BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT
-----------------------------

TRẦN THANH HÀ

NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO
ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA MÔ HÌNH SỐ BỀ MẶT
ĐƯỢC THÀNH LẬP TỪ ẢNH RADAR

LuËn ¸n tiÕn sÜ KỸ THUẬT

Hà Nội, 2018


ii

MỤC LỤC
MỞ ĐẦU
Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1. Đặt vấn đề
1.2. Lịch sử phát triển của SAR
1.3. Tổng quan về các công trình nghiên cứu sử dụng phương pháp InSAR xây
dựng DSM
1.4. Đánh giá kết quả nghiên cứu đạt được trong và ngoài nước
1.5. Những vấn đề được phát triển trong luận án
Chƣơng 2: CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG MÔ HÌNH SỐ BỀ MẶT
(DSM) BẰNG ẢNH RADAR
2.1. Nguyên lý thu nhận ảnh radar
2.2. Hệ Radar nhìn xiên - SLAR
2.3. Radar độ mở tổng hợp - SAR

2.4. Các vệ tinh radar
2.5. Các tính chất đặc trưng của ảnh radar
2.6. Các phương pháp đo ảnh radar
2.7. Ứng dụng của viễn thám radar
2.8. Ứng dụng phương pháp Radar giao thoa - InSAR trong xây dựng mô hình
số bề mặt - DSM
2.9. Quy trình thành lập DSM bằng phương pháp Radar giao thoa - InSAR
Chƣơng 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA DSM ĐƢỢC
THÀNH LẬP BẰNG ẢNH RADAR
3.1. Giải pháp nâng cao độ chính xác của đồng đăng ký ảnh trong thành lập DSM
3.2. Giải pháp lọc nhiễu pha sử dụng phương pháp lọc nhiễu Goldstein tích
hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số
Chƣơng 4: THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN
4.1. Khu vực nghiên cứu
4.2. Dữ liệu sử dụng
4.3. Xây dựng DSM-1 từ ảnh Sentinel-1A
4.4. Xây dựng DSM-2 bằng phần mềm SNAP kết hợp các giải pháp kỹ thuật đã

1
7
7
8
9
20
21
22
22
24
27
29

34
35
40
44
51
63
64
90
94
94
97
102
104

đề xuất
4.5. Đánh giá độ chính xác của DSM

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
NHỮNG CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA NCS

TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC KÈM THEO

119
134
136
138
155



iii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
ALOS

Vệ tinh quan sát Trái Đất

Advanced Land Observing Satellite

DEM
DSM
ERS

Mô hình số độ cao
Mô hình số bề mặt
Vệ tinh tài nguyên châu Âu

Digital Elevation Model
Digital Surface Model
European Resource Satellite

ESA

Cơ quan Vũ trụ châu Âu

The European Space Agency

GPS

Hệ thống đinh vị toàn cầu


Global Positioning System

InSAR

Radar giao thoa

Interferometry Synthetic Aperture
Radar

JERS-1
LiDAR

Vệ tinh Tài nguyên trái đất của Japanese Earth Resources Satellite -1
Nhật
LiDAR
Light Detection and Ranging

Cục hàng không và vũ trụ
Hoa Kỳ
PALSAR Ảnh radar độ mở tổng hợp với
kênh L
NASA

National Aeronautics and Space
Administration
Phased Array type L-band Synthetic
Aperture Radar

RADAR


Chụp ảnh radar

Radio Detection and Ranging

SAR

Radar độ mở tổng hợp

Synthetic Aperture Radar

SLC

Ảnh đơn nhìn

Single Look Complex

StereoSAR SAR lập thể

Stereo Synthetic Aperture Radar

STFT

Biến đổi Fourier thời gian ngắn Short Time Fourier Transform

WT
FFT
CWT
DWT
MRA


Phép biến đổi Wavelet
Biến đổi Fourier nhanh
Biến đổi Wavelet liên tục
Biến đổi Wavelet rời rạc
Phân tích đa phân giải

Wavelet Transform
Fast Fourier Transform
Continous Wavelet Transform
Discrete Wavelet Transform
Multi Resolution Analysis

FT

Biến đổi Fourier

Fourier Transform


iv

Danh môc c¸c b¶ng
Nội dung

STT

Trang

1


Bảng 2.1. Phân loại các dải băng tần trong viễn thám radar

34

2

Bảng 4.1. Dữ liệu ảnh cho khu vực nghiên cứu

99

3

Bảng 4.2. Bảng thống kê sai số trung phương

103

4

Bảng 4.3. Dữ liệu biên độ của thành phần tần số thấp

106

5

Bảng 4.4. Bảng thống kê sai số của DSM tạo ra bằng các kích thước
cửa sổ khác nhau

108


6

Bảng 4.5. Dữ liệu biên độ của thành phần tần số thấp

109

7

Bảng 4.6. Bảng thống kê sai số của DSM tạo ra bằng các kích thước
cửa sổ khác nhau

110

Bảng 4.7. Bảng thống kê sai số của DSM tạo ra bằng các mắt lưới
khác nhau

114

8

Bảng 4.8. Đánh giá kết quả của các phép lọc khác nhau khu vực
9

Quảng Ninh

116

Bảng 4.9. Đánh giá kết quả của các phép lọc khác nhau khu vực
10


Ninh Thuận

118

Bảng 4.10. Bảng thống kê sai số của DSM tạo ra bằng các giải pháp
11
12
13

kỹ thuật kết hợp với phần mềm SNAP

119

Bảng 4.11. Số liệu đo các điểm kiểm tra trên các DSM của khu vực
Quảng Ninh

119

Bảng 4.12. Số liệu đo các điểm kiểm tra trên các DSM của khu vực
Ninh Thuận

124


v

Danh môc c¸c h×nh vÏ vµ ¶nh

STT
1

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

Nội dung

Trang


Hình 2.1. Nguyên lý chụp ảnh radar quét nghiêng

23

Hình 2.2. Bước sóng và tần số dùng trong viễn thám radar

24

Hình 2.3. Nguyên tắc hoạt động của một hệ SLAR

24
25
26
27
29
30
31
32
33
33
37
38

Hình 2.4 Nguyên lý hoạt động của một hệ SLAR

Hình 2.5. Độ phân giải theo hướng tầm của ảnh radar
Hình 2.6. Độ phân giải theo hướng phương vị của ảnh radar
Hình 2.7. Vệ tinh ERS-2
Hình 2.8. Vệ tinh ALOS -PALSAR

Hình 2.9. Vệ tinh TeraSAR-X
Hình 2.10. Chế độ chụp ảnh WV
Hình 2.11. Các chế độ chụp ảnh Sentinel -1
Hình 2.12. Vệ tinh Sentinel - 1
Hình 2.13 Nguyên lý lập thể của ảnh Radar
Hình 2.14. Các cấu hình lập thể của ảnh SAR trong trường hợp cùng phía
và khác phía

Hình 2.15. Bản đồ địa hình hồ Glacier
Hình 2.16. Ảnh Sentinel-1 nghiên cứu trượt lở ở Daguangbao
(Trung Quốc)
Hình 2.17. Ảnh ALOS Palsal trong thành lập bản đồ sử dụng đất ở
Amazon
Hình 2.18. Sóng giao thoa
Hình 2.19. Vân giao thoa trên mặt đất từ hai nguồn sóng Radar SAR
Hình 2.20. Cường độ và pha
Hình 2.21. Cơ sở của InSAR
Hình 2.22. Hình học SAR với hai quỹ đạo Radar xác định
Hình 2.23. Quy trình thành lập DSM bằng phương pháp giao thoa
Hình 2.24. Mối quan hệ nghịch giữa giá trị tương quan và độ lệch chu n
của pha
Hình 3.1. Các bước trong quá trình đồng đăng ký ảnh SAR
Hình 3.2. Phép biến đổi Fourier trong thời gian ngắn (STFT)
Hình 3.3. Phép biến đổi wavelet

42
43

43
44

45
46
47
49
52
58
65
67
67


vi

STT

Nội dung

Trang

28
29

Hình 3.4. Phân tích đa phân giải sử dụng biến đổi wavelet rời rạc
Hình 3.5. Sơ đồ biểu diễn một tầng biến đổi wavelet 2D
Hình 3.6. Các họ Wavelet (a) Haar (b) Daubechies4 (c) Coiflet1 (d)
Symlet2 (e) Meyer (f) Morlet (g) Mexican Hat
Hình 3.7. Tín hiệu và các thành phần của tín hiệu
Hình 3.8. Sự biến thiên của hệ số tự tương quan với khoảng cách
Hình 3.9. Lưu đồ thuật toán tự động xác định cửa sổ tối ưu
Hình 3.10. Cấu trúc hình kim tự tháp của phương pháp phân tích ảnh

bằng wavelet
Hình 3.11. Phân tích ảnh SAR bằng wavelet
Hình 3.12. Lưu đồ thuật toán chiết tách điểm đặc trưng
Hình 3.13. Lưu đồ thuật toán tự động đồng đăng ký ảnh
Hình 3.14. Lưu đồ thuật toán lọc nhiễu pha

72
74
75

30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49

50
51
52
53
54

Hình 4.1. Bản đồ hành chính tỉnh Quảng Ninh

Hình 4.2. Bản đồ hành chính tỉnh Ninh Thuận
Hình 4.3. Ảnh Sentinel - 1A khu vực Quảng Ninh
Hình 4.4. Ảnh Sentinel - 1A khu vực Ninh Thuận

Hình 4.5. Ảnh hàng không các khu vực nghiên cứu
Hình 4.6. DSM tạo ra từ tư liệu ảnh khu vực Quảng Ninh và Ninh
Thuận
Hình 4.7. Quy trình thành lập DSM bằng phương pháp giao thoa
Hình 4.8. Ảnh giao thoa
Hình 4.9. Ảnh DSM

Hình 4.10. Sự biến thiên của hệ số tự tương quan với khoảng cách
khu vực Quảng Ninh
Hình 4.11. Sự biến thiên của hệ số tự tương quan với khoảng cách
khu vực Ninh Thuận
Hình 4.12. Phân tích tự tương quan bằng wavelet khu vực Quảng
Ninh
Hình 4.13. Ảnh giao thoa với các kích thước của sổ khác nhau
Hình 4.14. Mô hình số bề mặt (DSM) với các kích thước của sổ
khác nhau
Hình 4.15. Phân tích tự tương quan bằng wavelet
Hình 4.16. Ảnh giao thoa với các kích thước của sổ khác nhau


80
82
84
86
87
88
89
92
96
97
98
98
100
101
102
103
103
105
105
106
107
107
108
109


vii

STT


Nội dung

Trang

55

Hình 4.17. Mô hình số bề mặt (DSM) với các kích thước của sổ
khác nhau

109

56

Hình 4.18. Ảnh gốc và ảnh phân tích bằng wavelet khu vực Quảng Ninh

110

58
59

Hình 4.19. Ảnh gốc và ảnh phân tích bằng wavelet khu vực Ninh
Thuận
Hình 4.20. Điểm đặc trưng trên cặp ảnh SAR (khu vực Quảng Ninh)
Hình 4.21. Điểm đặc trưng trên cặp ảnh SAR (khu vực Ninh Thuận)

60

Hình 4.22. Điểm khớp phân bố theo lưới grid (khu vực Quảng Ninh)


61
62
63

Hình 4.23. Điểm khớp phân bố theo lưới grid (khu vực Ninh Thuận)
Hình 4.24. DSM (khu vực Quảng Ninh)
Hình 4.25. DSM (khu vực Ninh Thuận)
Hình 4.26. Ảnh giao thoa trước (a) và sau (b) lọc nhiễu khu vực
Quảng Ninh
Hình 4.27. Ảnh giao thoa sau lọc nhiễu khu vực Quảng Ninh
Hình 4.28. Ảnh giao thoa trước (a) và sau (b) lọc nhiễu khu vực
Ninh Thuận

57

64
65
66

111
111
112
112
113
114
115
116
116

67


Hình 4.29. Ảnh giao thoa sau lọc nhiễu khu vực Ninh Thuận

117
117

68

Hình 4.30. DSM khu vực nghiên cứu

119


-1-

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Mô hình số bề mặt (DSM - Digital Surface Model) là tập hợp dữ liệu số mô
tả một phần của bề mặt Trái Đất trong không gian 3D. Hiện nay, DSM được ứng
dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như trong thành lập bản đồ địa hình,
thành lập bản đồ 3D, được dùng trong nắn ảnh trực giao, lập kế hoạch phòng chống
các tai biến thiên nhiên; lũ lụt, kiểm soát xói lở đất, phân tích tầm nhìn ở diện rộng,
giám sát tài nguyên môi trường và trong nhiều ứng dụng khác.
Phương pháp truyền thống đầu tiên được sử dụng để thành lập DSM là
phương pháp đo vẽ trực tiếp ngoài thực địa. Để thực hiện việc thu thập thông tin của
bề mặt, phương pháp đòi hỏi chi phí rất nhiều về thời gian và sức lao động ngoại
nghiệp, thậm chí không thể thực hiện được ở nhiều khu vực khó khăn, phức tạp.
Tiếp theo là phương pháp đo vẽ lập thể ảnh hàng không và ảnh vệ tinh, và
gần đây nhất là ảnh chụp từ thiết bị bay không người lái (UAV). Đây là những
phương pháp đo gián tiếp, phần nào đã khắc phục được các hạn chế nói trên của

phương pháp đo trực tiếp, song chi phí cho sản xuất vẫn còn khá cao. Mặt khác
phương pháp này cũng không thể thực hiện được ở những khu vực không chụp
được ảnh quang học do ảnh hưởng của mù khí quyển, của thời tiết.
Trong hơn hai thập niên trở lại đây, để xây dựng DSM, người ta sử dụng
thêm hai phương pháp: thành lập DSM là từ ảnh Radar và từ dữ liệu bay quét
LiDAR. Mỗi phương pháp đều có các ưu điểm và nhược điểm nhất định liên quan
tới các khía cạnh như mức độ chi tiết, độ chính xác của DSM, khả năng thực hiện
và chi phí thành lập.
Với ưu điểm nổi trội của ảnh radar có độ phủ rộng trên bề mặt Trái Đất, chu
kỳ lặp ngắn (hầu như có thể cung cấp tư liệu “tức thời”), chi phí mua tư liệu rẻ hơn
nhiều so với các loại tư liệu viễn thám khác, thậm chí ảnh Sentinel, với độ phân giải
cao, chu kỳ lặp 12 ngày được cấp miễn phí. Ảnh radar đã được nghiên cứu và ứng
dụng để thành lập mô hình số bề mặt (Digital Surface Model - DSM) ngay từ những


-2-

năm 1960, với sự ứng dụng các phương pháp xử lý chủ yếu như: phương pháp đo
độ

dốc

(Clinometry/Radarclinometry),

phương

pháp

đo


radar

lập

thể

(Stereoscopy/Radar hay Stereogrammetry/Radargrammetry), phương pháp radar
giao thoa (Interferometry) và phương pháp đo radar phân cực (Polarimetry). Những
phương pháp này thông thường được sử dụng để xử lý tư liệu của các hệ thống
radar độ mở tổng hợp SAR (Synthetic Aperture Radar) nhằm xác định độ cao tương
đối hoặc tuyệt đối của các đối tượng hoặc điểm độ cao trên bề mặt thực địa.
Mặc dù mới xuất hiện, song phương pháp đo radar giao thoa (InSAR) đã
được ứng dụng rộng rãi trong tạo DSM. Đây là một kỹ thuật hứa hẹn sẽ giải quyết
một số vấn đề khó khăn trong một khu vực nghiên cứu đòi hỏi độ chính xác, hiệu
quả kinh tế cao, thuận tiện với mọi điều kiện thời tiết. Chất lượng của DSM được
xây dựng bằng phương pháp InSAR chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố. Một trong
những yếu tố ảnh hưởng đó, là tác động của khí quyển đối với góc chụp ảnh, đường
đáy ảnh (baseline) và kỹ thuật xử lý. Ảnh hưởng của các yếu tố này sẽ làm vị trí các
pixel bị xê dịch, gây khó khăn trong quá trình khớp ảnh. Hai là sự khác nhau về thời
gian thu nhận, tạo ra sự không tương quan giữa hai ảnh, và sẽ ảnh hưởng trực tiếp
đến quá trình khớp hai ảnh với nhau để tạo ảnh giao thoa, rồi vấn đề lọc nhiễu pha
để mở pha...
Do đó, để nâng cao chất lượng của sản phẩm DSM thì nhất thiết phải nâng
cao chất lượng của ảnh giao thoa trong phương pháp InSAR. Trên thế giới có nhiều
nhà khoa học đã nghiên cứu, đề xuất các giải pháp giảm thiểu các sai số gây ra
trong các công đoạn của qui trình xử lý ảnh trong phương pháp InSAR, bao gồm:
đồng đăng ký (co-registration), tạo ảnh giao thoa (interferogram generation), lọc
nhiễu pha, giải pha (phase unwrapping) và chuyển đổi tọa độ, hiệu chỉnh hình học
(geocoding).
Ở Việt Nam, hiện nay đã có một số công bố khoa học về nghiên cứu cơ sở

khoa học và đề xuất giải pháp dự báo lún mặt đất thành phố Hà Nội bằng kỹ thuật
radar giao thoa, kết quả xây dựng DEM từ thành lập tư liệu ảnh ERS, nghiên cứu
ứng dụng ảnh vệ tinh RADAR độ phân giải cao trong thành lập mô hình số độ cao


-3-

và kiểm kê đảo, ứng dụng phương pháp InSAR vi phân trong quan trắc lún đất do
khai thác nước ngầm, nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật radar giao thoa trong xác định
sự thay đổi bề mặt địa bằng kỹ thuật radar giao thoa từ ảnh TeraSAR X…Nhưng
trong hầu hết các công bố khoa học đó, mới chỉ đề cập đến khả năng ứng dụng của
viễn thám radar chứ chưa có các giải pháp giảm thiểu ảnh hưởng của các sai số gây
ra trong các công đoạn của qui trình xử lý ảnh trong phương pháp InSAR nhằm
nâng cao độ chính xác của sản phẩm. Vì vậy độ chính xác đạt được của sản phẩm
chưa cao.
Từ năm 2014, hệ thống vệ tinh Sentinel đã đi vào hoạt động, với chu kỳ lặp
ngắn, diện tích phủ trùm lớn, ảnh có độ phân giải cao, được cung cấp miễn phí, đã
mở khả năng sử dụng loại tư liệu này để xây dựng DSM có độ chính xác cao, chi
phí sản xuất thấp, và có thể đáp ứng rất kịp thời cho người sử dụng.
Do vậy hướng nghiên cứu về qui trình xử lý, về các giải pháp nâng cao độ
chính xác xây dựng DSM bằng tư liệu viễn thám radar nói chung, tư liệu Sentinel
nói riêng phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam là cần thiết, có ý nghĩa khoa
học và thực tiễn ứng dụng cao.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu cơ sở khoa học và các giải pháp nâng cao độ chính xác xây dựng
DSM từ ảnh radar, phù hợp với điều kiện thực tế về tư liệu của Việt Nam.
3. Đối tượng nghiên cứu
- Ảnh radar, quy trình thành lập DSM và các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác
của DSM, được xây dựng bằng ảnh radar theo phương pháp radar giao thoa - InSAR.
- Thuật toán biến đổi wavelet, khả năng sử dụng của nó để nâng cao độ chính

xác của DSM, được xây dựng từ ảnh radar theo phương pháp InSAR.
- Ph p lọc nhiễu oldstein và thích nghi làng giềng trong lọc nhiễu pha giao thoa.
4. Phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu qui trình xây dựng DSM, những yếu tố ảnh hưởng đến độ chính
xác của DSM và các giải pháp nâng cao độ chính xác của DSM, trên cơ sở ứng dụng


-4-

phương pháp biến đổi tín hiệu wavelet trong phân tích tín hiệu, phương pháp
oldstein để lọc nhiễu pha.
- Tư liệu ảnh sử dụng làm thực nghiệm là tư liệu ảnh vệ tinh Setinel - 1A của
các khu vực: Quảng Ninh và Ninh Thuận.
5. Nội dung nghiên cứu
- Nghiên cứu cơ sở khoa học tạo DSM bằng ảnh radar và những yếu tố ảnh
hưởng đến độ chính xác của nó
- Nghiên cứu cơ sở lý thuyết của ph p biến đổi wavelet và khả năng sử dụng
để phân tích tín hiệu trong các công đoạn của qui trình thành lập DSM bằng ảnh
radar theo phương pháp InSAR.
- Nghiên cứu phương pháp lọc nhiễu
sở đó đưa ra phương pháp lọc nhiễu

oldstein và

oldstein cục bộ, trên cơ

oldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng

giềng có trọng số, để nâng cao độ chính xác của DSM.
- Xây dựng chương trình thử nghiệm tự động đồng đăng ký ảnh, chương

trình lọc nhiễu để nâng cao độ chính xác của DSM được thành lập từ tư liệu ảnh
Sentinel bằng phương pháp InSAR.
6. Phương pháp nghiên cứu
- Phương pháp thu thập thông tin: tiến hành thu thập và tổng hợp tài liệu
khoa học đã công bố trên các Tạp chí, Kỷ yếu Hội thảo, Báo cáo tổng kết các đề tài
NCKH. Đồng thời thu thập ảnh Sentinel - 1A, các số liệu, tư liệu có liên quan đến
các khu vực thực nghiệm.
- Phương pháp phân tích, tổng hợp các tài liệu bao gồm các bài báo khoa học
đã công bố trên thế giới và trong nước, các kết quả nghiên cứu đã đạt được để nâng
cao chất lượng của DSM và các modul phần mềm tạo DSM từ tư liệu ảnh SAR. Từ
đó nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng của DSM được thành lập bằng ảnh
radar phù hợp và có tính khả thi cao trong điều kiện hiện nay tại Việt Nam.
- Kỹ thuật lập trình và ứng dụng công nghệ tin học trong xây dựng chương
trình thực hiện quá trình tự động đồng đăng ký ảnh và lọc nhiễu pha giao thoa , thực
hiện thực nghiệm kiểm chứng.


-5-

7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
7.1. Ý nghĩa khoa học của luận án
óp phần hoàn thiện các ứng dụng của ph p biến đổi wavelet trong xử lý và
phân tích tín hiệu, ứng dụng phương pháp lọc nhiễu pha

oldstein trong qui trình

thành lập DSM từ ảnh radar.
7.2. Ý nghĩa thực tiễn của luận án
Cung cấp những đánh giá đầy đủ về cơ sở khoa học cũng như kết quả nghiên
cứu thử nghiệm của giải pháp nâng cao độ chính xác của DSM được thành lập bằng

ảnh Sentinel - 1A kênh C trong điều kiện Việt Nam.
8. Những luận điểm bảo vệ
Luận điểm 1: Với tín hiệu siêu cao tần sử dụng trong viễn thám radar, ph p
biến đổi xấp xỉ sóng nhỏ (wavelet) là phù hợp trong việc chọn và khớp các điểm đặc
trưng, phục vụ cho đồng đăng ký ảnh trong qui trình thành lập DSM bằng phương
pháp InSAR.
Luận điểm 2: Phương pháp lọc nhiễu

oldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi

láng giềng có trọng số, là tối ưu trong lọc nhiễu pha giao thoa để nâng cao độ chính
xác của DSM.
9. Những điểm mới của luận án
9.1. Áp dụng thành công phương pháp biến đổi xấp xỉ sóng nhỏ (wavelet)
để xử lý ảnh radar trong chọn kích thước cửa sổ khớp ảnh, chiết xuất và khớp các
điểm đặc trưng trên ảnh radar, qua đó nâng cao độ chính xác xây dựng DSM từ tư
liệu viễn thám siêu cao tần.
9.2. Đề xuất phương pháp lọc nhiễu

oldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi

láng giềng có trọng số để lọc nhiễu pha giao thoa nhằm nâng cao độ chính xác của
DSM.
10. Khối lượng và kết cấu luận án
Kết cấu luận án bao gồm các phần chính như sau:
Mở đầu.
Chương 1. Tổng quan về tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
Chương 2. Cơ sở khoa học xây dựng mô hình số bề mặt (DSM) bằng ảnh radar



-6-

Chương 3. Giải pháp nâng cao độ chính xác của DSM được thành lập bằng
ảnh radar
Chương 4. Thực nghiệm và thảo luận
Kết luận và kiến nghị.
Tài liệu tham khảo.
11. Nơi thực hiện đề tài
Luận án này được hoàn thành tại Bộ môn Đo ảnh và Viễn thám, Khoa Trắc
địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, dưới sự hướng dẫn
khoa học của TS Đào Ngọc Long và TS Nguyễn Thị Mai Dung.
Trong quá trình thực hiện nghiên cứu, tác giả luôn nhận được sự giúp đỡ của
các thầy, cô giáo trong Bộ môn Đo ảnh và Viễn thám, trong Khoa Trắc địa - Bản đồ
và Quản lý đất đai, phòng Đào tạo Sau đại học, Lãnh đạo Nhà trường, Viện Khoa
học Đo đạc và Bản đồ, Cục Viễn thám quốc gia, Cục Bản đồ Bộ Tổng tham mưu…
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc nhất đến tất cả các
thầy, cô giáo, đặc biệt là TS Đào Ngọc Long và TS Nguyễn Thị Mai Dung, các nhà
khoa học, đồng nghiệp và người thân đã tận tình giúp đỡ, đã tạo mọi điều kiện thuận
lợi nhất để tác giả hoàn thành luận án này.


-7-

CHƢƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1. Đặt vấn đề
Trong nghiên cứu bề mặt Trái đất hiện nay dữ liệu bản đồ mô hình số bề mặt
(DSM) thể hiện được những ưu điểm vượt trội về sự mô phỏng tổng quan chân thực
nhất về bề mặt Trái đất, nó được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực phục vụ cho công
tác điều tra, khảo sát, phát triển kinh tế đất nước cũng như chủ quyền và an ninh

quốc phòng. Đặc biệt với những diễn biến cực đoan của biến đổi khí hậu, yêu cầu
về sử dụng các sản phẩm dữ liệu địa hình dưới dạng mô hình số phải có độ chính
xác cao, đáp ứng nhanh và kịp thời. Cùng với đó là nhu cầu về sử dụng dữ liệu địa
hình như là một lượng thông tin không thể thiếu trong xây dựng cơ sở dữ liệu của
Hệ thông tin địa lý (GIS), phục vụ cho các nghiên cứu biến dạng sụt lún của bề mặt
địa hình; xác định nhanh các vùng ngập lụt do mưa bão, vùng ngập lụt ven bờ do
nước biển dâng do biến đổi khí hậu, trong thành lập bản đồ địa hình, bản đồ chuyên
đề ở những khu vực thiếu ảnh viễn thám quang học, trong các công đoạn thành lập
bản đồ và ứng dụng cho khảo sát, phân tích địa hình, thiết kế, quy hoạch...
Để xây dựng DSM của một phần bề mặt Trái Đất trên một diện rộng, với chi
phí thấp và trong khoảng thời gian ngắn nhất thì các phương pháp sử dụng tư liệu
viễn thám tỏ rõ hiệu quả hơn cả, đặc biệt là sử dụng tư liệu của viễn thám radar viễn thám siêu cao tần.
Viễn thám Radar (Viễn thám siêu cao tần) là phương pháp viễn thám chủ
động hoạt động trong dải siêu cao tần của quang phổ sóng điện từ. Viễn thám Radar
sử dụng nguồn năng lượng riêng không phụ thuộc vào ánh sáng mặt trời, và sóng
điện từ có bước sóng dài. Vì thế, nó có khả năng hoạt động cả ban ngày và ban đêm
cũng như trong mọi điều kiện thời tiết mà không chịu ảnh hưởng của các hiện tượng
tự nhiên như mây, mưa.
RADAR là từ viết tắt của cụm từ Radio Detection And Ranging, với nguyên
lý hoạt động dựa trên sự lan truyền của sóng điện từ trong không gian, bản chất là


-8-

một thiết bị đo khoảng cách hoạt động trong phần vi sóng của phổ điện từ, có bước
sóng từ 1mm đến 1m. Tư liệu ảnh Radar đã được sử dụng nhiều trong các lĩnh vực
điều tra cơ bản, giám sát tài nguyên và môi trường trên bề mặt trái đất. Bên cạnh đó,
viễn thám Radar cũng cho khả năng xác định độ cao của các điểm trên bề mặt trái
đất. Người ta đã sử dụng ảnh Radar để xây dựng mô hình số bề mặt bằng phương
pháp giao thoa để nghiên cứu và xác định sự sụt lún của bề mặt Trái đất, xác định

nhanh các vùng ngập lụt do thiên tai, do biến đổi khí hậu, thành lập bản đồ địa hình
tỷ lệ trung bình và nhỏ.
1.2. Lịch sử phát triển của SAR
Khái niệm về Radar độ mở tổng hợp - Synthetic Aperture Radar (SAR) là do
Carl Wiley của Tổng công ty Máy bay Goodyear năm 1951 [132] khởi nguồn. Tại
trường Đại học Illinois, một nhóm các nhà khoa học đã tiến hành nghiên cứu những thí
nghiệm đầu tiên vào năm 1953; sau đó, quân đội Hoa Kỳ đưa dự án Wolverine về chủ
đề này đến Đại học Michigan. Đây là khởi đầu của một loạt các hoạt động đóng góp
vào sự phát triển của kỹ thuật SAR [42].
Từ cuối năm 1960, NASA đã bắt đầu tài trợ cho sự phát triển của hệ thống
SAR cho các ứng dụng về dân sự. Jet Propulsion Laboratory (JPL) đã phát triển cho
NASA một bộ cảm biến SAR band-L. Bộ cảm biến này đã được cài đặt trên tên lửa
vào năm 1962 trong các thí nghiệm thực hiện tại các trang web thử nghiệm tên lửa
New Mexico. Cảm biến này là cảm biến cuối cùng được cài đặt trên máy bay
NASA CV-990 vào năm 1966 và sau đó lại được nâng cấp bởi JPL [42,55].
Viện nghiên cứu môi trường Michigan (ERIM) và JPL đã phối hợp thực hiện
các nghiên cứu thử nghiệm Apollo Lunar Sounder, và đã thành công khi thăm dò
Mặt Trăng vào năm 1972 trên tàu Apollo 17 [42,55].
Vào năm 1978 lần đầu tiên trên vũ trụ (vệ tinh Seasat - USA) sử dụng SAR
và tiếp tục với việc sử dụng SIR - Radar tạo ra ảnh trên tàu con thoi (Shuttle
Imaging Radar). Đầu năm 1991 có 3 vệ tinh mang thiết bị Radar được phóng thành
công lên vũ trụ. Đó là Almaz-1 với bộ cảm biến S-band của Liên Xô (cũ), ERS-1
của cơ quan Vũ trụ châu Âu ESA, và JERS-1 với bộ cảm biến kênh L của Nhật


-9-

Bản. Năm 1995, Radarsat với bộ cảm biến C-band của Canada đã được phóng lên
vũ trụ thành công [55].
Việc khai thác các thông tin địa hình sử dụng kỹ thuật Radar giao thoa độ mở

tổng hợp (InSAR) được chứng minh lần đầu tiên bởi Graham, 1974 [51]. Với tư liệu
sử dụng là ảnh độ phân giải cao khu vực Puerto Rico có hướng nghiêng và góc lệch
khoảng 250 đến 450. Ông đã chỉ ra rằng kỹ thuật InSAR với nguyên lý cạnh sườn
(side-looking) có thể sử dụng để phục vụ cho thành lập bản đồ địa hình vì hai lý do:
- Độ phân giải của ảnh SAR có thể phân biệt được các đối tượng trên bề mặt
địa hình cần biểu thị lên bản đồ.
- Những điểm đo được bằng phương pháp InSAR có thể mô tả được độ cao
và dáng của bề mặt địa hình.
Có thể nói rằng, trong những năm 1990, công nghệ vũ trụ đã đạt được những
thành công lớn với việc đẩy nhanh ứng dụng của viễn thám Radar cho các nghiên
cứu khoa học và ứng dụng. Sang đến đầu thể kỷ XXI đã có một số vệ tinh Radar có
độ phân giải cao được phóng lên quỹ đạo chuyên phục vụ giám sát tài nguyên và
biến động lớp phủ trái đất ở mức độ chi tiết hơn đó là ALOS PALSAR của Nhật
(2006), ERS-1 (1993), ERS-2 (1995), Envisat (2002) của Châu Âu, TeraSAR X của
Đức (2007). Cosmo-Skymed (2010), ALOS PALSAR-2, Sentinel-1…
1.3. Tổng quan về các công trình nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp InSAR xây
dựng DSM
1.3.1. Trên thế giới
Trong những năm gần đây, với sự phát triển của viễn thám Radar thì việc tạo
DSM tự động đã trở thành một phần quan trọng của các nghiên cứu. Nhiều kỹ thuật
tạo DSM đã được phát triển, trong đó phương pháp Radar giao thoa (InSAR) là
phương pháp đang được nghiên cứu nhiều nhất để tạo DSM phục vụ cho nghiên
cứu sạt lở, giám sát hoạt động của núi lửa và theo dõi dịch chuyển bề mặt.
Các nghiên cứu tập trung chủ yếu vào dữ liệu cũng như quy trình tạo DSM
và các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của nó, có thể kể là các nghiên cứu của
[45,89,90,91,92,93,94,105,106,107]. Trong công bố khoa học của Sefercik [106],


- 10 -


tác giả đã nghiên cứu tạo DSM từ dữ liệu TerraSAR-X với sai số trung phương về
độ cao đạt được là ± 8.25m. Trong các công trình khoa học tiếp theo của mình vào
năm 2011, Sefercik cũng nghiên cứu tạo DSM từ các dữ liệu SRTM kênh C và X,
và dữ liệu ASTER GDEM. Kết quả DSM tạo từ ảnh liệu SRTM kênh C có sai số
trung phương về độ cao đạt ± 10.69m, từ dữ liệu SRTM kênh X đạt ± 6.59m, từ dữ
liệu ASTER GDEM đạt ± 9.83m. Từ các kết quả trên, Sefercik đã kết luận rằng chất
lượng của DSM phụ thuộc vào kỹ thuật tạo giao thoa, đặc điểm địa hình của khu
vực nghiên cứu và khoảng cách giữa các mắt lưới để tạo DSM.
Nikolakopoulos [92], đã thành lập DSM từ các dữ liệu khác nhau như:
TerraSAR-X, Sentinel -1 chụp cùng khu vực và tiến hành so sánh đánh giá. Kết
quả, DSM tạo từ ảnh TerraSAR-X cho sai số trung phương đạt ±12.35m, và
Sentinel - sai số trung phương ±14.47m. Qua các nghiên cứu, các tác giả kết luận
rằng: kỹ thuật tạo giao thoa ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng của ảnh giao thoa
cũng như sản phẩm cuối cùng là DSM. Độ chính xác của chúng phụ thuộc vào các
yếu tố như: ảnh hưởng bởi khí quyển, sự không tương quan về đường đáy ảnh, sự
không tương quan giữa hai ảnh. Do vậy để nâng cao độ chính xác của DSM, cần tập
trung cải thiện chất lượng của ảnh giao thoa.
Hiện nay có rất nhiều các công trình khoa học nghiên cứu để cải thiện chất
lượng của giao thoa cũng như cải thiện chất lượng của DSM như:
Ảnh hưởng của khí quyển
Chúng ta biết rằng, điều kiện khí quyển không đồng nhất sẽ ảnh hưởng đến
việc ghi nhận ảnh ở những thời điểm khác nhau. Sự lan truyền sóng điện từ trong
điều kiện khí quyển khác nhau, làm cho khoảng cách tính được từ vệ tinh tới mặt
đất sẽ khác nhau, do thời gian trễ gây ra, khi sóng được truyền trong sự nhiễu loạn
của tầng đối lưu và tầng điện ly. Sự không đồng nhất trong khí quyển sẽ tạo ra
nhiễu cho pha kết quả và nó sẽ làm giảm chất lượng của ảnh giao thoa. Rất nhiều
phương pháp đã được nghiên cứu để giảm ảnh hưởng của khí quyển đến chất lượng
giao thoa như nghiên cứu của Hanssen [55, 139].
Theo Hanssen [55], bằng việc sử dụng các tư liệu radar chụp ở các khu vực
khác nhau, đã chứng minh được rằng sự biến đổi của nhiệt độ và áp suất dẫn đến



- 11 -

biến dạng giao thoa ít hơn nhiều so với độ ẩm trong không khí. Cũng với một chứng
minh khác của giáo sư Zebker thì độ ẩm trong khí quyển sẽ ảnh hưởng đến từng loại
sóng radar có bước sóng khác nhau ở mức độ khác nhau. Đối với những sóng Radar
có bước sóng ngắn từ 3 cm trở xuống thì độ ẩm sẽ ảnh hưởng nhiều đến xung
truyền, giao thoa có thể bị nhiễu. Bước sóng từ 6 cm trở lên gần như ít bị ảnh hưởng
bởi hơi nước trong khí quyển. Còn trong nghiên cứu của Yun [136] đã sử dụng
bóng thám không kết hợp phương pháp GPS để đo độ ẩm và giảm thiểu sai số này.
Tuy nhiên việc đo đạc này cũng không thể làm hết cho nhiều vùng ở trên ảnh được,
nên việc sử dụng thêm dữ liệu thời tiết đo ở các trạm mặt đất cũng là một giải pháp
được đưa ra. Đối với phần ảnh hưởng bởi độ ẩm ở tầng điện ly, thì việc sử dụng cặp
ảnh chụp cùng ở một điều kiện thời tiết như nhau là một giải pháp hữu hiệu, để
giảm thiểu sai số do tầng điện ly gây ra.
Ngoài ra rất nhiều phương pháp cũng được nghiên cứu để làm giảm ảnh
hưởng của khí quyển đến chất lượng của InSAR, như các nghiên cứu của Li và
Ding [70] và Ding [35]. Trong đó, đã khẳng định ảnh hưởng khí quyển là một trong
những hạn chế của phương pháp radar giao thoa - InSAR, nó có gây ra sai lệch trên
±10 cm đối với đo biến dạng bề mặt và lên đến ±100m đối với tạo DEM so với
DEM được thành lập từ bản đồ địa hình. Vì vậy việc nghiên cứu ảnh hưởng của khí
quyển là rất cần thiết để phát huy được ứng dụng của InSAR trong thành lập bản đồ
địa hình. Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tín hiệu khí quyển trong bản đồ giao thoa
SAR là không đẳng hướng và không phân bố theo luật phân bố chuẩn Gauss, phổ
của tín hiệu khí quyển tuân theo luật lũy thừa với số mũ gần bằng -8/3. Trong
nghiên cứu của Jung [59], đã sử dụng dữ liệu vệ tinh từ các vệ tinh MODIS và
MERIS để làm giảm ảnh hưởng của khí quyển và kết quả giảm được từ 20% đến
40%. Tuy nhiên trong các nghiên cứu này mới chỉ phục vụ cho khu vực cụ thể, chưa
có tính đại diện nên vẫn cần phải nghiên cứu để phát triển phương pháp sao cho

hiệu quả hơn.
Nhìn chung những ảnh hưởng do khí quyển gây ra là những sai số không thể
tránh khỏi. Nếu muốn giảm thiểu chúng cần phải thu thập đầy đủ thông tin về khí
quyển tại thời điểm chụp ở nhiều khu vực khác nhau trên ảnh.


- 12 -

Sự không tương quan về đường đáy ảnh:
Đường đáy ảnh là khoảng cách giữa hai tâm ghi nhận ảnh của một cặp ảnh
Radar. Độ lớn của đường đáy ảnh xác định sự phù hợp của dữ liệu cho từng ứng
dụng cụ thể. Để đạt được một cặp giao thoa tốt thì đường đáy ảnh phải đủ dài để có
được độ nhạy của pha với địa hình, và nó cũng phải đủ nhỏ để giảm thiểu sự mất
tương quan [68]. Kimura [61], đã đề xuất một phương pháp để ước tính đường đáy
cơ sở dựa vào các điểm mặt đất cùng với độ cao và pha giao thoa của chúng. Tuy
nhiên, mỗi một loại ảnh SAR lại có đường đáy ảnh khác nhau, ví dụ đối với ERS1,2 là 800m và đối với ALOS PALSAR 1km. Vì vậy mà tác giả cũng nhận định
không có một phương pháp nào để tính kích thước đường đáy ảnh tối ưu cho tất cả
các vệ tinh. Mà cùng với sự tăng chiều dài của đường đáy cơ sở thì mức độ nhiễu
cũng tăng theo dẫn đến sự bất tương quan giữa các tín hiệu Radar. Sự bất tương
quan đường đáy cơ sở luôn luôn tồn tại trong hệ thống và không thể tránh khỏi. Nó
chỉ có thể giảm đến một giá trị nhất định nhưng đồng thời cũng làm giảm độ phân
giải hình ảnh. Theo [91], đã nghiên cứu dựa trên các cặp ảnh Sentinel-1 với các kích
thước đường đáy ảnh là khác nhau nhưng chụp cùng một khu vực cũng khẳng định
rằng đường đáy ảnh hưởng đến độ chính xác theo phương thẳng đứng khi tạo DSM,
do đó chắc chắn nó sẽ ảnh hưởng đến chất lượng của InSAR, nhưng để khắc phục
được điều này rất cần các nghiên cứu tiếp theo.
Tuy nhiên, tùy thuộc vào mục đích của việc tạo giao thoa mà đường đáy ảnh
cũng sẽ thay đổi. Nếu muốn xây dựng mô hình số bề mặt, đường đáy ảnh không thể
quá ngắn, vì lúc đó nó không có khả năng nhạy với địa hình và mất khả năng tạo
giao thoa, nhưng cũng không thể quá dài vì lúc đó độ tương quan sẽ giảm đi, còn

ngược lại khi xác định biến dạng địa hình nhất là biến dạng đứng thì đường đáy ảnh
càng nhỏ càng tốt [93].
Sự không tương quan giữa hai ảnh ảnh hưởng đến chất lượng InSAR:
Có nhiều nguyên nhân dẫn đến sự mất tương quan giữa hai ảnh SAR.
Nguyên nhân thứ nhất là do sự mất tương quan về thời gian giữa các lần chụp lặp.
Sự suy giảm tương quan do thời gian xảy ra trong trường hợp ảnh phụ thuộc
trong cặp ảnh tạo giao thoa có thời gian giãn cách so với ảnh chính là lớn. Sự suy


- 13 -

giảm tương quan này thường là hàm của nhiều yếu tố như sự thay đổi của lớp phủ
bề mặt giữa hai lần ghi nhận ảnh bao gồm: sự thay đổi độ ẩm của đất, độ gồ ghề của
địa hình và thực phủ. Việc tạo những mô hình đánh giá sự suy giảm tương quan do
thời gian là hầu như không thể thực hiện được bởi một số nguyên nhân như môi
trường tự nhiên, hoặc do con người mà nó lại không theo quy luật toán học nào, vì
vậy chúng ta chỉ cần hiểu là sự suy giảm tương quan của nó theo thời gian sẽ làm
hạn chế cho những ứng dụng liên quan đến cặp ảnh có thời gian giãn cách xa.
Nguyên nhân thứ hai dẫn đến sự mất tương quan là do một số sai lệch về kỹ
thuật xử lý ảnh và tạo giao thoa ảnh hưởng đến chất lượng pha gây ra sự mất tương
quan về pha giao thoa. Cũng có một vài nghiên cứu đưa ra cách tiếp cận mới trong
ước tính và cải thiện tương quan. Một thuật toán đã được [22] đưa ra để ước lượng
các tham số phụ thuộc khi chuyển từ ảnh thô (Raw) sang ảnh đơn nhìn (sing-look),
bên cạnh đó vẫn phải bảo tồn pha, độ chính xác có thể đạt được 1/100 pixel. Tuy
nhiên khi thuật toán này đưa vào sử dụng lại làm mất tương quan của tán xạ phản
hồi. Ngoài ra để ước tính tương quan, [79] đã nghiên cứu phương pháp ước tính
tương quan bằng biến đổi wavelet đa phân giải. Trong đó tác giả đã sử dụng mô
hình nhiễu phức tương đương mô hình nhiễu Hermitian để ước tính tương quan.
Ngoài ra phép biến đổi wavelet được sử dụng để phân tích tín hiệu nhằm giảm bớt
ảnh hưởng của sai số địa hình. Và như vậy những khu vực có tương quan thấp sẽ bị

loại bỏ, vô hình chung phương pháp này lại làm mất đi thông tin địa hình gốc.
Nguyên nhân thứ ba dẫn đến sự mất tương quan là do ảnh hưởng của yếu tố
địa hình. Như chúng ta đã biết, ảnh SAR bao gồm hai thành phần: cường độ và pha.
Do đó, tương quan giữa hai ảnh SAR cũng chứa hai thành phần này, vì vậy tương
quan giao thoa còn được gọi là tương quan phức. Trong đó, thành phần pha tỷ lệ với
bề mặt địa hình nên pha được sử dụng để chiết tách các thông tin về bề mặt địa
hình. Còn thành phần cường độ cho các thông tin về sự gắn kết giữa cặp ảnh SAR.
Thành phần pha chính là pha giao thoa, và nó được đưa vào để thực hiện bước xử lý
tiếp theo là mở pha và tính ra mô hình DSM. Đối với ứng dụng này, thì pha của
ảnh SAR rất nhạy cảm với đặc trưng địa hình nên cần phải được kiểm soát rất chặt


- 14 -

chẽ trong quá trình tạo giao thoa. Tuy nhiên, trong một vài trường hợp nhất là
những khu vực có chênh cao địa hình lớn, thành phần pha này thường bị nhiễu, gây
khó khăn trong quá trình mở pha. Do đó, việc ước tính chính xác bù pha địa hình
trong việc ước tính tương quan là rất quan trọng.
Kỹ thuật tạo giao thoa ảnh hưởng đến độ chính xác của DSM.
Mô hình số bề mặt (DSM) được tạo ra từ phương pháp InSAR dựa trên việc
xử lý ít nhất hai ảnh phức SAR chụp cùng khu vực ở hai vị trí khác nhau. Quy trình
tạo DSM bằng phương pháp InSAR bao gồm các bước đồng đăng ký ảnh, tạo giao
thoa, mở pha và tạo DSM. Có rất nhiều nghiên cứu đã được tiến hành nhằm
làm giảm các sai số gây ra trong quá trình tạo DSM. Các nghiên cứu đã được
thực hiện trong đồng đăng ký ảnh là: [52,77,109,117,132,143,144,146], tạo
ảnh giao thoa là: [16,49,91], mở pha [9,11,15,17,23,24,76], nắn và tạo DSM
[25,43,135].
Đồng đăng ký ảnh là quá trình chuyển đổi tọa độ của ảnh phụ về cùng
hệ tọa độ với ảnh chính. Đồng đăng ký các ảnh SAR bao gồm hai bước: đồng
đăng ký sơ bộ và đồng đăng ký chính xác hai ảnh. Để thực hiện được công

việc này thì cần phải chọn các điểm đặc trưng trên ảnh chính, sau đó tìm kiếm
sự tương ứng của mỗi điểm trên ảnh phụ. Đặc điểm của những điểm này, số
lượng và sự phân bố cũng như cửa sổ khớp điểm có ảnh hưởng lớn đến độ tin
cậy của quá trình chuyển đổi cũng như độ chính xác của quá trình đồng đăng
ký [109].
Để tăng độ tin cậy cho quá trình đồng đăng ký ảnh Liao [74], đã nghiên
cứu phương pháp khớp ảnh tự động qua nhiều bước. Trong đó bước đầu tiên là
đặt kích thước mắt lưới grid trên ảnh chính và điểm khớp là những điểm có hệ
số tương quan chéo cao nhất. Một loạt các cửa sổ được thực hiện để tìm những
điểm khớp (cùng tên) trên ảnh chính và ảnh phụ. Tuy nhiên, trong phần thực
nghiêm này thì kích thước của sổ 63*63 pixel cho kết quả giao thoa tốt nhất,
vì vậy nó được chọn là kích thước cửa sổ tối ưu. Trong quá trình tìm các điểm
khớp thì rất nhiều điểm được tìm thấy, do đó bước tiếp theo là dựa vào kỹ


- 15 -

thuật lọc điểm để làm tăng độ tin cậy. Bước cuối cùng, bình sai theo nguyên lý
số bình phương nhỏ nhất và đánh giá độ chính xác của quá trình đồng đăng ký.
Một phương pháp khác được ứng dụng để đồng đăng ký ảnh SAR trong
miền Fourier được nghiên cứu bởi [10,109,117]. Trong nghiên cứu này, các tác
giả sử dụng thuật toán Fourier biến đổi nhanh - Fast Fourier Transform (FFT) để tự
động tìm các điểm khớp trên ảnh chính và tìm kiếm sự tương ứng của mỗi
điểm trên ảnh phụ. Phương pháp này có ưu điểm là hoạt động rất nhanh nhưng
nó chỉ thích hợp cho các khu vực ít có sự biến đổi (đồng nhất) và tương đối
bằng phẳng. Đối với khu vực địa hình tương đối phức tạp và chênh cao lớn
như rừng núi thì kết quả không đáng tin cậy.
Ngoài ra phép biến đổi wavelet cũng được nghiên cứu trong chọn điểm
đặc trưng trên ảnh như [102,143]. Trong nghiên cứu của Zou, tác giả đã cung cấp
cho các nhà nghiên cứu thêm thông tin về những thành tựu trong nghiên cứu đăng

ký đồng ảnh SAR, thực nghiệm trên ảnh ERS1 và ERS 2 khu vực Tai Lam, Hồng
Kông. Tác giả cũng khẳng định đồng đăng ký hai ảnh SAR là bước đầu tiên
trong quy trình tạo DSM và nó là một trong những bước xử lý quan trọng nhất
liên quan đến chất lượng giao thoa. Để đảm bảo chất lượng của sản phẩm
InSAR cuối cùng, việc đồng đăng ký chính xác hai ảnh đầu vào là điều kiện
tiên quyết. Để có một sản phẩm giao thoa có chất lượng tốt nhất thì việc đồng
đăng ký hai ảnh này phải đảm bảo độ chính xác lên đến 1/10 giá trị pixel.
Ngoài ra để quá trình giải pha được dễ dàng với độ chính xác cao thì lọc
nhiễu pha là một bước quan trọng trong quá trình xử lý InSAR [115,116, 141].
Một phương pháp lọc nhiễu lý tưởng phải có khả năng giảm tối đa phần pha dư
(phase residues) thành phần thể hiện vùng pha bị lỗi, trong khi vẫn bảo toàn được
các vân giao thoa (fringes)[69]. Hiện nay, có nhiều phương pháp lọc nhiễu pha
được các nhà khoa học đề xuất và được chia thành hai nhóm chính: Phương pháp
lọc nhiễu trên miền không gian (spatial domain) và phương pháp lọc nhiễu trên
miền tần số (frequency domain).


- 16 -

Các phương pháp được áp dụng thành công trong lọc nhiễu pha thuộc nhóm
thứ nhất có thể kể đến như phép lọc Lee, phép lọc sử dụng mô hình nhiễu cộng
(additive noise) [104]. Một phương pháp khác là phương pháp lọc nhiễu trung bình
có bù độ dốc địa hình dựa trên ước tính tần số xuất hiện của các vân giao thoa cục
bộ. Cả hai phương pháp này đều sử dụng cửa sổ lọc do đó phụ thuộc vào kích thước
và hình dạng của cửa sổ [10, 37,123].
Đối với nhóm phương pháp lọc nhiễu trên miền tần số, nguyên lý cơ bản của
các phương pháp thuộc nhóm này là năng lượng của tín hiệu không phải nhiễu được
tích lũy và tạo thành ở đỉnh tín hiệu (peak), trong khi nhiễu sẽ có năng lượng bị
phân tán theo nhiều hướng khác nhau [130].
Một trong các phương pháp lọc nhiễu được sử dụng phổ biến nhất thuộc

nhóm này là phương pháp lọc nhiễu Goldstein [138,141] là phương pháp lọc nhiễu
pha thực hiện trên miền tần số, được xem như phép lọc thông thấp (low-pass filter),
làm trơn mượt giá trị cường độ (intensity) của các mẫu được chuyển đổi Fourier
trong các phân mảnh được chồng phủ của pha giao thoa (interferogram patches).

u

điểm của phương pháp này là khả năng loại nhiễu cao với tốc độ tính toán nhanh
[141], tuy nhiên nhược điểm là làm mất tính chất liên tục của pha trong các vùng có
vân giao thoa dày đặc [37].
Cũng chính bởi lý do này mà phương pháp Goldstein được nghiên cứu và
phát triển nhằm khắc phục các nhược điểm trên. Baran và nhiều người khác đã đề
xuất phương pháp lọc nhiễu Goldstein cục bộ (Adaptive Goldstein) với tham số
alpha ( ) thay đổi theo giá trị tương quan (coherence) của cửa sổ lọc, các vùng có
tương quan thấp được lọc nhiều hơn vùng có tương quan cao, nhờ đó bảo tồn các
thông tin pha giao thoa nhiều hơn so với phương pháp Goldstein gốc [18]. Một
phương pháp khác cũng nhằm mục đích ước tính chính xác tham số alpha trong
phép lọc Goldstein được đề xuất bởi Song với việc sử dụng kỹ thuật phân tích EMD
(empirical mode decomposition) [111].
Kỹ thuật thích nghi láng giềng (Adaptive-neighbourhood) đã được [112] sử
dụng tích hợp với phương pháp lọc Goldstein nhằm nâng cao độ chính xác phép lọc


- 17 -

pha giao thoa. Trong phương pháp này các tác giả đã sử dụng giá trị pha của các điểm
ảnh láng giềng để tính và gán cho điểm ảnh xét. Trong khi giá trị pha của các điểm
ảnh láng giềng được bảo tồn thì pha của điểm ảnh xét được thay thế bởi giá trị pha
trung bình tính từ các điểm ảnh láng giềng. Mặc dù phương pháp đã giảm mức độ
khó khăn trong việc loại nhiễu ở phần ranh giới của các đối tượng nhưng việc sử

dụng giá trị trung bình pha của các điểm ảnh láng giềng đã xem ảnh hưởng của tất cả
các điểm ảnh này là như nhau. Điều này ảnh hưởng tới độ chính xác của phương
pháp lọc, đặc biệt khi số lượng các điểm ảnh láng giềng tăng lên và với địa hình
không đồng nhất.
Vì vậy, để cải thiện độ chính xác xây dựng DSM bằng phương pháp
InSAR thì việc đăng ký ảnh SAR và lọc nhiễu pha trong InSAR, cần giải
quyết. Và đây cũng chính là nội dung chính của luận án này.
1.3.2. Trong nước
Ở nước ta việc sử dụng viễn thám Radar để thành lập mô hình số độ cao
cũng được rất nhiều các nhà khoa học quan tâm như trong nghiên cứu của Trần Vân
Anh [121], đã nghiên cứu tạo DEM từ ảnh JERS-1 ở vùng Kagoshima, phía nam
Nhật Bản. Trong nghiên cứu này, DEM được tạo ra từ hai phương pháp mở pha
(Branch Cut algorithm, Minimum Cost Flow) bằng phần mềm GAMMA. Nghiên
cứu cũng chỉ ra rằng độ chính xác của DEM phụ thuộc vào thuật toán mở pha và sự
tương quan giữa hai ảnh. Nếu ảnh có tương quan cao thì quá trình mở pha tốt và cho
ra DEM đạt yêu cầu. Ngoài ra tác giả cũng nhấn mạnh rằng ngoài phần mềm và
phương pháp sử dụng thì việc lựa chọn các tham số cũng ảnh hưởng tới độ chính
xác của DEM.
Trần Vân Anh [122], đã nghiên cứu sử dụng bốn ảnh vệ tinh JERS-l được
chụp liên tiếp trong khoảng 44 ngày) của khu vực thành phố Hà Nội để tạo ra ba mô
hình số độ cao (DEM) với sai số trung phương đạt khoảng 3m. Kết quả cho thấy các
DEM tương đối tương đồng, và kết quả này có thể được sử dụng để điều tra các yếu
tố ảnh hưởng đến pha giao thoa như: các địa vật nhân tạo hoặc thực vật . Điều này
đã được tác giả khẳng định trong nghiên cứu khi so sánh độ cao ước tính từ pha


- 18 -

giao thoa với bản đồ địa hình tại 10 điểm ngẫu nhiên trong khu vực thành thị và
vùng ngoại ô để đánh giá ảnh hưởng của các công trình nhân tạo. So sánh chỉ ra

rằng JESR-l có khả năng phát hiện tác động của các công trình nhân tạo mặc dù kết
quả về độ cao được đánh giá là cao hơn khoảng 3,5 m so với bản đồ địa hình. Tuy
nhiên việc xem xét thêm vẫn là chủ đề của một số nghiên cứu trong tương lai sau
khi tác giả xây dựng DEM dựa trên bản đồ địa hình.
Trong nghiên cứu sụt lún như: Trần Vân Anh [1], đã sử dụng ảnh JERS-1
băng L thu được vào các năm 1995 và 1998 cho nghiên cứu sụt lún đất khu vực nội
đô và phụ cận Hà Nội. Có thể nói đây là một trong những nghiên cứu công phu về
lún mặt đất bằng Radar giao thoa tại Hà Nội. Các dữ liệu đo lún tại các trạm mặt đất
được sử dụng để so sánh và chuẩn hoá với kết quả từ ảnh giao thoa. Hệ số tương
quan giữa kết quả lún từ phương pháp Radar giao thoa và đo tại các trạm mặt đất
đạt 0.7 5m. Hay trong hai năm 2009-2010, Phạm Quang Vinh và các cán bộ nghiên
cứu của Viện Địa lý, Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã sử dụng ảnh
ENVISAT ASAR và JERS-1 nhằm tạo các cặp ảnh Radar giao thoa phục vụ nghiên
cứu lún ở TP. Hà Nội. Các cặp ảnh ENVISAT đã không tạo được các cặp ảnh giao
thoa và đề tài phải sử dụng ảnh JERS -1 chụp các năm 1995-1998. Do hạn chế về tư
liệu, kết quả của nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở việc xác định tính đúng đắn của
phương pháp DInSAR [8], dẫn đến kết quả của đề tài chưa hiệu quả trong thực tế.
Hiện nay, ở trong nước đã có rất nhiều các nghiên cứu ứng dụng ảnh Radar
để thành lập DEM như: Nguyễn Bá Duy [4], đã tiến hành nghiên cứu thành lập
DEM bằng phương pháp InSAR, và tư liệu ảnh sử dụng trong nghiên cứu này là ảnh
thu được từ các vệ tinh ERS-1 (Earth Resources Satellite-1) và ERS-2 (Earth
Resources Satellite-2) của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA). Tuy nhiên, nghiên cứu
này chỉ mang tính chất khảo sát và đánh giá nhưng chưa đưa ra được giải pháp để
khắc phục những hạn chế của tạo DEM từ InSAR.
Đối với kỹ thuật tạo giao thoa thì không thể không nói đến nghiên cứu của Hồ
Tống Minh Định (2006) [5], tác giả đã ứng dụng kỹ thuật InSAR để xây dựng mô hình
số độ cao (DEM). Kỹ thuật INSAR đã mở ra khả năng quan trọng cho việc xây dựng