Chương 3 Thực nghiệm ứng dụng tư liệu viễn thám trong công tác nghiên cứu hiện trạng lớp phủ rừng để giám sát các vùng mỏ lộ thiên
3.4.2 Thành lập bản đồ hiện trạng lớp phủ rừng bằng phương pháp xử lý số
1. Nhập ảnh
Đây là công đoạn chuyển ảnh từ các khuôn dạng khác nhau về khuôn dạng của chương trình ENVI để tiến hành các bước tiếp theo. Khuôn dạng ảnh trong ENVI là dạng image. Thông thường dữ liệu viễn thám được lưu dưới ba dạng cơ bản:
- Dạng BSQ: Các kênh được ghi nối tiếp nhau
- Dạng BIP: ghi lần lượt liên tiếp các pixel của các kênh - Dạng BIL: ghi lần lượt liên tiếp các dòng của các kênh.
2. Tăng cường chất lượng ảnh.
Mục đích của việc này là nhằm tăng tính dễ đọc và tạo ra ảnh có chất lượng tốt hơn. Trong phần mềm ENVI cho phép ta chọn một trong sáu cách giãn ảnh. Thông thường người ta chọn phương pháp biến đổi tuyến tính. Sau khi tăng cường các đối tượng trên ảnh có độ tương phản cao hơn.
3. Nắn chỉnh hình học.
Thực chất của việc nắn chỉnh hình học là đưa ảnh về hệ tọa độ quy chiếu cần thành lập bản đồ đồng thời loại bỏ các sai số hình học, sai số do chênh cao địa hình…
Ảnh Spot - 5 đã được hiệu chỉnh phổ và hiệu chỉnh hình học chính xác về hệ tọa độ WGS 84, múi chiếu 48, phép chiếu UTM. Vì vậy không cần phải qua các bước hiệu chỉnh phổ và hiệu chỉnh hình học.
Tuy nhiên để nâng cao độ chính xác và theo quy phạm thành lập bản đồ, ảnh trên được nắn về hệ tọa độ VN2000 theo bản đồ địa hình tỷ lệ 1:50000 của khu vực nghiên cứu.
71
Các điểm khống chế nắn ảnh phải được phân bố đều trên ảnh. Sau khi chọn xong các điểm khống chế, tiến hành lựa chọn phương pháp nắn và phương pháp tái chia mẫu.
Quá trình nắn ảnh được thực hiện bằng phần mềm ENVI theo phương pháp nắn RST. Đây là phương pháp nắn đơn giản nhất. Chọn phương pháp tái chia mẫu là phương pháp người láng giềng gần nhất. Yêu cầu đặt ra khi nắn ảnh là phải đạt độ chính xác các điểm khống chế nhỏ dưới 1 pixel.
4. Phân loại ảnh.
Để phân loại trạng thái Hiện trạng rừngcần phải dựa vào khái niệm kiểu rừng như đã trình bày ở chương 2. Trong thực tế, ở Việt Nam nói chung và ở Nghệ An nói riêng không thể áp dụng hệ thống phân loại dựa trên cơ sở phân chia các loại cây ưu thế, mà chủ yếu là dựa vào hình thái bên ngoài của thảm thực vật (độ rậm, độ che phủ của rừng, đất không có rừng…) và đặc điểm cấu trúc (thường xanh, lá rộng, lá kim…) vì rừng ở đây chủ yếu là rừng nhiệt đới với nhiều loài cây mọc tạo thành rất nhiều quần thể hoặc quần xã thực vật.
Ở nước ta, vấn đề phân loại rừng Việt Nam đã có rất nhiều các công trình nghiên cứu và đề xuất.
Trong đề tài nghiên cứu chúng tôi chọn phương pháp phân loại theo độ che phủ tán: rừng rậm (có độ che phủ tán > 70%), rừng rậm trung bình (có độ che phủ tán từ 50% đến 70%), rừng thưa (có độ che phủ tán từ 20% đến 50%).
Đối với tư liệu viễn thám, kết quả ghi nhận các đối tượng là năng lượng phản xạ phổ khác nhau của các đối tượng thể hiện bằng cấp độ xám. Mặt khác các cấp độ xám khác nhau trên ảnh chủ yếu phụ thuộc vào độ dày tán rừng.
Do đó với kỹ thuật viễn thám, phương pháp phân loại hiệu quả nhất mà có thể sử dụng được là phân loại theo độ che phủ tán.
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của kỹ thuật viễn thám, khả năng và phạm vi ứng dụng của nó ngày càng được mở rộng. Từ tư liệu viễn thám có thể phân biệt được rừng lá rộng, rừng lá kim, rừng kín, rừng thưa…
72
Hình 3.3 Sơ đồ các bước xử lý ảnh số
Căn cứ vào các hệ thống phân loại thường dùng đã được chứng minh tính khoa học, dựa vào yêu cầu và mục đích của đề tài là giải quyết các yêu cầu kỹ thuật trong quá trình phânloại kiểm kê diện tích rừng hàng năm và mục đích phân loại phục vụ nghiên cứu hiện trạng diện tích rừng mà không đi sâu nghiên cứu hệ phân loại rừng, dựa vào những khảo nghiệm thực tế khu vực Bản đồ địa hình Tư liệu viễn thám Số liệu điều tra
thực địa
Nhập ảnh
Tăng cường chất lượng ảnh
Nắn chỉnh hình học
Phân loại ảnh
Đánh giá độ chính xác
Ảnh phân loại dạng véctơ
Chọn vùng mẫu
Tính số liệu thống kê vùng
mẫu Không đạt
Đạt
73
thực nghiệm, một hệ thống phân loại tương đối phù hợp với yêu cầu của đề tài đã được lựa chọn và xây dựng, nó có kết cấu như sau:
a. Đất có rừng:
- Rừng kín: độ che phủ tán trên 50%. Bao gồm: Rừng gỗ lá rộng, rừng gỗ lá kim, rừng hồn giao lá rộng và lá kim, rừng hỗn giao tre nứa và gỗ.
- Rừng thưa: độ che phủ tán 30% đến 50%. Bao gồm: Rừng gỗ lá rộng, rừng gỗ lá kim, rừng hỗn giao là rộng và lá kim, rừng hỗn giao tre nứa và gỗ.
b. Đất không có rừng:
- Đất trống bao gồm: đất nương rẫy không cố định (đang sử dụng, đã qua sử dụng, vừa khai hoang), đất xây dựng cơ bản, đất núi đá trọc…
- Đất cây bụi bao gồm: đất cây bụi xen cây gỗ rải rác, đất rừng cây bụi, đất cây bụi rải rác, đất trồng chè…
- Đất công nghiệp bao gồm: khu chế biến khoáng sản, khu khai thác khoáng sản…
Như vậy, với hệ thống phân loại trên thì có thể đưa ra được bảng phân loại cho bản đồ hiện trạng lớp phủ rừng của khu vực nghiên cứu vào thời điểm 2009 như sau:
Bảng 3.3. Bảng màu sử dụng trong phân loại
STT Phân loại Màu thể hiện
1 Rừng kín
2 Rừng thưa
3 Cây bụi
4 Đất trống
Rõ ràng từ bản đồ hiện trạng lớp phủ rừng được thành lập chúng ta dễ dàng xác định được các vùng có sự đào bới, phặt phá rừng cho việc khai thác các mỏ lộ thiên.
74
5. Đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại
Để kiểm tra và đánh giá độ chính xác kết quả phân loại thì phương pháp chính xác và hiệu quả nhất là kiểm tra thực địa. Mẫu kiểm tra thực địa không được trùng vị trí với mẫu đã sử dụng khi phân loại và đảm bảo phân bố đều trên khu vực nghiên cứu.
Độ chính xác phân loại ảnh không những phụ thuộc vào độ chính xác các vùng mẫu mà còn phụ thuộc vào mật độ và sự phân bố các ô mẫu. Độ chính xác của các mẫu giám định và của ảnh phân loại được thể hiện bằng ma trận sai số.
Ma trận này thể hiện sai số nhầm lẫn sang lớp khác (được thể hiện theo hàng) và sai số do bỏ sót của lớp mẫu (được thể hiện theo cột). Do vậy để đánh giá hai nguồn sai số này có hai độ chính xác phân loại tương ứng: độ chính xác phân loại có tính đến sai số nhầm lẫn (do sai số nhầm lẫn gây nên) và độ chính xác phân loại có tính đến sai số bỏ sót (do sai số bỏ sót gây nên).
Độ chính xác phân loại được tính bằng tổng số pixel phân loại đúng trên tổng số pixel của toàn bộ mẫu.
Để đánh giá tính chất của các sai sót phạm phải trong quá trình phân loại người ta dựa vào chỉ số Kappa (κ), chỉ số này nằm trong phạm vi từ 0 đến 1 và biểu thị sự giảm theo tỷ lệ về sai số được thực hiện bằng một yếu tố phân loại hoàn toàn ngẫu nhiên.
Chỉ số κ được tính theo công thức sau:
∑
∑ ∑
= + +
= = + +
−
−
= r
i
i i r
i
r
i
i i ii
x x N
x x x
N
1 2
1 1
) . (
) . ( κ
Trong đó:
N: Tổng số pixel lấy mẫu r: Số lớp đối tượng phân loại
75
xii: Số pixel đúng trong lớp thứ 1 xi+: Tổng pixel lớp thứ i của mẫu
x+i: Tổng pixel của lớp thứ i sau phân loại.
6. Một số kỹ thuật sau phân loại.
Trước khi chuyển kết quả phân loại sang dạng bản đồ chúng ta cần phải thực hiện một số thao tác cần thiết như khái quát hóa các lớp thông tin, véc tơ hóa ảnh sau khi phân loại …
- Ghép nhóm các đối tượng: là việc ghép các lớp phân loại có cùng tính chất giống nhau thành một nhóm. Với một loại đối tượng có thể có nhiều giá trị độ xám có độ chênh lệch nhau lớn, còn khi chọn vùng mẫu chỉ chọn những vùng đặc trưng dẫn đến việc cùng một đối tượng nhưng ở các lớp khác nhau vì vậy phải gộp chúng lại về cùng một đối tượng để thể hiện trên bản đồ.
- Phân tích theo đa số và thiểu số: đây là phương pháp phân tích để gộp các pixel lẻ tẻ hoặc phân loại lẫn trong các lớp vào chính lớp chứa nó. Phép lọc trong ENVI là phép lọc Kernel. Sau khi nhập kích thước của sổ lọc thì giá trị của pixel trung tâm sẽ được thay thế bởi giá trị của pixel chiếm đa số (cách phân tích theo đa số) hoặc bằng giá trị của pixel chiếm thiểu số (cách phân tích theo thiểu số). Kết quả sẽ cho ta một ảnh mới. Kết quả của phép lọc không nâng cao được độ chính xác của kết quả phân loại mà chỉ cải thiện về mặt hình thức.
- Thay tên và đổi màu cho lớp phân loại: ta có thể thay tên và đổi màu cho các lớp phân loại ngay trong phần mềm ENVI. Tuy nhiên việc trộn màu theo đúng quy phạm không thể thực hiện trong phần mềm này vì vậy với hai ảnh đã phân loại ta không đổi màu và tên lớp ở đây.
76
- Chuyển kết quả phân loại sang dạng véc tơ: để biên tập và thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp, từ kết quả phân loại ảnh ta phải chuuyển kết quả phân loại sang dạng véctơ.