Phan 1_Phuong Phap Phan Loai DHDT

20
Sử dụng phần mền eCognition cho phân loại Định hướng đối tượng Trung tâm Quốc tế Nghiên cứu Biến đổi Toàn cầu (ICARGC)- ĐHQGHN 1 PHẦN I. PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI ĐỊNH HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG 1. Một số vấn đề nguyên lý Nguyên lý của phương pháp này được xây dựng trên khái niệm cho rằng tập hợp các pixel của ảnh sẽ hình thành nhiều đối tượng chuyên đề mà mắt ta có thể nhận biết. Bước xử lý cơ bản trong phân tích đối tượng ảnh là các phân mảnh ảnh (segment) chứ không phải pixel. Để mắt người nhận biết được đối tượng đã được phân mảnh (segmentation) thì hàng loạt thông tin đã được xử lý. Các thông tin này dùng để mô tả một số đặc điểm hình dạng (shape) kiến trúc ảnh (texture), các quan hệ không gian (topology) của đối tượng được phân loại và cách tích hợp các thông tin này chính là các quy tắc cần được xây dựng để phần mềm có thể phân biệt các đối tượng. Trong quá trình phân loại chúng ta còn có thsử dụng các lớp thông tin chuyên đề ngoài dữ liệu viễn thám như mô hình số độ cao, bản đồ thổ nhưỡng, bản đồ địa chất, bản đồ sử dụng đất v.v. Việc tích hợp các thông tin nói trên trong PLĐHĐT dựa chủ yếu vào logic mờ (fuzzy logic) (Ravi Chauhan, Nitin K. Tripathi et al. 2004) . Đây chính là quá trình xây dựng cơ sở tri thức (CSTT) trong PLĐHĐT mà chúng tôi sẽ mô tả ở phần các bước phân loại. Với CSTT này, mỗi đối tượng có thể được phân loại bằng một thuật toán khác nhau chứ không phải bằng một thuật toán thống nhất như trong phân loại Pixel-based. Một đặc điểm nữa của PLĐHĐT là nguyên lý phân cấp (hierarchy) đối tượng; Thí dụ: các đối tượng thực vật được gộp lại thành một lớp (class) và dưới đó là các phụ lớp (subclass) thực vật cụ thể. Lấy thí dụ: lớp cây trồng ở Duy Ti ên bao gồm hai phụ lớp: lúa và mầu; bản thân phụ lớp mầu lại chia thành các phụ lớp ngô, đậu tương. Trong thí dụ này, phlớp mầu vừa là phụ lớp của lớp cây trồng vừa là cấp trên của phụ lớp đậu tương và ngô v.v. Cách phân chia như vậy nhằm đảm bảo rằng mỗi đối tượng được phân loại theo một thuật toán khác nhau nhưng các đối tượng thuộc một nhóm sẽ có thể kế thừa các đặc trưng chung của nhóm. 2. Các thông số sử dụng để xây dựng cơ sở tri thức trong PLĐHĐT Để xây dựng các đặc trưng sẽ sử dụng vào phân loại chúng ta cần hiểu rõ các vấn đề liệt kê sau đây: đặc trưng phổ của dữ liệu viễn thám, lựa chọn tỷ lệ thích hợp cho việc phân mảnh ảnh, xác định bối cảnh (context) v à mối phụ thuộc có tính phân cấp giữa các đối tượng, tính bất định(uncertainty) của bản thân các dữ liệu viễn thám, dữ liệu chuy ên

description

Phuong phap phan loai DHDT

Transcript of Phan 1_Phuong Phap Phan Loai DHDT

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 1

    PHN I. PHNG PHP PHN LOI NH HNG I TNG

    1. Mt s vn nguyn l

    Nguyn l ca phng php ny c xy dng trn khi nim cho rng tp hp cc pixel ca nh s hnh thnh nhiu i tng chuyn m mt ta c th nhn bit. Bc x l c bn trong phn tch i tng nh l cc phn mnh nh (segment) ch khng phi pixel. mt ngi nhn bit c i tng c phn mnh (segmentation) th hng lot thng tin c x l. Cc thng tin ny dng m t mt s c im hnh dng (shape) kin trc nh (texture), cc quan h khng gian (topology) ca i tng c phn loi v cch tch hp cc thng tin ny chnh l cc quy tc cn c xy dng phn mm c th phn bit cc i tng. Trong qu trnh phn loi chng ta cn c th s dng cc lp thng tin chuyn ngoi d liu vin thm nh m hnh s cao, bn th nhng, bn a cht, bn s dng t v.v. Vic tch hp cc thng tin ni trn trong PLHT da ch yu vo logic m (fuzzy logic) (Ravi Chauhan, Nitin K. Tripathi et al. 2004). y chnh l qu trnh xy dng c s tri thc (CSTT) trong PLHT m chng ti s m t phn cc bc phn loi. Vi CSTT ny, mi i tng c th c phn loi bng mt thut ton khc nhau ch khng phi bng mt thut ton thng nht nh trong phn loi Pixel-based.

    Mt c im na ca PLHT l nguyn l phn cp (hierarchy) i tng; Th d: cc i tng thc vt c gp li thnh mt lp (class) v di l cc ph lp (subclass) thc vt c th. Ly th d: lp cy trng Duy Tin bao gm hai ph lp: la v mu; bn thn ph lp mu li chia thnh cc ph lp ng, u tng. Trong th d ny, ph lp mu va l ph lp ca lp cy trng va l cp trn ca ph lp u tng v ng v.v. Cch phn chia nh vy nhm m bo rng mi i tng c phn loi

    theo mt thut ton khc nhau nhng cc i tng thuc mt nhm s c th k tha cc c trng chung ca nhm.

    2. Cc thng s s dng xy dng c s tri thc trong PLHT

    xy dng cc c trng s s dng vo phn loi chng ta cn hiu r cc vn lit k sau y: c trng ph ca d liu vin thm, la chn t l thch hp cho vic

    phn mnh nh, xc nh bi cnh (context) v mi ph thuc c tnh phn cp gia cc i tng, tnh bt nh(uncertainty) ca bn thn cc d liu vin thm, d liu chuyn

    DCHighlight

    DCHighlight

    DCHighlight

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 2

    v ca khi nim m (fuzzy concept) s dng trong PLHT. Xut pht t c im hin trng s dng t ca khu vc nghin cu v mc ch ca ti th cc yu t ny cn c tnh m n mt cch y v phng din phng php lun v phng

    din th nghim phn loi ng dng. Trong phn di y chng ti s trnh by chi tit v cc yu t ny ngoi tr yu t c trng ph ca d liu vin thm l vn c trnh by phn phn loi Pixel-based.

    3. Vn chn v phi hp t l

    T l l vn quan trng trong vic l gii thng tin trn nh v thng c hiu trn c s kch thc pixel. Tuy nhin, trong thc t bn thn cc i tng c sn t l ca n v vic nh ra t l phn tch s quyt nh s lng cc lp ca php phn loi. Cng chnh v vy m chng ta s da vo mc ch phn loi xc nh t l s s dng chit tch cc i tng khc nhau (Ursula C. Benz, Peter Hofmann et al. 2004). Cn phn bit r s khc nhau gia phn gii v t l khi phn loi. phn gii l khong cch gia hai ln o sung lin tc ca b cm hay cn c hiu l kch thc ca mt pixel. Trong khi , t l li l quy m hay mc khi qut i tng m chng ta cn m t v ph thuc ng thi vo mc ch phn loi v hin trng ca khu vc nghin cu. Vi cch hiu nh vy, khi p dng PLHT vo khu vc Duy Tin chng ti la chn mt s t l khc nhau phn mnh nh. Trn hnh 6 l th d so snh kt qu phn mnh nh vi cc t l 20 v 30. Nh ta thy trn hnh a, i tng t trng kh ng nht khi nh c phn mnh vi thng s t l 30.

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 3

    Hnh 6. So snh kt qu phn mnh nh vi cc t l khc nhau

    Khi ta thay i thng s t l th kt qu s cho cc i tng nh c mc khi qut khc nhau. Ni hm ca php gp (merging) s c chng ti trnh by phn quy trnh to i tng nh.

    Cn nhn mnh l vic thay i t l phn mnh nh khng h ging vi vic thay i phn gii khng gian ca pixel v cng l u th ca PLHT. Cc t l

    ny s c phi hp vi nhau chit xut i tng theo nhn bit ca mt thng v theo hiu bit ca chng ta v i tng. Trong qu trnh phn mnh nh , ti mi t l th ta u c kh nng iu chnh cc tham s lin quan n tnh cht hnh thc ca i tng nh hnh dng.

    4. ngha chuyn ca i tng v quan h qua li gia cc i tng

    Nh trnh by trn, trong PLHT, vic tnh m n bi cnh l rt quan trng; cc i tng c cng c trng bc x li c th c ngha chuyn khc nhau ty thuc vo bi cnh. C hai loi bi cnh: tng th v bi cnh cc b. Bi cnh thng th gip m t khung cnh thu nhn nh v bi cnh cc b m t mi quan h qua li gia cc i tng vi nhau. Vi phng php PLHT th s nhn bit i tng bng mt thng l quan trng v cn c vo cc nhn nh v bi cnh m ngi gii an s quyt nh cc thng s s dng trong phn loi. c c cc thng tin v bi cnh th cc khu vc trn nh phi c t vo mt s quan h. Ly th d c th Duy Tin: c hai gii tha cng c c im v hnh dng v v mu sc ging ht nhau; mt gii tha nm bi gia sng Hng s l bi du, gii tha kia nm trong ng v l rung ng. Mt th d khc v vai tr ca bi cnh, l v tr ca cc . (hnh minh ha).

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 4

    5. Vn tnh bt nh (uncertainty) v tnh gn ng (vagueness) trong PLHT

    Tnh bt nh c th lin quan n b cm, n phng php thu nhn v nn, lc d liu v c bit l khi nim v hin trng quan st c trn t liu nh. Di y chng ti xin ln lt trnh by tng nhm yu t gy ra tnh bt nh c th gp trong kt qu phn loi.

    Bt nh do b cm gy ra ch yu lin quan phn gii bc x bin dng hnh hc ca d liu. phn gii bc x s nh hng n khong cch gia cc lp trong khng gian ph m chng ta khng th khc phc mt cch tuyt i ngay c khi p dng cc m hnh nh chun (calibration) cho d liu. Cng vi hn ch v phn gii khng gian phn gii bc x l nguyn nhn chnh l xut hin cc pixel hn hp. Nh ta thy trn hnh 7, gi tr ph C ca pixel cha 60% thng tin ca t trng A v 40% thng tin ca thc vt B. Kt qu cho ta mt pixel cha thng tin v thc vt. Nh vy 60% thng tin v t trng b ln vo thc vt.

    Hnh 7: S ln ph v thng tin cha trong mt pixel (MicroImages Inc. 2004)

    6. Khi nim m (fuzzy concept) v ng dng trong phn loi nh vin thm

    S m ny lin quan ch yu ti vic phn chia cc lp thuc v hin trng lp ph (land cover) v s dng t (land use). Trn thc t kh c th vch ra ranh gii chnh xc gia cc lp nh: rng tha, rng rm, trng c cy bi, la tt, la km, khu dn c dy c, khu dn c tha tht v.v. Cc ranh gii ny tht s l m ngay c trn

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 5

    thc a cha cha ni ti kh nng vch chng trn d liu nh vin thm. Hin nay c mt s cch tip cn theo hng phn loi mm (soft classifier) trong c tnh m n tnh bt nh ca cc kt qu. Tnh bt nh ca cc i tng c phn loi chnh

    l mt phn ca kt qu phn loi theo logic m v c nhiu tc gi cp n trong lnh vc x l nh vin thm (Benz 1999; Nedeljkovic I. 2000; Jaeger and Benz 2000 ; Suzuki, H. Matsakis et al. 2001; Geneletti D. and Gorte B.G.H. 2003; Shackelford and Davis 2003; L. Wang, W. P. Sousa et al. 2004; Ursula C. Benz, Peter Hofmann et al. 2004; JEONG CHANG SEONG and USERY E. Lynn 2001).

    7. i tng nh v c im ca i tng

    Nh trnh by, trong PLHT th yu t c bn s l cc i tng nh. Ngi ta phn bit hai loi i tng: i tng nguyn thy (primitive) v i tng chuyn (object of interest). i tng nguyn thy c dng trong cc bc phn loi trung gian v chng ta ch chit xut cc i tng chuyn . Vi cch hiu nh vy th i tng nh nht s l pixel (Denfinies 2007). Cc i tng nh c c kho st trong mi lin quan vi cc i tng khc trn nh theo mng phn cp (Ghassemian and Landgrebe 1988 ). Chng ti s trnh by vn phn sau trong qu trnh ng dng. Di y chng ti s lit k cc c im ca i tng nh v cch to i tng v s dng cc c im phn loi i tng.

    8. c trng thng k v kin trc ca i tng

    Vi mi i tng ta u c th tnh c cc c trng Pixel-based ca bn thn n v quan h ca i tng ny vi i tng khc cng c th o c; khng nhng th ta cn c th so snh cc c trng ca cng i tng trn cc knh nh A v B khc nhau.

    )(1

    )(1

    n

    n

    xn

    n

    xn

    rAB PB

    PAf (1)

    Trong : n l s pixel x nm trong i tng v P(x) l gi tr ca pixel ti v tr x.

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 6

    Vic dng mi c trng Pixel-based ca i tng cho php tng cng tin cy ca kt qu phn loi. Trong phn loi Pixel-based, chng ta ch c th s dng mt trong cc c trng Pixel-based ca cc pixel phn loi; th d nu ta mun s dng gi tr xm trung bnh hay gi tr lch chun phn loi th ta phi chy 2 ln ring bit, Tng khi o, PLHT cho php ta k hp ng thi nhiu c trng v chnh l nguyn tc m m chng ti cp n trn.

    9. Hnh dng ca i tng

    y l mt c trng quan trng ca i tng gip chng ta nhn dng i tng

    nhanh chng v hiu bit ca chng ta v hnh dng i tng s c dng to cc quy tc phn loi. Cc c trng c ni n y l kch thc, t l chiu rng chiu di, s cnh ca i tng v.v. Nh s khc bit v hnh dng m nhiu i tng c cng c trng ph c th c tch ra mt cch d dng. Ly th d: hai i tng nu c c trng ph ca nc nhng c kch thc khc nhau s thuc lp sng hoc lp h,

    ao.

    Ao, H

    Sng, Sui

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 7

    Hnh : So snh c trng hnh dng ca Sng sui v Ao, h

    10. c trng v quan h khng gian ca i tng

    c trng ny cho php nh gi quan h ca i tng vi min ln cn trn mt mc v c cc mc phn mnh nh (segmentation scale) khc nhau. Ngi ta c th kho st cc quan h ny thng qua tiu ch khong cch. Nh trn hnh 8. y chng ta cp ti khong cch gia cc i tng (s 1 trn hnh 8) v khong cch gia cc mc phn mnh nh (s 2 trn hnh 8). Trn hnh ny chng ta cng thy i tng nh c th thuc cc mc khc nhau v i tng bc cao hn s bao hm i tng thuc cp thp hn.

    Ao, H

    Sng, Sui

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 8

    i tng nh

    Mc phn on nh

    Pixel

    Hnh 8: Quan h topo v khi nim khong cch dng trong PLHT

    (Denfinies 2007).

    Mng li phn cp ni trn cn cung cp cho chng ta mt lot cc c trng khc c o c t:

    Phn tch kin trc (texture analysis) da trn ph i tng (sub-object),

    phn tch dng tuyn da trn ph i tng,

    c trng ca cc lp lin quan trong h thng phn cp (class hierarchy)

    Cc c trng ny u c th c s dng trong PLHT v c th nghim trong khu vc nghin cu huyn Duy Tin, H Nam v s c trnh by phn sau.

    11. c trng ng ngha (semantic features)

    Ta c bit cc nh vin thm c to nn bi mt ma trn cc pixel c h thng v tinh quan st Tri t thu nhn bng cc phng thc vt l khc nhau (th ng hoc

    ch ng), trong cc gii sng khc nhau (quang hc hay siu tn). Vic bin cc pixel ny thnh cc lp c ngha chuyn l mt trong cc mc tiu ca phn loi nh da trn pixel. Xt v mt c ch thu nhn, bn thn cc pixel to nn i tng nh ch mang ngha c t cc kha cnh vt l, sinh hc ca cc pixel. Vic xc nh i tng nh l g trn thc t li l vn gn ng ngha cho chng v l mc tiu ca PLHT. Vic xc nh ny cn tnh m n c bi cnh (context) trong ta quan st i tng. Cc

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 9

    thng tin ng ngha ny u c s dng rt tt trong PLHT v cng l u vit ca phng php phn loi ny (Ravi Chauhan, Nitin K. Tripathi et al. 2004).

    12. To i tng nh

    i tng nh c to ra thng qua phn mnh nh cn c vo vic cn i c tnh u tin mt s tham s: bt ng nht (heterogeneity), cht (compactness),

    mu sc, hnh dng v.v. bt ng nht c tham chiu ti c trng s cp (primary feature) ca i tng nh lch chun ca xm , hnh dng i tng, kin trc. Phng php phn mnh nh s dng bt ng nht thng ch gip to ra cc i

    tng nguyn thy (primitive) m cha c lin h vi thc tin (xt v kha cnh ng ngha). Tuy nhin, cc i tng nguyn thy ny s c gn thnh lp chuyn trong bc phn loi u tin sau s to ra mt lp i tng bc cao hn v st vi thc

    t hn (Ghassemian and Landgrebe 1988 ; Baatz M. and Schpe A. 2000; Denfinies 2007). Trong qu trnh phn mnh nh th thng s t l l thng s quan trng. N s quyt nh i tng c chit xut s c lch thc ln hay nh v cha ng nhiu hay t ph i tng (sub-object) bn trong. Di y l m t chi tit vic to i tng nh trong phn mm eCognition l phn mm hot ng theo nguyn l PLHT.

    To i tng nh trong eCognition

    Phn mnh nh a phn gii (multi-resolution sementation) trong eCognition l k thut gp vng (region merging) i t di ln v bt u t mc pixel . Tng bc cc i tng nh nh s c gp thnh cc i tng ln hn. y l mt qu trnh ti u ha nhm gim thiu s bt ng nht c trng s n h (weighted heterogeneity) ca i tng c to ra vi n l kch thc ca on nh (segment), h l thng s ca bt ng nht. Ti mi bc ca qu trnh phn mnh nh th cc cp i tng lin k s c gp li lm cho bt ng nht tng ln mc nh nht trong gii hn nh trc. Nu gii hn ny vt qua ngng nh sn th qu trnh gp s dng li. Vi cch lm nh vy phn mnh a phn gii l mt th tc ti u ha mang tnh cc b (Benz 1999; Baatz M. and Schpe A. 2000).

    Qu trnh phn don nh c bt u t i tng mt pixel. Th tc ny m phng s tng ln ng b ca cc on nh trn ton cnh nhm lu gi cc i tng lin k c kch c v c t l tng t. Chui x l da trn php m nh phn (binary counter) cho php m bo rng s phn b cc i tng c x l s phn b mt

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 10

    cch ng u trn khng gian nh. Tuy nhin, do n b rng buc bi bn thn qu trnh x l cc pixel v cc i tng nn cch lm nh vy gy ra mt s thay i nh trong kt qu phn mnh nh. V l do m ngi ta phi s dng cc tiu ch ti u ha mc tng th khc phc tnh trng do th tc cc b gy ra ni trn.

    13. nh ngha bt ng nht s dng to i tng nh trong eCognition

    Trong eCognition bt ng nht dng cc c trng mu v hnh dng lm i tng nguyn thy v c s dng chit xut i tng nh nhiu phng n khc nhau (Ursula C. Benz, Peter Hofmann et al. 2004). S gia tng bt ng nht f khng c vt qu mt ngng nht nh nh biu din trong cng thc di y:

    1]1,0[],1,0[,.. shapecolorshapecolorshapeshapecolorcolor WWWWhWhWf (2)

    Thng s v trng s ( shapecolor WW , ) cho php ta chuyn nh nh ngha bt

    ng nht vo cc ng dng thng qua vic iu chnh hai trng s ny trong qu trnh thc hin phn mnh nh. Trong qu trnh phn mnh nh trong eCognition ta c th b sung trng s cW vo knh c no to ra cc phn mnh khc nhau. S khc bit v

    bt ng nht mu (ph) colorh c xc nh trong cng thc sau:

    ))..(.( 2_,2_1_,1_. objcobjobjcobjmergecmergec

    ccolor nnnWh (3)

    Vi:

    mergen l s lng pixel trong i tng c gp

    1_objn l s lng pixel ca i tng 1

    2_objn l s lng pixel trong i tng 2

    c l lch chun ca i tng knh c.

    cc ch s merge dng ch i tng gp, obj_1 v obj_2 dng ch cc i tng 1, 2 trc khi c gp vo i tng merge.

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 11

    Cng theo tc gi Benz (Ursula C. Benz, Peter Hofmann et al. 2004), bt ng nht hnh dng shapeh l gi tr ni ln ci thin v trn (smoothness) v cht

    (compactness) hnh dng ca i tng:

    smoothsmoothcomptcomptshape hWhWh .. (4)

    Vi:

    ).(.2_

    2_2_

    1_

    1_1_

    obj

    objobj

    obj

    objobj

    merge

    mergemergesmooth b

    ln

    bl

    nbl

    nh (5)

    ).(.2_

    2_2_

    1_

    1_1_

    obj

    objobj

    obj

    objobj

    merge

    mergemergecompt n

    ln

    nl

    nnl

    nh (6)

    Trong : l l chu vi ca i tng v b l chu vi ca khung ch nht bao quanh i tng. Cn c vo cc cng thc nu trn y ta thy bt ng nht ca trn chnh l t s gia chu vi ca i tng v di ca khung ch nht bao quanh i tng. Cng theo cc cng thc ny th bt ng nht ca cht bng t s gia chu vi ca i tng v cn bc hai ca s pixel to nn i tng.

    Cc trng s cW , colorW , shapeW , smoothW v comptW l cc thng s m ta c th chn,

    thay i c tch cc i tng nh mong mun.

    Thng s t l l tiu ch dng qu trnh phn mnh nh. C th, trc khi quyt nh gp hai i tng lin k th s gia tng bt ng nht f s c kim tra; nu s gia tng ny vt qu ngng t l thng s t l c tnh bng cng thc: t=, th qu trnh gp s phi dng li (Baatz M. and Schpe A. 2000). Thng s ny cng ln th cng nhiu i tng s b gp v i tng c chit xut s cng ln.

    14. Cc la chn khi to i tng nguyn thy

    Ty thuc vo mc ch ng dng m ta c th s dng cc phng php phn mnh nh khc nhau. Trong chuyn ny chng ti xin a ra hai cch la chn sau y:

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 12

    Phn mnh nh theo s khc bit v ph ca cc i tng: cch lm ny cho php to ra cc vng c ng nht ln. Nhng vng c khc bit ph nh hn ngng quy nh s b gp li. Ngng ny ph thuc vo t l m ta chn.

    Phn mnh cc ph i tng dng trong phn tch cc i tng dng tuyn ch s dng bt ng nht ca tinh theo cht (compactness) ca i tng. Trong trng hp ny ta dng thng s t l xc nh di ti a tng i ca ph i tng so vi min ln cn ngoi i tng v khng c chung i tng cp cao hn

    vi ph i tng ang c xt.

    15. Kim chng qu trnh to i tng

    Cng nh trong qu trnh phn loi Pixel-based, mt ngi l phng tin nh gi hiu qu nht. C mt s cch kim chng chnh xc ca kt qu phn mnh nh.

    C th dng cc polygon m ta s ha trc tip trn nh. Nu c s trng kht ca polygon ny vi i tng nh c chit xut t ng th l kt qu tt nht.

    C th phn tch bn ca ng bao i tng nh nh gi xem s gia tng ca bt ng nht c ln hay khng. S gia tng ny cng ln th th xc sut gp cc i tng cng nh v c th ni l s phn mnh nh ny qu nhy cm vi cc trng s ( trn, c cht, hnh dng, mu) v vi t l.

    Phi phi hp cc nh gi hai im nu trn moi c th a ra kt lun v cht lng phn mnh nh

    16. Mng phn cp i tng

    Cc i tng to ra vi cc thng s t l khc nhau c th c lin kt li nh trnh by di y. y cng l cch m phn mm eCognition dng lin kt cc i tng cc mc khc nhau trong phn loi v to ra rt nhiu li th cho phng php PLHT. Phn di y s m t vic to ra mng phn cp ny trong mi trng

    eCognition nh th no.

    To mng phn cp

    Cc mc phn mnh nh c cp phn trn theo cch tim cn a phn gii. Trong phn mm eCognition mi thao tc phn mnh nh u c thc hin mt cch ngu nhin nhng mi i tng c phn mnh ra u c th c quan h vi

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 13

    cc i tng mc cao hn v/hoc vi cc i tng mc thp hn ty thuc v ng dng.

    Hnh 9: Mng phn cp i tng v cc mc lin kt (Denfinies 2007).

    Nh ta thy trn hnh 9, mc thp nht c th c ca mt nh chnh l mc ca pixel v mc cao nht l mc ton nh. Gia hai mc ny bao gi cng tn ti cc i tng cc mc trung gian v mc ny l mc con (child) ca mc trn n ng thi li l mc b (parent) ca cc i tng mc thp hn. m bo c c mng phn cp s dng cho phn loi th th tc phn mnh nh phi tun th cc quy tc sau:

    Ranh gii ca i tng phi i theo ranh gii ca i tng nm mc thp hn tip ,

    Phn mnh nh phi c gii hn bi ranh gii ca i tng mc cao hn.

    Cu trc ca cc t l khc nhau phi c th hin ng thi v phi c phn loi trong mi quan h vi nhau,

    Cc mc phn cp khc nhau s c phn mnh trn c s cc d liu khng phi l nh nh bn chuyn ,

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 14

    Phi c kh nng sa cha cc i tng bng cch gp nhm cc ph i tng.

    V phng din thc nghim m ni th mng phn cp to ra cc c s tt cho vic chit xut thng tin mt khi tn dng c mi quan h to ra t tnh phn cp ny. Ta c th ly th d khi s dng cc c trng ch s thc vt i din cho i tng thc vt trong qu trnh phn lai cc cy trng.

    17. Phn loi m (fuzzy classification)

    Nh cp n trn, phn loi m cng thuc nhm cc thut ton phn loi mm (soft classifier) v c ng dng kh rng ri trong x l nh c phn gii siu cao (Nedeljkovic I. 2000). Cng cn nhc li l khi phn loi theo nguyn tc i tng nh hng th chng ta cn tnh m n cc im sau (Ursula C. Benz, Peter Hofmann et al. 2004):

    Tnh bt nh ca cc b cm vin thm trong qu trnh thu nhn nh,

    S bin i cc thng s do nh hng ca php nh chun thit b (sensor calibration),

    Tnh m ca cc nh ngha cc lp chuyn m ta s dng cho phn loi v

    S ln cc lp do hn ch ca phn gii khng gian.

    Phn loi m s dng mt tp hp n chiu cc thnh vin (membership) cho php m t mc m i tng c th thuc v mt lp no trong s n lp.

    )(),....(),( _2_1_, objobjobjf nclassclassclassobjclass (7) Phn loi tng minh thng ch cung cp c thng tin nh gi xem mc

    thnh vin (membership degree) no l cao nht mc d n cha kh nhiu thng tin v tin cy tng th, n nh v ln cc lp. Phn loi m li i hi mt h thng hon ton m bao gm qu trnh xy dng cc tp m hay cn c th gi l m ha (fuzzification) cc bin u vo to ra cc tp m (fuzzy set), t hp logic ca cc tp m v kh nng phi m ha (defuzzification) cc kt qu phn loi m bin chng thnh c th nhiu c v chuyn cc lp c phn loi thnh cc lp chuyn .

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 15

    Mt cch khi qut, logic m l loi logic a gi tr v tng c bn l thay hai kt qu false, true ca thut ton Boolean bng dy lin tc [0, ..,1] vi 0 l gi tr false v 1 l gi tr true v mi gi tr nm gia 0 v 1 s biu din s chuyn tip gia false v true. Vi c tnh ny logic m va cho php trnh c cc ngng t ngt v va cho php ta c lng c thc t vn rt phc tp (Suzuki, H. Matsakis et al. 2001). Logic m c th m hnh ha c t duy khng chnh xc ca con ngi v biu c bit hiu qu trong phn loi cc nh v tinh quan st Tri t l loi d liu cha nhiu yu t bt nh nh phn tch phn u. Mi yu t c xt qua tp m c xc nh bi cc hm thnh vin (membership function).

    Phn loi m bao gm ba bc chnh : 1) xy dng tp m, 2) xy dng cc quy tc phi hp cc tp m v 3) phi m ha.

    Qu trnh xy dng tp m

    Vic m ha s m t s chuyn tip t h thng tng minh sang h thng m bng cch to cc tp m cho mt s dc im ca i tng. Cc tp m ny s m t c trng ca i tng thnh cc lp, th d Thp, Trung bnh, Cao. Bn thn cc lp ny li c xc nh bi cc hm thnh vin. Cc hm ny c s dng gn thnh vin (membership degree) t 0 n 1 cho tng gi tr ca c im c s dng m t i tng trong mi lp ang xt. Hnh di y trnh by mt cch khi lc qu trnh ny.

    =0.5

    =0.0

    =1.0

    m(X)

    A(X)

    Hnh 10: M hnh xy dng tp m (m ha c im ca i tng) (Ursula C. Benz, Peter Hofmann et al. 2004).

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 16

    Nh ta thy trn hnh, hai hm thnh vin dng ch nht v dng hnh thang c s dng xc inh tp tng minh }1,0{)(),( xXM M v tp m }1,0{)(),( xXA A trn gii gi tr X ca c tnh i tng. Ty thuc vo hnh dng ca hm thnh vin th s chuyn t thnh vin y hay khng thnh vin c th l tng minh (vi hm hnh ch nht) hay m.

    Mi gi tr thuc tnh ca i tng m c gi tr thnh vin cao hn 0 u thuc tp m. Nhn chung, hm thnh vin cng ln th m ca nh hng phn loi cng ln ; khi gi tr ca thnh vin cng nh th vic gn gi tr cho tp s cng bt nh (Suzuki, H. Matsakis et al. 2001). Mt im cn nhn mnh na l trong phn loi m th ta s khng dng cc gi tr thuc tnh ca i tng m phi dng cc tp m dc xc nh cho cc thuc tnh ca i tng. Chnh v vy tt c cc php tnh ton u da vo mc thnh vin dao ng t 0 cho n 1 v hon ton c lp vi gi tr gc ca i tng. iu ny s gip cho ta d lm vic hn trong 1 khng gian nhiu chiu. Trong ta phi s dng d liu t nhiu ngun khc nhau v l cc d liu c th nguyn khc nhau.

    c c kt qu phn loi tt, th vic chn cc hm thnh vin v vic tham s ha. Cc hm ny phi c chn sao cho n thch hp nht vi vic xy dng c quan h gia cc c im ca i tng v cc lp. Chnh v vy qu trnh phn loi phi c thit k trc v phi s dng rt nhiu kin thc chuyn gia. y l bc quan trng ca qu trnh phn loi. Ta cng bit tt v cc i tng trn thc t th cng t c kt qu tt.

    Nhn chung c th xc nh dc nhiu tp m cho 1 c im ca di tng, v d ta c th xc nh ti 3 tp m cho 1 c im ca i tng : thp, trung bnh, cao. Khi cng nhiu thnh vin b chm ln nhau th i tng cng tr nn chung cho cc tp m. V vy, kt qu phn loi s tr nn m h hn. Ta ly th d : Vi 1 i tng nh c gi tr x=70, c mc thnh vin gn vi lp THP l 0,4, vi lp TRUNG BNH l 0,2 v vi lp CAO l 0. Nu gi tr x=200 th mc thnh vin gn vi cc lp s ln lt l 0.0, 0.0, 0.8.

    18. B quy tc m

    B quy tc l t hp ca quy tc m s dng phi hp cc tp m khc nhau. B quy tc m n gin nht ch ph thuc vo 1 tp m l quy tc If Then. iu c

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 17

    ngha nu mt iu kin c p ng th s c 1 hnh ng c din ra. V d : nu c im x l Thp th i tng nh s c gn vo lp A. Trong ngn ng ca logic m th iu ny c th din t nh sau : NU c im x l thnh vin ca tp m Thp TH i tng nh s l thnh vin ca lp A. Trong v d ca hnh 5, khi gi tr x=70 th mc thnh vin ca i tng thuc v lp A s l 0,4 ; trong trng hp x=200 th mc thnh vin ny l 0.

    to c b quy tc m mc phc hp th ta phi tch hp cc tp m li vi nhau bng cc ton t logic And, Or, Not to ra gi tr chit xut t cc tp m ny. Trong phn mm eCognition ta c nhiu kh nng tch hp cc tp m theo ton t logic ni trn. Tuy nhin vic kt hp nh th no l hon ton ph thuc vo hiu bit ca chng ta v i tng trn thc t. i vi khu vc nghin cu ca ti ti huyn Duy Tin th cc hiu bit ny c thu thp t cc ngun Pixel-based, iu tra thc a v iu tra nng h. Chng ti s trnh by chi tit qu trnh xy dng b quy tc cho vic phn loi cc i tng khc nhau Duy Tin mt chng khc.

    Hnh 11: Minh ha cho 3 tp m Thp, Trung bnh v Cao thuc c im x ca i tng (Ursula C. Benz, Peter Hofmann et al. 2004)

    B quy tc m c s dng to ra cc gi tr ch th cho mc thuc v lp ca i tng (hnh 12) di y l mt th d.

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 18

    0.6

    0.8

    0.3

    th Nc Thc vt

    Hnh 12: Mc thnh vin ca cc lp c php phn loi

    (Ursula C. Benz, Peter Hofmann et al. 2004)

    Trong th d ny ta c ba lp th, Nc v Thc vt. C th nhn thy l i tng nh l thnh vin ca c ba lp vi cc mc khc nhau : 6.0)( objthi (

    th), 8.0)( objnc (Nc) v 3 6.0)( objTv (Thc vt). Mc thnh vin ca i tng

    so vi nc l ln nht ( 8.0)( objnc )) v v vy i tng ny thng c gn vo lp

    nc. chnh lch gia hai thnh vin cng cao th quyt nh cng c n nh cao. n nh v tin cy ca phn loi u c th tnh c bng eCognition (Denfinies 2007).

    Mt khi cc mc thnh vin ca mt i tng so vi mt lp m bng nhau th kt qu phn loi l rt khng n nh. Chng ta cng bit rng trong phm vi mt pixel th ta khng phn bit c hn mt lp. Tuy nhin nu gi tr ca mc thnh vin m cao v nu h thng phn loi c thit k trn nn cc hiu bit tt v i tng th kt qu s cho ta thy ln bn trong lp. i vi cc nghin cu vin thm nh lng th y l li th ln ca PLHT vi vic s dng logic m trong nh gi ni hm thng tin cha trong cc pixel. Nu gi tr ca mc thnh vin thp th i tng kh c th c xp vo lp d kin. Cn xc nh ngng cho cc gi tr mc thnh vin v mt khi gi tr ny khng t ngng th i tng khng c phn loi (Demetre P. Argialas and Angelos Tzotsos 2004).

    19. Qu trnh chuyn ha kt qu (defuzzification)

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 19

    c c sn phm dng bn chuyn t kt qu phn loi s dng logic

    m th cc kt qu phi c chuyn sang cc gi tr tng minh. Vi mc ch nh vy ta phi s dng gi tr thnh vin ln nht nh l mt lp tng minh. y l th tc c bit quan trng v in hnh ca qu trnh phi m ha kt qu phn loi. Cn lu l nu gi tr ny nh hn ngng quy inh th qu trnh phn loi s khng c thc hin.

    Cng on ny s ch c tin hnh khi cc thng s c tnh ton k lng v vic nhp gi tr thnh vin ln nht vo h thng s xa ht cc thng s khc m ta xy dng trc trong mi trng eCognition.

    Nhn chung, qu trnh phn loi i tng c chia lm hai giai on :

    - Giai on th nht : qu trnh phn mnh nh(segment). Kt qu ca qu trnh phn mnh nh to ra cc i tng nh. C s cho s phn chia ny da trn nhng thng s do ngi phn loi t ra v d: thng s v hnh dng (shape), thng s v cu trc, kt cu ca i tng

    - Giai on th hai: cc i tng nh c ch nh cc lp chuyn (lp thng tin) da theo s m t ca nhng i tng(cc thut ton phn loi) do ngi phn loi thit lp ra.

    20. Bng so snh phn loi Pixel-Based v phn loi nh hng i tng

    Mu sc/

    ph

    Hnh

    dng

    Din tch/

    kch

    thc

    Cu trc

    Bi cnh/

    ng cnh

    Phn loi Pixel-

    based

    Phn loi nh

    hng i tng

    (Sun Xiaoxia Zhang Jixian Liu Zhengjun

    Chinese Academy of Surveying and Mapping, No16, Beitaiping Rd, Haidian District,Beijing, 100039, China )

  • S dng phn mn eCognition cho phn loi nh hng i tng

    Trung tm Quc t Nghin cu Bin i Ton cu (ICARGC)- HQGHN 20