Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
- Lấy mẫu: thực hiện lấy mẫu theo các polygon của quá trình phân đoạn ảnh.

- Lấy mẫu: thực hiện lấy mẫu theo các polygon của quá trình phân đoạn ảnh.

Tải bản đầy đủ - 0trang

Hình 4.17. Kết quả phân loại ảnh Landsat ETM+ L8 năm 2016

Chú thích

Lớp phủ mặt nước

Lớp phủ đất nơng nghiệp

Lớp phủ nhân tạo

Lớp phủ đất khác



64



4.4.1.5. So sánh kết quả của 2 phương pháp phân loại ảnh theo pixel và phân

loại ảnh định hướng đối tượng

a. Sự khác nhau giữa 2 phương pháp phân loại

Kết quả phân loại cho thấy phương pháp phân loại thống kê và phương

pháp định hướng đối tượng có sự giống và khác nhau rõ rệt.

Giống nhau ở chỗ, cả hai phương pháp phân loại về cơ bản đều dựa trên

đặc trưng phổ phản xạ của các đối tượng và đều thực hiện lấy mẫu cho các lớp

phân loại với điều kiện là thực hiện lấy mẫu nhiều hơn số lớp được phân loại.

Khác nhau cơ bản của hai phương pháp này là:

- Phân loại thống kê dựa trên phổ phản xạ của các pixel, ngoài giá trị phổ

của các pixel này thì quá trình phân loại khơng kèm theo điều kiện nào khác

nữa. Vì vậy mà trong q trình phân loại có thể dẫn đến sự mất thông tin với các

đối tượng khác nhau nhưng lại có đặc trưng phổ tương tự nhau. Và một điểm

đáng chú ý là do dựa vào phổ của các pixel riêng lẻ nên có sự phân biệt các đối

tượng một cách manh mún. Kết quả này sẽ rất khó khăn khi theo dõi biến động

lớp phủ mặt đất của khu vực vùng ven.

- Theo phương pháp phân loại thống kê chúng ta có thể lấy mẫu ngay sau

khi lập bảng chú giải nhưng ở phương pháp phân loại định hướng đối tượng thì

trước khi lấy mẫu cần phải có thao tác là segment. Q trình segment này đóng

vai trò vơ cùng quan trọng đối với độ chính xác của việc phân loại. Do phụ

thuộc rất nhiều vào các yếu tố như hình dạng (shape), màu sắc (color), cấu trúc,

độ mịn (texture)... và khoảng cách tỉ lệ (scale parameter) nên công việc này cần

phải làm lại nhiều lần cho các yếu tố này phù hợp với nhau, các yếu tố này được

gọi là các yếu tố điều kiện.

Khi quá trình segment không đạt yêu cầu với khoảng cách parameter lớn sẽ

gây ra hiện tượng các đối tượng nhỏ bị lẫn với đối tượng lớn kề bên nó. Đây

cũng là một nhược điểm của quá trình segment khi khoảng cách parameter lớn

mặc dù đã định nghĩa các đối tượng theo các thơng tin khác ngồi phổ như màu

sắc, kích thước, hình dạng, độ mịn (cấu trúc) của đối tượng,.... Vì vậy cần

segment với giá trị càng nhỏ càng đạt độ chính xác cao hơn.



65



a. Với scale parameter là 5



b. Với scale parameter là 10



Hình 4.18. Hình ảnh phân biệt hai quá trình segment

Trên đây là ví dụ của hai q trình segment khác nhau, hình a là

segmentvới giá trị scale parameter là 5 còn hình b là scale parameter với giá trị

10. Ở hình a đối tượng trong phạm vi khoanh tròn được segment thành nhiều

polygon hơn so với cũng đối tượng đó ở hình b. Hai giá trị này có nghĩa là với

khoảng cách parameter càng nhỏ thì độ chi tiết của ảnh phân đoạn càng lớn.

Về mặt nhận dạng, sự khác nhau của hai phương pháp được thể hiện theo

hình sau, hình a là kết quả phân loại theo phương pháp phân loại theo pixel, hình

b là kết quả phân loại theo phương pháp phân loại định hướng đối tượng.



Hình a



Hình b



Hình 4.19. Hình minh hoạ các đối tượng của phân loại theo pixel bị mất thơng tin

Hình ảnh bên cho chúng ta thấy, trong Hình a lớp đất mặt nước trong phương

pháp phân loại theo pixel bị lẫn với các lớp đất nông nghiệp và đất đô thị. Đây là một

điều khơng thể xảy ra vì một con sông không thể đứt quãng như kết quả phân loại trên.

Điều này cho thấy phương pháp phân loại thống kê đã dấn đến sự lẫn phổ của các đối

tượng với các đối tượng lân cận. Sự sai lẫn này được thể hiện dưới bảng sau:



Bảng 4.5. Ma trận sai lẫn trong phương pháp phân loại thống kê năm 2005



66



Loại đất

Lớp phủ mặt nước

Lớp phủ nhân tạo

Lớp phủ đất nông nghiệp

Lớp phủ đất khác



Lớp phủ

mặt nước

78.39

4.56

6.26

10.78



Lớp phủ

đất nông

nghiệp

2.15

84.01

11.57

2.26



Lớp phủ Lớp phủ

nhân tạo đất khác

0.05

8.04

84.65

7.27



5.01

12.07

8.09

74.83



(Nguồn: Phân tích và xử lí số liệu)

Bảng 4.6. Ma trận sai lẫn trong phương pháp phân loại thống kê năm 2010

Lớp

Lớp phủ

Lớp phủ

phủ

Lớp phủ

Loại đất

đất nông

mặt nước nhân

đất khác

nghiệp

tạo

Lớp phủ mặt nước

90.52

0.00

3.23

2.62

Lớp phủ nhân tạo

0.31

78.93

4.39

15.72

Lớp phủ đất nơng nghiệp 8.54

15.94

87.46

15.15

Lớp phủ đất khác

0.63

5.13

4.93

66.51

(Nguồn: Phân tích và xử lí số liệu)

Bảng 4.7. Ma trận sai lẫn trong phương pháp phân loại thống kê năm 2016

Lớp phủ

mặt nước



Lớp phủ

nhân tạo



Lớp phủ

đất nông

nghiệp



Lớp phủ

đất khác



Lớp phủ mặt nước



97.67



0.00



0.39



1.25



Lớp phủ nhân tạo



0.09



96.42



2.58



5.35



Lớp phủ đất nông nghiệp 1.70



1.89



94.60



0.00



Lớp phủ đất khác



1.69



2.43



93.39



Loại đất



0.54



67



(Nguồn: Phân tích và xử lí số liệu)

Từ bảng trên, lớp phủ mặt đất khác là lớp bị lẫn nhiều nhất và chỉ lẫn với

lớp phủ nhân tạo, lớp phủ nhân tạo lẫn sang lớp phủ đất nông nghiệp,...Các lớp

đất này bị lẫn với nhau là do chúng có các đặc trưng về phổ phản xạ tương tự

nhau. Phân loại định hướng đối tượng lại khác, kết quả phân loại cho thấy khơng

có sự manh mún của các lớp đối tượng. Đặc biệt, theo quan sát mắt thường trên

ảnh vệ tinh thì thấy khơng có sự sai lẫn của các lớp đối tượng với nhau.

Đây là một nhược điểm của phương pháp phân loại thống kê trong theo

dõi biến động lớp phủ mặt. Vì vậy, khơng nên sử dụng phương pháp này trong

việc tính biến động lớp phủ mặt đất của khu vực thị xã Điện Bàn.

Về mặt thống kê, theo thống kê diện tích các lớp đối tượng của hai

phương pháp này lại có sự khác nhau so với thống kê thực tế.

b. Đánh giá kết quả phân loại theo diện tích

Bảng 4.8. Bảng so sánh diện tích một số lớp của phương pháp phân loại theo

pixel và định hướng đối tượng với số liệu thống kê thị xã năm 2005

Diện tích

(Theo đối

tượng)



Diện tích

(Theo

pixels)



Thống kê của

huyện



Lớp phủ nước



1659,96



1138,23



2041,90



Lớp phủ nhân tạo



6051,06



7542,90



5960,21



111582,01



11141,55



10374,08



Các loại lớp phủ mặt đất



Lớp phủ đất nông nghiệp

Lớp phủ đất khác



2496,69



1967,13

3051,83

(Nguồn: Phân tích và xử lí số liệu)



Bảng 4.9. Bảng so sánh diện tích một số lớp của phương pháp phân loại theo

pixel và định hướng đối tượng với số liệu thống kê thị xã năm 2010

Diện tích

(Theo đối

tượng)



Diện tích

(Theo

pixels)



Thống kê của

huyện



Lớp phủ nước



1392,84



1346,94



2154,69



Lớp phủ nhân tạo



6306,66



5711,85



6274,28



Lớp phủ đất nông nghiệp



11767,05



13365,81



10206,97



Lớp phủ đất khác



2321,73



1364,94



2835,06



Các loại lớp phủ mặt đất



68



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

- Lấy mẫu: thực hiện lấy mẫu theo các polygon của quá trình phân đoạn ảnh.

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×