PHÂN LOẠI THÔNG TIN TRÊN tư LIỆU ẢNH VIỄN THÁM TRONG ENVI ỨNG DỤNG GIÁM sát HIỆN TRẠNG sử DỤNG đất ĐAI xã QUỲNH THỌ năm 2013

ĐỀ TÀI:PHÂN LOẠI THÔNG TIN TRÊN TƯ LIỆU ẢNH VIỄN
THÁM TRONG ENVI ỨNG DỤNG GIÁM SÁT HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG
ĐẤT ĐAI XÃ QUỲNH THỌ NĂM 2013
MỞ ĐẦU
1. Lí do chọn đề tài
Trong những năm gần đây, việc ứng dụng viễn thám và hệ thông tin địa lý
trong quản lý tài nguyên, giám sát môi trường là một hướng mới. Dữ liệu viễn
thám với tính chất đa thời gian, phủ trùm diện tích rộng, đã cho phép con người
có thể cập nhật thông tin, tiến hành nghiên cứu một cách nhanh chóng, hiệu quả,
tiết kiệm được thời gian và cơng sức. Trong nghiên cứu hiện trạng sử dụng đất,
phương pháp viễn thám ngày càng tỏ ra ưu thế bởi khả năng cập nhật thơng tin và
phân tích biến động một cách nhanh chóng. Ảnh viễn thám có ưu điểm là có thể
giải quyết được các công việc mà thông thường quan sát trên mặt đất rất khó
khăn, hơn nữa phân tích ảnh để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất nhanh
hơn và rẻ hơn rất nhiều so với quan sát ngồi thực địa.
Cơng Nghệ viễn thám là một phần của công nghệ vũ trụ, tuy mới phát triển
nhưng đã nhanh chóng được áp dụng trong nhiều lĩnh vực và được phổ biến rộng
rãi ở các nước phát triển. Công nghệ viễn thám đã trở thành phương tiện chủ đạo
cho công tác giám sát tài nguyên và Môi Trường ở cấp độ từng nước, từng khu
vực và trong phạm vi tồn cầu. Khả năng ứng dụng Cơng Nghệ viễn thám ngày
càng được nâng cao, đây là lý do dẫn đến tính phổ cập của cơng nghệ này. Viễn
thám là khoa học thu nhận, xử lý và suy giải các hình ảnh thu nhận từ trên không
của Trái Đất để nhận biết được các thông tin về đối tượng trên bề mặt Trái Đất
mà khơng cần tiếp xúc nó.Như vậy, viễn thám là phương pháp thu nhận thông tin
khách quan về bề mặt Trái Đất và các hiện tượng trong khí quyển nhờ các máy
thu được đặt trên các thiết bị bay chụp như máy bay, vệ tinh nhân tạo, tàu vũ trụ
hoặc đặt trên các trạm quỹ đạo.
Công Nghệ viễn thám, một trong những thành tựu khoa học vũ trụ đã đạt
đến trình độ cao và đã trở thành kĩ thuật phổ biến được ứng dụng rộng rãi trong
1

nhiều lĩnh vực Kinh Tế Xã Hội ở nhiều nước trên thế giới.Nhu cầu ứng
dụng Công Nghệ viễn thám trong lĩnh vực điều tra nghiên cứu, khai thác, sử
dụng, quản lý tài nguyên và Môi Trường ngày càng gia tăng nhanh chóng khơng
những trong phạm vị Quốc gia, mà cả phạm vi Quốc tế. Những kết quả thu được
từ Công Nghệ viễn thám giúp các nhà khoa học và các nhà hoạch định chính sách
đưa ra các phương án lựa chọn có tính chiến lược về quản lý sử dụng tài ngun
thiên nhiên vàMơi Trường. Vì vậy viễn thám được sử dụng như là một Cơng
Nghệ đi đầu rất có ưu thế hiện nay.Phát triển khoa học cơng nghệ nói chung và
khoa học cơng nghệ viễn thám nói riêng phục vụ quản lý tài ngun thiên nhiên
và Mơi Trường đóng vai trò quan trọng cho sự nghiệp phát triển đất nước ta hiện
nay.
Nhận thấy tầm quan trọng của Công Nghệ viễn thám cũng như tiềm năng
của việc áp dụng ảnh viễn thám vào trong xây dựng bản đồ nói chung bản đồ hiện
trạng nói riêng và cũng là để nâng cao kĩ năng và trình độ chun mơn, đồng thời
được sự cho phép của Ban lãnh đạo Khoa TNĐ&MTNN và sự ủng hộ nhiệt tình
của cơ giáo Trần Thị Tuyến, tơi tiến hành nghiên cứu đề tài:
"PHÂN LOẠI THƠNG TIN TRÊN TƯ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM
TRONG ENVI ỨNG DỤNG GIÁM SÁT HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT
ĐAI XÃ QUỲNH THỌ NĂM 2013". Đề tài hoàn thành sẽ chỉ rõ hiện trạng sử
dụng đất đai của xã Quỳnh Thọ năm 2013, và hướng phát triển khơng gian trong
những năm tới. Từ đó sẽ cung cấp nguồn tư liệu bổ ích cho việc giám sát và quản
lí tài nguyên đất, đồng thời giúp các nhà quản lí có thể đưa ra định hướng phát
triển trong thời gian tới.
2. Mục đích nghiên cứu
Mục tiêu chính của đề tài là kỹ thuật phân loại ảnh viễn thám ứng dụng
trong giám sát hiện trạng sử dụng đất ở Quỳnh Thọ. Để đạt được mục tiêu trên,
đề tài cần thực hiện những nhiệm vụ chính sau:
+ Thu thập tài liệu thống kê, bản đồ, và tư liệu ảnh vệ tinh vùng nghiên
cứu.

2


+ Nhập ảnh, xây dựng ảnh tổ hợp màu, nâng cao chất lượng ảnh nắn chỉnh
hình học.
+ Phân loại ảnh.
+ Ảnh phân loại và chọn mẫu kiểm chứng
+So sánh, đối chiếu và đánh giá độ chính xác kết quả phân loại
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu:
Nghiên cứu thực trạng sử dụng đất tại xã Quỳnh Thọ năm 2005 thông qua
việc xử lý ảnh viễn thám từ vệ tinh.
.- Phạm vi nghiên cứu:
Với mục tiêu và nhiệm vụ đã đặt ra, giới hạn nghiên cứu trong phạm vi
những vấn đề sau:
+ Kỹ thuật phân loại ảnh viễn thám .
+ Đánh giá thực trạng sử dụng đất khu vực nghiên cứu trên cơ sở áp dụng
công nghệ viễn thám.
4. Các phương pháp nghiên cứu
Để thực hiện các nhiệm vụ của đề tài đặt ra thì phương pháp được sử dụng
là phương pháp viễn thám và có thực địa kiểm tra. Phương pháp viễn thám được
sử dụng để phân loại ảnh vệ tinh Spot. Phương pháp phân loại ảnh viễn thám
được áp dụng trong cả các bước phân tích tổng hợp và trình bày kết quả nghiên
cứu.
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Về mặt khoa học
Đề tài góp phần hồn thiện cơ sở khoa học và công nghệ trong nghiên cứu
sử dụng hợp lí đất và định hướng cho các nhà quản lý xây dựng phương án sử
dụng đất phù hợp với quy luật tự nhiên, phát triển phù hợp với tiến trình đơ thị

hóa của Tỉnh Nghệ An.
Về mặt thực tiễn
Đề tài khẳng định khả năng nâng cao độ chính xác nghiên cứu thực trạng
sử dụng đất bằng công nghệ viễn thám. Cung cấp thông tin sử dụng đất phục vụ
3


quy hoạch. Xây dựng cơ sở dữ liệu nhằm định hướng sử dụng hợp lí đất đai và đề
xuất điều chỉnh quy hoạch sử dụng đất xã Quỳnh Thọ.
6. Cấu trúc Đề tài
gồm có 4 chương:
+ Chương 1: Cơ sở lí luận chung.
Chương này khái quát về cơ sở khoa học của việc quy hoạch sử dụng đất
và công nghệ trong nghiên cứu thực trạng sử dụng đất.
+ Chương 2: Kỹ thuật phân loại và Phương pháp xử lý ảnh viễn thám.
Chương này đề cập đến các kỹ thuật, phương pháp xử lý ảnh viễn thám và
xử lý tư liệu viễn thám chết tách các thông tin về hiện trạng sử dụng đất đai.
Trong đó có cả phương pháp giải đoán ảnh bằng mắt thường và phương pháp giải
đoán ảnh số. Ứng dụng cơng nghệ viễn thám vào quy trình thành lập bảng đồ sử
dụng đất.
+ Chương 3: Giới thiệu chung về khu vực nghiên cứu.
Chương này giới thiệu về xã Quỳnh Thọ và đánh giá thực trạng sử dụng
đất của xã .
+ Chương 4: Giới thiệu các kỹ thuật phân loại trên ảnh viễn thám và
quy trình thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất .
Dùng phần mềm ENVI phân loại ảnh để xác định diện tích các đối tượng
cần phân loại từ đó thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất của xã Quỳnh Thọ.

4

CHƯƠNG 1:CƠ SỞ LÍ LUẬN CHUNG
1. Giới thiệu kỹ thuật viễn thám
1.1.Các khái niệm:
Viễn thám tiếng Anh là remote sensing, tiếng Pháp La teledetection có thể
xem như là một kỹ thuật và phương pháp thu nhận thông tin về các đối tượng từ
một khoảng cách nhất định mà khơng có những tiếp xúc trực tiếp với đối tượng.
Thuật ngữ viễn thám (Remote sensing) - điều tra từ xa, xuất hiện từ năm 1960 do
một nhà địa lý người Mỹ là E.Pruit đặt ra (Thomas, 1999). Các thông tin thu nhận
là kết quả của việc giải mã hoặc đo đạc những biến đổi mà đối tượng tác động tới
các môi trường chung quanh như trường điện từ, trường âm thanh hoặc trường
hấp dẫn. Ngày nay kỹ thuật viễn thám đã được phát triển và ứng dụng rất nhanh
và rất hiệu quả trong nhiều lĩnh vực. Như vậy viễn thám thông qua kỹ thuật hiện
đại không tiếp cận với đối tượng mà xác định nó qua thơng tin ảnh chụp từ
khoảng cách vài chục mét tới vài nghìn km. Kỹ thuật viễn thám là một kỹ thuật
đa ngành, nó liên kết nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật khác nhau trong các
công đoạn khác nhau như:
- Thu nhận thông tin;
- Tiền xử lý thơng tin;
- Phân tích và giải đốn thơng tin;
- Đưa ra các sản phẩm dưới dạng bản đồ chun đề và tổng hợp.
Vì vậy có thể định nghĩa Viễn thám là sự thu nhận và phân tích thơng tin
về đối tượng mà khơng có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng nghiên cứu. Bằng
các công cụ kỹ thuật, viễn thám có thể thu nhận các thơng tin, dự kiện của các vật
thể, các hiện tượng tự nhiên hoặc một vùng lãnh thổ nào đó ở một khoảng cách
nhất định.
1.2. Công nghệ viễn thám trong nghiên cứu thực trạng sử dụng đất
1.2.1. Vài nét cơ bản về công nghệ viễn thám
Do các tính chất của vật thể (nhà, đất, cây, nước…) có thể được xác định
thơng qua năng lượng bức xạ hay phản xạ từ vật thể nên viễn thám là một công

5


nghệ nhằm xác định và nhận biết đối tượng hoặc các điều kiện môi trường thông
qua những đặc trưng riêng về sự phản xạ và bức xạ.
1.2.2. Đặc trưng phổ phản xạ của các đối tượng tự nhiên phục vụ cho
việc thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất
Như trên đã nói, mỗi đối tượng tự nhiên có một đặc trưng phản xạ phổ
nhất định và đây chính là cơ sở để hình thành nên các thơng tin viễn thám gồm:
- Đặc trưng phản xạ phổ của thực vật
- Đặc trưng phản xạ phổ của nước
- Đặc trưng phản xạ phổ của đất
1.3. Mối quan hệ của phương pháp viễn thám với nghiên cứu thực
trạng sử dụng đất
Phương pháp viễn thám được ứng dụng rất có hiệu quả cho việc nghiên
cứu sử dụng đất và lớp phủ mặt đất vì những lý do sau:
+ Các ảnh của một vùng rộng lớn sẽ thu nhận một cách rất nhanh.
+ Các ảnh có độ phân giải thích hợp với việc phân loại các đối tượng trong
việc quan sát đo vẽ.
+ Ảnh viễn thám có thể giải quyết các cơng việc mà thơng thường quan sát
trên mặt đất rất khó khăn.
+ Phân tích ảnh để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất nhanh hơn và
rẻ hơn rất nhiều so với quan sát thực địa.
+ Ảnh viễn thám cung cấp các thơng tin bị bỏ sót trong quan sát thực địa.
Trong quá trình ứng dụng phương pháp viễn thám vào việc thành lập bản
đồ hiện trạng sử dụng đất, người nghiên cứu bắt buộc phải thực hiện các công
việc sau:
1.3.1. Xác định hệ thống phân loại
1.3.2. Xác định các dấu hiệu giải đoán

Khi giải đoán cần quan tâm đến các nguyên tắc sau:
+ Xác định điều kiện sinh thái nơi tồn tại của các loại hình sử dụng đất để
đưa ra những giả thuyết thích hợp về tên gọi của chúng.

6


+ Xác định các chìa khóa giải đốn (tone ảnh, cấu trúc ảnh, vị trí, hình
dạng, màu sắc,…) từ đó mở rộng ra các vùng khác.
+ Tổ hợp suy luận và định loại, đưa ra giả thuyết và kết luận.
+ Phải kết hợp nhuần nhuyễn kiến thức thực tế và kiến thức về sinh thái,
cảnh quan để tổng hợp các dấu hiệu, từ đó mới có thể đi đến các kết luận chính
xác.
1.3.3. Tổng hợp kết quả giải đốn
Đây là bước quan trọng nhất nhằm khẳng định sự nghiên cứu, phân tích và
đưa đến kết quả chính thức.
1.4. Giới thiệu phần mềm envi
Giao diện của ENVI 4.5

bao gồm:
1) File
File menu có chức năng cơ bản sau:
- Mở ảnh, biên tập file header;
- Xuất, nhập ảnh các định dạng khác nhau.
2) Basic Tool Menu
Menu này có các chức năng cơ bản như sau:
- Thực hiện một số thay đổi về hình học của ảnh như độ phân giải, xoay
ảnh, cách ghi nhận dữ liệu…;
- Thực hiện các phép tính thống kê trên ảnh;
- Thực hiện cắt ghép ảnh;

- Thực hiện các phép toán kiểm định cơ bản của phổ.
3) Classification - Menu phân loại ảnh
Menu này cho phép thực hiện các thuật toán phân loại ảnh cơ bản như:
- Phân loại ảnh có giám định;
- Phân loại ảnh phi giám định;
- Phân loại ảnh thông qua thiết lập cây (dicision tree);
7


4) Trasform - Menu tính chuyển
Menu này cho phép:
- Tăng cường độ phân giải của ảnh (image shrapening);
- Thực hiện một số thuật toán với phổ;
5) Filter - Menu lọc
Menu này cho phép thực hiên:
- Lọc theo cấu trúc của ảnh;
- Một số các phép lọc đối với ảnh RADAR để làm giảm nhiễu của ảnh;
6) Spectral menu - Menu phổ
Menu này cung cấp một số các công cụ đặc biệt cho phép phân tích ảnh đa
phơ và siêu phổ; Menu cho phép:
- Xây dựng và hiển thị các thư viện phổ;
- Thực hiện các phép toán về phổ;
- Xác định các enmember;
- Xem ảnh trong trường đa chiều;
Phân tích ảnh.
7) Map menu - Menu bản đồ
Menu này cho phép thực hiện:
- Đưa ảnh về hệ hệ quy chiếu xác định;
- Nắn ảnh
- Ghép ảnh;

- Menu này cũng có thể cho phép chuyển hệ quy chiếu của ảnh, bản đồ
cũng như xây dựng các hệ quy chiếu mới;
8) Menu véc tơ (vector menu)
Menu này cho phép:
- Tạo và quản lý các tệp tin véc tơ;
- Chuyển tệp tin ảnh thành véc tơ;
- Chuyển các tệp tin véc tơ thành định dạng DXF.
9) Topographic menu - Menu địa hình
Menu này cho phép
8


- Mở, phân tích và đưa ra các kết quả phân tích từ các tệp tin mơ hình số
địa hình;
- Từ tệp tin mơ hình số địa hình đưa ra các kết quả phân tích như hướng
của địa hình, độ dốc, độ cong của địa hình…
- Sử dụng các thuộc tính của địa hình để đưa ra các kết quả phân tích như
kênh, đường phân thủy, tụ thủy đỉnh….
10) Menu RADAR
Menu này cung cấp các công cụ tiêu chuẩn cũng như nâng cao cho phép
phân tích ảnh RADAR.
Menu này cho phép thực hiện:
- Xử lý các ảnh RADAR phổ biến như ERS-1, JERS-1, RADARSAT, SIRC, X-SAR, ASAR...;
- Nó cũng cung cấp các công cụ cho phép điều chỉnh sự hiển thị, phân tích
ảnh và xử lý hình học ảnh…
11) Windown menu - Menu cửa sổ (menu trợ giúp)
Menu cửa sổ cho phép tạo thêm các cửa sổ hiển thị cũng như truy cập vào
một số các thao tác trong cửa sổ như thông tin hiển thị trong của sổ, vị trí của trỏ
chuột…
Menu trợ giúp cho phép hiển thị các thông tin trợ giúp sử dụng các công

cụ cũng như thể hiện một số thông tin về phần mềm.
Phần mềm ENVI - Environment for Visualizing Images là một phần mềm
xử lý ảnh viễn thám mạnh, với các đặc điểm chính như sau:
- Hiển thị, phân tích ảnh với nhiều kiểu dữ liệu và kích cỡ ảnh khác nhau.
Mơi trường giao diện thân thiện. Cho phép làm việc với từng kênh phổ riêng lẻ
hoặc toàn bộ ảnh. Khi một file ảnh được mở, mỗi kênh phổ của ảnh đó có thể
được thao tác với tất cả các chức năng hiện có của hệ thống. Với nhiều file ảnh
được mở, ta có thể dễ dàng lựa chọn các kênh từ các file ảnh để xử lý cùng nhau.
- ENVI có các cơng cụ chiết tách phổ, sử dụng thư viện phổ, và các chức
năng chuyên cho phân tích ảnh phân giải phổ cao (high spectral resolution
images). Phần mềm ENVI được viết trên ngôn ngữ IDL – Interactive Data
9


Language. Đây là ngơn ngữ lập trình cấu trúc, cung cấp khả năng tích hợp giữa
xử lý ảnh và khả năng hiển thị với giao diện đồ hoạ dễ sử dụng.
- ENVI cung cấp cho người sử dụng công cụ liên kết các ảnh giúp ta có
thể so sánh trực tiếp các ảnh bằng cách quan sát ảnh này chồng phủ lên ảnh kia.
Có 2 phương pháp liên kết là liên kết ảnh hiển thị - Link Displays, và liên kết trên
cơ sở tọa độ Geographic Link. Để Link Displays ta làm như sau: chọn
Tools\Link\Link Displays hoặc trỏ phải vào khung cửa sổ hiển thị bất kỳ của ảnh
định liên kết rồi chọn Link Displays. Khi đó, hộp thoại Link Displays sẽ hiện ra
cho phép người dùng lựa chọn các ảnh cần liên kết bằng cách kích chuột vào nút
mũi tên và chọn Yes bên cạnh các số cửa sổ hiển thị ảnh tương ứng. Cuối cùng
kích chuột vào phím OK để thực hiện việc liên kết.

10


CHƯƠNG 2: KỸ THUẬT PHÂN LOẠI VÀ PƯƠNG PHÁP XỬ LÝ

ẢNH VIỄN THÁM
2.1. Đặc điểm của ảnh viễn thám thu được từ vệ tinh
Hình ảnh thu nhận từ vệ tinh thường có nhiều ngun nhân gây ra biến
dạng hình học ảnh. Có hai hai loại biến dạng:
biến dạng trong và biến dạng ngoài.
2.2. Các kỹ thuật xữ lý ảnh viễn thám
2.2.1. Kỹ thuật nắn chỉnh ảnh viễn thám
2.2.1.1. Nắn chỉnh hình học.
Có hai phương thức nắn chỉnh ảnh :
+ Phương thức nắn chỉnh hệ thống Phương thức này dựa trên cơ sở toạ độ
của một ảnh đã nắn có cùng độ phân giải, xây dựng một mơ hình phản ánh bản
chất và mức độ của các sai số hình học, sau đó dùng mơ hình này để tính tốn các
cơng thức toán học dùng để khử sai số.
+ Nắn ảnh theo bản đồ ( Phương thức nắn ảnh dùng điểm khống chế GCP):
Để nắn chỉnh biến dạng không hệ thống, cần có hệ thống điểm kiểm tra
dưới mặt đất đối chiếu xác định chính xác được toạ độ các điểm trên ảnh, đối
chiếu với bản đồ và sử dụng các phép nắn chỉnh. Kết quả nắn chỉnh sẽ đưa ảnh về
đúng kích thước và vị trí địa lý.
2.2.1.2. Kỹ thuật tăng cường ảnh
2.2.1.3. Các kỹ thuật lọc ảnh
2.3. Phân loại:
Là q trình tách, gộp thơng tin dựa trên các tính chất phổ, không gian và
thời gian cho bởi ảnh của đối tượng cần nghiên cứu
- Mục tiêu phân loại:
Hình thành những kỹ năng ứng dụng ảnh viễn thám trong xây dựng ảnh
bản đồ.

11

Tìm hiểu, so sánh những thuận lợi cũng như những khó khăn giữa xây
dựng bản đồ bằng phương pháp sử dụng ảnh viễn thám với phương pháp thông
thường.Công việc quan trọng nhất trong quá trình này là phân loại ảnh vệ tinh.
- Mục đích của phân loại ảnh số:
Tách các thông tin cần thiết phục vụ việc theo dõi các đối tượng hay lập
bản đồ chuyên đề.Giải đoán ảnh là một trong những phương pháp chiết xuất thông
tin từ ảnh vệ tinh. Chiết xuất thông tin từ ảnh vệ tinh có thể được tiến hành theo hai
cách: phân loại ảnh số và giải đoán mắt thường.

2.3.1. Phương pháp giải đoán bằng mắt thường
2.3.2. Phương pháp xử lý ảnh số phân loại dựa trên pixel và dựa trên
đối tượng
+ Nhập số liệu
+ Khôi phục và hiệu chỉnh ảnh
+ Biến đổi ảnh Phân loại ảnh
+ Xuất kết quả
Có thể hiểu đơn giản là phân loại ảnh số dựa trên giá trị khác nhau của các
pixel (khơng quan tâm tới ngữ cảnh) cịn giải đoán mắt thường dựa vào biểu hiện
của các pixel theo một ngữ cảnh nào đó (khơng quan tâm tới giá trị pixel).
aaaaMỗi phương pháp đều có ưu điểm và nhược điểm riêng cũng như phạm vi áp
dụng khác nhau tùy thuộc vào hoàn cảnh cụ thể. Lựa chọn phương pháp thích hợp là
rất quan trọng vì nó đảm bảo độ chính xác của kết quả.
Phương pháp giải đốn ảnh tiên tiến hiện nay là ứng dụng công nghệ phân
loại dựa trên đối tượng (object based) để phân loại và chỉnh sửa bằng giải đoán ảnh
số. Phương pháp phân loại ảnh số theo đối tượng phân loại dựa trên cả giá trị của
các pixel và ngữ cảnh của nó với các pixel xung quanh. Đây là một phương pháp
mới nhưng đã chứng tỏ được tính ưu việt của nó. Sử dụng phương pháp này có
những ưu điểm chính sau đây so với các phương pháp truyền thống (phương pháp
phân loại ảnh số dựa trên pixel và phương pháp giải đoán mắt thường đơn thuần):
- Tận dụng được hết thông tin trên tất cả các kênh ảnh (hạn chế của phương

pháp giải đoán mắt thường)

12


- Rất ít phụ thuộc vào trình độ của người giải đốn, do thuật tốn phân loại
được máy tính thực hiện (hạn chế của phương pháp giải đoán mắt thường)
- Các thuật toán phân loại được kiểm tra và tùy biến nhiều lần. Các chỉ tiêu
phân loại là định lượng, khơng phụ thuộc vào cảm tính của người giải đốn (hạn chế
của phương pháp giải đốn mắt thường).
- Khơng gặp vấn đề khi ghép nối kết quả của nhiều người giải đoán khác
nhau (hạn chế của phương pháp giải đoán mắt thường).
- Các ảnh khác nhau được phân loại dựa trên cơ sở kế thừa kết quả của nhau,
do đó không gặp vấn đề khi ghép nối kết quả (hạn chế của phương pháp phân loại
pixel).
- Các ảnh được phân loại khơng chỉ dựa vào giá trị pixel mà cịn dựa vào cấu
trúc, tương quan của nó với các pixel lân cận, và đặc biệt là tuân theo ngữ cảnh (hạn
chế của phương pháp phân loại pixel).
- Không bị phân chia thành các mảnh vụn khi phân loại ảnh vệ tinh độ phân
giải cao và siêu cao (hạn chế của phương pháp phân loại pixel).
- Dễ dàng kết hợp với các phương pháp chiết xuất thông tin phi phân loại
khác như tính tốn chỉ số thực vật; tính tốn sinh khối v.v….(hạn chế của phương
pháp giải đoán mắt thường).
- Dễ dàng vector hóa (hạn chế của phương pháp phân loại pixel).

Có hai phương pháp phân loại ảnh đa phổ:
2.3.2.1. Phương pháp phân loại có kiểm định
Phân loại có kiểm định là phép phân loại ảnh dựa trên các pixel mẫu đã
được chọn sẵn bởi người phân tích. Bằng cách chọn mẫu, người phân tích đã chỉ
ra giúp máy tính xác định những pixel có cùng một số đặc trưng về phổ phản xạ.

Trong phân loại có kiểm định, người ta sử dụng thuật toán phân loại sau đây:
+ Phân loại theo khoảng cách ngắn nhất.
+ Phân loại theo nguyên tắc người láng giềng gần nhất.
+ Phân loại hình hộp phổ.
+ Phân loại theo nguyên tắc xác suất giống nhau lớn.
Phương pháp phân loại có giám định.
Các bước thực hiện bao gồm:
13


+ Định nghĩa các lớp.
+ Chọn vùng mẫu.
+ Tính chỉ số thống kê.
+ Phân tích, kiểm tra ghép nhóm các đối tượng.
2.3.2.2. Phương pháp phân loại không kiểm định
Phương pháp phân loại này là việc phân loại thuần túy theo tính chất phổ
mà khơng biết rõ tên hay tính chất của lớp phổ đó và việc đặt tên chỉ là tương đối.
Khác với phân loại có kiểm định, phân loại không kiểm định không tạo các vùng
mẫu mà chỉ việc phân lớp phổ và quá trình phân lớp phổ đồng thời là quá trình
phân loại. Số lượng và tên các lớp được xác định tương đối khi so sánh với tài
liệu mặt đất. . Phương pháp phân loại không giám định
Trình tự của cơng tác phân loại khơng giám định như sau.
+ Phân lớp các pixel trên ảnh thành các nhóm phổ đồng nhất.
+ Lọc dữ liệu sau khi phân lớp.
+ Ghép nhóm.
+ Phân tích, xác định các nhóm chun đề.
+ Tính diện tích.
+ Lọc ảnh.
2.4. Xuất kết quả ra
Cơng dụng của bất kỳ phương pháp phân loại ảnh nào cuối cùng sẽ phụ

thuộc vào sản phẩm các kết quả ra mà chuyển tải một cách hữu hiệu thông tin
được giải đoán cho người sử dụng. Ba dạng tổng quát thường ñược sử dụng gồm:
+ Các sản phẩm đồ họa.
+ Các dữ liệu đưa ra bằng bảng.
+ Các file thông tin bằng số.
2.5. Đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại
Dựa vào kết quả điều tra, nghiên cứu thực tế từ đó đánh giá độ chính xác
của kết quả phân loại.

14


CHƯƠNG 3:GIỚI THIỆU CHUNG VỀ KHU VỰC NGHIÊN CỨU
3.1.Vị trí địa lý xã Quỳnh Thọ
Quỳnh Thọ nằm phía Đơng Bắc của Huyện Quỳnh Lưu, cách trung tâm
huyện 9km. Là một xã đồng bằng ven biển thuộc vùng bãi dọc của Huyện Quỳnh
Lưu, tỉnh Nghệ An. Có Tọa độ: 19°5′59″N 105°39′20″E .
Tồn xã có 6 thơn, 1.338 hộ với 5688 nhân khẩu, quy mơ trung bình 4
người/hộ, mật độ dân số trung bình 1.173 người/km2. Số hộ Cơng Giáo là 31 hộ
với 155 nhân khẩu chiếm tỷ lệ 2.8%.
Phía Bắc giáp xã Quỳnh Hưng và Quỳnh Ngọc; Phía Nam giáp xã Diễn
Hùng và Biển Đơng; Phía Đơng giáp xã Sơn Hải và Biển Đơng; Phía Tây giáp xã
Diễn Hồng huyện Diễn Châu và Quỳnh Diện.
Với tổng diện tích 484.58ha, trong đó đất sản xuất nông nghiệp 235.75 ha,
đất sản xuất muối 55.25 ha, đất nuôi trồng thuỷ hải sản 19.40 ha, đất rừng phòng
hộ 22.30 ha đất ở 24,72 ha, đất chuyên dùng 54.13 ha, đất chưa sử dụng 146.92
ha (trong đó đất bằng 119.72 ha, đất đồi núi 0.20 ha, đất núi đá khơng có rừng 27
ha).Quỳnh Thọ là nơi thông thương quan trong nối liền với xã Diễn Hùng của
huyện Diễn Châu, giao thông thuận lợi với các trục đường chính được nhựa hố,
đường vành đai ven biển rất thuận lợi trong việc thơng thương hàng hố, bn

bán của nhân dân trong và ngoài xã.
3.2. Bản đồ ranh giới xã Quỳnh Thọ

15


3.3. Thực trạng phát triển kinh tế- xã hội
Kết quả về kinh tế tăng trương liên tục nhiều năm, cơ cấu kinh tế chuyển
dịch theo hướng giảm dần tỷ trọng khu vực nông nghiệp, tăng khu vực công
nghiệp và thương mại dịch vụ, thu nhập bình quân đầu người cũng tăng cao.Tốc
độ tăng trưởng kinh tế bình quân 12 %/ năm, thu nhập bình quân đầu người
12.000.000đ/ người/năm, tỷ lệ hộ nghèo hiện còn gần 13%. Lực lượng lao động
trên địa bàn xã 2.950 người, trong đó: lao động nơng nghiệp chiếm khoảng
30.61%, Phi nông nghiệp 69.39%, lao động đã qua đào tạo 2.254 người.
3.4. Đánh giá sử dụng đất của Quỳnh Thọ năm 2013
Hạn chế lớp nhất trong quản lý nhà nước về đất đai trong giai đoạn này là
chưa triển khai hết nhiệm vụ quản lý nhà nước về đất đai, công tác đo đạc, lập
bản đồ địa chính, bản đồ hiện trạng sử dụng đất chỉ hồn chỉnh với đất thổ cư,
cịn đất nơng nghiệp thì chưa được thực hiện. Nhiệm vụ quy hoạch sử dụng đất
đai chưa được triển khai rộng. Tình hình trên dẫn đến thực tế là khơng thể kiểm
sốt được tình hình biến động sử dụng đất đai kịp thời, chính xác, chặt chẽ đặc
biệt là với đất phi nông nghiệp. Hiện nay đất đai của xã đã được sử dụng ở mức
cao và hiệu quả sử dụng đất cũng tương đối cao. Tuy nhiên, từu điều kiện thực tế
và yêu cầu phát triển kinh tế xã hội của xã cùng với thực trạng biến động đất đất
thời gian qua, có thể kết luận khơng thể duy trì tình trạng sử dụng đất đai như
hiện nay. Do đó cần phải bố trí lại việc sử dụng đất đai đảm bảo sản xuất nông
nghiệp, tạo tiền đề cho phát triển kinh tế xã hội. Do đó địi hỏi xã Quỳnh Thọ
phải nắm lại được chính xác hiện trạng sử dụng đất đai để xây dựng quy hoạch sử
dụng đất đai hợp lý hơn.

16


CHƯƠNG 4: GIỚI THIỆU CÁC KỸ THUẬT PHÂN LOẠI TRÊN
ẢNH VIỄN THÁM VÀ QUY TRÌNH THÀNH LẬP BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG
SỬ DỤNG ĐẤT
4.1.Tư liệu ảnh sử dụng trong đề tài
- Ảnh được sử dụng trong đề tài là ảnh landsat Nghệ An 2013
- Nguồn: ảnh vệ tinh Landsat Nghệ An 2013 được khai thác từ trên mạng
Internet qua địa chỉ />- Kênh phổ LANDSAT TM, ETM+ như sau:
Phổ màu
Lam - Blue
Lục - Green
Đỏ - Red
Cận hồng ngoại - Near
IR
Hồng ngoại sóng ngắn SWIR
Hồng ngoại nhiệt Thermal IR
Hồng ngoại sóng ngắn SWIR
Đen trắng Panchromatic

Kênh
1
2
3

Bước sóng (m)
0.45 - 0.52
0.52 - 0.60
0.63 - 0.69

Độ phân giải (m)
30
30
30

4

0.76 - 0.90

30

5

1.55 - 1.75

30

6

10.40 - 12.50

120 (TM) 60 (ETM+)

7

2.08 - 2.35

30

8

0.5 - 0.9

15

- Phương pháp tổ hợp màu:
+Tổ hợp màu tự nhiên 3-2-1:
Phương pháp tổ hợp này khá gần gũi với cảm nhận của mắt người.
Bởi vì mắt người cảm nhận màu sắc trong tự nhiên trong dải phổ sóngđiện
từ có bước sóng từ 0.4 đến 0.7 µm. Trong khi đó ảnh vệ tinh Landsat có 3
kênh phổ 1, 2 và 3 thu nhận bức xạ phổ của dải sóng nhìn thấy từ 0.4 đến
0.7 µm. Do vậy với tổ hợp màu trên 3 kênh phổ 3-2-1 sẽ cho ra màu sắc tự
nhiên như chúng ta ngồi trên máy bay nhìn xuống bề mặt trái đất. Ở dạng
tổ hợp này rất dễ dàng nhận biết ở mức khái qt hệ thống thuỷ văn có qui
mơ lớn, các tuyến giao thông quốc lộ, tỉnh lộ, các điểm dân cư đơ thị. Tuy
nhiên khi giải đốn chi tiết các đối tượng như ao hồ, kênh mương nhỏ, các
17


trục đường giao thông nhánh, các yếu tố thực phủ thì rất khó phân biệt và
dễ nhầm lẫn. Phương pháp tổ hợp này chủ yếu được sử dụng in ấn hoặcđể
thiết kế làm nền hình ảnh khi xây dựng CSDL bản đồ chun đề, và khơng
nên dùng để giải đốn ảnh.

+Tổ hợp màu hồng ngoại 4-3-2:
Phục vụ giải đoán rất tốt cho các yếu tố phủ bề mặt, giao thông và
thuỷ văn. Bằng mắt thường có thể giải đốn tối đa các yếu tố mặt nước
như ao hồ, kênh mương, sông 2 nét với gam màu xanh nước biển và màu
xanh đen; các bãi bồi ven sơng, cửa biển có màu xanh nhạt; vùng làm muối

có màu trắng. Màu trắng dạng tuyến là đường giao thơng, màu trắng có
dạng vùng thường là các khu dân cư tập trung, khu đô thị, thành phố, nhà
máy công nghiệp hay là các khu đất nông nghiệp chưa canh tác. Màu đỏ
sẫm đặc trưng cho các cây lâu năm, rừng già; màu đỏ gạch non, màu đỏ
tím (màu hồng hoa sen) là các vùng trồng lúa; màu đỏ nâu là vùng trồng
màu. Đất trống có độ ẩm thường có màu xanh nhạt. Đặc trưng dễ nhận biết
của tổ hợp màu hồng ngoại là ảnh có gam màu đỏ vì lớp phủ thực vật phản
xạ mạnh với kênh cận hồng ngoại. Phương pháp tổ hợp màu này có
nhược điểm là gây ra sự cảm nhận sai về màu sắc so với cách nhận biết
18


màu sắc tự nhiên của con người. Theo cách tổ hợp màu này, với kỹ thuật
viên giải đoán mặc dù ban đầu có cảm giác “hơi khó chịu”, nhưng lại rất
hữu hiệu để có được nhiều thơng tin từ ảnh vệ tinh hơn so với phương pháp
tổ hợp màu tự nhiên.

+Tổ hợp theo kênh 5-4-3 (hoặc 7-4-2): phương pháp này cho kết quả
màu sắc đẹp, rõ nét làm nổi bật được 2 nhóm lớp thuỷ hệ và thực vật; có
thể nhận biết chính xác yếu tố mặt nước bằng màu xanh nước biển (blue);
phân biệt rõ được ranh giới các vùng rừng già, rừng non mới trồng,
vùng đất trồng lúa, trồng màu bằng màu xanh lá câyđậm và nhạt; các
vùng đất trống hay khu đơ thị có màu hồng và màu tím. So với tổ hợp màu
hồng ngoại, phương pháp này có hiệu quả hơn trong việc giải đốn các đối
tượng thuộc nhóm lớp thuỷ hệ và thực vật bởi vì màu sắc khá tương đồng
với cảm nhận của mắt người.

19

+Tổ hợp theo kênh 4-5-3: phương pháp tổ hợp này tương tự như tổ hợp 54-3 vì cũng sử dụng 3 kênh 3, 4 và 5 nhưng khác nhau ở chỗ là có thay đổi trật tự
sắp xếp hốn vị gán màu RGB. Trên hình 4 cho thấy đặc trưng của dạng tổ hợp là
có gam màu cam phổ biến tương ứng với các yếu tố thực vật. Các yếu tố thuỷ hệ
có màu lam; các khu đơ thị, khu dân cư, các vùng đất trống và hệ thống mạng
lưới cácđường giao thơng có màu trắng sáng. So với phương pháp tổ hợp màu 54-3, việc giải đoán các đối tượng giao thông và thiết bị phụ thuộc được thực hiện
dễ dàng hơn vì màu sắc gần gũi với cảm nhận của mắt người.

20


+ Tổ hợp theo kênh 2-4-3: với dạng tổ hợp này, màu sắc gần giống với tổ
hợp 5-4-3 và khác nhau đối với hệ thống thuỷ văn có màu tím sẫm. Màu
của thực vật cũng sẫm hơn so với tổ hợp 5-4-3. Phương pháp tổ hợp này về bản
chất chỉ là sự sắp xếp lại thứ tự các kênh phổ của tổ hợp màu hồng ngoại 4-3-2.
Ứng dụng của tổ hợp nàyđể dễ nhận biết phân loại các yếu tố thực vật theo cảm
nhận màu xanh lục của mắt người.

+Tổ hợp theo kênh 7-5-3: được dùng để phân loại chính xác giữa vùng cây
che phủ làng, vùng cây trồng công nghiệp, vùng cây trồng lâu năm ven các bờ
kênh mương với các vùng đất nông nghiệp trồng lúa, hoa màu và các vùng đất
trống. Đặc biệt tổ hợp này rất nhạy cảm với các đám cháy rừng. Màu đỏ và vàng
nhạt thể hiện qui mô và cấp độ của sự cháy đang diễn ra, màu xanh đậm là các
vùng rừng không cháy. Thông thường chọn cách tổ hợp này để theo dõi diễn biến
thảm hoạ cháy rừng và thống kê đánh giá tác động thiệt hại do cháy rừng gây
nên.

21


Với sự phân tích các dạng tổ hợp màu cơ bản của ảnh vệ tinh Landsat và

có kiểm chứng thực nghiệm tại xã Quỳnh Thọ, có thể khẳng định chắc chắn rằng
phương pháp tổ hợp màu 4-5-3 và tổ hợp màu tự nhiên 3-2-1 là phù hợp và độ tin
cậy cao để phục vụ cho công tác hiện chỉnh bản đồ địa hình khu vực.
Từ ảnh Nghệ An 2013 đã được tổ hợp màu ta tiến hành quy trình phân loại:

Hình 1:ảnh landsat Nghệ An 2013sau khi tổ hợp màu
4 .2. Quy trình phân loại ảnh
22


4.2.1 Cắt ảnh
Cắt khu vực cần nghiên cứu của ảnh
Từ menu ENVI/ file/ open image file/ mở file ảnh NGHEAN_2013/ hiển
thị ảnh tổ hợp màu
-Từ file/ open vector file/ xa quynh tho.evf/ xuất hiện available vectors
list/ kích vào / nhấp OK/ xuất hiện hộp thoại #1vector parameters.

-Từ menu chính của ENVI / basictools / masking / build mask / OK
Xuất hiện #1 mask denfinition .
ảnh chuẩn bị được cắt sẽ được khoanh vùng:

-Chọn Options / im port EVFs.../OK / chọn đường lưu kết quả / OK
23


Từ menu chính ENVI / basictools / masking / apply mask /kích vào
landsat 2013 / spatial subset image by ROI/EVFExtent / kích vào OK / OK .

Trên hộp apply mask input file / select mask band
Xuất hiện select mask input band / chọn mask band / nhấp OK 2 lần /

chọn đường lưu kết quả /OK /chọn đường lưu kết quả / tổ hợp màu cho ảnh .
Kết quả: cắt ảnh thành cơng.

Hình 2: ảnh Quỳnh

Thọ sau khi

được cắt từ ảnh Nghệ An.
4.2.2 Phân loại ảnh
Cơng việc quan trọng

nhất

trong

q trình này là phân loại

ảnh vệ tinh.

Mục đích của phân loại ảnh

số là để tách

các thông tin cần thiết phục

vụ việc theo

dõi các đối tượng hay lập

bản

chuyên đề.
Có hai phương pháp phân loại ảnh đa phổ:
4.2.2.1. Phương pháp phân loại không kiểm định
24

đồ


- Phương pháp phân loại này là việc phân loại thuần túy theo tính chất phổ
mà khơng biết rõ tên hay tính chất của lớp phổ đó và việc đặt tên chỉ là tương đối.
Khác với phân loại có kiểm định, phân loại không kiểm định không tạo các vùng
mẫu mà chỉ việc phân lớp phổ và quá trình phân lớp phổ đồng thời là quá trình
phân loại. Số lượng 15 và tên các lớp được xác định tương đối khi so sánh với tài
liệu mặt đất.
Trình tự của cơng tác phân loại không giám định như sau:
+ Phân lớp các pixel trên ảnh thành các nhóm phổ đồng nhất
+ Lọc dữ liệu sau khi phân lớp.
+ Ghép nhóm
+ Phân tích, xác định các nhóm chun đề.
- Tiến hành phân loại không kiểm định Isodata và K-Means:
Khởi động phần phân loại không kiểm định của ENVI bằng cách chọn
Classification > Unsupervised > Method, ở đây Method hoặc là K-Means
hoặcIsodata.

Hình3 : Menu phân loại không kiểm định
Phương pháp phân loại kiểm định chủ yếu dùng vào mục đích dựa vào ảnh
phân loại này đi khảo sát lựa chọn khu vực lấy mẫu để phân loại có kiểm định…
1) Phương pháp phân loại Isodata
Phương pháp phân loại Isodata sẽ tính tốn cách thức phân lớp trong khơng

gian dữ liệu, sau đó nhóm đi nhóm lại các pixel bằng kỹ thuật khoảng cách tối
thiểu (minimum distance). Mỗi lần nhóm lại các lớp này sẽ tính tốn lại cách thức
25