KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG PHÂN LOẠI BỀ MẶT LỚP PHỦ  BẰNG THUẬT TOÁN SUPPORT VECTOR MACHINE

Nguyễn Thị Oanh; Phùng Minh Tám

Từ khóa:

Phân loại ảnh, phân loại bề mặt lớp phủ, Support Vector Machine, thuật toán phân loại có giám sát, thuật toán SVM, ứng dụng của thuật toán SVM

Tóm tắt

Lớp phủ bề mặt phản ánh các điều kiện và trạng thái tự nhiên của bề mặt trái đất, ví dụ đất rừng, thảm cỏ, sa mạc, v.v. Sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám có thể giải đoán, phân tích và đánh giá biến động của lớp phủ bề mặt trong những phạm vi rất rộng với hiệu quả kinh tế cao theo thời gian và không gian. Trên thế giới hiện nay thuật toán Support Vector Machine (SVM) đã được ứng dụng để phân loại lớp phủ bề mặt từ tư liệu ảnh viễn thám. Cơ sở để thực hiện bài toán phân loại lớp phủ bề mặt từ ảnh viễn thám chính là đặc trưng phổ của tấm ảnh viễn thám. Thuật toán SVM cũng thực hiện bài toán phân loại này dựa trên đặc trưng phổ của ảnh viễn thám đa phổ. Quá trình phân loại lớp phủ từ ảnh viễn thám sử dụng SVM được thực hiện theo 4 bước: Định nghĩa các mẫu lớp phủ, chọn vùng mẫu, huấn luyện mẫu, phân loại các dữ liệu mới. Tiến hành thực nghiệm trên phần mềm Envi 4.7 với ảnh phổ của hãng Quickbird độ phân giải phổ 2,4 m (một phần khu vực Mỹ Đình – Hà Nội) và các phương pháp phân loại khác nhau rồi tiến hành so sánh, phân tích, tổng hợp các kết quả thu được. Nhận thấy, phương pháp phân loại SVM phân loại với độ chính xác tốt và ổn định hơn các phương pháp khác khi số lượng mẫu thực tế thay đổi. Ngoài ra, sử dụng phương pháp SVM ranh giới giữa các lớp phủ cũng được thể hiện rõ ràng hơn.