Skip to content

លំហាត់ទី១៤៖ រកការផ្លាស់ប្ដូរ និងសាងសង់ស៊េរីពេលវេលា NDVI

ព័ត៌មានលំហាត់

មេរៀនពាក់ព័ន្ធ៖ មេរៀនទី១៤៖ ការរកការផ្លាស់ប្ដូរ និងស៊េរីពេលវេលា ការអនុវត្តដោយខ្លួនឯង · QGIS 3.34 LTR · ប្រហែល ១១០ នាទី

ស្ថានភាព

អ្នកនឹងប្រៀបធៀបរូបភាពតំបន់សិក្សារបស់អ្នក ពីរឆ្នាំខុសគ្នា ដោយវិធីទាំងពីរដែលបានសិក្សា រួចសាងសង់ស៊េរីពេលវេលា NDVI ខ្លីមួយ ពីរូបភាពច្រើនចំណុច។

គោលបំណង

  • ទាញយករូបភាព Sentinel-2 ពីរឆ្នាំខុសគ្នា ខែដូចគ្នា។
  • អនុវត្ត Image Differencing និងជ្រើសកម្រិតកំណត់។
  • អនុវត្ត Post-classification Comparison និងសាងសង់តារាងផ្លាស់ប្ដូរ។
  • សាងសង់ស៊េរីពេលវេលា NDVI ពីរូបភាពយ៉ាងតិចប្រាំចំណុច។

លំដាប់ការងារ លំហាត់ទី១៤រកការផ្លាស់ប្ដូរ និងសាងសង់ស៊េរីពេលវេលា NDVIពិនិត្យលក្ខខណ្ឌជាមុន១៥ នាទីImage Differencing២៥ នាទីPost-classification Comp…៣០ នាទីប្រៀបធៀបវិធីទាំងពីរ១៥ នាទីស៊េរីពេលវេលា NDVI (រូបភា…២០ នាទីសរុបប្រហែល ១០៥ នាទី

លំដាប់ការងារនៃលំហាត់ទី១៤ និងពេលវេលាប្រហាក់ប្រហែល។

ឯកសារដែលប្រើ

  • RS_Data.zip → S2_Sihanoukville/SHV_2015_S2.tif និង SHV_2021_S2.tif (Sentinel-2 ពិត · ៧ ស្រទាប់៖ B1 B2 B3 B4 B8 B11 B12 · តម្លៃ × ១០ ០០០)
  • ឬរូបភាព Sentinel-2 L2A ២ ឆ្នាំខុសគ្នា លើតំបន់សិក្សារបស់អ្នក

ពិសោធន៍មុនចាប់ផ្ដើម · ១៥ នាទី

សកម្មភាពទី១៖ ពិនិត្យលក្ខខណ្ឌជាមុន · ១៥ នាទី

  1. បើក SHV_2015_S2.tif និង SHV_2021_S2.tif ជាបន្សំពណ៌ពិត (ស្រទាប់ ៤-៣-២) ដោយកំណត់ Min/Max ដូចគ្នាដោយដៃ (ឧ. ០ ដល់ ២ ០០០) សម្រាប់ទាំងពីរ។
  2. ពិនិត្យ CRS ទំហំក្រឡា និងវិសាលភាព ដូចគ្នាទាំងពីរ (Layer Properties → Information)។
  3. ប្រើ Map Swipe ដើម្បីរកតំបន់បីកន្លែងដែលផ្លាស់ប្ដូរច្បាស់។ ថតរូបអេក្រង់។

សកម្មភាពទី២៖ Image Differencing · ២៥ នាទី

  1. Raster Calculator សម្រាប់ឆ្នាំនីមួយៗ៖

    ("SHV_2015_S2@5" - "SHV_2015_S2@4") / ("SHV_2015_S2@5" + "SHV_2015_S2@4")
    

    → ndvi_2015.tif និង ndvi_2021.tif (Float32)។

  2. "ndvi_2021@1" - "ndvi_2015@1" → ndvi_diff.tif។

  3. សាកល្បងកម្រិតកំណត់ −០,១៥ · −០,២ · −០,៣ ("ndvi_diff@1" < -0.2)។ ថតរូបអេក្រង់នីមួយៗ។
  4. គណនាផ្ទៃបាត់បង់រុក្ខជាតិ (ហ.ត)៖ Raster → Analysis → Raster Layer Unique Values Report លើស្រទាប់ ០/១ រួចគុណចំនួនក្រឡានឹងផ្ទៃក្រឡា។ ចំណាំ៖ ក្រឡាជា ដឺក្រេ (EPSG:4326) ដូច្នេះត្រូវ Warp (Reproject) ទៅ EPSG:32648 ជាមុន ដើម្បីគណនាផ្ទៃជាម៉ែត្រ។

សកម្មភាពទី៣៖ Post-classification Comparison · ៣០ នាទី

  1. ចាត់ថ្នាក់រូបភាពទាំងពីរឆ្នាំ ដោយ SCP (ចម្ងាយអប្បបរមា) ជាមួយថ្នាក់ដូចគ្នា៖ ព្រៃឈើ · ដំណាំ/ស្មៅ · តំបន់សាងសង់ · ដីទទេ · ទឹក → lc_2015.tif និង lc_2021.tif។
  2. Raster Calculator បង្កើតលេខកូដបន្សំ៖ "lc_2015@1" * 10 + "lc_2021@1" (ឧ. ១៤ = ព្រៃឈើ→ដីទទេ)។
  3. អានតារាងផ្លាស់ប្ដូរ (Unique Values Report) ហើយគណនាផ្ទៃ (ហ.ត) សម្រាប់ការផ្លាស់ប្ដូរសំខាន់ៗ។

សកម្មភាពទី៤៖ ប្រៀបធៀបវិធីទាំងពីរ · ១៥ នាទី

បំពេញតារាង៖

វិធី ផ្ទៃផ្លាស់ប្ដូរសរុប (ហ.ត)
Image Differencing
Post-classification Comparison

សរសេរ ២ ប្រយោគ៖ ភាពខុសគ្នារវាងលេខទាំងពីរ និងមូលហេតុអាចកើតមាន។

សកម្មភាពទី៥៖ ស៊េរីពេលវេលា NDVI (រូបភាពដែលអ្នកទាញយក) · ២០ នាទី

  1. ទាញយករូបភាព Sentinel-2 បន្ថែម ៣ ចំណុចកាលបរិច្ឆេទ (សរុបយ៉ាងតិច ៥ ជាមួយពីរពីមុន) ក្នុងឆ្នាំតែមួយ ចែកគ្នាតាមរដូវ។
  2. គណនា NDVI មធ្យមលើតំបន់តូចមួយ (ឧ. ក្បាលស្រែមួយ) សម្រាប់រូបភាពនីមួយៗ (Zonal Statistics)។
  3. គូសក្រាបនៅក្នុង Excel៖ អ័ក្ស X = កាលបរិច្ឆេទ · អ័ក្ស Y = NDVI មធ្យម។ ប្រៀបធៀបរាងខ្សែកោងរបស់អ្នក ជាមួយពិសោធន៍ដេរិកកម្ម។

លទ្ធផលដែលរំពឹងទុក

ប្រៀបធៀបលទ្ធផលរបស់អ្នកជាមួយរូបខាងក្រោម ដែលបង្កើតពីទិន្នន័យវគ្គ (Landsat 8 ភ្នំពេញ ឬ Sentinel-2 ក្រុងព្រះសីហនុ)។ លទ្ធផលរបស់អ្នកមិនចាំបាច់ដូចបេះបិទទេ ប៉ុន្តែលំនាំគួរតែស្រដៀងគ្នា។

ក្រុងព្រះសីហនុ ២០១៥ → ២០២១Sentinel-2 ពណ៌ពិត និង ΔNDVI២០១៥២០២១ΔNDVI (ក្រហម = បាត់រុក្ខជាតិ)

លទ្ធផលគំរូ ១៖ ភាពខុសគ្នានៃសន្ទស្សន៍។

អ្វីដែលត្រូវពិនិត្យ

  • ΔNDVI = NDVI(២០២១) − NDVI(២០១៥)។
  • ក្រហមដិត = ព្រៃ ឬរុក្ខជាតិដែលបាត់ ដោយសារការសាងសង់។
  • ពណ៌ស = គ្មានការផ្លាស់ប្ដូរច្បាស់។

ផែនទីការផ្លាស់ប្ដូរ ២០១៥–២០២១បាត់រុក្ខជាតិរុក្ខជាតិកើនបាត់៖ ៦.៣% · កើន៖ ០.៧%

លទ្ធផលគំរូ ២៖ លទ្ធផលការរកការផ្លាស់ប្ដូរ។

អ្វីដែលត្រូវពិនិត្យ

  • ការបាត់រុក្ខជាតិប្រមូលផ្ដុំនៅតំបន់អភិវឌ្ឍន៍ថ្មី។
  • ចំណុចក្រហមតូចៗរាយប៉ាយ អាចជាកំហុស (ពពក រដូវ ការត្រួតគ្នា)។
  • ប្រើការច្រោះ (minimum mapping unit) ដើម្បីលុបចំណុចតូចៗ។

កំហុសទូទៅ និងដំណោះស្រាយ

បញ្ហាដែលឃើញ មូលហេតុទូទៅ ដំណោះស្រាយ
ការផ្លាស់ប្ដូរតាមគែមទន្លេទាំងអស់ រូបភាពមិនត្រួតគ្នា Co-register < ០,៥ ក្រឡា
ផ្ទៃដំណាំទាំងមូល «ផ្លាស់ប្ដូរ» រដូវខុសគ្នា ជ្រើសខែដូចគ្នា
ចំណុចតូចៗច្រើន Noise Sieve / minimum mapping unit
Post-classification ផ្លាស់ប្ដូរច្រើនពេក កំហុសចាត់ថ្នាក់ពីរដងគុណគ្នា ពិនិត្យភាពត្រឹមត្រូវនៃផែនទីនីមួយៗ

លទ្ធផលត្រូវប្រគល់

  • ndvi_diff.tif និងតារាងកម្រិតកំណត់ដែលបានសាកល្បង។
  • landcover_year1.tif landcover_year2.tif និងតារាងផ្លាស់ប្ដូរ។
  • តារាងប្រៀបធៀបវិធីទាំងពីរ។
  • ក្រាបស៊េរីពេលវេលា NDVI ពីចំណុចយ៉ាងតិចប្រាំ។

ពិនិត្យលទ្ធផលដោយខ្លួនឯង

អាចវាយលេខខ្មែរ ឬលេខអារ៉ាប់។

១. កម្រិតកែតម្រូវដែលគួរប្រើសម្រាប់ការប្រៀបធៀបពហុកាលបរិច្ឆេទ?

២. រូបមន្ត ΔNDVI = NDVI(?) − NDVI(?)។ តម្លៃណានៅមុន (ក្រោយ ឬមុន)?

៣. ចំនួនកាលបរិច្ឆេទអប្បបរមាសម្រាប់ស៊េរីពេលវេលាក្នុងលំហាត់នេះ?

៤. មុខងារ QGIS ណាប្រើដើម្បីគណនាតម្លៃមធ្យមលើតំបន់?

៥. វិធីណាផ្ដល់តារាងផ្លាស់ប្ដូរលម្អិត (ពី→ទៅ)?