Đề tài Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp tổng hợp dữ liệu cho bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam hướng tới mục tiêu sau: Tiền xử lý ảnh, đưa ảnh về cùng độ phân giải trước khi sử dụng cho các bài toán khác. Xây dựng và phân loại bản đồ đô thị Việt Nam dựa vào ảnh dữ liệu viễn thám và thuật toán GLCNMO mở rộng.
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
-*** -
VŨ THỊ HÒA
NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP TỔNG HỢP DỮ LIỆU CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI
LỚP PHỦ ĐÔ THỊ TẠI VIỆT NAM
LUẬN VĂN THẠC SỸ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
HÀ NỘI – 2017
Trang 2ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
-*** -
VŨ THỊ HÒA
NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP TỔNG HỢP DỮ LIỆU CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI
LỚP PHỦ ĐÔ THỊ TẠI VIỆT NAM
Ngành: Công nghệ Thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
Mã số: 60480104
LUẬN VĂN THẠC SỸ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS BÙI QUANG HƯNG
HÀ NỘI – 2017
Trang 3LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan những kết quả đạt được trong luận văn này là do tôi
nghiên cứu, tổng hợp và thực hiện Toàn bộ những điều trình bày trong luận văn
là của cá nhân hoặc được tham khảo và tổng hợp từ các nguồn tài liệu khác
nhau Tất cả các tài liệu tham khảo được tổng hợp trính dẫn với nguồn gốc rõ
ràng
Tôi xin chịu trách nhiệm hoàn toàn về lời cam đoan của mình Nếu có gì
sai, tôi xin chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định
Hà Nội, tháng 10 năm 2017
Học viên
Vũ Thị Hòa
Trang 4LỜI CẢM ƠN
Trước tiên tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến thầy Bùi Quang Hưng,
cô Nguyễn Thị Nhật Thanh, nghiên cứu sinh Phạm Tuấn Dũng và toàn thể Trung tâm FIMO đã tận tâm, tận lực hướng dẫn, định hướng phương pháp nghiên cứu khoa học cho tôi; đồng thời, cũng đã cung cấp nhiều tài liệu và tạo điều kiện thuận lợi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu để tôi có thể hoàn thành luận văn này
Tôi xin được gửi lời cảm ơn đến các thầy, cô trong Bộ môn Hệ thống thông tin và Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội đã nhiệt tình giảng dạy và truyền đạt những kiến thức, kinh nghiệm quý giá trong suốt thời gian tôi học tập tại trường
Tôi xin gửi lời cảm ơn đến các bạn học viên lớp K21-HTTT, những người đồng hành trong suốt khóa học và có nhiều góp ý bổ ích cho tôi Cảm ơn gia đình, bạn bè đã quan tâm và động viên giúp tôi có nghị lực phấn đấu để hoàn thành tốt luận văn này
Do kiến thức và thời gian có hạn nên luận văn chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót nhất định
Một lần nữa xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc
Hà Nội, tháng 10 năm 2017 Học viên thực hiện
Vũ Thị Hòa
Trang 5MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN 1
LỜI CẢM ƠN 2
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT Error! Bookmark not defined DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Error! Bookmark not defined. MỞ ĐẦU 5
Chương 1 TỔNG QUAN 8
1.1 Tổng quan về dữ liệu viễn thám 8
1.1.1 Khái niệm cơ bản trong viễn thám 8
1.1.2 Một số loại dữ liệu viễn thám 10
1.1.3 Tổng quan về quá trình tiền xử lý viễn thám 11
1.2 Bài toán phân loại lớp phủ đô thị 12
1.2.1 Tổng quan về bài toán 12
1.2.2 Chi tiết dữ liệu sử dụng 13
1.2.2 Tiền xử lý dữ liệu trong bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam 14
1.3 Kết luận 15
Chương 2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TỔNG HỢP DỮ LIỆU VIỄN THÁM 16 2.1 Các phương pháp tổng hợp ảnh viễn thám chứa các dữ liệu phân lớp 16
2.1.1 Phương pháp dựa trên luật đa số (Majority rule based method) 16
2.1.2 Phương pháp lấy giá trị ngẫu nhiên (Random rule based method) 16
2.1.3 Phương pháp cửa sổ dịch chuyển dựa trên so sánh trọng số khoảng cách với điểm trung tâm (PDW - Point-centred, distance-weighted moving window method) 16
2.2 Các phương pháp tổng hợp ảnh viễn thám chứa các dữ liệu số 17
2.2.1 Phương pháp lấy giá trị điểm trung tâm (Central pixel method) 17
2.2.2 Phương pháp lấy giá trị trung bình (Pixel mean method) 17
Trang 62.2.3 Phương pháp lấy giá trị lớn nhất (Pixel maximum method) 17
2.2.4 Phương pháp lấy giá trị nhỏ nhất (Pixel minimum method) 17
2.2.5 Phương pháp lấy giá trị trung bình dựa trên trọng số (Pixel Aggregate method) 18
2.3 Các chỉ số đánh giá phương pháp tổng hợp dữ liệu viễn thám 18
2.3.1 Chỉ số ước lượng sự tương đồng cấu trúc (SSIM – Structural Similarity Index Measurement) 18
2.3.2 Tỷ số tín hiệu lớn nhất/ nhiễu (PSNR) 19
2.4 Tổng kết 19
Chương 3 XÂY DỰNG MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 20
3.1 Yêu cầu về hệ thống và các công cụ sử dụng trong thực nghiệm 20
3.2 Quá trình thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu viễn thám 20
3.2.1 Thu thập dữ liệu đầu vào 20
3.2.2 Tiền xử lý dữ liệu 20
3.3 Đánh giá các phương pháp tổng hợp dữ liệu viễn thám dựa trên các chỉ số đánh giá 20
3.3.1 Xử lý dữ liệu bằng các phương pháp tổng hợp 20
3.3.2 Kết quả đánh giá 22
3.4 Đánh giá sự ảnh hưởng của các phương pháp tổng hợp dữ liệu ảnh viễn thám đến việc xây dựng bản đồ lớp phủ đô thị tại Việt Nam 23
3.4.1 Xây dựng bản đồ lớp phủ đô thị tại Việt Nam dựa trên các dữ liệu viễn thám 23
3.4.2 Đánh giá độ chính xác của các bản đồ lớp phủ đô thị thu được 25
3.5 Tổng kết 26
KẾT LUẬN 27
TÀI LIỆU THAM KHẢO 28
Trang 7MỞ ĐẦU
1 Đặt vấn đề
Có nhiều công nghệ xử lý ảnh số, được phát triển bắt đầu năm 1960 tại viện công nghệ Massachusetts, đại học Maryland và một vài cơ sở nghiên cứu khác ứng dụng cho ảnh vệ tinh, ảnh y học, nhận dạng ký tự….Càng ngày công nghệ xử lý ảnh ngày càng phát triển đáp ứng về chất lượng và thời gian thực cho người sử dụng Hiện nay trên thế giới có khá nhiều tài liệu và công trình nghiên cứu về tiền xử lý và xử lý ảnh vệ tinh đã mô tả các khía cạnh cơ bản của công nghệ xử lý ảnh số đặc biệt liên quan đến xử lý ảnh vệ tinh với mục tiêu phân loại tất cả các điểm ảnh trong một ảnh kỹ thuật số thành một số lớp phủ hoặc các chủ
đề lớp phủ Dữ liệu phân loại có thể được sử dụng để tạo ra các bản đồ chuyên
đề của lớp phủ đất [7] Hoặc mô tả các phương pháp giảm nhiễu và giảm độ mờ chủ yếu dựa vào các bộ lọc để phục hồi ảnh , đồng thời đưa ra các phương pháp
so sánh, phân tích và đánh giá [8] Phân tích các phương pháp tổng hợp trong
xử lý ảnh và một số chỉ số đánh giá [9] Ở Việt Nam có rất ít nghiên cứu về tiền
xử lý ảnh vệ tinh, có một số nghiên cứu với phạm vi hạn chế, chẳng hạn như luận văn nội suy ảnh và một số ứng dụng đã đưa ra một số vấn đề về tiền xử lý ảnh, các phương pháp nội suy ảnh và một số ứng dụng [3]; ứng dụng phép biến đổi Wavelet trong xử lý ảnh tuy nhiên không phân biệt rõ tiền xử lý ảnh và xử lý ảnh đồng thời tập trung vào một số phương pháp hơn là các phương pháp tập hợp ảnh trong phân loại lớp phủ đô thị Đồng thời các công trình nghiên cứu về lớp phủ đô thị tại Việt Nam hiện nay khá hiếm và chủ yếu tại các khu vực thành phố lớn như Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Đà Nẵng như “Nghiên cứu thay đổi nhiệt độ bề mặt đô thị dưới tác động của quá trình đô thị hóa ở Thành phố
Hồ Chí Minh bằng phương pháp viễn thám” [4]
Trong đề tài nghiên cứu này tập trung vào các phương pháp tổng hợp ảnh
vệ tinh trong quá trình tiền xử lý ảnh nhằm đưa dữ liệu về cùng độ phân giải trong bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam Đây là một quá trình cần thiết để đưa ra kết quả tốt nhất cho tập dữ liệu đầu vào vì nó ảnh hưởng tới độ chính xác đầu ra của việc phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam
2 Ý nghĩa khoa học
Trang 8Ứng dụng một số đặc điểm về không gian, thời gian, cấp độ xám, phổ bức
xạ của ảnh viễn thám và một số kỹ thuật tổng hợp ảnh viễn thám nhằm đưa các ảnh thô về độ phân giải phù hợp trong bài toán phân loại lớp phủ đô thị Đây chính là bước đầu trong quá trình tiền xử lý dữ liệu nhưng khá quan trọng để đưa ra tập dự liệu chuẩn và kết quả chính xác
3 Ý nghĩa thực tiễn
Mặc dù đã có nhiều thành công to lớn trong sự phát triển kinh tế, chính phủ Việt Nam vẫn thực hiện những chính sách dài hạn nhằm nỗ lực thúc đầy nền kinh tế Đô thị hóa là một trong tác động cần thiết tới sự phát triển đô thị và kinh
tế, nó có mối liên quan tới sự thay đổi chức năng và không gian ảnh hưởng lâu dài đến đời sống dân cư và đô thị
Với tốc độ đô thị hóa ngày càng nhanh, diện tích đất nông nghiệp ngày càng bị thu hẹp và chia cắt, các khu công nghiệp, khu đô thị mới từng bước hình thành Sự biến động này có những thuận lợi song cũng có những khó khăn hết sức phức tạp vì nó tác động đến tất cả các lĩnh vực kinh tế - văn hoá, xã hội, tập quán của nhân dân Do đó, cần phải có sự định hướng, theo dõi, đánh giá, kiểm
kê, quản lý sự biến động của lớp phủ đô thị Viễn thám là một nguồn hữu ích cho việc lập bản đồ theo dõi sự biến đổi đô thị
Gần đây bản đồ đô thị có độ phân giải thô từ ảnh vệ tinh không đạt yêu cầu, bởi vì việc thu thập dữ liệu huấn luyện không chi tiết và bất cập trong các thuật toán phân loại Ở Việt Nam có rất ít nghiên cứu về phân loại lớp phủ đô thị với phạm vi hạn chế
Kỹ thuật viễn thám với khả năng quan sát các đối tượng ở các độ phân giải phổ và không gian từ trung bình đến siêu cao và chu kì chụp lặp lại từ một tháng đến một ngày cho phép ta quan sát, phân loại và xác định nhanh chóng lượng cũng như vị trí của thông tin biến động lớp phủ đô thị Tuy nhiên các ảnh
“thô” thu được từ vệ tinh đều tiềm ẩn những lỗi, nhiễu và không chính xác Do
đó trước khi sử dụng để phân loại hay thành lập bản đồ phải tiền xử lý dữ liệu
Đề tài “ Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp tổng hợp dữ liệu cho
bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam”, đây sẽ là cơ sở để tiền xử lý
dữ liệu, tạo được bộ dữ liệu có độ phân giải phù hợp trong việc phân loại lớp phủ, xây dựng bản đồ đồng thời là bước xây dựng ban đầu giúp các nhà quản lý trong việc theo dõi biến động và quy hoặch sử dụng đất đô thị phù hợp
4 Mục tiêu của nghiên cứu
Trang 9Nghiên cứu của luận văn hướng tới mục tiêu sau:
- Tiền xử lý ảnh, đưa ảnh về cùng độ phân giải trước khi sử dụng cho các bài toán khác
- Xây dựng và phân loại bản đồ đô thị Việt Nam dựa vào ảnh dữ liệu viễn thám và thuật toán GLCNMO mở rộng
5 Cấu trúc của luận văn
Luận văn được chia thành 5 phần với các nội dung như sau:
Chương I trình bày các nội dung lý thuyết về viễn thám Các khái niệm
liên quan đến xử lý ảnh, nguyên lý thu nhận ảnh viễn thám, đặc điểm ảnh viễn thám, phân loại ảnh viễn thám Đồng thời nêu vấn đề bài toán, đặc điểm dữ liệu
sử dụng và phương hướng xử lý, đánh giá
Chương II giới thiệu về các phương pháp tổng hợp, công thức, ý nghĩa và
các chỉ số đánh giá
Chương III tập trung vào xây dựng thực nghiệm nhằm giải quyết bài toán
đã đặt ra Đồng thời đánh giá kết quả đạt được và so sánh với các kết quả khác nhằm tìm ra điểm mạnh điểm yếu của các phương pháp sử dụng
Phần kết luận tổng kết những kết quả đạt được của luận văn và hướng
nghiên cứu tiếp theo
Trang 10Chương 1 TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan về dữ liệu viễn thám
1.1.1 Khái niệm cơ bản trong viễn thám
Viễn thám là quan sát về một đối tượng bằng một phương tiện cách xa vật trên một khoảng cách nhất định [2]
Viễn thám là ứng dụng vào việc lấy thông tin về mặt đất và mặt nước của trái đất, bằng việc sử dụng các ảnh thu được từ một đầu chụp ảnh sử dụng bức
xạ phổ điện từ đơn kênh hoặc đa phổ, bức xạ hoặc phản xạ từ bề mặt trái đất [3]
Mặc dù có nhiều định nghĩa khác nhau về viễn thám nhưng mọi định nghĩa đều có nét chung nhấn mạnh “viễn thám là khoa học thu nhận từ xa các thông tin về các đối tượng, hiện tượng trên trái đất”
Viễn thám ngày càng phát triển cùng với những thành tựu khoa học kỹ thuật về công nghệ vũ trụ, công nghệ điện tử, tin học Các đối tượng nghiên cứu của khoa học viễn thám cũng trở nên đa dạng hơn về sự vật, hiện tượng xảy ra trên trái đất với các ứng dụng tại nhiều lĩnh vực khác nhau
Một số ứng dụng của công nghệ viễn thám được biết đến rộng rãi hiện nay như ứng dụng trong nghiên cứu địa chất, nghiên cứu địa mạo, nghiên cứu thạch học, ứng dụng trong khai khoáng, điều tra khảo sát công trình, nghiên cứu môi trường , nghiên cứu quản lý biến động đô thị hóa, theo dõi tốc độ sa mạc hoá, phân tích những cấu trúc địa chất trên mặt cũng như bên trong lòng đất, nghiên cứu các hành tinh khác…
1.1.1.2 Nguyên lý thu nhận dữ liệu viễn thám
Sóng điện từ được phản xạ hoặc bức xạ từ vật thể là nguồn cung cấp thông tin chủ yếu về đặc tính của đối tượng Ảnh viễn thám cung cấp thông tin
về các vật thể tương ứng với năng lượng bức xạ ứng với từng bước sóng đã xác định Đo lường và phân tích năng lượng phản xạ phổ ghi nhận bởi ảnh viễn thám, cho phép tách thông tin hữu ích về từng lớp phủ mặt đất khác nhau do sự tương tác giữa bức xạ điện từ và vật thể.[1]
Trang 11Hình 1 1 Mô hình nguyên tắc hoạt động của Viễn thám
Từ nguyên lý hoạt động của viễn thám như trên ta thấy toàn bộ quá trình thu nhận và xử lý viễn thám bao gồm các thành phần chính sau:
i Nguồn năng lượng hoặc chiếu sáng: Để thu nhận được ảnh viễn thám cần phải có nguồn năng lượng chiếu sáng, nguồn năng lượng này chiếu vào các vật thể, các vật thể bị một phần phản xạ và bức xạ Nguồn năng lượng chính thường
sử dụng trong viễn thám là bức xạ mặt trời, năng lượng của sóng điện từ do các vật thể phản xạ hay bức xạ được bộ cảm biến đặt trên vật mang thu nhận
ii Bức xạ và khí quyển: Nguồn năng lượng trước khi chiếu qua vật thể chiếu qua lớp khi quyển
iii Tương tác với vật thể nghiên cứu: khi năng lượng xuyên qua lớp khí quyển và tiếp xúc với vật thể, sự tương tác giữ nó và mục tiêu phụ thuộc vào đặc tính của đối tượng mục tiêu và sóng điện từ Năng lượng phản xạ hay bức xạ của các đối tượng khác nhau là khác nhau
iv Sự thu năng lượng bởi bộ cảm biến: năng lượng của sóng điện từ do các vật thể phản xạ hay bức xạ được bộ cảm biến đặt trên vật mang thu nhận và ghi lại Bộ cảm biến có thể là các máy chụp ảnh hoặc máy quét Phương tiện mang các bộ cảm biến được gọi là vật mang như máy bay, khinh khí cầu, tầu con thoi hoặc vệ tinh
Trang 12v Bộ truyền tín hiệu tiếp nhận và xử lý – dữ liệu ghi nhận được từ bộ cảm
biến sẽ được truyền tới trạm thu nhận và xử lý dữ liệu – nơi dữ liệu được xử lý thành một ảnh
vi Giải đoán và phân tích - hình ảnh thu nhận sẽ được giải đoán và phân tích bằng các chương trình tự động hoặc dựa trên kinh nghiệm của chuyên gia nhằm trích xuất các thông tin về đối tượng mục tiêu
vii Ứng dụng - Các thông tin trích xuất sẽ ứng dụng vào trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: nông lâm nghiệp, địa chất, khí tượng,
1.1.1.3 Một số đặc điểm dữ liệu viễn thám
Dữ liệu viễn thám bao gồm tất cả các hình ảnh được xây dựng từ những
dữ liệu thu thập được mà không cần tiếp xúc trực tiếp với các đối tượng đó Phổ biến nhất là hình ảnh vệ tinh Landsat, Modis, Geos…Đây là những loại dữ liệu bao gồm ảnh chụp vệ tinh và ảnh chụp trên không, địa chấn, dữ liệu Radar, dữ liệu đa phổ Lidar Các thông số quan trọng nhất đặc trưng cho khả năng cung cấp thông tin của một ảnh vệ tinh là độ phân giải của nó Có ba loại độ phân giải: độ phân giải không gian, độ phân giải phổ và độ phân giải thời gian
a Độ phân giải của ảnh
b Điểm ảnh (Picture pixel):
c Mức xám của ảnh
1.1.1.4 Phân loại viễn thám
Từ các đặc điểm của ảnh vệ tinh, có thể phân loại ảnh trong viễn thám theo các tiêu chí sau
a Phân loại theo nguồn tín hiệu
b Phân loại theo đặc điểm quỹ đạo
c Phân loại theo bước sóng
d Phân loại theo độ phân giải
e Một số khái niệm phân loại ảnh khác
1.1.2 Một số loại dữ liệu viễn thám
Trang 13Độ cao quỹ đạo 705 km
Bảng 1 1 Các thông số kỹ thuật của ảnh vệ tinh MODIS
1.1.3 Tổng quan về quá trình tiền xử lý viễn thám
Nhìn chung quy trình tiền xử lý ảnh thường gồm có các bước sau:
Hiệu chỉnh bức xạ
- Hiệu chỉnh bức xạ do các lỗi sai ở bộ cảm biến
- Hiệu chỉnh bức xạ do khí quyển
- Hiệu chỉnh bức xạ do góc chiếu của mặt trời và do địa hình
Đưa về hệ tọa độ quy chiếu một thành phần quan trọng khác trong tiền
xử lý ảnh là đưa về cùng hệ tọa độ quy chiếu
Hiệu chỉnh hình học
Méo hình học là sự sai lệch về vị trí, tỷ lệ giữa tọa độ ảnh thực so với tọa
độ lý thuyết Có nhiều nguyên nhân gây ra méo hình học như đặc tính bộ cảm (hệ thống ống kính), hoặc do đặc điểm địa hình (khu vực chụp ảnh, độ cong trái đất), hoặc do sự di chuyển của vật mang hoặc sự di chuyển của đối tượng chụp ảnh)
Resampling (lấy mẫu) thường để xác định giá trị số cho vị trí pixel mới của ảnh đầu ra
Trang 14Lấy lại mẫu là quá trình tính toán những giá trị pixel mới từ các điểm pixel gốc Một số phương pháp phổ biến như Nearest Neighbourhood, Bilinear Interpolation, Cubic Convolution,
1.2 Bài toán phân loại lớp phủ đô thị
1.2.1 Tổng quan về bài toán
Đô thị hóa là một trong tác động cần thiết tới sự phát triển đô thị và kinh
tế, nó có mối liên quan tới sự thay đổi chức năng và không gian ảnh hưởng lâu dài đến đời sống dân cư và đô thị Bởi vì sự đô thị hóa có thể ảnh hưởng đến nhiều vấn đề như môi trường, mất thảm thực vật, ô nhiễm không khí, tình trạng thiếu nước và ô nhiễm và đảo nhiệt đô thị, đây là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến các hệ sinh thái trên cạn và biến đổi khí hậu Vì vậy, việc nghiên cứu
về đô thị và lớp phủ đô thị có ý nghĩa quan trọng nhằm cung cấp cho các nhà hoạch định chính sách một công cụ hữu hiệu trong việc ra quyết định về quy hoạch và phát triển đô thị
Tuy nhiên, hiện nay trên thế giới việc phân loại lớp đô thị phủ trên phạm
vi toàn cầu là một công việc khó khăn bởi định nghĩa “đô thị” là khác nhau giữa các nhà nghiên cứu ở các quốc gia, các viện nghiên cứu
Để xây dựng bản đồ lớp phủ đô thị tại Việt Nam cần có một định nghĩa lớp phủ đô thị rõ ràng Tại Việt Nam Hệ thống phân loại đô thị , được thành lập vào Năm 2001 và cập nhật vào năm 2009 với sự ra đời của Nghị định số 42/2009 / NĐ-CP , phục vụ như là một phần quan trọng của chính sách đô thị và quản lý Nó là một hệ thống thứ bậc cấu thành bởi sáu loại đô thị được xác định bởi mức độ khác nhau của hoạt động kinh tế, phát triển thể chất, dân số, mật độ dân số, và cung cấp cơ sở hạ tầng
Bài toán phân loại lớp phủ đô thị theo thuật toán GLCNMO (Global Land Cover by Natinal Mapping Organizations) phiên bản 2 mở rộng được kế thừa và cải tiến cho phù hợp với điều kiện tại Việt Nam
Trang 15Nghiên cứu này xác định "khu đô thị" có mật độ dân số ít nhất là 2000/km2, tỷ lệ bề mặt không thấm nước và ánh sáng ban đêm dựa trên ngưỡng, các khu vực màu xanh lá cây và các cơ quan (chẳng hạn như một công viên lớn hay một sân golf) không được coi là đô thị Đơn vị lập bản đồ tối thiểu của một khu vực đô thị là 1 km2
Bộ dữ liệu bao gồm dữ liệu dân số Wordpop, ánh sáng ban đêm OLS, bề mặt không thấm EstISA, dữ liệu chỉ số thực vật MODIS, dữ liệu MODIS bề mặt nước
DMSP-Các bộ dữ liệu được tiền xử lý và tính toán các ngưỡng cho phù hợp với bài toán phân loại lớp phủ đô thị tại Việt Nam
Hình 1 2 Sơ đồ phương pháp GLCNMO cải tiến
1.2.2 Chi tiết dữ liệu sử dụng
Dữ liệu phân bố mật độ dân số độ phân giải cao ở Việt Nam năm 2015
Dữ liệu MODIS MOD13Q1/ Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m Grid SIN V006 và dữ liệu MOD13A1/Terra Vegetation Indices 16- Day L3 Global 250m Grid SIN V006
- Dữ liệu MODIS MOD13Q1/ Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 500m Grid SIN V006
