Loại thực phủ Khái niệm
Mặt nƣớc
Là khu vực liên tục đƣợc bao phủ bởi nƣớc, với điều kiện, nếu tuyến tính, có chiểu rộng tối thiểu là 200m, nếu đƣợc mở rộng có thể bao phủ một diện tích 16ha.
Đất rừng
Đất có mật độ che phủ từ 10% trở lên, gồm các cây có khả năng lấy gỗ hoặc các sản phẩm khác, có ảnh hƣởng đến chế độ nƣớc hoặc khí hậu
Đất trống
Là vùng đất có dƣới 1/3 diện tích đƣợc bao phủ bởi thực vât, bao gồm cả đất trồng trọt trƣớc hoặc sau thu
hoạch, đất bỏ hoang, đất cằn cỗi, bãi rác, nghĩa
trang,….
Dân cƣ
Loại hình sử dụng đất trải dài từ vùng có mật độ cao, đặc trung bới các cấu trúc đa đơn vụ của cùng lõi đơ thị, cho đến nơi có mật độ thấp, vùng ngoại vi đô thị
Lựa chọn phƣơng pháp phân loại ảnh
Phân loại xác suất cực đại (Maximum Likelihood Classifier – MLC) đƣợc
thuật toán khác đƣợc sử dụng trong xử lý ảnh viễn thám, phƣơng pháp này đƣợc
các nhà phân loại sử dụng nhiều nhất trong các cơng trình nghiên cứu thảm phủ.
Mỗi pixel đƣợc tính xác suất thuộc vào một loại nào đó và nó đƣợc chỉ định
gán tên loại mà xác suất thuộc vào loại đó là lớn nhất. Minh họa cho phƣơng pháp này đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Hình 2.3: Phương pháp phân loại xác suất cực đại (Trần Hùng, 2008)
Phƣơng pháp phân loại xác suất cực đại đƣợc xây dựng dựa trên cơ sở giả
thiết hàm mật độ xác suất tuân theo luật phân bố chuẩn, do đó hàm phân bố của
dữ liệu ảnh phải tuân theo luật phân bố chuẩn Gauss.
Để kiểm tra một biến liên tục có tuân theo quy luật phân phối chuẩn, có hai
phƣơng pháp làm: thứ nhất là dùng biểu đồ, thứ hai là dùng kiểm định thống kê.
Ở phƣơng pháp thứ nhất, một biến tuân theo quy luật phân phối chuẩn thì
hình thức phân bố của số liệu có hình dạng của một hình chng, với đỉnh ở
chính giữa , phân nửa giá trị tập trung ở bên trái, và phân nửa giá trị tập trung ở
bên phải.
Ở phƣơng pháp thứ hai, có thể dùng phƣơng pháp xem xét các giá trị độ lệch
quyết định biến định lƣợng có phân phối chuẩn hay khơng. Một biến có phân phối chuẩn khi giá trị S và K tiến gần đến giá trị 0 và 3.
Cơng thức tính độ lệch và độ gù nhƣ các công thức (3.1) và (3.2):
Dựa vào phân tích Histogram của dữ liệu và tính tốn, có thể nhận thấy dữ liệu thu thập đƣợc tuân theo quy luật phân bố chuẩn. Dẫn chứng nhƣ dữ liệu Band 1 của ảnh năm
1986 có các chỉ số độ lệch và độ gù lần lƣợt là 0,92 và 2,2 hay dữ liệu Band 3 của ảnh
năm 2015 có các chỉ số này lần lƣợt là 0,51 và 2,87. Do đó việc sử dụng phƣơng pháp phân loại theo xác suất cực đại trong việc giải đốn ảnh là hồn tồn thích hợp.
Đánh giá độ chính xác kết quả phân loại ảnh
Sử dụng chỉ số Kappa (κ) để đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại. Cách xác định chỉ số Kappa đƣợc thể hiện nhƣ công thức sau (Jensen, 1995):
K= ∑ ∑
∑
Trong đó:
N: Tổng số điểm lấy mẫu ;
r: Số lớp đối tƣợng đƣợc phân loại;
xii : Số điểm đúng trong lớp thứ i; xi+: Tổng số điểm lớp thứ i của mẫu;
x+i: Tổng số điểm lớp thứ i sau phân loại; Khi K = 1, độ chính xác phân loại là tuyệt đối.
2.2.5. Xác định độ che phủ thực vật
a. Xác định chỉ số thực vật
Chỉ số thực vật đƣợc chuẩn hóa sự khác biệt (NDVI – Normalized Difference Vegetation Index) là một đại lƣợng thay thế về số lƣợng thực vật và điều kiện sống. Chỉ số này liên kết với đặc điểm độ che phủ của thực vật nhƣ sinh khối, chỉ số diện tích là và phần trăm thực phủ giúp đánh giá trạng thái sinh trƣởng và phát triển của cây trồng, làm cơ sở số liệu để dự báo sâu bệnh, hạn hán, diện tích năng suất và sản lƣợng cây trồng…
Chỉ số thực vật NDVI đƣợc xác định dựa trên sự phản xạ khác nhau của thực vật thể hiện giữa kênh phổ thấy đƣợc và kênh phổ cận hồng ngoại, dùng để biểu thị mức độ tập trung của thực vật trên mặt đất.
Chỉ số thực vật NDVI đƣợc tính tốn theo cơng thức:
NDVI =
NIR : kênh phổ cận hồng ngoại R : kênh phổ thấy đƣợc
Giá trị của NDVI là dãy số từ -1 đến +1:
- Giá trị NDVI thấp thể hiện nơi đó NIR và R có độ phản xạ gần bằng nhau,
cho thấy khu vực đó độ phủ thực vật thấp.
- Giá trị NDVI cao thể hiện nơi đó NIR có độ phản xạ cao hơn của R, cho thấy
khu vực đó độ phủ thực vật tốt.
- Giá trị NDVI có giá trị âm cho thấy ở đó Vi có độ phản xạ cao hơn độ phản
Hình 2.4 : Giá trị chỉ số NDVI đối với thực vật tươi tốt (trái) và h o a (phải)
b. Xác định độ che phủ thực vật
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của kỹ thuật viễn thám, nhiều nghiên cứu gần đây đã chứng minh kỹ thuật viễn thám là phƣơng pháp hiệu quả trong xác định FVC Trong đo có phƣơng pháp mơ hình phân giải pixel hỗn hợp tuyến tính (Linear spectral
mixture model – LSMM), tổng quát do Van đề xuất thể hiện bởi công thức: =∑ + (1)
Trong đó: là giá trị phản xạ phổ của kênh k
n là số lƣợng các đối tƣợng thuần trong một pixel hỗn hợp
là tỷ lệ của đối tƣợng thuần i trong một pixel hỗn hợp
là giá trị của phản xộ phổ của đối tƣợng thuần i tại kênh k trong pixel hỗn hợp là phần dƣ khớp mơ hình tại kênh k
Các đối tƣợng thuần trong pixel hỗn hợp phải thỏa mãn điều kiện: ∑
Tỷ lệ của các đối tƣợng thuần trong pixel hỗn hợp có thể xác định bằng phƣơng pháp số bình phƣơng nhỏ nhất có thể tính đƣợc, trong đó tỷ lệ thực vật trong pixel hỗn hợp chính là độ che phủ thực vật. Theo Lu và Weng, độ chính xác
xác định tỷ lệ các thành phần trong pixel hỗn hợp phụ thuộc chủ yếu vào lựa chọn các đối tƣợng thuần. Trong nghiên cứu này, giả sử thành phần của một pixel hỗn hợp ch bao gồm nƣớc, thực vật và thổ nhƣỡng. Do đó, thơng tin quang phổ của các pixel trong kênh ảnh do ba đối tƣợng này cống hiến. Tỷ lệ về diện tích của các đối tƣợng thuần (nƣớc, thực vật hoặc thổ nhƣỡng) trên diện tích của một pixel đƣợc coi là trọng số. Trong đó, tỷ lệ phần trăm của phần thực vật bao phủ trong một pixel
chính là độ che phủ thực vật của pixel đó. Độ che phủ thực vật đƣợc xác định theo
công thức :
f =(
Trong đó: f: là tỷ lệ thực vật trong một pixel hỗn hợp, chính là độ che phủ thực vật : là NDVI của thổ nhƣỡng
: là NDVI của thực vật tƣơng ứng
NDVI : là NDVI của pixel hỗn hợp và đƣợc xác định bởi công thức sau :
NDVI =
Trong đó lần lƣợt là giá trị của phản xạ phổ kênh cận hồng ngoại
và kênh đỏ.
2.2.6. Đánh giá biến động độ che phủ thực vật
Biến động đƣợc hiểu là sự biến đổi, thay đổi, thay đổi trạng thái (diện tích hình thái) này sang trạng thái khác của sự vật hiện tƣợng tồn tại trong môi trƣờng tự nhiên cũng nhƣ xã hội. Phát hiện biến động là quá trình nhận dạng sự thay đổi, sự khác biệt về trạng thái của sự vật, hiện tƣợng bằng quan sát chúng tại những thời điểm khác nhau.
Ta có thể đánh giá biến động độ che phủ thực vật bằng phƣơng pháp thành lập bản đồ biến động bằng tƣ liệu viễn thám và kết hợp với GIS. Sử dụng phƣơng pháp viễn thám để chiết xuất thông tin lớp phủ bề mặt khu vực nghiên cứu cùng các tài liệu khác xác định hiện trạng độ che phủ thực vật. Sử dụng hệ thống thông tin địa lý nhằm phân tích, đánh giá biến động độ che phủ thực vật.
Dữ liệu viễn thám mang thông tin phong phú về hiện trạng lớp phủ bề mặt và có nhiều cách tiếp cận khác nhau để chiết xuất các thông tin về hiện trạng lớp phủ
bề mặt từ viễn thám. Quá trình chiết xuất thơng tin từ ảnh viễn thám là một quá trình chuyển đổi thơng tin ảnh thành các thơng tin có ý nghĩa đối với ngƣời sử dụng. Việc chiết xuất thông tin đƣợc tiếp cận theo cả hai hƣớng: không gian và thời gian
- Tiếp cận theo không gian cho phép chiết xuất thông tin từ ảnh ở nhiều quy mô: pixel
- Tiếp cận theo thời gian đánh giá biến động bề mặt lớp phủ từ các ảnh viễn
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
3.1. Tƣ liệu, tài liệu và phần mềm sử dụng 3.1.1. Tƣ liệu, tài liệu sử dụng 3.1.1. Tƣ liệu, tài liệu sử dụng
Trong phạm vi đề tài, dữ liệu ảnh đƣợc sử dụng là Landsat 8 OLI và
Landsat 5 TM, độ phân giải 30m đƣợc lấy từ trang web
http://earthexplorer.usgs.gov/, Path/Row: 126/45, với ảnh gốc các năm 1986 và năm 2015. Bảng 3.1: Dữ liệu thu thập Năm Mã ảnh Ngày chụp Chất lƣợng ảnh Bóng mây Độ phân giải (m) 1986 LT51260451986335BJC00 01/12/1986 9 1 30 2015 LC81260452015015LGN01 15/01/2015 9 7 30 a . Năm 1986 b. Năm 2015
3.1.2. Phần mềm sử dụng
a. Phần mềm ENVI 5.2
Phần mềm ENVI - Enviroment for Visualizing Images là một phần mềm xử lý ảnh viễn thám mạnh, với các đặc điểm chính sau:
- Hiển thị phân tích ảnh với nhiều kiểu dữ liệu và kích cỡ khác nhau; - Giao diện dễ sử dụng hơn;
- Cho phép làm việc với từng kênh phổ riêng lẻ hoặc toàn bộ ảnh. Khi một file
ảnh đƣợc mở, mỗi kênh phổ của ảnh đó có thể đƣợc thao tác với tất cả các chức năng hiện có của hệ thống. Với nhiều file ảnh đƣợc mở, ta có thể dễ dàng lựa chọn
các kênh từ các file ảnh để xử lý cùng nhau;
- ENVI có các cơng cụ chiết tách phổ, sử dụng thƣ viện phổ và các chức năng chuyên cho phân tích ảnh phân giải phổ cao (high spectral resolution images);
- Phần mềm ENVI đƣợc viết trên ngôn ngữ IDL - Interactive Data Language.
Đây là ngơn ngữ lập trình cấu trúc, cung cấp khả năng tích hợp giữa xử lý ảnh và
khả năng hiển thị với giao diện đồ họa dễ sử dụng;
- ENVI có các phiên bản nhƣ : 3.2, 3.5, 3.6 4.0, 4.6, 4.7, 5.0, 5.1, 5.2… Mỗi phiên bản có những cải tiến và nâng cấp.
b. Phần mềm ArcGIS 10.5
ArcGIS (ESRI): Là hệ thống GIS hàng đầu hiện nay, cung cấp một giải pháp
toàn diện từ thu thập (nhập số liệu), chỉnh lý, phân tích và phân phối thơng tin trên mạng Internet tới các cấp độ khác nhau nhƣ CSDL địa lý cá nhân hay CSDL của
các doanh nghiệp. Về mặt công nghệ, hiện nay các chuyên gia GIS coi công nghệ ESRI là một giải pháp mang tính chất mở, tổng thể và hồn chỉnh, có khả năng khai thác hết các chức năng của GIS trên các ứng dụng khác nhau nhƣ: Desktop (ArcGIS Desktop), máy chủ (ArcGIS Server), các ứng dụng Web (ArcIMS, ArcGIS Online), hoặc hệ thống thiết bị di động (ArcPAD),... và có khả năng tƣơng tích cao đối với
nhiều loại sản phẩm của nhiều hãng khác nhau.
Hiện nay bộ phần mềm ArcGIS đang lƣu hành với phiên bản 10.x với những
ArcGIS có khả năng khai thác hết các chức năng GIS bằng các gói sản phẩm phần mềm của hãng ESRI chạy trên các nền tảng nhƣ Desktop, Web, Điện thoại, các thiết bị di động khác.
3.2. Xử lý ảnh vệ tinh trên phần mềm
3.2.1. Sử dụng phần mềm Envi xử lý ảnh vệ tinh Landsat
a. Khởi động phần mềm Envi, mở file ảnh
- Kích đúp vào biểu tƣợng ENVI trên màn hình , hoặc kích vào biểu tƣợng
start trên thanh taskbar của window → All programs → Envi, và kích chọn biểu
tƣợng Envi. Sau đó, phần mềm sẽ đƣợc kích hoạt và sẽ xuất hiện thanh menu chính của ENVI.
Hình 3.2 : Thanh công cụ Envi
- Mở File ảnh vệ tinh đã download : trên thanh ENVI chọn File / chọn đƣờng
dẫn đến file ảnh / Chọn file ảnh cần mở /Open.
b. Hiệu chỉnh bức xạ
Hiệu chỉnh bức xạ
- Trên thanh Toolbox, ta tìm cơng cụ Radiometric Cailbration. Kích chuột
vào ta thấy xuất hiện bảng File Selection.
Hình 3.4 : Bảng File Selection
- Kích OK, xuất hiện bảng Radiometric Cailbration. Kích vào Apply Flaash Setting để định dạng thuộc tính. Chọn đƣờng dẫn lƣu ảnh tại Output Filename.
- Ấn OK để phần mềm xử lý hiệu chỉnh bức xạ
Hiệu chỉnh khí quyển
Hiệu chỉnh khí quyển là một trong những bƣớc quan trọng loại bỏ nhiễu khí quyển trong q trình truyền và thu nhận năng lƣợng sóng hồng ngoại. Tuy nhiên bƣớc này thƣờng bị bỏ qua bởi yếu tố phức tạp của việc thu thập các thơng số khí quyển liên quan tới thời điểm quan trắc ảnh. Để tăng cƣờng độ chính xác, mơ hình hiệu chỉnh khí quyển FLAASH đã đƣợc sử dụng trong đồ án này để loại bỏ các ảnh hƣởng bởi các hiệu ứng khí quyển.
- Trên thanh Toolbox, ta tìm cơng cụ FLAASH. Kích vào ta đƣợc bảng
FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters.
Hình 3.6 : Hiệu chỉnh khí quyển bằng FLAASH
Dữ liệu đầu vào của mơ hình hiệu chỉnh khí quyển này là ảnh đƣợc tính chuyển sang giá trị bức xạ Radiance (đã tính ở bƣớc trên). Các thơng số đƣa vào mơ hình đƣợc lựa chọn dựa trên tọa độ địa lý vị trí khu vực nghiên cứu và thời gian thu nhận từ tƣ liệu ảnh. Sử dụng Google Earth để xác định độ cao trung bình của khu vực nghiên cứu. Các đặc điểm điển hình của khu vực nghiên cứu nhƣ khí hậu nhiệt đới, vị trí khu vực thành thị (Urban) lần lƣợt đƣợc đặt vào mơ hình khí quyển dựa trên các đặc điểm khí quyển này kết hợp với thời gian quan trắc, mơ hình hiệu chỉnh
khí quyển FLAASH sẽ tính tốn ra các thơng số khí quyển liên quan phục vụ cho q trình hiệu chỉnh. Sau đó ta chọn đƣờng lƣu ta ấn Save/ Apply.
Hình 3.7 : Sau khi đã hiệu chỉnh khí quyển xong
- Trên thanh Toolbox, ta tìm cơng cụ Band Math. Kích chuột vào ta thấy xuất
hiện bảng Band Math, nhập cơng thức để tính reflectane chuyển đổi giá trị:
(b1 le 0)*0+(b1 ge 10000)*1+(b1 gt 0 and b1 lt 10000)*float(b1)/10000
c. Cắt ảnh khu vực nghiên cứu
- Trên thanh công cụ của ENVI, vào File / Open vector file / VNM_adm3_shp. Ta tìm khu vực huyện Lộc Bình, Lạng Sơn. Load ảnh nên ta sẽ
thấy ranh giới huyện Lộc Bình trên ảnh Landsat nhƣ hình
Hình 3.9 : Khu vực huyện Lộc Bình trên ảnh Landsat
- Trên thanh Toolbox, ta tìm cơng cụ Subset Data from ROIs. Xuất hiện
bảng nhập dữ liệu, ta chọn ảnh Reflectance_chuyển đổi giá trị.Chọn EVF:subset (Layer: VNM_adm3.shp) và lƣu đƣờng dẫn, Ok.
Hình 3.10: Bảng Spatial Subset via ROI Parameters
- Sau khi cắt ảnh, ta đƣợc khu vực huyện Lộc Bình nhƣ hình sau :
d. Tính chỉ số thực vật NDVI
- Trên thanh Toolbox, ta tìm cơng cụ NDVI. Kích chuột, xuất hiện bảng
NDVI Calculation Input File. Dựa năm ta sẽ chọn khu vực huyện Lộc Bình năm
1986 và 2015.
Hình 3.12 : bảng NDVI Calculation Input File
- OK.Xuất hiện bảng NDVI Calculation Parameters . Tùy theo Landsat 5 và
Landsat 8 ta chọn kênh tính. Sau đó chọn đƣờng dẫn và OK.
- Sau khi load ảnh xuất hiện kết quả NDVI nhƣ hình:
Hình 3.14 : NDVI_LỘCBÌNH1986