Flooding Burn Non-Forest Regrowth - Urban.. Flooding Burn Bare Regrowth Agricul.
Trang 1H ng d n th c hành vi n
thám v i ENVI
(Ph n III – Khai thác thông tin vi n thám
v i ENVI)
TS Tr n Hùng
T v n GeoVi t
hung.geoviet@gmail.com www.geoviet.vn
M c ích & n i dung khóa h c
̈ M c đích:s d ng các Tools c a ENVI đ gi i các bài toán v giám sát tài nguyên và môi tr ng
̈ Cách ti p c n:k t h p nguyên lý VT + công c ENVI + ng d ng th c t
̈ Ph n 1: Gi i thi u ENVI: làm quen & ôn l i nguyên lý VT v i ENVI
̈ Ph n 2: Các k thu t x lý và phân tích d li u VT v i ENVI
̈ Ph n 3: Khai thác thông tin t d li u VT v i ENVI và d án
m u
N i dung ph n 3
ENVI Remote Sensing
• Khai thác thông tin t nh vi n thám v i
ENVI
• Phân lo i nh vi n thám
• Các k thu t h u phân lo i và k t h p v i GIS
• Chi t tách thông tin đ i t ng, theo dõi bi n
đ ng…
• D án m u áp d ng VT trong giám sát tài
nguyên & môi tr ng
Gi i oán nh vi n thám – khái ni m
• Gi iđoán nh nh m m c đích chi t tách các thông tin
đ nh tínhvàđ nh l ngt các nh (hàng không / v tinh) v hình d ng, v trí, đ c tính, ch t l ng, đi u ki n xung quanhc a cácđ i t ng nghiên c uvàquan h
gi a chúng
• Gi iđoán b ng m t: b ng nh ng hi u bi t & ki n th c
c a ng i gi iđoán
• Gi iđoán và phân tích nh v i ENVI– k t h p ki n th c
và k n ng s d ng s h tr c a máy tính…
ENVI Remote Sensing
Phân lo iđa ph …
Theo dõi bi nđ ng
Chi t tách các thông
tin t nhiên
Chi t tách các ch s
môi tr ng
Xácđ nh các đ i t ng
đ c bi t
L p ph , th c v t Thayđ i l p ph , quá trình đô th hoá Nhi tđ , đ cao
Ch s th c v t (NDVI), Ch s n cđ c
L p b nđ cháy r ng, l l t, chi t xu t các lineament, cácđ i t ng kh o c
ENVI Remote Sensing
ENVI Remote Sensing
̈ Chu n b d li u nh (g m c ph ng pháp gi iđoán
b ng m t cho nh t ng t và phân tích nh s trên máy tính)
̈ c thông tin b tr vàđ nh v nh theo b n đ n n
̈ T o khoáđoán đ c đi u v / ch n vùng m u ROI
̈ ođ c các y u t đ nh l ng / nh n d ng đ i t ng
̈ Phân tích nh (phân lo i) vàđoán đ c đi u v các đ i
t ng
̈ Thành l p các b nđ chuyên đ
Trang 2c i m d li u s & phân lo i
Multi-spectral
classification (theo
t ng pixel)
Contextual
classification
Temporal
classification
C pđ xám (radiometric resolution);
Ph b c x (spectral dimension);
Không gian / hình h c (spatial dimension);
Th i gian (temporal dimension);
Các chu n (y u t ) gi i oán nh
Chu nđ đen, m u s c, thông tin stereo Chu n kích th c, hình
d ng, c u trúc, phân b Chu nđ cao, bóng Chu n v trí, m i quan h
t ng h
Primary elements
Spatial arrangement of tone and color
Based on analysis of primary elements Contextual elements
Nguyên lý phân lo i nh s
nh ASTER (B 3/2/1)
Ru ng lúa
N c bi n
Cát b
bi n
nhđã phân lo i
Vùng l y m u
B1
B3
Không gian đ i t ng
Phân lo i
ENVI Remote Sensing
Xácđ nh các nhóm đ nh phân lo i
Xácđ nh các nhóm đ nh phân lo i
L a ch nđ i t ng
L a ch nđ i t ng
Xácđ nh vùng m u
Xácđ nh vùng m u
L a ch n PP phân lo i Phân lo i
Ki mđ nh k t qu
Ki mđ nh k t qu
Thu t toán phân lo i: MD, ML
chính xác vàđ tin c y
ENVI Remote Sensing
̈ L a ch n và xácđ nh ROI
̈ Thayđ i lo i đ i t ng (g p nhóm, chia nh …)
và vùng m uđ xác đ nh
d li uđ ng nh t
̈ Th c hi n phân lo i
̈ X lý h u phân lo i (g p nhóm đ i t ng, l c )
ENVI Remote Sensing
Hai cách ti p c n trong phân lo i
• Phân lo i không giám sát ( unsupervised )
• Thu n tuý theo tính ch t ph , ph thu c hoàn toàn
vào máy mà không bi t rõ tên hay tính ch t l p ph
• ISODATA, K-MEANS trong ENVI
• Phân lo i có giám sát ( supervised )
• Phân chia 1 cách có giám sát (c a ng i phân lo i)
các giá tr DN c a các pixel nh theo t ng nhóm đ i
t ng l p ph m t đ t
• Xác đ nh "chìa khoá phân tích ph " (tính ch t ph đ c
tr ng cho t ng nhóm) b ng t o các vùng l y m u
• Parallelepiped, Min distance, Min likelihood…
ENVI Remote Sensing
Th c hành trên ENVI v i b d li u m u
̈ c và hi n th nh trong ENVI
̈ D a trên kinh nghi m và s hi u bi t xácđ nh khóa gi iđoán các nhóm đ i t ng
̈ Ch n các vùng m u (ROI) –chú ý v s l ng pixel trong t ng ROI đ đ m b o tính đ i di n…
̈ Tính cácđ c tính th ng kê ph cho các vùng ROI
̈ So sánh cácđ c tính ph c a các nhóm đ i t ng
Trang 3Phân lo i theo Parallelepiped
Classification >
Supervised classification >
Applying parallelepiped classification
…Nh p giá tr kho ng cách tính
t tâm (ph ) c a t ng nhómđ i
t ng– Set Max Stdev from Mean
Water
Built-up
Farmland Forest
0 30 60 90 120 150 180 210
50
100
150
200
250
B1
B3
B2
30
60
90
120
150
180
210
Baresoil
Phân lo i theo Min Distance
Classification >
Supervised classification > Applying minimum distance classification
… Nh p giá tr kho ng cách Euclid tính t tâm (ph ) c a t ng nhómđ i t ng –ho c None đ phân lo i t t c pixel nh Band 1
Band 2
d A
X1
Classifying pixel
Mean pixel
of class A
Mean pixel of class B
Mean pixel
of class C
d C
d B
B1
B2
Class A
Class B
Pixel X
de dne
Phân lo i theo Mahalanobis Distance
Classification >
Supervised classification >
Applying mahalanobis distance classification
… Nh p giá tr kho ng cách
ng ng –Max distance thresholdho cNone đ phân lo i t t c pixel nh
ENVI Remote Sensing
) ( )
2
k k T
k
Phân lo i theo Max Likelihood
Classification >
Supervised classification > Applying maximum likelihood classification
… Nh p giá tr ng ng (0 – 1) –Probability threshold
ho cNone đ phân lo i t t
c pixel nh
ENVI Remote Sensing
Band 1
Band 2
Class A
Class B
p
L A
L B
Classifying pixel
Phân lo i không giám sát ISODATA
Selection of parameters &
Calculation of the centers of
initial clusters
Selection of parameters &
Calculation of the centers of
initial clusters
Relocation of members
Removal of the minimum
cluster and isolated members
Removal of the minimum
cluster and isolated members
Compute statistics of clusters Convergence?
Stop Output of results
Stop
Output of results
No
Yes
Correct the center of all clusters
Correct the center of all clusters
The clustering is
complete?
Merging Division
ENVI Remote Sensing
… Nh p s l p, s vòng l p, ng ng thay đ i, kho ng cách g a các l p …
Phân lo i theo Decision Tree
̈ Có th dùng d li u t nhi u ngu n khác nhau
̈ m i c p phân thành 2 nhóm theo 1 tiêu chí
̈ Th c hành trên ENVI v i b
d li u m u(n u th i gian cho phép):
Classification > Decision Tree > Build New Decision Tree Options > Execute
ENVI Remote Sensing
Input image
NDVI >T1
Height >H1 Features
tree
?
Height >H2
grassland
true false
true false
false true
?
….
?
building Road etc.
Trang 4Các k thu t phân lo i khác v i ENVI
̈ Phân lo i không giám sát – K-means
̈ Phân lo i có giám sát: Spectral angle mapper, binary
encoding, neural net
̈ T o nh phân lo i t ROI
̈ Phân lo i gi đ nh (endmember) -Cácđ i t ng có đ c đi m
giá tr ph t ng t (t các ngu n khác nhau) là y u t duy
nh tđ phân bi t v i t t c các đ i t ng khác trong khu v c
̈ Phân lo i theođ c tính không gian (contextual) – k t h p gi a
các phép tính textures và k thu t phân lo i, h u phân lo i
̈ Phân lo i theođ c tính th i gian– k t h p gi a các các phép
x lý tính và ghép l pđa th i gian và k thu t phân lo i
Phân lo i a th i gian – chu i ch s NDVI
wetsoil
urban baresoil cropland
paddy
orchard
Rainfed paddy
0.1 0.3 0.5 0.7 0.9 NDVI NDVI time series for various land covers
water
paddy rainfed Paddy urban
wetland
orchard
agriland
baresoil
mixed
residential
K t qu phân lo i a th i gian
Phân lo i
ENVI Remote Sensing
ánh giá k t qu phân lo i
̈ Ki m tra th c đ a (ground truth)
̈ L p ma tr nđánh giá (confusion matrix) gi a k t qu phân lo i và b n đ th c t / ground truth
̈ ánh giá đ chính xác / đ tin c y c a phân lo i
̈ chính xác phân lo i t ng: s pixel phân lo iđúng /
t ng s pixel ki m tra
̈ H s kappa:
̈ Th c hành trên ENVI v i b d li u m u: Classification > Post classification > Calculating confusion matrix > …
ENVI Remote Sensing
K thu t h u phân lo i v i ENVI
̈ Tính toán th ng kê các nhóm đ i t ng đ c phân lo i
(Classification > Post classification > class statistics)
̈ K thu t làm nh n sau phân lo i - l c nhi u do l i c a
thu t toán phân lo i theo pixel (Classification > Post
classification > majority filter, clumping classes, sieve
classes)
̈ Gi m m c đ chi ti t c a phân lo i => t ng ch t l ng
phân lo i, ví d t b n đ l p ph t o bđ s d ng đ t
(Classification > Post classification > combine classes)
̈ Th c hành trên ENVI v i b d li u m u
ENVI Remote Sensing
K t h p v i GIS và ENVI GIS
̈ K t h p v i các thông tin tham kh o => t ng ch t l ng phân lo i (knowledge-basedvàcontextual):
̈ Chuy n đ i vector-to-raster (b n đ sdđ, đ a hình … sang
l p nh), ch ng x p các l p thông tin (overlay classes, t o vùng buffer) đ lo i nh ng pixel b phân lo i sai…
̈ K t h p d li u phân lo i t nhi u sensors và đa th i gian (layer stacking, overlay classes…)
̈ Chuy n đ i các l p phân lo i sang b n đ vector c p nh t cho CSDL GIS(Classification > Post classification >
classification to vector, overlay classes)…
̈ S d ng ch c n ng Raster GIS c a ENVI đ l p báo cáo…
ENVI Remote Sensing
Trang 5Chi t tách i t ng d ng ng
̈ PP th công: đ c nh, hi n th và s hóa các đ i
t ng d ngđ ng trên màn hình v i ENVI –
th c hành v i d li u nh QuickBird trên Google
Earth khu v c Trung Hòa – Nhân Chính
̈ ENVI 4.3 co ch c n ng nh n d ng và chi t tách
đ i t ng d ng đ ng t đ ng (spatial feature
extraction) d a trên thông tin không gian
Theo dõi bi n ng l p ph & MT
• Yêu c u v t li u nh đ theo dõi bi n đ ng:cùng lo i ho c
có tính ch t t ng t , cùng m t khu v c, nh ch p trong các
th i gian khác nhau;
• Trong nghiên c u bi n đ ng c n:xác đ nh đ c ng ng ph không bi n đ ng đ so sánh (hi u ch nh c p đ xám, chu n hoá…)
• Các ph ng pháp t o nh bi n đ ng:
• T o nh bi n đ ng t nh g c theo t ng kênh ph ;
• T o nh bi n đ ng t ch s th c v t; ch s VSW…;
• T o nh bi n đ ng thành ph n chính;
• T o nh bi n đ ng t nh đã phân lo i;
• Ph ng pháp phân tích vector bi n đ ng (change vector).
Vector bi n ng l p ph th c v t
To
From
Forest Non-Forest Bare Water Burn Scar Forest - Deforest Deforest Flooding Burn
Non-Forest Regrowth - Urban Flooding Burn
Bare Regrowth Agricul
Expansion
Water Flood retreat Flood retreat Flood retreat
- -
Burn Regrowth Regrowth - - -
ENVI Remote Sensing
NIR [%]
Red [%]
0 10 20 30 40
10
20
30
Water Forest
Non- Fore
st
Ba re
Burn
Deforestation
Burn scars
Example for a growing season month
ô th t i Hà N i
ENVI Remote Sensing
ENVI Remote Sensing
̈ M c tiêu: theo dõi bi nđ ng v l p ph b m t
– b nđ s d ng đ t và bi n đ ng v h th ng
đ ng giao thông
̈ S n ph mđ u ra: b n đ bi n đ ng và báo cáo
v tình hình bi nđ ng
̈ B d li u vi n thám g m các nh: SPOT 1995,
ASTER 2001, IKONOS 2001… và các b nđ n n
c a vùng nghiên c u
̈ c và hi n th nh, gi iđoán nh b ng m t
̈ X lý và tính toán các kênh
̈ Phân lo i t ng nh
̈ H u phân lo i và s d ng ch c n ng raster GIS
c a ENVI
̈ T o nh bi nđ ng
̈ Biên t p b nđ và th ng kê báo cáo k t qu
ENVI Remote Sensing
Trang 6Biên t p b n và báo cáo k t qu
̈ B b nđ bi n đ ng
̈ Các bi u b ng vàđ
th bi nđ ng
̈ Báo cáo tóm t t
T v n GeoVi t
www.geoviet.vn hung.geoviet@gmail.com T: 0904348397
Xin c¸m ¬n !
“Quick bird”
