4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Thành lập bản ủồ hiện trạng sử dụng ủất
Hỡnh 4.2 Quy trỡnh nghiờn cứu thành lập bản ủồ hiện trạng sử dụng ủất
Sử dụng hệ toạ ủộ Thu thập tài liệu bản ủồ
- Cỏc lớp bản ủồ nền khu vực (sông suối, ao, hồ, giao thông, thuỷ lợi….)
Ảnh vệ tinh Spot 5
Ảnh nắn
- Nắn ảnh theo bản ủồ (Khai bỏo toạ ủộ, lấy ủiểm khống chế)
Phân loại - Xây dựng khố giải đốn Lựa chọn mẫu
- Lựa chọn thuật toán phân loại
Sau phân loại - Gộp lớp, ủổi màu, lọc nhiễu, kết quả vecter hoá kết quả
Phần mềm GIS ủể biờn tập trỡnh bày bản ủồ (Arc GIS, Mapinfo)
Bản ủồ HTSDð khu vực nghiên cứu
Phần mềm xử lý ảnh viễn thám ENVI 4.7
Sử dụng các lớp thông tin nền
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 62
Theo quy phạm thành lập bản ủồ hiện trạng sử dụng ủất năm 2007 và thông tư hướng dẫn số 08/2007/TT- BTNMT ngày 02 tháng 08 năm 2007 của Bộ Tài nguyên và Môi trường về việc hướng dẫn thực hiện thống kờ, kiểm kờ ủất ủai và xõy dựng bản ủồ hiện trạng sử dụng ủất thỡ bản ủồ hiện trạng sử dụng ủất của huyện Yờn Thuỷ ủược thành lập ở tỷ lệ 1/25.000, Hệ toạ ủộ ủộ cao VN2000.
4.3.1. Công tác chuẩn bị
- Thu thập ảnh vệ tinh SPOT5 chụp năm 2010, ủộ phõn giải là 2,5 m khu vực huyện Yên Thuỷ, tỉnh Hoà Bình;
- Kiểm tra ủỏnh giỏ chất lượng ảnh;
- Lập kế hoạch chi tiết.
4.3.2. Thành lập bản ủồ nền
Bản ủồ nền khu vực thử nghiệm ủược thành lập trong phần mềm MicroStation, nội dung bản ủồ ủược lấy theo bản ủồ ủịa hỡnh dạng số tỷ lệ 1:25.000 bao gồm: ủịa hỡnh, hệ thống ủường giao thụng, hệ thống thủy hệ (cú chỉnh sửa theo ảnh vệ tinh những chỗ thay ủổi), khu dõn cư, ủịa danh, ủịa giới... do Bộ Tài nguyờn và Mụi trường cung cấp và Reference Bản ủồ hiện trạng sử dụng ủất năm 2005, tỷ lệ 1/25.000.
4.3.3. Nhập dữ liệu, nắn ảnh, cắt ảnh, ghép ảnh
Ảnh SPOT thu ủược từ vệ tinh sau khi ủó xử lý ở mức 2A (ủó hiện chỉnh thụng số của quĩ ủạo vệ tinh, hiện chỉnh ủộ cong Trỏi ủất và loại bỏ nhiễu).
- Nhập dữ liệu ảnh số:
ðõy là cụng ủoạn chuyển ảnh từ cỏc khuụn dạng khỏc nhau về khuụn dạng của chương trỡnh ENVI ủể tiến hành cỏc bước tiếp theo. Khuụn dạng ảnh trong ENVI là dạng image. Thụng thường dữ liệu viễn thỏm ủược lưu dưới ba dạng cơ bản:
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 63
+ Dạng BSQ: Cỏc kờnh ủược 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.
- Nắn chỉnh hình học ảnh bằng phần mềm ENVI:
+ Khởi ủộng chương trỡnh ENVI, mở ảnh theo chế ủộ tổ hợp màu RGB;
mở bản ủồ ủịa hỡnh tỷ lệ 1: 25.000 ở hệ quy chiếu VN-2000. Chọn chế ủộ nắn ảnh theo bản ủồ (Image to Map); Chọn hệ tọa ủộ, ủơn vị, mỳi chiếu, ủộ phõn giải; Chọn cỏc ủiểm nắn trờn ảnh và nhập toạ ủộ ủiểm nắn trờn bản ủồ.
Hình 4.3 Hộp thoại Ground control point selection và image-to-map GCP list trong nắn ảnh với bản ủồ nền
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 64 Bảng 4.2. Tọa ủộ và sai số của cỏc ủiểm nắn ảnh
Tọa ủộ và sai số cỏc ủiểm nắn ảnh
Map X Map Y Image X Image Y Predict X Predict Y Error X
Error Y
RMS Error 557406.19 2256937.00 2446.00 4357.00 2446.42 4356.66 0.42 -0.34 0.54 558041.88 2261424.75 2711.00 2555.00 2710.72 2555.19 -0.28 0.19 0.34 564847.00 2257893.75 5427.00 3969.00 5427.36 3969.00 0.36 0.00 0.36 563067.81 2263500.75 4721.00 1719.00 4721.20 1719.50 0.20 0.50 0.53 559920.94 2256772.00 3454.00 4421.00 3453.36 4421.65 -0.64 0.65 0.91 563975.44 2261224.50 5082.00 2633.00 5081.43 2632.63 -0.57 -0.37 0.68 560794.25 2260800.50 3809.00 2805.00 3809.51 2804.37 0.51 -0.63 0.81
Total RMS Error 0.629157
+ Kiểm tra bảng 4.2 kết quả sau khi nắn: sai số tại 7 ủiểm nắn và ủiểm kiểm tra ủều ủạt RMS < 1 pixel, ảnh nắn ủảm bảo yờu cầu ủể phõn loại và thành lập bản ủồ hiện trạng tỷ lệ 1: 25.000
- Cắt ảnh bằng phần mềm ENVI:
Cắt ảnh vừa nắn ủược theo khu vực nghiờn cứu huyện Yờn Thuỷ thành 6 mảnh cú kớch thước như 6 mảnh bản ủồ ủịa hỡnh tỷ lệ 1:25.000 cú số hiệu (F48-80-C-c, F48-80-C-d, F48-92-A-a, F48-92-A-b, F48-92-A-b, F48-92-A- c, F48-92-A-c) ủể thuận tiện cho người sử dụng. Sử dụng chức năng Resize Data (spatial\spectral) của ENVI.
Cắt ảnh dựa trên ranh giới các file F48-80-C-c.shp.
Cắt ảnh theo toạ ủộ của gúc trờn bờn trỏi (Upper Left Coordinate) và toạ ủộ của gúc dưới bờn phải (Lower Right Coordinate); File ủầu ra chọn kiểu file Tiff/Geotiff
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 65 Hình 4.4. Quá trình cắt ảnh ở khu vực thử nghiệm
- Ghép ảnh bằng phần mềm ENVI: Ghép tất cả các file ảnh thành một vựng ủịa lý rộng lớn, sau khi ảnh ủó nắn thực hiện quỏ trỡnh ghộp ảnh theo toạ ủộ Georerefenced trong ENVI
Hình 4.5. Quá trình ghép ảnh ở khu vực thử nghiệm 4.3.4. ðiều vẽ ảnh nội nghiệp
Trong nội dung của luận văn, ủể lựa chọn cỏc thuật toỏn trong phõn loại cú giám định một cách tối ưu cho mục đích giải đốn các loại hình sử dụng đất tại
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 66
thời ủiểm chụp ảnh. Tỏc giả ủó tiến hành làm thực nghiệm phõn loại cú giỏm ủịnh cỏc kờnh ảnh ủó lựa chọn với 3 thuật toỏn gồm: Phõn loại theo phương phỏp thuật toán hình hộp, phân loại theo phương pháp khoảng cách ngắn nhất và phân loại theo phương phỏp thuật toỏn xỏc suất cực ủại (gần ủỳng nhất).
a. Phõn loại cú giỏm ủịnh
Ảnh sau khi cắt, biến ủổi xử lý ảnh tiến hành phõn loại ảnh bằng phương phỏp phõn loại cú mẫu giỏm ủịnh theo thuật toỏn xỏc suất cực ủại (Maximum Likelihood). Với phương phỏp phõn loại này mỗi pixel ủược tớnh xỏc suất thuộc vào một lớp mà xỏc suất thuộc vào lớp ủú là lớn nhất.
Phân loại theo phương pháp Maximum Likelihood coi số liệu thống kê của mỗi lớp trong mỗi kờnh ảnh ủược phõn tỏn một cỏch thụng thường và phương phỏp này cú tớnh ủến khả năng một pixel thuộc một lớp nhất ủịnh.
Nếu không chọn một ngưỡng xác suất thì phải phân loại tất cả các pixel. Mỗi pixel ủược gỏn cho một lớp cú ủộ xỏc suất cao nhất. Theo phương phỏp này cỏc band phổ cú sự phõn bố chuẩn và cỏc pixel sẽ ủược phõn loại vào lớp mà nó có xác suất cao nhất. ðây là phương pháp phân loại chính xác nhưng lại mất nhiều thời gian tính toán và phụ thuộc sự phân bố chuẩn của dữ liệu.
Các bước tiến hành phân loại như sau:
- Xỏc ủịnh cỏc loại: Từ tư liệu ảnh tiến hành xỏc ủịnh cỏc lớp phõn loại.
Cỏc lớp phõn loại cụ thể gồm 20 lớp bao gồm: ðất chuyờn trồng lỳa nước; ủất trồng lỳa nước cũn lại; ủất bằng trồng cõy hàng năm khỏc; ðất trồng cõy cụng nghiệp lõu năm; ủất trồng cõy ăn quả lõu năm; ủất nuụi trồng thuỷ sản nước ngọt; ủất ở tại nụng thụn; ủất ở tại ủụ thị; ủất cơ sở sản xuất kinh doanh; ủất cho hoạt ủộng khoỏng sản; ủất giao thụng; ủất thuỷ lợi; ủất cơ sở giỏo dục- ủào tạo; ủất thể dục-thể thao; ủất chợ; ủất bói thải-xử lý chất thải; ủất nghĩa trang nghĩa ủịa; ủất sụng ngũi, kờnh, rạch, suối; ủất cú mặt nước chuyờn dựng;
ủất bằng chưa sử dụng; ủất ủồi nỳi chưa sử dụng; nỳi ủỏ khụng cú rừng cõy.
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 67
- Lựa chọn cỏc ủặc tớnh: Cỏc ủặc tớnh ở ủõy bao gồm ủặc tớnh về phổ và ủặc tớnh cấu trỳc. Việc lựa chọn này cú ý nghĩa quan trọng, nú cho phộp tỏch biệt cỏc lớp ủối tượng với nhau.
- Chọn vựng mẫu: Việc chọn vựng mẫu cú tớnh chất quyết ủịnh tới kết quả phõn loại. ðể ủảm bảo ủộ chớnh xỏc khi lựa chọn vựng mẫu phải chỳ ý các yêu cầu sau:
+ Số lượng cỏc vựng lấy mẫu của mỗi loại ủối tượng cần phải phự hợp.
Số lượng vựng mẫu quỏ sẽ khụng ủảm bảo ủộ chớnh xỏc, ngược lại nếu nhiều quỏ sẽ làm tăng khối lượng tớnh toỏn lờn rất nhiều, ủụi khi làm nhiễu kết quả tinh toán.
+ Diện tớch cỏc vựng lấy mẫu ủủ lớn, ủồng thời cỏc vựng mẫu khụng ủược nằm gần ranh giới giữa cỏc lớp ủối tượng với nhau.
+ Vựng mẫu ủược chọn phải ủặc trưng cho ủối tượng phõn loại và phõn bổ ủều trờn khu vực nghiờn cứu.
Từ số liệu ủiều tra thực ủịa và bản ủồ hiện trạng sử dụng ủất kỳ trước tiến hành chọn mẫu phân loại bằng cách khoanh vẽ trực tiếp lên trên ảnh cần phân loại .
Sử dụng chức năng ROI Tool của ENVI ủể chọn vựng mẫu trờn ảnh.
Hộp thoại ROI Tool xuất hiện cho phộp ta ủỏnh tờn từng loại hỡnh sử dụng ủất cần lấy mẫu và gỏn màu cho từng lớp.
Tiến hành lấy mẫu cho từng loại hỡnh sử dụng ủất: Với mỗi loại hỡnh sử dụng ủất ta gỏn cho một mầu nhất ủịnh, vớ dụ như ủất trồng lỳa nước ta gỏn cho mầu ủỏ, ủất trồng cõy cụng nghiệp lõu năm ta gỏn cho màu vàng, …tương tự cho tất cả cỏc loại hỡnh sử dụng ủất khỏc, ta cú kết quả ở bảng 4.2.
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 68 Bảng 4.3. Các tệp mẫu ảnh xây dựng
Với mỗi loại hỡnh sử dụng sau khi gỏn cho một màu nhất ủịnh, ta tiến hành chọn mẫu và khoanh vẽ trực tiếp lờn ảnh. Vớ dụ ta chọn mẫu cho loại ủất trồng cõy hàng năm (BHK), trờn ảnh sẽ thể hiện cỏc vựng mẫu ủược chọn cú màu xanh lá cây.
Dựa vào hiện trạng sử dụng ủất hiện tại huyện Yờn Thuỷ, xõy dựng ủược 20 loại hỡnh sử dụng ủất (bảng 4.2)
Sau khi xõy dựng xong tập mẫu chỳng ta cần ủỏnh giỏ ủể khẳng ủịnh ủộ chớnh xỏc của cỏc mẫu phõn loại. Dựa trờn ủặc tớnh phản xạ phổ của cỏc ủối tượng ủược chọn trong tập mẫu tiến hành tớnh toỏn sự khỏc biệt giữa cỏc mẫu phân loại theo phương pháp phân tích Separability.
Kết quả tính toán sẽ xuất hiện trên màn hình hội thoại Roi Separabality (như bảng 4.4).
Quan sỏt bảng 4.3 ta thấy: Mỗi mẫu phõn loại sẽ ủược so sỏnh lần lượt với cỏc mẫu cũn lại, cặp giỏ trị thể hiện sự khỏc biệt ủược ủặt trong ủấu ngoặc sau các mẫu. Nếu giá trị này:
- Nằm trong khoảng 1,9 ữ 2,0 phản ỏnh việc lựa chọn cỏc mẫu ủạt chất
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 69
lượng tốt.
- Nằm trong khoảng 1,5 ÷ 1,9 phản ánh chất lượng việc chọn mẫu là tốt.
- Nằm trong khoảng 1,0 ữ 1,5 phản ỏnh cú nhiều ủiểm chung giữa hai mẫu ủược chọn.
- Nhỏ hơn 1,0 ta nờn gộp hai mẫu ủú lại với nhau, trỏnh hiện tượng phõn loại nhầm lẫn
Nhận xột cỏc vựng mẫu ủược chọn:
Dựa theo bảng ROI separability Report (bảng 4.3) với 20 lớp như trên cho thấy: Cỏc cặp giỏ trị khi so sỏnh giữa mỗi loại ủất ủối với cỏc loại ủất cũn lại ủều cú giỏ trị nằm trong khoảng 1,9 ữ 2,0 và 1,5 ữ 1,9. Như vậy việc chọn mẫu cho thấy cú sự khỏc biệt tốt giữa cỏc cặp mõũu ủược lựa chọn. Vậy ta sẽ chấp nhận tập mẫu này ủể tiến hành bước phõn loại ảnh tiếp theo.
Bảng 4.4. Kết quả so sánh sự khác biệt giữa các mẫu phân loại
Như vậy, cụng tỏc khảo sỏt ủiều vẽ ảnh vệ tinh ủộ phõn giải cao SPOT5 ủược trớch từ cụng tỏc khảo sỏt ủiều tra tại 12 xó, 01 thị trấn huyện Yờn Thuỷ, ta đã xây dựng được khố giải đốn ảnh vệ tinh trực tiếp+điều tra ngoại nghiệp gồm 20 loại hỡnh sử dụng ủất.
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 70 Bảng 4.5. Mụ tả cỏc loại hỡnh sử dụng ủất
Khả năng xỏc ủịnh loại hỡnh hiện trạng sử dụng ủất trờn ảnh vệ tinh
TT LOẠI ðẤT
Mã loại ủất
Trực tiếp + ủiều tra ngoại nghiệp
Có các tài liệu hỗ trợ
1 ðất chuyên trồng lúa nước LUC x
2 ðất trồng lúa nước còn lại LUK x
3 ðất bằng trồng cây hàng năm khác BHK x
4 ðất trồng cây ăn quả lâu năm LNQ x
5 ðất trồng cây lâu năm khác LNK x
6 ðất có rừng tự nhiên sản xuất RSN x
7 ðất có rừng trồng sản xuất RST x
8 ðất khoanh nuôi phục hồi rừng sản xuất RSK x
9 ðất trồng rừng sản xuất RSM x
10 ðất có rừng tự nhiên phòng hộ RPN x
11 ðất có rừng trồng phòng hộ RPT x
12 ðất khoanh nuôi phục hồi rừng phòng hộ RPK x
13 ðất trồng rừng phòng hộ RPM x
14 ðất cú rừng tự nhiờn ủặc dụng RDN x
15 ðất chuyên nuôi trồng thuỷ sản nước ngọt TSN x
16 ðất ở tại nông thôn ONT x
17 ðất ở tại ủụ thị ODT x
18 ðất trụ sở cơ quan, công trình sự nghiệp của Nhà nước
TSC x
19 ðất quốc phòng CQP x
20 ðất an ninh CAN x
21 ðất cơ sở sản xuất, kinh doanh SKC x
22 ðất cho hoạt ủộng khoỏng sản SKS x
23 ðất giao thông DGT x
24 ðất thuỷ lợi DTL x
25 ðất công trình năng lượng DNL x
26 ðất công trình bưu chính viễn thông DBV x
27 ðất cơ sở văn hóa DVH x
28 ðất cơ sở y tế DYT x
29 ðất cơ sở giỏo dục - ủào tạo DGD x
30 ðất cơ sở thể dục - thể thao DTT x
31 ðất cơ sở dịch vụ về xã hội DXH x
32 ðất chợ DCH x
33 ðất có di tích, danh thắng DDT x
34 ðất bãi thải, xử lý chất thải DRA x
35 ðất nghĩa trang, nghĩa ủịa NTD x
36 ðất sông, ngòi, kênh, rạch, suối SON x
37 ðất có mặt nước chuyên dùng MNC x
38 ðất bằng chưa sử dụng BCS x
39 ðất ủồi nỳi chưa sử dụng DCS x
40 Nỳi ủỏ khụng cú rừng cõy NCS x
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 71 Bảng 4.6. Mẫu giải đốn ảnh vệ tinh
Ảnh SPOT 2010 Ảnh thực ủịa Tờn
mẫu
ðất trồng
lúa nước
ðất trồng
lúa nước còn lại
ðất trồng
cây HNK
ðất trồng cây ăn
quả LNQ
ðất chuyên
nuôi trồng TSNN
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 72 ðất ở
nông thôn
ðất ở tại ủụ thị
ðất cho hoạt ủộng khoáng
sản
ðất giao thông
ðất thuỷ lợi
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 73 ðất giáo dục - ủào tạo
ðất thể dục,
thể thao
ðất chợ
ðất bãi thải, xử lý
chất thải ðất nghĩa
ủịa
ðất sông, ngòi, kênh, rạch, suối
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 74 ðất có
mặt nước chuyên
dùng ðất bằng chưa sử dụng
ðất ủồi nỳi
chưa sử dụng ðất ủỏ không
có rừng
cây
Như vậy, với yờu cầu về nội dung chuyờn mụn ủể thành lập bản ủồ hiện trạng sử dụng ủất huyện Yờn Thuỷ là:
- Tổng số loại ủất theo mục ủớch sử dụng phải thể hiện trờn bản ủồ là : 40 loại ủất
- Tổng số loại ủất ủược chiết tỏch trực tiếp từ ảnh vệ tinh kết hợp khảo sỏt ngoại nghiệp là: 20 loại ủất chiếm khoảng 50% số lượng cỏc loại ủất cần thể hiện trờn bản ủồ HTSSDð huyện Yờn Thuỷ
- Tổng số loại ủất ủược chiết tỏch kết hợp với tài liệu bổ trợ từ ủịa
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 75
phương (bản ủồ ủịa chớnh; trớch lục kốm theo cỏc quyết ủịnh giao ủất, thu hồi ủất, cho thuờ ủất, chuyển mục ủớch sử dụng của cỏc cơ quan cú thẩm quyền; Sơ ủồ, số liệu theo dừi biến ủộng sử dụng ủất…) là: 20 loại ủất
- Phõn loại ảnh: Tiến hành phõn loại ảnh với cỏc mẫu ủó chọn bằng phương phỏp phõn loại theo xỏc suất cực ủại: Từ menu cửa sổ chớnh ENVI ta chọn chức năng: Classification/Supervised/Maximum likelihood. Trên màn hình xuất hiện hộp thoại Classification Input File cho phép chọn ảnh cần phõn loại. Tiếp ủú sẽ xuất hiện hộp thoại tương ứng với phương phỏp phõn loại lựa chọn cỏc tham số cần thiết, chọn ủường dẫn lưu kết qu. Bấn chọn Slect All Items ủể chọn tất cả cỏc mẫu ủược chọn rồi bấm OK ủể tiến hành phân loại. Sauk hi quá trình tính toán kết thúc, kết quả phân loại ảnh sẽ chọn trong hộp Available bands Lits, sau ủú hiển thị kết quả lờn màn hỡnh. Kết quả phõn loại ảnh ủược thể hiện ở hỡnh 4.5
Hỡnh 4.6. Kết quả phõn loại cú giỏm ủịnh
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 76
Ảnh sau phõn loại ủược lọc nhiễu, gộp lớp, thống kờ kết quả, thay ủổi tờn và màu cho các lớp phân loại, chuyển sang dạng vector dưới dạng shape.file. Sau ủú dữ liệu ủược chuyển sang MicroStation ủể biờn tập thành lập bản ủồ HTSDð
b. Phõn loại khụng giỏm ủịnh:
- Trong quỏ trỡnh phõn loại ảnh và thành lập bản ủồ HTSDð thỡ ngoài việc phõn loại theo mẫu giỏm ủịnh như trờn cũn sử dụng phương phỏp phõn loại khụng mẫu giỏm ủịnh (Iso Data) ủể kiểm chứng và chỉnh lý việc chọn mẫu giải đốn nhằm đảm bảo độ chính xác cao nhất mà mẫu giải đốn cĩ được và nâng cao ủộ chớnh xỏc của bản ủồ. Quỏ trỡnh phõn loại như sau:
+ Mở ảnh cần phõn loại, ủặt cỏc thụng số trong hộp thoại IsoData Parameters như số lớp, màu…và ủặt tờn file kết quả;
+ Sau khi phần mềm xử lý xong ta sẽ ủược file kết quả phõn loại theo phương phỏp khụng cú mẫu giỏm ủịnh.
Hỡnh 4.7. Kết quả phõn loại khụng cú giỏm ủịnh