TÀi liệu tập huấn hưỚng dẫn kỹ thuậT ĐIỀu tra rừNG
tải về 1.6 Mb.
|
- Điều hướng trang này:
- 4.5. Lưu trữ dữ liệu và báo cáo công tác chuẩn bị
- 5. Xây dựng mẫu khóa ảnh (mẫu phân loại rừng và đất không có rừng)
- 5.1 Xác định số lượng mẫu ảnh
- 5.2. Phân loại ảnh sơ bộ bằng phương pháp không kiểm định
- 5.3. Chọn vị trí điểm mẫu ảnh trong phòng
4.4. Chuẩn bị khác- Chuẩn bị phiếu điều tra ngoại nghiệp theo phụ lục của Hướng dẫn điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc bao gồm: + Phiếu điều tra xây dựng mẫu khóa ảnh. + Phiếu mô tả điều tra ngoại nghiệp. - Xây dựng kế hoạch triển khai. - Chuẩn bị công cụ trang thiết bị, nhân lực v.v.
- Dữ liệu gốc thu thập được: lưu trữ tất cả các dữ liệu thu thập theo mục 4.1, các kênh ảnh vệ tinh và file metadata ảnh vệ tinh. - Dữ liệu chuyên đề đã chuẩn hóa theo mục 4.2, các dữ liệu liên quan đến quá trình đánh giá chất lượng ảnh vệ tinh. Báo cáo thu thập và chuẩn hóa dữ liệu gồm các nội dung chính sau: - Danh sách các dữ liệu thu thập được. - Danh sách các dữ liệu đã xử lý, chuẩn hóa. - Báo cáo quá trình xử lý, chuẩn hóa từng loại dữ liệu: phương pháp, quy trình, kết quả, đánh giá.
Mỗi điểm mẫu khóa ảnh (mẫu ảnh) gồm một đối tượng (object) trên ảnh vệ tinh và một điểm mẫu đối tượng (trạng thái) tương ứng tại thực địa có cùng tọa độ. Hệ thống mẫu khóa ảnh sẽ được sử dụng để xác định khoảng giá trị (ngưỡng; rule set) cho từng đối tượng rừng và đất lâm nghiệp theo các tiêu chí tham gia quá trình phân loại tự động bằng phần mềm eCognition. Hệ thống mẫu khóa ảnh cũng có thể được sử dụng để so sánh đối chiếu và phân tích để kỹ thuật viên giải đoán định tên trạng thái khi khoanh vẽ bán tự động hoặc khoanh vẽ trực tiếp trên máy tính. Ngoài các tiêu chí như đã nêu trên, để xác lập mẫu phân loại ảnh cần xây dựng cây phân loại phù hợp. Nhằm đáp ứng yêu cầu công tác điều tra, kiểm kê rừng việc phân loại các đối tượng rừng và đất lâm nghiệp căn cứ theo Hướng dẫn điều tra kiểm kê rừng toàn quốc. Trên cơ sở cây phân loại các chuyên gia sẽ đưa ra ngưỡng ban đầu để phân loại tự động (sơ bộ) các loại đối tượng trên ảnh bằng phần mềm eCognition. Việc phân bóc tách trên ảnh sẽ tiến hành theo các loại đối tượng dựa trên các tiêu chí đã xác 5.1 Xác định số lượng mẫu ảnhSố lượng mẫu khóa ảnh được lựa chọn đảm bảo mỗi tiêu chí tham gia phân loại phải có dung lượng đủ lớn để xác định một cách chính xác ngưỡng cho từng đối tượng đã phân tách trong các cảnh ảnh. Trên từng cảnh ảnh, mỗi trạng thái lấy số điểm mẫu ít nhất là 20 mẫu. Đối với các cảnh ảnh chỉ sử dụng một phần diện tích cảnh ảnh (ví dụ các tờ ảnh nằm trên ranh giới 2 tỉnh) thì tuỳ tỷ lệ diện tích ảnh sử dụng có thể giảm số điểm mẫu cho mỗi trạng thái nhưng phải đảm bảo mỗi trạng thái xuất hiện trong phần ảnh sử dụng tối thiểu phải có 3 mẫu. 5.2. Phân loại ảnh sơ bộ bằng phương pháp không kiểm địnhViệc phân loại ảnh sơ bộ bằng phương pháp không kiểm định (chia lô tự động nhưng chưa xác định tên trạng thái) nhằm tách các lô/đối tượng tương đối đồng nhất trên ảnh làm căn cứ thiết kế hệ thống mẫu ảnh. Khoanh vi các diện tích đồng nhất trên ảnh fussion tổ hợp màu bằng phương pháp phân loại không kiểm định. Sử dụng chức năng "Multiresolution segmentation" của phần mềm eCognition để khoanh các diện tích đồng nhất trên ảnh thành những lô trạng thái tương đối đồng nhất về tên trạng thái và trữ lượng rừng. 5.3. Chọn vị trí điểm mẫu ảnh trong phòng- Phương pháp chọn mẫu Có thể chọn vị trí điểm mẫu ảnh theo 2 phương pháp: chọn mẫu dựa vào tham khảo các bản đồ hiện trạng rừng gần nhất và chọn mẫu dựa vào đặc điểm phổ trên ảnh vệ tinh. + Chọn mẫu đại diện cho các trạng thái rừng dựa vào bản đồ hiện trạng rừng gần nhất Căn cứ vào bản đồ hiện trạng rừng gần nhất để xác định 3-5 tuyến điều tra qua các trạng thái rừng cho mỗi cảnh ảnh. Trên mỗi tuyến chọn những điểm đại diện cho các trạng thái rừng để xây dựng mẫu khoá ảnh. Điểm mẫu ảnh được chọn phải nằm trong 1 trạng thái, cách ranh giới với các trạng thái khác tối thiểu 50m. + Chọn mẫu dựa vào đặc điểm phổ trên ảnh vệ tinh Trước hết tiến hành chia các lô trạng thái đã được khoanh trên ảnh bằng phần mềm eCognition theo phương pháp không kiểm định thành 20 nhóm theo 4 cấp độ xám và 5 cấp NDVI như sau. Bảng 01a . Bốn nhóm theo cấp độ xám
Bảng 01 b. Năm nhóm theo chỉ số NDVI
Bảng 01 c. Hai mươi nhóm lô trạng thái theo cấp độ xám và chỉ số NDVI
Xác định tổng số lô trạng thái thuộc từng nhóm và dùng phương pháp ngẫu nhiên chọn 30 lô cho mỗi nhóm trạng thái. Từ 30 lô cho mỗi trạng thái, sử dụng bản đồ địa hình và ảnh vệ tinh chọn ra 20 lô có thể tiếp cận được đến tâm lô để điều tra mẫu ảnh. Điểm mẫu ảnh được chọn là tâm lô, cách ranh giới với các lô khác tối thiểu 50m. Nếu tổng số lô của một trạng thái nhỏ hơn 20 thì chọn toàn bộ lô của trạng thái đó làm mẫu xây dựng khoá ảnh. - Lên danh sách các điểm mẫu có kèm theo tọa độ và tên trạng thái dự đoán từ ảnh. - In ấn bản đồ ảnh vệ tinh hoặc bản đồ địa hình có thể hiện vị trí các mẫu đã xác định trong phòng. - Xác định và đưa giá trị tọa độ của từng điểm mẫu vào trong GPS. Каталог: images -> vanban vanban -> Phụ lục 14: Mẫu văn bản chuyển nhượng hợp đồng mua bán nhà ở (ban hành kèm theo Thông tư số 16/2010/tt-bxd ngày 01 tháng 9 năm 2010 của Bộ Xây dựng) CỘng hòa xã HỘi chủ nghĩa việt nam vanban -> Bch đOÀn tỉnh gia lai đOÀn tncs hồ chí minh vanban -> Thuyết minh quy hoạch chung khu kinh tế VŨng áng I: Phần mở đầu vanban -> Chương 1 phần mở đầu Lý do và sự cần thiết lập quy hoạch vanban -> Lesson 1 – 12 lesson 1: contract : HỢP ĐỒNG vanban -> Danh sách những thầy cô giáo và CỰu học sinh trưỜng thpt cẩm xuyêN ĐÓng góp xây mộ thầy thái kim quý vanban -> Thailand: Export down nearly 2 pct in first five months vanban -> Ubnd tỉnh nam đỊnh sở lao đỘng – tb và xh tải về 1.6 Mb. Chia sẻ với bạn bè của bạn:
|