Chọn điểm kiểm tra: Để đánh giá chính xác của công tác giải đoán, hê ̣ thống điểm kiểm tra đã được xây dựng theo mô ̣t số nguyên tắc sau :
-Các điểm được lựa cho ̣n phải đa ̣i diê ̣n cho toàn bô ̣ các đối tượng trong hệ thống phân loa ̣i
-Số điểm kiểm tra phải phân bố đều trên toàn khu vực, mỗi điểm phải cách nhau 500 mét
-Mỗi trạng thái rừng ít nhất phải có 3 điểm kiểm tra, phân bố ở các cảnh ảnh khác nhau
Hình 4.15. Hê ̣ thống các điểm kiểm tra
Kiểm tra thực đi ̣a: Khi kiểm tra thực đi ̣a, các công viê ̣c cần thực hiện bao gồ m:
- Xác đi ̣nh vi ̣ trí chính xác trên ảnh và bằng GPS ngoài thực đi ̣a, chụp ảnh mầu thực đi ̣a
- Mô tả các đă ̣c điểm của tra ̣ng thái rừng, đo đa ̣c chiều cao, mâ ̣t đô ̣ cây, loa ̣i cây ưu thế, tình tra ̣ng tán.
- Ghi chép thông tin về đi ̣a hình, thời tiết.
Đánh giá đô ̣ chính xác
Hệ số Kappa sẽ được sử du ̣ng để đánh giá đô ̣ chính xác
( số kiểm tra đúng – số kiểm tra sai ) Hệ số Kappa =
Tổng số điểm kiểm tra Hệ số kappa = 1 thì đô ̣ chính xác là 100%.
Bảng 4.1: Phiếu kiểm tra các điểm ngoài thực địa
TT
Tọa độ điểm kiểm tra (tọa độ vuông
góc)
Trạng thái giải đoán trên
ảnh Spot5
Kiểm tra thực địa
X Y Đúng (V) Sai (X)
1 396721 2365600 PHTX V
2 396157 2369550 NN V
3 395875 2369830 TC V
4 398602 2379890 NN X
5 406031 2361080 NN V
6 418557 2380353 RTG2
7 405090 2365600 DT1 V
8 416845 2366160 PHTX V
9 425402 2371800 TBTX X
10 423240 2371990 PHTX V
11 403774 2373970 PHTX V
12 417785 2374060 NN V
13 407159 2375850 NN V
14 414494 2376980 RTG1 V
15 411203 2379420 NGTX V
16 391361 2383280 NN V
17 385625 2386470 DT1 V
18 380453 2388830 DT2 V
19 395122 2389670 DT1 V
20 398978 2391180 PHTX V
21 380359 2392780 PHTX V
22 388822 2395500 DT2 V
23 374716 2396910 DT1 V
24 378008 2400020 NN V
25 413366 2382620 DT1 V
26 415084 2381452 TBTX
27 416093 2385440 TBTX V
28 410921 2385720 DT1 X
29 422967 2388070 DT2 V
30 403116 2390050 NGTX V
31 412519 2390990 DT1 V
32 403304 2391650 TBTX V
33 422111 2393060 DT1 X
34 412014 2379413 GTX V
35 417402 2380578 GTX V
Kết quả kiểm trả cho thấy đô ̣ chính xác của bản đồ đối với từng loa ̣i rừng cu ̣ thể như sau:
Bảng 4.2: Đánh giá kết quả giải đoán cho từng loại rừng Loại đất, loại rừng Ký hiệu Hệ số
Kappa
Độ chính xác
%
Rừng giàu GTX 0,98 98
Rừng trung binh TBTX 0,96 96
Rừng nghèo NGTX 0,94 94
Rừng phục hồi PHTX 0,83 83
Rừng hỗn giao gỗ, tre, nứa GONUA 0,84 84
Rừng trên núi đá RND 0,99 99
Rừng tre nứa TNUA 0,84 84
Rừng trồng chưa khép tán RTG1 0,83 83
Rừng trồng khép tán RTG2 0,90 90
Rừng trồng cao su RTCS 0,83 83
Đất trống không có cây gỗ tái sinh DT1 0,82 82 Đất trống không có cây gỗ tái sinh DT2 0,87 87
Núi đá không cây ND 0,82 82
Đất nông nghiệp NN 0,95 95
Đất nương rẫy NR 0,86 86
Mặt nước, sông hồ MN 0,98 98
Độ chính xác chung = 88,6%
Nhận xét:
- Độ chính xác trong giải đoán các đối tượng là khác nhau, trong đó, rừng giàu, trung bình, rừng trên núi đá vôi có đô ̣ chính xác cao nhất. Lý do là cấu trúc, màu sắc của các đối tượng này là rất đă ̣c trưng, dễ nhâ ̣n biết. Hơn nữa, chúng thường phân bố ở các vi ̣ trí đă ̣c biê ̣t của đi ̣a hình: trên cao, sườn từ đỉnh trở xuống.
Tuy nhiên, mô ̣t số vi ̣ trí có bóng núi thì màu sắc thường tối. Nếu phân loa ̣i tự đô ̣ng, các đối tượng này dễ bi ̣ ghép vào nhóm mă ̣t nước
- Các đối tượng núi đá không có cây thường có diê ̣n tích nhỏ, phân tán nên việc khái quát hóa cũng khó khăn, khó phân biê ̣t với núi đá có cây nên độ chính xác thấp
- Các rừng hỗn giao, rừng phu ̣c hồi, rừng tre nứa là khó phân biê ̣t ngay cả trên thực đi ̣a cho nên viê ̣c phân loa ̣i chúng phụ thuô ̣c vào kinh nghiê ̣m của người giải đoán, vì vâ ̣y đô ̣ chính xác ở mức đô ̣ trung bình
- Ở vù ng núi, đất nông nghiê ̣p với loa ̣i hình hoa màu, lúa nương canh tác đất dố c là khó phân biê ̣t rõ với đất chưa sử du ̣ng hoă ̣c đất cỏ rải rác. Lý do là sự
không ổn đi ̣nh và manh mún của loa ̣i hình sử du ̣ng đất này
- Rừ ng cao su là mới trồng, chưa khép tán nên khó phân biê ̣t với trảng cỏ
xen cây bu ̣i rải rác.Vì vâ ̣y đô ̣ chính xác cũng chưa thâ ̣t cao, cần điều chỉnh nhờ
công tác kiểm tra thực đi ̣a.