X lí & phân tích d li u vi n thám v i ph n m m ENVI – Tài li u h ng d n th c hành
X LÝ VÀ PHÂN TÍCH D LI U
VI N THÁM V I PH N M M ENVI
Biên t p: TS Tr n Hùng
KS Ph m Quang L i
Hà N i, 2008
6/17, Ngõ 139 Nguy n Ng c V - C u Gi y
Hà n i – VI T NAM
Tel./Fax: +84.4.5564 710 Email: geoviet@gmail.com Web: http://www.geoviet.vn
X lí & phân tích d li u vi n thám v i ph n m m ENVI – Tài li u h ng d n th c hành
M C L C
III.Đ C NH VÀ PHÂN LO I NH V I ENVI 46
3.1 T ng quan v module này 46
3.2Đ c nh và xác đ nh các khoá gi i đoán nh s 46
3.3 Phân lo i không ki mđ nh – Isodata & K means 46
3.3.1 Ph ng pháp phân lo i Isodata: 47
3.3.2 Ph ng pháp phân lo i K Means 48
3.4 Phân lo i có ki mđ nh 49
3.4.1 Ch n m u t i vùng th nghi m (ROI) 50
3.4.2 Phân lo i và hi n th màu 52
3.4.2.1 Ph ng pháp phân lo i Parallelepiped 52
3.4.2.2 Ph ng pháp phân lo i Minimum Distance 52
3.4.2.3 Ph ng pháp phân lo i Mahalanobis Distance 53
3.4.2.4 Ph ng pháp phân lo i Maximum Likelihood 53
3.5 K thu t h u phân lo i 54
3.5.1 L c lo i nhi u k t qu phân lo i ( Majority/Minority Analysis) 54
3.5.2 G p l p – Combine Classes 56
3.5.3 Th ng kê k t qu – Class Statistics 56
3.5.4 Thay đ i tên và màu cho các l p phân lo i – Class Color Mapping 58
3.5.5 Chuy n k t qu phân lo i sang d ng vect –Classification to Vector Layer 58
3.5.6 Ch ng l p vect lên nh – Overlay Vector File 59
3.6 Ki m tra th cđ a và đánh giá ch t l ng phân lo i 59
3.6.1 Ma tr n sai s Confusion Matrix 60
IV TRÌNH BÀY B NĐ NH 62
4.1 L p chú gi i cho nh 62
S a ch a nh ng chú gi iđã có 63
T m ng t ch c năng l p chú gi i 63
4.2 Đ a vào l i t a đ 63
4.3 L u l i (save) và in nh 64
Bài t p 4 T o b nđ nh vùng Nghĩa Đô (Hà N i) 65
1 M và hi n th nh 65
2 T o l i t a đ 65
3 T o tiêu đ b n đ 65
4 T o th c t l 66
5 T o mũi tên ch h ng b c 67
6 L u b n đ nh 67
V S D NG ENVI TRONG CÁC D ÁN M U (MINI PROJECT) 69
5.1 Các b c ti n hành d án m u 69
5.1.1 Xác đ nh m c tiêu c a d án 69
Trang 25.1.2 Xây d ng c s d li u cho d án 69
5.1.3 S d ng các ch c năng c a Vi n thám đ th c hi n d án 69
5.1.4 Hi n th k t qu 69
5.2 Gi i thi u m t s nghiên c uđi n hình ng d ng VT v i ENVI trong qu n lý tài nguyên và môi tr ng 70
5.2.1 Theo dõi bi n đ ng đô th vùng Nghĩa Đô (Hà N i) 70
5.2.1.1 Kh o sát thông tin ngu n d li u nh 70
5.2.1.2 X lý nh 70
5.2.1.3 Phân lo i nh 76
5.2.1.4 H u phân lo i 79
5.2.1.5 L p b nđ bi n đ ng 80
5.2.1.6 Biên t p b nđ bi n đ ng 87
5.2.1.7 In b nđ nh 90
5.2.2 S d ng nh QUICKBIRD c p nh t b n đ giao thông khu Trung Hòa Nhân Chính, Hà N i 90
5.2.3 Tính toán các đi m cháy theo d li u MODIS 90
5.3 Th c hành bài t p nhóm: L a ch nđ tài, tri n khai và báo cáo & trao đ i k t qu 90
III C NH VÀ PHÂN LO I NH V I ENVI
3.1 T ng quan v module này
Module này s gi i thi u m t s k năng đ c nh b ng m t b ng cách quan sát
t ng quan gi a l p ph th c t (theo kinh nghi m) và s hi n th trên màn hình máy tính Nh ng y u t đ c nh gi i thi u trên l p h c lý thuy t c n đ c c ng
nghiado_ASTER123geo & nghiado_spot95toAster123geo Sauđó quy trình phân
lo i nhđa ph s đ c gi i thi u t ng b c bao g m c ph ng pháp phân lo i không ki mđ nh và có ki m đ nh và các k thu t h u phân lo i Bài th c hành này cũng nh m m c đích c ng c nh ng nguyên lý v k thu t phân lo i nh
đ c gi i thi u trên bài gi ng lý thuy t
3.2 c nh và xác đ nh các khoá gi i đoán nh s
• Đ c và hi n th màu RGB nh nghiado_spot95toAster123geo theo các b c đã
đ c gi i thi u trong module 1 và quan sát quan h gi a l p ph th c t và
hi n th trên nh
• Xem xét các tone màu c a nh trên các đ i t ng đã bi t;
• S d ng Cursor Location / Value đ xem xét giá tr pixel c a t ng v trí c th trên nh và chú ýđ n s liên quan gi a màu và giá tr pixel;
• S d ng Z Profile (Spectrum) đ nghiên c u đ ng cong ph t i t ng v trí c
th trên nh và chú ýđ n d ng c a đ ng cong ph
3.3 Phân lo i không ki m đ nh – Isodata & K-means
Kh i đ ng ph n phân lo i không ki m đ nh c a ENVI b ng cách ch n
Classification > Unsupervised > Method, đây Method ho c là K Means ho c Isodata
Hình 3.1: Menu phân lo i không ki m đ nh
Trang 33.3.1 Ph ng pháp phân lo i Isodata:
Ph ng pháp phân lo i Isodata s tính toán cách th c phân l p trong không gian
d li u, sauđó nhóm đi nhóm l i các pixel b ng k thu t kho ng cách t i thi u
(minimum distance) M i l n nhóm l i các l p này s tính toán l i cách th c phân
l p và phân lo i l i các pixel theo cách th c phân l p m i Quá trình này s ti p
t c l pđi l p l i đ n khi s các pixel trong m i l p nh h n ng ng thay đ i pixel
đã ch n ho c đ t t i đa s l n l p đi l p l i đó
Ch n File nh c n phân lo i nghiado_spot95toAster123geo.
B n s ph i l a ch n các tham s sauđ ti n hành phân lo i:
• Number of classes: ch n s l p t i thi u – min và t iđa – max đ phân lo i
• Maximum Iterations: S l n tính toán l p l i t iđa Vi c phân lo i s d ng
l i khiđ t t i s l n l p t i đa đ a ra
• Change Threshold: Ng ng thayđ i sau m i l n tính toán l p l i Vi c phân
lo i cũng s d ng l i khi sau m i l n tính l p l i, s ph n trăm bi n đ ng c a
các l p nh h n ng ng bi nđ ng đ c xác đ nh
• Minimum pixel in class: s pixel nh nh t có th có c a m t l p.
• Maximum class Stdv: ng ngđ l ch chu n t i đa c a m t l p N u đ l ch
chu n c a m t l p l n h n ng ng này thì l pđó s b chia ra làm hai
• Minimum class Distance: Kho ng cách t i thi u gi a các giá tr trung bình
c a các l p N u kho ng cách gi a các giá tr trung bình c a các l p nh h n
giá tr nh p vào thì các l pđó s đ c g p vào
• Maximum Merge Pairs: s các c p l p t iđa có th đ c g p
• Maximum Stdev From Mean: Kho ng cáchđ l ch chu n t i đa t giá tr
trung bình c a l p
• Maximum Distance Error: kho ng sai s t iđa cho phép xung quanh giá tr
trung bình c a l p
Hình 3.2: H p tho i phân lo i theo ph ng pháp ISODATA
T i Output Result to tích ch n ghi l u theo file d li u Nh p OK Nh nđ c k t
c nđ t trong d li u, tùy ý đ t s các nhóm và xác đ nh l i v trí c a chúng l p đi
l p l iđ n khi đ t đ c s phân chia t i u các l p ph
Ch n ph ng pháp K Means, t ng t nh ph ng pháp phân lo i IsoData s
d ng t t c các tr s m cđ nh
Hình 3.4: H p tho i phân lo i theo ph ng pháp K Means
Trang 4Sau khi các tham s đã đ c l a ch n phù h p, ta ch n đ ng d n đ l u k t qu
và nh n OKđ ti n hành phân lo i Nh n đ c k t qu :
Hình 3.5: nh phân lo i không ki m đ nh theo ph ng pháp K Means
Có th th v i các l p khác, các tr s Change Thresholds (ng ng thayđ i),
Standard Deviations (M c chênh l ch chu n), và Maximum Distance Error (sai s
kho ng cách t iđa) đ đánh giá tác đ ng c a chúng trong ph ng pháp phân lo i
này
3.4 Phân lo i có ki m đ nh
Phân lo i có ki mđ nh yêu c u ng i s d ng ph i ch n vùng m u làm c s
phân lo i Ti pđó dùng các ph ng pháp so sánh đ đánh giá li u m t pixel nh t
đ nh đã đ tiêu chu n đ gán cho m t l p ch a Ph n m m ENVI cung c p m t
lo t các ph ng pháp phân lo i khác nhau, bao g m Parallelepiped, Maximum
Likelihood, Minimum Distance, Mahalanobis Distance, Binary Encoding và
Spectral Angle Mapper Ki m tra k t qu x lý nh d iđây ho c s d ng các
thông s phân lo i m cđ nh đ i v i m i ph ng pháp phân lo i đ t o các l p và
so sánh k t qu
Đ th c hi n các phân lo i, dùng Classification > Supervised > Method, đây
Method là m t trong các ph ng pháp phân lo i có ki mđ nh c a ENVI
Hình 3.6: Menu phân lo i có ki m đ nh
3.4.1 Ch n m u t i vùng th nghi m (ROI)
Ch n m u cho các vùng th nghi m (ROI)đ bài t p cho máy tính th c hi n vi cphân lo i có ki mđ nh theo các b c v xác đ nh ROI nh đã trình bày trongmodule 1 L u ý là vi c ch n nh ng ROI polygons này c n ph iđ c tuân ththeo tiêu chí là nh ng vùng cóđ c tính ph đ ng nh t và đ c tr ng cho đ i t ng
c n phân lo i Nh ng tính ch t th ng kê c a các ROI polygons c nđ c xem xét
đ đ m b o ch t l ng c a quá trình phân lo i ti p theo
Ch n m u phân lo i
a) Ch n Overlay > Region of Interest t menu Main Image Window
H p tho i ROI Definition xu t hi n.
b) V m t polygon (đa giác) t ng tr ng vùng th nghi m
• Trong c a s Main, kích phím trái chu t đ t o đi m đ u c a polygon ROI
• L n l t ch n các đi m biên b ng cách l i kích phím trái chu t Đóng polygon
b ng cách kích phím ph i chu t Kích phím gi a chu tđ xóa đi m v a t o
ho c xóa toàn b polygon (n u b nđã đóng polygon đó) C đ nh polygon
b ng cách kích phím ph i chu t l n n a
• Cũng có th xác đ nh ROIs trong c a s Zoom và Scroll b ng cách ch n nútradio thích h p phía trên h p tho i ROI Controls
Khi b nđã k t thúc vi c xác đ nh m t ROI, ROI này s đ c hi n th trong danh
sách Available Regions trong h p tho i ROI Controls, có ghi tên, màu vùng và s
các pixel kèm theo và có trong t t c các qui trình phân lo i c a ENVI
c) Xác đ nh m t ROI m i, kích vào “New Region”
B n có th nh p tên cho vùng và ch n màu n n b ng cách kích vào ROI Name
và Color
Trang 5Hình 3.7 H p tho i ch n m u phân lo i
Tính toán s khác bi t gi a các m u
V i các m uđã ch n, ENVI còn cung c p m t ti n ích r t h u hi u, đó là tính toán
s khác bi t gi a các m u – Compute ROI Separability.Đ ch n ch c năng này
ta làm nh sau:
a) T h p tho i ROI Tool ch n Options\Compute ROI Separability.
b) Khi đó trên màn hình s xu t hi n h p tho i Select Input File for ROI
• N u c p giá tr này n m trong kho ng t 1.9 đ n 2.0 ch ng t các m u đã
Hi n th màu các l pđã phân lo i b ng cách ch n Tools\ Color Mapping\ ClassColor Mapping t thanh menu c a c a s hi n th chính và thayđ i màu cho t ng
l p
3.4.2.1 Ph ng pháp phân lo i Parallelepiped
Phân lo i theo ph ng pháp Parallelepiped s d ng m t qui lu tđ n gi n đphân lo i d li uđa ph Các ranh gi i s t o thành m t Parallelepiped n chi utrong không gian d li u nh Các chi u c a Parallelepipedđ c xác đ nh d atrên ng ng chênh l ch chu n theo giá tr trung bình c a m i l p m uđ c ch n
Trong ph ng pháp nàyđ u tiên giá tr vector trung bình cho t t c các band
đ c tính cho m i l p m u đã ch n Sau đó các pixel đ c so sánh và gán vào l p
mà giá tr c a nó n m trong ph m vi sai s là 1 ho c 2 l nđ l ch chu n c a vectortrung bình N u pixel không n m trong m t trong các kho ng giá tr đó thì nó s
đ c gán vào l p ch a phân lo i Ph ng pháp này có u đi m là nhanh chóng,
đ n gi n tuy nhiên k t qu có đ chính xác không cao và th ng đ c dùng đphân lo i s b banđ u
3.4.2.2 Ph ng pháp phân lo i Minimum Distance
Phân lo i theo ph ng pháp minimum distance s d ng vector trung bình c a
m i ROI và tính kho ng cách Euclidean t m i pixel ch a xácđ nh đ n véc ttrung bình c a m i l p T t c các pixelđ u đ c phân lo i t i l p ROI g n nh t
Trang 6tr khi ng i s d ngđ nh rõ đ chênh l ch chu n ho c ng ng kho ng cách
chu n Trong tr ng h pđó m t s pixel có th không đ c phân lo i n u chúng
không th a mãn tiêu chíđã ch n
V m t lý thuy t thì v i vi c s d ng ph ng pháp này, m i pixelđ u đ c phân
lo i nh ng ng i phân tích cũng có th đ a ra m t ng ng gi i h n nh t đ nh v
kho ng cáchđ các pixel có th đ c phân lo i ho c không phân lo i Đây là m t
cách phân lo i khá nhanh, giá tr ph c a pixel g n v i giá tr ph trung bình c a
m u tuy nhiên nó cũng ch a th t chính xác và không cân nh c đ n s bi n thiên
c a các l p phân lo i
3.4.2.3 Ph ng pháp phân lo i Mahalanobis Distance
Phân lo i theo ph ng pháp Mahalanobis Distance là ph ng pháp phân lo i
kho ng cách nh y c m theo h ng dùng s li u th ng kê c a m i l p Ph ng
pháp này t ng t nh ph ng pháp Maximum Likelihood nh ng ph ng pháp
này coi t t c các hi p bi n c a l p là ngang b ng nhau, do v y ph ng pháp này
phân lo i nhanh h n T t c các pixelđ u đ c phân lo i t i l p ROI g n nh t tr
khi ng i s d ngđ nh rõ m t ng ng kho ng cách Trong tr ng h p đó m t s
pixel có th không đ c phân lo i l i n u chúng không th a mãn ng ng qui
đ nh
3.4.2.4 Ph ng pháp phân lo i Maximum Likelihood
Phân lo i theo ph ng pháp Maximum Likelihood coi s li u th ng kê c a m i l p
trong m i kênh nhđ c phân tán m t cách thông th ng và ph ng pháp này có
tínhđ n kh năng m t pixel thu c m t l p nh t đ nh N u nh không ch n m t
ng ng xác su t thì s ph i phân lo i t t c các pixel M i pixelđ c gán cho m t
l p cóđ xác su t cao nh t (nghĩa là “maximum likelihood”)
Ph ng pháp này cho r ng cac band ph có s phân b chu n và các pixel s đ c
phân lo i vào l p mà nó có xác su t cao nh t Vi c tính toán không ch d a vào giá
tr kho ng cách mà còn d a vào c xu th bi n thiênđ xám trong m i l p Đây là
m t ph ng pháp phân lo i chính xác nh ng l i m t nhi u th i gian tính toán và
ph thu c vào s phân b chu n c a d li u
Ch n m t ph ng pháp phân lo i phù h p, trên màn hình s xu t hi n h p tho i
Classification Input File cho phép ch n nh c n phân lo i Ti pđó s xu t hi n
h p tho i t ng ng v i ph ng pháp phân lo iđã ch n S d ng các tham s
m cđ nh c a ch ng trình ho c có th thay đ i n u c n, ch n đ ng d n s l u
k t qu , nh n vào nút Select All Itemsđ ch n t t c các m u đã ch n r i nh n
OKđ ti n hành phân lo i Sau khi quá trình tính toán k t thúc, k t qu phân lo i
nh s có trong h p tho i Available Bands List Sauđó hi n th k t qu lên mànhình
Hình 3.9: H p tho i phân lo i theo
ph ng pháp Maximum Likelihood Hình 3.10: K t qu phân lo i theo Maximum Likelihood
3.5 K thu t h u phân lo i
Nh ng nhđã đ c phân lo i c n th c hi n quy trình h u phân lo i đ đánh giá
ch t l ng phân lo i và t ođ c nh ng l p cho vi c xu t chuy n sang d ng b n
đ nh và vector GIS Các k thu t h u phân lo i:
3.5.1 L c lo i nhi u k t qu phân lo i ( Majority/Minority Analysis)
S d ng ph ng pháp Majoriry Analysisđ g p nh ng pixel l t ho c phân lo i
l n trong các l p vào chính l p ch a nó Ta nh p kích th c c a s l c Kernel
Size, sauđó giá tr c a pixel trung tâm s đ c thay th b ng giá tr c a pixelchi mđa s trong c a s l c đó N u ch n Minority Analyis, giá tr c a pixel
trung tâm s đ c thay th b ng giá tr pixel chi m thi u s trong c a s l c Đ
th c hi n ch c năng này, t th c đ n l nh c a ENVI ta ch n Classification\Post
Classification\Majority/Minority Analysis.
Trang 7Hình 3.11: H p tho i Majority/Minority Parameters.
Sau khi ch n, h p tho i Majority/Minority Parameters xu t hi n cho phép ta ch n
các l pđ nh l c, ph ng pháp d đ nh ti n hành, kích th c c a s l c và đ ng
d n l u k t qu K t qu tính toán s cho ra m t nh m i trong danh sách
Available Bands List
Hình 3.12: nh phân lo i phân tích theo đa s
3.5.2 G p l p – Combine Classes
Ch c năng g p l p cung c p thêm m t công c đ khái quát hóa k t qu phân
lo i Các l p cóđ c tính t ng t nhau có th đ c g p vào đ t o thành l pchung
• Đ th c hi n ch c năng này t th c đ n l nh c a ENVI ch n
Classification\ Post Classification\Combine Classes.
• Trên màn hình xu t hi n h p tho i Combine Classes Input File, ch n file
k t qu phân lo iđang c n g p l p và nh n OK.
• Ch n các c p l p đ nh g p t ng ng v i ô Input Class l p đ u vào,
Output Class l pđ u ra, nh n OK và ch n đ ng d n l u k t qu
Hình 3.13: L a ch n các c p l p t ng ng đ g p l p.
3.5.3 Th ng kê k t qu – Class Statistics
Ch c năng này cho phép tính toán th ng kê nh d a trên các l p k t qu phân
lo i nh m ph c v công tác báo cáo Các giá tr th ng kêđ c tính cho m i l p là
các giá tr th ng kê c b n nh : giá tr nh nh t min, giá tr l n nh t max, giá tr trung bình mean, đ l ch chu n – Stdev (Standard Deviation) c a d li u nh và
đ th Histogram Đ ti n hành tính toán th ng kê ta làm nh sau:
• T th c đ n l nh chính c a ENVI ch n Classification\ Post Classification\ Class Statistics.
• Trên màn hình s xu t hi n h p tho i Classification Input File yêu c u
ch n file k t qu phân lo i
• Ti p đ n trên màn hình xu t hi n h p tho i Statistics Input File yêu c u
ch n file nh t ng ngđ ti n hành tính toán th ng kê
• H p tho i ti p theo là Class Selection cho phép ch n các l p k t qu d
đ nh s d ng đ ti n hành phân lo i
Trang 8Hình 3.14: H p tho i l a ch n l p th ng kê.
• Sau khi đã ch n xong các l p s xu t hi n h p tho i Compute Statistics
Parameters cho phép ch n các tham s đ tính th ng kê Ch n đ ng d n
đ n th m c l u k t qu , và nh n OK đ th c hi n.
Hình 3.15: Ch n các ki u c n th ng kê và xu t d li u.
• Sau khi tính toán, trên màn hình s xu t hi n m t lo t các h p tho i:
o Class Stats Summary: b ng th ng kê t ng s pixel có trong các l p và t l
ph n trăm c a chúng trên t ng s các pixel có trên nh
o Statistics Report: th ng kê giá tr nh nh t, l n nh t, giá tr trung bình, đ
l ch chu n theo các kênh ph c a t ng l p k t qu phân lo i
o N u ch n c ch c năng v đ th khi ch n các tham s trong h p tho i
Compute Statistics Parameters thì trên màn hình cũng có các h p tho i đ
th c a các giá tr th ng kê t ng ng trên
Hình 3.16: B ng th ng kê k t qu sau phân lo i
Khiđã có nh k t qu phân lo i, b n v n có th thay đ i màu s c các l p cho phù
h p v i tên g i c a chúng
• Đ th c hi n ch c năng trên, t c a s nh phân lo i, ch nTools\Color Mapping\Class Color Mapping.
• Trên màn hình s xu t hi n h p tho i Class Color Mapping cho ta ch n các
l p đ gán tên và màu t ng ng, sau khi đã hoàn t t ta ch n
Options\Save Changesđ th c hi n vi c thay đ i
Hình 3.17: Thay đ i tên và màu hi n th cho các l p.
3.5.5 Chuy n k t qu phân lo i sang d ng vect –Classification to Vector Layer
Trang 9Sau khi hoàn t t công tác phân lo i, ta th ng có nhu c u xu t các file k t qu
phân lo i sang d ng vect đ d dàng trao đ i, biên t p hay x lý v i các ch c
năng GIS
• Đ chuy n sang d ng vect các file k t qu phân lo i, t th c đ n l nh c a
ENVI ta ch n Classification\Post Classification\Classification to Vector
hay ch nVector\Classification to Vector.
• Trên màn hình xu t hi n h p tho i Raster to Vector Input Band, ta ch n file
k t qu phân lo i c n chuy nđ nh d ng r i nh n OK.
• Ti p đó trên màn hình xu t hi n h p tho i Raster To Vector Parameters cho
phép ta ch n các l p c n chuy n sang d ng vect Ch nđ ng d n l u k t
qu và nh nOKđ th c hi n K t qu s đ c l u theo đ nh d ng file vector
*.evf c a ENVI
Hình 3.18: Xu t file k t qu phân lo i sang d ng vect
3.5.6 Ch ng l p vect lên nh – Overlay Vector File
Đ quan sát tr c quan ho c d dàng nh n bi t các đ i t ng trên nh, đôi khi
chúng ta có nhu c u ch ng m t l p thông tin nàođó lên nh, ch ng h n nh m t
file vect cácđ ng bình đ , chú gi i phân lo i hay các l p phân lo i,…
• T c a s hi n th nh, ta ch n Overlay\Vectors, trên màn hình s xu t
hi n h p tho i Vector Parameters.
• T h p tho i Vector Parameters này ta ch n File\Open Vector File và ch n
đ nh d ng cùng file vect t ng ng đ nh m (file vector v a đ c chuy n
t raster phân lo i) File vect đ c ch n s hi n th ch ng ph lên file nh
3.6 Ki m tra th c đ a và đánh giá ch t l ng phân lo i
Đ ki m ch ng l i k t qu phân lo i thì ph ng pháp hi u qu và chính xác nh t
là ki m tra th cđ a M u ki m tra th c đ a không đ c trùng v i v trí m u giám
đ nh đã s d ng trong khi phân lo i và đ m b o phân b đ u trên khu v c nghiên
c u Sauđó ti n hành tính toán l i
Ch c năng l p ma tr n sai s c a ENVI cho phép so sánh nh đã đ c phân lo i
v i k t qu th cđ a ho c các vùng m u v i m c đích đánh giá đ chính xác k t
qu phân lo i
• Đ th c hi n ch c năng này, t th c đ n l nh chính c a ENVI vào
Classification\ Post Classification\Confusion Matrix và ch n ph ng pháp:
m t là s d ng nh, k t qu phân lo i t th cđ a – Using Ground Truth Image,
hai là s d ng file ch n vùng m u t th cđ a – Using Ground Truth ROIs.
• H p tho i Classification Input File xu t hi n cho phép ch n nh c n đánh giá
đ chính xác t ng ng
• Ti p đ n h p tho i Ground Truth Input File xu t hi n Sau đó h p tho i Match Classes Parameters xu t hi n, ch n các l p t ng ng gi a k t qu phân lo i và
th cđ a Nh n OK đ ch p nh n
Hình 3.19: H p tho i Match Classes Parameters.
• H p tho i Confusion Matrix Parameter xu t hi n cho phép ch n các giá tr c nthi t và ch nđ ng d n l u k t qu
• K t qu so sánh s xu t hi n trên màn hình d i d ng m t ma tr n t ngquan chéo, trên b ng ma tr n k t qu này bao g m c đ chính xác c a k t
qu phân lo i.
Trang 10Hình 3.20: Ma tr n sai s t ng quan chéo.
nhđ c phân lo i có th đ c đ nh hình, b sung nh ng y u t b n đ nh tiêu
đ , chú gi i, l i to đ , th c t l , mũi tên ch h ng b c đ xu t ra máy in
(nh đ c h ng d n d i đây)
IV TRÌNH BÀY B N NH 4.1 L p chú gi i cho nh
Đ c tính l p chú gi i linh đ ng c a ENVI cho phép b n nh p ch , nh ng polygon,
nh ng thanh chú gi i màu, và nh ng ký hi u khác lên nh ngđ th và nh đgiúp ng iđ c d hi u bi t v s n ph m d li u nh
- Đ l p chú gi i nh, ch n Overlay\ Annotation t thanh menu c a c a sChính H p tho i Annotation s xu t hi n (Hình 1.10)
- Đ l p ch gi i đ th , m t 3 chi u và nh ng đ i t ng t ng t , ch nOptions\ Annotation trong c a s đ th
Các d ng chú gi i
H p tho i Annotation cho phép b n ch n các d ng annotation Các d ng khácnhauđ c ch n t menu Object và bao g m Ch , Ký hi u, Hình ch nh t, Ellipse,Polygon, Polylines, Mũi tên h ng b c, Th c t l b n đ , Các khoá b n đ (mapkeys), b ng màu và nh Theo m cđ nh, h p tho i Annotation b t đ u v i “Text”
Nh ng ph n khác trong h p tho i cho phép b nđi u ch nh kích th c, màu, v trí
đ t và góc quay c a nh ng ch chú gi i (tiêu đ , tên đ a danh, v.v) Khi b n ch ncác d ng chú gi i khác nhau t menu, nh ng ph nđó s đ c thay đ i đ phù
Trang 11b) Ch n font, màu, kích th c t nh ng menu và thông s t ng ng trong h p
tho i và sauđó dùng chu t đ t lên v trí thích h p trong c a s Chính và kích
phím trái chu t Ch c a b n s hi n th trong c a s t i v trí b n ch n (Hình
- B n có th l u (save) chú gi i vào th m c làm vi c b ng cách ch n File\ Save
Annotation t h p tho i Annotation
- B n có th khôi ph c l i nh ng chú gi i đã đ c l u b ng cách ch n File\
Restor Annotation t h p tho i Annotation
S a ch a nh ng chú gi i đã có
Đ s a m t y u t c a chú gi i đã đ c đ nh v trên nh:
a) Ch n Object\ Selection/Edit t h p tho i Annotation
b) V m t khung quanh chú gi i b n c n s a b ng cách kích và kéo v i phím
T m ng t vi c l p chú gi i và quay l i v i các ch c năng bình th ng c a ENVI,
ch n nút “Off” phía trên c a h p tho i Annotation.Đi u này cho phép b n s
d ng ch c năng scroll và zoom mà không m t đi nh ng chú gi i đang có
kho ng cách gi a các ô l i b ng menu Options Khung ngoài c a nh s t
đ ng đ c thêm vào khi b n đ a vào l i t a đ b) Khi b n th y hài lòng v i l i to đ đã ch n, kích vào “Apply” trong h p tho iGrid Line Parameters
N u ch n xu t ra “File”, hãy nh p vào tên c a fileđ nh l u
d) Kích vào “OK” đ l u nh vào th m c làm vi c
Hình 4.3: nh SPOT 1995 v i chú gi i và l i t a đ
Trang 12Ngoài ra công c QuickMap (Trên c a s chính c a nh File\ QuickMap…) cũng
Trên menu c a c a s chính nh p ch n Overlay\ Grid line… H p tho i Grid Line
Parameters hi n ra.T i h p tho i Grid Line Parameters:
File: Cho phép l u, hi n th và thoát l i t ađ
Option: Thayđ i các thông s v l i t a
Help: Tr giúp trong t o l i
Nh p các thông s nh hình d i:
Hình 4.4: H p tho i t a l i t a đ
Sauđó nh p Apply
Trên menu c a c a s chính nh p ch n Overlay\ Annotation…H p tho i
Annotation hi n ra T i h p tho i Grid Line Parameters:
File: L u, hi n th , thoát AnnotationObject: cho phép ch n các ki u AnnotationSelected: Chính s a hay xóa các AnnotationOption: Thayđ i các thông s c a AnnotationHelp: Tr giúp trong Annotation
Đ t o tiêu đ cho b n đ ch n Object\ Text khi đó nh p các thông s nh hình
d i:
Hình 4.5: H p tho i Annotation t o Text
Sau khi nh p tiêuđ cho b n đ di chuy n ch chu t đ n v trí thích h p c a schính c a nh ( vì ch n làm b nđ nh trên c a s chính Image)
Nh p trái chu t dòng ch tiêuđ s hi n ra (trên đ u ch có hình màu đ : chophép di chuy n v trí c a ch )
