Ứng dụng viễn thám xây dựng bản đồ thực phủ tại huyện Kiên Lương, tỉnh Kiên Giang

Đề tài nghiên cứu về các loại thực phủ có tại huyện Kiên Lương năm 2016 để phân.. loại các lớp phủ đó.[r]

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TIỂU LUẬN TỐT NGHIỆP

ỨNG DỤNG VIỄN THÁM XÂY DỰNG BẢN ĐỒ THỰC PHỦ TẠI

HUYỆN KIÊN LƯƠNG, TỈNH KIÊN GIANG

Họ và tên sinh viên: TRƯƠNG NGUYÊN HUY Ngành: Hệ thống Thông tin Địa lý

Niên khóa: 2013 – 2017

Tháng 6/2017

ỨNG DỤNG VIỄN THÁM PHÂN XÂY DỰNG BẢN ĐỒ THỰC PHỦ TẠI

HUYỆN KIÊN LƯƠNG, TỈNH KIÊN GIANG

Tác giả TRƯƠNG NGUYÊN HUY

Tiểu luận được đệ trình để đáp ứng yêu cầu cấp bằng Kĩ sư ngành Hệ thống Thông tin Địa lý

Giáo viên hướng dẫn:

KS Nguyễn Duy Liêm

Tháng 6 năm 2017

i

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin chân thành cám ơn đến thầy KS Nguyễn Duy Liêm, giảng viên Bộ môn GIS

và Tài nguyên – Khoa Môi trường và Tài nguyên – Đại học Nông Lâm Thành phố Hồ Chí Minh, người đã hướng dẫn, góp ý để tôi có thể hoàn thành bài khóa luận này

Tôi cũng xin chân thành cảm ơn thầy PGS.TS Nguyễn Kim Lợi cùng các thầy cô trong bộ môn GIS và Tài nguyên cũng như toàn thể quý thầy cô trường Đại học Nông Lâm Thành phố Hồ Chí Minh ñã tận tình chỉ dạy em trong suốt những năm qua

Lời cảm ơn cuối cùng tôi gửi đến cha mẹ, người đã tạo điều kiện và luôn động viên

để tôi tập trung hoàn thành tốt bài tiểu luận này

Trương Nguyên Huy Khoa Môi trường và Tài nguyên Trường Đại học Nông Lâm TP Hồ Chí Minh

Số điện thoại: 01234264777 Email: 13162031@st.hcmuaf.edu.vn

TÓM TẮT

Đề tài nghiên cứu “Ứng dụng viễn thám phân loại thực phủ tại huyện Kiên Lương, tỉnh Kiên Giang” đã được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 3/2017 đến tháng 5/2017

Phương pháp tiếp cận của đề tài sử dụng các dữ liệu từ công nghệ viễn thám, cụ thể

là dữ liệu ảnh chụp vào ngày 01/01/2016 với độ phân giải 10 m từ vệ tinh Sentinel 2A Tác giả tiến hành chọn mẫu 7 đối tượng gồm lúa, đất trống khô, đất trống ẩm, đá vôi, đất xây dựng, rừng, nước và tiến hành phân loại bằng phương pháp MLC

Từ kết quả phân loại, tác giả tính toán và thành lập ma trận sai số với chỉ số K ~ 0,9041 và độ chính xác toàn cục đạt 92,7% Kết hợp với các dữ liệu thực địa để đánh giá chính xác hơn về các đối tượng thực phủ sau khi phân loại, các đối tượng bị nhầm lẫn do giá trị phổ tương đồng khi tiến hành lấy mẫu pixel, độ tách biệt quang phổ thấp nhất giữa hai đối tượng là đá vôi và đất xây dựng (1,2987) Từ kết quả phân loại cho thấy lúa là đối tượng chiếm diện tích lớn nhất 26% (12.185,04 ha) và nhỏ nhất là đá vôi 3% (1.286,34 ha) Cuối cùng, tác giả tiến hành xử lý sau phân loại và thành lập bản đồ phân loại thực phủ huyện Kiên Lương tỷ lệ 1:45.000

iii

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

TÓM TẮT ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC VIẾT TẮT v

DANH MỤC BẢNG BIỂU vi

DANH MỤC HÌNH ẢNH vii

CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU 1

1.1 Tính cấp thiết của đề tài 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.2.1 Mục tiêu chung 2

1.2.2 Mục tiêu cụ thể 2

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU 3

2.1 Tổng quan thực phủ 3

2.1.1 Khái niệm thực phủ 3

2.1.2 Phân loại lớp phủ mặt đất 3

2.2 Tổng quan khu vực nghiên cứu 5

2.2.1 Vị trí địa lý 5

2.2.2 Điều kiện tự nhiên 6

2.2.3 Điều kiện kinh tế - xã hội 6

2.3 Tổng quan về ảnh Sentinel 2A 7

2.4 Một số nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước 8

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 10

3.1 Dữ liệu 10

3.1.1 Dữ liệu viễn thám 10

3.1.2 Dữ liệu thực địa 11

3.2 Phương pháp nghiên cứu 16

3.3 Giải đoán ảnh và chọn mẫu đối tượng 19

3.4 Phương pháp phân loại thực phủ 22

3.5 Đánh giá độ chính xác và xử lý sau phân loại 23

3.5.1 Đánh giá độ chính xác 23

3.5.2 Xử lý sau phân loại 23

3.6 Thành lập bản đồ 24

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ, THẢO LUẬN 25

4.1 Kết quả sau phân loại 25

4.2 Kết quả đánh giá độ chính xác sau phân loại 25

4.3 Bản đồ thực phủ 26

KẾT LUẬN, KIẾN NGHỊ 30

4.4 Kết luận 30

4.5 Kiến nghị 30

TÀI LIỆU THAM KHẢO 31

NDVI

ROI

Maximum Likelihood Classifier (Phân loại gần đúng nhất) Normalized Difference Vegetation Index (Chỉ số khác biệt thực vật) Region Of Interest (Vùng mong muốn)

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1 Hệ thống phân loại lớp phủ mặt đất 3

Bảng 2.2 Thông số các kênh ảnh vệ tinh Sentinel 2A 7

Bảng 3.1 Liệt kê số mẫu của các đối tượng 12

Bảng 3.2 Các điểm mẫu thực tế 13

Bảng 3.3 Hệ thống phân loại lớp phủ mặt đất huyện Kiên Lương 18

Bảng 3.4 Xây dựng khóa giải đoán cho khu vực nghiên cứu 19

Bảng 3.5 Các mẫu đối tượng để phân loại 21

Bảng 3.6 Chỉ số tách biệt giữa các cặp đối tượng 22

Bảng 4.1 Ma trận sai số sau phân loại (%) 25

Bảng 4.2 Diện tích các loại thực phủ tại Huyện Kiên Lương 29

vii

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 2.1 Vị trí địa lý huyện Kiên Lương (Ủy ban nhân dân Tỉnh Kiên Giang, 2016) 5

Hình 3.1 Ảnh vệ tinh chụp khu vực huyện Kiên Lương 10

Hình 3.2 Ảnh Sentinel sau khi tổ hợp kênh màu 4 – 3 – 2 (RGB) 11

Hình 3.3 Vị trí các điểm mẫu thực địa 12

Hình 3.4 Sơ đồ phương pháp nghiên cứu 17

Hình 3.5 Chọn mẫu từng loại đối tượng trên ảnh 21

Hình 4.1 Ảnh chụp một phần kết quả sau khi phân loại 25

Hình 4.2 Bản đồ phân loại thực phủ tại Huyện Kiên Lương tháng 01/2016 27

Hình 4.3 Biểu đồ cơ cấu các loại thực phủ tại Huyện Kiên Lương 29

CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU

1.1 Tính cấp thiết của đề tài

Các hoạt động kinh tế phát triển ngày càng mạnh mẽ, đang tạo sức ép lớn đến môi trường Diện tích nuôi trồng thủy sản (8.554 ha) gia tăng không ngừng đã đóng góp lớn vào nền kinh tế của huyện Kiên Lương, tạo công ăn việc làm cho rất nhiều lao động với nguồn thu nhập khá ổn định, là cơ sở để thúc đẩy các ngành dịch vụ và công nghiệp khác phát triển theo Tổng diện tích canh tác nông nghiệp gieo sạ năm 2015 thu hoạch được 40.969 ha (Văn Phụng, 2016) Và quan trọng nhất là quá trình xâm ngập mặn ở huyện Kiên Lương kéo theo những thay đổi tiêu cực về cơ cấu Nông – Ngư, hơn 2.000 ha diện tích canh tác lúa hè thu bị ảnh hưởng, trong đó 1.100 ha lúa bị chết phải gieo xạ lại và 100

ha nuôi tôm bị chết (Văn Phụng, 2016); mô hình canh tác mới xuất hiện “lúa – tôm” mang lại lợi nhuận cao gấp 2-3 lần, tuy vẫn còn gặp nhiều khó khăn trong việc thiếu nước ngọt

để rửa mặn (Lê Huy Hải, 2017a) Diện tích rừng trên toàn tỉnh cũng thay đổi qua từng năm, hiện nay tổng diện tích rừng và đất lâm nghiệp là 86.292 ha, diện tích che phủ đạt 8,58% (Lê Huy Hải, 2017b) Diện tích đất đai đã bị thay đổi rất nhiều và ảnh hưởng nhiều nhất là môi trường sống của sinh vật, một nguồn tài nguyên khó phục hồi (Lê Mạnh Tân, 2006) Vì vậy việc theo dõi, nghiên cứu, sử dụng và khai thác hợp lý nguồn tài nguyên là một vấn đề rất quan trọng

Công nghệ viễn thám đang phát triển không ngừng, đã có nhiều nghiên cứu ứng dụng viễn thám để phân loại thực phủ như tác giả Nguyễn Xuân Trung Hiếu (2013) đã phân loại 6 đối tượng thực phủ từ ảnh Landsat 8 và thành lập bản đồ biến động các loại thực phủ thành phố Huế giai đoạn 2001 – 2010 Cùng dữ liệu ảnh Landsat nhưng vào năm

2006 tác giả Hoàng Xuân Thành (2006) đã phân ra 7 loại đối tượng thực phủ với K ~ 0,7

ở khu vực Tủa Chùa – Lai Châu Nhóm tác giả Trần Thu Hà (2016) cũng ứng dụng ảnh viễn thám Landsat trong giám sát biến động diện tích rừng huyện Cao Phong giai đoạn

2005 – 2015, kết quả chính xác sau phân loại đạt 83%

Vì vậy tên đề tài “Ứng dụng viễn thám xây dựng bản đồ phân loại thực phủ tại huyện Kiên Lương - tỉnh Kiên Giang” đã được thực hiện

- Xây dựng khóa giải đoán các loại thực phủ năm 2016

- Phân loại thực phủ năm 2016

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Thực phủ

- Khu vực nghiên cứu: Huyện Kiên Lương – Tỉnh Kiên Giang

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU

2.1 Tổng quan thực phủ

2.1.1 Khái niệm thực phủ

Lớp phủ mặt đất là lớp vật chất quan sát được khi nhìn từ mặt đất hoặc thông qua vệ tinh viễn thám, bao gồm thực vật (mọc tự nhiên hoặc được trồng cấy) và các cơ sở xây dựng của con người (nhà cửa, đường sá,…) bao phủ mặt đất Nước, băng, đá lộ hay các dải cát cũng được coi là lớp phủ mặt đất Hay có thể nói đơn giản lớp phủ mặt đất là lớp phủ vật lý quan sát được (sinh học) trên bề mặt trái đất (Antonio Di Gregorio & Louisa J.M Jansen, 2000)

2.1.2 Phân loại lớp phủ mặt đất

Theo Sokal (1974) đã định nghĩa phân loại là việc sắp xếp các đối tượng theo các nhóm hoặc các tập hợp khác nhau dựa trên mối quan hệ giữa chúng Một hệ thống phân loại miêu tả tên của các lớp và tiêu chuẩn phân biệt chúng Các hệ thống phân loại có hai định dạng cơ bản, đó là phân cấp và không phân cấp Một hệ thống phân cấp thường linh hoạt hơn và có khả năng kết hợp nhiều lớp thông tin, bắt đầu từ các lớp ở quy mô lớn rồi phân chia thành các phụ lớp cấp thấp hơn nhưng thông tin chi tiết hơn (Antonio Di Gregorio & Louisa J.M Jansen, 2000)

Trong đề tài đã sử dụng hệ thống phân loại phân cấp được tổng hợp và chọn lọc phù hợp với điều kiện thực tiễn tại Việt Nam trên Bảng 2.1 của Nguyễn Ngọc Thạch (2005)

Bảng 2.1 Hệ thống phân loại lớp phủ mặt đất

1 Đô thị hoặc thành phố 11 Khu dân cư

12 Khu thương mại và dịch vụ

13 Nhà máy công nghiệp

14 Giao thông

15 Công trình công cộng

2 Lúa - hoa màu 21 Mùa màng và đồng cỏ

22 Cây ăn quả

23 Chuồng trại gia súc

62 Đất ướt có thực vật không tạo rừng

là 175 người/km2 (Ủy ban Nhân dân Huyện Kiên Lương, 2016)

Hình 2.1 Vị trí địa lý huyện Kiên Lương (Ủy ban Nhân dân Tỉnh Kiên Giang, 2016)

6

2.2.2 Điều kiện tự nhiên

Địa hình của huyện khá đa dạng các núi đá vôi, biển, đồng bằng, hồ,…Ở địa hình núi đá vôi là một trong những nơi được tìm thấy có đa dạng sinh học rất cao, nhiều loại động vât thực vật đặc hữu hiếm có được các nhà khoa học tìm thấy Huyện Kiên Lương là một phần thiết yếu của khu dự trữ sinh quyển Kiên Giang và được UNESCO công nhận vào năm 2006 (Ủy ban Nhân dân Huyện Kiên Lương, 2016)

Về khí hậu, nhiệt độ trung bình hằng năm vào khoảng 27 - 28oC, cao nhất là 37oC và thấp nhất là 17,3oC Độ ẩm tương đối trung bình 81,9% (Ủy ban Nhân dân Huyện Kiên Lương, 2016)

Lượng mưa lớn nhất là từ tháng 5 tới tháng 10 và tổng lượng mưa trong các tháng này là 2.498 mm, vào mùa hạn thì lượng mưa trung bình là 515 mm (Ủy ban Nhân dân Huyện Kiên Lương, 2016)

2.2.3 Điều kiện kinh tế - xã hội

Huyện Kiên Lương có tiền năng phát triển rất lớn, đóng góp đến 18% cho GDP của toàn tỉnh và đứng thứ hai sau thành phố Rạch Giá

Nông nghiệp của huyện Kiên Lương chủ yếu phụ thuộc vào trồng lúa nhưng do vị trí địa lý huyện Kiên Lương nằm trong vùng Tứ giác Long Xuyên nên thường xuyên bị nhiễm phèn mặn, lúa ở đây chỉ trồng được hai vụ Nuôi tôm là một trong những hoạt động nông - ngư nghiệp chính của vùng này, do có lợi thế là đất trống bằng phẳng và sát bờ biển nên thuận tiện tháo dỡ nước phục vụ nuôi tôm (Ủy ban Nhân dân Huyện Kiên Lương, 2016)

Thuận lợi ở đường bờ biển dài và ngư trường rộng lớn, hoạt động khai thác thủy sản

ở huyện Kiên Lương khá phát triển Đạt được tốc độ tăng trưởng kinh tế như trên là nhờ ngành kinh tế chủ lực nông lâm thủy sản vẫn giữ được tốc độ tăng trưởng khá cao, bình quân gấp 2- 2,5 lần tốc độ tăng khu vực nông lâm thủy sản cả tỉnh; bên cạnh đó là sự tăng trưởng nhanh của các khu vực phi nông nghiệp đã góp phần thúc đẩy kinh tế ở Kiên Lương tăng trưởng ở tốc độ cao và ổn định trong suốt nhiều năm qua (Ủy ban Nhân dân Huyện Kiên Lương, 2016)

2.3 Tổng quan về ảnh Sentinel 2A

Vệ tinh Sentinel 2A được phóng lên quỹ đạo vào ngày 23 tháng 6 năm 2015 Máy chụp đa quang phổ (MSI) bao gồm 13 dải phổ (443 nm – 2.190 nm) với chiều rộng đường ngang 290 km và độ phân giải không gian là 10 m (4 dải hồng ngoại gần và gần),

20 m (6 cạnh đỏ/dải hồng ngoại) và 60 m (3 dải điều chỉnh khí quyển) (ESA, 2016)

Các công dụng chính của Sentinel 2A bao gồm giám sát nông nghiệp, rừng, thay đổi

sử dụng đất, thay đổi độ che phủ đất, lập bản đồ các biến lý sinh học như hàm lượng chất diệp lục lá, hàm lượng nước trong lá, chỉ số diện tích lá, giám sát vùng biển và vùng nội địa, lập bản đồ rủi ro và lập bản đồ thảm họa (ESA, 2016)

Thông số các kênh ảnh thể hiện trên Bảng 2.2

Bảng 2.2 Thông số các kênh ảnh vệ tinh Sentinel 2A

Kênh phổ Sentinel 2A Bước sóng (nm) Độ phân giải (m)

Band 1 – Coastal aerosol 443,9 60

Band 5 – Vegetation Red Edge 703,9 20

Band 6 – Vegetation Red Edge 740,2 20

Band 7 – Vegetation Red Edge 782,5 20

Band 8A – Narrow NIR 865,8 20

Band 9 – Water vapour 945,0 60

Band 10 – SWIR – Cirrus 1.373,5 60

(K Fletcher, 2012)

8

Đề tài nghiên cứu về các loại thực phủ có tại huyện Kiên Lương năm 2016 để phân loại các lớp phủ đó Bài nghiên cứu đi từ thu thập, xử lý dữ liệu sau đó tiến hành phân loại theo mẫu đối tượng, và cuối cùng là đánh giá kết quả giải đoán sau khi thành lập bản đồ phân loại thực phủ

Nhằm phục vụ cho việc giải đoán đạt được kết quả chính xác nhất tác giả sử dụng ảnh Sentinel 2A làm dữ liệu chính để phân loại

2.4 Một số nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước

Công nghệ viễn thám đóng góp rất nhiều cho việc phân loại các loại thưc phủ và hỗ trợ đánh giá sự thay đổi thực phủ của các tỉnh Việt Nam

Trong đề tài “Thành lập bản đồ thảm thực vật trên cơ sở phân tích, xử lý ảnh viễn thám” tại khu vực Tủa Chùa – Lai Châu của Hoàng Xuân Thành (2006), tác giả đã dùng phương pháp phân loại có kiểm định đối với dữ liệu ảnh Landsat năm 2006 để phân ra 7 lớp thực phủ khác nhau với chỉ số Kappa ~ 0,7

Trong nghiên cứu của Nguyễn Xuân Trung Hiếu (2013) với tên đề tài “Ứng dụng viễn thám và GIS thành lập bản đồ biến động các loại thực phủ địa bàn Thành phố Huế - Tỉnh Thừa Thiên Huế” đã đạt được kết quả là lập được bản đồ thực phủ khu vực thành phố Huế các năm 2001 và 2010 với 6 loại thực phủ bao gồm: giao thông, đất rừng, mặt nước,lúa – hoa màu, đất trống và khu dân cư; từ đó đi đến việc thành lập bản đồ biến động thực phủ thành phố Huế cùng giai đoạn trên Đề tài sử dụng phương pháp phân loại gần đúng nhất (Maximum Likelihood Classifier – MLC) và cho thấy việc ứng dụng công nghệ viễn thám cùng với GIS là phương pháp hiệu quả và độ chính xác khá cao, tiết kiệm chi phí trong phân loại và phân tích biến động thực phủ

Sử dụng viễn thám để phân loại, giám sát và đánh giá trạng thái biến động diện tích của tài nguyên rừng ở nhiều quy mô khác nhau Bài nghiên cứu của nhóm tác giả Trần Thu Hà và cộng sự (2016) với tên đề tài “Ứng dụng GIS và viễn thám trong giám sát biến động diện tích rừng Huyện Cao Phong – Tỉnh Hòa Bình giai đoạn 2005 – 2015”, bài báo cáo sử dụng chỉ số NDVI để xác định sự biến động của các lớp phủ bề mặt vì chỉ số NDVI phụ thuộc vào hàm lượng chlorophyl có trong thực vật khác nhau ở từng thời điểm

khác nhau Dữ liệu của bài nghiên cứu bao gồm ảnh vệ tinh Landsat ETM năm 2005 và Landsat 8 năm 2015 với độ phân giải 30 m, ứng dụng phương pháp phân tích biến động sau phân loại để giám sát biến động diện tích rừng theo thời gian tại huyện Cao Phong Kết quả thu được sau phân loại đạt độ chính xác đến 83% nhờ ứng dụng phần mềm eCognition Devoloper 9.0 và Arcgis 10.1 để đánh giá việc mất rừng và suy thoái nhằm đáp ứng yêu cầu quản lý và sử dụng đất của địa phương

Trên thế giới công nghệ viễn thám là công cụ chính yếu trong những nghiên cứu về thực phủ, khi tác giả Manoj K Arora (2000) dùng ảnh vệ tinh IRS 1C PAN để phân loại các lớp phủ tại khu vực Jalpaiguri - West Bengal trong đề tài “Land cover classification from remote sensing data” Qua bài nghiên cứu tác giả cho thấy được tính vượt trội hơn

cả của phương pháp phân loại gần đúng nhất (MLC) khi mà tác giả so sánh dữ liệu sau phân loại giữa các phương pháp với nhau Tuy nhiên việc có một số vấn đề ảnh hưởng đến việc thành lập bản đồ che phủ đất từ viễn thám Nếu không hiểu rõ những điều này có thể dẫn đến việc thể hiện diện tích đất không phù hợp Cần phải nêu rõ các yêu cầu chính xác nhất có thể về tính chính xác và độ chính xác của thông tin độ che phủ đất đai từ dữ liệu viễn thám

Tác giả Selçuk Reis (2008) đã thực hiện đề tài “Analyzing Land Use/ Land Cover Change Using Remote Sensing and GIS in Rize, North-East Turkey”, kết quả của đề tài là thành lập bản đồ biến động sử dụng đất/ lớp phủ mặt đất ở vùng Rize, Đông Bắc Thổ Nhĩ

Kỳ với 7 loại lớp phủ Dữ liệu tác giả đã sử dụng trong đề tài này là ảnh Landsat MSS (1976) và Landsat ETM+ (2000) với độ phân giải lần lượt là 80 m và 30 m Tuy nhiên, ở

đề tài này, tác giả không trình bày rõ về phương pháp thực hiện mà chỉ chú trọng về đánh giá, thống kê biến động với những thay đổi sâu sắc đối với đất nông nghiệp, đô thị, đồng

cỏ và đất lâm nghiệp, những nơi gần biển và có độ dốc thấp

Hình 3.1 Ảnh vệ tinh chụp khu vực huyện Kiên Lương

Dữ liệu ảnh sau khi thu thập chỉ là những kênh ảnh riêng lẻ nên cần được gom nhóm lại, tổ hợp màu để có thể tiến hành giải đoán Dữ liệu từ ảnh có thể vượt quá ranh giới của khu vực nghiên cứu nên cần có thao tác cắt ảnh, ảnh được cắt theo địa bàn huyện Kiên Lương từ dữ liệu hành chính dạng shape file

Ảnh viễn thám từ vệ tinh Sentinel 2A là nguồn dữ liệu quan trọng nhất, sử dụng để giải đoán các loại thực phủ có trên địa bàn huyện Kiên Lương Ảnh Sentinel 2A thể hiện màu tự nhiên ở 3 kênh RGB lần lượt là 4, 3 và 2; khi tổ hợp màu ở 3 kênh này rất tiện lợi cho việc giải đoán sơ bộ bằng mắt thường vì ảnh có màu gần như thực (xem Hình 3.2)

Hình 3.2 Ảnh Sentinel sau khi tổ hợp kênh màu 4 – 3 – 2 (RGB)

3.1.2 Dữ liệu thực địa

Để phục vụ cho việc lấy mẫu trên ảnh trở nên dễ dàng hơn, tác giả thực hiện bấm điểm GPS tại 19 vị trí vào ngày 24/06/2017 (xem Hình 3.3) Các điểm mẫu bao gồm 7 loại đối tượng chính được phân loại ở Bảng 3.1