Chương 2 MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.5. Phương pháp nghiên cứu
2.5.1. Nghiên cứu xây dựng bản đồ rừng và sử dụng đất VQG Xuân Thủy bằng ảnh UAV
Chuẩn bị
Thu thập dữ liệu
- Thu thập bản đồ địa hình cơ sở với tỉ lệ 1:50,000 hệ tọa độ VN2000 của Phòng Tài nguyên và Môi trường huyện Giao Thủy tỉnh Nam Định.
- Thu thập tất cả các ô mẫu, ô mẫu cố định đã được thực hiện trong giai đoạn 2000 - 2010 tại Vườn quốc gia Xuân Thủy.
- Thu thập ảnh máy bay không người lái UAV mới nhất tại Trung tâm Tài nguyên và Môi trường Lâm nghiệp – Viện Điều tra Quy hoạch Rừng/Viện công nghệ Vũ trụ – Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam.
Biên tập bản đồ nền địa hình hệ tọa độ VN2000
Sử dụng phần mềm MAP/INFO và ARC/GIS để chỉnh sửa, biên tập các bản đồ địa hình tỷ lệ 1/50.000 cho các khu vực nghiên cứu hệ toạ độ VN2000, các phần mềm này cũng sẽ được sử dụng nắn chỉnh ảnh vệ tinh và cập nhật bản đồ hiện trạng rừng và sử dụng đất, bao gồm:
- Chuyển bản đồ địa chính cơ sở trong hệ tọa độ VN2000 từ định dạng Microstation sang định dạng MAP/INFO và ARC/GIS.
- Biên tập các bản đồ địa hình dựa trên các quy trình kỹ thuật hiện tại với các lớp như: đường đồng mức, ranh giới hành chính, 3 loại rừng, hệ thống sông, đường, tên địa danh, độ cao, khung và bản đồ lưới...
Công đoạn chụp ảnh có vai trò quan trọng quyết định chất lượng và thời gian thu được kết quả mong muốn. Để chuẩn bị cho công đoạn này cần thực hiện các bước sau:
- Khảo sát khu vực bay chụp nhằm xác định vị trí bay, phạm vi bay có thể thực triển khai được. Công đoạn này rất quan trọng bởi thiết bị bay không người lái cần phạm vi cất và hạ cánh có đường kính trên 40 m. Nếu không đủ điều kiện trên, máy bay sẽ gặp phải những vấn đề như gãy cánh do va chạm hoặc hư hỏng trong quá trình cất và hạ cánh.
- Với phạm vi bay chụp 1 lần bay/ 3000 m 2 và thời gian bay 30 phút/ 1 lần bay; nên cần có lựa chọn trên các khu vực bay chọn phù hợp để tránh vượt quá thời lượng pin cho máy bay hoạt động.
Quy trình bay chụp được tiến hành như sau:
- Chuẩn bị: bao gồm các hoạt động như lắp đặt thiết bị bay, đo đạc các thông số bên ngoài như bãi đáp, phạm vi bay, tốc độ và hướng gió. Với tốc độ gió 7m/s và đường kính bãi đáp trên 40 m là đạt yêu cầu bay chụp.
Hình 2.1: chuẩn bị bay chụp
- Lập trình phạm vi bay chụp trên máy tính đã cài đặt sẵn phần mềm quản lý bay. Công đoạn này xác định chính xác phạm vi bay chụp để máy bay có thể bay theo trình tự nhất định. Tùy thuộc vào phạm vi cần chụp ta có thể thiết lập bay theo tuyến bay tùy ý và phần mềm quản lý sẽ tính toán thời gian bay cũng như xác định lịnh trình như hình 02.
Hình 2.2: Lịnh trình bay của thiết bị UAV
- Ảnh chụp được thu lại dựa trên máy ảnh tích hợp GPS gắn trên thiết bị bay UAV theo lộ trình đã được thiết lập sẵn. Mỗi bức ảnh chụp trên đường bay được phần mềm thiết kế sao cho phủ đều toàn bộ phần diện tích bên dưới. Máy ảnh sẽ tự động ghi lại hình ảnh lần lượt theo khoảng cách nhất định cho đến khi kết thúc quá trình bay.
Xử lý ảnh
Sử dụng phần mềm ERDAS/IMAGINE cho tiền xử lý ảnh UAV: tổng hợp màu, tăng cường độ tương phản;
- Nắn chỉnh hình học của hình ảnh: Căn cứ vào bản đồ địa hình VN2000.
- Ghép các ảnh nhỏ thành cảnh lớn.
Thiết lập mẫu khóa ảnh
Dựa trên các tài liệu hiện có như: các ô tiêu chuẩn hiện có, các bản đồ rừng mới nhất, hệ thống phân loại và ảnh UAV, các mẫu giải đoán sẽ được xây dựng.
Các nguyên tắc xây dựng mẫu khóa ảnh là: i) phải là đại diện cho các đối
tượng được giải đoán; ii) được thiết kế cho khu vực khác nhau có điều kiện khác nhau về sinh học, địa hình.
Giải đoán ảnh
Phương pháp giải đoán ảnh được áp dụng là phân loại tự động và giải đoán bằng mắt.
Áp dụng phương pháp chuyên gia để kiểm tra và nâng cao chất lượng phân loại bản đồ rừng. Việc điều chỉnh ranh giới của các lô rừng dựa trên các nguyên tắc xem xét ranh giới giữa có rừng và không có rừng đầu tiên và sau đó tiến hành điều chỉnh chi tiết cho các loại rừng và sử dụng đất khác. Trong quá trình giải đoán, nếu có bất kỳ lô trạng thái nào chưa định được tên, cần sử dụng các tài liệu tham khảo khác được sử dụng để xác định chính xác tên của lô trạng thái đó. Diện tích tối thiểu của lô trạng thái được khoanh vẽ trên trên bản đồ là 0,5 ha.
Căn chỉnh in ấn bản đồ
Bản đồ hiện trạng rừng Vườn quốc gia Xuân Thủy (tỷ lệ 1/10.000) được thành lập bằng phần mềm MAP/INFO, biên tập các lớp thông tin theo quy trình kỹ thuật biên tập bản đồ thành quả của Viện ĐTQHR thực hiện.
Khảo sát thực địa
Kiểm tra thực địa sẽ được tiến hành dựa trên các tuyến khảo sát. Trên những chuyến khảo sát, số lượng các điểm kiểm tra sẽ được xác định tại:
- Các đối tượng đại diện cho một trạng thái. Những điểm quan sát được sẽ được sử dụng để hoàn chỉnh các mẫu giải đoán ảnh.
- Các đối tượng còn nghi ngờ trong quá trình giải đoán
- Các đối tượng, trong đó có tên trạng thái khác nhau khi so sánh với thực tế.
Tại các điểm kiểm tra:
- Xác định vị trí bằng GPS
- Quan sát và xác định tên của các trạng thái được quan sát - Xác định / ước tính một số chỉ tiêu điều tra: tàn che, mật độ ...
- Chụp ảnh của các đối tượng quan sát và ghi lại thông tin liên quan ảnh chụp, bao gồm tên trạng thái, hướng, khoảng cách, thời gian chụp...
Các thông tin của các điểm quan sát và điểm mẫu sẽ được ghi lại trong các bảng dữ liệu.
Các công tác thực địa cũng sẽ được phối hợp với các tổ chức địa phương như: kiểm lâm, các cán bộ, người dân địa phương.
Cập nhật và hoàn thiện bản đồ
Bản đồ rừng và sử dụng đất sẽ được cập nhật dựa trên kết quả điều tra thực địa, bao gồm:
- Quét bản đồ khảo sát thực địa và số hóa ranh giới đã được cập nhật, xóa ranh giới chưa chính xác định
- Giải đoán lại khu vực có độ chính xác thấp so với thực tế.
Xử lý, tính toán diện tích rừng và sử dụng đất
Quá trình đánh giá và xử lý, phân tích số liệu được thực hiện bằng kỹ thuật GIS - Sử dụng phần mềm ARC/GIS chồng xếp các lớp bản đồ rừng và sử dụng đất với các bản đồ ranh giới hành chính, tiểu khu, khoảnh
- Xuất các biểu thuộc tính ra Microsoft Excel để tạo ra các bảng số liệu theo mẫu.
Đánh giá độ chính xác kết quả phân loại
Thu thập, kế thừa nguồn các ô đo đếm trữ lượng rừng của chương trình Điều tra xây dựng bản đồ hiện trạng rừng làm mẫu kiểm chứng độ chính xác kết quả phân loại.
Xây dựng bảng ma trận sai số ngẫu nhiên (error matrix).
Mỗi hàng trong bảng ma trận tương ứng với 1 lớp thông tin (trạng thái) được phân loại từ ảnh.
Mỗi cột tương ứng với 1 lớp thông tin được xác định ngoài thực địa.
Từ ma trận sai số ngẫu nhiên này tiến hành đánh giá sự phù hợp giữa dữ liệu đối chứng ngoài thực địa và dữ liệu được phân loại từ ảnh
Sử dụng sai số tổng thể, sai số do người phân loại và sai số do thuật toán để đánh giá độ chính xác
Độ chính xác tổng thể (Overal accuracy):
Tổng số mẫu phân loại đúng Overal accuracy =
Tổng số mẫu kiểm tra tại thực địa
Độ chính xác do người phân loại (User’s accuracy): để đánh giá cho từng đối tượng từ ảnh được phân loại
Số trạng thái phân loại đúng User’s accuracy =
Độ chính xác do thuật toán (Producer’s accuracy): đánh giá độ chính xác cho các đối tượng từ thực địa được phân loại
Producer’s accuracy =