Với kết quả kiểm tra thực địa thì ta đã xác định được các đối tượng trên ảnh một cách khá đầy đủ. Đây là cở sở giúp ta có thể giải đoán các đối tượng một cách chính xác.
Để có được kết quả giải đoán phù hợp với hiện trạng thì ta tiến hành phân loại có kiểm tra dựa trên các điểm mà chúng ta đã khảo sát. Ở bước này rất quan trọng, nếu chúng ta không xác định được đối tượng hoặc xác định không chính xác đối tượng thì kết quả giải đoán sẽ không phù hợp với hiện trạng. Chính vì vậy đòi hỏi cao ở người giải đoán về kỷ năng cũng như phải nắm vững kiến thức về giải đoán ảnh.
Sau khi ta thu thập được vị trí các điểm kiểm tra ta tiến hành xử lý và chuyển các điểm kiểm tra đó thành một lớp bản đồ
Chồng lớp bản đồ các điểm kiểm tra lên kết quả phân loại không kiểm tra. Kết quả các điểm kiểm tra được thể hiện trên hình 3.16.
Hình 3.16. Bản đồ hiện trạng vườn quốc gia U Minh hạ thể hiện tọa độ các điểm khảo sát (Phân loại không kiểm tra).
Qua hình 3.16 ta thấy, với kết quả phân loại không kiểm tra và kết quả kiểm tra thực địa thì ta có thể thấy các đối tượng giải đoán bằng phương pháp phân loại không kiểm tra có sự khác biệt với hiện trạng rừng của khu vực vườn qốc gia, chúng ta có thể
thấy rõ qua bảng 3.6.
Bảng 3.6. Bảng thể hiện kết quả giải đoán không kiểm tra và kết quả kiểm tra thực địa.
Kết quả phân loại không kiểm tra Kết quả kiểm tra thực địa
Đối tượng 1 - Rừng từ 2 – dưới 3 tuổi - Dớn, choại. - Lau, sậy. Đối tượng 2 - Rừng từ 3 tuổi trở lên. - Rừng thưa ngập nước. - Rừng từ 2 – dưới 3 tuổi. - Keo lai. Đối tượng 3 - Đất trống ngập nước. Đối tượng 4 - Đất trống ngập nước.
Qua bảng 3.6 ta thấy, kết quả kiểm tra thực địa thì có 7 đối tượng được phân biệt trên ảnh, trong khi đó thì kết quả phân loại không kiểm tra chỉ có thể phân biệt
được 4 đối tượng. Với kết quả phân loại không kiểm tra được thể hiện trên hình 3.16 thì đối tượng 1 được giải đoán bao gồm cả 3 đối tượng ngoài thực tếđó là rừng trồng từ 2 – dưới 3 tuổi, dớn choại và lau sậy, đối tượng 2 cũng bao gồm rừng từ trở lên 3 tuổi, rừng trồng từ 2 – dưới 3 tuổi và rừng thưa ngập nước và keo lai, bên cạnh đó đối tượng 3, 4 được giải đoán là 2 đói tượng riêng biệt nhưng kết quả kiểm tra chỉ là 1 đối tượng đó là đất trống ngập nước. Nguyên nhân đó là do các đối tượng được giải đoán có giá trị độ sáng khá liên tục và tập trung với số lượng lớn pixel nên máy không thể
tách thành từng lớp nhỏ các đối tượng và chỉ có thể tách được ở những khoãng giá trị độ sáng có ít số lượng pixel tập trung. Và vì vậy với kết quả phân loại không kiểm tra thì ta có thể thấy chỉ có 4 nhóm đối tượng được giải đoán. Với sự không phù hợp này chúng ta cần phải phân loại lại các đối tượng trên ảnh bằng phương pháp phân loại có kiểm tra để kết quả giải đoán được phù hợp với hiện trạng rừng của vườn quốc gia.
Với kết quả kiểm tra thực địa đã giúp cho ta xác định được chính xác từng đối tượng trên ảnh và việc quan trọng nhất là ta cần phải chọn mẫu một cách hợp lý cho từng đối tượng sao cho sau khi phân loại thì từng đối tượng khác nhau sẽ được qui
định bởi một màu khác nhau đúng với hiện trạng đã khảo sát.
Trong việc xác định các đối tượng trên ảnh viễn thám, việc chọn mẫu cho từng
đối tượng hay còn gọi là nhóm kiểm tra (ROI: Regions Of Interest) được xác định là những vùng (polygon) có màu đồng nhất, mỗi một đối tượng qui định bởi 1 màu và sẽ
mang một khoảng giá trị số (DN) nhất định.
Việc xác định các nhóm kiểm tra thì chúng ta cần chủ động xác định giá trị số
(DN) của từng đối tượng có như vậy thì kết quả phân loại của chúng ta sẽ ít bị lẫn với các đối tượng khác, bởi vì nếu chúng ta không xác định rõ giá trị số của từng đối tượng thì khi chọn mẫu sẽ gặp phải trường hợp cùng 1 giá trị số nhưng có thể chọn mẫu cho cả hai, ba đối tượng, như vậy thì kết quả của chúng ta sẽ cho ra đối tượng có mẫu chọn nhiều giá trị sốđó, không đúng với sự mong muốn của chúng ta.
Dựa vào kết quả kiểm tra thực địa thì ta có thể phân loại các đối tượng trên ảnh thành 7 đối tượng với các mẫu được chọn và được thể hiện ở hình 3.17. Riêng đối tượng 7, do đối tượng này có giá trị DN không ổn định (trùng với giá trị DN của các
đối tượng khác). Vì vậy để có thể tách được đối tượng này ta cần phải thay đổi giá trị
DN của nó, sao cho đối tượng này có giá trị DN không bị trùng với các đối tượng khác. Sau đó chúng ta sẽ tiến hành chọn nhóm kiểm tra cho từng đối tượng.
Các nhóm kiểm tra đại diện cho các đối tượng được giải đoán Hình 3.17. Kết quả chọn nhóm kiểm tra (ROI).
Trong đó: 1: Là nhóm kiểm tra đại diện cho đối tượng dớn choại.
2: Là nhóm kiểm tra đại diện cho đối tượng rùng từ 3 tuổi trở lên. 3: Là nhóm kiểm tra đại diện cho đối tượng rừng từ 2 – dưới 3 tuổi. 4: Là nhóm kiểm tra đại diện cho đối tượng lau, sậy.
5: Là nhóm kiểm tra đại diện cho đối tượng đất trống ngập nước. 6: Là nhóm kiểm tra đại diện cho đối tượng rừng thưa ngập nước. 7: Là nhóm kiểm tra đại diện cho đối tượng keo lai.
Hình 3.12. Giá trị số của từng pixel.
Hình 3.19. Số lượng pixel được chọn của từng đối tượng.
Hình 3.18. Số lượng pixel được chọn cho từng nhóm kiểm tra.
Với hình 3.18 thì đây là hộp thoại thể hiện sự chọn màu và số lượng pixel được chọn làm nhóm kiểm tra cho từng đối tượng. Tất cả các thao tác của việc chọn nhóm kiểm tra sẽđược thể hiện trên đây. Kết quả phân loại có kiểm tra sẽ phụ thuộc của việc chọn nhóm đối tượng này.
Đối với hình 3.19 thì đây là hộp thoại thể hiện các giá trịđộ sáng của từng pixel trên ảnh. Với cửa sổ này sẽ giúp xác định giá trị số cho các đối tượng trên ảnh một cách chính xác và không bị nhầm lẫn với giá trị số của đối tượng khác và hỗ trợ cho quá trình chọn nhóm kiểm tra cho từng đối tượng.
Qua kết quả giải đoán, các đối tượng được phân biệt với nhau qua màu sắc và
đây là màu giả định do chúng ta chọn. Việc chọn màu và số lượng Pixel được chọn cho từng nhóm kiểm tra của từng đối tượng được thể hiện qua bảng 3.7.
Bảng 3.7. Các thông số của các nhóm kiểm tra (ROI) cho từng đối tượng giải đoán.
Hộp thoại ROI Tool
STT Ảnh
Tên ROI Màu ROI Số phần tử qui định ROI (point)
1 ROI qui định dớn, choại. Dớn, choại. Red 58
2 ROI qui định rừng từ 3 tuổi trở lên. Rừng từ 3 tuổi trở lên Green 117 3 ROI qui định rừng từ 2 – dưới 3 tuổi. Rừng từ 2 – dưới 3 tuổi. Blue 103
4 ROI qui định lau, sậy. Lau, sậy. Yellow 143
5 ROI qui định đất trống
ngập nước. Đấnướt trc. ống ngập Cyan 55
6 ROI qui định rừng thưa ngập nước.
Rừng thưa
ngập 1 tuổi. Mangenta 79
Kết quả kiểm tra khả năng phân tách của ROIs bằng chế độ quan sát đa chiều (n-D) (Hình 3.20), ở đây thì màu của các đối tượng mà chúng ta đã chọn được thể hiện tương ứng với giá trị DN của nó, qua đó cho thấy đối với việc ta xác định các giá trị số
cho từng đối tượng thì các đối tượng không bị lẫn vào nhau và các giá trị số của từng
đối tượng liên tục nhau. Với kết quả như vậy sẽ cho chúng ta kết quả phân loại với độ
chính xác cao.
7
Hình 3.20. Sự phân bố giá trị các pixel của các nhóm kiểm tra. Trong đó:
- 1: Nhóm pixel đại diện cho đối tượng dớn choại.
- 2: Nhóm pixel đại diện cho đối tượng rừng từ 3 tuổi trở lên.
- 3: Nhóm pixel đại diện cho đối tượng rừng trồng từ 2 – dưới 3 tuổi. - 4: Nhóm pixel đại diện cho đối tượng lau sậy.
- 5: Nhóm pixel đại diện cho đối tượng đất trống ngập nước.
- 6: Nhóm pixel đại diện cho đối tượng rừng thưa ngập nước 1 tuổi. - 7: Nhóm pixel đại diện cho đối tượng keo lai.
Kết quả kiểm tra thông qua việc tính toán thống kê các phần tử ảnh trên mỗi ROI đều có sai số thông qua các giá trị lớn nhất (Max), nhỏ nhất (Min), trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (Stdev), (Hình 3.21).
Với việc kiểm tra này cho ta thấy, đối với đối tượng là lau sậy có giá trị min = 104 và giá trị max = 127 có nghĩa là giá trị DN mà ta đã chọn cho đối tượng này là từ 104 – 128, vì vậy giá trị DN trung bình là 115.78 và độ lệch chuẩn là 4.73, độ lệch càng nhỏ
thì sự tập trung của đối tượng này càng cao. Do ảnh của chúng ta là ảnh trắng đen nên giá trị thể hiện trong hộp thoại File Statistics Report ở 3 band là giống nhau.
1 2 3 4
Hình 3.21. Thống kê sự phân bố các giá trị pixel của các nhóm kiểm tra đại diện cho
đối tượng lau sậy. Trong đó:
- 1: Đường biểu diễn giá trị lớn nhất (Max). - 2: Đường biểu diễn giá trị trung bình (Mean).
- 3: Đường biểu diễn giá trịđộ lệch chuẩn (Standard deviation). - 4: Đường biểu diễn giá trị nhỏ nhất (Min).
Tương tự như vậy các đối tượng còn lại cũng được kiểm tra, nếu giá trị
DN của các đối tượng có sự trùng nhau hay độ lệch chuẩn cao thì ta phải chọn lại các nhóm kiểm tra.
Với hai cách kiểm tra kết quả ROI như trên, chúng ta có thể dựa vào đó để điều chỉnh bằng cách xóa những ROI kém chính xác rồi chọn lại ROI khác cho phù hợp. Những ROI kém chính xác là những ROI có phần tửảnh phân bố không tập trung hoặc chồng lắp với những phần tử của ROI khác trên hình ảnh đa chiều (n-D).
Tuy nhiên chúng ta có thể thấy trên ảnh viễn thám có nhiều yếu tố ảnh hưởng
đến kết quả của chúng ta khi phân loại, cụ thể là khu vực vườn quốc gia U Minh hạ hệ
thống kênh rất nhiều nhưng trên những tuyến kênh này thì thực vật phát triển rất nhiều như: bèo hoa dâu, bèo cám, rau muống,…Chính vì thế sự phản xạ của đối tượng này gần giống với sự phản xạ của đối tượng rừng trồng, do đó kết quả giải đoán của chúng ta không thể hiện được hệ thống kênh, đây cũng là mặt hạn chế của kết quả phân loại.
Với kết quả của việc chọn nhóm kiểm tra như trên ta tiến hành phân loại ảnh có kiểm tra và kết quảđược thể hiện ở hình 3.22.
Kết quả phân loại có kiểm tra thì có 7 đối tượng được phân loại tương ứng với từng giá trị DN như sau:
- Đối tượng 1: Dớn, choại (Hình 3.23) có giá trị DN từ 131 – 173. Đối tượng này được hình thành và phát triển chủ yếu ở khu vực rừng tự nhiên trên đất than bùn với lớp than bùn khá dầy hoặc ở những nơi rừng tràm bị khai thác trắng (lớp than bùn vẫn còn), đây là điều kiện thuận lợi cho dớn choại phát triển mạnh, vì thế chất diệp lục tố trong lá của đối tượng này ít, lá nhẵn bóng, bề mặt tiếp xúc với ánh sáng mặt trời lớn nên đã phản xạ lại nhiều ánh sáng mặt trời làm cho ảnh có màu sáng trắng và mang giá trị số cao.
Hình 3.23. Đối tương được giải đoán là dớn, choại
- Đối tượng 2: Lau, sậy (Hình 3.24) có giá trị DN từ 109 – 130. Đối tượng này hình thành và phát triển mạnh sau khi rừng tràm trên đất than bùn bị cháy đến tầng sét hoặc rừng tràm bị khai thác quá mức, nhiều lần trong thời gian ngắn nhưng chưa được trồng lại, chiếm diện tích không nhỏ của vườn quốc gia. Loài sậy phát triển mạnh, độ
che phủ có thể lên đến > 90%. Cây gỗ tái sinh có mật độ rất thấp, khả năng phục hồi rừng tràm rất kém. Ở thời điểm chụp ảnh thì hầu hết lau, sậy đều trổ bông làm cho cả
khu vực này có tone màu sáng và cũng đã phản xạ lại nhiều ánh sáng mặt trời. Chính vì thếđối tượng này cũng có giá trị số khá cao chỉđứng sau đối tượng là dớn choại và những giá trị số này liên tục nhau. Đây cũng là nguyên nhân làm cho kết quả không kiểm tra đã không tách biệt được 2 đối tượng này.
- Đối tượng 3: Rừng từ 2 – dưới 3 tuổi (Hình 3.25) có giá trị DN từ 89 – 108.
Đây là đối tượng rừng được trồng, chiếm diện tích lớn nhất của cả vườn quốc gia. Có những khu đối tượng này phát triển rất đồng đều nên sau khi phản xạ tạo trên ảnh sa cấu khá mịn và mang giá trị số cũng tương đối cao nhưng thấp hơn đối tượng lau sậy. Tuy nhiên cũng có những khu cây phát triển không đồng đều, cây bị chết nên khoảng cách giữa cây cũng không đồng đều, vì thế ở những khu này thì phản xạ lại ít ánh sáng mặt trời nên trên ảnh có màu tối hơn ở những khu phát triển đều và cũng mang giá trị số thấp hơn.
Hình 3.25. Đối tượng được giải đoán là rừng từ 2 tuổi đến dưới 3 tuổi
- Đối tượng 4: Rừng từ 3 tuổi trở lên (Hình 3.26) có giá trị DN từ 77 – 88. Đối tượng này phần lớn là rừng tự nhiên. Đây là đối tượng còn xót lại sau thảm họa cháy rừng nên diện tích còn lại cũng không nhiều. Ở khu vực này cây rất to và có thể được xếp vào loại cây đã trưởng thành, khoảng cách giữa các cây cũng không đồng nhất nhưng nhìn chung cũng khá thưa đã tạo nên sa cấu thô, chất diệp lục tố trong lá cây nhiều nên hấp thu phần lớn ánh sáng mặt trời nên phản xạ lại ít tạo nên giá trị DN thấp.Thực vật phát triển ở đây cũng vẫn là dớn, choại, lau, sậy. Bên cạnh đó cũng có
đối tượng rừng trồng được xếp ở độ tuổi là 3 do điều kiện phát triển tốt hơn so với khu vực xung quanh.
- Đối tượng 5: Rừng thưa ngập (Hình 3.27) có giá trị DN từ 65 – 72. Đây là đối tượng kém phát triển, cây bị chết nhiều, hiện trạng ở khu vực này là lung bào, cây cối rất ít, thực vật phát triển bên dưới là bèo cám, bèo hoa dâu, năng, sậy,…Do rừng thưa, tràm bị chết nên sự phản xạ chủ yếu là của nước và thực vật. Đối với nước thì bị phèn lại không có phù xa (do không có dòng chảy) nên hấp thu phần lớn ánh sáng mặt trời. Còn đối với thực vật chủ yếu là bèo cám do bề mặt tiếp xúc nhỏ nên cũng phản xạ lại ít ánh sáng mặt trời. Chính vì vậy cho nên trên ảnh của chúng ta nhận rất ít ánh sáng phản xạ trở về, vì thế trên ảnh có màu nâu đen và mang giá trị DN không cao.
Hình 3.27. Đối tượng được giải đoán là rừng thưa ngập nước.
- Đối tượng 6: Đất trống ngập nước (Hình 3.28) có giá trị DN từ 1 – 64. Đây là khu vực rừng bị cháy nên tạo nên một vùng trống ngập nước, thực vật phát triển ở đây