- Sử dụng kỹ thuật GIS để phân hạng tiềm năng đất nông nghiệp vùng gò đồi và
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
3.2.1.4. Phân loại ảnh
Sau khi chọn mẫu xong tiến hành phân loại theo mục đích nghiên cứu. Để xử lý phân loại ảnh theo phương pháp chọn mẫu thì trong Envi có nhiều thuật toán phân loại, nhưng phương pháp phổ biến nhất là phương pháp Maximum Likehood vì đây là phương pháp phân loại chính xác, phương pháp này cho rằng các band phổ có sự phân bố chuẩn và các pixel sẽ được phân bố vào lớp mà nó có xác suất cao nhất; việc tính toán không chỉ dựa vào giá trị khoảng cách mà còn dựa vào cả xu thế biến thiên độ xám trong mỗi lớp.
Trong quá trình chọn mẫu sẽ có sự chồng chéo mẫu và do dữ liệu ảnh có độ chính xác chưa cao không tránh khỏi phần mềm sẽ đọc nhầm mẫu. Từ đó sẽ xuất hiện các pixel riêng lẻ, nằm lẫn lộn trong các lớp chính. Khắc phục vấn đề đó bằng cách sử dụng phương pháp phân tích theo đa số thiểu số (Majority/Minority Analysis), phương pháp này để gộp những pixel riêng lẻ hoặc phân loại lẫn lộn trong các lớp chính. Để thực hiện chức năng này trên thanh menu chính của ENVI ta vào Classification\Post Classification\Majority Analysis xuất hiện hộp thoại chọn ảnh cần gộp pixel, tiếp theo
sẽ có hộp thoại Majority\Minority Parameters chọn các lớp cần đưa vào để phân tích. Tại đây sẽ có hai phương pháp phân tích, nếu chọn Majority các pixel riêng lẻ sẽ được gán vào lớp chiếm đa số trong cửa sổ lọc, nếu chọn Minoritythì các pixel riêng lẻ sẽ được gộp vào lớp chiếm thiểu số trong cửa sổ lọc.
Sau khi giải đoán và phân loại xong, kết quả phân loại đã xuất sang phần mềm chuyên dụng GIS để xây dựng bản hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp và che phủ đất. Phân loại ban đầu từ ảnh Landsat ETM + theo phương pháp phân loại Maximum Likehood được phân ra 25 lớp, rồi sau đó 25 loại được hợp nhất thành 5 dạng sử dụng và che phủ đất chính: cao su, đất trồng cây nông nghiệp ngắn ngày và khu dân cư, rừng trồng keo các loại, rừng tự nhiên và đất mặt nước.