Ứng dụng thuật toán k NN nhằm chiết xuất các đối tượng bề mặt không thấm trên ảnh landsat OLI khu vực giao thủy, nam định

Các nghiên cứutrên thế giới và trong nước nêu trong phần tổng quan đã một phần minh chứngđược sự thành công của việc sử dụng phương pháp viễn thám kĩ thuật số như làcông cụ hữu hiệu cho

Mở đầu

1 Tính cấp thiết của đề tài

Bề mặt không thấm là các bề mặt do con người tạo ra, bao gồm các loại bề mặtngăn chặn quá trình nước không thể xâm nhập vào đất, chẳng hạn như đường giaothông, vỉa hè, bãi đậu xe, mái nhà, v.v Trong những năm gần đây, bề mặt khôngthấm đã nổi lên không chỉ là một chỉ số về mức độ đô thị hóa, mà còn là một chỉ sốchính về chất lượng môi trường Sự gia tăng bề mặt không thấm sẽ dẫn đến sự giatăng về quy mô, thời gian và cường độ của dòng chảy trong đô thị Gia tăng biệntích bề mặt không thấm sẽ tác động và gây ô nhiễm nguồn nước, bao gồm các tácnhân gây bệnh, các chất độc hại gây ô nhiễm nước mặt và nước ngầm Ngoài ra, sựgia tăng này cũng sẽ làm giảm diện tích thảm thực vật trong các khu đô thị Sựxuất hiện với mức độ dày đặc trên không gian của bề mặt không thấm có thể ảnhhưởng đáng kể đến khí hậu đô thị bằng cách thay đổi luồng nhiệt hợp lý và tiềm ẩnnguy cơ gây gia tăng nhiệt độ đô thị dẫn đến hiện tượng đảo nhiệt tại các đô thị

Do đó, thông tin các bản đồ phân bố không gian của khu vực bề mặt không thấm làthực sự cần thiết cho lập thiết kế, quy hoạch, quản lý và bảo vệ tài nguyên môitrường đô thị

Kỹ thuật viễn thám vệ tinh đã trở thành phương pháp ưu việt trong quan trắc và lậpbản đồ phân bố và ước tính diện tích bề mặt không thấm do tính đa thời gian, đaphổ, đa nguồn dữ liệu và diện tích nghiên cứu trên khu vực rộng Các nghiên cứutrên thế giới và trong nước nêu trong phần tổng quan đã một phần minh chứngđược sự thành công của việc sử dụng phương pháp viễn thám kĩ thuật số như làcông cụ hữu hiệu cho việc chiết xuất thông tin về đặc điểm, sự phân bố và sự thayđổi của các bề mặt không thấm trong các khu đô thị Bởi vì, các thông tin về bềmặt không thấm được xác định rất rõ ràng trên ảnh vệ tinh Đặc biệt hơn nữa, ảnh

vệ tinh có thể cho phép xác định sự thay đổi của các bề mặt không thấm trongnhững khoảng thời gian từ trong quá khứ cho đến hiện tại một cách hệ thống và cótính đồng nhất cao Điều này góp phần định lượng, phân tích sự biến đổi để đưa ra

xu thế, và có thể dự báo được tốc độ của sự thay đổi các yếu tố này và từ đó đưa rađược bức tranh phát triển của các khu đô thị lớn

Mặc dù đã được một số nhà nghiên cứu trong nước đề cập đến vấn đề này, tuynhiên chưa hề có một nghiên cứu nào ứng dụng các kĩ thuật phân loại viễn thám và

ảnh vệ tinh được tiến hành để chiết xuất các thông tin và định lượng được các đốitượng bề mặt không thấm ở khu vực nông thôn So với bề mặt không thấm trong

đô thị, lớp phủ bề mặt không thấm ở khu vực nông thôn có những đặc điểm đặc thùriêng Đầu tiên, bề mặt không thấm khu vực nông thôn là thưa thớt, phân bố nhỏ lẻkhông tập trung thành khối lớn như trong đô thị Thứ hai, tính chất quang học của

bề mặt không thấm ở khu vực nông thôn thay đổi ở các vị trí không gian khácnhau Do đó, khi hiển thị trên ảnh vệ tinh độ phân giải trung bình, các điểm ảnhthực tế của bề mặt không thấm khu nông thôn bao gồm rất nhiều các vật liệu khôngđồng nhất về chất liệu như: cơ sở nông nghiệp, đường xá giao thông, nhà cửa baogồm cả mái tôn và mài ngói và bị lẫn trong khu vực vườn tạp của người dân Vìvậy nó là khó khăn hơn để tiến hành khai thác các thông tin bề mặt không thấm ởkhu vực nông thôn so với thành phố, và một số lượng lớn các điểm ảnh hỗn hợpthường dẫn đến giảm độ chính xác kết quả phân loại do tính chất không đồng nhấtcủa đối tượng bề mặt không thấm ở nông thôn

Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã tìm hiểu và lựa chọn phương pháp phân loạitheo hướng đối tượng sử dụng thuật toán K Nearest Neighbors (K-NN) nhằm chiếttách bề mặt không thấm từ ảnh vệ tinh Landsat OLI ở khu vực huyện Giao Thủy,tỉnh Nam Định

2.Mục tiêu, nhiệm vụ nghiên cứu

2.1.Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của nghiên cứu này là ứng dụng thuật toán K Nearest Neighborsnhằm phân loại các bề mặt không thấm khu vực nông thôn từ ảnh vệ tinh Landsat

OLI

2.2 Nhiệm vụ của nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, quá trình nghiên cứu thực hiện các nhiệm

vụ sau:

Nội dung 1: Tổng quan tài liệu;

Nội dung 2: Thu thập và đánh giá dữ liệu;

Nội dung 3: Xây dựng quy trình chiết tách thông tin các bề mặt không thấm từ ảnh

Nội dung 4: Xử lý và phân loại ảnh vệ tinh Landsat OLI theo quy trình đã xâydựng, phân tích và đánh giá các kết quả phân loại.

Nội dung 5 : Viết báo cáo tổng kết

3.Các phương pháp và phần mềm nghiên cứu

3.1 Các phương pháp nghiên cứu

1 Phương pháp phân tích và tổng hợp: Phục vụ cho phần tổng quan báo cáo;

2 eCognition Developer: Phân loại ảnh vệ tinh;

3 Mapinfo 10.0: Tạo dữ liệu thuộc tính trên không gian xã cho dữ liệu dân số;

4 Arc Map 10.0: Phân loại ảnh vệ tinh và Phân tích biến động không gian;

4.Cấu trúc báo cáo

Báo cáo bao gồm 3 chương cùng với phẩn mở đầu và kết luận, tài liệu thamkhảo được trình bày trong 50 trang đánh máy, dưới đây là tiêu đề các chương: Chương 1: Nghiên cứu tổng quan về các đối tượng bề mặt không thấm

Chương 2:Nghiên cứu tổng quan về thuật toán K-NN và các phương pháp phânloại trên ảnh vệ tinh

Chương 3: Ứng dụng thuật toán K-NN nhằm chiết xuất các đối tượng bề mặtkhông thấm trên ảnh Landsat OLI khu vực Giao Thủy, Nam Định

CHƯƠNG 1

NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VỀ CÁC ĐỐI TƯỢNG

BỀ MẶT KHÔNG THẤM

1 Những vấn đề chung về bề mặt không thấm

1.1 Khái niệm và đặc điểm của đối tượng bề mặt không thấm

Tính không thấm nước (gọi tắt là tính không thấm) là đơn vị vật lý được đặc trưngbởi sự đóng kín bề mặt từ các vật liệu xây dựng và ngăn cản sự thẩm thấu nướcvào trong lòng đất (Barnes, Morgan và Roberge et al., 2001) Đây là yếu tố chỉ thịrất hữu ích dùng để tính tác động của phát triển đất đai lên cảnh quan, tính chất nàythường được thể hiện dưới các dạng bề mặt không thấm

Trong những năm gần đây, bề mặt không thấm được biết đến như là một chỉ sốchính để nhận dạng quá trình đô thị hóa và cường độ phát triển đô thị cũng như sựphát triển đô thị bền vững và quy hoạch nguồn tài nguyên thiên nhiên Dưới đây làmột số khái niệm định nghĩa về bề mặt không thấm

Theo Dougherty et al.,2004 : “Bề mặt không thấm nước bao gồm các mái của cáctòa nhà, đường phố đường cao tốc, vỉa hè, bãi đỗ xe mà nước không thể xâm nhập,trực tiếp ảnh hưởng đến lượng dòng chảy làm cho suối, hồ, ao và điểm bắt đầu ônhiễm và thẩm mỹ cảnh quan.”

“Bề mặt không thấm là bất kỳ bề mặt nào mà nước không thể xâm nhập vào đất,chẳng hạn như đường giao thông, đường lái xe vào, vỉa hè, bãi đậu xe, mái nhà.Trong những năm gần đây, bề mặt không thấm nước đã nổi lên không chỉ là mộtchỉ số về mức độ đô thị hóa , mà còn là một chỉ số chính về chất lượng môitrường” theo Arnold và Gibbons, 1996

“Là những bề mặt không cho nước xâm nhập vào đất, bề mặt không thấm chủ yếu

là các loại hình phục vụ cho giao thông (đường phố, đường cao tốc, bãi đỗ xe, vỉahè) Và mái của các tòa nhà đại diện cho sự phát triển của cảnh quan.” theo civco

et 2002

Như vậy từ các định nghĩa trên ta có thể thấy bề mặt không thấm là các bề mặtcứng ngăn cản cũng như làm hạn chế sự xâm nhập của nước vào trong đất khiếncho nước chảy tràn trên bề mặt với lượng rất lớn hoặc với tỷ lệ dòng chảy cao Cácmặt không thấm là các mặt xây dựng như mái nhà, lối đi bộ, đường giao thông, bãi

đỗ, kho chứa được phủ bởi các vật liệu không thấm như nhựa đường, bê tông vàđá

Quá trình đô thị hóa ở các thành phố thường liên quan đến các mặt không thấm,bởi vì chúng liên quan đến quá trình bê tông hóa bề mặt Các mặt không thấm đạidiện cho quá trình phát triển của cảnh quan Nó bao gồm 2 thành phần chính là: bềmặt xây dựng hạ tầng mái nhà, nơi chúng ta đang sống, các công trình công cộng,cửa hàng, văn phòng làm việc và các hệ thống giao thông (đường bộ, vỉa hè, bãi đỗxe) Hiện nay diện tích bề mặt không thấm từ các thành phần giao thông cao hơnhẳn so với diện tích bề mặt không thấm từ các mái nhà Ví dụ: bề mặt không thấmliên quan đến giao thông bao gồm 63-70% tổng diện tích không thấm tại cuộc khảosát tại 11 khu dân cư, thương mại và sinh sống của nhiều hộ gia đình (City ofOlympia,1994) Thực trạng này được thấy rõ nhất trong các khu vực ngoại thành

và thể hiện sức mạnh về nhu cầu đi lại của người dân Trong hơn hai thập kỷ quacác thành phần vận tải ngày càng được mở rộng

Xét về góc độ sử dụng đất, chúng liên quan với các kiểu thực phủ đô thị và biếnđộng thực phủ Do đó, mặt không thấm là tham số thích hợp cho việc xem xét quátrình đô thị hóa của một khu vực

Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng ngưỡng giới hạn đối với sự ổn định của một

đô thị thuộc lưu vực sông và chất lượng môi trường sống ở khoảng 10% – 15% đặctính không thấm trong toàn lưu vực và đã đề nghị sơ đồ phân loại ngưỡng 3 cấpcho tiềm năng chất lượng đô thị thuộc lưu vực dựa trên các mức độ của đặc tínhkhông thấm như sau (Arnold, Gibbons, 1996 và Schueler, 1994):

- Căng thẳng: diện tích mặt không thấm chiếm 1 – 10% tổng diện tích toàn lưu vực

- Tác động: diện tích mặt không thấm chiếm 11 – 25% tổng diện tích toàn lưu vực

- Suy thoái: diện tích mặt không thấm chiếm > 26% tổng diện tích toàn lưu vực

1.2 Nguyên nhân và tác động của sự gia tăng bề mặt không thấm tới môi trường

- Các nguyên nhân gây gia tăng các bề mặt không thấm

Mặt không thấm là mặt nhân tạo, được xem là yếu tố chỉ thị về môi trường bởi vì

có liên quan đến việc xây dựng lên chúng Quá trình đô thị hóa mở rộng khônggian đô thị ở Hà Nội nói riêng và trên cả nước nói chung dẫn đến sự gia tăng các

bề mặt không thấm Dưới đây là một số nguyên nhân tiêu biểu dẫn đến sự gia tăng

bề mặt không thấm

Hình1.1: Nguyên nhân chính làm gia tăng bề mặt không thấm

Sự gia tăng dân số dẫn đến nhu cầu về nhà ở của người dân tăng cao Để đáp ứngnhu cầu đó đòi hỏi việc phải xây dựng nhà ở, mở rộng các khu dân cư, các khu đôthị Việc xây dựng các khu dân cư, nhà ở cho người dân làm gia tăng các bề mặtkhông thấm như bê tông, nhựa, sỏi, đá…

- Ảnh hưởng của quá trình biến động bề mặt không thấm đến môi trường đôthị

Liên quan đến môi trường đô thị, tác động của các mặt không thấm đa dạng và liênkết với nhau Rất quan trọng và cần thiết khi xem xét các tác động này trong các dự

Gia tăng dân số

Công nghiệp hóa- hiện đại hóa

Gia tăng bề mặt không thấm Phát triển

án tăng trưởng dân số và kiểm soát sự phát triển bành trướng đô thị, bảo vệ đất đainông nghiệp và các dự án môi trường tương tự khác Sự gia tăng lên về diện tíchcác bề mặt không thấm gây nên nhiều ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh của môitrường như cảnh quan, khí hậu đô thị và nguồn tài nguyên nước và ảnh hưởng trựctiếp đến cuộc sống của mỗi chúng ta Chúng được thể hiện ở những điểm sau:

Hình1.2: Ảnh hưởng của bề mặt không thấm đến môi trường đô thị

Các bề mặt không thấm trực tiếp ảnh hưởng đến dòng chảy nước mưa và chấtlượng nước Hơn nữa, các phản ứng nhiệt độ và đặc tính phản quang của bề mặtkhông thấm được liên kết với "đảo nhiệt đô thị" có hiệu lực, mà ảnh hưởng đếncuộc sống và sức khỏe con người vì những thay đổi trong dòng nhiệt hợp lý vànồng độ của ô nhiễm không khí Gia tăng bề mặt không thấm cũng dẫn đến sự thayđổi kịch tính về thẩm mỹ của cảnh quan môi trường sống Cho thấy sự thay đổi từphong cảnh sống tự nhiên, nông thôn thành các khu vực đô thị Đây có thể là thước

đo cho sự mở rộng, phát triển đô thị

Sự thay đổi của chu kỳ thủy văn địa phương và khu vực (các thay đổi định lượngnước):

Sự phát triển các khu dân cư, thương mại, công nghiệp, và sử dụng đất phục vụgiao thông vận tải, các chu kỳ thủy văn địa phương được thay đổi đáng kể Sự thayđổi về thời gian, chu kỳ, chiều cao của các dòng chảy là kết quả của sự gia tăng các

Sự thay đổi định

lượng nước mặt

Thay đổi về chất lượng nước mặt

Gia tăng bề mặt không thấm Suy thoái, mất mát,

và chia cắt môi

trường sống

Thay đổi để cân đối năng lượng địa phương và vi khí hậu (Tăng nhiệt độ đô thị) Thay đổi sông

suối và cảnh quan thẩm mỹ

bề mặt không thấm Ngoài ra, sự thay thế các thảm thực vật của bề mặt khôngthấm làm giảm đáng kể mức bốc hơi nước trung bình hàng năm trên lưu vực sông -Tác động đến chất lượng nước:

Các bề mặt không thấm ngăn cả sự thâm nhập của nước vào trong đất dẫn đến việctích tụ lại của nước trong các khu vực trũng Đồng thời trong đó cũng bao hàm mộtlượng lớn các chất thải, hóa chất, các chất gây ô nhiễm môi trường(chất gây ônhiễm thông thường: chất dinh dưỡng, vi khuẩn, các chất hữu cơ Hay như các kimloại nặng và các chất độc hại khác như xăng dầu theo Clark, 1985; Whipple, 1977).Khi mưa lớn các chất này cũng theo dòng chảy trên các bề mặt không thấm chảy rasông ngòi, kênh rạch, ao hồ dẫn đến việc ô nhiễm suy giảm sinh học, hóa học, vàđặc tính vật lý của các hồ, suối, và cửa sông tiếp nhận nước thải đô thị

-Thay đổi cân bằng năng lượng và vi khí hậu:

Do sự phát triển thay đổi đất từ rừng, đồng cỏ, và đất canh tác sang thành các bềmặt không thấm nước, cân bằng giữa năng lượng mặt trời bị hấp thụ ở bề mặt vànăng lượng trên mặt đất phản xạ cũng được thay đổi Bức xạ mặt trời truyền đến bềmặt trái đất được phản xạ, hấp thụ và chuyển hóa thành nhiệt hợp lý hoặc sử dụngtrong quá trình bốc hơi Điều quan trọng cần lưu ý là không khí được làm nóng chủyếu bởi năng lượng tỏa ra khỏi bề mặt của trái đất và không phải bằng cách làmnóng năng lượng mặt trời trực tiếp Do đó vật liệu ảnh hưởng đến lượng phản xạhoặc hấp thụ, và cũng ảnh hưởng đến dòng chảy của nhiệt từ bề mặt vào khí quyển-Làm thoái hóa, mất mát và phân mảnh môi trường sống:

Phát triển, đặc biệt là không gian phân tán các hình thức như một gia đình lớnnhiều nhà ở, kết quả không chỉ với số lượng lớn hơn các bề mặt không thấm trêntoàn khu vực, nhưng trong sự hủy diệt và sự phân mảnh của môi trường sống trêncạn tác động của sự phân mảnh môi trường sống được biểu hiện chậm hơn vàthường tích lũy dần Các môi trường sống trên cạn thường được bao quanh bởihoặc tiếp giáp với đường giao thông, khu dân cư, khu thương mại, hoặc đất canhtác

-Phá hủy thẩm mỹ học của sông suối và cảnh quan:

Xu hướng phát triển về phía bề mặt không thấm nước làm thay đổi hình ảnh củasông suối và cảnh quan của nó Đối với một số cá nhân, mở rộng đô thị, với bề mặtkhông thấm nước, tốt hơn là khu vực nông nghiệp và nông thôn để phát triển Tiêubiểu như các bờ suối đô thị thường bóc tách thực vật một cách nghiêm trọng và bịxói mòn thường xuyên

Tóm lại việc chuyển đổi từ đất thấm sang bề mặt không thấm là một mối đe dọanghiêm trọng đến tính toàn vẹn của cả hai môi trường tự nhiên và xây dựng và ảnhhưởng đến sự thoải mái và chất lượng tổng thể của cuộc sống cho mình cư dân Sựgia tăng bề mặt không thấm đang gia tăng đáng kể khối lượng của nước mưa.Dòng chảy tăng này tạo ra mối nguy hiểm lũ lụt và ô nhiễm nước mặt với các chất

ô nhiễm tích tụ trên các đường phố, đường cao tốc, bãi đậu xe, và thậm chí cả sân

cỏ của khu vực đô thị hoá, trong khi làm giảm chất lượng vật lý của dòng suối Do

sự đóng góp của các bề mặt không thấm nước để các hiệu ứng đảo nhiệt đô thị,Thủy sản và môi trường sống trên cạn bị phân hủy hoặc thay thế bằng các khuthương mại, công nghiệp, dân cư và sử dụng đất tiêu thụ nhiều hơn và nhiều khônggian Cuối cùng, sự phá hủy và thay đổi của dòng kênh và chuyển đổi rừng và đấtcanh tác thành đất dân cư, trung tâm thương mại và bãi đỗ xe đang làm xuống cấpchất lượng thẩm mỹ của nhiều dòng chảy và cảnh quan

1.3 các phương pháp xác định bề mặt không thấm

Để xác định được các bề mặt không thấm trong không gian đô thị ta có thể tiếnhành đo đạc trực tiếp bằng công tác truyền thống ngoài thực địa cũng như có thể sửdụng các công nghệ hiện đại sử dụng các tư liệu ảnh hàng không, ảnh vệ tinh viễnthám để đánh giá diện tích các bề mặt không thấm

1.3.1 Phương pháp đo đạc truyền thống

Phương pháp đo đạc truyền thống đó là công việc đo đạc trực tiếp từng đối tượngsau đó thống kê tổng hợp để thành lập bản đồ hiện trạng bề mặt không thấm cũngnhư bản đồ biến động

Ưu điểm của phương pháp này:

- Tiếp cận trực tiếp được với các đối tượng cần nghiên cứu

- Phân loại một cách chi tiết các đối tượng

- Kết quả thu được có độ chính xác cao.

Nhược điểm:

- Mất nhiều thời gian và tốn kém về mặt kinh tế

- Phụ thuộc nhiều vào điều kiện thời tiết và địa hình khu đo do phương pháp nàyphụ thuộc vào các điều kiện ngoại nghiệp

- Không thu được dữ liệu một cách liên tục theo thời điểm cần quan trắc biến động

- Phương pháp này gặp nhiều hạn chế trong nghiên cứu biến động các yếu tố môitrường

1.3.2 Phương pháp đo đạc trên ảnh hàng không

Đây chính là phương pháp đo đạc gián tiếp các đối tượng bề mặt không thấm quacác hình ảnh thu được từ các thiết bị chụp ảnh hàng không, giúp ta xác định được

vị trí, hình dáng, kích thước, mỗi quan hệ tương hỗ giữa các đối tượng đo từ đóxây dựng các bản đồ hiện trạng cũng như biến động các bề mặt không thấm

Ưu điểm của phương pháp này:

- Có khả năng đo đạc tất cả các đối tượng đo mà không nhất thiết phải tiếp xúchoặc đến gần chúng, miễn các đối tượng này có thể chụp ảnh được (bằng phimtoàn sắc, phim màu hoặc phim quang phổ)

- Nhanh chóng thu được các tư liệu đo đạc trong thời gian chụp ảnh, giảm nhẹcông tác ngoài trời, tránh các ảnh hưởng của thời tiết đối với công tác đo đạc

- Có thể đo trong cùng một thời điểm nhiều điểm đo khác nhau của các đối tượngđo

Nhược điểm:

- Nhược điểm chủ yếu của phương pháp đo ảnh là trang bị kỹ thuật cồng kềnh vàđắt tiền, đòi hỏi những điều kiện nhất định trong sử dụng và bảo quản, đặc biệt làđối với khí hậu nhiệt đới ở nước ta

- Yêu cầu trình độ trình độ của cán bộ chuyên môn phải cao.

1.3.3 Phương pháp đo đạc trên ảnh viễn thám

Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp đo đạc truyền thống, viễn thám

đã được đưa vào sử dụng đối với công việc ước tính thông tin bề mặt không thấmvới nhiều ưu điểm nổi trội

Ưu điểm của phương pháp:

- Độ phủ trùm không gian của tư liệu, phương pháp này có thể nghiên cứubiến động trên các khu vực có phạm vi khác nhau, ở các thời điểm khácnhau

- Phương pháp có thể được áp dụng nghiên cứu trên những khu vực cóđiều kiện địa hình, thời tiết phức tạp nơi mà phương pháp đo đạc truyềnthống khó có thể thực hiện được

- Xử lý nhanh và có hiệu quả kinh tế

- Đảm bảo được độ chính xác cần có và các yêu cầu kỹ thuật

- Thuận tiện trong nghiên cứu biến động các yếu tố môi trường

Nhược điểm của phương pháp:

- Với khu vực nhỏ, chi phí cho nghiên cứu bằng phương pháp viễn thám và GIS sẽđắt hơn các phương pháp truyền thống

- Phương pháp này đòi hỏi yêu cầu trình độ của cán bộ chuyên môn phải cao, độingũ cán bộ làm được còn hạn chế

- Nhiều dạng đối tượng có thể bị lẫn vào nhau, không phân biệt được trên ảnh

1.3.3.1 Phân loại bằng mắt

Giải đoán bằng mắt là sử dụng mắt người cùng với trí tuệ để tách chiết các thôngtin từ tư liệu viễn thám dạng hình ảnh Trong việc xử lý thông tin viễn thám thì giảiđoán bằng mắt (visual interpretaion) là công việc đầu tiên, phổ biến nhất và có thể

áp dụng trong mọi điều kiện có trang thiết bị từ đơn giản đến phức tạp Việc phântích ảnh bằng mắt có thể được trợ giúp bằng một số thiết bị quang học từ đơn giảnđến phức tạp như kính lúp, kính lập thể, kính phóng đại, kính tổ hợp mầu, nhằmnâng cao khả năng phân tích của mắt người Phân tích ảnh bằng mắt là công việc

có thể áp dụng một cách dễ dàng trong mọi điều kiện và có thể phục vụ cho nhiềunội dung nghiên cứu khác nhau: nghiên cứu lớp phủ mặt đất, nghiên cứu rừng, thổnhưỡng, địa chất, địa mạo, thuỷ văn, sinh thái, môi trường (Hà Văn Hải, 2002)Nhìn chung, có thể chia các yếu tố giải đoán thành 8 nhóm chính sau:

- Kích thước: Kích thước của đối tượng tùy thuộc vào tỷ lệ ảnh, kích thước có thểđược xác định nếu lấy kích thước đo được trên ảnh nhân với nghịch đảo tỷ lệ củaảnh (cần phải chọn một tỷ lệ ảnh phù hợp để giải đoán)

- Hình dạng: Là đặc trưng bên ngoài tiêu biểu cho đối tượng và có ý nghĩa quantrọng trong giải đoán ảnh Hình dạng đặc trưng cho mỗi đối tượng khi nhìn từ trêncao xuống được coi là dấu hiệu giải đoán ảnh quan trọng (ruộng thường có dạnghình vuông hay chữ nhật, khu vực chung cư cao tầng khác với nhà riêng lẻ…)

Hình 2.14: Kích thước và hình dạng của nhà là khác nhau: nhà ở, sân vận động, sân tennis, bụi cây…

- Bóng râm: Khi nguồn phát năng lượng (mặt trời hay radar) không nằm ngay trênđỉnh đầu hoặc trong trường hợp chụp ảnh xiên sẽ xuất hiệnbóng của đối tượng.Căn cứ theo bóng của vật thể xác định được chiều cao của chúng, trong ảnh radarbóng râm là yếu tố giúp cho việc xác định địa hình và hình dạng mặt đất Tuynhiên, bóng râm trong ảnh vệ tinh quang học thường làm giảm khả năng giải đoánđối với khu vực nhiều nhà cao tầng, rất khó khăn trong việc xác định diện tích củavật thể

Hình 2.15: Bóng của đối tượng

- Độ đậm nhạt: Là tổng hợp năng lượng phản xạ bởi bề mặt của đối tượng Mỗivật thể được thể hiện bằng một cấp độ sáng nhất định tỷ lệ với cường độ phản xạánh sáng của nó (ảnh đen trắng biến thiên từ trắng đến đen tuyền, ảnh màu thì toneảnh sẽ cho độ đậm nhạt màu để phân biệt các vật thể khác nhau) Độ đậm nhạt củaảnh là yếu tố rất quan trọng và cơ bản trong việc giải đoán ảnh

- Màu sắc: Là một yếu tố rất thuận lợi trong việc xác định chi tiết các đối tượng

Ví dụ, các kiểu loài thực vật vật có thể được phát hiện dễ dàng qua màu sắc (ngay

cả cho những người không có kinh nghiệm) Trong giải đoán ảnh khi sử dụng ảnhhồng ngoại màu, các đối tượng khác nhau sẽ có tổ hợp màu khác nhau, đặc biệt sửdụng ảnh đa phổ tổ hợp màu Tùy theo mục tiêu giải đoán, việc chọn lựa các kênhphổ để tổ hợp màu sẽ hiển thị được tốt nhất các đối tượng mà người giải đoán quantâm

Hình 2.16: Độ đậm nhạt và màu sắc của: nước biển, nước hồ, rừng…

- Cấu trúc: Là tần số lặp lại của sự thay đổi cấu trúc ảnh cho một khu vực cụ thểtrên ảnh quang học Cấu trúc còn là một tập hợp của nhiều hình mẫu (đối tượng)nhỏ phân bố thường theo một quy luật nhất định trên một vùng ảnh mà trong mộtmối quan hệ với đối tượng cần nghiên cứu, các đối tượng nhỏ này sẽ quyết địnhđối tượng đó có cấu trúc là mịn hay sần sùi.

Hình 2.17: Cấu trúc mịn của nước biển và cỏ, cấu trúc thô của cây

- Hình mẫu: Liên quan đến việc sắp xếp của các đối tượng về mặt không gian vàmắt người giải đoán có thể phân biệt được Đây là dạng tương ứng với vật thể theomột quy luật nhất định, nghĩa là sự lặp lại theo trật tự cụ thể của ảnh hay cấu trúc

sẽ tạo ra sự phân biệt và đồng thời có thể nhận biết được hình mẫu Hình mẫu cungcấp thông tin từ sự đồng nhất về hình dạng của chúng

Hình 2.18: Hình mẫu đều của nhà trong khu dân cư, hình mẫu không đều của cây trong công viên và dọc đường giao thông

- Mối liên quan: Sự phối hợp tất cả các yếu tố giải đoán, môi trường xung quanhhoặc mối liên quan của đối tượng nghiên cứu với các đối tượng khác sẽ cung cấpmột thông tin giải đoán quan trọng để giảm nhẹ việc xác định chính xác đối tượng

Hình 2.19: Chiều cao, vị trí, sự kết hợp

Khóa giải đoán ảnh là chuẩn giải đoán cho đối tượng nhất định bao gồm tập hợpcác yếu tố và dấu hiệu do nhà giải đoán thiết lập, nhằm trợ giúp cho công tác giảiđoán nhanh và đạt kết quả chính xác thống nhất cho các đối tượng từ nhiều ngườikhác nhau

Kết quả giải đoán chủ yếu phụ thuộc vào khóa giải đoán, thông thường khóa giảiđoán được thành lập dựa trên những vùng nghiên cứu thử nghiệm đã được điều tra

kỹ lưỡng Bằng cách sử dụng khóa giải đoán, người giải đoán có thể phát triển mởrộng và phân tích cho nhiều vùng khác trên cơ sở cùng một loại tư liệu cũng nhưcùng mùa và thời gian chụp ảnh do đó giúp cho công tác giải đoán nhanh hơn vàđảm bảo được tính thống nhất trong quá trình giải đoán

1.3.3.2 Phân loại ảnh vệ tinh bằng phương pháp xử lý số

Phân loại ảnh vệ tinh bằng phương pháp xử lý số: Hiện nay có rất nhiều phươngpháp phân loại cho dữ liệu ảnh viễn thám, nhưng nhìn chung, phương pháp tiếpcận phân loại ảnh viễn thám có thể được nhóm lại bao gồm các nhóm chính sau: cógiám sát và không giám sát, hoặc phân loại có tham số và không (mờ) tham số,hoặc cứng và mềm, hoặc dựa trên điểm ảnh, sub-pixel và vùng đối tượng

- Phân loại dựa trên pixel:

+ Phân loại không kiểm định

Là việc phân loại thuần túy theo tính chất phổ mà không biết rõ tên hay tính chấtcủa lớp phổ đó và việc đặt tên chỉ là tương đối dựa vào việc phân lớp phổ(Chistens).

+ Phân loại có kiểm định:

Là phân chia một cách có kiểm định các giá trị DN (Digital Number) của các pixelảnh theo từng nhóm đơn vị lớp phủ mặt đất bằng việc sử dụng máy tính và cácthuật toán Để thực hiện việc phân loại có kiểm định, phải tạo được “chìa khoáphân tích phổ” nghĩa là tìm được tính chất phổ đặc trưng cho từng đối tượng lớpphủ mặt đất và đặt tên cho chúng Công việc xác định chìa khoá phân tích phổđược gọi là tạo các vùng mẫu (hay vùng kiểm tra – trainning areas) Từ các vùngnày, các pixel khác trong toàn ảnh sẽ được xem xét và sắp xếp theo nguyên tắc

“giống nhất” (Look must like) để đưa về các nhóm đối tượng đã được đặt tên.Trong phân loại có kiểm định có một số phương pháp thường được sử dụng là:phân loại hình hộp (Parallelpiped Classification), phân loại theo khoảng cách nhỏnhất (Minimum distance Classification), phân loại hàm xác suất cực đại(Maximum Likelihood Classification)

Ưu điểm của phương pháp phân loại dựa trên pixel: Tận dụng được hết thông tintrên tất cả các kênh ảnh Rất ít phụ thuộc vào trình độ của người giải đoán, do thuậttoán phân loại được máy tính thực hiện Các thuật toán phân loại được kiểm tra vàtùy biến nhiều lần Các chỉ tiêu phân loại là định lượng, không phụ thuộc vào cảmtính của người giải đoán Dễ dàng kết hợp với các phương pháp chiết xuất thôngtin phi phân loại khác như tính toán chỉ số thực vật; tính toán sinh khối… Tuynhiên trong phương pháp này các ảnh phân loại chỉ đơn thuần dựa vào giá trị cácpixel không thể liên kết với các cảnh quan xung quanh nên nhiều trường hợp sẽ bịgiải đoán nhầm các đối tượng làm giảm độ chính xác của kết quả phân loại

- Phân loại mờ (fuzzy classification):

Lý luận mờ là một phương pháp toán học nhằm lượng hóa các phát biểu mơ hồ Ýtưởng cơ bản là thay thế hai phát biểu lý luận nghiêm ngặt “có” và “không” bởidãy liên tục [0…1], mà 0 nghĩa là “không chính xác” và 1 là “chính xác” Mọi giátrị giữa 0 và 1 đại diện một phát biểu ít nhiều chắc chắn của “chính xác” và “khôngchính xác” Vì vậy, các hệ phân loại mờ thích hợp tốt với việc xử lý hầu hết các

Tuy nhiên do các loại thuộc lớp phủ mặt đất khá đa dạng nên việc chỉ định chínhxác pixel đến từng loại cụ thể là không đơn giản Mục tiêu phân loại là tìm sự phùhợp 1 - 1 giữa thông tin phổ của pixel và thông tin loại tương ứng (dựa vào bộ dữliệu mẫu) và mong muốn sự phân loại đạt sự chính xác cao nhất Tuy nhiên, trongthực tế, nhiều trường hợp gặp phải bởi các phương pháp phân loại truyền thống đó

là sự không phân biệt rõ ràng giữa “chính xác” và “không chính xác”

- Phương pháp phân vùng đối tượng

Phân vùng đối tượng được thiết kế để phân phối sự không đồng nhất về môitrường, cải thiện độ chính xác phân loại GIS đóng vai trò quan trọng trong việcphân vùng đối tượng Với hệ thống định vị vệ tinh cung cấp một phương tiện đểthực hiện phân loại cho mỗi lĩnh vực qua việc kết hợp các dũ liệu vector và raster.Các dữ liệu vector thường được dùng để phân chia ảnh đầu thành các vùng nhỏtách rời thỏa mãn tính đồng nhất và liên thông bằng các nhóm pixel gần kề nhauthành nhóm dựa trên tiêu chí giống nhau định trước nào đó Các phương pháp phânvùng đối tượng:

+ Phân vùng theo điểm ảnh: dựa trên các thống kê mức xám đồ của ảnh để tạo racác vùng đóng thuộc về các đối tượng có trong ảnh Đây là phương pháp phânvùng đơn giản nhất, tính toán nhanh, có thể thực hiện dễ dàng trong thời gian thực,

sử dụng phần cứng chuyên biệt

+ Phân vùng dựa theo đường biên: dựa trên thông tin về đường biên của ảnh để xácđịnh đường bao của các đối tượng Các đường bao này sau đó được phân tích, sửađổi nếu cần thiết nhằm tạo ra các vùng đóng thuộc về các đối tượng có trong ảnh.+ Phân vùng dựa theo miền: các pixel được phân tích một cách trực tiếp trong quátrình phát triển vùng dựa trên một tiêu chí giống nhau cho trước để hình thành nêncác vùng đóng thuộc về các đối tượng có trong ảnh Khi các vùng được xác đinh,các đặc điểm có thể được tính toán để biểu diễn vùng nhằm mô tả, phân tích, phânloại Các đặc điểm có thể là thông tin về hình dạng, cấu trúc của vùng cũng nhưcác thông tin xác suất

- Phương pháp phân loại định hướng đối tượng

Nguyên lý của phương pháp này được xây dựng trên khái niệm cho rằng tập hợpcác pixel của ảnh sẽ hình thành nhiều đối tượng chuyên đề mà mắt ta có thể nhậnbiết

Bước xử lý cơ bản trong phân tích đối tượng ảnh là các phân mảnh ảnh (segment)chứ không phải pixel Để mắt người nhận biết được đối tượng đã được phân mảnh(segmentation) thì hàng loạt thông tin đã được xử lý Các thông tin này dùng để mô

tả một số đặc điểm hình dạng (shape) kiến trúc ảnh (texture), các quan hệ khônggian (topology) của đối tượng được phân loại và cách tích hợp các thông tin nàychính là các quy tắc cần được xây dựng để phần mềm có thể phân biệt các đốitượng Trong quá trình phân loại chúng ta còn có thể sử dụng các lớp thông tinchuyên đề ngoài dữ liệu viễn thám như mô hình số độ cao, bản đồ thổ nhưỡng, bản

đồ địa chất, bản đồ sử dụng đất Việc tích hợp các thông tin nói trên trong phânloại định hướng đối tượng dựa chủ yếu vào logic mờ (fuzzylogic) (Ravi Chauhan,Nitin K Tripathi et al 2004)

Đặc điểm của phân loại định hướng đối tượng:

+) Mỗi đối tượng có thể được phân loại bằng một thuật toán khác nhau chứ khôngphải bằng một thuật toán thống nhất

+) Nguyên ký phân cấp đối tượng: Quy trình phân loại bao gồm các bước xác địnhđối tượng ở các cấp bậc khác nhau Ví dụ: các lớp đối tượng thực vật được gộp lạithành một lớp và dưới đó là các phụ lớp của các lớp thực vật cụ thể Cách phânchia như vậy đảm bảo rằng mỗi đối tượng được phân loại theo một thuật toán khácnhau nhưng các đối tượng thuộc cùng một nhóm sẽ có thể kế thừa các đặc trưngchung của nhóm đó Hệ thống cấp bậc này được xắp xếp theo một mạng lưới cócấu trúc chặt chẽ

Hình 2.20: Mạng phân cấp đối tượng ảnh

Cấu trúc của việc phân bậc đảm bảo theo hai quy tắc sau :

- Đường bao đối tượng bậc cao phải theo đường bao của các đối tượng bậcthấp hơn

- Đối tượng bậc thấp hơn bị phân mảnh trong phạm vi đường bao của các đốitượng bậc cao hơn

Trên những dữ liệu khác nhau thì mức độ phân cấp các đối tượng cũng khác nhau.Hình dạng của đối tượng được dựa trên sự tập hợp của các đối tượng phụ

Trong phương pháp phân loại định hướng đối tượng ta cần nắm rõ được các vấn đềnhư: đặc trưng phổ của dữ liệu viễn thám, lựa chọn tỷ lệ thích hợp cho việc phânmảnh ảnh, xác định bối cảnh và mối phụ thuộc có tính phân cấp giữa các đốitượng, tính bất định của bản thân dữ liệu viễn thám, dữ liệu chuyên đề và kháiniêm mờ sử dụng trong phân loại định hướng đối tượng Xuất phát từ đặc điểmhiện trạng sử dụng đất của khu vực nghiên cứu và mục đích của đề tài thì các yếu

tố này đề cần được tính đến một cách đầy đủ về phương diện phương pháp luận vàphương diện thử nghiệm phân loại để ứng dụng

Trong phương pháp phân loại định hướng thì yếu tố cơ bản sẽ là các đối tượng ảnh.Người ta phân biệt hai loại đối tượng: đối tượng nguyên thủy và đối tượng chuyên

đề Đối tượng nguyên thủy được dùng trong các bước phân loại trung gian vàchúng ta chỉ chiết xuất các đối tượng chuyên đề Với cách hiểu như vậy thì đốitượng nhỏ nhất sẽ là pixel Các đối tượng ảnh có để được khảo sát trong mối liênquan với các đối tượng khác trên ảnh theo mạng phân cấp

Như vậy, việc lựa chọn phương pháp phân loại định hướng đối tượng là phù hợp

để giải quyết sự lẫn phổ trong quá trình xử lý ảnh Phương pháp này được coi là tối

ưu vì nó có khả năng tích hợp với các dữ liệu khác như bản đồ chuyên đề, mô hình

số độ cao và các kiến thức chuyên gia nhằm bổ trợ cho quá trình phân loại ảnhnhằm nâng cao mức độ tin cậy cho kết quả giải đoán

1.3.3.3 So sánh hai phương pháp phân loại định hướng đối tượng và phân loại dựa trên pixel

Phương pháp phân loại đối tượng dựa trên các điểm ảnh (pixel) được coi là có hiệuquả đối với những ảnh viễn thám có độ phân giải thấp và trung bình như Landsat.Tuy nhiên, khi xử lý các ảnh có độ phân giải không gian cao và rất cao như SPOT

5, Quickbird, WorldView, GeoEyes thì phương pháp này có sự hạn chế do mốiquan hệ tỷ lệ nghịch giữa độ phân giải không gian và độ phân giải phổ Kết quảphân loại bằng pixel bị giảm rõ rệt khi thử nghiệm trên các ảnh vệ tinh có độ phângiải không gian cao, bởi các kênh này chứa thông tin phổ phản xạ trong dải sóngrộng làm cho giá trị phổ của các đối tượng khác biệt trên thực tế lại tương đối gầnnhau như: bãi cát khô ở giữa sông với đất xây dựng

Phương pháp phân loại định hướng đối tượng được phát triển từ những năm 1970,với những ưu thế rõ rệt so với phương pháp phân loại dựa trên pixel Đặc biệttrong những nghiên cứu gần đây đã cho thấy rõ phân loại định hướng đối tượng có

độ chính xác cao hơn hẳn phương pháp phân loại bằng pixel khi áp dụng cho cácảnh vệ tinh đa độ phận giải Đối với phân loại lớp phủ mặt đất các khu vực cónhiều đối tượng mặt đất phức tạp và manh mún như vùng đô thị và ven đô thị ViệtNam, phương pháp phân loại định hướng đối tượng đưa ra các kết quả đáng khích

lệ trên ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian cao như SPOT 5

Một số nghiên cứu cụ thể dẫn chứng như khi so sánh độ chính xác giữa hai phươngpháp phân loại trên ảnh có độ phân giải trung bình là Aster cho khu vực núi ĐôngBắc của dãy Helan, Trung Quốc, sai số tổng quát của phương pháp phân loại dựatrên pixel là 46,48 % trong khi phân loại định hướng đối tượng là 83,25%, so sánhvới vùng Đông bắc của miền Nam Australia cũng chỉ ra bằng phương pháp phânloại định hướng đối tượng độ chính xác 78 % so với phương pháp dựa trên pixel là69,14 %, hay cho ảnh Landsat ở các vùng đồng bằng, thung lũng có độ chính xáclên tới trên 85% bằng phương pháp phân loại định hướng đối tượng, ảnh SPOT có

độ chính xác lên tới 90 % cho khu vực đô thị Tương tự như vậy, so sánh haiphương pháp phân loại trên với ảnh có độ phân giải cao như IKONOS, Quickbird,ảnh hàng không ở các khu vực có vị trí khác nhau trên thế giới cho thấy phân loạiđịnh hướng đối tượng có độ chính xác trên 80%, cao hơn nhiều so với phân loạidựa trên pixel, thông qua sai số tổng quát và chỉ số Kappa.

Kết luận chương 1:

Quá trình đô thị hóa ở các thành phố thường liên quan đến các mặt không thấm,bởi vì chúng liên quan đến quá trình bê tông hóa bề mặt Các mặt không thấm đạidiện cho quá trình phát triển của cảnh quan Xét về góc độ sử dụng đất, chúng liênquan với các kiểu thực phủ đô thị và biến động thực phủ Do đó, mặt không thấm

là tham số thích hợp cho việc xem xét quá trình đô thị hóa của một khu vực Để cóthể xác định được hiện trạng cũng như sự thay đổi của các bề mặt không thấm ta cóthể tiến hành đo đạc trực tiếp ngoài thực địa Phương pháp này cho kết quả có độchính xác cao tuy nhiên lại tốn rất hiều công sức, tiền bạc cũng như phụ thuộcnhiều vào ngoại cảnh Vì vậy để khắc phục những nhược điểm đó viễn thám đãđược đưa vào sử dụng Góp phần đo đạc xác định được các bề mặt không thấmmột cách chính xác, hiệu quả trên một phạm vi rộng, đảm bảo tính liên tục cũngnhư giảm thiểu công sức, chi phí cho việc đo đạc