Mục đích của bài báo này là nghiên cứu phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng chiết tách thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh - Hà Nội. Khu vực nghiên cứu là khu vực ven đô của Hà Nội, nơi có hiện trạng lớp phủ và sử dụng đất manh mún, phức tạp do quá trình đô thị hóa, công nghiệp hóa. | Trao đổi - Ý kiến NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI MỜ TIẾP CẬN ĐỐI TƯỢNG CHIẾT TÁCH THÔNG TIN SỬ DỤNG ĐẤT KHU VỰC ĐÔNG ANH - HÀ NỘI ThS. TRỊNH THỊ HOÀI THU Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Mục đích của bài báo này là nghiên cứu phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng chiết tách thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh - Hà Nội. Khu vực nghiên cứu là khu vực ven đô của Hà Nội nơi có hiện trạng lớp phủ và sử dụng đất manh mún phức tạp do quá trình đô thị hóa công nghiệp hóa. Phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng là một phương pháp hiện đại. Đây là một phương pháp phân loại linh hoạt dựa vào các đặc trưng riêng biệt của các đối tượng ảnh để chiết tách thông tin sử dụng đất. Đặc trưng riêng biệt đó không chỉ là giá trị phổ mà còn xem xét đến hình dạng cấu trúc và mối quan hệ của các đối tượng trong phân loại. 1. Mở đầu heo dõi lớp phủ và sử dụng đất đã được để cập như là một ứng dụng tiêu biểu và T quan trọng của dữ liệu viễn thám với nhiều ưu thế nổi bật. Nhiều nghiên cứu đã cho thấy rằng có thể xác định được thông tin sử dụng đất thông qua thông tin về lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh 8 9 11 thông qua các phương pháp phân loại. Mục đích của việc phân loại chiết tách thông tin là nhận dạng đối tượng thiết lập mối quan hệ giữa mẫu với lớp chú giải dựa trên các yếu tố đặc trưng. Mối quan hệ có thể giữa đối tượng với lớp chú giải có thể là quan hệ một một theo phân loại cứng hard classification hoặc một nhiều theo phân loại mờ fuzzy classification . Sự khác biệt rõ nét giữa phân loại mờ và phân loại cứng đặc trưng bởi hàm liên thuộc membership function . Hàm liên thuộc trong phân loại cứng đầu ra chỉ duy nhất hai lựa chọn có không hoặc 0 1 . Nói cách khác các đối tượng trong phân loại cứng có thể là thành viên của một nhóm chỉ duy nhất với mức độ liên thuộc là 1. Còn đối với phân loại mờ thì khái niệm được làm mềm hóa dữ liệu của một đối tượng có thể cùng một lúc chiếm một mức độ thành viên của các nhóm khác nhau. Đặc trưng mô tả của đối .
