phân tích ảnh đa thời gian

Sử dụng phương pháp change detection cần có các điều kiện sau: - Thu nhận liên tục ảnh các thời kỳ trên cùng một khu vực... Nguyên lý Change Detection• Các band phổ Visibe, NIR, MIR của

trung t©m ViÔn th¸m qu«c gia

Trung t©m thu nhËn vµ xö lý ¶nh viÔn th¸m

Hµ Néi, 9 - 2008

Change detection

Lª Minh S¬nVNGS

Email: sonlm@rsc.gov.vn

Tel: 04-763 8825; 0912 011 474

Nội dung

Khái niệm Nguyên lý Các phương pháp Chỉ số thực vật NDVI Change dection sử dụng chuỗi NDVI Change dection sử dụng các ảnh phân lớp Thực hành Change dection sử dụng chuỗi NDVI

Khái niệm Change Detection

Change detection là một trong những phương pháp phân tích ảnh viễn

thám đa thời gian nhằm xác định sự thay đổi của đối tượng trên bề mặt trái đất.

ảnh viễn thám đa thời gian là tập hợp các ảnh của một khu vực ở các thời

điểm khác nhau : T0, T1, T2, Tn, trong đó T0 được coi như thời điểm bắt

đầu và các thời điểm T1,T2, Tn là các thời điểm có các sự kiện có thể làm thay đổi các thông tin về hiện trạng khu vực

Sử dụng phương pháp change detection cần có các điều kiện sau:

- Thu nhận liên tục ảnh các thời kỳ trên cùng một khu vực

Nguyên lý Change Detection

• Các band phổ Visibe, NIR, MIR của ảnh thu nhận năng lượng phản xạ

của mặt trời chiếu xuống bề mặt trái đất,

• Cùng một bề mặt thì năng lượng phản xạ thu được là như nhau trên

cùng một sensor, giá trị quan sát được của một điểm nào đó trên bề mặt là giống nhau (cùng sensor, cùng tia chiếu mặt trời),

• Các đối tượng khác nhau thì giá trị phản xạ khác nhau, vì vậy nếu một

điểm được quan sát ở thời điểm trước và sau, nếu có giá trị khác nhau

thì điểm đó thay đổi

Ví dụ: nếu một vùng nước bị thu hẹp hoặc vùng đất trống trở thành có cây

phủ thì phản xạ của chúng ở vùng cận hồng ngoại sẽ rất khác nhau, vì vậy change detection thường được sử dụng bằng cách so sánh trên cùng một khu vực các ảnh được chụp cùng loại sensor trên cùng

band phổ ở các thời điểm khác nhau

Phản xạ phổ của các đối tượng

• Phản xạ của nước trong thường thấp, cao nhất ở band blue và giảm

dần ở các band có độ dài bước sóng cao Nước trong thể hiện trên

ảnh có màu blue tối

• Nước đục có chứa các vật chất phù xa làm tăng giá trị phản xạ phổ ở

dải sóng đỏ, vì vậy nước có màu nâu

• Đất trống thường phụ thuộc vào độ ẩm và giá trị phản xạ tăng khi bư

ớc sóng tăng, trên ảnh thể hiện màu đỏ-vàng

• Thực vật có giá trị phản xạ phổ mạnh,

- thấp ở dải sóng blue và đỏ vì bị

chất diệp lục trong lá cây hấp thụ,

- mạnh nhất ở dải cận hồng ngoại

Mô phỏng Change Detection

• Trường hợp vùng rừng trở thành đất trống (hiện tượng chặt phá

hoặc khai thác rừng):

- Thực vật phản xạ mạnh ở NIR, giá trị trên band TM4 (XS3) rất cao

- Khi rừng bị chặt, đất trở nên trống thì giá trị phản xạ của đất trống thấp, trên band TM4 (XS3) đo được giá trị nhỏ hơn

Theo nguyên tắc trên, phân tích ảnh trên máy tính có thể phát hiện

được những thay đổi của đối tượng trên bề mặt.

ảnh hưởng của điều kiện khí quyển làm cho giá trị phản xạ của đối tượng khác nhau ở các vị trí khác nhau, thời gian chụp khác nhau:

- Cùng một loại đối tượng lớp phủ nhưng giá trị DN không bằng nhau, vì vậy khó có thể thu được giá trị DN ngang bằng ở các thời điểm

M« pháng Change Detection

- thuận tiện hơn hiển thị trên 2 cửa sổ

b Thao tác với giá trị DN của ảnh

- Lấy giá trị DN của band 4 (XS3) ở thời điểm bắt đầu và trừ đi giá trị của chính điểm đó ở các thời kỳ khác nhau:

- Thực vật giảm khi giá trị thu được là (+) và khi thực vật tăng thì giá trị thu được là (-)

Phương pháp nhận dạng thay đổi

c Dùng tổ hợp màu Gán cùng band phổ của các ảnh

thu được ở các thời kỳ: với màu đỏ thời kỳ đầu, màu blue thời kỳ

sau

Ví dụ: ảnh Landsat 2 thời kỳ

- band 4 của ảnh cũ gán màu đỏ

- band 4 của ảnh mới gán màu blue

Kết quả:

Nếu các vùng mà có giá trị phản xạ tăng ở vùng cận hồng ngoại,

có nghĩa là thực vật tăng hoặc vùng nước chuyển thành vùng đất trống, trên ảnh sẽ có màu blue

Các vùng mà giá trị phản xạ giảm, trên ảnh sẽ có màu đỏ

Tổ hợp màu RGB

Phương pháp nhận dạng thay đổi

c Dùng tổ hợp màu

ảnh Landsat thời điểm 1989 (trái) và 1998 (phải) khu vực Tánh Linh – Bình Thuận

Phương pháp nhận dạng thay đổi

Tổ hợp NIR (R: 1989, G: 1998, B: 1998)

màu vàng: những khu vực thực vật bị mất

(Vegetation Index VI) Chỉ số này được dùng để nhận dạng phân bố –toàn cầu của thực vật trên ảnh viễn thám (AVHRR, SPOT Vegetation ).

b Nguyên lý tính toán Chỉ số thực vật

Cây cối khoẻ mạnh thì phản xạ thấp ở vùng sóng Visible và phản xạ cao ở vùng NIR,

Cây càng khoẻ thì phản xạ càng mạnh ở vùng sóng NIR và giá trị thu

được trên ảnh là cao nhất vì vậy thực vật có thể thể hiện trên ảnh

bằng các giá trị của chỉ số

Phương pháp nhận dạng thay đổi

Phản xạ phổ của thực vật khoẻ và yếu

NDVI = ((NIR – Red)/(NIR + Red))*127+127

C¸c chØ sè tham kh¶o:

Plant Vigor Index – chØ sè søc khoÎ cña thùc vËt PVI = NIR/Red

Net Primary Productivity – N¨ng xuÊt sinh khèi nguyªn NPP

LAI - Leaf area index

Phương pháp nhận dạng thay đổi

NDVI giữa 2 thời điểm 1989 (trái) và 1998 (phải) khu vực Tánh Linh – Bình Thuận

Phương pháp nhận dạng thay đổi

d Change Detection sử dụng chuỗi NDVI

- Dựa trên tổ hợp màu các ảnh NDVI của một khu vực

- Gán: NDVI của thời kỳ đầu với màu đỏ

NDVI của thời kỳ sau vào màu xanh lá câyNDVI của thời kỳ sau vào màu xanh da trời Phân tích thay đổi màu sắc của các khu vực

Tổ hợp NDVI

R : TM 1984, G : TM 1984, G : TM 2002, B : TM 2002, B : TM 2002

Màu đỏ: những khu vực thực vật bị mất

Màu xanh: khu vực thực vật mới, vùng nước trở thành đất trống

Đen -> trắng: không thay đổi

Phương pháp nhận dạng thay đổi

e Change Detection sử dụng các ảnh phân lớp

• Các thông tin của ảnh phân lớp được sử dụng trực tiếp để biên tập

thành các thông tin hiện trạng tại các thời điểm,

• Các ảnh phân lớp có thể đưa ra các số liệu thống kê nhanh về diện tích của các đối tượng trong các lớp,

• Thể hiện phân bố không gian của các biến động

Change Detection sử dụng các ảnh phân lớp

Các bước thực hiện

Change Detection sö dông c¸c ¶nh ph©n líp

HiÖn tr¹ng líp phñ thùc vËt khu vùc x©y dùng thñy ®iÖn S¬n La n¨m 1996

Unknow

Rõng rËm Rõng c©y bôi

§Êt trèng Tr¶ng cá

Change Detection sö dông c¸c ¶nh ph©n líp

HiÖn tr¹ng líp phñ thùc vËt khu vùc x©y dùng thñy ®iÖn S¬n La n¨m 2005

Unknow

Rõng rËm Rõng c©y bôi

§Êt trèng Tr¶ng cá

Change Detection sö dông c¸c ¶nh ph©n líp

Change Detection sử dụng các ảnh phân lớp

Biến động lớp phủ thực vật thời kỳ 1996 - 2005

Change Detection sö dông c¸c ¶nh ph©n líp

Change Detection sử dụng các ảnh phân lớp

Biến động đất xây dựng khu vực nhà máy thủy điện Sơn La

Thực hành Change Detection sử dụng chuỗi NDVI

1 Tính chỉ số thực vật

2 Tổ hợp NDVI các thời điểm

3 Phân tích biến động

Thùc hµnh Change Detection sö dông chuçi NDVI

Thực hành Change Detection sử dụng chuỗi NDVI

2 Tính chỉ số thực vật NDVI

Với ảnh Landsat: NDVI = (TM band 4 – TM band3) / (TM band 4 + TM band3) Với ảnh SPOT: NDVI = (XS3 – XS2) / (XS3 + XS2)

Mở trình tính NDVI trên Bar menu:

- Transform/ NDVI

Hoặc: - Basic Tools/ Band Maths

Nhập biểu thức:

(float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3))Chọn B3 = TM Band 3; B4 = TM Band 4

NDVI có gía trị trong khoảng -1 I +1 ; trường hợp cần tổ hợp hoặc tính toán với các ≤ ≤ kênh khác, giá trị của NDVI được chuyển thành 256 giá trị (8 bit) bằng công thức:

(float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3))*127+127

Thùc hµnh Change Detection sö dông chuçi NDVI

3 Tæ hîp NDVI

Chän tæ hîp

R: NDVI n¨m 1989G: NDVI n¨m 2002B: NDVI n¨m 2002

Thực hành Change Detection sử dụng chuỗi NDVI

Lê Minh SơnPhó giám đốcTrung tâm Thu nhận và Xử lý ảnh viễn thámVNGS

Email: sonlm@rsc.gov.vnTel: 04-763 8825; 0912 011 474