tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý để đánh giá biến động đất nông nghiệp giai đoạn 2005 2015 huyện kỳ sơn tỉnh hòa bình

HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM

PHẠM VĂN THÀNH

TÍCH HỢP VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN
ĐỊA LÝ ĐỂ ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP GIAI
ĐOẠN 2005 - 2015 HUYỆN KỲ SƠN - TỈNH HÒA BÌNH

LUẬN VĂN THẠC SĨ

HÀ NỘI, NĂM 2015


HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM

PHẠM VĂN THÀNH

TÍCH HỢP VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN
ĐỊA LÝ ĐỂ ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP
GIAI ĐOẠN 2005 - 2015 HUYỆN KỲ SƠN - TỈNH HÒA BÌNH

CHUYÊN NGÀNH

: QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI

MÃ SỐ

: 60.85.01.03

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. ĐÀO CHÂU THU

TS. LÊ THỊ GIANG

HÀ NỘI, NĂM 2015


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn này là
trung thực và chưa được sử dụng để bảo vệ một học vị nào. Nội dung đề tài này
là những kết quả nghiên cứu, những ý tưởng khoa học được tổng hợp từ công
trình nghiên cứu, các công tác thực nghiệm, các công trình sản xuất do tôi trực
tiếp thực hiện.
Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn đã được
cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn đều đã được chỉ rõ nguồn gốc.
Hà Nội, ngày

tháng năm 2015

Tác giả luận văn

Phạm Văn Thành

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page ii


LỜI CẢM ƠN
Trong suốt thời gian nghiên cứu để hoàn thành bản luận văn này, tôi nhận
được sự quan tâm giúp đỡ đầy nhiệt huyết của các thầy cô giáo bộ môn Hệ thống
thông tin đất đai, các thầy cô trong Khoa Quản lý đất đai, Học viện Nông nghiệp

Việt Nam, đặc biệt là sự hướng dẫn trực tiếp hết sức tận tình, quý báu của cô
giáo hướng dẫn PGS.TS. Đào Châu Thu và TS. Lê Thị Giang.
Đồng thời Huyện uỷ, Uỷ ban nhân dân huyện Kỳ Sơn – tỉnh Hòa Bình,
cán bộ phòng Tài nguyên và Môi trường và cán bộ nhân dân các xã của huyện
Kỳ Sơn đã tạo điều kiện thuận lợi để tôi nghiên cứu, hoàn thành tốt luận văn.
Tôi xin được bày tỏ lòng cảm ơn chân thành và sâu sắc tới sự giúp đỡ tận
tình, quý báu đó.
Xin trân trọng cảm ơn!
Hà Nội, ngày

tháng năm 2015

Tác giả luận văn

Phạm Văn Thành

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page iii


MỤC LỤC
Lời cam đoan

ii

Lời cảm ơn

iii

Mục lục

iv

Danh mục chữ viết tắt

vi

Danh mục bảng

vii

Danh mục hình

viii

MỞ ĐẦU

1

1

Tính cấp thiết của đề tài

1

2

Mục đích nghiên cứu

2

3

Yêu cầu của đề tài

2

Chương 1 TỔNG QUAN TÀI LIỆU

3

1.1 Tổng quan về viễn thám

3

1.1.1 Giới thiệu chung về viễn thám

3

1.1.2 Hệ thống vệ tinh và ảnh viễn thám

6

1.1.3 Các phương pháp giải đoán ảnh vệ tinh

12

1.2 Tổng quan về hệ thống thông tin địa lý

17

1.3 Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý

18

1.3.1 Khái quát về công nghệ tích hợp viễn thám và GIS

19

1.3.2 Ứng dụng của công nghệ tích hợp viễn thám và GIS

19

1.4 Một số lý luận về sử dụng đất

20

1.4.1 Khái niệm sử dụng đất

20

1.4.2 Các nhân tố ảnh hưởng tới việc sử dụng đất đai

21

1.5 Các phương pháp xây dựng bản đồ biến động

26

1.5.1 Khái niệm về nghiên cứu biến động

26

1.5.2 Các phương pháp xây dựng bản đồ biến động

26

1.6 Tình hình nghiên cứu biến động trên thế giới và ở Việt Nam

34

1.6.1 Tình hình nghiên cứu biến động trên thế giới

34

1.6.2 Tình hình nghiên cứu biến động ở Việt Nam

36

Chương 2 NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

38

2.1 Đối tượng nghiên cứu

38

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page iv


2.2 Phạm vi nghiên cứu

38

2.3 Nội dung nghiên cứu

38

2.3.1 Đánh giá điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội, tình hình quản lý đất
đai của huyện Kỳ Sơn

38

2.3.2 Xây dựng bản đồ sử dụng đất huyện Kỳ Sơn ở các thời điểm năm
2005, 2010 và 2015 từ ảnh vệ tinh Landsat

38

2.3.3 Đánh giá biến động đất đai giai đoạn 2005 -2015 huyện Kỳ Sơn

38

2.4 Phương pháp nghiên cứu

39

2.4.1 Sơ đồ các bước xây dựng bản đồ sử dụng đất

39

2.4.2 Phương pháp điều tra, thu thập số liệu thứ cấp

39

2.4.3 Phương pháp điều tra, thu thập số liệu sơ cấp

40

2.4.4 Phương pháp giải đoán ảnh

40

2.4.5 Phương pháp phân tích không gian GIS

41

2.4.6 Phương pháp phân tích thống kê

41

Chương 3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

42

3.1 Điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội của khu vực nghiên cứu

42

3.1.1 Điều kiện tự nhiên

42

3.1.2 Thực trạng phát triển kinh tế - xã hội

44

3.1.3 Nhận xét chung về điều kiện tự nhiên – kinh tế xã hội

50

3.1.4 Tình hình quản lý đất đai của huyện Kỳ Sơn

51

3.2 Giải đoán ảnh viễn thám và xây dựng bản đồ sử dụng đất huyện Kỳ Sơn

54

3.2.1 Nguồn tư liệu ảnh viễn thám

54

3.2.2 Giải đoán ảnh viễn thám và thành lập bản đồ sử đụng đất huyện
Kỳ Sơn

54

3.3 Thành lập bản đồ và đánh giá biến động đất đai giai đoạn 2005 - 2015

65

3.4 Nhận xét về phương pháp tích hợp Viễn thám và Hệ thống thông tin
địa lý đánh giá biến động đất đai.

72

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

74

Kết luận

74

Kiến nghị

74

TÀI LIỆU THAM KHẢO

76

PHỤ LỤC

78

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page v


DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
CS:

Cộng sự

ERST:

Vệ tinh viễn thám trái đất

ETM:

Bộ cảm ETM

ETM+:

Bộ cảm ETM+

GIS:

Hệ thống thông tin địa lý

GPS:

Hệ thống định vị toàn cầu

HRV:

Bộ cảm HRV

HRVIR:

Bộ cảm HRVIR

ICARGC:

Trung tâm quốc tế nghiên cứu biến đổi toàn cầu
(International Center of Advanced Research on Global Change)

LDCM:

Landsat 8

MSS:

Máy quét phổ đa kênh

NASA:

Cơ quan hàng không vũ trụ Châu Âu

NAOMI:

Cảm biến bổ sung

OLI:

Bộ cảm OLI

TM:

Bộ cảm TM

TIRS:

Bộ cảm TIRS

USGS:

Hội khảo sát địa chất Hoa Kỳ

VMI:

Giám sát phổ thực vật

VNREDSat-1:

Vệ tinh Viễn thám của Việt Nam

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page vi


DANH MỤC BẢNG
Số bảng

Tên bảng

Trang

1.1

Ưu, nhược điểm của hai phương pháp giải đoán ảnh vệ tinh

5

1.2

Các hệ thống vệ tinh Landsat

6

1.3

Các loại bộ cảm của vệ tinh Landsat

7

1.4

Các thông số kỹ thuật của các loại bộ cảm

8

1.5

Các thông số kỹ thuật của bộ cảm vệ tinh SPOT

10

1.6

Đặc điểm ảnh vệ tinh VNREDSat - 1

12

3.1

Một số chỉ tiêu phát triển kinh tế của huyện Kỳ Sơn

44

3.2

Kết quả ngành trồng trọt huyện Kỳ Sơn

47

3.3

Kết quả ngành chăn nuôi huyện Kỳ Sơn

48

3.4

Diện tích các loại đất năm 2014 huyện Kỳ Sơn

53

3.5

Nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh

54

3.6

Tổng hợp số lượng mẫu lựa chọn nghiên cứu

57

3.7

Mẫu giải đoán ảnh vệ tinh

58

3.8

Thống kê diện tích các loại đất sau giải đoán qua các năm

63

3.9

Đánh giá độ chính xác bản đồ sử dụng đất năm 2015

64

3.10 Biến động các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2005 - 2010

68

3.11 Biến động các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2010 - 2015

69

3.12 Thay đổi sử dụng đất nông nghiệp giai đoạn 2005 – 2015

71

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page vii


DANH MỤC HÌNH
Số hình

Tên hình

Trang

1.1

Thành lập bản đồ biến động bằng phương pháp so sánh sau phân loại

27

1.2

Phương pháp phân loại dữ liệu đa thời gian

28

1.3

Vector thay đổi phổ

28

1.4

Thuật toán phân tích vector thay đổi phổ

29

1.5

Thành lập bản đồ biến động bằng phương pháp cộng màu trên một
kênh ảnh

33

2.1

Sơ đồ các bước xây dựng bản đồ sử dụng đất

39

3.1

Sơ đồ vị trí huyện Kỳ Sơn – tỉnh Hòa Bình

42

3.2

Cơ cấu kinh tế huyện Kỳ Sơn năm 2014

45

3.3

Cộng gộp kênh ảnh Landsat 8 năm 2015

55

3.4

Tăng cường chất lượng ảnh

55

3.5

Ảnh cắt theo địa giới hành chính huyện Kỳ Sơn năm 2015

56

3.6

Bản đồ sử dụng đất huyện Kỳ Sơn năm 2005

60

3.7

Bản đồ sử dụng đất huyện Kỳ Sơn năm 2010

61

3.8

Bản đồ sử dụng đất huyện Kỳ Sơn năm 2015

62

3.9

Ảnh đi thực địa

63

3.10 Bản đồ biến động đất đai giai đoạn 2005 – 2010 huyện Kỳ Sơn

66

3.11 Bản đồ biến động đất đai giai đoạn 2010 – 2015 huyện Kỳ Sơn

67

3.12 Biểu đồ thể hiện sự thay đổi sử dụng đất nông nghiệp giai đoạn 2005 - 2015

71

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page viii


MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Công tác quản lý đất đai trong giai đoạn hiện nay cũng như trong tương lai
lâu dài luôn giữ vai trò quan trọng trong việc phát triẻn kinh tế - xã hội, bảo vệ
môi trường, giữ vững an ninh, quốc phòng và toàn vẹn lãnh thổ quốc gia.
Quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa cùng với gia tăng dân số đã và
đang gây sức ép lớn trong việc sử dụng đất ở nước ta hiện nay, kéo theo hàng
loạt các biến động về quỹ đất và tình hình sử dụng đất theo cả chiều hướng tích
cực lẫn tiêu cực đến các vấn đề môi trường tự nhiên và môi trường xã hội. Ngày
nay, cùng với sự phát triển của khoa học hiện đại đòi hỏi thông tin phải nhanh
chóng, chính xác, kịp thời. Đặc biệt, đất đai luôn biến động từng ngày, từng giờ
nên việc cập nhật, tra cứu, đánh giá biến động đất đai để hoạch định ra những
phương án sử dụng đất trong tương lai là vô cùng cần thiết.
Công nghệ viễn thám ngày càng được ứng dụng rộng rãi trên thế giới

trong nhiều lĩnh vực. Dữ liệu viễn thám với đặc điểm đa thời gian, xử lý ngắn và
phủ trùm khu vực rộng là một công cụ hữu hiệu cho việc theo dõi biến động sử
dụng đất. Cùng với đó, thiết bị tin học được đồng bộ hóa tăng khả năng xử lý
nhanh chóng trong việc xây dựng các loại bản đồ. Vì vậy, phương pháp viễn
thám kết hợp công nghệ GIS (Hệ thống thông tin địa lý) sẽ góp phần khắc phục
nhiều hạn chế của phương pháp truyền thống và đặc biệt hiệu quả trong xử lý số
liệu nhằm đánh giá biến động trong quá trình sử dụng đất đai.
Huyện Kỳ Sơn nằm tiếp giáp với thị xã Hòa Bình, đây là vùng bán sơn địa.
Với đặc điểm địa giới hành chính thường xuyên thay đổi trong những năm qua và
đất đai hằng năm có sự biến động.. công tác đánh giá biến động về đất đai bằng
phương pháp truyền thống dựa trên hồ sơ, sổ sách và bản đồ giấy tại huyện đang
thực hiện khó đáp ứng được nhu cầu cập nhật, tra cứu, so sánh, đánh giá làm cho
công tác quản lý đất đai của huyện gặp nhiều vướng mắc và kém hiệu quả. Việc tích
hợp giữa tư liệu ảnh Viễn Thám và Hệ thống thông tin địa lý để đánh giá biến động
đất đai là một hướng đi mới giúp việc cập nhật, chỉnh lý những thông tin biến động
Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 1


về đất đai một cách kịp thời và chính xác.
Nhận thức được vai trò và tầm quan trọng của việc đánh giá biến động đất
đai phục vụ công tác quản lý sử dụng đất được hiệu quả và từng bước hiện đại
hơn, được sự đồng ý của khoa Quản lý đất đai và sự hướng dẫn của PGS. TS.
Đào Châu Thu và TS. Lê Thị Giang tôi xin tiến hành nghiên cứu đề tài:
“Tích hợp Viễn thám và Hệ thống thông tin địa lý để đánh giá biến động đất
nông nghiệp giai đoạn 2005 - 2015 huyện Kỳ Sơn – tỉnh Hòa Bình”.
2. Mục đích nghiên cứu
Ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để đánh
giá biến động nông nghiệp giai đoạn 2005 – 2015 huyện Kỳ Sơn, tỉnh Hòa Bình.

3. Yêu cầu của đề tài
- Số liệu thu thập được từ GPS cầm tay phải đảm bảo độ chính xác và tin
cậy theo đúng quy định.
- Thành lập được bản đồ biến động đất đai theo đúng quy phạm của Bộ
Tài nguyên và Môi trường.
- Các số liệu điều tra, thu thập phải đảm bảo độ chính xác, tin cậy.

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 2


Chương 1. TỔNG QUAN TÀI LIỆU
1.1. Tổng quan về viễn thám
1.1.1. Giới thiệu chung về viễn thám
Viễn thám được định nghĩa như một khoa học và công nghệ mà nhờ nó
các tính chất của vật thể được xác định, phân tích mà không cần tiếp xúc trực tiếp
với chúng (Nguyễn Khắc Thời, Trần Quốc Vinh, Nguyễn Thị Thu Hiền, 2011).
Viễn thám được phát triển dựa trên những thành tựu mới nhất của khoa
học kỹ thuật cũng như vũ trụ, công nghệ tin học,... là một khoa học liên nghành
với mục tiêu cung cấp thông tin nhanh nhất và khách quan phục vụ cho các
ngành kinh tế quốc dân.
Đối tượng nghiên cứu của viễn thám chủ yếu là sự vật và quá trình xảy ra
trên bề mặt trái đất. Viễn thám không nghiên cứu trực tiếp các quá trình mà
nghiên cứu gián tiếp thông qua hình ảnh của chúng.
Dữ liệu viễn thám là loại dữ liệu có thể thu được về vùng rộng hàng trăm km2
trong một khoảng thời gian ngắn bằng các thiết bị ghi nhận các bức xạ hay phản xạ
ở các phổ khác nhau của các đối tượng tạo ra mà kết quả thu được là hình ảnh chính
đối tượng đó.
Nguyên lý cơ bản của viễn thám đó là quá trình thu nhận năng lượng phản

xạ hay bức xạ của các đối tượng tự nhiên tương ứng với từng giải phổ khác nhau.
Kết quả của việc giải đoán các lớp thông tin phụ thuộc rất nhiều vào sự hiểu biết
về mối tương quan giữa đặc trưng phản xạ phổ với bản chất, trạng thái của các
đối tượng tự nhiên. Những thông tin về đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng
tự nhiên sẽ cho phép các nhà chuyên môn chọn các kênh ảnh tối ưu, chứa nhiều
thông tin nhất về đối tượng nghiên cứu, đồng thời đây cũng là cơ sở để phân tích
nghiên cứu các tính chất của đối tượng, tiến tới phân loại chúng.
Hệ thống viễn thám thường bao gồm 7 thành phần chúng có mối quan hệ
chặt chẽ với nhau. Phân theo trình tự hoạt động của hệ thống có:

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 3


- Nguồn năng lượng: Là thành phần đầu tiên của hệ thống viễn thám, là
nguồn năng lượng dùng để chiếu sáng hay cung cấp năng lượng điện từ tới đối
tượng. Có loại viễn thám sử dụng năng lượng mặt trời (viễn thám chủ động) và
loại tự cung cấp năng lượng đến đối tượng (viễn thám bị động). Thông tin của
đối tượng mà viễn thám thu nhận được dựa vào năng lượng từ đối tượng đến thiết
bị nhận vậy nếu không có nguồn năng lượng chiếu sáng hay truyền tới đối tượng
thì không có năng lượng từ đối tượng đến thiết bị nhận.
- Những tia phát xạ và khí quyển: Năng lượng đi từ nguồn phát năng
lượng tới đối tượng qua vùng khí quyển nên sẽ tương tác với vùng khí quyển nơi
năng lượng đi qua. Sự tương tác này lặp lại khi năng lượng truyền đến đối tượng
rồi theo chiều ngược lại từ đối tượng đến bộ cảm.
- Sự tượng tác với đối tượng: Khi năng lượng truyền đến đối tượng có thể
truyền qua đối tượng, bị đối tượng hấp thụ hoặc phản xạ trở lại vào khí quyển.
- Thu nhận năng lượng bằng bộ cảm: Sau khi năng lượng được phát ra hay
bị phản xạ từ đối tượng phải có một bộ cảm từ xa để tập hợp lại và thu nhận sóng

điện từ. Bộ cảm nhận được năng lượng điện từ truyền về mang thông tin về đối
tượng đó.
- Sự truyền tải, thu nhận và xử lý: Khi năng lượng được thu nhận bởi bộ
cảm cần phải được truyền tải, thường dưới dạng điện từ, đến trạm tiếp nhận - xử
lý nơi dữ liệu sẽ được sử lý sang dạng ảnh (dữ liệu thô).
- Giải đoán và phân tích ảnh: Ảnh thô sau khi có sẽ được xử lý để có thể
sử dụng được. Để lấy được thông tin về đối tượng người ta phải nhận biết được
mỗi hình ảnh trên ảnh tương ứng với đối tượng nào. Để có thể nhận biết được
hình ảnh người ta gọi là giải đoán ảnh. Có 2 phương pháp giải đoán ảnh là giải
đoán bằng mắt và giải đoán bằng công nghệ số.
- Ứng dụng: Là thành phần cuối cùng của quá trình, được thực hiện khi
ứng dụng thông tin mà ta tách được từ ảnh để hiểu rõ hơn về đối tượng mà chúng
ta quan tâm, kiểm nghiệm những thông tin đã có, để khám phá những thông tin
mới,... để nhằm giải quyết những vấn đề cụ thể.
Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 4


Bảng 1.1: Ưu, nhược điểm của hai phương pháp giải đoán ảnh vệ tinh
Giải đoán ảnh bằng mắt

Giải đoán ảnh bằng xử lý số

- Sử dụng kinh nghiệm của - Thời gian xử lý ngắn.
người điều vẽ.
- Kết quả xử lý được chuyển hóa.
- Có sự hiểu biết về ảnh phối - Chiết xuất được các đặc tính vật lý.
hợp tốt hơn.
- Năng suất cao, có thể đo được các

Ưu
điểm

- Có thể phân tích được các chỉ số đặc trưng tự nhiên.
thông tin phân bố không gian.
- Rất khó ứng dụng kinh nghiệm của
- Đòi hỏi người có hiểu biết, người điều vẽ.
kinh nghiệm để điều vẽ.
- Chiết xuất ít thông tin về bối cảnh.
- Tốn thời gian.

Nhược
điểm

- Kết quả thu được không đồng - Kết quả phân tích thông tin kém.
nhất.

Công nghệ Viễn thám kết hợp với Hệ thống thông tin địa lý được áp dụng
rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như:
- Quản lý tài nguyên và môi trường:
+ Quản lý tài nguyên đất: Lập bản đồ và theo dõi biến động sử dụng đất,
lập bản đồ thổ nhưỡng, nghiên cứu xói mòn, thoái hóa đất, …
+ Quản lý và giám sát tài nguyên nước: Lập bản đồ phân bố mạng lưới
thủy văn, theo dõi biến động lòng sông, giám sát chất lượng nước, …
+ Giám sát tài nguyên và môi trường biển: Lập bản đồ các hệ sinh thái
nhạy cảm như rừng ngập mặn, đất ngập nước, rạn san hô; theo dõi biến động
đường bờ biển, theo dõi tràn dầu, …
- Lâm nghiệp: Đánh giá trữ lượng, sinh khối, theo dõi diễn biến diện tích
rừng, phân loại, kiểm kê rừng, ...

- Quản lý tai biến: Theo dõi, dự báo cháy rừng, tai biến ngập lụt, tai biến
địa chất, …
- Quản lý đô thị: Theo dõi biến động đô thị, quy hoạch xây dựng đô thị,
quản lý cơ sở hạ tầng đô thị, nghiên cứu hiện tượng đảo nhiệt đô thị, …
- Y tế và chăm sóc sức khỏe cộng đồng: Theo dõi diến biến khí hậu (nhiệt độ,
lượng mưa, bức xạ, ...), sự thay đổi chất lượng môi trường (không khí, nước, đất).
Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 5


- Nông nghiệp: Phân loại và theo dõi biến động sử dụng đất nông nghiệp,
theo dõi mùa trong năm (sinh trưởng, năng suất, lịch gieo trồng), …
- Nghiên cứu địa chất: Thành lập bản đồ địa chất, bản đồ phân bố khoáng
sản, bản đồ phân bố nước ngầm, …
1.1.2. Hệ thống vệ tinh và ảnh viễn thám
Vệ tinh viễn thám bao gồm các loại vệ tinh viễn thám, vệ tinh địa tĩnh, vệ
tinh khí tượng, vệ tinh tài nguyên các tàu vũ trụ có người điều khiển và các trạm
vũ trụ. Trên thế giới, hiện nay có các hệ thống viễn thám như LANDSAT, SPOT,
QuickBird, VNREDSAT - 1, RADASAT,... Các vệ tinh viễn thám được trang bị
máy chụp ảnh quét, sau khi hình được chụp sẽ được truyền trực tiếp xuống trạm
thu tại mặt đất khi bay qua trạm thu trung tâm (Phạm Vọng Thành, 2013).
1.1.2.1. Vệ tinh LANDSAT và ảnh LANDSAT
Landsat là vệ tinh thí nghiệm của Mỹ do cơ quan hàng không vũ trụ NASA
(National Aeronautics and Space Administration) quản lý. Là hệ thống vệ tinh quỹ
đạo cận cực (góc mặt phẳng quỹ đạo so với mặt phẳng xích đạo là 98,20), lúc đầu có
tên là ERST (Earth Remote Sensing Satellite), sau 2 năm kể từ lúc phóng ERST - 1
thì đổi thành Landsat, sau đó là Landsat - TM và Landsat – ETM
(landsat.gsfc.nasa.gov).
Vệ tinh Landsat đầu tiên được phóng vào quỹ đạo ngày 23/07/1972 và

ngừng hoạt động vào ngày 06/01/1978 có tên là Landsat 1. Đến nay đã có 8 thế
hệ vệ tinh Landsat.
Bảng 1.2: Các hệ thống vệ tinh Landsat
Vệ tinh
Landsat 1
Landsat 2
Landsat 3
Landsat 4

Ngày phóng
23/07/1972
22/01/1975
05/03/1978
16/07/1982

Ngày ngừng hoạt động
06/01/1978
25/02/1982
31/03/1983
15/06/2001

Bộ cảm
MSS - TM
MSS - TM
MSS - TM
MSS - TM

Landsat 5
Landsat 6

01/03/1984
05/03/1993

08/1995
Bị hỏng ngay khi phóng

MSS - TM
TM/ ETM

Landsat 7
Landsat 8

15/04/1999
11/02/2013

Đang hoạt động
Đang hoạt động

ETM +
OLI - TIRS

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 6


Bảng 1.3: Các loại bộ cảm của vệ tinh Landsat
Vệ tinh
Landsat 1, 2, 3
Landsat 4,5

Landsat 7
Landsat 8

Độ cao bay chụp (km)

Chu kỳ lặp (ngày)

919

18

705

18

TM/ETM

705

16

ETM+

705

16

705

16

Bộ cảm
MSS

OLI
TIRS

- Bộ cảm MSS (Multi Spectral Scanner): Bộ cảm này được đặt trên các vệ
tinh Landsat 1, 2, 3 ở độ cao 919 km và Landsat 4, 5 ở độ cao 705 km, chu kỳ lặp là
18 ngày. Độ phân giải của Landsat MSS là 79 x 79 m gồm 4 kênh 1, 2, 3, 4, trong
đó kênh 1, 2 nằm trong vùng nhìn thấy, kênh 3, 4 nằm trong vùng cận hồng ngoại.
- Bộ cảm TM/ETM (Thematic Mapper/ Enhanced Thematic Mapper): Từ
năm 1982 vệ tinh Landsat 4 được phóng và mang thêm bộ cảm chuyên dùng để
thành lập bản đồ chuyên đề là bộ cảm TM. Tháng 4/1999 vệ tinh Landsat 7
phóng vào quỹ đạo với bộ cảm TM cải tiến là ETM. Landsat TM/ETM có độ
phân giải không gian là 30 x 30 m cho 6 kênh 1, 2, 3, 4, 5, 7 và kênh 6 hồng
ngoại nhiệt có độ phân giải không gian là 120 x 120 m, độ cao bay là 705 km, độ
phủ là 185 x 170 km, chu kỳ lặp là 16 ngày. Đây là bộ cảm quan trọng nhất trong
việc nghiên cứu tài nguyên và môi trường.
- ETM + (Enhanced Thematic Mapper +): Landsat ETM + có độ phân giải
không gian là 15 x 15 m đối với kênh 705 x 30 m với các kênh 1, 2, 3, 4, 5, 7 và 60 x
60 m với kênh 6, độ cao bay chụp là 900 km, chu kỳ lặp lại là 16 ngày.
- Bộ cảm OLI (Operational Land Imager - Bộ cảm thu nhận ảnh mặt đất)
và bộ cảm TIRS (Thermal Infrared Sensor - Bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt):
Gồm 11 kênh, độ phân giải từ 15 m - 100 m, chu kỳ lặp lại 16 ngày.
Mặc dù có 8 thế hệ vệ tinh Landsat đã bay vào quỹ đạo nhưng hiện tại chỉ
còn 2 vệ tinh đang hoạt động đó là Landsat 7 và LDCM (Landsat Data
Continuity Mission) hay còn gọi là Landsat 8.

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 7


Bảng 1.4: Các thông số kỹ thuật của các loại bộ cảm

Kênh 4

Bước sóng
(µm)
0,5 - 0,6

Kênh 5

Lục

Độ phân
giải (m)
80

0,6 - 0,7

Đỏ

80

Kênh 6

0,7 - 0,8

Cận hồng ngoại

80

Kênh 7

0,8 - 1,1

Cận hồng ngoại

80

Kênh 1

0,45 - 0,52

Chàm

30

Kênh 2

0,52 - 0,61

Lục đỏ

30

Kênh 3

0,63 - 0,69

Đỏ

30

Kênh 4

0,76 - 0,90

Cận hồng ngoại

30

Kênh 5

1,55 - 1,75

Hồng ngoại trung

30

Kênh 6

10,4 - 12,5

Hồng ngoại nhiệt

120

Kênh 7

2,08 - 2,35

Hồng ngoại trung

30

Kênh 1

0,45 - 0,52

Chàm

30

Kênh 2

0,52 - 0,6

Lục đỏ

30

Kênh 3

0,63 - 0.69

Đỏ

30

ETM

Kênh 4

0,76 - 0,9

Cận hồng ngoại

30

(Landsat 7)

Kênh 5

1,55 - 1,75

Hồng ngoại trung

30

Kênh 6

10,4 - 12,5

Hồng ngoại nhiệt

120

Kênh 7

2,08 - 2,35

Hồng ngoại trung

30

Kênh 8

0,52 - 0,9

Lục đến cận hồng ngoại

15

Kênh 1

0,433 - 0,453

Kênh 2

0,450 - 0,515

Chàm

30

Kênh 3

0,525 - 0,600

Lục

30

Kênh 4

0,630 - 0,680

Đỏ

30

OLI - TIRS

Kênh 5

0,845 - 0,885

Cận hồng ngoại

30

(Landsat 8)

Kênh 6

1,560 - 1,660

Hồng ngoại bước sóng ngắn 1

30

Kênh 7

2,100 - 2,300

Hồng ngoại bước sóng ngắn 2

30

Kênh 8

0,500 - 0,680

Toàn sắc

15

Kênh 9

1,360 - 1,390

Phát hiện mây ti (Cirrus)

30

Kênh 10

10,3 - 11,3

Hồng ngoại nhiệt 1

100

Kênh 11

11,5 - 12,5

Hồng ngoại nhiệt 2

100

Loại bộ cảm
MSS
(Landsat 1 - 3)

TM
(Landsat 4 - 5)

Kênh phổ

Phổ điện từ

Xác định đường bờ
(Coastal aerosol)

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

30

Page 8


So với Landsat 7, Landsat 8 có cùng độ rộng dải chụp, cùng độ phân giải
ảnh và chu kỳ lặp lại (16 ngày). Landsat 8 mang theo 2 bộ cảm: Bộ cảm thu nhận
ảnh mặt đất OLI (Operatiol Land Imager) và bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt
(TIRS - Thermal Infrared Sensor). Các bộ cảm này được thiết kế để cải thiện
hiệu suất và độ tin cậy cao hơn so vơi bộ cảm Landsat 7 và trước đó. Bộ cảm
OLI cung cấp 2 kênh phổ mới là kênh 1 dùng để quan sát biến động chất lượng
nước vùng ven bờ và kênh 9 dùng để phát hiện các mật độ dày mỏng của đám
mây ti (có ý nghĩa với ngành khí tượng học). Bộ cảm TIRS thu nhận dữ liệu ở hai
kênh hồng ngoại nhiệt sóng dài ở 2 dài (kênh 10 và 11) dung đo tốc độ bốc hơi
nước, nhiệt độ bề mặt. Bộ came OLI và TIRS đã được thiết kế cải tiến để giảm
thiểu tối đa nhiễu khí quyển (SNR), cho phép lượng tử hóa dữ liệu là 12 bit nên
chất lượng hình ảnh tăng lên so với phiên bản trước. Phổ hồng ngoại nhiệt, phục
vụ theo dõi tiêu thụ nước, đặc biệt ở những vùng khô cằn thuộc miền tây nước
Mỹ. Điều đặc biệt là tần số quét của Landsat 8 sẽ tăng lên, thu nhận được khoảng
200 cảnh/ngày, tăng 250 cảnh/ngày so với Landsat 7.
Ảnh Landsat được ứng dụng trong nghiên cứu của nhiều lĩnh vực từ
nghiên cứu hiện trạng đến giám sát biến động và được sử dụng phổ biến nhất, với
giá thành thấp.
1.1.2.2. Vệ tinh SPOT và ảnh SPOT
SPOT là tên trương trình viễn thám do các nước Pháp, Thủy Điển, Bỉ hợp
tác. SPOT - 1 được phóng lên tháng 2/1986; SPOT - 2 được phóng lên ngày
22/1/1990; SPOT - 3 được phóng lên tháng 4/1993; SPOT - 4 được phóng lên
vào ngày 24/03/1998; SPOT - 5 được phóng lên ngày 04/5/2002 vẫn đang hoạt
động; SPOT - 6 được phóng lên ngày 09/9/2012 vẫn đang hoạt động; Vệ tinh
SPOT 7 được phóng lên ngày 30/06/2014 vẫn đang hoạt động. Vệ tinh SPOT 1 5 bay ở độ cao 832km, nghiêng so với mặt phẳng quỹ đạo 9807’, bay qua xích

đạo lúc 10h30p sáng với chu kỳ lặp lại là 23 ngày. SPOT 6, 7 bay ở độ cao 694
km, thời gian 98,79’, độ nghiêng quỹ đạo 98,20. Ảnh SPOT có nhiều ứng dụng
không chỉ trong tài nguyên môi trường mà còn sử dụng cho công tác nghiên cứu
xây dựng, hiệu chỉnh bản đồ và quy hoạch sử dụng đất.
Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 9


Bảng 1.5: Các thông số kỹ thuật của bộ cảm vệ tinh SPOT
Bộ cảm
SPOT 1
SPOT 2
SPOT 3

SPOT 4

Độ phân

Bước sóng

giải (m)

(µm)

Kênh toàn sắc

10

0,50 - 0,73

Kênh 1: Xanh lục

20

0,50 - 0,59

Kênh 2: Đỏ

20

0,61 - 0,68

Kênh 3: Cận hồng ngoại

20

0,78 - 0,89

Ảnh đa phổ

10

0,61 - 0,68

Kênh 1: Xanh lục

20

0,50 - 0,59

Kênh 2: Đỏ

20

0,61 - 0,68

Kênh 3: Cận hồng ngoại

20

0,78 - 0,89

Kênh 4: Giữa hồng ngoại

20

1,58 - 1,75

2,5 hoặc 5

0,48 - 0,71

Kênh 1: Xanh lục

10

0,50 - 0,59

Kênh 2: Đỏ

10

0,61 - 0,68

Kênh 3: Cận hồng ngoại

10

0,78 - 0,89

Kênh 4: Giữa hồng ngoại

20

1,58 - 1,75

Kênh toàn sắc

15

0,45 - 0,745

Kênh 1: Chàm

6

0,45 - 0,525

Kênh 2: Lục

6

0,53 - 0,59

Kênh 3: Đỏ

6

0,625- 0,695

Kênh 4: Cận hồng ngoại

6

0,76 - 0,89

Phổ điện từ

Kênh toàn sắc

SPOT 5

SPOT 6
SPOT 7

1.1.2.3. Vệ tinh QuickBird và ảnh QuickBird
Ảnh của vệ tinh QuickBird là ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian cao
nhất hiện nay cho ra các kênh toàn sắc có độ phân giải là 0,61 m, trường phủ mặt
đất của ảnh là 16,5 km x 16,5 km và có độ phân giải của các kênh đa phổ là 2,44

m. QuickBird cho ảnh độ phân giải 0,7 m ghép kênh toàn sắc tổ hợp với kênh
hồng ngoại. Với độ phân giải cao thì ảnh của vệ tinh QuickBird được sử dụng
trong nhiều lĩnh vực cần độ chính xác lớn như xác định chính xác các đối tượng,

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 10


thành lập bản đồ giao thông, ...
Hiện nay ảnh QuickBird được sử dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực như
dân sự, an ninh, quản lý môi trường. Vệ tinh QuickBird được phóng lên ngày
18/10/2001, có độ cao bay 450 m, trọng lượng vệ tinh là 950 kg.
1.1.2.4. Vệ tinh VNREDSAT – 1 và ảnh VNREDSAT – 1
VNREDSat - 1 (Vietnam Natural Resources, Environmentand Diaster monitoring Satellite - 1 là vệ tinh quang học quan sát Trái Đất đầu tiên của Việt
Nam, do Công ty EADS Astrium (Pháp) thiết kế, chế tạo.
Vệ tinh viễn thám VNREDSat - 1 được dự kiến phóng vào lúc 09 giờ 06
phút ngày 3/5/2013 (theo giờ Hà Nội) từ bãi phóng kourou Guyana thuộc Pháp.
Tuy nhiên, việc phóng bị hoãn do thời tiết xấu. Sau đó vệ tinh được phóng thành
công vào vũ trụ ngày 7/5/2013 bằng tên lửa đẩy VEGA.
Hệ thống VNREDSat - 1 là hệ thống viễn thám bao gồm vệ tinh quan sát
trái đất VNREDSat - 1, trung tâm điều khiển vệ tinh, trạm lưu trữ dữ liệu dự
phòng, trạm thu phát tín hiệu vệ tinh băng tần S và trạm thu ảnh vệ tinh.
VNREDSat - 1 được phóng lên nhằm mục đích chính là chụp ảnh bề mặt
Trái đất, cung cấp một số lượng lớn ảnh quang học có phân giải cao một cách chủ
động và kịp thời cho việc giám sát tài nguyên thiên nhiên, môi trường, thiên tai,
biến đổi khí hậu phục vụ phát triển kinh tế xã hội và đảm bảo an ninh quốc phòng.
Thông số kỹ thuật của vệ tinh VNREDSat - 1:
- Vệ tinh có kích thước 600 mm x 570 mm x 500 mm, có trọng lượng gần
120 kg. Tuổi thọ của vệ tinh theo thiết kế là 5 năm;

- Vệ tinh có quỹ đạo đồng bộ mặt trời;
- Độ cao quỹ đạo trên xích đạo: 680 km;
- Góc nghiêng mặt phẳng quỹ đạo: 98,130;
- Độ tròn quỹ đạo: 0,001193;
- Chu kỳ quỹ đạo: 98,5 phút;
- Bộ cảm đặt trên vệ tinh VNREDSat - 1 là cảm biến bổ sung, được gọi là
NAOMI (New AstroSat Optical Modular Instrument);
- Thời gian chụp lặp lại (vệ tinh nghiêng ±35o): 3 ngày;
Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 11


- Thời gian chụp lặp lại (vệ tinh nghiêng ±15o): 7 ngày;
- Chụp ảnh ở kênh toàn sắc và 4 kênh đa phổ;
- Vệ tinh VNREDSat - 1 có độ phân giải mặt đất 2,5 m đối với kênh toàn
sắc (Panchromatic) và 10 m đối ảnh đa phổ.
Bảng 1.6: Đặc điểm ảnh vệ tinh VNREDSat - 1
Kênh

Bước sóng (µm)

Độ phân giải (m)

Kênh toàn sắc

0,45 - 0,75

2,5

Kênh 1: Chàm

0,45 - 0,52

10

Kênh 2: Xanh lục

0,53 - 0,60

10

Kênh 3: Đỏ

0,62 - 0,69

10

Kênh 4: Cận hồng ngoại

0,76 - 0,89

10

Tiếp nối sự phát triển và thành công của VNREDSat - 1, Việt Nam dự tính
phóng VNREDSat - 1B vào năm 2017 do Bỉ chế tạo.
1.1.3. Các phương pháp giải đoán ảnh vệ tinh
1.1.3.1. Phương pháp phân loại thống kê
Là phương pháp dựa vào các đặc trưng phổ của từng pixel trên ảnh. Các
đặc trưng về thống kê giá trị phổ cụ thể như sau (Phạm Vọng Thành, 2013):

- Số lượng kênh phổ
- Giá trị độ xám trung bình
- Giá trị độ xám cực đại, cực tiểu
- Phương sai
- Độ lệch chuẩn
Phương pháp phân loại thống kê gồm phân loại có kiểm định và phân loại
không kiểm định.
Phương pháp phân loại không kiểm định
Phương pháp phân loại không kiểm định là phương pháp phân loại thuần
túy theo tính chất phổ mà không biết rõ tên hay tính chất của lớp phổ đó, việc đặt
tên chỉ là tương đối. Phân loại không kiểm định, toàn bộ ảnh sẽ tự động được
phân loại ra thành các lớp riêng theo dấu hiệu đồng nhất về phổ, phân loại không

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 12


kiểm định thường được sử dụng để làm tiền đề cho phương pháp phân loại có
kiểm định.
Phân loại không kiểm định gồm một số thuật toán được sử dụng như:
+ Thuật toán K-mean: Ban đầu người ta chọn ra K điểm trong không gian
phổ để nhận làm tâm của các lớp rồi tiến hành phân loại các điểm ảnh theo nguyên
tắc khoảng cách tối thiểu, sau đó xác định vị trí trung bình của tất cả các điểm ảnh
thuộc mỗi lớp để nhận làm tâm của các lớp giữa hai lần lặp trùng nhau thì kết thúc.
Do tâm của các lớp tự điều chỉnh trong quá trình lặp nên phương pháp cho kết quả
đáng tin cậy, không phụ thuộc vào việc lựa chọn các tâm ban đầu và trình tự xét
các điểm ảnh nhưng đòi hỏi người phân loại phải tự xác định trước số lượng các
lớp phổ trên ảnh, việc này tương đối khó nhưng cũng có thể khắc phục được bằng
kiến thức chuyên gia khi tổ hợp các kênh phổ lại với nhau.

+ Thuật toán ISO-DATA (Interactive self Organizing Data Analysis): Đây
là một cách phân loại cải biên của phân loại K-Mean, nhằm khắc phục những
nhược điểm của phương pháp K-Mean bằng cách sau mỗi lần lặp tiến hành kiểm
tra để gộp nhóm, loại bỏ hay tách lớp khi cần, nhờ đó tự điều chỉnh được số lớp
trong kết quả phân loại.
Phương pháp phân loại không kiểm định giúp chúng ta phát hiện các lớp
phổ trên ảnh từ đó phục vụ cho việc phân loại có kiểm định hoặc trợ giúp phân loại
đối tượng ở những nơi khó tiếp cận như khu vực xảy ra thiên tai, những vùng xa
xôi chưa có điều kiện khảo sát.
Phương pháp phân loại có kiểm định
Khác với phương pháp phân loại không kiểm định, phương pháp phân loại
có kiểm định là phương pháp phân loại do người phân loại chọn ra các nhóm đối
tượng làm mẫu phân loại (các vùng mẫu). Trên cơ sở các vùng mẫu này, các pixel
trong toàn ảnh sẽ được sắp xếp theo những nguyên tắc nhất định để đưa về nhóm
đối tượng đã được đặt tên phân loại (các lớp chuyên đề). Sự phân loại này dựa trên
các hàm phân tách, tùy từng trường hợp mà các hàm phân tách này khác nhau.
Một số thuật toán phân loại có kiểm định thường sử dụng là:

Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 13


+ Phương pháp phân loại xác suất cực đại (Maximum Likehood): Phương
pháp này hoạt động theo nguyên tắc sau khi xác định được hàm phân bố mật độ
xác suất của mỗi lớp, đối với mỗi điểm ảnh tính xác suất mà nó có thể thuộc vào
từng lớp và phân loại về lớp có xác suất cao nhất.
+ Phương pháp khoảng cách tối thiểu: Phương pháp này thường được gọi là
phương pháp người láng giềng gần nhất (Nearest neighborhood). Đây là phương
pháp tương đối đơn giản dựa vào thuần tuý việc so sánh khoảng cách từ điểm ảnh

cần phân loại đến tâm các lớp trong không gian phổ rồi gán điểm đó về lớp có tâm
gần nó nhất.
+ Phương pháp phân loại Mahalanobis (phương pháp phân loại sử dụng
khoảng cách Mahalanobis): Về thực chất đây là một biến thể của phương pháp xác
suất cực đại. Đây là trường hợp riêng của phương pháp xác suất cực đại khi các
lớp có chung ma trận hiệp biến. Trong thực tế, do ma trận hiệp biến của các lớp
không thể hoàn toàn như nhau, tùy từng chương trình mà ma trận hiệp biến có thể
lấy ma trận trung bình của tất cả các lớp hoặc ma trận hiệp biến của toàn ảnh. Khác
với phương pháp tối thiểu, phương pháp này không giả thiết là ma trận hiệp biến
của các lớp là ma trận đường chéo cũng như yêu cầu phương sai của mỗi lớp phải
như nhau trên tất cả các kênh nên tỏ ra hiện thực hơn. Tuy nhiên, vẫn sử dụng ma
trận hiệp biến trong hàm phân tách của mình nên phương pháp này đòi hỏi khắt
khe hơn về tính chân thực của ma trận này. Do đó đây có thể coi là phương pháp
trung gian giữa hai phương pháp xác suất tối đa và khoảng cách tối thiểu, và nên
được áp dụng khi giữa các kênh ảnh sử dụng sự khác biệt về độ phân giải bức xạ
nhưng không đủ điều kiện để áp dụng hiệu quả phương pháp xác suất cực đại.
+ Phương pháp phân loại hình hộp (parallelpiped): Đây là phương pháp phân
loại đơn giản nhất. Nó dựa trên các số liệu mẫu để xác định khoảng cách phân bố
của mỗi lớp trên tùng kênh. Từ đó xác định miền phân bố của chúng trong không
gian phổ dưới dạng hình hộp. Đối với phương pháp phân loại này mặc dù thuật toán
đơn giản, tốc độ xử lý nhanh, những điểm ảnh được phân loại đều có độ tin cậy cao.
Nhược điểm của phương pháp này là số điểm ảnh không được phân loại lớn. Nếu
giữa các kênh ảnh có tương quan thì thì khả năng giao cắt giữa miền phân bố của
Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 14


các lớp sẽ càng lớn. Để khắc phục điều này ảnh trước khi phân loại được biến đổi về
dạng các thành phần chính, để loại bỏ tương quan giữa các kênh ảnh.

1.1.3.2. Phương pháp phân loại định hướng đối tượng
Phương pháp phân loại thông kê thường dẫn đến sự lẫn phổ, làm mất thông
tin và rất manh mún khi nghiên cứu ở khu vực ven đô. Mặc dù độ phân giải không
gian ngày càng tăng cho phép chúng ta nhận biết các đối tượng trên ảnh được rõ
ràng hơn. Nhưng một điều không mong muốn xảy ra là khi thực hiện các phép
phân tích biến động lấy các pixel làm cơ sở thì thấy có sự bất đồng về giá trị phổ
của các pixel. Điều này gây khó khăn lớn cho việc phân loại bằng các phương
pháp thống kê dựa trên phổ của các pixel. Để khắc phục được nhược điểm đó,
phương pháp phân loại theo đối tượng đã sử dụng các thông tin hữu ích khác có
thể là chìa khóa cho khâu giải đoán như: cấu trúc, các hình dạng chuẩn…và đặc
biệt làm thông tin về ngữ cảnh của đối tượng đó do chính các đối tượng ảnh tạo
nên. Sự phản ánh các đối tượng ảnh được xác định bằng tính chất vật lý, hóa học
của đối tượng và các đặc trưng của thế giới thực được chia làm ba loại:
- Các đặc trưng thực: Là các đặc trưng về mặt vật lý của đối tượng. Đây là
yếu tố xác định về hình ảnh của đối tượng trên thực tế như màu sắc, cấu trúc, hình
dạng và được thu nhận bởi bộ cảm biến của các thiết bị thu.
- Các đặc trưng quan hệ: Đây là những đặc trưng mô tả mối quan hệ địa lý
giữa các đối tượng với nhau hoặc có toàn cảnh xung quanh.
- Các đặc trưng về ngữ cảnh: Là đặc trưng mô tả mối quan hệ về ngữ nghĩa
giữa các đối tượng. Ví dụ một khu trồng cây xanh xen với các vùng dân cư thì
thông thường sẽ nhận định đây là công viên khi xét mối quan hệ của nó với vùng
dân cư xung quanh.
Phân loại định hướng đối tượng gắn liền với một sự mô tả có hệ thống và có
trật tự về các lớp đối tượng. Quá trình phân loại là đăng ký một số đối tượng vào
một lớp đối tượng nhất định dựa vào mô tả mang tính chất định nghĩa của lớp đối
tượng đó. Do vậy, sự mô tả của một lớp là mô tả về những nét đặc thù hoặc những
đặc trưng chúng có hoặc không được phân loại. Các lớp đối tượng này có liên hệ với
nhau do đó bản thân mỗi đối tượng thuộc về một lớp nào đó hoặc không trong
Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 15


trường hợp không được phân loại. Các lớp đối tượng này có liên hệ với nhau do đó
bản thân mỗi đối tượng không chỉ được biết trong một cách riêng biệt mà còn trong
một ngữ cảnh chung trong đó xác định mối liên hệ của nó với các đối tượng trên và
dưới nó. Như vậy, các đối tượng ảnh thu được sau khâu phân đoạn ở dạng thô sơ
đơn giản nhất là cơ sở cho các bước phân loại và quá trình phân cấp tiếp theo.
Để thực hiện quá trình này cần đạt được các mục tiêu sau:
- Thủ tục phân đoạn phải tạo ra những phần ảnh rõ ràng và riêng biệt
- Với mỗi vấn đề nảy sinh trong quá trình phân tích ảnh liên quan đến kết
cấu ở một tỷ lệ không gian nhất định, kích thước trung bình của đối tượng ảnh phải
thích hợp với tỷ lệ mong muốn.
- Phần lớn các đặc trưng của đối tượng ảnh như tone ảnh, cấu trúc, hình
dạng, và các mối quan hệ với các vùng kế cận ít nhiều liên quan tới tỷ lệ. Chỉ có cấu
trúc của các tỷ lệ như nhau mới có thể so sánh hay có những đặc trưng như nhau.
- Thủ tục phân đoạn cần phổ biến và có khả năng áp dụng cho nhiều loại dữ
liệu khác nhau như ảnh hàng không, ảnh viễn thám, các dữ liệu chuyên đề khác nhau.
- Quá trình phân đoạn phải đạt được một tốc độ nhất định đáp ứng cho số
lượng thông tin ngày càng nhiều và phức tạp hơn mà các dữ liệu vào chứa đựng.
1.1.3.3. Phương pháp phân loại định hướng tương đối
Việc phân loại chỉ được coi là hoàn chỉnh khi sự đánh giá về độ chính xác
đạt yêu cầu. Nguyên tắc đánh giá là so sánh giữa tài liệu thực tế và kết quả phân
loại. Phương pháp phổ biến trong đánh giá là thành lập ma trận. Ma trận này dựa
trên cơ sở so sánh giá trị sai số của từng lớp được phân loại với giá trị của lớp đó
được kiểm tra ngoài thực địa hoặc số liệu thống kê. Ma trận được thành lập với số
dòng và cột bằng nhau và bằng số lớp phân loại.
Sau đó sử dụng các chỉ tiêu để đánh giá sai số của phép phân loại. Các chỉ
tiêu này có thể được lấy ra từ ma trận trên. Giá trị đúng nằm trên đường chéo của ma
trận. Tất cả các giá trị khác nằm ngoài đường chéo này thể hiện độ sai số phân loại.

Trong nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định với thuật
toán sử dụng đó là phân loại theo nguyên tắc Maximum likehood (nguyên tắc phân
loại xác suất cực đại).
Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Nông nghiệp

Page 16