Phương pháp phân loại lớp phủ bề mặt sử dụng ảnh cường độ phản hồi từ dữ liệu Lidar kết hợp với ảnh viễn thám

Abstract

Gần đây dữ liệu bay quét Lidar đã trở thành nguồn dữ liệu đầu vào khá thông dụng trên thế giới và ở Việt Nam. Ảnh cường độ phản hồi từ dữ liệu Lidar cung cấp lượng thông tin về lớp phủ bề mặt trong giải phổ hồng ngoại sóng ngắn với độ phân giải không gian cao có thể được sử dụng cùng với các dữ liệu khác chiết tách từ dữ liệu Lidar như DEM, DSM, ảnh máy bay chụp đồng thời và ảnh vũ trụ độ phân giải cao để phân loại lớp phủ bề mặt ở độ phân giải dưới 1m. Báo cáo giới thiệu các phương pháp thường dùng trong bài toán phân loại như phương pháp cây quyết định, phương pháp hướng đối tượng, phương pháp xác suất cực đại, phương pháp khoảng cách tối thiểu và phương pháp mạng neuron. Trong phần thử nghiệm, các phương pháp này được áp dụng cho 4 tổ hợp khác nhau của các nguồn dữ liệu đầu vào nêu trên cho khu vực thuộc TP Bắc Giang. Kết quả được đánh giá thông qua ma trận sai số cho thấy khả năng phân tích tốt nhất có thể chiết tách được 8 nhóm lớp phủ bề mặt là cỏ và cây bụi, cây cao, đất trống ẩm, đất trống khô, mặt đường nhựa, nhà mái ngói, nhà mái bê tông với độ chính xác 85-90% khi sử dụng phương pháp mạng neuron với tổ hợp tất cả các dữ liệu đầu vào trong thử nghiệm. Kết quả nghiên cứu mở ra khả năng xây dựng nhanh thông tin về lớp phủ bề mặt từ dữ liệu của các dự án bay quét Lidar bổ sung cho hệ thống dữ liệu nền địa lý tỷ lệ lớn.