Chương 3 TÍCH HỢP TƯ LIỆU VIỄN THÁM VÀ GIS ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG
3.3. Xử lý ảnh bằng phần mềm ENVI 4.3
ENVI là một trong những phần mềm hàng đầu trong việc xử lý, thu nhận thông tin từ dữ liệu ảnh một cách nhanh chóng, dễ dàng và chính xác.
Các bước xử lý ảnh bằng phần mềm ENVI được tác giả thưc hiện như sau:
3.3.1. Tiền xử lý ảnh 3.3.1.1. Tiền xử lý ảnh:
- Có 2 chế độ hiển thị màu là Gray Scale và RGB color.
- Gray Scale: là hình ảnh mà mỗi điểm ảnh được lưu bằng 8 bit. Như vậy mỗi điểm ảnh của hình ảnh Gray Scale có thể nhận một giá trị từ 0 đến 255. Do đó, hình ảnh dạng Gray Scale có 256 sắc độ xám (tức 28). Như vậy ảnh sẽ hiển thị dưới dạng ảnh đen trắng.
- RGB color: tổ hợp màu với 3 màu cơ bản đỏ (Red), Xanh lơ (Blue), Xanh lục (Green). Thông thường khi giải đoán ảnh người ta không giải đoán các đối tượng trên các kênh ảnh riêng rẽ mà thường tổ hợp các kênh này thành ảnh đa phổ. Ảnh tổ hợp màu giúp người ta phân biệt được nhiều đối tượng có tone ảnh tương tự nhau trên ảnh đen trắng, có nhiều cách tổ hợp màu nhưng chủ yếu là 2 cách chính sau:
+ Tổ hợp màu thực: Red - Red Green - Green Blue - Blue + Tổ hợp màu giả:
Tổ hợp màu giả chuẩn: Red - Near IR Green - Red Blue - Green 3.3.1.2. Tăng cường chất lượng ảnh:
Tăng cường chất lượng ảnh được sử dụng để làm tăng khả năng giải đoán, làm cho ảnh dễ hiểu hơn. Các phương pháp tăng cường chất lượng ảnh được biết đến là Linear Contrast Stretch, Histogram- Equalized Stretch và Spatial Filtering.
3.3.1.3. Nắn chỉnh hình học:
Dữ liệu ảnh gốc thường chứa đựng những sai số méo hình học nghiêm trọng do sự lồi lõm của bề mặt Trái Đất, Méo hình học có hai dạng:
- Méo có hệ thống
- Méo không có hệ thống: do sự thay đổi của vệ tinh
Luận văn đã sử dụng phương pháp nắn chỉnh hình học dựa trên các điểm khống chế nhằm loại bỏ tối đa các biến dạng của dữ liệu ảnh vệ tinh.
Các điểm khống chế đó phải thỏa mãn các yêu cầu sau:
- Điểm khống chế phân bố đều trên toàn ảnh: nhằm giảm sai số cho phép nắn
- Vị trí các điểm khống chế phải dễ nhận biết trên ảnh và trên bản đồ, đồng thời ở nơi ít thay đổi như giao nhau của các đường giao thông.
3.3.1.4. Cắt ảnh
Do hai tấm ảnh Landsat được sử dụng trong luận văn là ảnh chụp đa phổ của khu vực Thái Bình, ở đây khu vực nghiên cứu chỉ là các xã ven biển của huyện Tiền Hải- tỉnh Thái Bình cho nên tác giả tiến hành cắt ảnh theo ranh giới các xã ven viển huyện Tiền Hải.
Ảnh của khu vực nghiên cứu đã cắt qua các năm:
Ảnh năm 1989 Ảnh năm 2009 Hình 3.3 Ảnh cắt khu vực nghiên cứu
3.3.2. Phân loại ảnh
Trong khuôn khổ luận văn này, khu vực nghiên cứu tương đối hẹp hơn nữa các đối tượng trên ảnh ít và dễ phân biệt nên tác giả chọn phương pháp phân loại không kiểm định kết hợp với điều tra thực địa để tiến hành phân loại ảnh cho khu vực nghiên cứu.
- Phân loại không kiểm định: Chia ảnh thành các cluster và gộp nhóm các cluster đó. Có 2 phương pháp sau:
+ Phương pháp Isodata + Phương pháp K- Means
Phương pháp phân loại không kiểm định thông thường được sử dụng để có một cái nhìn tổng quan về các lớp thông tin trên ảnh. Đôi khi kết quả của một số nhóm đã phân loại nhưng không được kiểm chứng sẽ dẫn đến tình trạng tạo ra các nhóm đối tượng “ không xác định”. Ngoài ra, việc xác định tổng số có bao nhiêu nhóm đối tượng cũng mang tính chất cảm tính bởi khi đó tác giả thường chưa có thông tin nhiều về đối tượng của công tác giải đoán (trong trường hợp này có thể nói là chưa có nhiều thông tin về thực địa khu vực sẽ tiến hành giải đoán ảnh làm bản đồ).
- Kiểm chứng thực địa: Kiểm chứng ảnh sau khi phân loại dựa vào kết quả điều tra thực địa, xác định lại thực địa tại những điểm chưa rõ hoặc còn nghi ngờ. Tổ chức đi thực địa theo tuyến trong khu vực nghiên cứu. Độ chính xác phân loại được đánh giá theo kết quả so sánh và đối chiếu với tài liệu thực tế.
3.3.3. Các bước xử lý tư liệu bản đồ và thông tin địa lý
Bản đồ địa hình, bản đồ địa hình đáy biển sử dụng trong luận văn với tỷ lệ 1:25,000 năm 1989, 2009, được nắn chỉnh và vector hóa và tạo ra các lớp thông tin địa lý với các lớp thông tin chính sau:
- Hệ thống thuỷ văn - Hệ thống giao thông
- Ranh giới các vùng bãi triều, bãi bồi - Đường đồng mức, đường đẳng sâu - Khu dân cư…
Bên cạnh đó, tác giả còn sử dụng một số bản đồ chuyên đề của khu vực nghiên cứu như: bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2000, 2005, bản đồ hiện trạng nuôi trồng thủy sản năm 2005.
Những dữ liệu địa lý nêu trên được sử dụng trong luận văn để nhận dạng các đối tượng trên ảnh vệ tinh và xác định sự biến đổi của chúng.
3.3.4. Tích hợp thông tin ảnh viễn thám và dữ liệu địa lý
Việc tích hợp thông tin địa lý và thông tin ảnh viễn thám bằng hệ thống GIS với việc phân tích không gian nhằm xác định biến động theo thời gian, xây dựng các bản đồ chuyên đề và từ đó đánh giá quá trình phát triển của đối tượng cũng như xu hướng của chúng theo không gian và thời gian.