Nghiên cứu, xây dựng các giải pháp nâng cao độ chính xác trong xác định tham số rừng sử dụng ảnh ra đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực 20

BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ NGHIÊN CỨU, XÂY DỰNG CÁC GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC TRONG XÁC ĐỊNH THAM SỐ RỪNG SỬ DỤNG ẢNH RA ĐA TỔNG HỢP MẶT MỞ GIAO THOA PHÂN CỰC Chuyên nghành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội - 2022 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ - BỘ QUỐC PHỊNG DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ , Phạm Minh Nghĩa, Bùi Ngọc Thủy, (2018) "Improved Three Component Decomposition Technique for Forest Parameters Người hướng dẫn khoa học: TS Estimation from PolInSAR Image," REV Journal on Electronics and Communications, Vol 8, No 3-4, pp 46-54 Phạm Minh Nghĩa, , Nguyễn Hùng An, (2019), "An improved adaptive decomposition method for forest parameters estimation using polarimetric SAR interferometry image," European Journal of Remote Sensing, Vol 52, No 1, pp 359-373, (SCIE, IF=2 808, Q1) , Phạm Minh Nghĩa, Hoàng Xuân Hội, Nguyễn Phương Nam, (2015), "Ước lượng tham số rừng từ ảnh PolInSAR phương pháp tối ưu kết hợp," Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Công nghệ quân sự, Luận án bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án cấp Học viện theo Quyết định số ngày tháng năm 2022 Giám đốc Học viện Kỹ thuật Quân sự, họp Học viện Kỹ thuật Quân vào hồi ngày tháng năm 2022 (60),tr 62-72 , Phạm Minh Nghĩa, Mai Quốc Khánh, Lên Văn Nhu, (2019), "Forest Parameters Estimation over Sloping Forest Areas Using Coherence Optimization Method," International Symposium on Communications and Information Technologies , (19), pp 487-491 Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Quốc gia Việt Nam - Thư viện Học viện Kỹ thuật Quân , Phạm Minh Nghĩa, (2020), "An Optimal EigenvalueBased Decomposition Approach for Estimating Forest Parameters Over Forest Mountain Areas," Industrial Networks and Intelligent Systems (INISCOM 2020), LNICST 334, pp 1–12 , Phạm Minh Nghĩa, Thiều Hữu Cường, Lê Văn Nhu, (2020), "Volume coherence function optimization method for extracting vegetation and terrain parameters from polarimetric synthetic aperture radar interferometry images," Journal of Applied Remote Sensing, Vol 14, No 4, pp 1-20, (SCIE, IF=1 361, Q2) MỞ ĐẦU KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN ÁN Một số kết đạt luận án Đề xuất phương pháp tối ưu hệ số tương can giao thoa để cải tiến hạn chế kỹ thuật nghịch chuyển tham số Từ nâng cao độ xác ước lượng pha địa hình mặt đất, tham số mơ hình tham số rừng Đề xuất phương pháp phân hoạch dựa mơ hình thích nghi cải tiến để khắc phục nhược điểm kỹ thuật phân hoạch Các chế tán xạ xây dựng phù hợp với thực tế Từ đó, tham số mục tiêu chế riêng biệt ước lượng xác đáng tin cậy Các giải pháp kết nghiên cứu đạt luận án theo định hướng đề tài, khơng trùng lặp với cơng trình khoa học, luận án cơng bố ngồi nước trước Các kết nghiên cứu công bố 06 báo khoa học đăng tải tạp chí uy tín nước giới Hướng phát triển luận án Ứng dụng phương pháp tối ưu hệ số tương can giao thoa phức phương pháp phân hoạch dựa mơ hình thích nghi cải tiến cho nhiều khu vực địa hình tự nhiên, đặc biệt khu vực rừng, núi Việt Nam, nơi có nhiều chủng loại đa dạng chiều cao Nghiên cứu, cải tiến thuật toán đề xuất nhằm giảm độ phức tạp thời gian tính tốn giữ độ xác cao để đáp ứng yêu cầu tính tốn với khu vực rừng có diện tích lớn Từ kết thực nghiệm đạt được, tiếp tục nghiên cứu để nâng cao hiệu phương pháp đề xuất ước lượng tham số rừng mở rộng áp dụng cho mục tiêu tự nhiên khác Tính cấp thiết đề tài luận án: Ngày nay, biến đổi khí hậu diễn phức tạp cảnh báo phạm vi tồn cầu Trong đó, thảm thực vật rừng đóng vai trị quan trọng biến đổi Với đời cách mạng công nghiệp phát triển đô thị, tác động tiêu cực tới rừng bắt đầu gia tăng gây biến đổi to lớn phạm vi bao phủ đặc tính thảm thực vật rừng Do đó, việc nghiên cứu đặc tính thảm thực vật rừng chiều cao cây, mật độ, sinh khối cấp thiết Trước đây, tham số rừng chủ yếu thu thập thông qua khảo sát thủ công cá thể thực vật đơn lẻ Điều không nhiều thời gian nguồn lực mà hạn chế với đối tượng nghiên cứu Ngày nay, với phát triển nhanh chóng khoa học kỹ thuật, đặc biệt đời kỹ thuật viễn thám, việc khảo sát thảm thực vật rừng trở nên dễ dàng đem lại thơng tin đa dạng, xác Trong đó, xác định tham số rừng từ ảnh ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực (PolInSAR) ứng dụng hứa hẹn lĩnh vực hoạt động kỹ thuật viễn thám sóng siêu cao tần Do nghiên cứu sinh chọn đề tài “Nghiên cứu, xây dựng giải pháp nâng cao độ xác xác định tham số rừng sử dụng ảnh ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực” Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu đề xuất thuật tốn nhằm nâng cao độ xác cho ước lượng tham số rừng dựa ảnh ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực (PolInSAR) Đối tượng phạm vi nghiên cứu: 24 Đối tượng nghiên cứu luận án tập liệu ảnh ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực, mơ hình tán xạ kỹ thuật ước lượng tham số rừng công bố trước Từ đó, luận án đề xuất phương pháp phân tích, xử lý liệu ảnh nhằm cải tiến hạn chế giải pháp nâng cao độ xác việc xác định tham số rừng chiều cao, mật độ Phương pháp nghiên cứu: - Phương pháp thu thập thông tin, tài liệu, phân tích tổng hợp cơng trình, báo khoa học công bố giới nước Thu thập nguồn liệu ảnh PolSAR PolInSAR có liên quan đến khu vực thử nghiệm - Nghiên cứu kỹ thuật phân hoạch mục tiêu xây dựng mơ hình thuật tốn nhằm cải thiện độ xác cho việc nhận dạng, xác định tham số rừng dựa ảnh PolInSAR - Kỹ thuật lập trình ứng dụng cơng nghệ tin học xây dựng chương trình thực tính tốn, mơ sử dụng công cụ MATLAB kết hợp phần mềm chuyên dụng PolSARproSim, thực thực nghiệm kiểm chứng Ý nghĩa khoa học ý nghĩa thực tiễn luận án: - Luận án đóng góp cải tiến ứng dụng ảnh ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực để khảo sát tham số rừng Đồng thời, luận án khắc phục nhược điểm phương pháp ước lượng tham số rừng trước đây, góp phần hồn thiện lý thuyết phân hoạch mục tiêu dựa mơ hình tán xạ - Kết nghiên cứu luận án đánh giá cách đầy đủ sở khoa học khả ứng dụng Do đó, phương pháp đề xuất luận án áp dụng rộng rãi việc khảo sát, phân loại địa hình, đánh giá thực trạng quản lý tài nguyên thảm thực vật rừng, mục tiêu tự nhiên khác loại địa hình khác Nội dung luận án: Luận án bao gồm phần: Mở đầu, 03 chương, kết luận kiến nghị, danh mục cơng trình cơng bố kết nghiên cứu đề tài luận án, danh mục tài liệu tham khảo trích dẫn sử dụng luận án Chương 1: Tổng quan xác định tham số rừng ảnh ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực; Chương 2: Phương pháp tối ưu hệ số tương can giao thoa cho ước lượng tham số rừng sử dụng ảnh PolInSAR; Chương 3: Kỹ thuật phân hoạch thích nghi cải tiến cho trích xuất tham số rừng từ ảnh PolInSAR Cuối phần kết luận, đánh giá nêu vấn đề cần nghiên cứu Từ kết trên, thấy chiều cao rừng ước lượng với phương pháp đề xuất nằm khoảng từ 15m đến 27m, kết thu từ phương pháp phân hoạch thích nghi nằm phạm vi 15m đến 22m Như giới thiệu phân tích chương một, phương pháp phân hoạch thích nghi [41] sử dụng giả định đối xứng phản xạ để mô tả thành phần lớp tán vật tán xạ coi hình trụ mỏng Tuy nhiên, thực tế có nhiều loại thực vật có tán rộng cành lớn không mô tả cách đầy đủ theo giả định Điều dẫn tới số điểm ảnh kể lớp tán thực vật nhận diện khơng xác kết ước lượng từ phương pháp phân hoạch thích nghi thấp nhiều so với phương pháp đề xuất 3 Kết luận chương Chương ba đề xuất phương pháp phân hoạch dựa mơ hình thích nghi cải tiến để xác định tham số mục tiêu tự nhiên từ liệu ảnh ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực Phương pháp đề xuất khắc phục nhược điểm kỹ thuật phân hoạch áp dụng nhiều loại địa hình, với nhiều loại thực vật khác Theo đó, phương pháp đề xuất áp dụng hai mơ hình tán xạ khối để thích nghi với chế tán xạ thực tế tự nhiên Đối với địa hình phẳng, mơ hình tán xạ khối đề xuất Arri sử dụng Bằng cách điều chỉnh linh hoạt tham số mơ hình, tán thực vật mô tả phù hợp với liệu quan sát thực tế Do vậy, với liệu thu loại thực vật khác nhau, mơ hình biến đổi để phản ánh xác phân bố loại thực vật Đối với địa hình dốc, ảnh hưởng độ nghiêng bề mặt nên chế tán xạ bị biến đổi Để thích nghi với thay đổi này, mơ hình tán xạ khối Neumann áp dụng Một ưu điểm hai mơ hình không sử dụng giả định đối xứng tán xạ cho phần tử tán thực vật Sau xây dựng mơ hình thích nghi, kỹ thuật phân hoạch dựa sở toán học áp dụng để xác định tham số mơ tham số mục tiêu tự nhiên Tuy bước tính tốn phức tạp kết thu có độ xác cao Phương pháp đề xuất kiểm chứng với nhiều tập liệu bao gồm liệu mô phỏng, liệu thực tế so sánh với số phương pháp phân hoạch cơng bố trước Mặc dù địa hình số khu vực núi rừng tự nhiên phức tạp, kết ước lượng tham số cho khu vực từ phương pháp đề xuất tương đối xác 23 đề xuất cung cấp kết xác so với hai phương pháp lại Bảng 1: Kết Chương ước lượng tham số từ ba phương pháp Tổng quan xác định tham số rừng sử dụng ảnh - đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực 11 Tổng quan vấn đề nghiên cứu mục tiêu luận án 111 Tình hình nghiên cứu nước Tiếp theo, hiệu thuật toán đề xuất kiểm chứng với mẫu liệu thực nghiệm thu từ khu vực rừng thực tế giới Mẫu liệu thực nghiệm chụp hệ thống SIRC/X-SAR vùng KUDARA, LAKE BAIKAL, RUSSIA Hình Hình 2: Hình ảnh khu vực rừng đánh giá Kết ước lượng chiều cao rừng phương pháp đề xuất phương pháp phân hoạch dựa mơ hình thích nghi [41] theo hàng thứ 150 ảnh liệu so sánh Hình 3 Tại Việt Nam, kỹ thuật PolInSAR thu hút quan tâm nhiều nhà khoa học ưu điểm mang lại Năm 2014, nhóm tác giả Nguyễn Minh Hải, Trần Vân Anh [2] nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật InSAR xác định thay đổi bề mặt địa hình Năm 2008, TS Hồ Tống Minh Định [7] đề xuất ứng dụng kỹ thuật InSAR vi phân quan trắc biến dạng mặt đất khu vực thành phố Hồ Chí Minh Tác giả Nguyễn Bá Duy [1] nghiên cứu thành lập mơ hình số độ cao (DEM) từ liệu ảnh ra-đa giao thoa sử dụng phần mềm mã nguồn mở NEST SNAPHU, PGS TS Phạm Minh Nghĩa [6], [45] nghiên cứu ứng dụng thành công ảnh InSAR, PolInSAR xác định tham số mục tiêu tự nhiên Nhìn chung, năm qua, quan nhà nước Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, Cục viễn thám, trường đại học, học viện với nhiều nhà khoa học tiếp cận nghiên cứu hệ thống SAR, InSAR ứng dụng Tuy nhiên, số lượng cơng trình nghiên cứu cơng bố phương pháp xác định tham số rừng từ ảnh PolInSAR cịn hạn chế 1 Tình hình nghiên cứu giới Trên giới, kỹ thuật viễn thám sử dụng ảnh PolInSAR nghiên cứu, phát triển cho nhiều mục đích khác nhiều quốc gia quan tâm Do vậy, có nhiều cơng trình nghiên cứu xác định tham số chiều cao, mật độ, sinh khối rừng sử dụng ảnh PolInSAR công bố giới Nhìn chung phương pháp phân thành hai nhóm chính, nhóm thứ bao gồm kỹ thuật nghịch chuyển tham số Nhóm thứ hai dựa kỹ thuật phân hoạch theo mơ hình liệu PolInSAR Các phương pháp áp dụng phổ biến đơn giản q trình tính tốn Tuy nhiên, phương pháp cịn tồn số Hình 3: Biểu đồ so sánh kết chiều cao rừng 22 Tham số Thực tế Phương pháp ba trạng thái ¯ hv (m) 18 ¯ hd (m) 10,8 ϕ0 (rad) -0,0909 RE (%) RM SE (m) 0 14,9982 - -0,0646 2,7461 6,32 Phương pháp phân hoạch thích nghi 16,6265 9,8699 -0,1646 2,6312 4,29 Phương pháp đề xuất 17,8687 10,2565 -0,0736 2,5002 3,06 Bảng 1: Hạn chế phương pháp Sau tham số FV lựa chọn, thành phần tán xạ khối ma trận tương quan chéo loại bỏ Ma trận dư biểu diễn sau: C′ remainder = [CS] + [CD] + [Cremainder] |α|2FD + |β|2FS αFD + β ∗FS    (3 18) 0 ∗ FD +  FS C t p p x g h t l d t R đ c α đ đ ứ n h t t N c θ k ∈ ν c t h ể t ì m đ ợ c t ậ p t h a m s ố c ò n l i ( F v , α , β , F D đ m d t B s ¯ đặc trưng cho nhiều loại thực vật thực tế mà không sử dụng bất cặp giá trị θ, ν Tham số FV kỳ giả định đối xứng tán xạ Hiệu xác định ma trận dư Cremainder ¯quả hai phương pháp đề xuất đánh giá kiểm định tập [Cint] = FV CV θ, ν liệu mô liệu thực nghiệm  |β|2 khu vực rừng thu |α|2 α  thực tế Các kết thu cho thấy = FV CV θ, ν + FD  0  + FS 0 0  + [Cremainder]  phương pháp đề xuất cải thiện đáng α∗ β∗ kể độ xác việc xác định ¯=0 (3 14) tham số mục tiêu tự nhiên so với cơng trình cơng bố trước hoạch thích nghi bao gồm θ, ν, FV , FD , α, FS , β Đầu tiên, luận án thực Đặc phân cực xác định ma trận kết hợp tán xạ khối CV với1mỗi cặp tính thamtán số θ,xạ ν đầu vào Trong det (·) biểu thị định thức ma mục tiêu trận Giả sử ma trận hiệp phương sai giao thoa phân cực PolInSAR ma Ma trận tán xạ Trong ra-đa phân cực, sóng điện từ trận tán xạ khối có dạng sau: = [Cint ] − FV CV θ, ν truyền ăng-ten, sau lan     a11 a12 a13 b1 b1 b13 truyền mơi trường Trong q trình lan truyền, chúng bị suy hao, trong khia22đó Cv θ, ¯ν  biết định bởimột phần (3Hermitian 15) b2ma trận khúc xạ, tán xạ vàxác cuối   ¯   a31 a32 a33 b3 b33 lượng tín hiệu truyền nhỏ Do đó, định [Cint] xạ − FVtrở CV θ, b3thức ma trận lạiν ăng-ten thu,0như minh họa Hình 1 Trong hệ tọa det [Cint] − FV CV θ, ν đ ộ ố g v x đ Thay công thức (3 18) vào (3 diễn sau [34]: 17), thu phương trình bậc tổng quát Ehs ejk Sh Shv E⃗ S = biến Svv h = Evs r + a1FV + a0 = (3 16) FV sau: r Sv a [Cint ] =  a21 Cv θ, ν a23  ; =  b21 b23  c ự c ( h , v ) , m r h Trong Ehi Evi , Ehs Evs biểu Giả sử ba nghiệm phương thị trường sóng tới E⃗ i trường trình (3 19) FV1 , FV2 , FV3 , pha tán sóng tán xạ khối xác định theo cơng xạ E⃗ s cho phân cực ngang (h) thức (3 20) phân cực đứng (v) tương ứng Hệ số (r) khoảng cách từ ăng-ten thu đến vật tán xạ, k0 hệ số sóng đứng Trong mơi (3 17) trường truyền sóng tương hỗ, ma ϕV = max trận tán xạ biểu diễn sau: angle FV1 , angle FV2 , angle FV3 p h â n Ehi ejk [S ] E⃗ i (1 = Evi r 1) 20 [S ] = ej ϕhh |Shh| |Shv | ej (ϕhv −ϕhh ) |Shv | ej (ϕhv −ϕhh ) (1 2) |Svv | ej (ϕvv −ϕhh ) Tổng công suất tán xạ hệ thống ra-đa phân cực biểu thị sau: Pt = |Shh|2 + 2|Shv |2 + |Svv |2 Để mô tả tán xạ lớp tán thực vật, luận án sử dụng mô hình tổng quát giới thiệu Arri [9] Theo đó, mơ hình xây dựng dựa phân bố bình phương cosin lũy thừa bậc n góc định hướng Theo đó, ma trận hiệp phương sai tán xạ khối biểu diễn sau: ¯ [CV ] = FV CV (θ, v, δ) (1 3) (3 6) ¯ ¯ = FV [Ca(δ)] + p(ν ) Cb(2θ, δ) + q(ν ) Cc(4θ, δ) Ma trận hiệp phương sai [CV ] phụ thuộc vào ba tham số: góc định hướng trung bình θ¯ với θ¯ ∈ [0 ÷ π/2], mức độ ngẫu nhiên ν tính dị hướng tán xạ δ Trong mức độ ngẫu nhiên ν biểu thị dạng phân bố vật tán xạ lớp tán mô tả cơng thức (3 7) với n ∈ [0 ÷ ∞] [9] n−1 π2 12 ν (n) = k=0 n!n! (−1)n−k k!(2n − k)! n − k (3 7) Hai hệ số p(ν ) q(ν ) đặc trưng đa thức bậc sáu sau: Hình 1: Sự tương tác sóng điện từ mục tiêu p(ν ) = 2, 0806ν − 6, 3350ν + 6, 3864ν − 0, 4431ν − 3, 9638ν − 0, 0008ν + 2, 000 2 Véc-tơ tán xạ q(ν ) = 9, 0166ν − 18, 7790ν + 4, 9590ν − 14, 5629ν − 10, 8034ν − 0, 1902ν + 1, Để thu thông tin vật lý mục tiêu từ ma trận tán xạ phân cực, (3 8) ma trận tán xạ cần véc-tơ hóa Bằng việc lựa chọn hệ tọa độ vàxuất sở Cloud [14] với |δ| = tan α arg (δ) = arg (⟨(Shh + Svv ) Shv ⟩) Các ma trận Độ lớn tính dị hướng tán xạ |δ| có liên quan trực tiếp tới góc α đề phân cực khác nhau, thu véc-tơ mục tiêu phân cực ∗ khác Véc-tơ mục tiêu tán xạ sở Lexicographic biểu diễn 2+ |δ|2tả − |δ| kết hợp Ca, Cb Cc mô hàm θ¯ δ sau: sau: T ⃗kL = [Shh, − Shv , Svh, Svv ] (1 4) 1 0 Véc-tơ mục tiêu tán xạ phân cực sở Lexicographic: → √ T k L = Shh, 2Shv , Svv  [Ca] = (1 5) Mối quan hệ xạ phân cực sau: → → hai véc-tơ mục tiêu tán 1  −1  1  2 √   (1 6) U(L→P ) ma trận chuyển đổi nguyên trị thỏa mãn U(L→P ) = +1 U(−L1→P ) = U(∗LT→P ), ma trận biến đổi véc-tơ mục tiêu sở Lexicographic tới véc-tơ mục tiêu sở Pauli 8 Re(δ) cos 2θ¯ k P = U(L→P ) k L ; U(L→P ) = √   2|δ|2 [Cb] = √ 8 √ 2j Im(δ) cos 2θ¯ |δ|2 cos 4θ¯ [Cc] = 1  − 2|δ|2 sin 4θ¯ √ 8 − |δ|2 cos 4θ¯ θ 2δ sin 2θ¯ 2δ sin 2θ¯ θ √ − 2|δ|2 sin ¯ 2|δ|2 cos 4θ¯ √ 2|δ|2 sin 4θ¯ 19 (3 9) + |δ| − 2j Im(δ) cos 2θ¯ − |δ|2   − 2δ ∗ sin 2θ¯ √      Re(δ) cos 2θ¯ 2δ ∗ sin ¯    − |δ|2 cos 4θ¯ (3 10) 2|δ|2 sin 4θ¯  √|δ|2 cos 4θ¯    (3 11) Ma trận kết hợp ma trận hiệp phương sai Từ véc-tơ mục tiêu xác định mục 1 2, ma trận kết hợp phân cực sở Pauli [T ] ma trận hiệp phương sai sở Lexicographic [C ] tạo từ tích ngồi véc-tơ mục tiêu kết hợp chuyển vị liên hợp Chương Kỹ thuật phân hoạch thích nghi cải tiến cho trích xuất tham số rừng từ ảnh PolInSAR ⃗ ⃗ ∗T 31 Trong (·)∗ biểu thị liên hợp phức, (·)T biểu thị ma trận chuyển vị ⟨·⟩ Phương pháp phân hoạch thích nghi cải tiến cho địa hình phẳng Đối với thảm thực vật, sóng tán xạ ngược xem tổng nhiều sóng tán xạ thành phần Các thành phần đóng góp bao gồm sóng tán xạ từ mặt đất (S), từ thân (D) từ tán (V) Theo đó, ma trận tương quan chéo [Cint] phân tích thành tổng ba ma trận thành phần [CS] , [CD] [CV ] Mỗi ma trận thành phần liên quan tới chế tán xạ riêng biệt, ma trận [CV ] tương ứng với chế tán xạ khối, ma trận [CS] tương ứng với chế tán xạ bề mặt ma trận [CD] tương ứng với chế tán xạ nhị diện gồm thành phần thân cành diễn tả phép tốn lấy trung bình tồn q trình xử lý liệu Trong trường hợp tán xạ ngược môi trường tương hỗ, ma trận kết hợp phân cực [T ] biểu diễn sau: [T ] = ⃗kP ⃗kP∗T  ⟨(Shh + Svv )(Shh − Svv )∗⟩ 1   |Shh| |Svv | ej (ψhv +ϕg )    Ma trận hiệp phương sai môi trường tương hỗ mô tả sau:             (3 2) (3 3) với FS β định nghĩa sau:  ⟨Shv (Shh − Svv )∗⟩ √ ∗  ∗ ∗ √ ∗ √ ∗  ∗  Ma trận kết hợp phân cực [T ] ma trận hiệp phương sai [C ] ma trận bán xác định dương Hermitian Cả hai ma trận thỏa mãn T r ([ T ]) = T r ([C ]) chúng có giá trị riêng khơng âm véc-tơ riêng trực giao Mối liên quan ma trân kết hợp [T ] ma trận hiệp phương sai [C ] sau: ∗T [T ] = ⃗kP ⃗kPT = U(L→P )⃗kL U(L→P )⃗kL Công thức (3 4) diễn tả ma trận hiệp phương sai cho mơ hình tán xạ nhị diện   0α     Rgv Rtv α= e = U(L→P ) [C ] U L→P ) (1 10) Ra đa tổng hợp mặt mở giao thoa Ra-đa tổng hợp mặt mở giao thoa (InSAR) kỹ thuật dựa kết hợp hai nhiều ảnh mục tiêu quan sát khu vực vị trí thời điểm khác Giả sử s1, s2 tín hiệu nhận ăn ten thu ra-đa; Ri ( i = 1, 2) biểu thị khoảng cách với FD α định nghĩa sau: FD = |Rgv Rtv |2ej ϕd ;  (1 8) Trong đó, ma trận hiệp phương sai cho chế tán xạ bề mặt biểu thị công thức (3 2)[31]:  ∗ |Shh − Svv |2 2 (3 1) [Cint ] = [CV ] + [CD] + [CS] + [Cremainder] ⃗ ⃗ ∗T (3 5) ra-đa thứ i điểm tán xạ; ϕs i ( i = 1, 2) pha tán xạ ra-đa thứ i ; λ bước sóng ra-đa; hệ số (i = 1, 2) biên độ ra-đa thứ i Giao thoa xác định tích tín hiệu s1 liên hợp phức tín hiệu s2 Giả sử 18 phức [T ] = kP kP (1 7) ; [C ] = kL kL |Shh + Svv |2 ⟨(Shh + Svv )Shv ⟩ = √  ⟨(Shh − Svv )(Shh + Svv )∗⟩ ⟨(Shh − Svv )Shv ⟩  ⟨Shv (Shh + Svv )∗⟩ [C ] = ⃗kL.⃗kL∗T |Shh|2 √ = ⟨ShhShv ⟩ ⟨ShhShv ⟩ [CS] =   = FS 0 |Shv |2 ⟨ShhShv ⟩ ⟨ShhShv ⟩ |Shv |2 ⟨Shv Svv ⟩  |Svv |2 ⟨Shv Svv ⟩ |β|2 |Shh|2ej ϕg 0 0 j ϕg |Shh| |Svv | ej (−ψhv +ϕg ) ⟨|Shh|⟩ j (φh −φv ) β∗ ∗ j ϕg |α|2 [CD] = FD  0 (3 4) 0 α∗ RghRth −j ψhv  ( ∗T (1 9) pha tán xạ hai ra-đa (ϕs = ϕs2 ), loại bỏ thành 23 Kết luận chương phần pha tán xạ thu Trong chương hai, luận án pha tín hiệu phụ thuộc giới thiệu phương pháp vào hiệu hai nhằm khắc vị trí ra-đa ∆R = R2 − R1 phục hạn chế kỹ thuật nghịch chuyển tham số dựa mơ hình công bố trước ⇒ s1s∗2 ) (1 11) Phương pháp đề xuất = Ae−j dựa nguyên lý tối ưu hệ số tương can giao ( thoa Đầu tiên, trạng thái phân cực tối ưu 2π 2π λ t t t t k Từ đó, pha giao thoa ϕ xác định theo công thức (1 12) [52] 4π ϕ (R1 − R2) = + 2πN = ar − g (s 4π cực tối ưu xác định Từ đó, phương pháp đề xuất cải thiện đáng kể độ ∆R + 2πN ; N (1 12) xác cho ước lượng pha địa hình Pha địa hình thành = , ±1 , phần ±2, định độ xác ước lượng tham số thực vật khác chiều cao, độ s ∗2 ) = − Tiếp theo, 1Ra đa tổng hợp mặt mở giao suy hao sóng mơ hình tìm kiếm xây thoa phân cực dựng riêng cho địa h h l r x c a o s1 = a1e−j( λ 2R1 +ϕs1 ) 4π s2 = a2e−j( λ 2R2 +ϕs2 ) ∆R n h ấ t P h n g p h p đ ề chứng vớittập liệu mô kỹ thuật liệu nghiệm từ khu rừng tự nhiên viễnthực thám ra-đa, thu kết hợp cácvực ưu điểm SAR phân thực Các kếtcực quảvàước lượng so sánh với số phương pháp khác để đá SAR giao giá hiệu Dữ ưu điểmcóvà dụng phương thoa liệu ảnh PolInSAR độkhả phân giảiáp cao chứa đầy đủ ph xuất Tuy mang lại hiệu cao cải thiện đáng kể hạn chế nh thông tin phươngcủa pháp trước lượng sốma rừng phương mục tiêuđây Chúng taước tạotham trận kết hợp [T6] ph xuất tồn số nhược điểm định Bài toán tối ưu thực ma trận cơhiệp sở toán học, sai các[Cbước thực tương đối phức tạp Quá trình xử phương 6] PolInSAR có kích thước × thông qua sử liệu dụng thực thuật toán nhiều thời gian dẫn tới yêu cầu tích ngoại tăng tàicủa nguyên hệ thống so với phương pháp trước véc-tơ tán xạ mụccác tiêu sau [32], [29]:đây Trong tươn luận án tiếp tục thử[Tnghiệm thuật toán đề xuất nhiều dạng địa h [Ω] ⃗kP (1 13) [T k ⃗ P k ⃗ PT khác thực tế khắc phục nhược điểm để cải tiến hiệ ⃗kP T = ] [T2] phương pháp ∗ T Hình 2: Hình ảnh thu thập từ PolInSAR Rađa tổn g hợp x u ấ t mặ đ ã o đ ợ c t mở gia tho a phâ n cực (Pol ∗1 ∗2 [Ω] k i ể m InS AR) mộ 17 [C6] = ⃗kL ⃗kL ⃗kLT ⃗kLT = [C1] [Cint] ∗T [C2] (1 14) C c c m t P rth, ⟨ ⟨ γ= H(b) 1⟨ω ω ì Hình ( ∗∗T ảnh nbiên ω ⟩ [ hđộ Ω ⟨ ,ω ] µ 62 :) ω ( a ) ∗ =µ H ì n h ả n h q u a n g h ọ c t G o o g l e E a ∗ ⟩ [ T ⟩ ] ⟨ ω µ µ ⟩ ∗ ⟨ ω ⟩ ∗ T [ T ] ω ⟩ hiệu xác định tham số mục tiêu Phương pháp nghịch chuy HV (c) Hình ảnh phân hoạch Pauli khu vực đánh giá 16 mơ hình dự báo kết ước lượng pha địa hình thư Mơ đun γ˜ (ω⃗ 1, hoạch sử dụng giả định đối xứng tán xạ ω⃗ 2) biểu thị mức độ thuật phân ∗ ∗ [Cint] tương quan trực tiếp từ tán mơ hình tán xạ tán chư hai ảnh với |γ˜ (ω⃗ 1, đa dạng tán thực vật tự nhiên Lý thuyết ω⃗ 2)| ⩽ phương pháp ước lượng tham số mục tiêu tự nhiên kết chiều cao trung bình thu khu vực argument γ (ω 1, ω 2) pha giao thoa tích chương cung cấp tảng cho ph đánh giá 26,0598m ước lượng tham số rừng đề xuất chươn Hình Hình biểu thị kết chiều cao ước lượng Kết luận chương 7: theo hàng thứ 175 ảnh Kết liệu Đối với liệu thực nghiệm, sai số ước lượng Trong chương này, luận án tập trung nghiên cứu ⃗ 2⃗ ˜⃗ ⃗ ước cao so với đặc tính tán xạ ⃗ ⃗ 2⃗ ⃗ lượng liệu mô môi trường thực tế mật độ chiều mục tiêu nguyên lý hoạt động PolInSAR Trong cao phân bố khơng đó, ưu điểm liệu ⃗ ⃗ đồng toàn khu vực có nhiều khoảng hàng PolInSAR phân tích rõ tiềm năng˜của thứ trống lớn kỹ thuật viễn thám 175 Ngoài xử lý liệu thực nghiệm cần cửa sổ việc ước lượng tham số thảm thực vật ảnh lọc trung bình lớn rừng Tại Việt Nam, PolInSAR để giảm nhiễu Tuy nhiên, biểu thị thu hút quan tâm nhiều tổ chức liệu Hình 7, kết chiều nhà khoa học Tuy nhiên cao rừng ước lượng tương đối xác số lượng cơng trình nghiên cứu cơng bố xác Ngoại trừ số điểm ảnh định tham số rừng hạn ước lượng cao, hầu hết điểm ảnh chế Trên giới, kỹ thuật viễn thám sử dụng ảnh lại, chiều cao PolInSAR nhiều ước lượng khoảng 10m tới 45m nước quan tâm ứng dụng lĩnh vực khác Nhiều phương pháp xác định tham số mục tiêu tự nhiên từ ảnh PolInSAR công bố nhà khoa học giới Các phương pháp chủ yếu chia thành hai loại bao gồm kỹ thuật nghịch chuyển tham số kỹ thuật phân hoạch Tuy nhiên, hai kỹ thuật tồn số nhược điểm làm giảm (1 15) Chương Phương pháp tối ưu hệ số tương can giao thoa cho ước lượng tham số rừng sử dụng ảnh PolInSAR 21 Phương pháp tối ưu hệ số tương can giao thoa Trong chương luận án đề xuất phương pháp tối ưu hệ số tương can giao thoa dựa mơ hình Phương pháp đề xuất tập trung nghiên cứu xác định giá trị tối ưu hệ số tương can giao thoa phân cực phức để làm sở ước lượng xác pha địa hình Phương pháp không khắc phục nhược điểm phương pháp nghịch chuyển tham số mà cịn áp dụng nhiều loại địa hình khác Phương pháp tối ưu hệ số tương can giao thoa thực hai bước Đầu tiên, luận án thực cải thiện độ xác cho ước lượng pha địa hình Tiếp theo, kỹ thuật tối ưu hệ số tương can giao thoa áp dụng mơ hình hai lớp RVoG S-RVoG để ước lượng tham số mục tiêu địa hình phẳng địa hình dốc 1 Ước lượng pha địa hình mặt đất Như giới thiệu mục 4, hệ số tương can giao thoa phân cực phức hệ thống PolInSAR mô tả hàm phân cực [48]: γ (ω1, ω2) = (2 1) ∗T Với ω⃗ 1, ω⃗ véc-tơ phân cực sở, định nghĩa lựa chọn trạng thái phân cực Mục đích phương pháp đề xuất xác định giá trị cực đại hàm tương can giao thoa biểu diễn công thức (2 1) Để thực điều này, luận án thiết lập hàm Lagrange phức L công thức (2 2) L = ω ∗T Cintω2 + χ1(ω ∗T C1ω1 − 1) + χ2(ω ∗T C2ω2 − 1) (2 2) Hàm bao gồm tử số bị ràng buộc hai tham số Lagrange χ1 χ2 Chúng ta tìm giá trị cực đại LL∗ cách thiết lập đạo hàm phức L L∗ Trong trường hợp đường sở nhỏ khơng có thay đổi thời gian, hai trạng thái phân cực đầu cuối đường sở giả định hay ω⃗ = ω⃗ = ω⃗ Từ đó, ta có hệ phương trình: ω1 =ω2 → Cintω + χ1C1ω = Cint ∗T ω + χ∗C2ω = ⃗ ⃗ (2 3) Hình 5: Kết so sánh chiều cao thu từ hai phương pháp Như giới thiệu, phương pháp CLSA [20] khắc phục số nhược điểm thuật toán nghịch chuyển ba trạng thái truyền thống Tuy nhiên, phương pháp sử dụng bảng tra cứu (LUT) để xác định tham số chiều cao thực vật Độ xác ước lượng phụ thuộc nhiều vào mơ hình dự đoán Trong phương pháp CLSA, giá trị chiều cao thực vật xấp xỉ giá trị gán cho giá trị bảng LUT Thuật toán ước lượng gây hai giá trị ngưỡng phía phía Hình Do đó, lỗi ước lượng phương pháp CLSA bao gồm sai lệch tổng thể so với giá trị chiều cao thực, lỗi ước lượng phương pháp đề xuất biểu thị sai lệch mức ngẫu nhiên Sau kiểm chứng hiệu với liệu mô phỏng, phương pháp đề xuất áp dụng liệu thực tế Mẫu liệu tạo hệ thống ALOS-PALSAR vào ngày 16 tháng ngày tháng năm 2007 Hệ thống ra-đa hoạt động tần số băng L với góc tới, đường sở, độ phân giải không gian tương ứng 21 5o, 877,5978m 30m x 10m Hệ thống chụp khu vực địa hình hỗn hợp bao gồm khu rừng, vùng nông nghiệp, 10 sông, hồ khu đô thị Malaysia Ảnh liệu có kích thước 9217 1248 điểm ảnh Do kích thước liệu ảnh tương đối lớn nên khu vực với kích thước 495 điểm ảnh theo hướng phạm vi 327 điểm ảnh theo hướng phương vị tách để phân tích đánh giá Hình 6(a) biểu thị hình ảnh quang học khu vực đánh giá, hình ảnh phân cực biên độ HV hình ảnh phân hoạch Pauli biểu thị Hình 6(b) Hình 6(c) Sau áp dụng mẫu liệu thực nghiệm với phương pháp đề xuất, 15 ω ∗T Cintω2 ˜⃗⃗ ⃗ ⃗1 ⃗⃗ ⃗ ⃗ω1 C1ω1⃗ ⃗ ω2∗T C2ω⃗ 2 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⇒ (C1+C2)−1(Cint+Cint ∗T)ω = −(χ1 + χ∗2 )ω ⃗ ⃗2 Như vậy, giá trị kết hợp giao thoa mơ hình S-RVoG tương ứng với tập tham số (hv , σ, η) tập tham số xác tìm Đặt [C] = 12 (C1+C2) [CH] = phương trình giá trị riêng: , thu điều kiện khoảng [C]−1 [CH (φ)] (2 cách dh ,σ,ηlà nhỏ ω = λ (φ) ω 4) Cint eiφ + Cint ∗T e−iφ v 2Kết thực nghiệm Với giá trị φ ∈ [0, π], xác định ma trận kết hợp Luận án K (φ) = C−1 [CH (φ)] áp dụng phương pháp Thực phân đề xuất với hoạch giá trị riêng mẫu cho ma trận liệu tạo kết phần hợp này, mềm PolSARProSim thu giá Theo đó, phần trị riêng lớn | mềm đã λmax (φj )| tương ứng với ma trận tạo khu vực rừng có Bằng cách so sánh diện tích 0,7854 tất giá trị riêng lớn nhất, ma Ha, chiều cao trung bình trận 20 m với mật kết hợp tối ưu K độ trung bình (φopt) xác định Mỗi giá trị 360 cây/ Ha riêng λi {i = 1, 2, 3} Một hệ thống PolInSAR băng L ma trận K (φopt) tần số 1,3 tương ứng với GHz, góc tới hoạt động với véc-tơ riêng ω⃗ i {i = 1, 2, 3} Từ ta có đường sở theo trục ngang công 10 m theo thức tổng quát hệ số tương can trục đứng m giao thoa cho kênh phân cực tối chụp khu vực rừng nói để ưu: tạo liệu ảnh với kích thước 189x259 điểm ảnh γ ˜i = ω ∗T Cint ωi = 1, 2, (i 3) ω ∗T Cωi angle(γ˜ ⩽ P ao điểm hai hệ số Hình đường thẳng kết hcủa 4(a) hợp mặt phẳng X hợp với mặt phẳng minh phức a Sử dụng tính chất này, luận án thực hiệ họa khu phức sau: vực rừng thẳng kết đường đị ⩽ ϕ0 ⃗ mô⃗ hợp qua hai điểm a = 2bao gồm arg hì vùng {γ3 n ( − thông h γ1 kim m (1 với −X ặt 189 (2 5) T r o n g c ô n g t h ứ c ( ) , g i ả đ ị n h Tham số Thực tế ¯ v (m) h 20 ϕ0 (rad) 0,0078 σ (dB/m) 0,2 RE (%) RM SE (m) Phương pháp CLSA 19,0557 0,0101 0,4 6,64 2,5141 Phương pháp đề xuất 19,3516 0,0092 0,3 1,97 2,4645 r ằ n g a n g l e ( γ ˜ ) < a n g l e ( γ ˜ ) < Hình 4: (a) Hình ảnh quang học (b) Hình ảnh mã hóa Pauli rừng điểm đ ảnh ⃗i ⃗ ất theo ϕ hướn gcó phạm th viể 259 đ điểm ảnh ợc theo hướn xá g c phươ đị vị ng n Hình 2h4(b) từ hình m ảnh ột ˜ ˜ Pauli tr khu o A1X + A2X + A3 = → Xrừng = n với g đườn ⃗i ⃗ gh thẳng gi ) )} màu đỏ biểu thị Trong X nghiệm A2 − vùng liệu (2 phương 4A1A3 7) chiết xuất trình bậc 2A1 để phân tích hai −A chiều cao thực vật Sau áp dụng phương pháp tối ưu hệ số tương can giao thoa tập liệu mô này, kết ước lượng tham số rừng Bảng Hình A1 = |γ˜1|2 − 1; (2 so sánh A2 = Re {(γ˜3 8) với kết từ − γ˜1) γ˜1∗} ; A3 phương pháp CLSA = |γ˜3 − γ˜1|2 14 11 ... ? ?Nghiên cứu, xây dựng giải pháp nâng cao độ xác xác định tham số rừng sử dụng ảnh ra- đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực? ?? Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu đề xuất thuật tốn nhằm nâng cao độ xác cho... lượng tham số rừng dựa ảnh ra- đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực (PolInSAR) Đối tượng phạm vi nghiên cứu: 24 Đối tượng nghiên cứu luận án tập liệu ảnh ra- đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực, ... tài liệu tham khảo trích dẫn sử dụng luận án Chương 1: Tổng quan xác định tham số rừng ảnh ra- đa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực; Chương 2: Phương pháp tối ưu hệ số tương can giao thoa cho