CHƯƠNG 3. 3.1. Hiện trạng bề mặt khu vực nghiên cứu
3.1.1. Lớp phủ bề mặt
Lớp phủ thực vật là một thành phần thuộc lớp phủ bề mặt đất. Do đó, để thực hiện đánh giá đầy đủ và chính xác về biến động lớp phủ thực vật cũng như mối quan hệ với các môi trường, luận văn tiến hành phân loại lớp phủ bề mặt trước để định hướng sự phân bố của chúng trên toàn đảo. Phương pháp phân loại Xác suất cực đại (MLC – Maximum Likelihood Classification) được chọn để thực hiện.
3.1.1.1. Khóa giải đoán ảnh
Để thực hiện việc phân loại lớp phủ thì khóa giải đoán ảnh phải được xây dựng. Khóa giải đoán ảnh yêu cầu phải được xây dựng chính xác để kết quả phân loại không bị nhiễu động. Do đó, khóa giải đoán ảnh trong luận văn này được xây dựng từ 2 tổ hợp màu bao gồm tổ hợp màu thật (Red-Green-Blue) và tổ hợp màu giả (NIR-Green-Blue) để tránh các trường hợp nhầm lẫn giữa các đối tượng liền kề, xen kẽ với nhau.
Ảnh vệ tinh được sử dụng để xây dựng khóa giải đoán ảnh được thu từ vệ tinh Plannet ngày 12/06/2018 đã được cắt theo ranh giới hành chính. Bao gồm 5 đối tượng: bề mặt không thấm, thực vật, mặt nước, đất trống và loại khác. Khi tiến hành xây dựng khóa giải đoán ảnh, mẫu được thu thập trên các vùng ảnh đồng nhất, không xen kẽ các đối tượng khác nhau. Kết quả xây dựng khóa giải đoán ảnh được thể hiện trong bảng 3.1.
47
Bảng 3.1. Tổ hợp màu của khóa giải đoán ảnh Đối tượng Tổ hợp màu trên ảnh Dấu hiệu
Red-Green- Blue
NIR-Green- Blue
Bề mặt không thấm
Màu trắng sáng có xen lẫn màu xám.
Thực vật thường xuyên
Màu xanh – đen, trên tổ hợp NIR- Green-Blue có màu đỏ
Mặt nước Màu xanh – xám đậm, trên tổ hợp
NIR-Green-Blue có màu xanh lá
Đất trống nông
nghiệp Màu trắng sáng
Đất trống / cỏ
và cây bụi Màu nâu
3.1.1.2. Quá trình lấy mẫu thực địa
Hiện trạng lớp phủ thực vật khu vực nghiên cứu được tiến hành khảo sát, lấy mẫu thực địa ngày 12/6/2019. Các điểm lấy mẫu thực địa được chọn là những địa điểm cố định, không có sự thay đổi nhiều về hiện trạng bởi con người và tự nhiên trong thời gian ngắn nhằm đảm bảo độ chính xác.
Thông tin thu thập tại thực địa sử dụng hệ tọa độ toàn cầu WGS-84, bán kính quanh mẫu 30m không có xen kẽ các đối tượng có thuộc tính phản xạ khác nhằm đảm bảo độ chính xác và bao phủ 1 pixel ảnh (từ vệ tinh Landsat 8).
48
3.1.1.3. Kết quả lấy mẫu huấn luyện
Hệ thống phân loại lớp phủ bề mặt cho đảo Lý Sơn gồm 5 loại đối tượng:
- Mặt không thấm
- Thực vật thường xuyên - Mặt nước
- Đất trống nông nghiệp/chuyển đổi mùa vụ (là đất nông nghiệp trồng cây ngắn ngày, nên có thời vụ sẽ là đất trống sau thu hoạch)
- Đất trống / cỏ và cây bụi (là vùng đất trên núi đá có thực vật dạng thảm cỏ hay cây bụi vào mùa mưa, nhưng mùa khô thì bị khô thành đất trống)
Do ảnh dùng phân loại là tháng 6/2018, là thời điểm mùa khô trong năm, vì vậy các vùng đất trống xuất hiện chính là vùng đất có lớp phủ thực vật khi vào mùa mưa. Vì vậy luận văn đã xác định hệ thống phân loại cho vùng đất trống như trên
Để đảm bảo độ chính xác, mẫu huấn luyện cần phải kết hợp với dữ liệu khảo sát thực địa. Kết quả lấy mẫu huấn huyện được thể hiện trong bảng 3.2.
Bảng 3.2. Số lượng pixel và polygon của bộ mẫu huấn luyện
Tên lớp Màu sắc Số lượng pixel
Bề mặt không thấm 1949
Thực vật thường xuyên 1507
Mặt nước 967
Đất trống/ Chuyển đổi mùa vụ 4608
Đất trống /cỏ và cây bụi 3155
3.1.1.4. Đánh giá độ chính xác kết quả phân loại
Để khách quan trong đánh giá kết quả phân loại. Một bộ mẫu khác được xây dựng độc lập với bộ mẫu phân loại ban đầu, được gọi là bộ mẫu kiểm tra. Kết quả kiểm tra được thể hiện trong bảng 3.3. Độ chính xác toàn cục khi so sánh giữa kết
49
quả phân loại sau hậu xử lý với bộ mẫu kiểm tra có độ chính xác toàn cục 93,5% , hệ số Kappa 0.93, điều này cho thấy kết quả phân loại là tin cậy và có độ chính xác cao.
Bảng 3.3. Đánh giá kết quả phân loại với bộ mẫu kiểm tra Loại lớp phủ Mặt
không thấm
Thực vật thường xuyên
Mặt nước Đất trống/
Chuyển đổi mùa vụ
Đất trống /cỏ và cây bụi
Mặt không thấm 248 0 0 7 10
Thực vật thường
xuyên 0 324 0 0 0
Mặt nước 10 0 277 0 0
Đất trống/ Chuyển đổi
mùa vụ 2 4 2 267 4
Đất trống /cỏ và cây
bụi 0 8 7 0 306
Tổng cộng 262 336 288 267 315
3.1.1.5. Kết quả phân loại
Luận văn sử dụng phương pháp phân loại có giám định với thuật toán xác suất cực MLC. Từ các đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng trên ảnh kết hợp với khóa giải đoán ảnh, các pixel ảnh được phân thành các loại lớp phủ. Kết quả phân loại được tiến hành lọc nhiễu nhằm gộp các pixel đơn lẻ hoặc phân loại bị lẫn trong các lớp vào chính lớp chứa nó. Kết quả phân loại được thể hiện trong hình 3.1 và bảng 3.4.
Kết quả phân loại cho thấy, lớp phủ thực vật thường xuyên chiếm 15% diện tích khu vục nghiên cứu. Chủ yếu tập trung tại 5 khu vực núi và một phần nhỏ nằm xen kẽ tại các khu vực bề mặt không thấm (các khu dân cư). Mặt không thấm chiếm
50
hơn 9% diện tích và tập trung hầu hết tại phía nam và ven bờ biển. Chiếm hơn 50%
diện tích khu vực là loại đất trống đang trong giai đoạn cải tạo, chuyển đổi mùa vụ và đất trống/cỏ và cây bụi chiếm khoảng 22%. Loại lớp phủ có diện tích nhỏ nhất là mặt nước, với 01 khu vực duy nhất chính là hồ chứa nước mưa nằm trên núi Thới Lới.
Nhằm mục đích giảm sự nhầm lẫn loại lớp phủ thực vật giữa cây lâu năm và cây ngắn ngày (cây trồng nông nghiệp ngắn ngày) nên ảnh viễn thám được sử dụng phân loại được thu nhận vào thời điểm cải tạo đất/ chuyển giao mùa vụ để loại trừ loại lớp phủ thực vật là cây nông nghiệp ngắn ngày. Do đó, khu vực đất trống trong kết quả phân loại được hiểu là khu vực diện tích sản xuất nông nghiệp và đất trống của thực vật loại cỏ và cây bụi vào mùa mưa.
Bảng 3.4. Thống kê diện tích lớp phủ bề mặt
STT Tên lớp phủ bề mặt Diện tích (ha) Tỷ lệ
Xã An (%) Vĩnh
Xã An Hải
Tổng cộng
1 Thực vật thường xuyên 74,87 80,28 155,15 15,76
2 Mặt không thấm 47,50 32,63 80,13 9,07
3 Đất trống/ Chuyển đổi mùa vụ 142,67 304,19 447,86 50,68
4 Mặt nước 0,0 4,17 4,17 0,47
5 Đất trống/cỏ và cây bụi 61,71 134,76 196,47 22,23
51
Hình 3.1. Bản đồ phân loại lớp phủ bề mặt khu vực nghiên cứu đã qua xử lý hậu phân loại (xây dựng từ ảnh Planet chụp ngày 12/06/2018)