đo đạc trắc lượng lớp phủ trên ảnh vệ tinh đa thời gian phục vụ nghiên cứu biến đổi đất nông nghiệp huyện đông anh, hà nội

I HC QUC GIA HÀ NI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN






Tống Thị Huyền Ái






ĐO ĐẠC TRẮC LƢỢNG LỚP PHỦ TRÊN ẢNH VỆ TINH ĐA THỜI
GIAN PHỤC VỤ NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỔI ĐẤT NÔNG NGHIỆP
HUYỆN ĐÔNG ANH, HÀ NỘI

LUC







Hà Ni - 2012



I HC QUC GIA HÀ NI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN





Tống Thị Huyền Ái





ĐO ĐẠC TRẮC LƢỢNG LỚP PHỦ TRÊN ẢNH VỆ TINH ĐA THỜI
GIAN PHỤC VỤ NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỔI ĐẤT NÔNG NGHIỆP
HUYỆN ĐÔNG ANH, HÀ NỘI

Chuyên ngành: B - Vin thám và H a lý
Mã s: 60 44 76

LUC

NG DN KHOA HC
PGS.TS. Phạm Văn Cự

Hà Ni - 2012


LỜI CẢM ƠN
Lc bày t lòng bic ti thy PGS. TS.
Ph    i trc ti ng dn, nhit tình ch bo cho tôi ngay t
nhu tiên trên s nghip nghiên cc tiên là hoàn thành lun
 này. Không nhng th, th     ng viên, khuyn khích tôi
trong nh v tinh thn và s nghip.
Tôi xin trân trng cng dy, truyt và nâng
cao nhng kin thc v chuyên ngành trong thi gian hc tp ti a lý ng
i hc Khoa hc T nhiên- i hc Quc gia Hà Nc bit là s  ca
các thy cô ti b môn B - Vin thám và H a lý.
i li ci các anh ch ca lp cao hc K10-Bn
 Vin thám và GIS luôn ng h và to không khí vui v, thoi mái trong quá
trình hc ttôi làm lu
Tôi xin gi li ci tt c các cán b ca trung tâm Quc t
Nghiên cu Bii Toàn cu  i hc Quc gia Hà Nng dn, ch bo,
to nhiu ki tôi tham gia các khóa hp ngun d liu
 tôi hoàn thành bn lu luôn là ngung viên,
khuyn khích và là nhng tc tp.
Xin chân thành c ánng ca bii khí hn

bii s dt và sinh k cng bng sông HDanida
tài tr và d p cng áp dng vào
nghiên cu hình thái phát tri thành ph Hà N  
cung cp ngun d liu  tôi thc hic lu
Li cui cùng, tôi xin c ng viên, ng h v tinh thn ca b m
tôi, anh ch tôi. Xin c  t c b  ng nghip vì nh  i kinh
nghim và h tr  tôi hoàn thành bn lu
Hà N.
Hc viên cao hc
Tng Th Huyn Ái
1

MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC HÌNH 3
DANH MỤC CÁC BẢNG 3
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT 5
MỞ ĐẦU 6
Tính cp thit c tài 6
Mc tiêu, nhim v 7
Gii hn và phm vi nghiên cu 8
u 8
 tài li thc hin lu 9
c và thc tin 9
Cu trúc ca lu 9
Chƣơng 1 – CƠ SƠ
̉
LÝ LU ẬN VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH
HƢỚNG ĐỐI TƢỢNG VÀ ĐO ĐẠC TRẮC LƢỢNG 10
1.1 








 10
1.1.1. Trên Thế giới 10
1.1.2. Ở Việt Nam và Hà Nội 11
1.2  12
1.2.1. Khái niệm cơ bản về phân loại ảnh 12
1.2.2. Các nguyên tắc phân loại ảnh 12
1.3 







 17
1.3.1 Phương pháp phân loại định hướng đối tượng 17
1.3.2 Phân bâ
̣
c đối tươ
̣
ng 18
1.3.3 So sa
́
nh phương pháp phân loa

̣
i đi
̣
nh hươ
́
ng đối tươ
̣
ng va
̀
phân lo ại
dựa trên pixel 19
1.4 Phân tích trng 20
1.5 Quan h gim trng và các loi hình lp ph 22
Chƣơng 2 – ĐO ĐẠC TRẮC LƢỢNG LỚP PHỦ CỦA HUYỆN ĐÔNG ANH24
2.1 Hin trng s dt nông nghip ca huy 24
2

2.1.1 Vị trí địa lý 24
2.1.2 Khái quát điều kiện tự nhiên và kinh tế xã hội 26
2.1.3 Hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp huyện Đông Anh 27
2.2 Phân long ng nh v  phân gii 31
2.2.1 Xây dựng bảng chú giải 31
2.2.2 Qui trình phân loại ảnh 32
2.3 Kim ch chính xác phân loi nh v tinh 36
2.3.1 Kiểm chứng độ chính xác trong phòng 37
2.3.2 Kiểm chứng ngoài thực địa 39
2.4 m trng lp ph t nông nghip huy 46
Chƣơng 3 – XU HƢỚNG BIẾN ĐỔI ĐẤT NÔNG NGHIỆP HUYỆN ĐÔNG
ANH 48
3.1 ng bii lp ph huy 48

3.2 ng bit nông nghip ca huy 53
3.2.1 Xu hướng biến đổi đất hình thái đất nông nghiệp huyện Đông Anh 53
3.2.2 Xu hướng biến đổi hình thái đất nông nghiệp theo cấp xã 55
KẾT LUẬN 63
KIẾN NGHỊ 66
TÀI LIỆU THAM KHẢO 67


3

DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1: Sơ đồ phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên cơ bản 13
Hình 1.2: Sơ đồ phân cấp bậc các đối tượng trên ảnh 19
Hình 2.1: Cơ cấu kinh tế huyện Đông Anh năm 2010 27
Hình 2.2: Cơ cấu sử dụng đất của huyện Đông Anh năm 2011 28
Hình 2.3: Xu hướng biến đổi đất nông nghiệp huyện Đông Anh qua các năm 29
Hình 2.4: Sơ đồ quy trình phân loại ảnh 32
Hình 2.5: Các ảnh vệ tinh: a- Landsat TM năm 1993, b- Landsat TM năm 1999,
c- Landsat ETM năm 2005, d- Spot 5 năm 2011 33
Hình 2.6: Phân đoạn ảnh Landsat và Spot 34
Hình 2.7: Bộ qui tắc để phân loại ảnh 35
Hình 2.8: Kết quả phân loại ảnh: (a)-LandsatTM 1993; (b)-Landsat TM 1999;
(c)-Landsat ETM 2005; (d)-Spot 5 2011 36
Hình 2.9: Sơ đồ vị trí các ô mẫu 38
Hình 2.10: Phiếu điều tra ngoài thực địa 40
Hình 2.11: Một số hình ảnh thực địa: (a) – ruộng trồng rau màu, (b)- ruộng lúa đã
gặt, (c)- khu sản xuất nhỏ, (d)- ao bèo, (e)- cụm dân cư, (f)- bãi hoa màu ven sông.
40
Hình 2.12: Sơ đồ tuyến thực địa trên ảnh Spot 5 năm 2011 41
Hình 3.1: Biểu đồ biến động đất qua các năm 48

Hình 3.2: Cơ cấu các loại đất huyện Đông Anh theo xã năm 2011 51
Hình 3.3: Biến thiên các chỉ số hình thái đất nông nghiệp của huyện Đông Anh 54
Hình 3.4: Biến thiên các chỉ số hình thái của đất nông nghiệp của 9 xã 56



4

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1: Đặc điểm ảnh vệ tinh Landsat 14
Bảng 1.2: Đặc điểm ảnh vệ tinh Spot 5 15
Bảng 1.3: Thống kê các ảnh vệ tinh 16
Bảng 2.1: Biến đổi các loại đất nông nghiệp của Đông Anh qua các năm 30
Bảng 2.2: Bảng chú giải 31
Bảng 2.3: Bảng ma trận sai số năm 2005 38
Bảng 2.4: Các chỉ số hình thái không gian sử dụng trong luận văn 46
Bảng 3.1: Ma trận biến động lớp phủ năm 1993-2011 49
Bảng 3.2: Thay đổi diện tích đất dân cư và đất nông nghiệp theo xã 52




5

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

i
ETM
Enhanced Thematic Mapper, tên loi v tinh Landsat 7


Hin trng s dt
MNDWI
Modified Normalized Difference Water Index, ch s dùng
 c
NDVI
Normalized Difference Vegetation Index, ch s dùng
 ng thc vt trong phân loi nh
NDBI
Normalized Difference Build-up Index, ch s  tách
t nông nghip
PCA
Principal C     
thành phn chính
SPOT
 t loi
v tinh dùng trong lu
TM
Thematic Mapper, tên loi v tinh Landsat 5
UI
Urban index, ch s  loi nh
VI
Vegetation index, ch s thc vt




6

MỞ ĐẦU
Tính cấp thiết của đề tài

Thông tin lp ph u vào rt quan trng cho vic lp k hoch phát trin,
bo v  ng và các ngun tài nguyên trên qui mô toàn c   a
 [17, 52]. S phân b ct ln
i vi hiu qu s dt, và th hin mi liên quan git vi vic s dng
 h tng (xây d th, h thng giao thông,
h thi tiêu). Vì vy b lp ph rt quan trng cho vii
quan h gia kinh t xã hi vi các loi hình s dt.
phân loi ng phân loi da
trên vic pn  không ch dc tính ph mà còn
da vào hình hc, cng ngoài ra có th tích hc vi các ngun
d liu khác nhau và nhng hiu bit ci nghiên cu [20, 26, 38]. i vi
các      c xây dng mt cách t phát nh
ng rt ln ti m cu trúc không gian ct nông nghip
loi lp ph khác nên vic phân loi nh da theo thng kê ph  các khu vc này
gp rt nhi. Vì vi da trên ng là la
chn tnhng khu vc . Và t c c trng ci
ng lp ph cùng vi nghiên cu s phân b không gian cng lp
ph rt quan tr  cho vic quy hoch và s dt hp lý t .
Nhiu nhà nghiên c dng ch s  nghiên c
hóa dn ti mt nông nghip t nh vin thám. Các ch s hình thái có th ch ra
s i v không gian và thi gian ca cu trúc không gian, chúng cung cp mt
i thay th cho vic s i các lot b
pháp truyn thng [53].
D liu Vi bao ph trên mt din rng và tn sut thi gian cao
rt hu ích cho vic nghiên cu hin trng và theo dõi bing s dt theo
n, thi k khác nhau [14, 27] qun lý s dng
 liu ki s dng b mâu thun hoc
7

 và ch c cp nh / 1 la ln lý nên

r  thông tin cho vic theo dõi thay i s dt [36]. Vì v b
sung cho nhng thiu sót v  chính xác, không gian và thi gian ca các công c
 trên thì d liu Vic s dt công c thay th, b
sung thông tin  ng bii s dc bit trong công tác
quy hoch và qun lý [52].
vi phn dit nông nghip chim 23%
ln th hai (sau huyi các huyn ngoi thành ca thành ph Hà
Ni [42]n có ngun cung cp c ln là các loi hình rau, c,
qu phù hp vi các mùa khác nhau cho toàn thành ph Hà Ni. Tuy nhiên, trong
nhi s phát trin mnh m ca ni thành Hà Ni, huyn
 c vào mt quá trình công nghi hóa ht sc
       ng trc ti n qu t nông nghip ca
huyn, c th là làm cho dit nông nghip ngày càng b thu hp li, t 
2000 ti 2010 huyt nông nghip b m
[42]. Theo quy hoch phát tri Hà Nthì huyn
 nm trong khu v c m rng, vì vy mà hu ht
dit t nhiên ca toàn huyn s b m phc v cho các m
nông nghip.
T các lý do trên hc viên la ch tài: “Đo đạc trắc lượng lớp phủ trên
ảnh vệ tinh đa thời gian phục vụ nghiên cứu biến đổi đất nông nghiệp huyện Đông
Anh, Hà Nội”.
Mục tiêu, nhiệm vụ
Mục tiêu
Phân tích s bii s dt  huyi qua thi k
khác nhau. c trng hình thái ca t nông nghip trên nh vin thám 
thi gian phc v nghiên cu bit nông nghip ca huy.


8

Nhiệm vụ nghiên cứu
Tng quan các tài lic v i nh
vin thám u b lp ph và bin
t nông nghip.
Tng quan tài liu v c trng lp ph trên nh v i gian.
Xây d d li tính toán t nh vin thám Landsat, Spot.
Thu thp s liu.
Thc nghii nh và kim chng kt qu phân loi.
Phân tích trng hình thái i trc
ng hình thái ct nông nghip.
ng kê: phân tích thành phn chính các ch s.
Phng vn và u tra b sung.
Giới hạn và phạm vi nghiên cứu
Phạm vi không gian:
Gii hn khu vc nghiên cu là lãnh th hành chính huya
thành ph Hà Ni, có h t  t      B   n
 .
Phạm vi thời gian:
Lu bit nông nghip ca huygiai
n t   2011.
Phƣơng pháp nghiên cứu
Phân loi nh vin thám bng: s dng
phn mm eCognition 8.64.
Tính và phân tích các ch s Fragstat trên Patch Analysis 4 ca ArcGIS 9.3
ng kê: phân tích thành phn chính PCA.
Phng vu tra nông h b sung.

9

Cơ sở tài liệu để thực hiện luận văn

Lu dng tài liu t các ngun khác nhau, và k tha d liu t d
án Danida, Nafostedm: B s dt ca huyn 
 2005 t l 1: 25.000, b a hình 1:10.000. Các nh v tinh Landsat TM
 1993, 1999, 2005 và Spot  2011.
D liu thng kê v dân s, kinh t xã hi, s d t c thu thp t
phòng Tài nguyên  ng ca huy.
Luo nhi tài nghiên cu, d án v m
ng, kinh t, ca huy.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Ý nghĩa khoa học:
Nghiên cu ch ra vai trò ca vic trng lp ph t các nh vin
i gian trong nghiên cu bit nông nghip.
Ý nghĩa thực tiễn:
Kt qu ca lucp nht thông tin v hin trng s dt cho huyn
 d án Danida.
Cấu trúc của luận văn
Lu cùng vi phn M u, Kt lun, Kin ngh, Tài
liu tham kho 
 lý lu
c trng
 c trng lp ph ca huy
ng bit nông nghip ca huy

10

Chƣơng 1 – CƠ SƠ
̉
LÝ LUẬN VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH
HƢỚNG ĐỐI TƢỢNG VÀ ĐO ĐẠC TRẮC LƢỢNG
ng quan tài liu v các v nghiên c

bao g lý lun v i nh v tinh, c th 
pháp phân loi . Bên cng
và mi quan h gia phân tích tri .
1.1 








1.1.1. Trên Thế giới
Quá trình  hóa quá nhanh din ra    các
c trên Th gii là yu t ng trc tin vic chuyi m
dt. S  trên toàn th gii din ra vi t rt nhanh, d
kin 65% dân s tp trung  khu v [50].
Nhiu nhà nghiên cu  s dng nhng ch s hình thái  nghiên cu và
phân tích  hóa, s m r t nh vin thám. Các ch s v
hình thái có th ch ra s i v không gian và thi gian ca cu trúc cnh
quan, chúng cung cp mi thay th cho vic s i
các lot bn thng [53]. S dng d liu vi
th, các ch s  qun lý s i và
phát trin khu v  là m u qu, chúng cung cp các
thông tin mi mt cách chi tit và chính xác v s phân b theo không gian và thi
gian, c [12, 27, 29, 31, 35, 47, 49, 52].  Trung Quc, nghiên
c hóa bng các ch s ng din ra theo 3 loi: loi 1-
 ng, loi 2-  phát trin do các chính sách, loi 3- 
th phát trin da trên vic bit [49]. Mi ch s cung cp mt thông
tin v m ca khu vc nghiên cu [52]. Trong mt nghiên cu  vùng

Santa Barbara, M, các ch s hình thái  hóa  3 khu vc
khác nhau: khu vc phát trii, khu vc  cao và vùng
 thp [27].  Mthì các ch s này
li ch ra s phc tp v c theo mt ct dài 165km và rng 15km [31].
11

 Granada, Tây Ban Nham phát tri c nghiên cu bng các ch
s không gian cho th ng qua 3 quá trình: tp hp, cht ch và phân
tán [12]. Khu vc nghiên cu khác nhau thì vic các ch s 
khác nhau.
 n ti vic mt nông nghip din ra
trên toàn Th gii.  Trung Quc, rt nhiu các tác gi ã nghiên cu v s mt
nông nghi hóa bng vic phân tích các ch s hình thái t nh
vin thám [48] hóa còn làm i không gian xanh bao
gm c t nông nghip trong h  [50]. Các ch s  ra rt
nông nghip b m phân mnh, chuyi và b cô lp b
hóa. S dng mô hình hi quy không gian cho thy s t nông nghip có
mi quan h vi nhng ch  hóa [40].
1.1.2. Ở Việt Nam và Hà Nội
Quá trình công nghi hóa vi t nhanh  Vit Nam t u
nhn vic thu hi mt phn ln dit nông nghip, t
-2005 có 500.000 t nông nghic chuy và
t công nghipt nông nghip [8].
S phát trin nhanh  khu v ng trc tip ti các vùng ven
Theo quy hoch ca thành ph Hà N 2000-2010, 11.000
t nông nghic chuy và công nghi phc v cho
1.736 d án. Trong thc t, t 2000-2004, Hà Nt phc v
cho 957 d án [4]. Dit nông nghip ca Hà Ni là 42.539 ha và ch yu
nm  các huyn ve[42]. Nghiên cu v s m rng c Hà Ni bng
 dng nh vic nhiu tác gi thc hin [6, 28, 43]. S

dng các ch s  c s m r [36] thì thy rng  Hà
Ni phát trin nhanh chóng dc theo các trc giao thông chính.
Tuy nhiên, các nghiên cu v s i lp ph và s dt bng nh
vin thám  trên Th gi Vit Nam ch tp trung vào khu v
[31, 52]. ghiên cu các mô hình bit nông nghip bng vi
12

c các ch s hình thái ch tp trung  khu v [12, 35, 48]. Vic chuyi
t nông nghip  khu vc Hà Ni c các tác gi s dc
các ch s ch tp trung  khu vc n[28, 36]. i vi khu vc
c bit là huyu nào c th v s bin
t nông nghip bc các ch s hình thái t nh vin thám.
1.2 
1.2.1. Khái niệm cơ bản về phân loại ảnh
Phân loi là k thut chit tách thông tin ph bin nht trong vin thám.
Trong không gian nh, m phân lon c
dùng làm quynh phân loi. M phân loi có th là mt pixel, mt nhóm
các pixel lân cn hoc c nh. Trong phân lo truyn thng, các lc
sp xp ch da trên du hiu ph c phân loi. Trong phân loi theo ng
cnh, bên cnh vic s dng các thông tin ph c phân loi ta còn s
dng c các thông tin v thi gian, không gian và các thông tin liên quan khác.
c s d phân loi [2].
Phân loi nh 1- có kiểm định: s dng các mu phân
loi và 2- không kiểm định: chia nh thành các nhóm ph và gp các nhóm có giá tr
ph ging nhau li.  hiu rõ s khác bit gia phân loi có kinh và không
có kinh, ta cn bin hai khái nim: lp thông tin và lp ph:
Lớp thông tin (Information Class): lp ng i phân tích nh
n các c chit tách t nh vin thám.
Lớp phổ (Spectral Class): lp bao ggiá tr  
 ca nh v tinh.

1.2.2. Các nguyên tắc phân loại ảnh
a- n x ph
Các thông tin v nh vin thám có liên quan trc tip ng phn
x t ng t nhiên trên mt, nên vic nghiên cn
x ph cng t t sc quan trng. Nhng thông tin
v n x ph cng t nhiên s cho phép các nhà nghiên
13

cu la chn các kênh nh ta nhiu thông tin v ng nghiên cu
nhng th  phân tích nghiên cu các tính cht cng và
phân tách chúng.

Hình 1.1: Sơ đồ phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên cơ bản [9]
c tính phn x ph cng t nhiên ph thuc vào nhiu yu t
ca ngoi c     ng khác
nhau s có kh n x ph khác nhau Hình 1.1.
Trong tc, thc vt. Mm
phn x ph chung, ví d: nhóm thc vt phn x mnh t  trong di nhìn
thc b hp th t . Tuy nhiên tng c th kh n x
ph khác nhau. Ví dt, các lot ph thuc vào bn cht hóa lý
cng hi. Khi tính cht ci
ng cong ph phn x  bii theo. Trong mng hp nht
nh, kh n x cng khác nhau li gi
ta rt khó hoc không th phân bi l
mt trong nhng hn ch ca nh v tinh. Vì vy, thông tin do các d liu vin thám
cung cp cn phi mt s  chính xác hoá bn cht ca
ng [5].

14

b- D liu nh v tinh
Trong lu dng các nh Landsat TM, ETM, Spot 5 là
các c thu trong di sóng nhìn thy và cn hng ngoi. m c
ca nh Landsat TM, ETM và nh Spot c th hin trong Bảng 1.1 và
Bảng 1.2.
Bảng 1.1: Đặc điểm ảnh vệ tinh Landsat
m nh v tinh Landsat TM
c sóng
Kênh 1
0,45-0,52
Kênh 2
0,52 - 0,60
Kênh 3
0,63 - 0,67
Kênh 4
0,76 - 0,90
Kênh 5
1,55 - 1,75
Kênh 6
10,4 - 12,5
Kênh 7
2,08 - 2,35
 rng cnh
185 km
 phân gii không
gian
30 m x30 m (tr kênh 6: 120 m x 120 m)
Thi gian thu nh

m nh v tinh Landsat ETM

c sóng
Kênh 1
0,450 - 0,515
Kênh 2
0,525 -0,605
Kênh 3
0,63-0,69
Kênh 4
0,775-0,9
Kênh 5
1,55-1,75
Kênh 6
10,4-12,5
Kênh 7
2,09-2,35
Kênh 8
0,52-0,9
 rng cnh
185 km
15


Bảng 1.2: Đặc điểm ảnh vệ tinh Spot 5

Các thông s quan trng nha mt nh v tinh
bao gm  phân gi phân gii ph phân gii thi gian và 
phân gii bc x.
- Độ phân giải không gian: cho bing nh nht mà có th phân bit
c trên nh.
- Độ phân giải phổ:  rng hp ca kho c sóng. Kho c

sóng càng hp thì tính cht phn x ph cng nht.
- Độ phân giải thời gian: là khong thi gian, v tinh quay li và chp li
 p. Vi khong thi gian lp li càng nh thì thông tin thu thp càng
nhiu.
- Độ phân giải bức xạ (radiometric resolution): là kh  ng t hóa
thông tin bc x c i  c các b cng t i d
thông tin trong d liu (ví d nh 8 bit, 16 bit ).
 phân gii không
gian
30m x30m (tr kênh 6: 60m x 60m, kênh 8: 15m x 15 m)
Thi gian thu nh

c sóng
Kênh 1
0,50-0,59
Kênh 2
0,61-0,68
Kênh 3
0,78-0,89
Kênh 4
1,58-1,75
Pan
0,48-0,71
 rng cnh
60 km
 phân gii không gian
10 m x 10m (tr kênh Pan: 2,5 m x 2,5 m)
Thi gian thu nh
11h
16

Ngoài ra, s ng kênh t yu t quan trng n
thông tin thu nhn trên nh vin thám. c thu càng nhiu kênh thì càng có
nhiu thông tin v c [2, 9].
i vi vic nghiên cu hình thái không gian ca s bi  t nông
nghip t sau khi ban hành Lu1993 thì hla chn các nh
vin thám  phân gii trung bình Landsat TM và phân gii cao Spot5 cho khu
vc huyBảng 1.3.
Bảng 1.3: Thống kê các ảnh vệ tinh






c- Các kênh ch s  phân loi
Các kênh ch s c dùng  h tr cho vic tách ching trên
nh vin thám t. Ngoài vic s dng các kênh ph thì hc viên còn s dng
thêm các kênh ch s  phân loi c hai nh Landsat TM, ETM và nh Spot 5. Các
kênh ch s c tính t các kênh ph ca nh vin thám.
Nhóm ch s thc vt: NDVI, VI. Công thc tính ch s thc vu da
phn x ph ca thc vt  d và di cn hng ngoi.
Bi ti các di sóng này thc vt phn x rt mnh. Hai ch s c cho
c nh Landsat và nh Spot.
- NDVI (Normalized Difference Vegetation Index):
RNIR
RNIR
NDVI




[16]     n x vùng cn hng ngoi, R: phn x
. Giá tr NDVI ng trong khong [-1, 1]
- VI (Vegetation Index):
R
NIR
VI 
[16]. Giá tr ca VI dng trong
khong (0,30).
STT
Vệ tinh
Ngày tháng
Độ phân giải
Số dải phổ
1
TM
27/12/1993
30m
7
2
TM
20/12/1999
30m
7
3
ETM
09/10/2005
30m
7
4

Spot 5
22/12/2011
10m
4
17

Nhóm ch s t: NDBI, UI. Các ch s này cho phép lc nhng khu
t xây dng. Và ch c cho nh Landsat TM và ETM
- NDBI (Normalized Difference Built-up Index):









45
45
BB
BB
NDBI

- UI (Urban index):
100*0,1
47
47











BB
BB
UI
[15]
Ch s c: LSWI (Land Surface Water Index). S dng ch s  tách
chit c cho nh Landsat TM và ETM.
5
5
BG
BG
LSWI



[22]
1.3 









1.3.1 Phương pháp phân loại định hướng đối tượng
P



 







 (pixel) 

coi
là có hiu qu i 




















 
Landsat và Spot. Tuy nhiên, khi x lý các 
cao    hn ch do


 l nghch gia 











 [17, 19,
21, 45]. K bng pixel b gim rõ rt khi th nghim trên các nh v
tinh  , bi các kênh nh này cha thông tin ph phn
x trong di sóng rng làm cho giá tr ph cng khác bit trên thc t
li gt trng và bãi cát khô  git

xây dng [21, 45].




c phát tri



1970, vi nh rõ rt
so v



 . 

















phn x cng phân lo











,
 

 [17, 25, 29]. Ngoài ra, s phát trin ca công ngh tính
n làm hoàn thi kh 






 [14, 20, 44, 45] (




ao, , ng, [21]).

18



 u t 









 n
nh (segment) thông qua thut toán g

 















  không gian [20, 39] 


.  (object)  , 








 , , 










 












 [13]. Do kh 
h và kin th
 , 






 p.  nhng mc phân loi ta có th s d


 [32]. Tuy nhiên,  các mc phân
loi phc tp (c 

 c b sung
bên cnh giá tr ph ca các pixel [20].
  ca d liu vin
thám; t l phân n nh phù hp [24, 25]; mi quan h cn nh vi xung
quanh (context); mi liên h có tính phân cp gi   ng; tính b nh
(uncertainty) ca các d liu vin thám, d li và khái nim m (fuzzy
concept). eo m hin trng s dt ca khu vc nghiên cu và mc
a tng  tài mà các yu t này có c 


 m v mt
n và th nghim phân loi hay không?.
1.3.2 Phân bâ
̣
c đối tươ
̣
ng
 










nhau. : lp cây trng 



bao gm hai ph lp: lúa và màu; ph lp
màu li chia thành các ph lp cp 2 là ngô và , v.v Vic liên kt các
ng theo cp bc rt cn thit khi phân loi 

 







nhau [13]. m bo mc phân loi theo mt
thu  ng  nhiu cp bc khác nhau ca nhóm
nhóm vn k tha nhóm  thng cp b








 





.

19


Hình 1.2: Sơ đồ phân cấp bậc các đối tượng trên ảnh















 :
-  










.
- ng bc th phân mnh trong ph




.






















nhau. 





 
















[13].
1.3.3 So sa
́
nh phương pháp phân loa
̣
i đi
̣
nh hươ
́
ng đối tươ
̣
ng va
̀
phân loại
dựa trên pixel
Nhng công trình nghiên cu g


























pixel khi áp d








 [19, 21, 24, 25, 32, 45, 46, 51].
i v

p ph và s dt  các khu vc có nhing mt
phc t



 - t Nam, 

 
t qu  

 






pot 5 [17].
Mt s nghiên cu c th có th dn ch chính xác
gii trên  phân gii trung bình là Aster cho khu
vc ca dãy Helan, Trung Quc, sai s tng quát ca phân loi da
trên pixel là 46,48%, trong khi phân lo[51], so sánh cho vùng
20

c ca mi ra rng phân loi b

 chính xác 78% so va trên pixel là 69,14% [46], hay
cho nh Landsat  ng b chính xác trên 85% bng
[23, 26, 29, 38],  chính xác lên ti trên 90% cho
khu v [17, 20].  i trên
vi  phân gi[11], Quickbird [29], nh hàng không
[45]  các khu vc có v trí khác nhau trên Th gii cho thy phân lo
u so vi da trên pixel, thông qua sai s tng quát
và ch s Kappa.
Có th nói, vic phân loi b phân gii
t hp s dng nhiu l
 u so vng kê pixel truyn
thng [21].
Da trên các phân tích và tng quan nghiên cu nói trên, h a
chng cho phân loi nh Landsat TM và Spot 5
trên khu vc nghiên cu là huy Hà Ni.
1.4 Phân tích trng
Các ch s c    rõ r  m bên
ngoài ca cu trúc hay chác ch s c c cu to
hoc s sp xp t nhiên ca các khm c
liên h ti quá trình sinh thái c th nào [33]. Ch s cu trúc cc s
d c, hình dng và s phân tán ca các mnh ti mt thi
c li, ch s chc kiu cnh quan liên quan ti mt loài sinh
vt hay mt quá trình sinh thái c th [33, 34]. Các ch s này có kh y các
thông tin v cu trúc cnh quan  t l trong nhng cnh quan ging và khác
nhau. Nhng ch s này da trên lý thuyt ca t l bt bic
i hình dng m l gia chu vi và din tích hoc c
fractal trung bình mnh [34]. Bên c c da trên lý thuyt v
thông tin và hình hc fractal [27].
21

Các ch s c gp thành 7 nhóm sau:
          : Total (class) are (CA),
Percentage of Landscape (PLAND), Number of Patches (NP), Patch Density (PD),
Total Edge (TE), Edge Density (ED), Landscape Shape Index (LSI), Normalized
Landscape Shape Index (nLSI), Largest Patch Index (LPI).
      : Perimeter-Area Fractal Dimension
(PAFRAC), Perimeter-Area Ratio Distribution (PARA), Shape Index Distribution
(SHAPE), Fractal Index Distribution (FRAC), Linearity Index Distribution
(LINEAR), Related Circumscribing Circle Distribution (CIRCLE), Contiguity
Index Distribution (CONTIG).
: Total Core Area (TCA), Core Area Percentage
of Landscape (CPLAND), Number of Disjunct Core Areas (NDCA), Disjunct Core
Area Density (DCAD), Core Area Distribution (CORE), Disjunct Core Area
Distribution (DCORE), Core Area Index Distribution (CAI).
+ Nhóm các ch s v  phân tách/ gn: Proximity Index Distribution
(PROX), Similarity Index Distribution (SIMI), Euclidean Nearest Neighbor
Distance Distribution (ENN), Functional Nearest Neighbor Distance Distribution
(FNN).
+        :Contrast-Weighted Edge Density
(CWED), Total Edge Contrast Index (TECI), Edge Contrast Index Distribution
(ECON).
       : Percentage of Like Adjacencies
(PLADJ), Clumpiness Index (CLUMPY), Aggregation Index (AI), Interspersion &
Juxtaposition Index (IJI), Mass Fractal Dimension (MFRAC), Landscape Division
Index (DIVISION), Splitting Index (SPLIT), Effective Mesh Size (MESH).
: Patch Cohesion Index (COHESION), Connectance
Index (CONNECT), Traversability Index (TRAVERSE).
22

      


[34].

hình thái,   
.
1.5 Quan h gim trng và các loi hình lp ph
Phân tích cu trúc ca lp ph da trên vic các ch s không gian
cho phép mô t  m s dt ca khu vc nghiên cu. Nhng
ng dng quan trng ca các ch s này bao gm nh cu trúc c
dng sinh hc, và s phân m ng sng, miêu t nhi trong
cnh quan và nghiên cu nhng ca quy mô trong cu trúc cnh quan [27].
Qun lý s i s dt và các k hoch phát trin ca khu vc 
th bng cách s dng nh vii gian, các ch s không gian
và các mô hình là mu qu tt [27, 35, 52]. S i cu
trúc và lp ph ca khu vc  ng c c bng các ch s không gian
sau: CA, NP, ED, LPI, MPS [36, 52], EMN_MN [12, 52], FRAC_AM và
Contagion [27, 35, 48, 52], AWMPFD [47], IJI, ENN [35, 52]. Các ch s c
 tính cho ba kiu mnh: tt c các mnh cnh quan, các m và các
mnh không ph. Các ch s không gian khác nhau s cung cp các thông tin
khác nhau cho s . Ch s CA miêu t ding ca
c qui mô nhng vùng b chia nh ca khu v. NP cao khi
mà s m r li  phân mnh [12, 36, 52]. 
c tng chiu dài cnh ca m [27, 52]. LPI là phdin tích ca
mt m trong tng di ca mt vùng. LPI bng 100 khi mà
toàn b l ch là mt mnh [31, 35, 36, 52].  c khong cách
gia các m [12, 35, 52]. AWMPFD, FRAC_AM c s phc tp hình
dngc ca mnh, ch s này càng cao thì mnh càng phc tp và càng b
phân tách [27, 52]. MPS là ch s c mnh trung bình cho mt thi