Chương 2: ỨNG DỤNG TƯ LIỆU VIỄN THÁM VÀ GIS THÀNH LẬP BẢN ĐỒ LỚP PHỦ RỪNG
2.4. Tiến hành quy trình
2.4.6. Đánh giá độ chính xác kết quả sau phân loại
Việc đánh kết quả phân loại là một trong những công việc khá quan trọng, được tiến hành cho bất kì vùng nghiên cứu cụ thể nào đó. Đánh giá độ chính xác để xác định được bao nhiêu phần trăm các trạng thái rừng được phân loại đúng sai. Từ đó đánh giá được khả năng ứng dụng của phân mềm, kĩ thuật phân loại có được áp dụng cho thực tiễn hay không.
2.4.6.1 Đánh giá độ chính xác phân loại ảnh
Để kiểm tra và đánh giá độ chính xác kết quả phân loại thì phương pháp chính xác và hiệu quả nhất là kiểm tra thực địa. Mẫu kiểm tra thực địa không được trùng vị trí với mẫu đã sử dụng khi phân loại và đảm bảo phân bố đều trên khu vực nghiên cứu.
Độ chính xác phân loại ảnh không những phụ thuộc vào độ chính xác vùng mẫu mà còn phụ thuộc vào mật độ và sự phân bố các ô mẫu. Độ chính xác của các mẫu giám định và của ảnh phân loại được thể hiện bằng ma trận sai số.
Ma trận này thể hiện sai số nhầm lẫn sang lớp khác (được thể hiện theo hàng) và sai số bỏ sót của lớp mẫu (được thể hiện theo cột). Do vậy để dánh giá hai nguồn sai số này có hai độ chính xác tương ứng: Độ chính xác phân loại có tính đến sai số nhầm lẫn (do sai số nhầm lẫn gây nên) và độ chính xác phân loại có tính đến sai số bỏ sót (do sai số bỏ sót gây nên).
75
Để đánh giá tính chất của các sai sót phạm phải trong quá trình phân loại người ta dựa vào chỉ số kappa.
Bảng 2.3 Mức đánh giá chỉ số Kappa
Mức đánh giá Chỉ số kappa
Rất tốt > 0,81
Tốt 0,80 - 0,61
Trung bình 0,60 - 0,41
Thấp 0,40 - 0,21
Tồi 0,20 – 0,0
Rất tồi < 0
Trong mỗi phần mềm xử lý ảnh đều có chức năng thông kê để tính toán chỉ số Kappa.
+) Chỉ số chất lượng thống kê – ma trận sai số (ma trận này có thể xuất trực tiếp từ phần mềm ENVI). Ví dụ về cấu trúc ma trận sai số bảng 2.4
Bảng 2.4 Chỉ số chất lượng thống kê
Các lớp tham chiếu đối sánh ( tính từ lý thuyết )
Kết quả phân
loại
Rừng TB Rừng HG Rừng trồng Tổng theo dòng
Sai số nhầm lẫn
Rừng TB 28 14 15 57 51%
Rừng HG 1 15 5 21 29%
Rừng trồng 1 1 20 22 9%
Tổng theo cột 30 30 40 100
Sai số bỏ sót 7% 50% 50%
2.4.6.2 Kiểm tra thực địa đánh giá độ chính xác kết quả giải đoán
Trên cơ sở có được các điểm kiểm tra cùng địa bàn, cán bộ địa chính cấp xã theo nguyên tắc các tuyến điều tra phải đi qua hết các trạng thái rừng và sử dụng
76
đất, có sự phân bố các điểm đủ về số lượng và phân bố hợp lý, chú ý lựa chọn các điểm có thể tới kiểm tra dễ dàng nhất.
Công việc kiểm tra ngoại nghiệp các trạng thái rừng và sử dụng đất cụ thể như sau:
- Xác định vị trí bằng GPS.
- Quan sát và nhận định chính xác tên của đối tượng quan sát.
- Xác định một số nhân tố định lượng cho đối tượng quan sát:
Độ tàn, chiều cao, loại cây cụ thể,…
- Chụp ảnh đối tượng quan sát: Ghi lại thông tin ảnh chụp, hướng chụp thời gian chụp…
- Ghi lại kết quả quan sát ngoài thực địa theo hệ thống mẫu biểu.
- Thống kê lại số điểm đánh giá độ chính xác.
Tính toán, đánh giá độ chính xác kết quả phân loại ảnh với mẫu kiểm tra.
1. Xây dựng bảng ma trận sai số (error matrix)
Mỗi hàng tương ứng với một lớp thông tin được xác định (phân loại) từ ảnh.
Từ ma trận sai số ngẫu nhiên này tiến hành đánh giá sự phù hợp giữa dữ liệu đối chứng ngoài thực địa và dữ liệu được phân loại từ ảnh. Sử dụng các công thức để tính toán độ chính xác.
2. Độ chính xác tổng thể (Overal Accuaracy): Không quan tâm tới nguồn gốc gây sai số .
Độ chính xác tổng thể = ổ ố ẫ â ạ đú
ổ ố ẫ ể ự đị
3. Độ chính xác do người phân loại (User’s accuracy): Để dánh giá độ chính xác cho các đối tượng từ thực địa được phân loại:
K = Trong đó: + P0: Sai số tổng thể.
+ Pc: Sự phù hợp ngẫu nhiên.
+ K có giá trị từ 0 ~ 1
K > 0,8 có mức độ chấp nhận cao
K = 0,4 ~ 0,8 mức độ chấp nhận trung bình K < 0,4 mức độ chấp nhận thấp