Đồ án Ứng dụng viễn thám và gis để phân tích, đánh giá hiện trạng sử dụng đất đô thị quận 2, tp. Hồ Chí Minh

nh phố và Ban Quản lý dự án khu đô thị mới Thủ Thiêm sớm quy hoạch chỉnh trang khu vực 80 ha gắn với khu trung tâm đô thị mới để công bố ra dân. 3.2.3. Công tác quản lý quy hoạch: Căn cứ vào Quyết định số 123/1998/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ về việc điều chỉnh quy hoạch chung Thành phố Hồ Chí Minh đến năm 2020. Căn cứ vào Quyết định số 6577/QĐ-UB-QLĐT của UBND Thành phố về quy hoạch chung Quận 2 đến năm 2020. Cùng với sự phát triển của vùng kinh tế trọng điểm phía Nam và Tp. HCM, quận 2 có vị trí quan trọng, sẽ là trung tâm mới của Thành phố sau này, đối diện khu Trung tâm cũ qua sông Sài Gòn, là đầu mối giao thông về đường bộ, đường xe lửa, đường thuỷ nối liền Thành phố với các tỉnh Đồng Nai, Bình Dương, Bà Rịa Vũng Tàu. Vì vậy quận 2 được sự quan tâm chỉ đạo và đầu tư của Thành phố và Trung ương, những dự án lớn về hạ tầng kỹ thuật đã và sẽ thực hiện, sẽ kích thích và thu hút mạnh đầu tư của các thành phần kinh tế trong và ngoài nước vào địa bàn quận. Quận 2 có tiềm năng về quỹ đất xây dựng, mật độ dân số còn thưa thớt, được bao quanh bởi các sông rạch lớn, môi trường còn hoang sơ nên đã nhân lên lợi thế về vị trí kinh tế của quận 2. 3.2.4. Công tác quản lý trật tự đô thị: Sáu tháng đầu năm 2006 quận thường xuyên tổ chức kiểm tra việc thi công xây dựng tại các dự án và hộ dân trên địa bàn, ngăn chặn kịp thời các trường hợp vi phạm. Chủ yếu là xây dựng, sửa chữa sai phép, sử dụng đất không đúng mục đích và vi phạm quy hoạch (tập trung ở các phường An Phú, Bình Trưng Đông, Thảo Điền, Bình An và Bình Trưng Tây) đã đình chỉ thi công 8 trường hợp. Số vụ cưỡng chế tháo dỡ công trình xây dựng trái phép giảm 40% so cùng kỳ (9/15 vụ). Số trường hợp thuộc thẩm quyền Chủ tịch UBND 11 phường xử lý giảm 44.2% so cùng kỳ (169/303 trường hợp). Buộc tháo dỡ trong thời hạn 10 ngày và khôi phục hiện trạng ban đầu 113 trường hợp. Tiếp nhận 177 hồ sơ xin phép tồn tại công trình vi phạm theo Quyết định 207 của UBND TP, đã giải quyết 51.4% số lượng hồ sơ. Trong đó điều chỉnh quyết định 51 hồ sơ, quyết định xử phạt 40 hồ sơ. Nhận xét đánh giá: Công tác trọng điểm về quản lý đất đai, trật tự đô thị đã được lập kế hoạch triển khai thực hiện theo từng đợt, quý đã cơ bản đảm bảo được công tác quản lý nhà nước trên địa bàn quận 2. Công tác kiểm tra quản lý xây dựng đã tổ chức chặt chẽ hơn, sớm phát hiện và xử lý kịp thời hầu hết các trường hợp phát sinh vi phạm xây dựng. Tuy nhiên vẫn còn nhiều trường hợp vi phạm xây dựng, lấn chiếm trên địa bàn không được phát hiện xử lý kịp thời để xử lý. Công tác quản lý các dự án đầu tư được thường xuyên theo dõi kiểm tra xử lý và phản ánh kịp thời các ý kiến phản ánh của người dân đến đơn vị chủ đầu tư đôn đốc giải quyết (như ngập lụt, nghẹt cống, đường xá hư hỏng ). Giải quyết hồ sơ hành chánh công đảm bảo theo thời gian quy trình đã công bố niêm yết công khai, các trường hợp không thuộc thẩm quyền giải quyết, bộ phận tiếp nhận hồ sơ có hướng dẫn cụ thể cho người dân liên hệ các cơ quan có thẩm quyền giải quyết . Tóm lại, tình hình sử dụng đất đô thị ở Quận 2 có nhiều biến động lớn nhưng UBND quận đã có những biện pháp kịp thời để khắc phục và đang trên đà phát triển một cách hiệu quả nhất. CHƯƠNG4: CÔNG NGHỆ TÍCH HỢP VIỄN THÁM VÀ GIS. TẠO BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT 4.1 Công nghệ tích hợp VT và GIS: 4.1.1. Giới thiệu: Viễn thám là một trong những công nghệ thu thập dữ liệu khá quan trọng và hiệu quả nhất cho việc cập nhật và xây dựng cơ sở dữ liệu GIS. Để có một quy trình thích hợp trong việc xử lý hiệu quả cả 2 nguồn dữ liệu nhận được từ công nghệ viễn thám và GIS, vì vậy việc tích hợp là cần thiết. Mô hình phối hợp dữ liệu cũng như các chức năng sẵn có của 2 công nghệ để khai thác tối đa việc cung cấp thông tin phục vụ công tác lập kế hoạch, chính sách và chiến lược phát triển kinh tế xã hội. Nhiều nghiên cứu cho thấy rằng từ 75% – 90% thông tin gắn kết với vị trí không gian được sử dụng mỗi ngày bởi hầu hết các cơ quan. Nếu các thông tin địa lý này đảm bảo đầy đủ, chính xác và được cập nhật thường xuyên sẽ cho phép tiết kiệm đáng kể kinh phí và thời gian cung cấp các thông tin cần thiết trong việc thực thi các kế hoạch phát triển KT _ XH. 4.1.2. Sự tương thích giữa dữ liệu Viễn thám và GIS: Dữ liệu VT được xử lý và lưu trữ dưới dạng cấu trúc raster: Hai mô hình dữ liệu vector và raster thường được sử dụng trong GIS để lưu trữ dữ liệu không gian, do đó việc tích hợp dữ liệu VT và GIS rất dễ dàng thực hiện. Ảnh VT chuyển đổi dễ dàng vào loại dữ liệu GIS mong muốn: Với công nghệ hiện nay, các phần mềm GIS đều có module chuyển đổi mô hình dữ liệu từ vector sang raster và từ raster sang vector bảo đảm tính chính xác và không mất mát thông tin. Ngoài ra, chức năng chồng ghép các lớp dữ liệu cho phép tích hợp và hiển thị đồng thời cả 2 vector và raster, điều này cho phép cập nhật nhanh các lớp dữ liệu về giao thông, thuỷ hệ, thực phủ trong dữ liệu nền cũng như các lớp dữ liệu chuyên đề của GIS (hiện trạng sử dụng đất, biến đổi đường bờ dọc sông, ) ở nhiều tỷ lệ khác nhau và cấp độ cập nhật khác nhau. Dữ liệu VT và nguồn dữ liệu GIS có cùng toạ độ tham chiếu: Sự tương đồng giữa kỹ thuật xử lý ảnh VT và GIS đó là trong thực tế cả 2 kỹ thuật này đều xử lý dữ liệu không gian và có thể thành lập bản đồ số. Điều này cho thấy yêu cầu dữ liệu trên cùng khu vực sẽ có cùng toạ độ tham chiếu, nên về khía cạnh cơ sở toán học dữ liệu tương ứng của 2 công nghệ sẽ tham chiếu cùng một hệ toạ độ và độ cao thống nhất. Do đó, tính hiệu quả trong vận hành, phân tích và hiển thị dữ liệu sẽ được nâng cao đáng kể cho người sử dụng, đồng thời bảo đảm tính thống nhất của dữ liệu. Dữ liệu tích hợp tạo thuận lợi trong xây dựng và cập nhật dữ liệu: Công nghệ VT cho phép thành lập bản đồ tự động trên một phạm vi rộng lớn và cập nhật nhanh dữ liệu. Các thông tin chuyên đề tạo ra ở dạng số từ công nghệ VT dễ dàng được tổ chức thành các lớp thông tin hợp lý cho việc lưu trữ, quản lý, phân tích và hiển thị trong môi trường GIS. Ngược lại, nguồn dữ liệu sẵn có trong GIS luôn được cập nhật để đảm bảo tính hiện thời nhằm phản ánh chính xác thế giới thực sẽ là nguồn thông tin bổ trợ rất tốt cho việc nắn chỉnh hình học, tạo dữ liệu mẫu, phân loại và đánh giá chất lượng sau khi xử lý ảnh. Do đó, giải pháp xử lý tích hợp dữ liệu VT và GIS là phối hợp ưu thế của 2 công nghệ trong việc thu thập, lưu trữ, phân tích và xử lý dữ liệu địa lý để nâng cao hiệu năng trong việc xây dựng và cập nhật dữ liệu không gian. Người sử dụng có thể chuyển đổi qua lại giữa 2 định dạng vector và raster hoặc phối hợp chúng trên cùng khu vực để thành lập các loại bản đồ chuyên đề. 4.1.3. Sự cần thiết tích hợp giữa VT và GIS: Tích hợp VT và GIS nhằm tạo ra công nghệ hiệu quả kết hợp chiến lược xử lý ảnh cũng như dòng luân chuyển thông tin và chuyển đổi dữ liệu trong quá trình xử lý và giải đoán ảnh, để tạo ra dữ liệu địa lý cần thiết cho GIS đáp ứng nhu cầu đa dạng trong công tác quản lý tài nguyên thiên nhiên và giám sát môi trường, . Từ quan điểm của các chuyên gia GIS, công nghệ VT là một trong những công cụ thu thập dữ liệu không gian quan trọng và hiệu quả nhất. Sự tích hợp dữ liệu VT vào GIS dựa trên dữ liệu raster rất khả thi vì cấu trúc dữ liệu giống nhau, hơn nữa có sự tương đồng giữa kỹ thuật xử lý ảnh VT và GIS đó là trong thực tế cả 2 kỹ thuật này đều xử lý dữ liệu không gian và có thể thành lập bản đồ số, đặc biệt là có cùng một số thuật toán xử lý dữ liệu không gian số. Khi ảnh vệ tinh đã được xử lý và cung cấp dưới dạng tương thích với GIS, những chức năng phân tích của GIS có thể áp dạng hiệu quả đối với dữ liệu VT. Do đó, công nghệ tích hợp VT và GIS không chỉ sử dụng ảnh VT phối hợp với dữ liệu vector của GIS (ranh giới, toạ độ, độ cao, ), phối hợp các chức năng sẵn có của 2 công nghệ mà còn có thể khai thác tối đa dữ liệu thuộc tính nhằm đạt hiệu quả cao nhất trong việc cung cấp thông tin đáp ứng nhanh các nhu cầu trong quy hoạch, quản lý tài nguyên thiên nhiên, giám sát MT, theo dõi biến động sử dụng đất và thành lập bản đồ chuyên đề, như: Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất phục vụ kiểm kê đất đai hàng năm và định kỳ. Thành lập các bản đồ về hiện trạng rừng, mạng lưới thuỷ văn, lớp phủ mặt đất, các bản đồ tổng hợp về tài nguyên thiên nhiên và hiện trạng môi trường. Hỗ trợ công tác điều tra tài nguyên khoáng sản. Thành lập các bản đồ động thái như bản đồ biến động đường bờ biển, bờ sông, biến động rừng – lớp phủ thực vật. Nghiên cứu lũ lụt, sự cố tràn dầu. . Nhìn chung, việc sử dụng công nghệ tích hợp dữ liệu VT và GIS cho phép tạo nên một giải pháp cập nhật, xây dựng dữ liệu và phân tích biến động hiệu quả và đóng vai trò khá quan trọng cho việc hỗ trợ ra quyết định nhanh, trên phạm vi rộng với giá thành rẻ nhất so với biện pháp truyền thống. Khác với các hệ thống vẽ bản đồ tự động và hệ quản trị cơ sở dữ liệu (CSDL), một trong các chức năng đặc biệt của GIS là chức năng phân tích, tích hợp các thông tin không gian theo một ý tưởng chuyên môn nhằm nhận biết các thực thể hoặc các quá trình biến đổi của thế giới thực. Thông thường, ý tưởng chuyên môn này được thể hiện thông qua một mô hình mô phỏng các thực thể, các quá trình diễn ra trong thế giới thực. Do đó, GIS còn là phương tiện để thực hiện tư duy địa lý và trợ giúp lập quyết định. Để làm được như vậy, GIS phải sử dụng các dữ liệu đã được đồng nhất hoá về mặt hình học thông qua khâu đăng ký toạ độ bằng các chức năng của GIS hoặc thông qua nắn chỉnh hình học các tư liệu ảnh vệ tinh. Các hệ thống GIS còn cho ta khả năng chuyển đổi qua lại giữa 2 định dạng vector hoặc raster hoặc phối hợp chúng trên cùng khu vực để thành lập các loại bản đồ chuyên đề, hoặc chuyển đổi dữ liệu được nhập từ các lưới chiếu hình học khác nhau về cùng một lưới chiếu mong muốn. Với chức năng tích hợp, GIS thực hiện việc chồng ghép những lớp thông tin khác nhau thông qua việc sử dụng nhiều nguồn dữ liệu đa dạng được xây dựng trên một hệ tham chiếu thống nhất. Từ đó GIS giúp cho ta phân tích, đánh giá định lượng tương quan giữa các yếu tố tham gia, cũng như GIS cho phép chiết xuất những lớp thông tin khác nhau để làm việc riêng với chúng, đồng thời cho phép tìm kiếm, xử lý và cho ra những mối quan hệ giữa những lớp chuyên đề khác nhau. 4.2 Tạo bản đồ hiện trạng sử dụng đất: Bản đồ hiện trạng sử dụng đất thường được xây dựng cho mục đích kiểm kê và đánh giá hiện trạng của khu vực. Thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất có thể xem như là xây dựng tấm gương phản chiếu hoạt động của con người lên tài nguyên đất đai. Các loại hình sử dụng đất hiện tại là kết quả của quá trình sử dụng và chọn lọc đã được con người chấp nhận, nghĩa là các loại hình này đã đáp ứng được với đặc trưng tự nhiên trong khu vực, đã được chấp nhận về mặt xã hội và đã có hiệu quả đối với người sử dụng. Nhưng trong thực tế thường có hai chiều hướng xảy ra trong sử dụng đất: Làm cho tài nguyên đất ngày càng phong phú, đất đai ngày càng phì nhiêu, hiệu quả sản xuất ngày càng cao. Làm cho tài nguyên đất ngày càng cạn kiệt, thoái hóa. Do đó hiện trạng sử dụng đất là tài liệu không thể thiếu trong việc đánh giá đất đai theo quan điểm sinh thái và phát triển bền vững. Ảnh viễn thám đa thời gian cho phép theo dõi diễn biến sử dụng đất (dễ dàng biết diện tích tăng giảm ra sao), đánh giá xu thế phát triển có thích hợp hay không trên điều kiện đất đai tại đó. 4.2.1 Quy trình thành lập: Aûnh sau khi giải đoán thể hiện sự phân bố của đối tượng theo không gian và thời gian, do đó kết quả xử lý một ảnh viễn thám sẽ chỉ cho ra hiện trạng lớp phủ thời điểm chụp. Để bổ sung thông tin cần thiết cho xử lý ảnh viễn thám, GIS cung cấp dữ liệu sẵn có liên quan đến hiểu biết thực địa của khu vực nghiên cứu có những loại sử dụng đất cụ thể nào; những bản đồ đã thành lập, là cơ sở tốt để tham khảo. Việc tích hợp thông tin từ các kết quả phân loại của ảnh vệ tinh cũng như hiểu biết đầy đủ về khu vực sẽ cho phép thành lập nhanh và chính xác bản đồ hiện trạng sử dụng đất. Bên cạnh đó, bản đồ hiện trạng sử dụng đất (năm cũ) đã có cũng là nguồn tham khảo tốt cho việc lấy mẫu, đánh giá kết quả phân loại, phân tích biến động . 4.2.2. Quy trình cập nhật: Cập nhật dữ liệu không gian của GIS dựa vào ảnh viễn thám là công nghệ rất hiệu quả trong việc cập nhật các lớp dữ liệu nền và chuyên đề. Việc đầu tiên là xác định yêu cầu loại dữ liệu cần cập nhật sau đó loại bỏ biến dạng hình học phát sinh trong quá trình thu nhận ảnh và chuyển các ảnh vệ tinh về cùng một hệ thống lưới chiếu trước khi tiến hành các công tác giải đoán và cập nhật thông tin. Điều cần thiết nhất phải thực hiện trong quy trình này là việc đăng ký theo tọa độ lưới chiếu của bản đồ. Sai số trong việc đăng ký tọa độ ảnh hưởng đến sai số trong quá trình cập nhật thông tin từ ảnh. Để hạn chế sai số này, việc lựa chọn số lượng điểm khống chế, mật độ phân bố điểm và sai số trung bình của các điểm khống chế phải nhỏ hơn hoặc bằng hạn sai cho phép (tùy thuộc vào độ chính xác yêu cầu). Trước khi tiến hành chồng lớp cần tăng cường chất lượng ảnh để các đối tượng được thể hiện trên ảnh rõ ràng phù hợp với chuyên đề hoặc yêu cầu cập nhật. 4.3. Quy trình xử lý và phân tích ảnh vệ tinh: Dữ liệu viễn thám thu nhận từ vệ tinh hay tàu vũ trụ hoặc máy bay bằng các bộ cảm khác nhau theo loại quang học hay radar nói chung đều có những sai sót nhất định trong quá trình thu nhận. Các sai sót này có nguồn gốc từ thiết bị (con người) do hạn chế về kỹ thuật, có nguồn gốc từ tự nhiên mà kết quả là các tín hiệu thu nhận được sau khi chuyển đổi thành hình ảnh để người sử dụng có thể nhận biết được các hình ảnh, đối tượng vừa mới thu nhận được còn có nhiều biến dạng chưa phản ánh đúng hình ảnh hay đối tựơng cần thu nhận thông tin. Các sai sót này có thể phân chia thành các sai sót mang tính hệ thống và các sai sót không mang tính hệ thống. Do vậy để có thể sử dụng được các dữ liệu viễn thám sau khi mới thu nhận từ vệ tinh thì cần phải có hiệu chỉnh các sai sót này. Ngoài ra, cho dù sau khi các sai sót đã được hiệu chỉnh, vẫn chưa thể lấy thông tin được nhiều từ ảnh mà cần phải có các quá trình xử lý khác nửa để một ảnh vệ tinh có thể cung cấp thông tin. 4.3.1. Phân tích các chỉ tiêu thống kê ảnh: Phân tích các chỉ tiêu thống kê ảnh nhằm cung cấp thông tin cần thiết và cơ bản cho ngưới giải đoán trong việc chọn phương pháp hiển thị và phân tích ảnh thích hợp. Giá trị Max và Min của một kênh ảnh cho thấy cần phải tăng cường độ tương phản của ảnh như thế nào. 4.3.2. Chuyển đổi ảnh: Chuyển đổi ảnh là thao tác được áp dụng thường xuyên trong quá trình xử lý ảnh, thực chất là biến đổi ảnh gốc thành ảnh mới nhằm thể hiện ảnh được rõ ràng hơn, hay tạo điểm nhấn đối với các đối tượng cần quan tâm. Ảnh sau khi được chuyển đổi sẽ giúp cho công tác giải đoán bằng mắt hoặc xử lý bằng máy hiệu quả và chính xác hơn. Các thuật toán xử lý như: tăng cường chất lượng ảnh, lọc không gian, nén ảnh, tạo ảnh chỉ số, có thể được thực hiện trên các máy tính cá nhân cho phép khai thác và ứng dụng hiệu quả ảnh vệ tinh. Chuyển đổi ảnh bao gồm một số quá trình xử lý nhưng trong đồ án này ta chỉ sử dụng 2 quá trình chính: tổ hợp màu và nắn chỉnh ảnh. Tổ hợp màu: Một ảnh màu đa phổ có thể được tổ hợp trên cơ sở gán ba kênh phổ nào đó cho ba màu cơ bản (R, G, B); ảnh nhận được sẽ có màu sắc khác nhau tùy thuộc vào việc chọn kênh phổ và chỉ định màu cơ bản (R, G, B). Việc chỉ định các kênh ảnh một cách ngẫu nhiên, màn hình sẽ hiển thị một màu nhất định và ảnh nhận được sẽ không giúp người giải đoán thấy được sự khác nhau giữa vô số các vật thể trên mặt đất. Tùy thuộc vào đặc trưng phổ của vật thể cần quan tâm nhấn mạnh mà các chuyên gia sẽ chọn kênh phổ thích hợp. Để hiển thị màu tự nhiên, trong thực tế các thiết bị được chế tạo dựa trên hai nguyên lý tổ hợp màu cơ bản: Tổ hợp cộng màu: sử dụng ba nguồn sáng của ba màu cơ bản đỏ, lục (xanh lá cây) và xanh lơ (xanh chàm hay xanh nước biển) để thể hiện ảnh màu trên các thiết bị hiển thị. Tổ hợp trừ màu: sử dụng ba sắc tố màu cơ bản là vàng, đỏ cánh sen và lam để hiển thị ảnh màu. Nói chung, khi tổ hợp màu theo các cấp độ khác nhau của Red, Green, Blue tương ứng với ba kênh ảnh được chỉ định, sẽ thể hiện được mức độ phối hợp màu đa dạng và nếu người giải đoán muốn gán mỗi khoảng cấp độ xám nhất định cho một màu nào đó để nhấn mạnh nội dung trên ảnh trường hợp này gọi là hiển thị màu giả. Trong đồ án này ta tổ hợp màu thật với 3 kênh 4, 3, 2 gắn cho các kênh Red, Green, Blue theo thứ tự. Ứng dụng phần mềm ENVI 3.5 để tổ hợp màu cho các kênh ảnh: Khởi động ENVI 3.5 File > Open Image File > Ảnh nghiên cứu (quan_2_spot05) > Open. Chọn RGB Color: gắn kênh Red cho kênh 4; kênh Green cho kênh 3 và kênh Blue cho kênh 2 (tổ hợp màu thật). Load RGB Ngoài ra do ảnh chụp SPOT có không gian rộng, để giới hạn vùng quận 2 ta có thể dùng công cụ Resize Data (Spatial/Spectral) để khoanh vùng quận 2 để tiến hành nắn ảnh, cũng như phân loại dễ dàng hơn: + Ảnh SPOT sau khi mở vào menu Basic Tools > Resize Data (Spatial/Spectral) > Chọn ảnh > Spatial Subset > Image > chọn khung > Ok. + Choose (chọn đường dẫn lưu) > Ok. Tăng cường đối tượng rõ hơn: Trong menu ảnh chọn Enhance > Chọn loại tăng cường ảnh > Ok. [Image] Equalization: Tăng cường tốc độ cao. [Image] linear 2%: thấy rõ các cấp độ xám. . Trong đồ án này ta chọn phương pháp tăng cường đối tượng rõ hơn là: [Image] linear 2%. Hiệu chỉnh hình học: Là quá trình chuyển các điểm trên ảnh bị biến dạng về toạ độ thực của chúng trong hệ toạ độ mặt đất và được hiểu như quá trình xử lý nhằm loại bỏ sai số nội sai gây bởi tính chất hình học của bộ cảm và ngoại sai gây bởi vị thế của vật mang và sự thay đổi của địa hình. Như vậy, sau quá trình xử lý về mặt hình học, ảnh thực tế (thu được) sẽ không còn bị biến dạng và kết quả nhận được giống như ảnh lý tưởng được tạo bởi 1 bộ cảm có thiết kế hình học chính xác và thu nhận ảnh trong các điều kiện lý tưởng. Biến dạng hình học được phân thành một số dạng cơ bản sinh ra do nội sai và ngoại sai (đường đậm nét thể hiện ảnh lý tưởng, đường nhạt cho thấy sự biến dạng của ảnh) và những biến dạng này cần phải được loại trừ trước khi đưa ảnh vào sử dụng để: Xác định toạ độ của các đối tượng (điểm, đường, vùng) hoặc tạo ảnh lập thể. Chồng các ảnh với nhau để tích hợp trong xử lý và phân tích ảnh. Hiển thị ảnh trong môi trường GIS, thông thường để tạo ảnh nền cho các dữ liệu vector trong GIS đòi hỏi ảnh vệ tinh phải được đăng kí theo toạ độ được sử dụng bởi GIS. Trong đồ án này, bước nắn chỉnh hình học ảnh dựa vào dữ liệu nền hành chính (hệ thống kênh rạch, sông ngòi, giao thông, ) với hệ toạ độ WGS 84, lưới chiếu UTM với phương trình chuyển đổi bậc 2. Theo phương pháp này, giá trị cấp độ xám của một pixel trên ảnh nắn chỉnh được xác định từ giá trị cấp độ xám từ pixel gần nhất. Ưu điểm của phương pháp là: không làm thay đổi giá trị độ sáng của đối tượng, thực hiện dễ dàng và nhanh chóng trong quá trình chuyển đổi, nhất là với các đối tượng bề mặt, phục vụ hiệu quả khi xác định khu vực phân bố của đối tượng bề mặt. Tuy nhiên, nhược điểm là sinh ra ảnh hưởng bậc thang đối với các đối tượng dạng đường thẳng. Ứng dụng phần mềm ENVI 3.5, Arcview gis3.2 và MapInfo 7.5 để hiệu chỉnh ảnh: Arcview GIS3.2: Khởi động Arcview. Mở ảnh không gian lớp ss, gt, rg (dạng đường) có đuôi .apr: New > Add Theme > Chọn nơi lưu dữ liệu > Ok. Chuyển sang đuôi .shp: Menu Theme > Convert to Shapefile. MapInfo 7.5: Khởi động MapInfo 7.5: Menu Tools > Universal Translator > Universal Translator > Chon đường dẫn, toạ độ > Ok. File > Chọn đường dẫn > Open (chọn 3 file: ss, gt và rg). Map > Layer Control > Edit lớp ss > ok. Nhấp vào bản đồ > Di chuyển chuột đến Zoom (nằm ở góc trái bản đồ) chuyển sang Cursor Location. Mở tập tin ảnh cần hiệu chỉnh: File > Open Image File > ảnh cần hiện chỉnh_ quan_2_spot05 > Load. Chọn Menu Map > Registration > Select GCPs: Image to Map. Xuất hiện hộp thoại, chọn lưới chiếu UTM, hệ toạ độ WGS-84 và nhập số hiệu Zone 48 > Ok. Chọn điểm khống chế, xác định X, Y (dựa trên chương trình MapInfo). Qua ENVI: Ground Control Points Selection: nhập từng điểm khống chế lên ảnh đã biết toạ độ. Nhập toạ độ bản đồ tương ứng vào ô “E” (Easting) và “N” (Northing) > Add point. Chọn 7 điểm (có thể ít nhất 5 điểm). Xem sai số các điểm khống chế: ShowList > xuất hiện các điểm khống chế đã chọn (điểm khống chế đạt khi sai số <1). Lưu các thông tin này thành tập tin *.pts. Tiến hành nắn chỉnh ảnh: Options > Wrap Displayed Band và chọn phương pháp nắn Polynominal, bậc 1, phương pháp lấy mẫu Nearest Neighbour và xác định tên ảnh xuất (nananh). Ta tiếp tục nắn ảnh dựa theo lớp giao thông cũng với các bước tương tự như trên. Nhưng ảnh nắn lần này là ảnh đã nắn trước một lần. (nananh). Lưu file với tên catnan. 4.3.3. Phân tích thành phần chính (PCA): Phân tích thành phần chính (PCA) là kỹ thuật chuyển đổi các giá trị độ sáng của pixel và sự chuyển đổi này sẽ nén dữ liệu ảnh bằng cách giữ tối đa lượng thông tin hữu ích và loại bỏ các thông tin trùng lắp (các yếu tố tương quan). Kết quả là dữ liệu ảnh thu được (ảnh thành phần chính) chỉ chứa các kênh ảnh ít tương quan (độc lập tuyến tính) thường được sử dụng rất hiệu quả trong tổ hợp màu và phân loại ảnh. Phân tích thành phần chính được sử dụng để giảm số lượng các kênh phổ mà vẫn giữ lượng thông tin không bị thay đổi đáng kể. Thực chất là thuật toán tạo ảnh chứa thông tin chủ yếu dễ nhận biết hơn so với ảnh gốc. Phương pháp này được áp dụng trong viễn thám trên cơ sở một thực tế là ảnh chụp ở các kênh phổ gần nhau có độ tương quan rất cao, vì vậy thông tin của chúng có phần trùng lặp rất lớn. Sử dụng PCA có thể áp dụng cho: Phân loại hiện trạng thực phủ trên cơ sở dữ liệu ảnh đa phổ (không có nhiễu và tương quan giữa các biến). Phát hiện biến động trên cơ sở dữ liệu đa thời gian (so sánh ảnh thành phần chính trên cùng khu vực tại các thời điểm khác nhau). Ứng dụng phần mềm ENVI 3.5 và MapInfo để phân tích thành phần chính - PCA: Menu Transform > Principal Comporents > Forward PC Rotation. Computer New Statistics and Rotate > Chọn ảnh đã nắn: catnan > Ok. Choose: Đặt 2 tên khác nhau (PCA1 và PCA2) Menu available > Number of Output PC Band: 3 > Ok. Chọn R: band 1; G: band 2; B: band 3 đều ở chế độ RGB color > New display: load RGB. Sau đó kết hợp các băng trong available ở chế độ RGB color. Để rõ ảnh ta vào: Trong menu ảnh chọn Enhance > Chọn loại tăng cường ảnh ([Image] linear 2%) > Ok. 4.3.4. Phương pháp phân loại ảnh: Là quá trình tách hay gộp thông tin dựa trên các tính chất phổ, không gian và thời gian cho bởi ảnh của đối tượng cần nghiên cứu. Mục tiêu của việc phân loại là làm phù hợp loại phổ của dữ liệu ảnh với loại thông tin được yêu cầu bởi người giải đoán. Hiện nay, việc sử dụng máy tính với kỹ thuật phân loại thích hợp hơn và mang lại các kết quả thoả đáng hơn, công việc của chuyên gia còn lại chỉ là làm thế nào để quyết định sử dụng các loại phổ khác nhau để cung cấp các loại thông tin hữu ích. 4.3.4.1. Xác định các loại đất phân loại: Để xác định các loại đất phân loại tại khu vực nghiên cứu ta dựa vào bản đồ hiện trạng sử dụng đất của Quận 2 các năm trước, dựa vào bảng tình hình sử dụng đất những năm qua, đi khảo sát thực địa và nguồn tư liệu Viễn thám ta đang sử dụng, . Để thuận lợi cho việc phân tích mỗi loại đất được kí hiệu 1 mã số nhất định, gồm có 4 loại hình sử dụng đất: Đất Nông Lâm Ngư (DAT NONG_LAM_NGU) Đất dân cư (DAT DOTHI) Đất chuyên dùng (DAT CHUYENDUNG) Đất ngập nước (DAT NGAPNUOC) Đất khác (DAT KHAC) 4.3.4.2. Xây dựng khoá giải đoán ảnh: Là một tập hợp nguyên tắc chỉ đạo để trợ giúp các nhà giải đoán nhận dạng các yếu tố ảnh. Kiểu chìa khoá và phương pháp thể hiện dựa vào: Số lượng đối tượng và điều kiện nhận dạng. Sự biến đổi có tính đặc trưng trong từng nhóm các yếu tố hoặc đối tượng. Các khoá ảnh được xây dựng để giải đoán các đối tượng trên ảnh mà cụ thể là trợ giúp xác định các vùng mẫu cho quá trình phân loại các đối tượng. Các khoá ảnh được xây dựng chủ yếu dựa trên các yếu tố chính như: màu sắc, kích thước, hình dáng, . Các yếu tố này được xem xét dựa trên mối quan hệ với hệ thống phân loại để phân tích, xác lập các khoá ảnh. Trong xây dựng khoá ảnh, yếu tố kiến thức và kinh nghiệm giữ vai trò rất quan trọng để hoàn thiện bộ khoá. Ứng dụng phần mềm ENVI 3.5 để xây dựng khoá giải đoán ảnh: Basic Tools > Region of Interest > Define Region of Interest. Hoặc menu Funtions > Chọn các lệnh tượng tự như trên. (menu Funtions từ cửa sổ thể hiện ảnh). Chon mẫu: New Region > Edit (biên tập tên loại, chọn màu): + DAT NONG_LAM_NGU: màu đỏ (Red) + DAT DOTHI: màu xanh (Green) + DAT CHUYENDUNG: màu xanh da trời (Blue) + DAT NGAPNUOC: màu sẫm (Maroon) + DAT KHAC: màu lục lam (Cyan) Ngoài ra, ta có thể xác định giá trị max, min, độ lệch chuẩn của các mẫu (đã xây dựng) tương ứng với từng kênh của ảnh bằng chức năng Stars và Mean trên cửa sổ Region of Interrest. Kết quả vị trí vùng mẫu tương ứng với một loại được cho và dữ liệu thống kê về vùng mẫu. Bên cạnh đó, để phân loại có độ chính xác cao trong khi chọn mẫu ta nên chọn cửa sổ Zoom. (Bảng ROI Tools: Window > Zoom) Khi kết thúc quá trình, lưu kết quả lại thành tập tin *.ROI. 4.3.4.3. Tiến hành phân loại: Phương pháp phân loại ảnh được thực hiện bằng cách gán tên loại (loại thông tin) cho các khoảng cấp độ xám nhất định (loại phổ) thuộc một nhóm đối tượng nào đó có các tính chất tương đối đồng nhất về phổ nhằm phân biệt các nhóm đó với nhau trong khuôn khổ ảnh. Tuỳ thuộc vào số loại thông tin yêu cầu, loại phổ trên ảnh được phân thành các loại tương ứng dựa theo một luật quyết định nào đó được xác định trước. Quá trình phân loại phụ thuộc vào nhiều yếu tố nhưng quan trọng nhất vẫn là các tập mẫu trong quá trình phân loại. Chính vì vậy trong đồ án này ta quyết định chọn cách phân loại có giám sát (Supervised Classification) với thuật toán MLC (Maximum Likelihood Classifier) _ phân loại gần đúng nhất. Phương pháp phân loại gần đúng nhất MLC được áp dụng khá phổ biến và được xem như là thuật toán chuẩn để so sánh với các thuật toán khác được sử dụng trong xử lý ảnh viễn thám. MLC được xây dựng dựa trên cơ sở giả thiết hàm mật độ xác suất tuân theo luật phân bố chuẩn. Mỗi pixel được tính xác suất thuộc vào 1 loại nào đó và nó được chỉ định gán tên loại mà xác suất thuộc vào loại đó là lớn nhất. Phương pháp phân loại gần đúng nhất MLC dựa trên thuật toán phân loại tối ưu xét theo quan điểm lý thuyết xác suất. Tuy nhiên, khi sử dụng cần phải chú ý một số điểm sau: Số lượng pixel khi được chọn cho vùng lấy mẫu thực địa phải đủ lớn ứng với từng loại, để các giá trị trung bình cũng như ma trận phương sai – hiệp phương sai tính cho một loại nào đó có giá trị đúng với thực tế. Ma trận nghịch đảo của ma trận phương sai – hiệp phương sai sẽ không ổn định trong trường hợp có sự tương quan cao giữa các kênh phổ gần nhau. Để nâng cao độ chính xác phân loại, cần phải giảm số kênh của ảnh vệ tinh bằng cách phân tích thành phần chính (PCA). Phương pháp phân loại gần đúng nhất MLC chỉ cho phép phân loại tối ưu trên cơ sở giả thuyết hàm mật độ xác suất tuân theo luật phân bố chuẩn. Trong trường hợp hàm phân bố của dữ liệu ảnh không tuân theo luật phân bố chuẩn Gauss thì không nên sử dụng phương pháp này (sẽ nhận được kết quả sai lệch khá lớn). Ứng dụng phần mềm ENVI 3.5 để tiến hành phân loại: Menu ENVI > Classification > Supervised > Maximum Likelihood > Chọn ảnh cần phân loại > Ok. Select All Items. Sau khi chọn ảnh cần phân loại ta nhập các thông số vào cửa sổ Maximum Likelihood Parameters (các lớp cần phân loại, ngưỡng đạt độ chính xác – Probability thresshold). Chọn tên tập tin kết quả Class FileName (Choose: chọn 2 tên khác nhau) > Tuỳ chọn ra các tập tin con cho từng nhóm phân loại (Rule Image) > ok. Trong bảng Available Bands List: kênh phân loại xuất hiện (Max Like) > New Display > Load Band > xuất hiện ảnh sau khi phân loại xong. 4.3.4.4. Đánh giá sai số sau phân loại: Xác định độ chính xác phân loại thường được dùng để đánh giá chất lượng của bản đồ giải đoán, hoặc so sánh độ tin cậy của kết quả đạt được khi áp dụng các phương pháp khác nhau trong phân loại ảnh viễn thám. Kết quả của việc so sánh sự phù hợp giữa những loại thực trên mặt đất và những loại giải đoán bởi một thuật toán phân loại thường được thể hiện bởi ma trận sai số. Trong đó, chỉ số phần trăm đạt được của độ chính xác toàn cục và sai số phân loại nhầm cho từng loại được xác định. Việc áp dụng ma trận sai số phân loại để đánh giá thống kê kết quả phân loại, có ưu điểm quan trọng là cho phép chúng ta thấy rõ độ chính xác toàn cục và mức độ phân loại nhầm đối với từng loại. Tuy nhiên, ma trận sai số chỉ sử dụng trên bộ dữ liệu kiểm tra. Do đó, không cung cấp thông tin trong quá trình phân loại thực sự của thuật toán được chọn. Ứng dụng phần mềm ENVI 3.5 để đánh giá sai số sau phân loại: Menu ENVI > Classification > Post Classification > Confusion Matrix > Using Ground Truth ROIs Sau đó quan sát nhìn đúng band là đúng. Confusion Matrix: E:\luanvantotnghiep\Quan2\M\PHANLOAI\PLM Overall Accuracy = (2026/2028) 99.9014% Kappa Coefficient = 0.9977 Ground Truth (Pixels) Class DAT DOTHI DAT N_L_N DAT NGAPNUOC D CHUYENDUNG DAT KHAC Unclassified 0 0 0 0 0 DAT DOTHI 34 0 0 2 0 DAT NONG_LAM_N 0 24 0 0 0 DAT NGAPNUOC 0 0 1479 0 0 DAT CHUYENDUNG 0 0 0 223 0 DAT KHAC 0 0 0 0 266 Total 34 24 1479 225 266 Ground Truth (Pixels) Class Total Unclassified 0 DAT DOTHI 36 DAT NONG_LAM_N 24 DAT NGAPNUOC 1479 DAT CHUYENDUNG 223 DAT KHAC 266 Total 2028 Ground Truth (Percent) Class DAT DOTHI DAT N_L_N DAT NGAPNUOC D CHUYENDUNG DAT KHAC Unclassified 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 DAT DOTHI 100.00 0.00 0.00 0.89 0.00 DAT NONG_LAM_N 0.00 100.00 0.00 0.00 0.00 DAT NGAPNUOC 0.00 0.00 100.00 0.00 0.00 DAT CHUYENDUNG 0.00 0.00 0.00 99.11 0.00 DAT KHAC 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00 Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 Ground Truth (Percent) Class Total Unclassified 0.00 DAT DOTHI 1.78 DAT NONG_LAM_N 1.18 DAT NGAPNUOC 72.93 DAT CHUYENDUNG 11.00 DAT KHAC 13.12 Total 100.00 Class Commission Omission Commission Omission (Percent) (Percent) (Pixels) (Pixels) DAT DOTHI 5.56 0.00 2/36 0/34 DAT NONG_LAM_N 0.00 0.00 0/24 0/24 DAT NGAPNUOC 0.00 0.00 0/1479 0/1479 DAT CHUYENDUNG 0.00 0.89 0/223 2/225 DAT KHAC 0.00 0.00 0/266 0/266 Class Prod. Acc. User Acc. Prod. Acc. User Acc. (Percent) (Percent) (Pixels) (Pixels) DAT DOTHI 100.00 94.44 34/34 34/36 DAT NONG_LAM_N 100.00 100.00 24/24 24/24 DAT NGAPNUOC 100.00 100.00 1479/1479 1479/1479 DAT CHUYENDUNG 99.11 100.00 223/225 223/223 DAT KHAC 100.00 100.00 266/266 266/266 4.3.5. Chuyển ảnh từ raster sang vecter: Để hình thành được một bản đồ hiện trạng sử dụng đất dựa vào viễn thám và HTTTĐL thì thao tác cuối cùng để ra được sản phẩm là bản đồ hiện trạng sử dụng đất cho người sử dụng là giai đoạn chuyển ảnh từ raster sang vector. Đây là công tác chính của việc tích hợp giữa viễn thám và HTTTĐL. Aûnh raster là một tập hợp từ các điểm ảnh, mỗi điểm ảnh có độ phân giải đặc trưng. Aûnh nghiên cứu có độ phân giải 10m nghĩa là chỉ có những yếu tố mặt đất có kích thước từ 10m trở lên mới được thể hiện trên ảnh. Chuyển ảnh từ Envi sang Mapinfo giai đoạn số hoá. Việc số hoá sẽ làm cho ảnh nhìn đẹp hơn, không còn phụ thuộc vào độ phân giải ảnh. Ứng dụng phần mềm ENVI 3.5 để chuyển ảnh từ raster sang vecter: Menu ENVI > Classification > Post Classification > Classification to Vector. Sau đó chọn file Maxlike > Ok > Choose > Đặt tên: có đuôi .evf > Ok. (Select all item). Chọn đối tượng đã chuyển sang vector có đuôi .evf > Load Selected (New vector window) > Apply. Trong cửa sổ Available Bands List > File > Export Layers to Arcview > Chọn đường lưu (file lưu có đuôi .shp) > Ok. Qua Arcview mở. 4.4. Phương pháp xây dựng bản đồ: 4.4.1. Xây dựng dữ liệu: Cơ sở dữ liệu của HTTTĐL trong phạm vi đồ án này bao gồm những lớp dữ liệu phù hợp với việc quản lý có hiệu quả khu vực. Các thông tin và thông tin cần thiết được chia thành những lớp dữ liệu chính gồm: lớp ranh giới huyện; lớp sử dụng đất (phân loại từ ảnh viễn thám); lớp đường giao thông và lớp thủy văn. Ngoài ra là số liệu tình hình sử dụng đất mới nhất (năm 2005) để nhập dữ liệu mới cho bản đồ: HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT NĂM 2005 (Chia theo phường, ĐVT: Ha) Loại đất Tổng số An Phú Thảo Điền An Khánh Bình Khánh Bình An Thủ Thiêm An Lợi Đông Bình Trưng Đông Bình Trưng Tây Cát Lái Thạch Mỹ Lợi Tổng DTTN 5.017,56 1.021,24 37,39 180,07 215,20 187,02 150,41 359,79 331,44 205,21 668,84 1.325,08 Đất Nông Lâm Ngư - Đất NN trồng cây hàng năm - Đất vườn tạp - Đất LN và cây lâu năm - Đất ngư nghiệp 2. Đất dân cư - Dân cư đô thị - Dân cư nông thôn 3. Đất chuyên dùng - Đất xây dựng - Đất giao thông - Đất thuỷ lợi - Đất di tích lịch sử văn hoá - Đất quốc phòng - Đất nghĩa địa - Đất chuyên dùng khác. 4. Đất khác - Đất chưa sử dụng - Đất có mặt nước chưa use - Sông suối tự nhiên - Đất chưa sử dụng khác 1.616,70 1.295,57 182,80 138,33 1.402,77 1.402,77 931,06 343,61 106,53 16,79 90,05 19,10 353,99 1.067,03 1.066,30 0,73 426,98 385,72 29,63 11,62 283,32 283,32 193,37 157,19 17,28 2,17 0,11 16,62 117,58 117,58 16,31 15,31 1,00 208,74 208,74 73,32 43,23 11,32 6,38 0,10 12,29 75,02 75,02 22,47 18,58 0,45 3,44 60,06 60,06 55,91 14,58 4,53 0,19 36,61 51,11 51,11 60,63 54,73 3,90 2,00 68,31 68,31 37,02 21,91 4,07 11,04 41,80 41,80 1,64 3,56 0,68 0,40 105,40 105,40 45,17 15,46 11,30 3,46 0,33 14,62 31,81 31,81 26,71 20,13 0,63 5,95 18,36 18,36 67,40 10,43 2,31 0,24 1,15 53,27 37,95 37,65 0,30 137,05 96,33 19,19 21,53 48,39 48,39 111,18 54,10 3,62 0,61 0,26 52,59 63,01 63,01 114,46 25,50 38,84 50,12 152,00 152,00 42,12 8,30 15,56 0,14 5,50 10,59 2,03 22,86 22,43 0,43 41,57 20,33 20,81 0,43 107,89 107,89 23,86 9,53 9,32 0,08 0,34 1,66 2,93 31,89 31,89 324,16 271,09 17,03 36,03 94,85 94,85 101,48 5,59 8,37 5,00 69,61 4,41 8,50 148,36 148,36 441,72 399,61 36,32 5,79 254,95 254,95 189,73 13,56 18,85 10,96 2,37 0,31 143,48 438,68 438,68 Ứng dụng phần mềm Arcview GIS 3.2 để xây dựng dữ liệu: Aûnh được chuyển sang đuôi .shp được mở ở Arcview. Dùng phương pháp phân tích chồng lớp (overlay) để cắt riêng bản đồ quận 2: + Start Editing lớp phân loại đất cần cắt có đuôi .shp (là lớp ta mới chuyển). + Menu View > Add Theme (add thêm lớp ranh giới quận 2 để lấy vùng cắt trong khu vực quận 2). + Menu View > GeoProcessing Wizard ... > Chọn Clip one theme based on another > Next > Chọn input Theme, Overlay Theme và đường lưu > Finish. Ta có lớp phân loại đất của quận 2: Lopsddat.shp Mở lớp ranh giới, giao thông, sông suối và lớp sử dụng đất. Dùng công cụ Legend Type trong Menu Theme > Edit Legend để chỉnh sửa kiểu định dạng > Apply Kích hoạt chủ đề lớp ranh giới > Menu Theme > Start Editing. Kích vào nút Open Theme Table để mở bảng dữ liệu thuộc tính > Menu Edit > Add Field (có thể xoá bớt các field không cần thiết). Trong hộp thoại Field Definition nhập vào: Field Dat DoThi: + Name: Dat DoThi + Type: Number + Width: 16 + Decimal Places: 2 Field Dat N_L_N: + Name: Dat N_L_N + Type: Number + Width: 16 + Decimal Places: 2 Field Dat NgapNuoc: + Name: Dat NgapNuoc + Type: Number + Width: 16 + Decimal Places: 2 Field Dat ChuyenDung: + Name: Dat ChuyenDung + Type: Number + Width: 16 + Decimal Places: 2 Field Dat Khac: + Name: Dat Khac + Type: Number + Width: 16 + Decimal Places: 2 Sau đó nhập số liệu theo bảng hiện trạng sử dụng đất. Sau khi nhập xong dữ liệu vào bảng, chọn Stop Editing từ Menu Table. Chọn Yes để lưu dữ liệu vừa nhập. 4.4.2. Tạo bản đồ hiện trạng sử dụng đất: Những nguồn dữ liệu không gian phức tạp có thể được truyền đạt đến người sử dụng một các hiệu quả hơn nhờ vào việc sử dụng bản đồ. Khi hiển thị dữ liệu trên bản đồ, chúng ta có thể thấy được sự phân loại, mối quan hệ và xu hướng của các đối tượng không gian, từ đó có thể đưa ra quyết định và phương hướng giải quyết vấn đề một cách đúng đắn, kịp thời. Ký hiệu hoá dữ liệu bao gồm việc chọn màu và ký hiệu để đại diện cho các đối tượng không gian trên bản đồ. Nó cũng bao gồm việc họp thành nhóm hoặc phân loại các đối tượng theo các giá trị thuộc tính của chúng. Qua đó, có thể nhận thấy ký hiệu hoá là công cụ có tác dụng mạnh đến việc khảo sát, tầm hiểu biết và phân tích dữ liệu. Ký hiệu hoá dữ liệu: Sử dụng Legend Editor, công cụ này nhằm điều khiển một cách chính xác chế độ hiển thị của mỗi đối tượng trong chủ đề cũng như của chính chủ đề đó khi được vẽ ra trong bản đồ. Trình bày bản đồ trong Arcview: Phần này sẽ trình bày các loại chú giải trong Legend Editor, mỗi loại chú giải sẽ tương ứng với một loại bản đồ chuyên đề. Trong đồ án này ta xây dựng bản đồ giá trị duy nhất (Unique Values): bản đồ loại này sử dụng các màu sắc khác nhau để ký hiệu hoá cho mỗi giá trị thuộc tính. Ứng dụng phần mềm Arcview GIS 3.2 để xây dựng dữ liệu: Mở Arcview > mở lớp Lopsddat.shp. Chỉnh sửa lớp này: Menu Theme > Edit Legend > Trong Legend Type chọn Unique Value, Values field: Class_name > Sửa lại các Symbol và Label theo Id trên lớp Phanloaidat.shp. > Apply. Trên thanh menu Theme chọn Table... > Bảng Attributes xuất hiện > Chọn lớp class_name > trên thanh menu Field chọn Summarize > Add các field, đường lưu > Ok. Ta có bảng dữ liệu được gom lại gọn hơn. Trên Menu View chọn Layout > Chọn kiểu khổ giấy > Ok. Bản đồ Arcview mặc định xuất hiện > Sử dụng các công cụ trong Arcview GIS 3.2 ta chỉnh sửa lại theo ý > ok. Tạo được bản đồ hiện trạng sử dụng đất quận 2. 4.5. Kết quả Qua quá trình tìm hiểu về hiện trạng sử dụng đất đô thị tại quận 2, đồ án đã phân tích, đánh giá được hiện trạng sử dụng đất đô thị quận 2 nói riêng cũng như đưa ra được những bất cập mà phương pháp và các công cụ hiện tại không quản lý được. 4.5.1. Kết quả ứng dụng viễn thám: Aûnh viễn thám SPOT sau khi phân loại thể hiện sự phân bố của các lớp đất theo không gian và thời gian (tính thời gian là chính xác, vì dữ liệu viễn thám được thu nhận tại một thời điểm nhất định). Do đó, kết quả xử lý ảnh viễn thám chỉ cho ra hiện trạng sử dụng đất tại thời điểm chụp là năm 2005. Đồng thời qua việc xử lý ảnh viễn thám, kết hợp với các bản đồ sử dụng đất các năm trước cũng như số liệu tình hình sử dụng đất ta thấy tình hình sử dụng đất đai tại quận 2 có sự thay đổi rõ_đang tiến hành đô thị hoá. Các khu dân cư tập trung nhiều sau dự án khu đô thị mới Thủ Thiêm, khu phía nam đường Hà Nội và khu giãn dân của quận 1 (phường Bình Trưng Tây). Kết quả xử lý ảnh viễn thám cũng thấy rõ sự thay đổi của hệ thống giao thông đường bộ chính là trục đường Hà Nội, liên tỉnh lộ 25. 4.5.2. Kết quả ứng dụng GIS: Aûnh sau khi được chuyển từ raster sang vector đã đọc được bên Arcview. Từ các công cụ của Arcview ta xây dựng được bản đồ hiện trạng sử dụng đất quận 2. Trong chương trình GIS ta có thể truy vấn thông tin theo không gian hoặc thuộc tính một cách dễ dàng, nhanh chóng và rất chính xác. Bản đồ hiện trạng sử dụng đất quận 2 được xây dựng từ việc giải đoán ảnh viễn thám SPOT kết hợp với công cụ trong GIS đã thể hiện được phần nào tình hình sử dụng đất đô thị hiện nay ở quận 2. Qua bản đồ ta thấy: Đất đô thị (màu đỏ) tập trung chủ yếu ở phường Thảo Điền, phường Bình An, phường An Khánh, phường Bình Trưng Tây và Bình Trưng Đông. Ngoài ra trên trục tuyến đường giao thông chính ở phường Cát Lái và phường Thạch Mỹ Lợi cũng có nhà đang xây dựng lên. Điều đó cho thấy các khu đô thị mới đang ngày càng được xây dựng lên và phân bố đều trong quận 2. Bên cạnh đó ta có thể sử dụng công cụ trong GIS để vẽ biểu đồ (biểu đồ hình tròn, biểu đồ hình cột, v.v...). Từ đó tính được phần trăm tình hình sử dụng các loại đất của quận 2 cũng như so sánh tình hình sử dụng giữa các loại đất với nhau. Tóm lại việc sử dụng công nghệ tích hợp viễn thám và GIS đảm bảo được tính thời gian thực của thông tin, dễ dàng kiểm soát mức độ chi tiết và tính thống nhất của dữ liệu, cũng như không bị trở ngại về vấn đề tỷ lệ và phép chiếu của bản đồ. Đồng thời cung cấp công cụ tạo ra các báo cáo hoàn chỉnh và cho phép truy vấn thông tin hiện trạng sử dụng đất, cũng như xác định nhanh các khu vực thay đổi và không biến động giữa các năm bất kỳ. Từ đó có biện pháp quản lý đất đai nói chung cũng như quản lý môi trường nói riêng. 4.6. Nhận xét: Nhìn chung đồ án đã đạt được những mục tiêu đề ra nhờ những hiệu quả như: Nhờ các giao diện của các công cụ và bảng đồ hiển thị mà người quản lý có thể truy xuất, sửa chữa và cập nhật dữ liệu. Chính vì thế các kết quả thống kê sẽ thay đổi khi có sử can thiệp vào dữ liệu. Đơn giản hoá việc quản lý dữ liệu, đồng thời người quản lý có thể truy vấn, so sánh, đánh giá, vẽ đồ thị được đơn giản hoá chỉ bằng một vài thao tác. Giúp người quản lý có thể hiểu được các phần mềm rõ hơn trong công tác quản lý như: phần mềm ENVI, MapInfo, Arcview. Đồng thời có thể tìm hiểu để kết hợp với các phần mềm khác nhằm đạt hiệu quả quản lý hơn. Tuy nhiên đồ án vẫn còn một số hạn chế như: Dữ liệu về bản đồ quận 2 còn ít, cũng như quá trình phân tích ảnh chứa chính xác cao nên quá trình phân tích, đánh giá hiện trạng sử dụng đất quận 2 còn hạn chế, chưa chính xác cao. Trong đồ án sử dụng ảnh SPOT trong thời gian nhất định nên việc phân tích ảnh để phân tích, đánh giá hiện trạng sử dụng đất đô thị quận 2 cũng trong thời gian giới hạn cho phép. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1. Kết luận Quận 2 có vị trí ở cửa ngõ thành phố, có lợi thế về giao thông đường bộ, đường sắt, có ga đường sắt và trung tâm mới của thành phố tại bán đảo Thủ Thiêm_đối diện với khu trung tâm cũ thành phố qua sông Sài Gòn. Hiện nay, quận 2 đang tiến hành quá trình đô thị hoá. Chức năng và động lực phát triển chủ yếu của quận là trung tâm dịch vụ – thương mại – công nghiệp, văn hoá – thể dục thể thao. Đồ án: ”Ứng dụng HTTTĐL (GIS) và viễn thám để phân tích, đánh giá hiện trạng sử dụng đất đô thị quận 2, thành phố HCM” đã đạt được một số mục tiêu: Nghiên cứu phương pháp luận ứng dụng HTTTĐL (GIS) và viễn thám để phân tích, đánh giá hiện trạng sử dụng đất đô thị tại quận 2, thành phố HCM như: định nghĩa GIS và viễn thám, vai trò của công nghệ GIS, viễn thám và sự cần thiết tích hợp giữa GIS và viễn thám. Trên cơ sở phương pháp luận trên, đồ án đã ứng dụng vào việc xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2005, kết hợp giữa dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính được cập nhật thường xuyên. Là công cụ rất hiệu quả giúp cho công việc quy hoạch sử dụng đất nói riêng cũng như quản lý môi trường nói chung. 5.2. Kiến nghị Trong giai đoạn hiện nay, công tác quản lý nhà đất đô thị còn nhiều mặt hạn chế. Mặc dù HTTTĐL (GIS) và viễn thám đã được áp dụng tại quận 2 để xây dựng cơ sở dữ liệu quản lý nhà đất nói chung cũng như quản lý môi trường nói riêng nhưng vẫn chưa áp dụng triệt để tính cập nhật thường xuyên. Đồng thời vẫn chưa kết hợp chặt chẽ với dân và chính sách nhà nước trong việc quy hoạch đất đai, để đưa ra phương án hiệu quả. Do vậy cần kết hợp chặt chẽ các yếu tố trên để việc phân tích, đánh giá từ đó hướng tới quy hoạch đất đô thị quận 2 đạt hiệu quả nhất, cũng như biện pháp quản lý môi trường cũng có hiệu quả tốt. Đầu tư trang thiết bị (các thiết bị đo đạc tự động) phục vụ cho công tác phân tích, đánh giá hiện trạng sử dụng đất đô thị quận 2.