Đang tải... (xem toàn văn)
Nghiên cứu về phần phân loại đối tượng, lý thuyết về viễn thám. Dữ liệu ảnh vệ tinh được cô cung cấp, từ đó tiến hành phân loại giải đoán so sánh các phương pháp phân loại, tìm được điểm khác biệt giữa chúng cụ thể ở đây là phương pháp phân loại có giám định và phi giám định. Từ đó rút ra kết luận đạt được khi thực hiện các phương pháp phân loại và rút ra các yếu tố quan trọng khác biệt .
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG Môn :Kỹ Thuật giải Đoán Ảnh Vệ Tinh Đề tài: ỨNG DỤNG VIỄM THÁM SO SÁNH PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI GIÁM ĐỊNH VÀ PHƯƠNG PHÁP PHI GIÁM ĐỊNH GVHD,Th.s Nguyễn Thị Huyền Danh sách nhóm đề tài 9/10/16 Nguyễn Văn Đệ 13162020 Huỳnh Thị Nhật Vy 13162116 Trần Văn Khoa 13162040 Nguyễn Anh Tuấn 13162113 Trần Minh Tài 13162077 TÓM TẮT - Nghiên cứu phần phân loại đối tượng, lý thuyết viễn thám - Dữ liệu ảnh vệ tinh cô cung cấp, từ tiến hành phân loại giải đoán so sánh phương pháp phân loại, tìm điểm khác biệt chúng cụ thể phương pháp phân loại có giám định phi giám định - 9/10/16 Từ rút kết luận đạt thực phương pháp phân loại rút yếu tố quan trọng khác biệt Nội dung đề tài I.ĐẶT VẤN ĐỀ II.TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU III.PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU IV KẾT QUẢ V.KẾT LUẬN 9/10/16 Mục tiêu cụ thể đề tài: - Cho kết phương pháp phân loại có giám định phương pháp phi giám định từ cho kết so sách phương pháp khác 9/10/16 Khu vực nghiên cứu : - Thành phố Hồ Chí Minh có tọa độ 10°10' – 10°38' Bắc 106°22' – 106°54' Đông, phía bắc giáp tỉnh Bình Dương, Tây Bắc giáp tỉnh Tây Ninh, Đông Đông Bắc giáp tỉnh Đồng Nai, Đông Nam giáp tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu, Tây Tây Nam giáp tỉnh Long An Tiền Giang Diện tích 2.095,239 km2 Dân số : 7.123.340 người (Theo cổng thông tin TPHCM) 9/10/16 Quy trình phân loại ảnh: - Để tách thông tin ảnh vệ tinh dùng máy tính hay giải đoán mắt Trong phân loại ảnh trình tách hay gộp thông tin dựa tính chất phổ, không gian thời gian cho ảnh đối tượng cần nghiên cứu - Phương pháp phân loại ảnh thuật toán sử dụng để phân đối tượng tính chất tương đối đồng mặt phổ thành loại quan tâm người giải đoán 9/10/16 - Mục tiêu việc phân loại làm phù hợp loại phổ liệu ảnh với thông tin yêu cầu người giải đoán - Phương pháp phân loại ảnh thực cách gán tên loại thông tin cho khoảng cấp độ sáng định thuộc nhóm đối tượng có tính chất tương đối đồng phổ nhằm phân biệt nhóm với khuôn khổ ảnh 9/10/16 Trình tự phân loại gồm bước sau.( theo Lê Văn Trung,2010) Bước 1: Xác định số loại thông tin cần phân chia khu vực Bước 2: Chọn đặc trưng phổ đối tượng biến động thời gian cấu trúc cụ thể đối tượng Bước 3:Chọn vùng mẫu ảnh Bước 4: Ước tính thống kê vùng mẫu Bước 5: Thực phân loại Bước 6: Làm trơn thuật toán lọc Bước 7: Kiểm tra phân loại để đánh giá độ xác mức độ tin cậy 9/10/16 Quy trình phân loại ảnh viễn thám.(Lê Văn Trung,2010 9/10/16 10 Phương pháp phân loại khoảng cách ngắn (Minimum distance) - Phương pháp dùng để phân loại đối tượng không gian phổ đa chiều, khoảng cách không gian phổ từ pixel xét đến vector đặc trưng trung bình loại sử dụng la số đánh giá xác định thuộc loại (hình tham khảo giảng khoa Địa_Tin_Học,ĐHBKTPHCM) 9/10/16 22 Phương pháp phân loại khoảng cách Mahalanobis (Mahalanobis distance) : - Ưu điểm: cho kết sát có tính đến ma trận phương sai_hiệp sai - Nhược điểm: Thời gian tính toán chậm hơn, độ xác giảm liệu ảnh không theo luật phân bố chuẩn (ma trận phương sai_ hiệp phương sai có giá trị lớn).(theo giảng Hồ Đình Duẩn,2005) 9/10/16 23 Phương pháp phân loại gần (Maximum likelihood) : - Là phương pháp phân loại gần MLC áp dụng phổ biến xem thuật toán chuẩn để so sánh với thuật toán khác sử dụng xử lý ảnh viễn thám - LMC xây dựng sở lý thuyết hàm mật độ xác xuất tuân theo quy luật phân bố chuẩn Mỗi pixel tính xác xuất thuộc vào loại tính xác suất thuộc vào loại lớn nhất.(Lê Văn Trung,2010) Phương pháp phân loại gần (Lê Văn Trung,2010) 9/10/16 24 Phân loại phi giám định - Gộp số liệu có tính chất giống thành nhóm Kỹ thuật ghép nhóm chia thành loại + Phân cấp + Không phân cấp: Gồm có ISODATA K_Means 9/10/16 25 Phương pháp phân loại IsoData: Khá mềm dẻo, tự nhiên, không cần cố định số lớp.(theo giảng Hồ Đình Duẩn,2005) - Phân họach ban đầu có pixel lớp - Liên tiếp nhập lại, tách lớp cách so sánh khỏang cách tâm ngưỡng cho trước - Quá trình dừng phân họach thỏa mãn tiêu chí đặt Mô tả thuật toán IsoData(hình tham khảo từ giảng Hồ Đình Duẩn,2005) 9/10/16 26 Phương pháp phân loại K_Means Giả thiết số lớp k (theo Hồ Đình Duẩn) - Đầu tiên, chọn k vectơ làm tâm (mean) cho k lớp khởi đầu - Một vectơ pixel thuộc lớp mà khỏangcách (Euclide, chẳng hạn) từ đến tâm lớp nhỏ (thực với tất vecto lần lặp) - Tính lại tâm lớp - Nếu tất tâm giữ nguyên, thuật toán dừng; không quay lại bước Sau phân lớp k-means, lớp cần phải xem xét: + Lớp có phần tử : bỏ + Hai lớp có đặc trưng gần giống nhau:có thể hợp chúng lại + Một lớp lớn: chia nhỏ 9/10/16 27 Giải đoán ảnh - Do xử dụng ảnh LandsatTPHCM vào 4/9/2009 mà làm đề tài năm 2015 nên thực địa thay đổi nhiều khoảng thời gian giao động năm việc thành lập khóa giải đoán tương đối xác 9/10/16 Khóa giải đoán ảnh cho khu vực nghiên cứu: 28 Kết phân loại phương pháp có giám định: 9/10/16 29 9/10/16 30 Kết phân loại phương pháp phi giám định: 9/10/16 31 Kết luận so sánh cuối - Phân loại có giám định thực đặc tính vị trí số hình thức sử dụng đất nông nghiệp, khu công nghiệp, khu đô thị… biết nhờ vào công tác khảo sát thực địa, phân tích liệu không gian ảnh, dựa vào kinh nghiệp cá nhân Những - Phân loại phi giám định sử dụng thiếu thông tin khảo sát thực địa Chương trình máy tính yêu cầu để nhóm pixel có tính chất phổ giống thành nhóm đơn theo số tiêu chuẩn thống kê định ta cho máy tự động phân loại Nhóm yếu tố có độ phản xạ gần giống thành nhóm người phân tích dựa vào kiểu mẫu ảnh chúng có đặc tính phản xạ phổ khác - Phân loại phi giám định làm tảng cho việc phân loại có kiểm định, dựa vào bảng phân loại kiến thức thực tế phần mềm hỗ trợ, người sử dụng phân loại xác 9/10/16 32 Phương pháp phân loại có giám định Phương pháp phân loại phi giám định Quá trình sử dụng các mẫu phổ đã được nhận dạng để phân lớp các Quá trình phân đoạn một ảnh thành các lớp phổ dựa trên cách gộp nhóm pixel chưa được nhận dạng (tức là có vùng mẫu) một cách tự nhiên các giá trị phổ của dữ liệu Các lớp được xác định trước Không xác định Có lớp chứa các pixel không được phân lớp Mọi pixel đều được phân lớp Các lớp phân chia dựa vào thông tin của loại đối tượng Các lớp được phân chia dựa vào thông tin thuộc tính của phổ Lựa chọn dữ liệu mẫu đôi khi không đầy đủ hoặc thiếu Các lớp thông tin thu được không phụ thuộc vào loại nào vì quá trình phân loại không chọn mẫu 9/10/16 Việc nhận dạng vùng mẫu là vấn đề quan trọng trong phân lớp Bảng so sánh Không 33 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu sách, giảng, trang wep: Lê Văn Trung,2010, Viễn Thám, NXB Đại Học Quốc Gia TPHCM Lê Văn Trung,2010, Thực Hành Viễn Thám, NXB Đại Học Quốc Gia TPHCM Nguyễn Xuân Trung Hiếu,2009, “Ứng dụng viễn thám GIS thành lập ñồ biến ñộng loại thực phủ địa bàn Thành Phố Huế - Tỉnh Thừa Thiên Huế” Khóa luận tốt nghiệp,ĐH Nông Lâm TPHCM Hồ Đình Duẩn, giảng Xử lý ảnh kỹ thuật số Viễn Thám,2005 Bài giảng Khoa Địa Tin Học trường ĐHBKTPHCM, Phi giám định ma trận đánh giá sai số Bài giảng Khoa Địa Tin Học trường ĐHBKTPHCM, Quy trình phân loại phân loại giám định Trần Hùng, Phạm Quang Lợi, 2008, Tài liệu hướng dẫn thực hành: Xử lý phân tích liệu viễn thám với phần mềm ENVI, công ty TNHH Tư vấn Geo Việt Cục Thống Kê TPHCM,2013 Điều Kiện Tự Nhiên Tài Nguyên Thiên Nhiên TPHCM < https://sites.google.com/site/dialythanhphohochiminh/home/dhia-ly-thanh-pho-ho-chi-minh/ii-dhieu-kien-tu-nhien-va-tai-nguyen-thien-nhien > 10 The FAO AFRICOVER Programme, 1998, Land cover and Land use, ngày 10 tháng năm 2013, 9/10/16 34 Thank you 9/10/16 35 9/10/16 Đặt câu hỏi thảo luận 36 [...]... 18 Phương pháp phân loại ảnh Phương pháp phân loại hình hộp Phương pháp phân loại khoảng cách ngắn nhất Phân loại có giám định Phương pháp phân loại khoảng cách Mahalanobis Phân loại phi giám định Phương pháp phân loại gần đúng Phương pháp phân loại IsoData Phương pháp phân loại K_Means 9/10/16 19 Phân loại có giám định - Phân loại mà các chỉ tiêu phân loại được xác lập dựa trên các vùng mẫu và dùng... xạ phổ khác nhau - Phân loại phi giám định làm nền tảng cho việc phân loại có kiểm định, vì dựa vào bảng phân loại này và những kiến thức thực tế cùng phần mềm hỗ trợ, người sử dụng có thể phân loại chính xác hơn 9/10/16 32 Phương pháp phân loại có giám định Phương pháp phân loại phi giám định 1 Quá trình sử dụng các mẫu phổ đã được nhận dạng để phân lớp các Quá trình phân đoạn một ảnh thành các lớp phổ dựa trên cách gộp nhóm ... quả phân loại các phương pháp có giám định: 9/10/16 29 9/10/16 30 Kết quả phân loại các phương pháp phi giám định: 9/10/16 31 Kết luận so sánh cuối cùng - Phân loại có giám định được thực hiện khi đặc tính và vị trí của một số hình thức như trong sử dụng đất trong nông nghiệp, khu công nghiệp, khu đô thị… đã biết được nhờ vào công tác khảo sát thực địa, phân tích dữ liệu không gian ảnh, dựa vào... thể: 20 Phương pháp phân loại hình hộp (parallelepiped) - Là phương pháp đơn giảm nhất Các giá trị Minimum và Maximum của mỗi lớp được tính và dùng như ngưỡng phân lọai Ưu điểm: đơn giản, tính nhanh Nhược điểm: có nhiều pixel sẽ không được xử lý Phương pháp phân loại hình hộp trong không gian ba chiều (hình tham khảo trong bài giảng khoa Địa_Tin_Học,ĐHBKTPHCM) 9/10/16 21 Phương pháp phân loại khoảng... với các thuật toán khác được sử dụng trong xử lý ảnh viễn thám - LMC được xây dựng trên cơ sở lý thuyết hàm mật độ xác xuất tuân theo quy luật phân bố chuẩn Mỗi pixel được tính xác xuất thuộc vào một loại nào đó và nó được tính xác suất thuộc vào loại đó là lớn nhất.(Lê Văn Trung,2010) Phương pháp phân loại gần đúng (Lê Văn Trung,2010) 9/10/16 24 Phân loại phi giám định - Gộp các số liệu có các tính... trận phương sai_hiệp sai - Nhược điểm: Thời gian tính toán chậm hơn, độ chính xác giảm nếu liệu ảnh không theo luật phân bố chuẩn (ma trận phương sai_ hiệp phương sai sẽ có giá trị lớn).(theo bài giảng Hồ Đình Duẩn,2005) 9/10/16 23 Phương pháp phân loại gần đúng (Maximum likelihood) : - Là phương pháp phân loại gần đúng nhất MLC được áp dụng khá phổ biến và được xem là thuật toán chuẩn để so sánh. .. được chia thành 2 loại chính + Phân cấp + Không phân cấp: Gồm có ISODATA và K_Means 9/10/16 25 Phương pháp phân loại IsoData: Khá mềm dẻo, tự nhiên, không cần cố định số các lớp.(theo bài giảng của Hồ Đình Duẩn,2005) - Phân họach ban đầu có mỗi pixel là một lớp - Liên tiếp nhập lại, tách ra các lớp bằng cách so sánh khỏang cách giữa các tâm và các ngưỡng cho trước - Quá trình dừng khi phân họach đã thỏa... thuật số Viễn Thám, 2005 5 Bài giảng Khoa Địa Tin Học trường ĐHBKTPHCM, Phi giám định và ma trận đánh giá sai số 6 Bài giảng Khoa Địa Tin Học trường ĐHBKTPHCM, Quy trình phân loại và phân loại giám định 7 Trần Hùng, Phạm Quang Lợi, 2008, Tài liệu hướng dẫn thực hành: Xử lý và phân tích dữ liệu viễn thám với phần mềm ENVI, công ty TNHH Tư vấn Geo Việt 8 Cục Thống Kê TPHCM,2013