Viễn thám hồ Dầu Tiếng Tây Ninh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
KHOA MÔI TRƯỜNG
LỚP: 09KMT
NHÓM: 8
GVHD: TRẦN TUẤN TÚ
Tp.Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2013
Giới thiệu sơ lượt về khu vực nghiên cứu ảnh viễn thám
• Đầu tiên ta khái quát sơ lượt về tỉnh Tây Ninh nói chung
• Tây Ninh có các nhóm đất chính: đất xám có diện tích 338.833 ha chiếm khoảng
84,13% diện tích tự nhiên của toàn tỉnh, địa hình bằng phẳng thuận tiện cho việc cơ
giới hóa trong sản xuất nông nghiệp, phù hợp để trồng các loại cây công nghiệp
ngắn ngày và dài ngày.
• Khí hậu Tây Ninh tương đối ôn hoà, chia làm 2 mùa rõ rệt, mùa mưa và mùa khô.
Mùa nắng từ tháng 12 năm trước đến tháng 4 năm sau và tương phản rất rõ với mùa
mưa ( từ tháng 5 – tháng 11). Chế độ bức xạ dồi dào, nhiệt độ cao và ổn định. Mặt
khác Tây Ninh nằm sâu trong lục địa, ít chịu ảnh hưởng của bão và những yếu tố bất
lợi khác. Nhiệt độ trung bình năm của Tây Ninh là 27,4
0
C, lượng ánh sáng quanh
năm dồi dào, mỗi ngày trung bình có đến 6 giờ nắng.
• Lượng mưa trung bình hàng năm từ 1800 – 2200 mm, độ ẩm trung bình trong năm
vào khoảng 70 - 80%, tốc độ gió 1,7m/s và thổi điều hoà trong năm. Tây Ninh chịu
ảnh hưởng của 2 loại gió chủ yếu là gió Tây – Tây Nam vào mùa mưa và gió Bắc –
Đông Bắc vào mùa khô.
• Về tài nguyên nước: Nguồn nước mặt ở Tây Ninh chủ yếu dựa vào hệ thống kênh
rạch trên địa bàn toàn tỉnh, với chiều dài của toàn bộ hệ thống 617km, trung bình
0,11km/km
2
và chủ yếu dựa vào 2 sông lớn là sông Sài Gòn và sông Vàm Cỏ Đông.
• Và hồ Dầu Tiếng nói riêng:

• Về mặt tự nhiên Dầu Tiếng là vùng đất ở giữa hai dòng sông có hình dạng chữ V (như
là một biểu tượng chiến thắng), được bao bọc bởi hai con sông đẹp và khá nổi tiếng.
Sông Sài Gòn ở phía tây và phía nam với chi lưu là sông Thị Tính (còn gọi là Băng Bột)
ở phía tây. Tuy không phải là vùng đất đỏ nhưng Dầu Tiếng vẫn là một trong những
vùng cao su nổi tiếng ở miền Đông Nam bộ với loại đất xám bình nguyên hiện nay đã
được mở rộng gần 29.000 hécta (chiếm khoảng 60% diện tích tự nhiên của toàn huyện,
sản lượng gần 50.000 tấn mủ/năm, giải quyết tốt đời sống cho trên dưới 24.000 công
nhân. Tiếp giáp ở phía bắc huyện này là hồ thủy lợi rất quan trọng và khá đẹp có diện
tích mặt hồ thuộc loại lớn nhất ở phía Nam. Tuy nằm trên địa bàn tỉnh giáp ranh Tây
Ninh nhưng lại mang tên hồ Dầu Tiếng. Hồ rộng 27.000 ha có sức chứa hơn 1,5 tỷ m
3

nước, tưới xanh cho cả một vùng ruộng rộng lớn ở miền Đông Nam bộ. Hồ còn là một
điểm du lịch hấp dẫn cho du khách kể cả khách tham quan của đất Bình Dương - Dầu
Tiếng.
• Hồ Dầu Tiếng là một hồ nước nhân tạo lớn nhất của Việt Nam và Đông Nam Á. Hồ
Dầu Tiếng được xây dựng vào những năm 80, phần lớn nằm trong huyện Dương Minh
Châu, còn lại ở huyện Tân Châu và 2 tỉnh Bình Dương, Bình Phước.
• Vị trí:
Hồ Dầu Tiếng nằm chủ yếu trên địa phận huyện Dương Minh Châu và một phần nhỏ
trên địa phận huyện Tân Châu, thuộc tỉnh Tây Ninh nằm cách thị xã Tây Ninh 25 km về
hướng đông, với diện tích mặt nước là 270 km² và 45,6 km² đất bán ngập nước, dung
tích chứa 1,58 tỷ m³ nước. Được khởi công xây dựng vào ngày 29/4/1981 và hoàn thành
vào ngày 10/1/1985.
• Đặc điểm:
Công trình này hầu như đã huy động gần hết nhân dân ở độ tuổi thanh niên ở tỉnh Tây
Ninh tham gia đào hồ Dầu Tiếng. Với một đập xả lũ ra đầu nguồn sông Sài Gòn ngoài
ra còn có hai kênh Đông và kênh Tây đã tưới mát những cánh đồng mì, mía, lúa ở Tây
Ninh mà còn ở Củ Chi (Thành phố Hồ Chí Minh). Ngoài ra còn cung cấp nước cho nhà
máy lọc nước ở Thủ Đức.

BÀI 1: ĐỌC ẢNH
Các đặc điểm nguồn dữ liệu ảnh:
• Vị trí là khu vực hồ Dầu Tiếng
• Ảnh dược chụp từ vệ tinh ETM+ (Landsat 7)
• Đây là ảnh viễn thám đa phổ nằm ở cột 125 và hang 52.
• Ảnh được chụp ngày 12/02/2002.
• Kiểu file Binary.
• Kiểu dữ liệu byte.
• Hệ thống tọa độ ảnh: UTM_48n.
• Đơn vị đo: meters.
• Cấp đọ xám nhỏ nhất: 0
• Cấp độ xám lớn nhất: 255.
• Số hang: 7595 (trừ kênh 6: 3798)
• Số cột: 8592 (trừ kênh 6: 4296)
• Phân giải không gian: 28.5 x 28.5 (trừ kênh : 57 x 57).
Nhận dạng các đối tượng:
Với bảng màu IDRISI Default Quantitative
1. Kênh 1 (blue):bước sóng 0.45 - 0.52 µm. Có phân giải không gian 28.5. Ảnh kênh 1 với
bản màu quan, ánh sáng xanh, nước với đất trống có màu xanh với cấp độ xám vào
khoảng 65 – 85 cho thấy rằng ở kênh 1 nước với đất trống hấp thu khá tốt và phản xạ
kém.
• Đối với thực vật ta thấy có màu vàng ở kênh 1 với cấp độ xám vào khoảng 90 – 120.
Đây cũng là một cấp độ sáng thấp đến trung bình thể hiện rang thức vật ở kênh 1 hấp
thụ là nhiều hơn phản xạ.
• Ảnh này thấy đã co dính mây thể hiện ở những vùng có ánh sang vàng đậm đến đỏ, với
cấp độ sang khá cao 130 – 255 cho thấy với ánh sang xanh thì mây phản xạ rất tốt.
2. Kênh 2: bước sóng: 0.52 – 0.6 µm. Có độ phân giải không gian 28.5, ánh sáng xanh lục
(lá cây), giống như kênh 1 với bản màu quant nhưng rõ hơn. Nước với đất trống thể
hiện ở màu xanh hơi đậm với bước sóng vào khoảng 40 – 60 (cấp độ xám đất trông cao
hơn khoảng 5- 8 so với nước) rõ ràng là thấp và thấp hơn so với kênh 1 chứng tỏ với

ánh sng xanh lá cây của kênh 2 thì nước và đất trông hấp thu manh và phản xạ khá kém
yếu hơn cả kênh 1.
• Đối với thực vật cấp độ xám ở kênh 2 vẫn cao hơn nước và đất trống nhung vẫn giống
như ở kênh 1 cấp độ xám vẫn nằm trong khoảng thấp đến trung bình.
• Mây ở kênh 2 đã giam cấp độ xám so với kênh 1 (120 – 235) điều này chứng tỏ càng
về các kênh sau mây có cấp độ xám sẽ giảm dần nhưng vẫn ở mức cao so với các yếu
tố khác.
3. Kênh 3 (red): bước sóng 0.63 – 0.69 µm, có độ phân giải không gian 28.5. Ánh sáng
đỏ, giốn như bản màu quant của kênh 1,2 nhưng rõ hơn,ở kênh này nước và thực vật
vẫn chưa phân biệt nhiều về màu sắc và cấp độ sáng vẫn chưa co sự chênh lêch đáng
kể(nước: 30 – 40, đất trống: 30 – 45). Vẫn là màu xanh đậm.
• Đối với thực vật ở kênh 3 đã có sự phân biêt rõ ràng với cấp độ sáng 95 - 135 cao hơn
hẳn so với kênh 1,2. Với hai màu phân biệt màu vàng hơi đỏ dự đoán ở đây có thể là
cây còn nhỏ, và một màu đỏ hơi nhạt dự đoán đây là vùng cây lớn.
• Mây vùng này cấp độ sáng đã giảm xuống, nhưng vẫn có một vùng cấp độ xám vẫn rất
cao 120 – 230 theo dự đoán vùng này có cả mây lẫn thực vật.
3. Kênh 4: vùng cận hồng ngoại, có bước sóng 0.76 – 0.90 µm, ảnh kênh 4 với bản màu
quant, ở kênh này ảnh chụp khá rõ, phân biệt được màu sắc giữa các đối tượng với
nhau, ranh giới giũa các đối tượng cũng được phân biệt rõ ràng và cụ thể là: Nước với
màu xanh dương, có cấp độ xám thấp khoảng từ 12 – 19, nước đã hấp thu mạnh hơn
các kênh trước.
• Đối với thực vật ở kênh 4 phản xạ khá tốt. Phân biệt được vùng cây lớn với cây nhỏ,
vùng cây lớn có màu đỏ nhạt hơi vàng, còn đối với vùng cây nhỏ có màu xanh đậm,cấp
độ xám của thực vật trong vùng này vào khoảng 81 – 110 thấp hơn kênh 3.
• Đất trống trong kênh 3 nằm ttrong khoảng 45 – 70 không khác gì nhiều so với kênh 3.
• Mây trong vùng này có cấp độ xám thấp xuống vào khoảng 120 – 160 và màu của nó
cũng nhat hơn chứng tỏ anh được mỗi ngày một rõ hơn.
Bảng màu GleyScale
Kênh 1:(blue)
Kênh 1 sau khi chọn cách hiện thị bằng bảng màu GleyScale: ảnh sáng, có mây màu trắng,

thấy được bống đổ của mây ngã về phía trái.
Nhìn ảnh kênh 1 ta có thể thấy rõ được vùng mây màu trắng ở rìa bên trái ảnh, góc phía
dưới và một mảng nữa ở rìa giữa bên phải và những đốm li ti khi phóng to lên thì ta cũng nhận
ra đó chính là những đốm mây nhỏ.
Khi phóng lớn ảnh lên ta thấy 1 vài vùng có nhiều những đường thẳng giao nhau như
những đường giao thông và hai bên có rất nhiều đốm nhỏ màu đậm hơn, ta có thể cho rằng đó
là khu vực dân cư.
Ảnh không rõ lắm, những vùng phía trên hơi mờ và khó phân biệt hơn so với bên dưới.
Ta khó phân biệt được giữa những vùng thực vật và vùng nước vì cấp độ xám của 2 vùng
này tương đương nhau. Vì đã biết được vị trí chụp ảnh nên ta có thể nhận ra khu vực hồ Dầu
Tiếng nằm gần giữa ảnh và có những nhánh nhọn như sừng nai hướng lên trên và với cấp độ
xám
Có thể nhận diện được một số vùng trên ảnh là vùng đất, đó là những vùng có độ xám
tương đối nhạt hơn
Kênh 2:
Ở kênh 2:
Ta nhìn thấy những mảng màu trắng, đó cũng chính là những mảng mây, nhìn kĩ ta thấy
hình ảnh mây rất thực, nỗi lên trên, rất sống động.
Cũng ở ảnh này, ta phân biệt rõ được hồ Dầu Tiếng với màu đen đậm nhất, cấp độ xám từ
45-58, màu này cũng chính là màu nước trên ảnh, tuy nhiên thì ta cũng chưa phân biệt được
đâu là vùng nước nông, nước sâu.
Thực vật là những khu vực có màu xám đậm, nhìn ảnh thì ta thấy nữa ảnh phía trên có màu
xám ðậm này chiếm ýu thế, chứng tỏ khu vực này có nhiều thực vật.
Những vùng có ðộ xám nhạt hõn là những vùng ðất chýa xác ðịnh ðýợc lớp trên bề mặt là
có những gì.
Đa số các vật thể hoặc những khu vực đặc biệt ví dụ như dân cư, thực vật đã có thể phân
biệt được nhờ ranh giới rõ ràng.
Sau khi phóng to ảnh để quan sát kĩ thì ta nhận thấy khu vực tập trung đông dân cư nhất
trên ảnh nằm ở vị trí giữa chếch về phía bên trái, điều này còn thể hiện qua những đường
thẳng lớn nhỏ cắt nhau dày đặc chính là thể hiện cho mạng lưới giao thông ở khu vực này.

 Nhận xét ý nghĩa sử dụng các bảng màu:
 Tùy theo yếu tố mà ta cần thể hiện nổi bậc trên ảnh, ta có thể chọn được bảng màu thích
hợp nhất để thể hiện chúng.
 Các màu có màu sắc sinh động, giúp ta cái nhìn trực quan, phán đoán các yếu tố trong
ảnh dễ dàng hơn.
Trả lời câu hỏi thực hành bài 1.
1.Tại sao khi hiển thị ảnh toàn bộ khoảng sáng không sử dụng, giải thích tại sao?
Trả lời:
Tại vì khi chụp ảnh, vệ tinh di chuyển theo quỹ đạo đồng bộ mặt trời, có độ nghiêng quỹ đạo
nhất định, cho nên khi chụp ảnh, ảnh thu được trên film ảnh sẽ không được thẳng mà có một
góc nghiêng so với mặt phẳng film ảnh.
2. Cho biết nguyên nhân cái gì ảnh hưởng tới cấp độ xám của những điểm tối nhất trên
ảnh ?
Trả lời:
- Do ảnh hưởng của những điểm sang bên cạnh
- Do bản chất của đối tượng
- Do độ nhạy của bộ cảm
3. Band ảnh nào có khoảng cấp độ xám hẹp nhất vì vậy có độ tương phản ít nhất?
Trả lời:
Đó là band 6.
4. Khái niệm phân giải không gian?
Trả lời:
Phân giải không gian của bộ cảm biểu diễn một diện tích mặt đất lấp đầy trường nhìn tức thời
(IFOV) của bộ cảm. Phân giải không gian còn được gọi là phần tử mặt đất hoặc là tế bào phân
giải mặt đất.
5.Tính diện tích vùng nghiên cứu sử dụng số hàng số cột ảnh.
Trả lời:
Số lượng điểm ảnh trong các kênh từ 1 đến 7 = 7761 x 6961 = 54024321
 Diện tích ảnh của các kênh 1 đến 7 = 54024321 x (30x30) = 4,8621x10
10

(m
2
)
= 4,8621x10
4
(km
2
)
Số lượng điểm ảnh trong kênh 8 = 15521x 13921 = 216067841
 Diện tích ảnh kênh 8 = 216067841 x (15x15) = 4,8615x10
10
(m
2
)
= 4,8615x10
4
(km
2
)
6. Khác nhau giữa ETM - Landsat 7 và Landsat 5?
Trả lời:
- Khác nhau:
+Bộ cảm: landsat 5 có 2 bộ cảm là MSS(4 kênh) và TM (7 kênh) ; landsat 7 có bộ cảm ETM+
(8 kênh)
+Khác nhau về thời gian qua xích đạo: landsat 5 qua xích đạo lúc 9:30AM, landsat 7 qua xích
đạo lúc 10:00AM
7.Phân giải thời gian landsat.
Trả lời:
Có chu kì quan sát lặp lại trên cùng một khu vực chụp ảnh là 16 ngày.
BÀI 2: TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH

I. Hiển thị biểu đồ hình ảnh_Histogram:
− Ta sẽ làm với từng kênh đại diện là 1,2 và 5.
Kênh 1:
- - Ở kênh 1 các điểm ảnh tập trung ở cấp độ xám khoảng 59 – 99, cho thấy cấp độ
sáng của ảnh thấp. Vậy ở kênh 1 cấp độ sáng của nước và đất trống chiếm ưu thế.
Kênh 2:
−
− Ở kênh 2 các điểm ảnh tập trung ở cấp độ xám khoảng 44 – 96 ch thấy cấp độ sáng của
ảnh thấp (ảnh tối), vậy kênh 2 cấp độ sáng của nước và đất trống vẫn chiếm ưu thế.
Kênh 5:
Bên dưới là biểu đồ dạng con số của kênh 5.
- Kênh 5: ở vùng này có 2 đối tượng chiếm ưu thế là:
 Nước: cấp độ sang từ 12 – 19
 Đất : cấp độ sang từ 59 – 89
Nhìn trên đồ thị ta thấy có 1 đỉnh lớn và 1 đỉnh nhỏ cho ta thấy cấp độ sáng phân bố ở
nhiều mức độ khác nhau không tập trung. Đa số các điểm ảnh phân bố từ 12 – 99 nên ảnh
kênh 5 có cấp độ sáng thấp
 Tóm lại, mỗi dạng biểu đồ histogram đều có những ưu điểm, lợi thế riêng, dạng
Graphic (biểu đồ dạng đồ thị) cho ta cái nhìn trực quan, nhận dang các đặc tính trên
biểu đồ, định tính về các giá trị phổ của điểm ảnh, thuận lợi trong việc quan sát sự thay
đổi, phân bố của các đối tượng trên ảnh, còn dạng numeric (biểu đồ dạng con số) thì
giúp ta có thể tính toán được thông số của các đối tượng trên ảnh.
II. Cắt ảnh từ ảnh gốc:
• Cắt từ ảnh p152r052_7t20020213_z48_nn50
• Cắt theo tọa độ X
min
=608076, X
max
=686394, Y
min

=1231770, Y
max
=1285749
II. Tăng cường độ tương phản trên ảnh đã cắt
Mục đích làm ảnh rõ, sáng hơn, dễ dàng phân biệt các đối tượng trên ảnh.
Ảnh cắt từ kênh 5, nước được thể
hiện ở cấp độ sáng từ 12 – 19 nên ta chỉnh giãn ảnh từ 12 – 19 để nước được thể hiện rõ
nhất. Sau đó vào biểu đồ dạng số, biểu đồ sẽ thể hiện cho biết số lượng điểm ảnh nằm
trong vùng cấp độ sáng từ 12 – 19. Từ đó sẽ tính được diện tích vùng nước
- Diện tích vùng nước : số điểm ảnh x độ phân giải
 S
nước
=(139556 – 83507)x28.5x28.5=45525800.25m
2
V. Lọc từ ảnh đã cắt:
Mục đích làm ảnh rõ, loại bỏ những tín hiệu nhiễm khi thu ảnh, đồng nhất các đối tượng trên
ảnh hay nhằm làm rõ một kiểu yếu tố trên ảnh theo mục đích người phân tích.
Vào Image Processing/Enhancement/FILTER. Tiến hành khai báo các thông tin vào hộp thoại
FILTER như sau:
Phương pháp lọc Sobel-edge detector
 Ưu điểm:
- Tăng cường cấp độ sáng giữa các đối tượng làm nổi rõ các ranh giới giữa hai vùng khác
nhau( đặc biệt là ranh giới giữa đất và nước).
- Giúp phân biệt rõ các đối tượng dạng đường và vùng.
 Khuyết điểm:
- Do tăng cường quá mức các đường biên dẫn đến sự khác biệt hơi lớn so với ảnh gốc.
- Một số đối tượng ở gần vị trí đường biên có thể bị che khuất.
III. Tổ hợp màu ảnh cắt và nhận xét ảnh màu thực giả :
Mục đích phân tích các yếu tố, cấu trúc, thành phần đối tượng trên ảnh trên cơ sở tổ hợp
những kênh ảnh khác nhau và gán những màu khác nhau.

Thực hiện: Vào Image Processing /Enhancement/Composite. Tiến hành nhập các kênh ảnh
cần tổ hợp vào hộp thoại với các kênh blue, green, red.
 Ảnh tổ hợp màu thực 321:
 Ảnh tổ hợp màu giả
543:
 Ảnh tổ hợp màu giả
432:

 Nhận xét:
Tổ hợp màu ảnh ảnh giả 432 và 543: trong phần này là nước và thực vật. Thực vật thể hiện
màu đỏ, từ đỏ lợt tới đỏ đậm. Còn nước thể hiện màu đen rất rõ rang.
 Ưu điểm:
- Cho khả năng quan sát và giải đoán tốt nhất vì các đối tượng được phân biệt rõ hơn các
loại tổ hợp khác.
- ở khu vực này thực vật và nước chiếm chủ yếu nên khi lựa chọn cách tổ hợp này sẽ làm
nổi bật 2 đối tượng cần quan tâm.
 Khuyết điểm:
- Đòi hỏi người nghiên cứu phải có một kiến thức chuyên môn nhất định mới có thể phân
biệt các đối tượng.
Đối với tổ hợp màu ảnh thực 321 ảnh nhìn khá rõ các đối tượng phân biệt được đất cây với
nước,ảnh bị dính mây cũng được thể hiện khá rõ.
BÀI 3: NẮN CHỈNH HÌNH HỌC ẢNH
Nắn chỉnh hình học được thực hiện để loại bỏ những biến dạng hình học trên ảnh bằng cách
thiết lập mối quan hệ giữa toạ độ ảnh và hệ toạ độ địa lý của các điểm khống chế.
1. Bước 1: Xách định điểm khống chế dựa trên dữ liệu có sẵn, trong bài này ta lấy dữ liệu
cho quá trình nắng chỉnh từ từ phần mềm google earth 10 điểm được xách định như
hình dưới:
Ta cần lưu ý: Trong bước này là ta phải chọn các điểm đánh dấu sao cho những điểm này
có vị trí dễ quan sát trên ảnh google cũng như ảnh viễn thám và các điểm này cần được rải
đều trên ảnh.

Chọn được càng nhiều điểm càng tốt, vì khi có nhiều điểm, ta sẽ có nhiều cơ hội để giảm
được sai số, từ đó làm tăng thêm độ chính xác của quá trình nắn ảnh.
Trong khi đánh dấu trên Google earth, ta cũng phải lưu lại tọa độ các điểm này để sử dụng
sau này và phải có trật tự trên ảnh google cũng như trên ảnh viễn thám.
2. Bước 2: Xách định các điểm khống chê trong IDRISI:
− Ta thực hiên dựa vào công cụ Digitize ta làm theo các bước trong hộp
thoại sau đây để tạo file DKC.vct:
Ta tiến hành đánh dấu các điểm khống chế trên google earth vào ảnh đã tổ hợp trên Idrisi:
3.
Bước 3: Ta sẽ chuyển file DKC.vct sang DKC.vxp
bằng công cụ Convert như sau:
− Reformat  convert:
Bước 4: Đổi phần tên mở rộng *cxp thành *.cor
tạo file DKC.cor:
− Hai cột đầu tiên là tọa độ ảnh được xách định
trong hình ảnh ở chương trình Idrisi.
− Hai cột sau là tọa độ điểm được xách định trong hình ảnh ở chương trình google earth.
− Các điểm phải được xách định tương ưng với nhau
 Lưu ý: Ta mở file DKC.cor bằng chương trình Word Pad.
Bước 5: Tiến hành nắn chỉnh ảnh các kênh cần sử dụng để phân tích (ví dụ kênh 5)
− REFORMAT  RESAMPLE: Xuất hiện hộp thoại Resample. Ta làm theo các bước
xuất hiện trong hộp thoại dưới đây.
 Lưu ý: trong output reference
parameters ta chỉnh lại như sau:
Kết quả sau khi nắn chỉnh:
4. Bước 6: kiểm tra lại ảnh đã nắn
chỉnh:
− Xuất file để mở trong chương trình map info:
− Chọ file đã nắn chỉnh.
Mở chương trình mapinfo

Tiến hành chon file ảnh vừa trích xuất
từ Idrisi:
Chọm hệ tọa độ đã nắn chỉnh để phù hợp với chương trình:
− Sau khi ảnh nắn chỉnh đã dược mở ra ta mở tiếp bản đồ Việt Nam hiệu chỉnh đường
viền để làm nổi bật ảnh vừa nắn:
Nhận xét: Dựa vào hình ta thấy ảnh trước và sau khi nắn gần như rất ít có sự khác biệt. Có thể
là do ảnh viễn thám ban đầu của chúng ta đã có thông số khá tốt, dạng hình học của nó đã
được người cung cấp ảnh xử lý trước nên có rất ít sai số.
Kết luận:
Quá trình nắn ảnh đã xây dựng mối tương quan giữa hệ tọa độ trong ảnh và hệ tọa độ quy
chiếu chuẩn (UTM-48n), do vậy mà nó đã loại trừ các biến dạng hình học của ảnh, giúp cho
việc xác định tọa độ của các đối tượng trên ảnh trở nên dễ dàng hơn, đồng thời có thể chồng
các ảnh với nhau để tích hợp trong xử lý và giải đoán ảnh. Do đó, quá trình nắn chỉnh ảnh là
thao tác đầu tiên trong quá trình xử lý ảnh, tạo thuận lợi cho các bước xử lý tiếp theo trong
quá trình xử lý ảnh.
Tóm lại, ta có thể rút ra ý nghĩa của nắn chỉnh ảnh là:
+ Có thể giúp đồng nhất các loại ảnh có độ phân giải khác nhau từ các nguồn ảnh khác nhau
như Landsat, Spot …
+ Đưa tất cả các ảnh ở các thời kì khác nhau về cùng một không gian để đánh giá sự biến
động theo thời gian.
BÀI THỰC HÀNH SỐ 4
PHÂN LOẠI ẢNH
 Mục đích: phân loại ảnh dùng để tập hợp, thống nhất các đối tượng rời rạc, có chung đặc
điểm lại với nhau nhằm tạo ra các bản đồ chuyên đề, phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau.
- Phân loại bao gồm 2 loại: phân loại không kiểm định và phân loại có kiểm định.
I. Phân loại không kiểm định: (ở đây ta sẽ thực hiện với kênh 5).
- Đây là phương pháp được áp dụng tại những khu vực không có thông tin nào về đối tượng
cần phân loại.
- Phân loại không kiểm định chỉ sử dụng thuần túy thông tin ảnh (giá trị phổ) để tự phân loại.
- Các bước thực hiện phân loại không kiểm định trong IDRISI:

Ta sẽ xem biểu đồ histogram của kênh 5.
Ta thấy rõ các khoảng như sau:
Cấp 1: Nhóm có cấp độ xám từ 9 – 19.
Cấp 2: Nhóm có cấp độ xám từ 19 – 69.
Cấp 3: Nhóm có cấp độ xám từ 69 – 103
Cấp 4: hóm có cấp độ xám từ 103 – 213.
Bước 2: Vào menu GIS Analysis/Database Query/RECLASS. Hộp thoại RECLASS xuất hiện.
 Trường hợp 1:
Trong mục Classification type, ta chọn chế độ User-defined reclass. Đây là chế độ phân
loại ảnh bằng cách sử dụng các khoảng giá trị phổ do ta ấn định trước.
Trong trường hợp này, ta cần dựa vào biểu đồ Histogram để đoán ra những khoảng giá trị
phổ nào thể hiện cùng một loại đối tượng (ta đã làm ở trên).
Sau đó ta nhập các khoảng giá trị phổ này vào bảng Reclass parameters như hình sau: