CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3. Các phương pháp nghiên cứu
2.3.1. Phương pháp chiết tách thông tin lòng sông từ ảnh viễn thám Landsat
hạn đường bờ nước tại thời điểm chụp ảnh (phân biệt giữa ranh giới nước và đất, nước và thực vật). Do độ phân giải của ảnh nghiên cứu là không cao (30 m) nên quy ước phần mép nước thu được là đường bờ của sông. Như vậy, bản chất của nghiên cứu chiết tách lòng sông từ ảnh viễn thám chính là chiết tách thông tin đường nước xuất hiện liên tục trên bề mặt ảnh.
Việc tính toán và lấy thông tin về đối tượng nước nói chung và lòng sông nói riêng trên ảnh viễn thám là vô cùng quan trọng do được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực [31], [13]. Từ khi dữ liệu ảnh viễn thám Landsat được sử dụng năm 1972, một số nghiên cứu về việc chiết tách thông tin đối tượng nước trên dữ liệu ảnh viễn thám Landsat ETM, TM hoặc MSS đã được đưa ra. Có thể kế đến nghiên cứu của Smith năm 1997 đã đưa ra phương pháp sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám Landsat MSS sử dụng ảnh kênh 7 để phân biệt các vùng nước xung quanh vùng đất khô hoặc thực vật. Năm 1989, Bennett đã sử dụng kỹ thuật tạo ảnh cắt lớp (density slicing) trên kênh 7 của ảnh Landsat MSS để lập bản đồ vùng ngập nước ở phía Tây Griffith nước Úc. Một số nghiên cứu khác đã thành công khi sử dụng các phương pháp phân loại có kiểm định và phân loại không kiểm định trên dữ liệu ảnh viễn thám đa phổ để chiết tách thông tin nước [27], [25].
Qua các nghiên cứu nêu trên, có thể thấy rằng để chiết tách được thông tin lòng sông từ ảnh Landsat cần dựa vào hai yêu tố quan trọng bao gồm: đặc trưng phản xạ phổ của đối tượng nước trên ảnh Landsat và đặc trưng màu ứng với từng khoảng bước sóng trên ảnh Landsat.
Về khả năng phản xạ phổ của nước: trên kênh hồng ngoại và cận hồng ngoại của ảnh Landsat, đường bờ nước được phát hiện rất dễ dàng. Điều này là do trong điều kiện tự nhiên, mặt nước sẽ hấp thụ rất mạnh năng lượng ở dải cận hồng ngoại và hồng ngoại, do vậy, năng lượng phản xạ sẽ rất ít. Vì khả năng phản xạ phổ của nước ở dải sóng dài khá nhỏ, nên việc sử dụng các kênh sóng dài để chụp cho ta khả năng đoán đọc thủy văn, ao hồ... các phản xạ của đối tượng nước trong các vùng hồng ngoại là rất nhỏ, trong khi đối tượng đất và thực vật thì ngược lại - hấp thụ ít và phản xạ nhiều hơn [18]. Do đó, để chiết tách được thông tin nước từ ảnh viễn thám Landsat, cần phải tìm ra sự liên kết đặc biệt giữa các kênh ảnh khác nhau liên quan tới đối tượng nước, lựa chọn một số kênh ảnh phù hợp sau đó xử lý đặt ngưỡng giá trị để chiết tách lấy vùng nước. Khả năng phản xạ phổ của nước cũng như các đối tượng chính khác bao gồm thực vật, và đất trên các kênh ảnh Landsat ETM, TM được thể hiện qua hình 2-6 dưới đây:
Hình 2-6: Phản xạ phổ của các đối tƣợng trên các kênh ảnh Landsat ETM, TM (Chú giải hình 2-6: reflection: phản xạ; wavelength: bước sóng, water: nước, vegatation: thực vật, soil: đất; visible: nhìn thấy; NIR: cận hồng ngoại;
intermediate infared: hồng ngoại trung)
Trong dữ liệu ảnh Landsat ETM, TM, chúng ta có thể nhận ra đối tượng nước và các đối tượng khác phân biệt với nhau bằng những khác biệt trong phản xạ của từng kênh ảnh. Trong 6 kênh màu của ảnh Landsat, kênh hồng ngoại (kênh 5) được ứng dụng cho việc chiết tách thông tin giữa đất và nước tốt nhất [25] do kênh 5 chỉ ra một sự tương phản mạnh về ranh giới giữa đất và nước do hấp thụ mạnh năng lượng hồng ngoại của nước (thậm chí cả với nước đục) và phản xạ mạnh hồng ngoại của thảm thực vật. Các biểu đồ phổ của kênh 5 luôn hiển thị một đường cong nhọn sắc nét do phản xạ rất nhỏ của nước và phản xạ cao của thảm thực vật và đất [16]. Khi các giá trị phản xạ được thể hiện, ta sẽ thấy các vị trí mô tả đối tượng nước có giá trị thấp và các đối tượng đất và đất chứa thực vật có giá trị cao hơn.
Bảng 2-1 dưới đây thể hiện các đặc trưng của ảnh Landsat ETM, TM:
Bảng 2-1: Đặc trƣng của ảnh Landsat ETM, TM
Stt Kênh Bước sóng Phổ màu Độ phân giải (m)
1 1 0,45 – 0,52 Lam (Blue) 30
2 2 0,52 – 0,60 Lục (Green) 30
3 3 0,63 – 0,69 Đỏ (Red) 30
4 4 0,76 – 0,90 Cận hồng ngoại (Near IR) 30
5 5 1,55 – 1,75 Hồng ngoại sóng ngắn (SWIR) 30
6 6 10,40 – 12,50 Hồng ngoại nhiệt (Thermal IR) 120 (TM) 60 (ETM+)
7 7 2,08 – 2,35 Hồng ngoại sóng ngắn (SWIR) 30
Từ các luận giải trên, với mục đích chiết xuất ranh giới giữa nước và đất, nước và thực vật, kênh 5 (b5) của ảnh Landsat ETM, TM được kết hợp với kênh 2 (b2) để tạo ảnh tỷ số (b5/b2). Giá trị phổ trên ảnh tỉ số nhỏ hơn 1 cho thông tin về giá trị nước và lớn hơn 1 cho thông tin về giá trị đất (thường là vùng ven biển). Ảnh tỉ số b5/b2 được sử dụng tốt nhất khi đối tượng đất không bao gồm thảm thực vật.
Để có thể xử lý tách thông tin của nước với cả hai đối tượng đất và thực vật, chúng tôi đã nghiên cứu để kế thừa công thức lập ảnh tỉ số (b5+b7)/b2 theo phương pháp của Winasor và S. Budhiman [35]
(a) (b)
Hình 2-7:
(a) Ảnh Landsat 1990 (tổ hợp màu 432) (b) Ảnh tỉ số 1990 (b5+b7)/b2
Qua thống kê về các giá trị phổ trên các kênh ảnh trên ảnh gốc qua Bảng 2-2 và trên ảnh tỉ số qua Bảng 2-3, trên ảnh tỉ số (b5+b7)/b2 thu được ta có các giá trị phổ có sự tập trung cao, 95% các giá trị phổ tập trung trong vùng giá trị [0,3; 6] với độ lệch chuẩn là 0,8727 (chi tiết hình 2-8)
Bảng 2-2: Thống kê giá trị phổ ảnh trên các kênh ảnh của ảnh Landsat 1990 (a)
Stt Kênh ảnh Min Max Mean Độ lệch chuẩn
1 Band 1 0 145 29,58059 31,917394
2 Band 2 0 88 12,62959 13,958598
3 Band 3 0 139 12,92067 15,782882
4 Band 4 0 168 32,95767 37,217922
5 Band 5 0 209 32,53316 38,561721
6 Band 6 0 158 60,58417 64,602583
7 Band 7 0 165 11,53312 15,505484
Bảng 2-3: Thống kê giá trị phổ trên ảnh tỉ số (b5+b7)/b2 của ảnh Landsat năm 1990 (b)
Stt Kênh ảnh Min Max Mean Độ lệch chuẩn
1 Band 1 0,0351 7,6452 3,4088 0,8727
Hình 2-8: Phân bố giá trị phổ ảnh trên ảnh tỉ số (b5+b7)/b2 của ảnh Landsat 1990
Dựa vào sự khác biệt của ngưỡng giá trị đối tượng nước so với các đối tượng khác, trên dữ liệu ảnh tỉ số thu được, sử dụng phương pháp phân ngưỡng cho kênh
ảnh tỉ số để tạo các lát cắt giá trị (density slice) nhằm chiết tách thông tin về đối tượng nước trên ảnh (Hình 2-10).
Do tính chất ảnh ở các thời kỳ là giống nhau, phương pháp trên cũng được sử dụng cho dữ liệu ảnh ở các mốc thời gian khác, tuy nhiên giá trị phân ngưỡng để chiết tách thông tin đối tượng nước ở mỗi thời kỳ là khác nhau do sự khác biệt về giá trị phản xạ phổ.
Hình 2-9: Ảnh tỉ số 1990 (b5+b7)/b2
Hình 2-10: Đối tượng nước được chiết tách từ ảnh tỉ số 1990 miền giá trị phổ
[0,17; 0,96]
Các ảnh tỉ số sau khi phân ngưỡng ở định dạng raster được chuyển đổi sang dạng vector và được xử lý để chiết xuất dữ liệu lòng sông ở dạng Polygon bằng công cụ ArcGis.