Đánh giá phương pháp xử lý mây trên chuỗi ảnh MODIS trong thành lập bản đồ hiện trạng

Abstract

The research is aimed to apply cloud removal method on time series MODIS imagery and create MODIS time series images having no cloud dataset in Vinh Long province in 2017. MODIS data are used including MOD09A1 and MOD09Q1 temporal resolutions of 8 days and the spatial resolutions at 500m and 250m in ​​Vinh Long province from 01/01/2016 to 30/12/2017 for cloud cover. The research was applied NDVI time series and unsuppervised classification using the K-means algorithms on ENVI software to remove clouded pixels from MOD09Q1 imgery. The result was created the MODIS cloudless dataset in 2017 (from 01/01/2017 to 01/11/2017) and developed rice cultivation maps in Vinh Long province. The maps were developed before and after classification to be estimated with accuracy assessment of 74.44%. The difference in accuracy assessment betwen before and after cloud removal data that was showed only 2.22%. However, the MODIS imagery with MOD09Q1 data after removal cloud method that can be applied to detect vegetation cover especially for rice cultivation.

Tóm tắt

Đề tài thực hiện nhằm giải quyết vấn đề ảnh hưởng mây trên chuỗi ảnh MODIS đã xử lý mây phạm vi tỉnh Vĩnh Long năm 2017. Bộ dữ liệu MODIS được sử dụng gồm MOD09A1 và MOD09Q1 với độ phân giải thời gian là 8 ngày và độ phân giải không gian lần lượt là 500 m, 250 m bao phủ khu vực tỉnh Vĩnh Long từ ngày 01/01/2016 đến ngày 30/12/2017 được sử dụng để nghiên cứu xử lý mây. Nghiên cứu ứng dụng quy trình loại mây trên sản phẩm MOD09Q1 với sự kết hợp sản phẩm MOD09A1, tiền xử lý ảnh, tạo chuỗi ảnh chỉ số khác biệt thực vật (NDVI) và phân loại phi giám sát theo thuật toán K-means nhằm đánh giá hiệu quả xử lý mây trong xác định hiện trạng. Kết quả thu được bộ dữ liệu MODIS không mây năm 2017 và xây dựng bản đồ hiện trạng đất chuyên trồng lúa tỉnh Vĩnh Long. Bản đồ phân loại sau khi xử lý mây có độ chính xác toàn cục đạt 74,44%. Sự khác biệt không lớn về độ tin cậy của ảnh phân loại trước và sau khi loại mậy chỉ khác biệt khoảng 2,22%. Tuy nhiên, ảnh MODIS với bộ dữ liệu MOD09Q1 sau khi xử lý mây bằng phương pháp được đề cập trong nghiên cứu có khả năng ứng dụng trong công tác theo dõi lớp phủ thực vật đặc biệt là đất trồng lúa.