Tài liệu Mô- đun 6: Hướng dẫn thực hành viễn thám với ENVI - Phần 3 ppt

Khóa đào to DUS-B:
Mô-đun 6: Hng dnthchànhvinthámviENVI
15-17 tháng 1, 2008
1
Công ty T vnGeoVit (www.geoviet.vn)
6/17 Ngõ 139, NguynNgcV, Hà Ni
TTVT - ào tochocácc quan DUS-B
(DUS-B Basic Training on ENVI Remote Sensing)
Hng dnthchànhvin
thám viENVI
(Phn III – Khai thác thông tin vinthám
viENVI)
TS. Trn Hùng
T vnGeoVit

www.geoviet.vn
Mc ích & nidung khóahc
̈ Mc đích: s dng các Tools caENVI đ giicácbài
toán v giám sát tài nguyên và môi trng
̈ Cách tipcn: kthpnguyênlýVT + côngc ENVI
+ ng dng thct
̈ Chng trình:
̈ Phn1: GiithiuENVI: làmquen& ônlinguyênlýVT vi
ENVI
̈ Phn2: Cáck thutx lý và phân tích d liuVT viENVI
̈ Phn 3: Khai thác thông tin t d liuVT viENVI vàd án
mu
ENVI Remote Sensing
Nidung phn3
ENVI Remote Sensing
• Khai thác thông tin tnh vinthámvi

ENVI
• Phân loi nh vinthám
• Các k thuthuphânloivàkthpviGIS
• Chit tách thông tin đi tng, theo dõi bin
đng…
• D án muápdng VT trong giám sát tài
nguyên & môi trng
Gii oán nh vinthám–kháinim
•Gii đoán nh nhmmc đích chit tách các thông tin
đnh tính và đnh lng t các nh (hàng không / v
tinh) v
hình dng, v trí, đctính, cht lng, điukin
xung quanh
cacácđi tng nghiên cu và quan h
gia chúng
•Gii đoán bng mt: bng nhng hiubit& kinthc
ca ngigii đoán
•Gi
i đoán và phân tích nh viENVI
–kthpkinthc
và k nng s dng s h tr ca máy tính…
ENVI Remote Sensing
Tách thông tin tnh vinthám
PP tách Ví d v thông tin thu đc
Phân loi đaph …
Theo dõi bin đng
Chit tách các thông
tin t nhiên
Chit tách các ch s
môi trng

Xác đnh các đitng
đcbit
Lpph, thcvt
Thay đilpph, quá trình đôth hoá
Nhit đ, đ cao
Ch s thcvt(NDVI), Ch s nc đc
Lpbn đ cháy rng, l lt, chitxut
các lineament, các đitng khoc
ENVI Remote Sensing
Tng quan các bcgii oán nh
ENVI Remote Sensing
̈ Chunb d liu nh (
gmc phng pháp gii đoán
bng mtchonh tng t và phân tích nh s trên
máy tính
)
̈ c thông tin b tr và đnh vnh theo bn đ nn
̈ Tokhoáđoán đc điuv / chn vùng muROI
̈ o đccácyutđnh lng / nhndng đitng
̈ Phân tích nh (phân loi) và đoán đc điuv các đi
tng
̈ Thành lpcácbn đ chuyên đ
Khóa đào to DUS-B:
Mô-đun 6: Hng dnthchànhvinthámviENVI
15-17 tháng 1, 2008
2
Công ty T vnGeoVit (www.geoviet.vn)
6/17 Ngõ 139, NguynNgcV, Hà Ni
ENVI Remote Sensing
c imd lius & phân loi

Multi-spectral
classification (theo
t

ng pixel)
Contextual
classification
Temporal
classification
Cp đ xám
(radiometric resolution);
Ph bcx
(spectral dimension);
Không gian / hình hc
(spatial dimension);
Thigian
(temporal dimension);
ENVI Remote Sensing
Các chun(yut) gii oán nh
Chun đ đen, musc,
thông tin stereo
Chunkíchthc, hình
dng, cutrúc, phânb
Chun đ cao, bóng
Chunv trí, miquanh
tng h
Primary elements
Spatial arrangement of
tone and color
Based on analysis of

primary elements
Contextual elements
Multi-spectral
classification
Contextual
classification
Nguyên lý phân loi nh s
nh ASTER (B 3/2/1)
Rung
lúa
Ncbin
Cát b
bin
nh đãphânloi
Vùng lymu
B1
B3
Không gian đitng
Phân loi
ENVI Remote Sensing
Xác đnh các nhóm đnh phân loi
Xác đnh các nhóm đnh phân loi
Lachn đitng
Lachn đitng
Xác đnh vùng mu
Xác đnh vùng mu
Lachn PP phân loi
Lachn PP phân loi
Phân loi
Phân loi

Kim đnh ktqu
Kim đnh ktqu
Thuttoánphânloi: MD, ML
 chính xác và đ tin cy
Tng quan các bcphânloi nh
ENVI Remote Sensing
̈ Lachnvàxácđnh ROI
̈ Thay điloi đitng
(gp nhóm, chia nh …)
và vùng mu đ xác đnh
d liu đng nht
̈ Thchinphânloi
̈ X lý huphânloi(gp
nhóm đitng, lc )
ENVI Remote Sensing
Hai cách tipcn trong phân loi
•Phânloi không giám sát (
unsupervised
)
•Thun tuý theo tính chtph, ph thuchoàntoàn
vào máy mà không bitrõtênhaytínhchtlpph
•ISODATA, K-MEANS trongENVI
•Phânloicógiámsát(
supervised
)
• Phân chia 1 cách có giám sát (ca ngiphânloi)
các giá tr DN cacácpixel nh theo tng nhóm đi
tng lpph mt đt
•Xác đnh "chìa khoá phân tích ph" (tính chtph đc
trng cho tng nhóm) bng to các vùng lymu

• Parallelepiped, Min distance, Min likelihood…
ENVI Remote Sensing
ChnvàNC c tính vùng muvi ENVI
ThchànhtrênENVI vib d liumu
̈ cvàhinthnh trong ENVI
̈ Datrênkinhnghimvàs hiubitxácđnh
khóa gii đoán các nhóm đitng
̈ Chn các vùng mu(ROI) –
chú ý v s lng
pixel trong tng ROI đ đmbotínhđidin…
̈ Tính các đctínhthng kê ph cho các vùng ROI
̈ So sánh các đctínhph ca các nhóm đitng
Khóa đào to DUS-B:
Mô-đun 6: Hng dnthchànhvinthámviENVI
15-17 tháng 1, 2008
3
Công ty T vnGeoVit (www.geoviet.vn)
6/17 Ngõ 139, NguynNgcV, Hà Ni
Phân loi theo Parallelepiped
Classification >
Supervised classification >
Applying parallelepiped
classification
… Nhpgiátr khong cách tính
t tâm (ph) catng nhóm đi
tng
– Set Max Stdev from
Mean
ENVI Remote Sensing
Water

Built-up
Farmland
Forest
0
30
60 90
120
150 180
210
50
100
150
200
250
B1
B3
B2
30
60
90
120
150
180
210
Baresoil
Phân loitheoMin Distance
Classification >
Supervised classification >
Applying minimum distance
classification

…Nhpgiátr khong cách
Euclid tính t tâm (ph) catng
nhóm đitng –
hocNone đ
phân loittc pixel nh
ENVI Remote Sensing
Band 1
Band 2
d
A
X
1
Classifying pixel
Mean pixel
of class A
Mean pixel of
class B
Mean pixel
of class C
d
C
d
B
B
1
B
2
p
Class A
Class B

Pixel X
d
e
d
ne
Phân loi theo Mahalanobis Distance
Classification >
Supervised classification >
Applying mahalanobis
distance classification
…Nhpgiátr khong cách
ngng –
Max distance
threshold
hoc
None đ
phân loittc pixel nh
ENVI Remote Sensing
)()(
12
kk
T
kk
XCovXD
μμ
−−=
−
Phân loi theo Max Likelihood
Classification >
Supervised classification >

Applying maximum likelihood
classification
…Nhpgiátr ngng (0 –
1) –
Probability threshold
hoc
None
đ phân loitt
c pixel nh
ENVI Remote Sensing
Band 1
Band 2
Class A
Class B
p
L
A
L
B
Classifying pixel
Phân loi không giám sát ISODATA
Selection of parameters &
Calculation of the centers of
initial clusters
Selection of parameters &
Calculation of the centers of
initial clusters
Relocation of members
Relocation of members
Removal of the minimum

cluster and isolated members
Removal of the minimum
cluster and isolated members
Compute statistics of clusters
Compute statistics of clusters
Convergence?
Stop
Output of results
Stop
Output of results
No
Yes
Correct the center of all
clusters
Correct the center of all
clusters
The clustering is
complete?
Merging
Merging
Division
Division
Yes
No
ENVI Remote Sensing
…Nhps lp, s
vòng lp, ngng
thay đi, khong
cách gacáclp…
Phân loi theo Decision Tree

̈ Có th dùng d liut nhiu
ngun khác nhau
̈  micp phân thành 2 nhóm
theo 1 tiêu chí
̈ ThchànhtrênENVI vib
d liumu (nuthigiancho
phép):
Classification > Decision Tree >
Build New Decision Tree
Options > Execute
ENVI Remote Sensing
Input image
Input image
NDVI >T1
NDVI >T1
Height >H1
Height >H1
Features
Features
tree
tree
?
?
Height >H2
Height >H2
grassland
grassland
true
false
true

false
false
true
?
?
….
….
?
?
building
building
Road etc.
Road etc.
Khóa đào to DUS-B:
Mô-đun 6: Hng dnthchànhvinthámviENVI
15-17 tháng 1, 2008
4
Công ty T vnGeoVit (www.geoviet.vn)
6/17 Ngõ 139, NguynNgcV, Hà Ni
Các k thutphânloikhácviENVI
̈ Phân loi không giám sát – K-means
̈ Phân loi có giám sát: Spectral angle mapper, binary
encoding, neural net
̈ To nh phân loit ROI
̈ Phân loigiđnh (endmember) -
Các đitng có đc đim
giá tr ph tng t (t các ngun khác nhau) là yut duy
nht đ phân bitvittc các đitng khác trong khu vc.
̈ Phân loitheođc tính không gian (contextual) – kthpgia
các phép tính textures và k thutphânloi, huphânloi

̈ Phân loitheođctínhthigian–kthpgiacáccácphép
x lý tính và ghép lp đathigianvàk thutphânloi
ENVI Remote Sensing
Phân loi athigian–chuich s NDVI
Aug
Oct
Dec
Feb
Apr
wetsoil
urban
baresoil
cropland
paddy
orchard
Rainfed paddy
0.1
0.3
0.5
0.7
0.9
NDVI
NDVI time series for various land covers
ENVI Remote Sensing
water
paddy
rainfed
Paddy
urban
wetland

orchard
agriland
baresoil
mixed
residential
Ktqu phân loi athigian
Phân loi
ENVI Remote Sensing
ánh giá ktqu phân loi
̈ Kimtrathc đa (ground truth)
̈ Lpma trn đánh giá (confusion matrix) giaktqu
phân loivàbn đ thct / ground truth
̈ ánh giá đ chính xác / đ tin cycaphânloi
̈  chính xác phân loitng: s pixel phân loi đúng /
tng s pixel kimtra
̈ H s kappa:
̈ ThchànhtrênENVI vib d liumu:
Classification >
Post classification > Calculating confusion matrix > …
ENVI Remote Sensing
K thuthuphânloiviENVI
̈ Tính toán thng kê các nhóm đi tng đcphânloi
(
Classification > Post classification > class statistics)
̈ K thutlàmnhn sau phân loi-lc nhiudo lica
thuttoánphânloitheopixel (
Classification > Post
classification > majority filter, clumping classes, sieve
classes
)

̈ Gimmc đ chi titcaphânloi => tng cht lng
phân loi, ví d t bn đ lpph to bđ s dng đt
(
Classification > Post classification > combine classes)
̈ ThchànhtrênENVI vib d liumu
ENVI Remote Sensing
KthpviGIS vàENVI GIS
̈ Kthpvi các thông tin tham kho=> tng cht lng
phân loi(
knowledge-based và contextual) :
̈ Chuyn đi vector-to-raster (bn đ sdđ, đahình…sang
lp nh), chng xpcáclp thông tin (
overlay classes, to
vùng buffer) đ loinhng pixel b phân loisai…
̈ Kthpd liuphânloit nhiusensorsvà đa thigian
(
layer stacking, overlay classes…)
̈ Chuyn đicáclpphânloisang bn đ vector cpnht
cho CSDL GIS (
Classification > Post classification >
classification to vector, overlay classes
)…
̈ S dng chcnng Raster GIS caENVI đ lpbáocáo…
ENVI Remote Sensing
Khóa đào to DUS-B:
Mô-đun 6: Hng dnthchànhvinthámviENVI
15-17 tháng 1, 2008
5
Công ty T vnGeoVit (www.geoviet.vn)
6/17 Ngõ 139, NguynNgcV, Hà Ni

Chittáchitng dng ng
̈ PP th công: đc nh, hinth và s hóa các đi
tng dng đngtrênmànhìnhviENVI –
thchànhvid liu nh QuickBird trên Google
Earth khu vc Trung Hòa – Nhân Chính
̈ ENVI 4.3 co chcnng nhndng và chittách
đitng dng đng tđng (spatial feature
extraction
) da trên thông tin không gian
ENVI Remote Sensing
Theo dõi bin ng lpph & MT
•Yêucuv t liu nh đ theo dõi bin đng: cùng loihoc
có tính chttng t, cùng mtkhuvc, nh chptrongcác
thi gian khác nhau;
• Trong nghiên cubin đng cn: xác đnh đc ngng ph
không bin đng đ so sánh (hiuchnh cp đ xám, chun
hoá…)
•Cácphng pháp to nh bin đng:
•To nh bin đng tnh gctheotng kênh ph;
•To nh bin đng t ch s thcvt; ch s VSW…;
•To nh bin đng thành phn chính;
•To nh bin đng tnh đãphânloi;
•Phng pháp phân tích vector bin đng (change vector).
ENVI Remote Sensing
Vector bin ng lpph thcvt

To
From
Forest Non-Forest Bare Water Burn Scar
Forest

- Deforest. Deforest. Flooding Burn
Non-Forest
Regrowth - Urban. Flooding Burn
Bare
Regrowth Agricul.
Expansion
- Flooding -
Wat er
Flood
retreat
Flood
retreat
Flood
retreat
- -
Burn
Regrowth Regrowth - - -
ENVI Remote Sensing
NIR [%]
Red [%]
0
10 20 30 40
10
20
30
Water
Forest
N
o
n

-
F
o
r
e
s
t
B
a
r
e
Burn
Deforestation
Burn scars
F
l
o
o
d
i
n
g
Example for a growing season month
D án muápdng vinthám
ENVI trong theo dõi bin ng
ôth tiHàNi
ENVI Remote Sensing
ENVI Remote Sensing
Theo dõi bin ng ôth viENVI
̈ Mctiêu: theodõibin đng v lpph b mt

–bn đ s dng đtvàbin đng v h thng
đng giao thông
̈ Snphm đura: bn đ bin đng và báo cáo
v tình hình bin đng
̈ B d liuvinthámgmcácnh: SPOT 1995,
ASTER 2001, IKONOS 2001… và các bn đ nn
ca vùng nghiên cu
Các bcthchin
̈ cvàhinthnh, gii đoán nh bng mt
̈ X lý và tính toán các kênh
̈ Phân loitng nh
̈ Huphânloivàs dng chcnng raster GIS
caENVI
̈ To nh bin đng
̈ Biên tpbn đ và thng kê báo cáo ktqu
ENVI Remote Sensing
Khóa đào to DUS-B:
Mô-đun 6: Hng dnthchànhvinthámviENVI
15-17 tháng 1, 2008
6
Công ty T vnGeoVit (www.geoviet.vn)
6/17 Ngõ 139, NguynNgcV, Hà Ni
Biên tpbn  và báo cáo ktqu
̈ B bn đ bin đng
̈ Các biubng và đ
th bin đng
̈ Báo cáo tóm tt
ENVI Remote Sensing
T vnGeoVit
www.geoviet.vn

T: 0904348397
ENVI Remote Sensing
Xin c¸m ¬n !
“Quick bird”