng theo quy định của bản đồ cần thành lập. Vỡ võy, để cú kết quả phõn loại là bản đồ ta cần phải chỉnh sửa và gỏn lại màu cỏc đối t−ỵng theo đỳng quy định và cú cỏc ký hiệu bản đồ minh họ Cỏc đối t−ỵng t−ợng phõn loại trong đề tài đà đợc gỏn màu theo bảng màu quy định đối với bản đồ địa hỡnh đang hiện hành.
c. Cỏc kết quả việc phõn loại ảnh
Tr−ớc khi phõn loại, cỏc ảnh đ−ỵc cắt theo diện tớch của khu vực cần nghiờn cứ ảnh đợc phõn loại bằng ph−ơng phỏp phõn loại cú giỏm định với thuật toỏn xỏc suất cực đại bằng ch−ơng trỡnh ENVI 4.0.
Hình 4.5. ảnh 1995 Hình 4.6. ảnh năm 2001
Hình 4.7. ảnh năm 2004
Kết quả phõn loại bằng phơng phỏp xỏc suất cực đại sẽ đ−ợc dựng để xỏc định cỏc bất biến ảnh của cỏc đối tợng. Cỏc bất biến ảnh này đợc sử dụng để phõn loại ảnh. Để loại bỏ những điểm ảnh đơn lẻ trong ảnh phõn loại dựng thuật toán lọc −u thế trong phần mềm ENV Về bản chất thuật toỏn này khụng nõng cao độ chớnh xỏc kết quả phõn loại mà chỉ cải thiện về mặt hỡnh thức.
Cỏc đối t−ỵng đ−ợc chọn để làm bảng chỳ giải: Vựng nuụi trồng thủy sản
Đất có rừng th−a
Khu dân c−
Vùng ni trồng thủ sản kết hợp RNM Đất trống
Tất cả cỏc đối t−ợng trờn đề chịu ảnh h−ởng trực tiếp trong quá trỡnh biến động rừng ngập mặn
Kết quả ảnh phõn loại đợc thể hiện ở dạng ảnh phõn loại
Hỡnh 4.10. ảnh phõn loại năm 2004 c. Đỏnh giỏ độ chớnh xỏc phõn loại ảnh
Độ chớnh xỏc phõn loại ảnh khụng những phụ thuộc vào độ chính xác các vùng mẫu mà cũn phụ thuộc vào mật độ và sự phõn bố của cỏc ụ mẫu đ−ỵc lựa chọn. Trong đú độ chớnh xỏc của cỏc mẫu giỏm định đỵc thĨ hiƯn qua ma trận sai số. Ma trận này thĨ hiƯn các sai số bỏ sót cđa lớp mẫu theo cột và sai số quyết định nhầm xang lớp khỏc theo hàng. Độ chớnh xỏc toàn bộ đỵc tính bằng tỉng số pixel tồn bộ cỏc mẫ Cú hai độ chớnh xỏc sản xuất (do sai số bỏ sút gõy nờn) và độ chớnh xỏc sử dụng (do sai số quyết định nhầm lớp gõy nờn).
Việc định cỏc đối t−ợng đú trờn ảnh dựa vào sự phõn bố của chúng trong không gian phỉ cđa kênh có t−ơng quan nhỏ nhất (band3, band4): Dựa vào sự phõn bố của cỏc đối tỵng phỉ t−ơng đối đồng nhất lấy làm mẫụ Độ tin cậy mẫu đã lấy sẽ đ−ỵc kiĨm tra bằng viƯc tính thống kê hiƯp ph−ơng sai (Covariance). Ph−ơng phỏp kiểm chứng ảnh sau khi phõn loại dựa vào kết quả điều tra thực đị
+) −u điĨm cđa viƯc ứng dơng t− liệu vệ tinh trong việc xỏc định biến động về
cỏc yếu tố mụi tr−ờng:
- Tiết kiƯm thời gian, cho kết quả nhanh chóng nh−ng vẫn đạt đợc độ chớnh xỏc cần thiết.
- Cho phộp tỏi hiện lại lớp phủ tự nhiờn của bề mặt trong những giai đoạn tr−ớc kia mà đay là điều khú cú thĨ thực hiƯn bằng ph−ơng phỏp đỏnh giỏ tỏc động môi tr−ờng khác.
- Kết quả đợc giải quyết trờn một diện rộng, kết quả tạo thành một sõu chuỗi liên tơc vỊ khu vực cần nghiờn cứu dựa vào tớnh đa thời gian của ảnh viễn thỏm và chịu ảnh h−ởng bởi cỏc yếu tố mà một số ph−ơng phỏp khỏc gặp phả
+) Nh−ợc điểm Quỏ trỡnh xử lý ảnh chỉ cho chỳng ta biết hiện trạng lớp phủ của
từng năm mà cỏc thụng tin biến động lại chỉ xỏc định đ−ỵc trờn diện tớch nhờ vào sự thống kờ cỏc pixel trong phần mềm xử lý ảnh khụng đa ra đ−ợc bản đồ biến động mang tớnh thụng tin cụ thể. Do đú, cần tiếp tục sử dụng cụng nghệ GIS nhằm tạo ra một sản phẩm mang tớnh toàn diện hơn về nội dung.