Header Page of 126 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRẦN DUY CHUNG NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT PHÂN LOẠI ẢNH VIỄN THÁM ỨNG DỤNG TRONG GIÁM SÁT HIỆ HIỆN TRẠNG TRẠNG SỬ SỬ DỤNG DỤNG ĐẤT ĐẤT ĐAI Chuyên nghành : KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã số : 60.52.70 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2011 Footer Page of 126 Header Page of 126 Công trình ñược hoàn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: TS Ngô Văn Sỹ Sỹ Phản biện 1: TS Phạm Văn Tuấn Phản biện 2: TS Nguyễn Hoàng Cẩm Luận văn ñược bảo vệ trước Hội ñồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật họp Đại học Đà Nẵng vào ngày 03 tháng 12 năm 2011 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại Học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại Học Đà Nẵng Footer Page of 126 Header Page of 126 MỞ ĐẦU Lí chọn ñề tài Trong năm gần ñây, việc ứng dụng viễn thám hệ thông tin ñịa lý quản lý tài nguyên, giám sát môi trường hướng Dữ liệu viễn thám với tính chất ña thời gian, phủ trùm diện tích rộng, ñã cho phép người cập nhật thông tin, tiến hành nghiên cứu cách nhanh chóng, hiệu quả, tiết kiệm ñược thời gian công sức Trong nghiên cứu trạng sử dụng ñất, phương pháp viễn thám ngày tỏ ưu khả cập nhật thông tin phân tích biến ñộng cách nhanh chóng Ảnh viễn thám có ưu ñiểm giải ñược công việc mà thông thường quan sát mặt ñất khó khăn, phân tích ảnh ñể thành lập ñồ trạng sử dụng ñất nhanh rẻ nhiều so với quan sát thực ñịa Với lí trên, ñã chọn ñề tài: “NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT PHÂN LOẠI ẢNH VIỄN THÁM ỨNG DỤNG TRONG GIÁM SÁT HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT ĐAI” Đề tài hoàn thành rõ trạng sử dụng ñất ñai, biến ñộng cấu sử dụng ñất năm qua hướng phát triển không gian năm tới Từ ñó cung cấp nguồn tư liệu bổ ích cho việc giám sát quản lí tài nguyên ñất, ñồng thời giúp nhà quản lí ñưa ñịnh hướng phát triển thời gian tới Mục ñích nghiên cứu Mục tiêu ñề tài nghiên cứu kỹ thuật phân loại ảnh viễn thám ứng dụng giám sát trạng sử dụng ñất ñai Để ñạt ñược mục tiêu trên, ñề tài cần thực nhiệm vụ sau: Footer Page of 126 Header Page of 126 + Thu thập tài liệu thống kê, ñồ, tư liệu ảnh vệ tinh vùng nghiên cứu + Nhập ảnh, xây dựng ảnh tổ hợp màu, nâng cao chất lượng ảnh nắn chỉnh hình học + Phân loại ảnh + Ảnh phân loại chọn mẫu kiểm chứng +So sánh, ñối chiếu ñánh giá ñộ xác kết phân loại Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Phân loại ảnh viễn thám, cụ thể nghiên cứu thực trạng sử dụng ñất tỉnh Bình Định thông qua việc xử lý ảnh viễn thám từ vệ tinh Phạm vi nghiên cứu Với mục tiêu nhiệm vụ ñã ñặt ra, tác giả giới hạn nghiên cứu phạm vi vấn ñề sau: + Kỹ thuật phân loại ảnh viễn thám + Đánh giá biến ñộng sử dụng ñất khu vực nghiên cứu sở áp dụng công nghệ viễn thám Các phương pháp nghiên cứu Để thực nhiệm vụ ñề tài ñặt ra, tác giả ñã sử dụng phương pháp viễn thám có thực ñịa kiểm tra Phương pháp viễn thám ñược sử dụng ñể phân loại ảnh vệ tinh Spot Phương pháp phân loại ảnh viễn thám ñược áp dụng bước phân tích tổng hợp trình bày kết nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn ñề tài Về mặt khoa học Đề tài góp phần hoàn thiện sở khoa học công nghệ nghiên cứu sử dụng hợp lí ñất ñịnh hướng cho nhà quản lý Footer Page of 126 Header Page of 126 xây dựng phương án sử dụng ñất phù hợp với quy luật tự nhiên, phát triển phù hợp với tiến trình ñô thị hóa Tỉnh Bình Định Về mặt thực tiễn Đề tài khẳng ñịnh khả nâng cao ñộ xác nghiên cứu biến ñộng sử dụng ñất công nghệ viễn thám Cung cấp thông tin biến ñộng sử dụng ñất phục vụ quy hoạch Xây dựng sở liệu nhằm ñịnh hướng sử dụng hợp lí ñất ñai ñề xuất ñiều chỉnh quy hoạch sử dụng ñất Cấu trúc luận văn Đề tài gồm có chương: + Chương 1: Cơ sở lí luận chung Chương khái quát sở khoa học việc quy hoạch sử dụng ñất công nghệ nghiên cứu biến ñộng sử dụng ñất + Chương 2: Kỹ thuật phân loại ảnh viễn thám ứng dụng giám sát trạng sử dụng ñất ñai Chương ñề cập ñến kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám xử lý tư liệu viễn thám chết tách thông tin trạng sử dụng ñất ñai Trong ñó có phương pháp giải ñoán ảnh mắt thường phương pháp giải ñoán ảnh số + Chương 3: Phương pháp xử lý Ứng dụng công nghệ viễn thám vào quy trình thành lập bảng ñồ sử dụng ñất + Chương 4: Phần mềm xử lý kết Dùng phần mềm ENVI phân loại ảnh vệ tinh Spot có ñộ phân giải 2,5m ñể xác ñịnh diện tích ñối tượng cần phân loại Footer Page of 126 Header Page of 126 Chương - CƠ SỞ LÍ LUẬN CHUNG 1.1 CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA VIỆC QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT 1.1.1 Các ñịnh nghĩa ñất ñai 1.1.2 Quy hoạch sử dụng ñất ñai 1.1.3 Các khái niệm sử dụng ñất lớp phủ ñất 1.1.4 Các hệ thống phân loại sử dụng ñất 1.1.4.1 Nhóm ñất nông nghiệp bao gồm loại ñất: 1.1.4.2 Nhóm ñất phi nông nghiệp bao gồm loại ñất: 1.1.4.3 Nhóm ñất chưa sử dụng bao gồm loại ñất chưa xác ñịnh mục ñích sử dụng 1.2 CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM TRONG NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG SỬ DỤNG ĐẤT 1.2.1 Vài nét công nghệ viễn thám Do tính chất vật thể (nhà, ñất, cây, nước…) ñược xác ñịnh thông qua lượng xạ hay phản xạ từ vật thể nên viễn thám công nghệ nhằm xác ñịnh nhận biết ñối tượng ñiều kiện môi trường thông qua ñặc trưng riêng phản xạ xạ 1.2.2 Đặc trưng phổ phản xạ ñối tượng tự nhiên phục vụ cho việc thành lập ñồ trạng sử dụng ñất Như ñã nói, ñối tượng tự nhiên có ñặc trưng phản xạ phổ ñịnh ñây sở ñể hình thành nên thông tin viễn thám Footer Page of 126 Header Page of 126 1.2.2.1 Đặc trưng phản xạ phổ thực vật 1.2.2.2 Đặc trưng phản xạ phổ nước 1.2.2.3 Đặc trưng phản xạ phổ ñất 1.3 MỐI QUAN HỆ CỦA PHƯƠNG PHÁP VIỄN THÁM VỚI NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG SỬ DỤNG ĐẤT Phương pháp viễn thám ñược ứng dụng có hiệu cho việc nghiên cứu sử dụng ñất lớp phủ mặt ñất lý sau: + Các ảnh vùng rộng lớn thu nhận thay ñổi cách nhanh + Các ảnh có ñộ phân giải thích hợp với việc phân loại ñối tượng việc quan sát ño vẽ + Ảnh viễn thám giải công việc mà thông thường quan sát mặt ñất khó khăn + Phân tích ảnh ñể thành lập ñồ trạng sử dụng ñất nhanh rẻ nhiều so với quan sát thực ñịa + Ảnh viễn thám cung cấp thông tin bị bỏ sót quan sát thực ñịa Trong trình ứng dụng phương pháp viễn thám vào việc thành lập ñồ trạng sử dụng ñất, người nghiên cứu bắt buộc phải thực công việc sau: 1.3.1 Xác ñịnh hệ thống phân loại 1.3.2 Xác ñịnh dấu hiệu giải ñoán Khi giải ñoán cần quan tâm ñến nguyên tắc sau: + Xác ñịnh ñiều kiện sinh thái nơi tồn loại hình sử dụng ñất ñể ñưa giả thuyết thích hợp tên gọi chúng Footer Page of 126 Header Page of 126 + Xác ñịnh chìa khóa giải ñoán (tone ảnh, cấu trúc ảnh, vị trí, hình dạng, màu sắc,…) từ ñó mở rộng vùng khác + Tổ hợp suy luận ñịnh loại, ñưa giả thuyết kết luận + Phải kết hợp nhuần nhuyễn kiến thức thực tế kiến thức sinh thái, cảnh quan ñể tổng hợp dấu hiệu, từ ñó ñi ñến kết luận xác 1.3.3 Tổng hợp kết giải ñoán Đây bước quan trọng nhằm khẳng ñịnh nghiên cứu, phân tích ñưa ñến kết thức Footer Page of 126 Header Page of 126 Chương - KỸ THUẬT PHÂN LOẠI ẢNH VIỄN THÁM ỨNG DỤNG TRONG GIÁM SÁT HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT ĐAI 2.1 ĐẶC ĐIỂM CỦA ẢNH VIỄN THÁM THU ĐƯỢC TỪ VỆ TINH Hình ảnh thu nhận từ vệ tinh thường có nhiều nguyên nhân gây biến dạng hình học ảnh Có hai hai loại biến dạng: biến dạng biến dạng 2.2 CÁC KỸ THUẬT XỮ LÝ ẢNH VIỄN THÁM 2.2.1 Kỹ thuật nắn chỉnh ảnh viễn thám 2.2.1.1 Nắn chỉnh hình học Có hai phương thức nắn chỉnh ảnh + Phương thức nắn chỉnh hệ thống Phương thức dựa sở toạ ñộ ảnh ñã nắn có ñộ phân giải, xây dựng mô hình phản ánh chất mức ñộ sai số hình học, sau ñó dùng mô hình ñể tính toán công thức toán học dùng ñể khử sai số + Nắn ảnh theo ñồ ( Phương thức nắn ảnh dùng ñiểm khống chế GCP): Để nắn chỉnh biến dạng không hệ thống, cần có hệ thống ñiểm kiểm tra mặt ñất ñối chiếu xác ñịnh xác ñược toạ ñộ ñiểm ảnh, ñối chiếu với ñồ sử dụng phép nắn chỉnh Kết nắn chỉnh ñưa ảnh ñúng kích thước vị trí ñịa lý 2.2.1.2 Kỹ thuật tăng cường ảnh 2.2.1.3 Các kỹ thuật lọc ảnh 2.2.2 Phân lớp ảnh 2.2.2.1 Phân lớp có giám sát Phân lớp theo xác suất cực ñại Footer Page of 126 Header Page 10 of 126 10 Phương pháp phân lớp theo xác suất cực ñại ñược sử dụng thường xuyên xử lý ảnh viễn thám, ñây phương pháp thông dụng Thông thường người ta coi P(k) số cho tất lớp P(i)*∑P(X/i) ñược coi thực chất xác suất Lk ñược viết sau: (2.16) Trong ñó: X : vector cấp ñộ xám pixel ñó Lk : xác suất mà X thuộc vào lớp k |∑k| : ñịnh thức ma trận phương sai Lý thuyết Bayes: Giả sử có M lớp Gọi x vector phổ pixel ñang xét P(x,i) xác suất ñể vectơ x thuộc lớp i Nguyên tắc Maximum Likelyhood x thuộc lớp i p(x,i)>p(x,j) với j< >i Gọi p(i,x) xác suất ñể, với x cho trước, i chứa vecto x Gọi p(i) xác suất ñể vecto i hữu Khi ñó theo ñị nh lý Bayes: p( i | x )= p( x | i ) p( i ) / p( x ) (2.17) Do ñó ñiều kiện chọn lớp cho vectơ x trở thành: p(x/i) p(i) > p(x/j) p(j) (Đây ñiều kiện tính toán ñược từ trainning data) Đặt Di(x)= p(x/i) p(i): Biểu thức lớp i (discriminant function) Khi ñó ñiều kiện ñể ñưa ñịnh x thuộc lớp i nếu: Di(x) > Dj(x) với j< >i Giả thuyết phân bố lớp ñều chuẩn p(x|i)=(1/(2πσ2 )1/2 )exp(–(x-µi )2 /2σi2) Footer Page 10 of 126 (2.18) Header Page 12 of 126 12 Ở ñây k hệ số tỉ lệ lựa chọn, (Xmin)ij,(Xmax)ij giới hạn thấp cao vùng bao lớp i kênh ảnh j Đối với tất pixel kênh ảnh gốc, việc giải ñoán ñặc trưng thực theo ñiều kiện sau: Nếu (Xmin)ij