Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
Hình 2.14: Ô mẫu hình tròn phân tầng theo cấp kính(Bảo Huy, 2012)

Hình 2.14: Ô mẫu hình tròn phân tầng theo cấp kính(Bảo Huy, 2012)

Tải bản đầy đủ - 0trang

2.5.7.4 Phân loại ảnh thành vùng co và không co rừng

Trên ảnh tạo các vùng quan tâm (ROI – Region of Interest) như các vùng mẫu

cho 2 đới tượng có rừng va vùng mẫu khơng có rừng. Dựa trên các vùng mẫu này,

sư dụng phương pháp phân loại có kiểm định Maximum Likelihood để phân thanh

2 loại thảm phủ có rừng vao không rừng trên ảnh đa được hiệu chỉnh hình học

trong phần mềm ENVI.

2.5.7.5 Phương pháp phân loại ảnh phi giám định

Từ 209 ơ mẫu hình tròn phân tầng theo cấp kính, kết hợp các mơ hình sinh khới

va carbon cây cá thể để tính TAGTB, TAGTC quy ha cho từng ô mẫu.

-



Thiết lập file ô mẫu trong ArcGIS theo hệ tọa độ UTM dạng file Shape



-



Sư dụng 140 ô dùng giải đoán (2/3) va 69 ô (1/3) kiểm tra độ tin cậy



-



Tiến hanh chồng 140 ô sử dụng để giải đốn lên ảnh SPOT5 như Hình 2.16



Hình 2.15: 69 ơ kiểm tra



Hình 2.16: 140 ơ giải đốn



được chồng trên ảnh SPOT



được chồng trên ảnh SPOT 5



5 vùng nghiên cứu



Việc phân loại thanh bao nhiêu lớp va số

lượng pixel trong mỗi lớp do người xư lý quyết



định. Trong thực tế các trạng thái rừng, mức đợ che phủ có bức xạ quang phổ khác

nhau, do đo nếu chọn số lượng các lớp (Class) khác nhau khi phân loại có ý nghĩa

như la phân chia rừng thanh các lớp có độ chi tiết, chỉ số ảnh khác nhau; từ đây dò

tìm mới quan hệ có các lớp phân chia khác nhau với sinh khối, trữ lượng carbon đa

điều tra trong ô mẫu, đây la cơ sở để thiết lập hệ thống phân loại ảnh phi giám định



trên cơ sở tương quan với sinh khối, carbon rừng.



Phân loại ảnh phi giám định (Unsupervised) theo thuật toán ISOData, với 3 lớp

(2-4 lớp); số Pixel /class = 50 phù hợp với quy định 0.5 ha có rừng mới tách ra trạng

thái. Tương tự như vậy phân loại ảnh theo 4 va 5 lớp. Chuyển file ảnh phân loại

thanh 3, 4, 5, lớp thanh vector, sau đó chờng xếp trong ArcGIS cùng với dữ liệu 140

ơ mẫu để có bợ dữ liệu: TAGTB theo 3_Class, 4_Class va 5_Class.



Hình 2.17: Chồng các class với các ô mẫu.



Xác định TAGTB có quan

hệ với hệ thống phân loại theo

bao nhiêu lớp hoặc tổ hợp lớp

trên cơ sở dò tìm mới quan hệ

va lập mơ hình hời quy:

TAGTB



=



f(3_Class,



4Class, 5_Class)

Phương pháp lựa chọn mơ

hình tới ưu trình bay trong mục



Hình 2.18: Phân loại phi giám định với 3 lớp (class)



2.5.4.

Kết quả tìm được hệ thớng phân loại đơn theo bao nhiêu lớp, hoặc cần tổ hợp

các lớp phân loại va mơ hình ước tính TAGTB theo các lớp hoặc tổ hợp lớp.



Chờng ghép các lớp phân loại có quan hệ với TAGTB, sư dụng mơ hình nay để

lập được bản đồ sinh khối va carbon.

Đánh giá độ tin cậy va sai số: Sư dụng 69 ô không tham gia lập mơ hình, chờng

ghép lên tổ hợp lớp phân loại, tính S% va S’%. Với S’% la sai sớ tương đối.

2.5.7.6 Phương pháp phân loại ảnh co giám định

Phương pháp nay dựa trên ô mẫu quan sát thực địa để phân loại ảnh thanh các

cấp đồng nhất về sinh khối va carbon rừng.

Với 140 ô mẫu được phân chia thanh 3 cấp sinh khối, phân loại ảnh theo 3 cấp

này. Sư dụng thuật toán phân loại Maximum likelihood để phân thanh các lớp sinh

khối, carbon trong phần mềm ENVI. Sư dụng phương pháp giám định phân ảnh

thanh 3 cấp sinh khối đa phân trước.

Sư dụng 69 ô tiêu chuẩn độc lập không tham giap phân loại ảnh để kiểm tra

phương pháp phân loại có giám định theo ma trận đợ tin cậy.

2.5.8 Phương pháp quản ly dữ liệu sinh khối carbon rưng trong GIS

Sư dụng lớp phân loại ảnh theo số lớp hoặc tổ hợp được xác định qua mô hình

TAGTB, từ đó sư dụng mơ hình TAGTB = (Class) để ước tính được TAGTB, đờng

thời sư dụng các mơ hình chuyển đổi từ TAGTB sang TBGTB, TAGTC, TBGTC va

TTB, va TTC.

Biên tập bản đồ sinh khối, carbon rừng va xuất ra cơ sở dữ liệu.

Theo dõi va cập nhật thay đổi diện tích, trữ lượng carbon trong ArcGIS thơng

qua chức năng cập nhật của các trường theo các ham allometric equations.



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Hình 2.14: Ô mẫu hình tròn phân tầng theo cấp kính(Bảo Huy, 2012)

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×