Phần trước đã giới thiệu 2 phương pháp phân loại ảnh viễn thám là không kiểm định và có kiểm định. Sau khi phân loại ảnh thì có những kỹ thuật áp dụng để nâng cao chất lượng sau khi phân loại ảnh gọi là Kỹ thuật hậu phân loại ảnh sẽ giới thiệu với bạn đọc ở bên dưới
Những ảnh đã được phân
loại cần thực hiện quy trình hậu phân loại để đánh giá chất lượng phân loại và
tạo được những lớp cho việc xuất chuyển sang dạng bản đồ ảnh và vector GIS. Các
kỹ thuật hậu phân loại:
Sử dụng phương pháp Majoriry
Analysis để gộp những pixel lẻ tẻ hoặc phân loại lẫn trong các lớp vào
chính lớp chứa nó. Ta nhập kích thước cửa sổ lọc Kernel Size, sau
đó giá trị của pixel trung tâm sẽ được thay thế bằng giá trị của pixel chiếm đa
số trong cửa sổ lọc đó. Nếu chọn Minority Analyis, giá trị của pixel trung
tâm sẽ được thay thế bằng giá trị pixel chiếm thiểu số trong cửa sổ lọc. Để thực
hiện chức năng này, từ thực đơn lệnh của ENVI ta chọn Classification\Post
Classification\Majority/Minority Analysis.
Hình: Hộp thoại Majority/Minority Parameters.
Sau khi chọn, hộp thoại Majority/Minority
Parameters xuất hiện cho phép ta chọn các lớp định lọc, phương pháp dự định
tiến hành, kích thước cửa sổ lọc và đường dẫn lưu kết quả. Kết quả tính
toán sẽ cho ra một ảnh mới trong danh sách Available Bands List.
Hình : Ảnh phân loại phân tích
theo đa số
II. Gộp lớp – Combine Classes
Chức năng gộp lớp cung cấp
thêm một công cụ để khái quát hóa kết quả phân loại. Các lớp có đặc tính tương
tự nhau có thể được gộp vào để tạo thành lớp chung.
• Để thực hiện chức năng
này từ thực đơn lệnh của ENVI chọn Classification\ Post
Classification\Combine Classes.
• Trên màn hình xuất hiện
hộp thoại Combine Classes Input File, chọn file kết quả phân loại đang
cần gộp lớp và nhấn OK.
• Chọn các cặp lớp định
gộp tương ứng với ô Input Class - lớp đầu vào, Output Class - lớp
đầu ra, nhấn OK và chọn đường dẫn lưu kết quả.
• Ta nên chọn các lớp có
cùng đặc tính để gộp vào và lưu ý chọn lớp đầu vào và đầu ra.
Hình: Lựa chọn các cặp lớp
tương ứng để gộp lớp.
III. Thống kê kết quả – Class Statistics
Chức năng này cho phép
tính toán thống kê ảnh dựa trên các lớp kết quả phân loại, nhằm phục vụ công
tác báo cáo. Các giá trị thống kê được tính cho mỗi lớp là các giá trị thống kê
cơ bản như: giá trị nhỏ nhất - min, giá trị lớn nhất - max, giá
trị trung bình - mean, độ lệch chuẩn – Stdev (Standard Deviation)
của dữ liệu ảnh và đồ thị - Histogram. Để tiến hành tính toán thống kê
ta làm như sau:
• Từ thực đơn lệnh chính
của ENVI chọn Classification\ Post Classification\ Class Statistics.
• Trên màn hình sẽ xuất
hiện hộp thoại Classification Input File yêu cầu chọn file kết quả phân
loại.
• Tiếp đến trên màn hình
xuất hiện hộp thoại Statistics Input File yêu cầu chọn file ảnh tương
ứng để tiến hành tính toán thống kê.
• Hộp thoại tiếp theo là Class
Selection cho phép chọn các lớp kết quả dự định sử dụng để tiến hành phân
loại.
Hình: Hộp thoại lựa chọn lớp thống kê.
• Sau khi đã chọn xong các
lớp sẽ xuất hiện hộp thoại Compute Statistics Parameters cho phép chọn
các tham số để tính thống kê. Chọn đường dẫn đến thư mục lưu kết quả, và
nhấn OK để thực hiện.
Hình: Chọn các kiểu cần thống kê và xuất dữ liệu.
• Sau khi tính toán, trên
màn hình sẽ xuất hiện một loạt các hộp thoại:
o Class Stats Summary:
bảng thống kê tổng số pixel có trong các lớp và tỷ lệ phần trăm của chúng trên
tổng số các pixel có trên ảnh.
o Statistics Report:
thống kê giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn theo các
kênh phổ của từng lớp kết quả phân loại.
o Nếu chọn cả chức năng vẽ đồ
thị khi chọn các tham số trong hộp thoại Compute Statistics Parameters thì trên
màn hình cũng có các hộp thoại đồ thị của các giá trị thống kê tương ứng trên.
Hình: Bảng thống kê kết quả sau phân loại
IV. Thay đổi tên và màu
cho các lớp phân loại – Class Color Mapping
Khi đã có ảnh kết quả phân
loại, bạn vẫn có thể thay đổi màu sắc các lớp cho phù hợp với tên gọi của
chúng.
• Để thực hiện chức năng
trên, từ của sổ ảnh phân loại, chọn Tools\Color Mapping\Class Color
Mapping.
• Trên màn hình sẽ xuất
hiện hộp thoại Class Color Mapping cho ta chọn các lớp để gán tên và màu
tương ứng, sau khi đã hoàn tất ta chọn Options\Save Changes để
thực hiện việc thay đổi.
Hình: Thay đổi tên và màu hiển thị cho các lớp.
V. Chuyển kết quả phân
loại sang dạng vectơ–Classification to Vector Layer
Sau khi hoàn tất công tác
phân loại, ta thường có nhu cầu xuất các file kết quả phân loại sang dạng vectơ
để dễ dàng trao đổi, biên tập hay xử lý với các chức năng GIS.
• Để chuyển sang dạng
vectơ các file kết quả phân loại, từ thực đơn lệnh của ENVI ta chọn Classification\Post
Classification\Classification to Vector hay chọn Vector\Classification
to Vector.
• Trên màn hình xuất hiện
hộp thoại Raster to Vector Input Band, ta chọn file kết quả phân loại
cần chuyển định dạng rồi nhấn OK.
• Tiếp đó trên màn hình
xuất hiện hộp thoại Raster To Vector Parameters cho phép ta chọn các lớp
cần chuyển sang dạng vectơ. Chọn đường dẫn lưu kết quả và nhấn OK để
thực hiện. Kết quả sẽ được lưu theo định dạng file vector *.evf của ENVI.
Hình: Xuất file kết quả phân loại sang dạng vectơ.
Để quan sát trực quan hoặc
dễ dàng nhận biết các đối tượng trên ảnh, đôi khi chúng ta có nhu cầu chồng một
lớp thông tin nào đó lên ảnh, chẳng hạn như một file vectơ các đường bình độ,
chú giải phân loại hay các lớp phân loại,…
• Từ cửa sổ hiển thị ảnh,
ta chọn Overlay\Vectors, trên màn hình sẽ xuất hiện hộp thoại Vector
Parameters.
• Từ hộp thoại Vector
Parameters này ta chọn File\Open Vector File và chọn định
dạng cùng file vectơ tương ứng định mở (file vector vừa được chuyển từ raster
phân loại). File vectơ được chọn sẽ hiển thị chồng phủ lên file ảnh.
VII. Kiểm tra thực địa và đánh giá chất lượng phân
loại
Để kiểm chứng lại kết quả
phân loại thì phương pháp hiệu quả và chính xác nhất là kiểm tra thực địa. Mẫu
kiểm tra thực địa không được trùng với vị trí mẫu giám định đã sử dụng trong
khi phân loại và đảm bảo phân bố đều trên khu vực nghiên cứu. Sau đó tiến hành
tính toán lại
Ma trận sai số - Confusion Matrix
Chức năng lập ma trận sai
số của ENVI cho phép so sánh ảnh đã được phân loại với kết quả thực địa hoặc
các vùng mẫu với mục đích đánh giá độ chính xác kết quả phân loại.
• Để thực hiện chức năng
này, từ thực đơn lệnh chính của ENVI vào Classification\ Post
Classification\Confusion Matrix và chọn phương pháp: một là sử dụng
ảnh, kết quả phân loại từ thực địa – Using Ground Truth Image, hai
là sử dụng file chọn vùng mẫu từ thực địa – Using Ground Truth ROIs.
• Hộp thoại Classification
Input File xuất hiện cho phép chọn ảnh cần đánh giá độ chính xác tương
ứng.
• Tiếp đến hộp thoại Ground
Truth Input File xuất hiện. Sau đó hộp thoại Match Classes
Parameters xuất hiện, chọn các lớp tương ứng giữa kết quả phân loại và
thực địa. Nhấn OK để chấp nhận.
Hình: Hộp thoại Match Classes Parameters.
• Hộp thoại Confusion
Matrix Parameter xuất hiện cho phép chọn các giá trị cần thiết và chọn đường
dẫn lưu kết quả.
• Kết quả so sánh sẽ xuất
hiện trên màn hình dưới dạng một ma trận tương quan chéo, trên bảng ma trận kết
quả này bao gồm cả độ chính xác của kết quả phân loại.
Hình: Ma trận sai số tương quan chéo.
Hãy like nếu bài viết có ích →
Kết bạn với gisgpsrs trên Facebook
để nhận bài viết mới nóng hổi
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét