3. NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Phương pháp nghiên cứu
3.4.1. Phương pháp thu thập thông tin, số liệu
Thụng tin, số liệu ủó cú sẵn là những thụng tin, số liệu cú liờn quan trực tiếp hoặc giỏn tiếp ủến quỏ trỡnh nghiờn cứu của luận văn ủó ủược cụng bố chính thức ở các cấp, các ngành. Thông tin, số liệu này chủ yếu bao gồm: niên giỏm thống kờ; cỏc loại bản ủồ và tư liệu ảnh liờn quan ủến khu vực nghiờn cứu; cỏc số liệu thống kờ và kiểm kờ hàng năm hoặc ủịnh kỳ; cỏc cụng trỡnh nghiờn cứu, ủề tài và cỏc tạp chớ khoa học thuộc cỏc bộ, ngành, sở, ban ở trung ương và cỏc ủịa phương.
3.4.2. Phương pháp thống kê xử lý số liệu
Phương pháp này sử dụng các phần mềm, thuật toán nhằm xử lý các số liệu, tài liệu thu thập ủược cú trong ủịa bàn nghiờn cứu như: bản ủồ, bảng biểu thống kờ kiểm kờ ủất ủai ở kỳ trước…nhằm thành lập ủược bản ủồ hiện trạng sử dụng ủất.
3.4.3. Phương phỏp ủiều tra, khảo sỏt thực ủịa
Trong quỏ trỡnh nghiờn cứu xõy dựng bản ủồ hiện trạng sử dụng ủất chỳng tụi ủó xỏc ủịnh cỏc ủiểm chỡa khúa (ủõy là cỏc ủiểm sau này sẽ dược lựa chọn ủể nắn ảnh) ủể tiến hành khảo sỏt thực ủịa kiểm chứng mẫu phõn loại. Cỏc ủiểm này phải ủạt ủược cỏc ủiều kiện: dễ nhận ra trong ảnh cũng như trong thực ủịa; cỏc ủiểm là cỏc cụng trỡnh văn húa, giao thụng như: cầu, ủập, ủoạn cong của sụng,.. Cỏc ủiểm này ủược ủịnh vị và sử dụng ở hệ tọa ủộ
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 48
WGS84 hệ quy chiếu UTM Zone 48 N– ủõy cũng là hệ tọa ủộ dựng ủể nắn ảnh.
Phương phỏp này ủược tiến hành ngoài thực ủịa nhằm kiểm tra lại cỏc thơng tin, sự kiện thu thập được trong quá trình giải đốn nội nghiệp xem cĩ xỏc thực khụng, ủồng thời bổ sung những thụng tin chưa cú ủể hoàn chỉnh thông tin số liệu, cụ thể:
- Khảo sỏt thực ủịa: Vạch tuyến khảo sỏt và ghi chộp lại cỏc thụng tin mụ tả tại cỏc vị trớ khảo sỏt, chụp ảnh thực ủịa.
- Nhờ sự trợ giỳp của cỏc chủ sử dụng ủất, cỏn bộ ủịa chớnh xó, cỏn bộ Phũng Tài nguyờn và Mụi trường huyện ủể xỏc ủịnh cỏc thụng tin về mục ủớch sử dụng, loại hỡnh sử dụng và ranh giới sử dụng ủất khu vực nghiờn cứu.
3.4.4. Phương pháp kế thừa
Bước 1: Thu thập tài liệu liên quan
Tài liệu ủược thu thập và xử lý theo cỏc quy ủịnh ủó ban hành Bước 2: Chuẩn húa cơ sở toỏn học dữ liệu ảnh và bản ủồ
Tất cả cỏc hệ thống bản ủồ và tư liệu ảnh ủều phải ủược chuẩn cơ sở toỏn học theo hệ tọa ủộ VN-2000 sử dụng thống nhất kinh tuyến trục của ủịa phương. Trong trường hợp cú sự sai lệch về tọa ủộ giữa cỏc tư liệu thỡ phải thống nhất nắn chuyển về một hệ tọa ủộ chuẩn. Hệ thống khụng cung cấp cụng cụ nắn chuyển bản ủồ và ảnh theo cỏc mụ hỡnh nắn chuyển thụng dụng.
3.4.5. Phương pháp giải đốn ảnh vệ tinh bằng phần mềm ENVI 4.7
- Nắn chỉnh ảnh: nhằm loại bỏ các sai số biến dạng và xây dựng mối liờn hệ giữa hệ tọa ủộ ảnh và hệ tọa ủộ quy chiếu ảnh. Phần mềm xử lý ảnh viễn thám ENVI 4.7 có 2 phương pháp nắn ảnh là: nắn ảnh theo ảnh gốc là dựa trờn cơ sở tọa ủộ của một ảnh ủó ủược nắn cú cựng ủộ phõn giải; nắn ảnh dựa vào bản ủồ là dựa vào cỏc ủiểm khống chế tọa ủộ trờn bản ủồ hoặc từ cỏc ủiểm ủo ủược ở ngoài thực ủịa bằng GPS. Trong ủề tài này sử dụng phương
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 49
phỏp nắn ảnh dựa vào bản ủồ. Nắn chỉnh hỡnh học theo lưới chiếu tọa ủộ tọa ủộ WGS84 hệ quy chiếu UTM Zone 48N, cắt ảnh theo ranh giới hành chớnh và ủịa hỡnh vựng khu vực thực nghiệm, theo bản ủồ nền tỷ lệ 1/25.000.
Hình 3.1. Quy trình nắn chỉnh hình học ảnh - Phương pháp giải đốn ảnh:
Phõn loại ủa phổ là tự dộng phõn loại tất cả cỏc pixel trong ảnh thành lớp phủ ủối tượng, dựa vào phương phỏp ủược sử dụng trong ENVI người ta chia thành 2 loại chớnh: phõn loại cú giỏm ủịnh (Supervised Classification) và phõn loại khụng giỏm ủịnh(Unsupervised Classification).
Trong khuụn khổ ủề tài này sử dụng phương phỏp phõn loại cú giỏm ủịnh (Supervised Classification), ủõy là phương phỏp phõn loại dựa trờn 1 tập hợp cỏc pixel mẫu (ROI) ủó ủược chọn trước, dựa vào tập hợp cỏc mẫu này ủể xỏc ủịnh cỏc pixel cú cựng một số ủặc trưng về phổ từ ủú phõn loại chỳng trờn toàn bề mặt của ảnh. Sử dụng thuật toỏn phõn loại hàm xỏc suất cực ủại (Maximum Likelihood Classification) – ủõy là phương phỏp phõn loại cú ủộ chớnh xỏc cao và ủó dược sử dụng nhiều. Phương phỏp này sẽ xem mỗi lớp trong mỗi kờnh phổ cú sự phõn bố chuẩn. Cỏc pixel sẽ ủược phõn loại vào lớp mà nó có xác suất cao nhất.
Phương pháp này sẽ coi mỗi lớp trong mỗi kênh phổ có sự phân bố chuẩn. Cỏc pixel sẽ ủược phõn loại vào lớp mà nú cú xỏc suất cao nhất. Việc
Ảnh chưa nắn
Nguồn toạ ủộ chuẩn - Bản ủồ ủịa hỡnh
khu vực thực nghiệm tỷ lệ
1/25.000
Xỏc ủịnh ủiểm khống chế trên
ảnh
đánh giá ủộ chớnh
xác
Nắn chỉnh
ảnh
Ảnh ủó nắn
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 50
tính toán không chỉ dựa vào giá trị khoảng cách mà còn dựa vào các xu thế biến thiờn ủộ sỏng trong mỗi lớp.
Cỏc kỹ thuật xử lý ảnh số ủược sử dụng gồm:
- Các kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh;
- Các kỹ thuật tách chiết thông tin;
- Các kỹ thuật chỉnh sửa, khôi phục hình ảnh;
- Các kỹ thuật phân loại ảnh.
Hình 3.2. Trình tự giải đốn ảnh viễn thám bằng cơng nghệ số
Tư liệu viễn thám
Tăng cường chất lượng ảnh
Nắn chỉnh hình học
Phân loại ảnh
đánh giá ựộ chính xác
Ảnh phân loại dạng vecter
Chọn vùng mẫu
Tính số liệu thống kê vùng mẫu Bản ủồ ủịa hỡnh Tư liệu viễn thỏm
Nhập ảnh
Khụng ủạt ðạt
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 51
3.4.6. Phương pháp giải đốn ảnh bằnh mắt
Phõn tớch bằng mắt ủược thực hiện với cỏc tư liệu dạng hỡnh ảnh. Phõn tích ảnh bằng mắt có sự kết hợp nhuần nhuyễn các kiến thức chuyên môn của người phõn tớch ủể từ ủú khai thỏc ủược cỏc thụng tin cú trong tư liệu ảnh. Kết quả giải đốn phụ thuộc rất nhiều vào khả năng của người phân tích. Hạn chế của người giải đốn bằng mắt là khơng phân biệt được hết các đặc tính phổ của ủối tượng, nguyờn nhõn do khả năng phõn biệt về phổ của mắt người hạn chế tối ủa là 12-14 mức.
ðể giải đốn ảnh, ngồi sự trợ giúp của máy tính và sự hỗ trợ của phần mềm ủể xỏc ủịnh cỏc ủặc trưng phổ phản xạ, người sử dụng cũn căn cứ vào một số chuẩn giải đốn, đặc trưng của các đối tượng cũng như kinh nghiệm của các chuyên gia, cĩ thể chia các chuẩn giải đốn thành 8 nhĩm chính: Kích thích, hỡnh dạng, bong rõm, ủộ ủen, màu sắc, cấu trỳc, hỡnh mẫu và mối quan hệ.
Hình 3.3. Các bước tiến hành giải đốn ảnh bằng mắt
Chuẩn bị dữ liệu ảnh (ảnh tương tự hoặc ảnh số)
ðọc cỏc thụng số hỗ trợ và ủịnh vị ảnh theo bản ủồ Chuẩn bị dữ liệu ảnh (ảnh tương tự hoặc ảnh số
Tạo khố giải đốn (dạng hình, kích thước, màu sắc…)
Tỏch gộp cỏc yếu tố của ủối tượng và gỏn thuộc tớnh
Trình bày các kết quả giải đốn và thể hiện trên bản đồ ðo ủạc cỏc yếu tố ủịnh lượng (ủo dài, ủộ cao, vị trớ…) ðọc ảnh
ðo ảnh
Phân tích ảnh
Thành lập bản ủồ chuyờn ủề Chuẩn bị
ðọc thông tin dữ liệu
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 52
3.4.7 Phương pháp sử dụng các phần mềm GIS
Trong bài bỏo này, sử dụng GIS ủể kết xuất dữ liệu ủó ủược phõn loại bằng cụng nghệ viễn thỏm. Ngoài ra GIS cũn giỳp chồng xếp cỏc lớp bản ủồ nền kết hợp với dữ liệu ủó ủược phõn loại ủể biờn tập thành bản ủồ lớp phủ mặt ủất. Hai phần mềm GIS ủược sử dụng là ArcGis 10 và Mapinfo 10.
Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……… 53