CHƯƠNG II PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP
2. Tập hợp dữ liệu ảnh được ghép theo tháng
Một phần ảnh L8SR sẽ phủ Đồng bằng Sông Hồng. Một vùng có nhiều ảnh sẽ có nhiều điểm quan sát hơn so với những vùng khác. Để tạo dữ liệu thống nhất để có thể phân loại, Dữ liệu ảnh được gép theo tháng được tạo ra từ tất cả những hình ảnh riêng lẻ đảm bảo dữ liệu ảnh đó là trong tháng. Những ảnh gép này bao phủ trọn vùng Đồng bằng Sông Hồng và quan sát tương bằng pixel.
Để có thể làm được điều đó, Ảnh L8SR được phân loại sẽ được nhóm theo tháng. Sau đó những ảnh này sẽ được cắt theo đường bao địa giới của Đồng bằng Sông Hồng. Tiếp theo, những giá trị pixel đại diện sẽ được tính tốn bằng cách lấy trung bình các điểm mà tơi có thể quan sát được.
Phương pháp trung bình xác định giá trị pixel trung bình từ hai bộ dữ liệu raster xếp chồng lên nhau . Kết quả một bức tranh được gép lại có giá trị đầu ra dạng Float như hình minh họa bên dưới .
Hình 10. Phương pháp lấy trung bình
Phương thức trung bình áp dụng với nhiều raster nhưng với cách thức thực hiện trên nhiều raster cùng một lúc ta cũng xử lý tương tự bằng cách lấy giá trị trung bình của các raster cộng lại và chia trọng số raster ta thu thập. Với giá trị đầu vào là Integer thì giá trị của ảnh được gép sẽ được làm trịn.
Cơng thức :
𝑃𝑀 = 𝑃1+ 𝑃2+ ⋯ + 𝑃𝑛 𝑛
Với : PM là giá trị đại điện cho ảnh được ghép
Pn là giá trị của pixel với raster 1.
n số raster cần xử lý
Phương pháp này sẽ thực hiện cho tất cả các phổ thu thập. Nếu một điểm ảnh khơng quan sát được trong tháng. Thì giá trị đại diện đó sẽ xác lập ở giá trị 0 cho tất cả 7 dải phổ quang.
Tóm tắt chung là mỗi điểm ảnh có số lượng ít nhất là 0 và có đến 4 điểm quan sát được trong một tháng. Cuối cùng, Giá trị điểm ảnh đại diện được thay thế cho các điểm quan sát đó trong ảnh được ghép dại diện cho tháng.