Đang tải... (xem toàn văn)
Đánh giá độ chính xác chiết tách đất xây dựng và đât trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám bằng ảnh chỉ số, thực nghiệm tại Hà NộiĐánh giá độ chính xác chiết tách đất xây dựng và đât trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám bằng ảnh chỉ số, thực nghiệm tại Hà NộiĐánh giá độ chính xác chiết tách đất xây dựng và đât trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám bằng ảnh chỉ số, thực nghiệm tại Hà NộiĐánh giá độ chính xác chiết tách đất xây dựng và đât trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám bằng ảnh chỉ số, thực nghiệm tại Hà NộiĐánh giá độ chính xác chiết tách đất xây dựng và đât trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám bằng ảnh chỉ số, thực nghiệm tại Hà NộiĐánh giá độ chính xác chiết tách đất xây dựng và đât trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám bằng ảnh chỉ số, thực nghiệm tại Hà NộiĐánh giá độ chính xác chiết tách đất xây dựng và đât trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám bằng ảnh chỉ số, thực nghiệm tại Hà NộiĐánh giá độ chính xác chiết tách đất xây dựng và đât trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám bằng ảnh chỉ số, thực nghiệm tại Hà NộiĐánh giá độ chính xác chiết tách đất xây dựng và đât trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám bằng ảnh chỉ số, thực nghiệm tại Hà Nội
BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI NGUYỄN THỊ HIỀN ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC CHIẾT TÁCH ĐẤT XÂY DỰNG VÀ ĐẤT TRỐNG KHU VỰC ĐÔ THỊ TỪ ẢNH VIỄN THÁM BẰNG ẢNH CHỈ SỐ, THỰC NGHIỆM TẠI HÀ NỘI Ngành: Kỹ thuật Trắc địa – Bản đồ LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI, NĂM 2018 BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI NGUYỄN THỊ HIỀN ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC CHIẾT TÁCH ĐẤT XÂY DỰNG VÀ ĐẤT TRỐNG KHU VỰC ĐÔ THỊ TỪ ẢNH VIỄN THÁM BẰNG ẢNH CHỈ SỐ, THỰC NGHIỆM TẠI HÀ NỘI Ngành: Kỹ thuật Trắc địa – Bản đồ Mã ngành: 8520503 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI, NĂM 2018 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUN VÀ MƠI TRƯỜNG HÀ NỘI Cán hướng dẫn chính: TS Nguyễn Thị Thúy Hạnh Cán chấm phản biện 1: PGS TS Trần Xuân Trường Cán chấm phản biện 2: TS Phạm Minh Hải Luận văn thạc sĩ bảo vệ tại: HỘI ĐỒNG CHẤM LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI Ngày 19 tháng 01 năm 2019 i LỜI CAM ĐOAN Luận văn “Đánh giá độ xác chiết tách đất xây dựng đất trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám ảnh số, thực nghiệm Hà Nội” cơng trình nghiên cứu khoa học độc lập với giúp đỡ giáo viên hướng dẫn Những kết nghiên cứu trình bày luận văn hồn tồn trung thực, khơng vi phạm điều luật sở hữu trí tuệ pháp luật Việt Nam Nếu sai, tơi hồn tồn chịu trách nhiệm trước pháp luật Hà Nội, ngày 16 tháng 01 năm 2019 TÁC GIẢ LUẬN VĂN Nguyễn Thị Hiền ii LỜI CẢM ƠN Trước tiên, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS Nguyễn Thị Thúy Hạnh, người hướng dẫn tận tình, chu đáo định hướng cho tơi suốt q trình thực luận văn thạc sĩ Tôi xin gửi lời cảm ơn tới thầy cô khoa Trắc địa, Bản đồ Thông tin địa lý, trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội, người giúp tơi có đủ kiến thức kinh nghiệm suốt trình học tập, tạo điều kiện thuận lợi cho thời gian học tập nghiên cứu Tơi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới gia đình, người thân, đồng nghiệp, bạn bè giúp đỡ, động viên khích lệ chia sẻ tơi q trình thực luận văn Cuối cùng, tơi xin cảm ơn Đề tài “Nghiên cứu ứng dụng Viễn thám GIS giám sát tượng đảo nhiệt đô thị” Mã số TNMT.2018.08.10 cung cấp tư liệu giúp tơi hồn thành luận văn Học viên Nguyễn Thị Hiền iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT LUẬN VĂN v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG BIỂU vii DANH MỤC HÌNH VẼ viii MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CHIẾT TÁCH ĐẤT XÂY DỰNG VÀ ĐẤT TRỐNG KHU VỰC ĐÔ THỊ TỪ ẢNH VIỄN THÁM 1.1 Tổng quan viễn thám 1.1.1 Khái niệm, phân loại viễn thám 1.1.1.Những nguyên lý viễn thám 1.2 Tổng quan chiết tách đất xây dựng đất trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám 11 1.3 Tình hình nghiên cứu chiết tách đất xây dựng đất trống ảnh số 19 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ KHOA HỌC CHIẾT TÁCH THÔNG TIN ĐẤT XÂY DỰNG VÀ ĐẤT TRỐNG KHU VỰC ĐÔ THỊ 22 2.1 Kỹ thuật tiền xử lý ảnh 22 2.1.1 Hiệu chỉnh xạ 22 2.1.2 Hiệu chỉnh hình học 26 2.1.3 Tăng cường chất lượng ảnh 30 2.2 Phương pháp chiết tách thông tin viễn thám 39 2.2.1 Phương pháp giải đoán ảnh mắt 39 2.2.2 Phương pháp phân loại ảnh 45 2.2.3 Phương pháp tạo ảnh số 46 2.2.4 Phương pháp đánh giá độ xác 47 iv CHƯƠNG 3: NGHIÊN CỨU CHIẾT TÁCH ĐẤT TRỐNG VÀ ĐẤT XÂY DỰNG KHU VỰC HÀ NỘI BẰNG ẢNH CHỈ SỐ TỪ ẢNH VỆ TINH LANDSAT 52 3.1 Khu vực nghiên cứu 52 3.1.1 Vị trí địa lý 52 3.1.2 Đặc điểm tự nhiên 53 3.1.3 Điều kiện kinh tế - xã hội 55 3.2 Tư liệu sử dụng 57 3.3 Thực nghiệm chiết tách đất xây dựng đất trống khu vực Hà Nội số EBBI, UI, IBI, NDBI 58 3.3.1 Tiền xử lý ảnh vệ tinh Landsat 58 3.3.2 Tính số UI, NDBI, IBI, EBBI 60 3.3.3 Đánh giá độ xác 61 Kết thảo luận 63 4.1 Quan sát phân tích 63 4.2 Đánh giá độ xác 79 KẾT LUẬN 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO 82 v TÓM TẮT LUẬN VĂN Họ tên học viên: Nguyễn Thị Hiền Lớp: CH2BTĐ Khóa: Cán hướng dẫn: TS Nguyễn Thị Thúy Hạnh Tên đề tài: “Đánh giá độ xác chiết tách đất xây dựng đât trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám ảnh số, thực nghiệm Hà Nội” Tóm tắt: Luận văn nghiên cứu đánh giá độ xác chiết tách đất xây dựng đất trống khu vực đô thị từ ảnh Landsat ảnh số, thực nghiệm Hà Nội Luận văn sử dụng phần mềm Envi 4.6 để tính tốn số ảnh EBBI, IBI, NDBI, UI Các số phản ánh đất xây dựng ứng với ngưỡng giá trị cao, tiếp đến đất trống thấp đối tượng khác Kết nghiên cứu cho thấy để chiết tách đất xây dựng dùng số NDBI tốt nhất, tiếp đến dùng số EBBI, IBI, UI Chiết tách đất trống dùng số IBI NDBI tốt Kết nghiên cứu luận văn góp phần tạo điều kiện thuận lợi cho cơng tác điều tra khảo sát đất xây dựng đất trống khu vực Hà Nội Kết phù hợp với nghiên cứu trước vi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT STT Từ viết tắt Tiếng Anh Digital Elevation Model Ý Nghĩa Mơ hình số độ cao DEM EBBI FCC False color composite Ảnh tổng hợp màu giả GCP Ground Control Points-GCPs Điểm khống chế IBI Index – based Built – Up Index Chỉ số dựa số đất xây dựng MNDWI NDBI SAVI UI Enhanced Built-Up and Bareness Index Modified normalized difference water index Normalised Difference Built – Up Index Soil adjusted vegetation index Urban Index Chỉ số đất trống đất xây dựng Chỉ số khác biệt nước có điều chỉnh Chỉ số đất xây dựng Chỉ số thực vật có hiệu chỉnh độ ẩm đất Chỉ số đô thị vii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Đặc điểm dải phổ điện từ sử dụng kỹ thuật viễn thám 10 Bảng 2.1 Ma trận sai số 49 Bảng 3.1 Thông số kỹ thuật ảnh vệ tinh Landsat 57 Bảng 3.2 Phân ngưỡng số 65 Bảng 3.3 Khả chiết tách đất xây dựng đất trống số thông qua quan sát so sánh ảnh số với ảnh gốc 79 Bảng 3.4 Kết đánh giá độ xác 80 73 b UI EBBI NDBI IBI b Kết ảnh số đoạn sông Hồng 74 NDBI c EBBI UI IBI c Kết ảnh số khu vực canh tác nông nghiệp 75 d EBBI UI NDBI IBI d Kết ảnh số số hồ nước khu vực nội thành 76 e EBBI O UI NDBI IBI e Kết ảnh số bãi bồi sông Hồng 77 f IBI UI EBBI NDBI f Kết ảnh số số tuyến giao thông 78 IBI UI EBBI NDBI g Kết ảnh số đoạn sông Hồng Hồ Tây Hình 3.13 So sánh ảnh số với ảnh gốc (tổ hợp 7-5-2) số vị trí điển hình 79 Bảng 3.3 Khả chiết tách đất xây dựng đất trống số thông qua quan sát so sánh ảnh số với ảnh gốc (tổ hợp 7-5-2) Hiệu Stt Chỉ số EBBI Đất xây dựng Ghi Đất trống Tốt Tốt - Bãi bồi bị nhầm thành đất xây dựng; - Nước bị nhầm thành đất trống; - Đường nhầm thành loại khác; - Chịu ảnh hưởng thực vật nhiệt đới IBI Trung bình Rất tốt - Phát đối tượng hình tuyến tốt (đường); - Thực vật thưa không ảnh hưởng đến khả phát đất trống; - Ít bị ảnh hưởng thực vật nhiệt đới - Toàn mặt nước bị phân vào đất xây dựng NDBI Rất tốt Rất tốt Không bị lẫn UI Tốt Tốt Bãi bồi, nước sông Hồng bị nhầm thành đất xây dựng 4.2 Đánh giá độ xác Kết đánh giá định lượng cho thấy độ xác tồn cục sử dụng số NDBI, IBI, EBBI, UI đạt 87.25, 86.96, 85.25, 77.24 Hệ số Kappa tương ứng 0.7790, 0.7735, 0.7438, 0.6835 Bên cạnh đó, độ tin cậy nhà sản xuất độ tin cậy người sử dụng vào kết chiết tách đất xây dựng đất trống trình bày chi tiết bảng 3.4 Kết đánh giá định lượng hồn tồn phù hợp với thơng tin quan sát mắt so sánh định tính Như nói rằng, Hà Nội - thị cổ thuộc vùng khí hậu nhiệt đới việc lập đồ đất trống số NDBI IBI, đất xây dựng số NDBI tốt nhất; sau đến nhóm EBBI, UI 80 Bảng 3.4 Kết đánh giá độ xác Đất xây dựng Độ Stt Chỉ số xác toàn Kappa cục (%) Độ tin Độ tin cậy cậy nhà sản người sử xuất (%) dụng (%) Đất trống Độ tin Độ tin cậy cậy nhà sản người sử xuất dụng (%) (%) NDBI 87.25 0.7790 94.41 85.22 75.90 83.24 IBI 86.96 0.7735 76.48 81.29 92.75 84.69 UI 77.24 0.6835 85.19 60.67 69.45 70.00 EBBI 85.25 0.7438 86.42 86.47 69.29 72.02 81 KẾT LUẬN Qua trình nghiên cứu sở lý thuyết chiết tách đất xây dựng đất trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám ảnh số, thực nghiệm Hà Nội số kết luận rút sau: Các số IBI, EBBI, NDBI, UI ban đầu phát triển cho ảnh Landsat hệ cũ (Landsat TM, Landsat ETM+) Nghiên cứu thử nghiệm số IBI, EBBI, NDBI, UI cho ảnh Landsat xem xét hiệu số điều kiện đô thị Hà Nội - đô thị cổ thuộc vùng khí hậu nhiệt đới với cảnh quan phân mảnh sâu sắc Các số phản ánh đất xây dựng ứng với ngưỡng giá trị cao, tiếp đến đất trống thấp đối tượng khác Kết phù hợp với nghiên cứu trước Đồng thời kết nghiên cứu ngưỡng giá trị số ứng với đất trống đất xây dựng cho khu vực đô thị Hà Nội Chiết tách đất xây dựng: Dùng số NDBI tốt nhất, tiếp đến dùng số EBBI, IBI, UI, số EBBI chịu ảnh hưởng thực vật nhiệt đới đặc thù nước sông Hồng, bãi bồi Các số IBI UI phân nhầm nước sông Hồng bãi bồi vào đất xây dựng Chiết tách đất trống: Dùng số IBI NDBI tốt nhất, IBI không bị ảnh hưởng lớp thực vật mỏng, phát đất trống bị bụi cỏ che phủ, phù hợp với đô thị nhiệt đới; tiếp đến dùng EBBI, UI nhiên hai số bị nhầm lẫn đất trống với nước sông Hồng bãi bồi số vị trí 82 TÀI LIỆU THAM KHẢO Chen, X.-L.; Zhao, H.-M.; Li, P.-X.; Yin, Z.-Y (2006) Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes Remote Sens Environ, 104, 133–146 He, C.; Shi, P.; Xie, D.; Zhao, Y (2010) Improving the normalized difference built-up index to map urban built-up areas using a semiautomatic segmentation approach, Remote Sens, Lett, 1, 213–221 Nguyễn Khắc Thời (2012) Giáo trình viễn thám, Nhà xuất Đại học Nông nghiệp Hà Nội Vũ Danh Tuyên (2017).Giáo trình Viễn thám nâng cao, Nhà xuất Khoa học Kỹ Thuật Zhang, Z.; Ji, M.; Shu, J.; Deng, Z.; Wu, Y (2008) Surface urban heat island in Shanghai, China: Examining the relationship between land surface temperature and impervious surface fractions derived from Landsat ETM+ imagery Int Arch Photogramm Remote Sens Spat Inf Sci, 37, 601–606 As-Syakur, A.R.; Adnyana, I.W.S.; Arthana, I.W.; Nuarsa, I.W (2012) Enhanced built-up and bareness index (EBBI) for mapping built-up and bare land in an urban area Remote Sens.4, 2957–2970 Guang Yang et al (2014) A new index for mapping built-up and bare land areas from Landsat-8 OLI data, p.862-871 Chen, X.-L.; Zhao, H.-M.; Li, P.-X.; Yin, Z.-Y (2006) Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes Remote Sens Environ, 104, 133–146 Jensen JR (2012), Remote sensing of the environment: An earth resource perspective, Dorling, India 10 Zha, Y., J Gao, and S Ni (2003) “Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery.” International 83 Journal of Remote Sensing, 24, no 3: 583-594 11 Kawamura, M.; Jayamana, S.; Tsujiko, Y (1996) Relation between social and environmental conditions in Colombo Sri Lanka and the urban index estimated by satellite remote sensing data Int Arch Photogramm Remote Sens, 31, 321–326 12 Fernando, T.; Gunawardena (2018), A Determination of Convertion of Tea Lands in Kandy District Using Different Remote Sensing Indices Available online: https://www.researchgate.net/profile/Tamasha_Fernando/publication/312377414 13 Xu, H Analysis of impervious surface and its impact on urban heat environment using the normalized difference impervious surface index (NDISI) Photogramm Eng Remote Sens 2010, 76, 557–565 14 Sun Z, Wang C,*, Guo H and Shang R (2017) A Modified Normalized Difference Impervious Surface Index (MNDISI) for Automatic Urban 15 Deng, C.; Wu, C BCI: A biophysical composition index for remote sensing of urban environments Remote Sens Environ 2012, 127, 247–259 16 Ogashawara, I.; Bastos, V.D.S.B A quantitative approach for analyzing the relationship between urban heat islands and land cover Remote Sens 2012, 4, 3596–3618 17 USGS 2013 Frequently asked questions about the Landsat missions http://landsat.usgs.gov/L8_band_combos.php (accessed 11 06, 2013) Xu, H.Q A new index for delineating built-up land features in satellite imagery Int J Remote Sens 2008, 29, 4269–4276 https://doi.org/10.1080/01431160802039957 18 General Geography of Hanoi https://www.hanoi.gov.vn/web/guest/diachihanoi//hn/RtLibd2X8kEn/1001/124742/1/gioi-thieu-tong-quan-va-khai-quat-ve-iali-thanh-pho-ha-noi.html Last access 13/11/2018 19 Tổng cục Thống kê Việt Nam (http://www.gso.gov.vn) 20 Xu, H.Q (2008) A new index for delineating built-up land features in satellite 84 imagery Int J Remote Sens., 29, 4269–4276 https://doi.org/10.1080/01431160802039957 21 Congalton RG, Green K (1999) Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices, Lewis Publishers, Boca Raton, FL, 22 Lillesand TM, Chipman JW, Kiefer RW (2012) Remote sensing and Image interpretation, Wiley India 23 Https://baomoi.com/ha-noi-lot-top-3-nhung-thanh-pho-co-gia-dat-dat- nhat-the-gioi/c/24052846.epi 24 Ranagalage, M.; Estoque, R.C.; Murayama, Y (2017) An urban heat island study of the Colombo metropolitan area, Sri Lanka, based on Landsat data (1997–2017) ISPRS Int J Geo-Inform, 6, 189 25 Faisal, K.; Shaker, A.; Habbani, S (2016) Modeling the Relationship between the Gross Domestic Product and Built-Up Area Using Remote Sensing and GIS Data: A Case Study of Seven Major Cities in Canada ISPRS Int.J Geo-Inform, 5, 23 26 Ogashawara, I.; Bastos, V.D.S.B (2012) A quantitative approach for analyzing the relationship between urban heat islands and land cover Remote Sens, 4, 3596–3618 27 Liu, W.; Lu, L.; Ye, C.; Liu, Y (2009) Relating urban surface temperature to surface characteristics in Beijing area of China In Proceedings of the International Society for Optics and Photonics MIPPR 2009: Remote Sensing and GIS Data Processing and Other Applications, Yichang, China, 30 October–1 November 28 Xiong, Y.; Huang, S.; Chen, F.; Ye, H.; Wang, C.; Zhu, C (2012) The impacts of rapid urbanization on the thermal environment: A remote sensing study of Guangzhou, South China Remote Sens, 4, 2033–2056 29 Qian, J.; Zhou, Q.; Hou, Q (2007) Comparison of pixel-based and objectoriented classification methods for extracting built-up areas in arid zone In 85 Proceedings of the ISPRS Workshop on Updating Geo-Spatial Databases with Imagery & the 5th ISPRS Workshop on DMGISs, National Geomatics Center of China Sponsored, Urumchi, XingJiang, China, 28–29 August 30 Qian, J.; Zhou, Q.; Chen, X (2010) Improvement of urban land use and land cover classification approach in arid areas In Proceedings of the International Society for Optics and Photonics Image and Signal Processing for Remote Sensing XVI, Toulouse, France, 20–22 September 31 Zhou, Y.; Yang, G.; Wang, S.; Wang, L.; Wang, F.; Liu, X (2014) A new index for mapping built-up and bare land areas from Landsat-8 OLI data Remote Sens Lett., 5, 862–871 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Nguyễn Thị Hiền Ngày tháng năm sinh: 17/04/1988 Nơi sinh: Lạng Sơn Địa liên lạc: Khoa Khoa học biển Hải đảo – Trường Đại học Tài nguyên Mơi trường Hà Nội Q trình đào tạo: - Từ 12/2016 đến nay: Học Cao học trường Đại học Tài ngun Mơi trường Hà Nội Q trình công tác: - Từ 10/2013 đến nay: Làm việc Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội XÁC NHẬN QUYỂN LUẬN VĂN ĐỦ ĐIỀU KIỆN NỘP LƯU CHIỂU TRƯỞNG KHOA TRẮC ĐỊA, BẢN ĐỒ VÀ THÔNG TIN ĐỊA LÝ CÁN BỘ HƯỚNG DẪN ... VÀ MÔI TRƯỜNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI NGUYỄN THỊ HIỀN ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC CHIẾT TÁCH ĐẤT XÂY DỰNG VÀ ĐẤT TRỐNG KHU VỰC ĐÔ THỊ TỪ ẢNH VIỄN THÁM BẰNG ẢNH CHỈ SỐ, THỰC NGHIỆM... học chiết tách thông tin đất xây dựng đất trống khu vực đô thị Chương Thực nghiệm đánh giá độ xác ứng dụng số EBBI, UI, IBI, NDBI chiết tách đất xây dựng đất trống khu vực Hà Nội từ ảnh viễn thám. .. tách đất xây dựng đất trống khu vực Hà Nội từ ảnh viễn thám Cấu trúc luận văn Luận văn cấu trúc thành chương: Chương Tổng quan chiết tách đất xây dựng đất trống khu vực đô thị từ ảnh viễn thám Chương