Khóa luận Áp dụng viễn thám và GIS trong nghiên cứu biến động sử dụng đất huyện Kim Sơn, tỉnh Ninh Bình giai đoạn 1995 - 2001

gồm: Kỹ thuật tăng c−ờng độ t−ơng phản theo tuyến; làm biến đổi sắc màu, mật độ và c−ờng độ trên ảnh. + Kỹ thuật làm tăng c−ờng đ−ờng gờ giúp nhận dạng các yếu tố dạng tuyến đ−ợc dễ dàng, kỹ thuật này gồm: Kỹ thuật lọc theo h−ớng và kỹ thuật lọc không theo h−ớng. + Kỹ thuật ghép nối ảnh số. + Kỹ thuật thiết lập hình ảnh nổi tổng hợp. 2.3.3. Kỹ thuật chiết tách thông tin.(1) + Kỹ thuật tạo các ảnh thành phần chính. Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Thị Xuân – K45 Địa chính 29 + Tạo các ảnh tỷ số: ảnh tỷ số đ−ợc tạo nên bằng cách chia giá trị độ sáng trên một band cho giá trị của chính pixel đó trên band khác rồi làm giãn các giá trị số đó để xác định các giá trị mới của pixel. Kết quả tạo đ−ợc ảnh mới với giá trị độ sáng của pixel khác với giá trị độ sáng của ảnh ban đầu. + Phân loại đa phổ. + Tạo các ảnh có sự thay đổi (change detection images). 2.4. Ph−ơng pháp phân loại đa phổ.(6) Mục đích tổng quát của phân loại đa phổ là tự động phân loại tất cả các các pixel trong ảnh thành các lớp phủ đối t−ợng. Thông th−ờng ng−ời ta sử dụng các dữ liệu đa phổ để phân loại, mẫu phổ trong cơ sở dữ liệu đối với mỗi pixel sẽ đ−ợc dùng để làm cơ sở phân loại. Có nghĩa là, các kiểu đặc tr−ng khác nhau biểu thị các tổ hợp DN dựa trên sự bức xạ phổ và đặc tr−ng bức xạ vốn có của chúng. Vì vậy một “ mẫu phổ” không nói đến tính chất hình học mà đúng hơn, thuật ngữ “ phổ ” ở đây nói đến một tập hợp đo bức xạ thu đ−ợc trong các kênh phổ khác nhau đối với mỗi pixel. Việc nhận biết mẫu phổ đề cập đến một số ph−ơng pháp phân loại có sử dụng thông tin phổ trên các pixel làm cơ sở để tự động phân loại các đối t−ợng. Nhận biết mẫu phổ theo không gian bao gồm phân loại pixel hình ảnh dựa trên cơ sở quan hệ không gian của chúng với các pixel bao quanh. Việc phân loại không gian có thể xem xét những khía cạnh nh− cấu trúc của hình ảnh, tính chất gần gũi của pixel, kích th−ớc nét, hình ảnh, tính định h−ớng, tính lặp lại và bối cảnh cụ thể. Những dạng phân loại này có mục đích là tái tạo loại hình ảnh tổng hợp theo không gian do ng−ời giải đoán tiến hành trong quá trình đoán đọc ảnh bằng mắt. Do đó ph−ơng thức nhận biết mẫu theo không gian có xu h−ớng phức tạp hơn và đòi hỏi đi sâu vào tính toán hơn. Nhận biết mẫu theo thời gian : Sử dụng thời gian nh− một công cụ trợ giúp cho việc nhận dạng các đặc tr−ng. Trong việc khảo sát cây trồng nông nghiệp chẳng hạn, những thay đổi khác biệt về phổ và không gian trong một vụ canh tác có thể cho phép phân biệt trên hình ảnh đa thời gian nh−ng không thể phân biệt đ−ợc nếu chỉ cho một dữ liệu mà thôi. Chẳng hạn, một ruộng lúa n−ơng có thể không phân biệt đ−ợc với đất hoang nếu vừa mới gieo xong vào mùa đông và về ph−ơng diện phổ nó sẽ t−ơng tự nh− nh− bãi đất hoang ở mùa xuân. Tuy nhiên nếu đ−ợc phân tích từ hai dữ liệu thì ruộng lúa n−ơng nhận biết đ−ợc, bởi vì không có lớp phủ nào khác để hoang về cuối đông và có màu xanh lục ở cuối mùa xuân. Với việc khôi phục lại hình ảnh và các kỹ thuật tăng c−ờng, việc phân loại hình ảnh có thể sử dụng kết hợp theo kiểu lai tạo. Do vậy, không có một cách “đúng đắn” đơn lẻ nào có thể áp dụng cho việc phân loại hình ảnh. Việc áp dụng ph−ơng Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Thị Xuân – K45 Địa chính 30 pháp phân loại này hay ph−ơng pháp phân loại khác phụ thuộc vào tính chất của dữ liệu đang phân tích và vào khả năng tính toán. Thông th−ờng khi giải đoán, ng−ời làm công tác giải đoán th−ờng phải căn cứ vào các dấu hiệu giải đoán và các yếu tố địa kỹ thuật. Các dấu hiệu giải đoán (Photo elements).(2) • Tone ảnh: Là tổng hợp l−ợng ánh sáng đ−ợc phản xạ bởi bề mặt đối t−ợng. Tone ảnh là dấu hiệu hết sức quan trọng để xác định đối t−ợng. Tone ảnh đ−ợc chia ra nhiều cấp khác nhau, trong giải đoán bằng mắt th−ờng có 10-12 cấp. Sự khác biệt của tone ảnh phụ thuộc nhiều vào tính chất khác nhau của đối t−ợng. • Cấu trúc ảnh (texture): Kiến trúc ảnh đ−ợc hiểu là tần số lặp lại của sự thay đổi tone ảnh, gây ra bởi tập hợp của nhiều đặc tính rõ ràng của các cá thể riêng biệt. Ví dụ: Cấu trúc mịn đặc tr−ng cho trầm tích bở rời; cấu trúc thô đặc tr−ng cho đá macma; cấu trúc dạng dải đặc tr−ng cho các đá trầm tích biến chất. • Kiểu mẫu (pattern): Là nhân tố rất quan trọng thể hiện sự sắp xếp của đối t−ợng theo một quy luật nhất định.Ví dụ: Dạng đ−ờng thẳng nh− đ−ờng quốc lộ, đ−ờng sắt, hoặc các đứt gãy… • Hình dạng (Shape): Là những đặc tr−ng bên ngoài tiêu biểu cho từng đối t−ợng. Ví dụ hồ hình móng ngựa là khúc sông cụt, dạng chổi sáng màu là các cồn cát ven biển. • Kích th−ớc (size): Kích th−ớc của một đối t−ợng đ−ợc xác định theo tỷ lệ ảnh và kích th−ớc đo đ−ợc trên ảnh, dựa vào thông tin này cũng có thể phân biệt đ−ợc các đối t−ợng trên ảnh. • Bóng (Shadow): ảnh vệ tinh th−ờng chụp vào lúc 9h30 đến 10h00( thế hệ 2) căn cứ vào bóng đối t−ợng trên ảnh có thể xác định độ cao t−ơng đối của đối t−ợng, từ đó có thể phân biệt đ−ợc các đối t−ợng. • Vị trí (Site) : Vị trí cũng là một yếu tố rất quan trọng để phân biệt các đối t−ợng. Cùng một dấu hiệu, song ở các vị trí khác nhau có thể là các đối t−ợng khác nhau. • Màu (colour): Màu của đối t−ợng trên ảnh màu giả (FCC) giúp cho ng−ời giải đoán có thể phân biệt nhiều đối t−ợng có đặc điểm tone ảnh t−ơng tự nhau trên ảnh đen trắng. Tổ hợp màu giả thông dụng trong ảnh Landsat là xanh lơ (blue), Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Thị Xuân – K45 Địa chính 31 xanh lục(green), và màu đỏ (red) thể hiện các nhóm yếu tố cơ bản là: Thực vật có màu hồng đến đỏ, n−ớc có màu xanh lơ nhạt đến lơ sẫm, rừng ngập mặn có màu đỏ sẫm đến nâu sẫm, đất trống có cây màu vụ đông thì màu loại hồng đến màu vàng,…Ngoài 3 tổ hợp màu giả trên, ng−ời ta có thể tạo ra rất nhiều tổ hợp màu giả khác bằng ph−ơng pháp quang học (dùng các tấm lọc màu) hoặc bằng kỹ thuật xử lý ảnh số. Vì vậy khi giải đoán các đối t−ợng trên ảnh màu giả phải có những định h−ớng ngay từ đầu về các tổ hợp màu giả, từ đó mới tránh đ−ợc những sự nhầm lẫn. Các yếu tố địa kỹ thuật. • Địa hình: Địa hình cho phép phân biệt sơ bộ các yếu tố trên ảnh, để từ đó định h−ớng trong phân tích. Ví dụ: dạng địa hình núi đá vôi, đồi sót, đồng bằng, dải ven biển, lòng sông cổ,…Kiểu địa hình nh− dải núi thấp cấu tạo bởi đá vôi… • Thực vật: Sự phân bố của một kiểu thảm và đặc điểm của nó (nh− mật độ tán che, sinh khối…) là một dấu hiệu hết sức quan trọng để phân biệt đối t−ợng. Ví dụ nh− rừmg th−ờng xanh th−ờng có ở vùng núi cao hoặc vùng núi trung bình… • Hiện trạng sử dụng đất: Đây vừa là mục tiêu phấn đấu, vừa là dấu hiệu trong giải đoán bằng mắt. Hiện trạng sử dụng đất cung cấp những thông tin quan trọng để xác định đối t−ợng. Ví dụ lúa một vụ có ở vùng bồi cao là chủ yếu, lúa 2 vụ chủ yếu ở vùng thấp th−ờng xuyên vừa đủ n−ớc. • Mạng l−ới sông suối: Cũng là một dấu hiệu quan trọng hàng đầu trong phân tích ảnh. Mạng l−ới sông suối có quan hệ rất mật thiết với dạng địa hình, độ dốc, lớp vỏ phong hoá, nền thạch học…đồng thời nó cũng cho biết đặc điểm cấu trúc địa chất của khu vực. Có các dạng mạng l−ới thuỷ văn cơ bản là: Kiểu cành cây; kiểu phân nhánh; kiểu ô mạng; kiểu toả tia; kiểu h−ớng tâm; kiểu bị khống chế; kiểu song song; kiểu vành khuyên; kiểu vuông góc; kiểu có góc; kiểu bện tóc; kiểu ẩn… • Hệ thống các khe nứt lớn và các yếu tố dạng tuyến (lineament): Những thông số của hệ thống khe nứt cần đ−ợc xem xét đến là: h−ớng mật độ, hình dạng, độ lớn. Hệ thống lineament có thể liên quan đến các kiểu đứt gãy, khe nứt lớn của đá cứng. Đây là một yếu tố rất quan trọng để xác định và phân biệt đồng thời cũng là thông số để đánh giá đối t−ợng. • Tổ hợp các yếu tố giải đoán: Trong quá trình giải đoán, ngoài việc phân tích các yếu tố riêng lẻ còn xem xét đến sự tập hợp trong không gian của từng nhóm yếu tố. Sự tập hợp đó có thể tạo nên một dạng hay một kiểu địa hình, từ đó giúp Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Thị Xuân – K45 Địa chính 32 ng−ời giải đoán có thể hiệu chỉnh, loại bỏ những sai sót và nâng cao độ chính xác. Ví dụ nh− bãi bồi không thể ở trên s−ờn đồi… Nh− vậy, trong giải đoán bằng mắt phải nắm bắt và phân biệt đ−ợc các dấu hiệu giải đoán. Công việc đó đòi hỏi ng−ời giải đoán phải có kiến thức chuyên môn vững để có thể kết hợp tốt các kiến thức trong quá trình giải đoán ảnh và chỉ có vậy mới đ−a ra đ−ợc kết quả chính xác. Có hai ph−ơng pháp phân loại đa phổ, đó là ph−ơng pháp phân loại có kiểm định và ph−ơng pháp phân loại không kiểm định. Trong ph−ơng pháp phân loại có kiểm định ng−ời giải đoán sẽ “kiểm tra” quá trình phân loại pixel bằng việc quy định cụ thể theo thuật toán máy tính, các chữ số mô tả bằng số các thể loại lớp phủ mặt đất khác nhau có trên một cảnh. Để làm đ−ợc việc này, các điểm lấy mẫu đại diện của loại lớp phủ đã biết ( gọi là các vùng mẫu) đ−ợc sử dụng để biên tập thành một “khoá giải đoán” bằng số mô tả các thuộc tính phổ cho mỗi thể loại điển hình. Sau đó mỗi pixel trong tập hợp dữ liệu sẽ đ−ợc so sánh với mỗi chủng loại trong khoá giải đoán và đ−ợc gán nhãn bằng tên của chủng loại mà nó “có vẻ giống nhất”. Còn ph−ơng pháp phân loại không kiểm định không giống nh− ph−ơng pháp phân loại có kiểm định, quy trình phân loại không kiểm định gồm hai b−ớc riêng biệt. Điểm khác biệt cơ bản riêng biệt cơ bản giữa hai ph−ơng pháp này là ở chỗ ph−ơng pháp phân loại có kiểm định bao gồm b−ớc lấy mẫu và b−ớc phân loại, còn trong ph−ơng pháp phân loại không kiểm định, tr−ớc tiên dữ liệu ảnh đ−ợc phân loại bằng cách nhóm chúng thành các nhóm tự nhiên hoặc thành các cụm có mặt trên ảnh. Sau đó ng−ời giải đoán sẽ xác định tính đồng nhất của lớp phủ mặt đất của các lớp phủ này bằng cách so sánh các dữ liệu hình ảnh đã phân loại với các dữ liệu tham khảo mặt đất 2.4.1. Phân loại có kiểm định. Trong ph−ơng pháp phân loại này gồm 3 b−ớc cơ bản: Giai đoạn lấy mẫu, giai đoạn phân loại và giai đoạn đ−a ra kết quả. Trong giai đoạn lấy mẫu ng−ời giải đoán sẽ nhận dạng các vùng đại diện và nghiên cứu cách mô tả bằng số các thuộc tính về phổ của mỗi loại lớp phủ mặt đất trong cảnh này. Tiếp theo, trong giai đoạn phân loại mỗi pixel trong tập hợp dữ liệu hình ảnh đ−ợc phân thành các loại lớp phủ mặt đất mà nó gần giống nhất. Nếu pixel không giống với bất kỳ tập hợp dữ liệu nào thì nó đ−ợc gán nhãn “ ch−a biết”. Nhãn phân loại đ−ợc gán cho mỗi pixel trong quá trình này đ−ợc ghi lại trong ô t−ơng ứng của tập dữ liệu giải đoán. Nh− vậy, ma trận ảnh nhiều chiều này đ−ợc sử dụng để xây dựng một ma trận t−ơng ứng của các loại lớp phủ mặt đất cần giải đoán. Sau khi đã phân loại toàn bộ dữ liệu, các kết quả đ−ợc Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Thị Xuân – K45 Địa chính 33 trình bày trong giai đoạn đ−a ra kết quả. Do việc phân loại bằng số, cho nên kết quả có thể sử dụng theo nhiều cách khác nhau, và các file dữ liệu bằng số để đ−a vào hệ thống thông tin địa lý GIS, khi đó “kết quả đầu ra” của việc phân loại trở thành “ đầu vào” của GIS.(6) 1.Giai đoạn lấy mẫu. Trong khi việc phân loại dữ liệu ảnh đa phổ là một quá trình tự động hoá cao thì việc lắp ráp thu thập các dữ liệu mẫu cần cho phân loại là một công việc không có tính chất tự động. Việc lấy mẫu cho việc phân loại có kiểm định vừa có tính chất nghệ thuật vừa có tính chất khoa học. Nó đòi hỏi một dữ liệu tham khảo đáng kể và một tri thức sâu sắc toàn diệnvề khu vực mà dữ liệu đó sẽ áp dụng. Chất l−ợng của quá trình lấy mẫu sẽ quyết dịnh thành công của hai đoạn phân loại. Mục đích chung của quá trình lấy mẫu là thu thập một tập hợp thống kê mô tả phổ cho mỗi loại lớp phủ mặt đất cần phân loại trong một ảnh. Để có một kết quả phân loại đúng, dữ liệu mẫu cần phải vừa đặc tr−ng vừa đầy đủ. Có nghĩa là, ng−ời giải đoán ảnh cần phải nghiên cứu xây dựng các số liệu thống kê mẫu cho mọi loại phổ tạo thành mỗi lớp thông tin cần phân biệt bằng ph−ơng pháp phân loại. Chẳng hạn, trong kết quả phân loại cuối cùng, ng−ời ta muốn chỉ ra một loại thông tin là “n−ớc”, nếu hình ảnh đang phân tích chỉ chứa có một vùng n−ớc và nếu nó có cùng đặc tr−ng phổ thu nhận trên toàn bộ diện tích của nó, khi đó chỉ cần một vùng lấy mẫu là đủ để biểu thị là n−ớc. Tuy nhiên, nếu vùng diện tích chứa n−ớc đó lại chứa những khu vực khác nhau : Nơi thì n−ớc rất trong, nơi thì n−ớc rất đục, thì tối thiểu phải cần ít nhất 2 loại phổ khác nhau có thể có mặt trong các vùng phủ n−ớc. Theo đó, chỉ riêng loại thông tin về “n−ớc”, có thể đ−ợc đại diện bởi 4 hoặc 5 loại phổ. Khi đó 4 hoặc 5 loại phổ này có thể đ−ợc sử dụng để phân loại tất cả các vùng n−ớc xuất hiện trên ảnh. Bây giờ ta thấy rõ lấy mẫu là quá trình hoàn toàn không thể thiếu đ−ợc. Chẳng hạn, một loại thông tin nh− “ đất nông nghiệp” có thể chứa nhiều loại cây trồng và mỗi loại cây trồng đ−ợc đại diện bởi một số loại phổ. Những loại phổ này có thể bắt nguồn từ những ngày ( tháng) trồng cây khác nhau, các điều kiện độ ẩm đất đai, cách canh tác, các chủng loại giống, các điều kiện địa hình, các điều kiện khí quyển hoặc tổ hợp các yếu tố đó. Điểm cần nhấn mạnh là tất cả các loại phổ tạo thành một loại thông tin cần phải đ−ợc đại diện thích hợp trong các thống kê của tập hợp vùng mẫu sử dụng để phân loại hình ảnh. Quá trình lựa chọn bộ mẫu đối với ng−ời giải đoán ch−a có kinh nghiệm th−ờng là một nhiệm vụ khó khăn. Ng−ời giải đoán xây dựng, nghiên cứu các số liệu thống kê đối với các loại phổ không “chồng phủ” lên nhau có mặt trong một cảnh t−ợng ít khó khăn hơn. Nếu có vấn đề, thì th−ờng là do bắt nguồn từ các loại phổ Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Thị Xuân – K45 Địa chính 34 trên ranh giới giữa “các loại quá độ” hoặc các loại “chồng phủ”. Trong tr−ờng hợp đó, tác động của việc xoá bỏ hoặc tập hợp các thể loại mẫu có thể kiểm tra bằng cách thử tìm sai sót (thử, tìm sai sót lại tiến hành thử, tìm rà soát cứ thế tiếp tục). Trong quá trình này kích th−ớc của mẫu, các ph−ơng sai về phổ, tính chuẩn và đặc tính nhận dạng của các bộ mẫu cần phải kiểm tra lại. Các chủng loại rất ít xuất hiện trên ảnh bị loại bỏ khỏi bộ mẫu để cho chúng khỏi bị nhầm lẫn với các phổ xuất hiện phổ biến trên diện rộng. Có nghĩa là, ng−ời giải đoán ảnh phân lại sai đối với một loại hiếm xuất hiện trên ảnh để đảm bảo độ chính xác phân loại của một loại t−ơng tự về phổ th−ờng xuất hiện trên những diện rộng. Ngoài ra, ph−ơng pháp phân loại có thể đầu tiên nghiên cứu xây dựng bằng cách chấp nhận một tập hợp các loại có thông tin chi tiết. Sau khi nghiên cứu các kết quả phân loại thực tế, ng−ời giải đoán ảnh có thể tổng hợp một số loại chi tiết thành loại có tính khái quát hơn ( ví dụ loại “cây xoan” và “cây bàng” có thể tổng hợp thành “cây rụng lá về mùa đông” hoặc đất trồng “ngô” và “cỏ chăn nuôi” thành đất canh tác). L−u ý: Hệ thống phân loại cần đ−ợc xác định, xây dựng để có thể phân biệt các hình thức sử dụng đất. Trong Viễn thám, hệ thống phân loại phải phù hợp với khả năng cung cấp thông tin của các t− liệu Viễn thám. Trong Viễn thám yêu cầu của một bảng phân loại là: + Có độ chính xác tối thiểu cho sự phân biệt các đối t−ợng sử dụng đất và lớp phủ mặt đất tối thiểu là 85%. + Độ chính xác của việc phân tích trong bảng phân loại cần phải giống nhau cho mọi đối t−ợng và thích hợp với khả năng cung cấp thông tin của t− liệu. + Kết quả phân tích khi dùng hệ thống phân loại đó cần phải giống nhau đối với những ng−ời giải đoán khác nhau. + Hệ thống phân loại có thể áp dụng cho nhiều vùng rộng lớn. + Hệ thống phân loại có thể sử dụng khi phân tích các t− liệu thu đ−ợc trong các thời gian khác nhau. + Hệ thống phân loại cho phép dùng các bậc phân loại phụ mà có thể sử dụng cho việc quan sát mặt đất, hoặc phân tích từ các t− liệu Viễn thám có tỷ lệ lớn hơn. + Sự tổng hợp của hệ thống phân loại phải đ−ợc thực hiện một cách chi tiết. + Có thể so sánh với tài liệu sử dụng đất trong t−ơng lai. + Những đặc điểm sử dụng đất khác có thể nhận biết đ−ợc. Trong quá trình nghiên cứu thành lập hệ thống chú giải cần l−u ý đến tỷ lệ bản đồ cần thành lập. Với mỗi loại tỷ lệ bản đồ cần có sự lựa chọn một bản chú giải sao cho thích hợp. Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Thị Xuân – K45 Địa chính 35 3. Giai đoạn phân loại. Bản chất của quá trình này là so sánh các pixel ch−a biết với mẫu phổ của các đối t−ợng đ−ợc xây dựng ở giai đoạn lấy mẫu, sau đó quy các pixel này về loại đối t−ợng mà chúng gần giống nhất. Việc phân loại đa phổ trong ph−ơng pháp phân loại có kiểm định th−ờng dùng các thuật toán sau: - Thuật toán phân loại theo xác suất cực đại. - Thuật toán phân loại theo khoảng cách ngắn nhất. - Thuật toán phân loại hình hộp. 3. Giai đoạn đ−a ra kết quả. 2.4.2. Phân loại không kiểm định.(6) Cách phân loại không kiểm định không sử dụng dữ liệu mẫu làm cơ sở để phân loại, mà dùng các thuật toán để xem xét các pixel ch−a biết trên một ảnh và kết hợp chúng thành một số loại dựa trên các nhóm tự nhiên hoặc các loại tự nhiên có trong ảnh. Nguyên lý cơ bản của ph−ơng pháp này là các giá trị phổ trong một loại lớp phủ phải gần giống nhau trong không gian đo, trong lúc các dữ liệu của các loại khác nhau phải đ−ợc phân biệt rõ với nhau về ph−ơng diện phổ. Các loại thu đ−ợc do việc phân loại không kiểm định gọi là các lớp phổ. Do chỗ chúng chỉ dựa trên các nhóm tự nhiên có trong ảnh, đặc điểm nhận dạng của các loại phổ lúc đầu ch−a biết nên ng−ời giải đoán phải so sánh các dữ liệu đã đ−ợc phân loại với một dạng nào đó của dữ liệu tham khảo ( chẳng hạn ảnh tỷ lệ lớn hơn hoặc bản đồ) để xác định đặc điểm nhận dạng hoặc giá trị thông tin của các loại phổ. Nh− vậy, trong ph−ơng pháp phân loại có kiểm định, chúng ta xác định các loại thông tin hữu ích và sau đó xem xét khả năng phân tích phổ của chúng còn trong ph−ơng pháp phân loại không kiểm định chúng ta xác định các loại tách đ−ợc phổ và sau đó xác định thông tin hữu ích của chúng. Trong ph−ơng pháp phân loại có kiểm định chúng ta không xem xét đến việc lấy mẫu cho loại đối t−ợng bị phân loại sai. Điều đó cho thấy −u điểm của ph−ơng pháp phân loại không kiểm định là xác định rõ các loại khác nhau có mặt trong dữ liệu hình ảnh. Nhiều trong số các loại này có thể đầu tiên ch−a xuất hiện đối với ng−ời giải đoán dùng ph−ơng pháp phân loại có kiểm định. Các loại phổ trong một cảnh t−ợng có thể có quá nhiều làm cho ta gặp khó khăn khi lấy mẫu cho tất cả các loại của chúng, còn trong ph−ơng pháp phân loại không kiểm định các loại này đ−ợc tự động tìm thấy. Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Thị Xuân – K45 Địa chính 36 Ch−ơng3: thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất huyện kim sơn năm 1995 và năm 2001 bằng công nghệ viễn thám và gis 3.1. Đặc điểm điều kiện tự nhiên và kinh tế xã hội huyện Kim Sơn. 3.1.1. Đặc điểm điều kiện tự nhiên. Huyện Kim Sơn là huyện đồng bằng ven biển của tỉnh Ninh Bình, huyện đ−ợc hình thành do các cuộc khai hoang lấn biển của các triều đại phong kiến tr−ớc đây, Kim Sơn đ−ợc ông Nguyễn Công trứ khởi x−ớng lãnh đạo nhân dân quai đê lấn biển tạo nên một vùng đất đai trù phú, màu mỡ và có rất nhiều điều kiện thuận lợi để đi đến hoàn thiện một mô hình thuỷ lợi cung cấp n−ớc phục vụ sản xuất nông nghiệp. Huyện Kim Sơn là huyện cực nam của tỉnh Ninh Bình, cách trung tâm thị xã 28 km về phía nam là phần tiếp giáp duy nhất của tỉnh Ninh Bình với biển, huyện đ−ợc thành lập từ tháng 3/1859 với vị trí địa lý nh− sau: Phía bắc giáp với huyện Yên Mô và huyện Yên Khánh. Phía Nam giáp với biển Đông, đây là bờ biển bồi. Phía đông giáp với huyện Nghĩa H−ng (Nam Định). Phía tây giáp với huyện Nga Sơn ( Thanh Hoá). Bên phía đông và bên phía tây huyện Kim Sơn có 2 con sông lớn chảy song song từ bắc xuống nam ra biển đó là sông Đáy và sông Càn rất thuận tiện cho việc phát triển ngành thuỷ nông. Vị trí địa lý của huyện Kim Sơn có rất nhiều tiềm năng trong việc phát triển các ngành nông nghiệp và các dịch vụ khác. * Khí hậu thời tiết của huyện Kim Sơn: Là huyện đồng bằng ven biển thộc đồng bằng châu thổ sông Hồng nên Kim Sơn mang đặc điểm khí hậu của vùng duyên hải rõ rệt đó là khí hậu nhiệt đới gió mùa, hơn nữa với vị trí tiếp giáp với biển Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Thị Xuân – K45 Địa chính 37 Đông cùng với điều kiện địa hình t−ơng đối bằng phẳng đã tạo cho Kim Sơn một điều kiện khí hậu ôn hoà và t−ơng đối đồng nhất. • Nhiệt độ trung bình của huyện khá cao, khoảng 260C, nhiệt độ thấp nhất là vào tháng giêng khoảng 10-120C, và nhiệt độ cao nhất khoảng 35-370C vào tháng 6- 7. • L−ợng m−a trung bình của huyện khoảng 1750-1970mm/năm. Tháng có l−ợng m−a cao nhất là tháng 9 khoảng trên 400mm và tháng có l−ợng m−a thấp nhất là vào tháng 12. Tuy vậy l−ợng m−a trong năm phân bố không đều, tập trung vào các tháng 7, 8, 9, 10. Do vậy có ảnh h−ởng rất lớn đến sự hình thành và thay đổi nguồn n−ớc của huyện. * Địa hình của huyện Kim Sơn. Kim Sơn có địa hình t−ơng đối bằng phẳng và nghiêng dần từ đông bắc xuống đông nam. * Địa chất Kim Sơn. Đồng đất Kim Sơn đ−ợc hình thành song song với quá trình kiến tạo với đồng bằng sông Hồng. Cấu tạo địa chất đất đều có sự khác nhau giữa các vùng trong huyện. * Sông ngòi Kim Sơn. Nhìn chung Kim Sơn có mạng l−ới sông ngòi dày đặc, các sông xẻ chia, bao quanh tạo nên sự phân chia ranh giới giữa các tiểu vùng trong huyện với các địa phận bên ngoài. Các con sông Đáy, sông Càn bao quanh huyện là các con sông lớn, trong huyện có các con sông nhỏ nh− sông Vạc, sông Sẻ, sông Quạt chảy qua và nối liền các sông lớn. Kim Sơn có một hệ thống kênh m−ơng sông ngòi nhân tạo rất tốt nối liền các con sông có tác dụng mang phù sa về bồi đắp cho đồng bằng Kim Sơn. 3.1.2. Đặc điểm kinh tế, văn hoá xã hội huyện Kim Sơn. Kim Sơn tr−ớc đây là một huyện nghèo, có đời sống kinh tế khó khăn. Là vùng đất đai màu mỡ song do diện tích hạn hẹp, lại chiếm một tỷ lệ lớn đất bị chua mặn, hệ thống kênh m−ơng ch−a đ−ợc hoàn thiện và ch−a đ−ợc kiên cố nên khả năng đ−a n−ớc vào khử chua mặn ch−a có nên khả năng phục vụ nông nghiệp ch−a tốt. Mặt khác do trình độ sản xuất thấp nên đời sống th−ờng gặp khó khăn. * Tình hình phát triển dân số của huyện Kim Sơn còn t−ơng đối cao, nguyên nhân là do trình độ dân trí thấp, nặng nề với phong tục cũ, hơn nữa huyện Kim Sơn có tới 70% số dân đi theo đạo Kitô giáo nên vấn đề tín ng−ỡng còn nặng nề, còn quan niệm trời sinh voi, trời sinh cỏ. Trong một vài năm gần đây nhờ có sự quan tâm của Đảng và nhà n−ớc tuyên truyền vận động kế hoạch hoá gia đình đi sâu đi sát tới từng hộ dân nên đến nay trong huyện đã có những hận thức khá tiến bộ và tình hình Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Thị Xuân – K45 Địa chính 38 dân số tính tới thời điểm này đang có chiều h−ớng tiến tới sự ổn định. Do Kim Sơn có vùng kinh tế mới, dân tứ xứ các nơi đổ về rất đông nên trong huyện có nhiều vấn đề rắc rối mất trật tự, dân tình lộn xộn. Theo thống kê của phòng thống kê huyện thì năm 2000 huyện có 16786 nhân khẩu chia ra làm 38325 hộ, bình quân nhân khẩu là 4.38 ng−ời/hộ, tỷ lệ sinh là 1.68%. Kim Sơn là một huyện đồng bằng châu thổ sông Hồng nên làm nông nghiệp là nghề chiếm số nhân khẩu t−ơng đối cao trong toàn tỉnh cũng nh− trong cả n−ớc. D−ới đây là bảng nhân khẩu và cơ cấu lao động của huyện: Bảng1: Tình hình nhân khẩu và lao động của huyện. Chỉ tiêu Đơn vị tính 1995 2001 I. Tổng số nhân khẩu Ng−ời 162128 167867 Nhân khẩu nông nghiệp Ng−ời 122784 122747 II. Tổng số hộ Hộ 37997 38532 III. Tổng số lao động Lao động 773087 78059 1. Lao động trong tuổi Lao động 71167 74129 2. Lao động d−ới tuổi Lao động 600 800 3. Lao động trên tuổi Lao động 3020 3130 IV. Chỉ tiêu bình quân 1. Bình quân khẩu/hộ Ng−ời 4.34 4.38 2. Bình quân lao động Lao động 1.88 1.93 3. Bình quân LĐ quy/hộ Lao động 1.97 2.03 (7) Nền nông nghiệp Kim Sơn đang có dấu hiệu phát triển tốt, nh−ng chúng ta cũng cần phải có những giải pháp, kế hoạch phát triển cụ thể nhằm khai thác và sử dụng đất đai, nguồn n−ớc một cách hợp lý hơn để nâng cao hiệu quả kinh tế cho các hộ sản xuất nông nghiệp. Đó là h−ớng tích cực làm cho ng−ời sản xuất nông nghiệp tự tin đầu t− hơn nữa cho sản xuất nông nghiệp. * Tình hình y tế, giáo dục. Tr−ớc đây do điều kiện về kinh tế, đời sống của nhân dân trong huyện còn nghèo nên khả năng cho con em ăn học khó khăn, hơn nữa nhu cầu về học còn hạn chế, phần lớn bố mẹ chỉ cho con em học hết tiểu học, chỉ biết đọc biết viết là đ−ợc, cũng có tr−ờng hợp không học một lớp nào. Nguyên nhân khác dẫn đến việc thất học cũng có thể là do điều kiện tr−ờng lớp ch−a đầy đủ, phải đi học xa. Trong một vài năm trở lại đây nhờ chính sách của Đảng và nhà n−ớc, vấn đề giáo dục đ−ợc đ−a lên hàng đầu và đề ra nhiều chính sách −u tiên cho giáo dục, khuyến khích giáo dục, Khóa luận tốt nghiệp Nguyễn Thị Xuân – K45 Địa chính 39 chính vì vậy cho tới nay ngành giáo dục trong toàn huyện phát triển rất mạ