4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2.5 Phân loại ảnh
Phân loại ảnh có 02 phương pháp: Phân loại không kiểm ựịnh và phân loại có kiểm ựịnh.
* Phương pháp phân loại không kiểm ựịnh: Kỹ thuật phân loại này chỉ sử dụng thuần tuý thông tin phổ do ảnh cung cấp và ựòi hỏi người phân tắch
phải có kinh nghiệm về việc chỉ ựịnh số cụm phổ ban ựầụ
* Phương pháp phân loại có kiểm ựịnh: đây là một hình thức phân loại mà các chỉ tiêu phân loại ựược xác lập dựa trên các vùng mẫu và dùng luật quyết ựịnh dựa trên thuật toán thắch hợp ựể gắn nhãn pixel ứng với từng vùng phủ cụ thể. Các vùng mẫu là những khu vực trên ảnh tương ứng với từng loại mà người giải ựoán biết ựược ựặc trưng phổ. Dựa trên dữ liệu vùng mẫu thu ựược trên từng vùng mẫu, các tham số thống kê ựược xác ựịnh. Từ ựó, các chỉ tiêu phân loại ựược sử dụng trong quá trình chỉ ựịnh pixel thuộc vào từng loại cụ thể.
Trong ựề tài này, phương pháp ựược lựa chọn ựể phân loại ảnh là phương pháp phân loại có kiểm ựịnh theo thuật toán xác suất cực ựại (Maximum likelihood).
Phân loại theo phương pháp Maximum likelihood coi số liệu thống kê của mỗi lớp trong mỗi kênh ảnh ựược phân tán một cách thông thường và phương pháp này có tắnh ựến khả năng một pixel thuộc một lớp nhất ựịnh. Nếu không chọn một ngưỡng xác suất thì phải phân loại tất cả các pixel. Mỗi pixel ựược gán cho một lớp có ựộ xác suất cao nhất. Theo phương pháp này các band phổ có sự phân bố chuẩn và các pixel sẽ ựược phân loại vào lớp mà nó có xác suất cao nhất. đây là phương pháp phân loại chắnh xác nhưng lại mất nhiều thời gian tắnh toán và phụ thuộc sự phân bố chuẩn của dữ liệụ
Các bước tiến hành phân loại như sau:
- Xác ựịnh các loại: Từ tư liệu ảnh tiến hành xác ựịnh các lớp phân loạị Các lớp phân loại cụ thể gồm 13 lớp bao gồm: đất chuyên trồng lúa nước, ựất trồng lúa còn lại, ựất trồng cây hàng năm khác, ựất trồng cây lâu năm khác, ựất nuôi trồng thủy sản nước ngọt, ựất ở ựô thị, ựất ở nông thôn, ựất giao thông, ựất thủy lợi, ựất khu công nghiệp, ựất sông, ựất có mặt nước chuyên dùng và ựất chưa sử dụng.
- Lựa chọn các ựặc tắnh: Các ựặc tắnh ở ựây bao gồm ựặc tắnh về phổ và ựặc tắnh cấu trúc. Việc lựa chọn này có ý nghĩa quan trọng, nó cho phép tách biệt các lớp ựối tượng với nhaụ
- Chọn vùng mẫu: Việc chọn vùng mẫu có tắnh chất quyết ựịnh tới kết quả phân loạị để ựảm bảo ựộ chắnh xác khi lựa chọn vùng mẫu phải chú ý các yêu cầu sau:
+ Số lượng các vùng lấy mẫu của mỗi loại ựối tượng cần phải phù hợp. Số lượng vùng mẫu quá ắt sẽ không ựảm bảo ựộ chắnh xác, ngược lại nếu nhiều quá sẽ làm tăng khối lượng tắnh toán lên rất nhiều, ựôi khi làm nhiễu kết quả tắnh toán.
+ Diện tắch các vùng lấy mẫu ựủ lớn, ựồng thời các vùng mẫu không ựược nằm gần danh giới giữa các lớp ựối tượng với nhaụ
+ Vùng mẫu ựược chọn phải ựặc trưng cho ựối tượng phân loại và phân bố ựều trên khu vực nghiên cứụ
Từ số liệu ựiều tra thực ựịa và bản ựồ hiện trạng sử dụng ựất tiến hành chọn mẫu phân loại bằng cách khoanh vẽ trực tiếp lên trên ảnh cần phân loạị
Sử dụng chức năng Roi Tool.. của ENVI ựể chọn vùng mẫu trên ảnh. Hộp thoại ROI Tool xuất hiện cho phép ta ựánh tên từng loại hình sử dụng ựất
cần lấy mẫu và gán màu cho từng lớp[2].
Hình 4.3 Xây dựng tệp mẫu cho ảnh
Tiến hành lấy mẫu cho từng loại hình sử dụng: Với mỗi loại hình sử dụng ựất ta gán cho một màu nhất ựịnh, vắ dụ như ựất xây dựng ta gán cho
màu xanh lá cây, ựất cây hàng năm ta gán cho màu ựỏ,...làm tương tự cho các loại hình sử dụng ựất khác, ta có kết quả như bảng 4.2.
Bảng 4.2 Các tệp mẫu ảnh xây dựng
Với mỗi loại hình sử dụng sau khi gán cho một màu nhất ựịnh, ta tiến hành chọn mẫu và khoanh vẽ trực tiếp lên ảnh. Vắ dụ ta chọn mẫu cho loại ựất chuyên trồng lúa nước (LUC), trên ảnh sẽ thể hiện các vùng mẫu ựược chọn có màu ựỏ như hình 4.4.
Dựa vào hiện trạng sử dụng ựất hiện tại của huyện Lương Tài, chúng ta xây dựng ựược 13 loại hình sử dụng ựất (bảng 4.2)
Sau khi xây dựng xong tập mẫu chúng ta cần ựánh giá ựể khẳng ựịnh ựộ chắnh xác của các mẫu phân loạị Dựa vào ựặc tắnh phản xạ phổ của các ựối tượng ựược chọn trong tập mẫu tiến hành tắnh toán sự khác biệt giữa các mẫu phân loại theo phương pháp phân tắch Separabilitỵ
Từ Menu của hộp thoại Roi tool, ta chọn chức năng Options\Compute
Roi Separability[2].
Kết quả tắnh toán sẽ xuất hiện trên màn hình hộp thoại Roi Separability (như bảng 4.3).
Quan sát bảng 4.3 ta thấy: Mỗi mẫu phân loại sẽ ựược so sánh lần lượt với các mẫu còn lại, cặp giá trị thể hiện sự khác biệt ựược ựặt trong dấu ngoặc sau các mẫụ Nếu giá trị này:
- Nằm trong khoảng 1,9 - 2,0 phản ánh việc lựa chọn các mẫu ựạt chất lượng rất tốt.
- Nằm trong khoảng 1,5 - 1,9 phản ánh chất lượng việc chọn mẫu là tốt. - Nằm trong khoảng 1,0 - 1,5 phản ánh có nhiều ựiểm chung giữa hai mẫu ựược chọn.
- Nhỏ hơn 1,0 ta nên gộp hai mẫu ựó lại với nhau, tránh hiện tượng phân loại nhầm lẫn.
Nhận xét các vùng mẫu ựược chọn:
Dựa theo bảng Roi Separability Report (bảng 4.3) với 13 lớp như trên cho thấy: Các cặp giá trị khi so sánh giữa mỗi loại ựất ựối với các loại ựất còn lại ựều có giá trị nằm trong khoảng 1,9 - 2,0 và 1,5 - 1,9. Như vậy việc chọn mẫu cho thấy có sự khác biệt tốt và rất tốt giữa các cặp mẫu ựược lựa chọn. Vậy ta sẽ
chấp nhận tập mẫu này ựể tiến hành bước phân loại ảnh tiếp theọ
Bảng 4.3 Kết quả so sánh sự khác biệt giữa các mẫu phân loại
Như vậy, ta ựã xây dựng ựược khóa giải ựoán ảnh vệ tinh gồm 13 loại hình sử dụng ựất (bảng 4.5).
Bảng 4.4 Mô tả các loại hình sử dụng ựất
TT Loại ựất Mô tả
1 đất chuyên trồng lúa nước đất trồng lúa 2 vụ 2 đất trồng lúa nước còn lại đất trồng lúa 1 vụ
3 đất trồng cây hàng năm khác Ngô, ựậu ựỗ các loại và cây rau màuẦ 4 đất trồng cây lâu năm khác đất trồng cây ăn quả: Nhãn, xoài, bưởi, táoẦ 5 đất chuyên nuôi trồng thủy sản
nước ngọt đất ao, hồ, ựầm chuyên nuôi trồng thuỷ sản
6 đất ở tại nông thôn đất làm nhà ở trong khu dân cư nông thôn 7 đất ở tại ựô thị đất làm nhà ở trong khu dân cư T.T huyện
8 đất thủy lợi Kênh, mương tưới tiêu nội ựồng
9 đất giao thông đất làm ựường giao thông (Quốc lộ, ựường tỉnh, huyện, xã, thôn xóm)
10 đất khu công nghiệp đất sản xuất kinh doanh tập trung 11 đất bằng chưa sử dụng đất chưa sử dụng vào mục ựắch nào
12 đất sông đất sông ngòi
- Phân loại ảnh: Tiến hành phân loại ảnh với các mẫu ựã chọn bằng phương pháp phân loại theo xác suất cực ựại: Từ menu cửa sổ chắnh của ENVI ta chọn chức năng: Classification/Supervised/Maximum likelihood. Trên
màn hình xuất hiện hộp thoại Classification Input File cho phép chọn ảnh cần phân loạị Tiếp ựó sẽ xuất hiện hộp thoại tương ứng với phương pháp phân loại lựa chọn và chọn các tham số cần thiết, chọn ựường dẫn lưu kết quả. Bấm chọn
Slect All Items ựể chọn tất cả các mẫu ựược chọn rồi bấm nút OK ựể tiến hành
phân loạị Sau khi quá trình tắnh toán kết thúc, kết quả phân loại ảnh sẽ có trong hộp thoại Available bands List, sau ựó hiển thị kết quả lên màn hình.
Kết quả ảnh ựã phân loại ựược thể hiện ở hình 4.5
Hình 4.5 Ảnh phân loại theo mẫu