Phát hiện thay đổi lớp phủ bề mặt từ ảnh radar độ mở tổng hợp (sar) đa thời gian bằng phép đo độ tương đồng thống kê

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT VŨ THỊ THƠM PHÁT HIỆN THAY ĐỔI LỚP PHỦ BỀ MẶT TỪ ẢNH RADAR ĐỘ MỞ TỔNG HỢP (SAR) ĐA THỜI GIAN BẰNG PHÉP ĐO ĐỘ TƢƠNG ĐỒNG THỐNG KÊ LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Hà Nội – 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT VŨ THỊ THƠM PHÁT HIỆN THAY ĐỔI LỚP PHỦ BỀ MẶT TỪ ẢNH RADAR ĐỘ MỞ TỔNG HỢP (SAR) ĐA THỜI GIAN BẰNG PHÉP ĐO ĐỘ TƢƠNG ĐỒNG THỐNG KÊ Ngành: Bản đồ viễn thám hệ thông tin địa lý Mã số : 8440214 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS LÊ THU TRANG Hà Nội - 2018 MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU CHƢƠNG KHÁI QUÁT VỀ PHÁT HIỆN THAY ĐỔI LỚP PHỦ BỀ MẶT TỪ DỮ LIỆU VIỄN THÁM 13 1.1 Sự thay đổi lớp phủ bề mặt Trái đất 13 1.2 Khả phát thay đổi lớp phủ bề mặt từ liệu viễn thám 15 1.2.1 Khả cung cấp thông tin liễu viễn thám 15 1.2.2 Các hệ thống quan sát Trái đất .16 1.2.2.1 Hệ thống quan sát Trái đất NASA 16 1.2.2.2 Các vệ tinh quan sát Trái đất ESA 18 1.2.2.3 Chương trình vệ tinh quan sát Trái Đất CSA 19 1.2.3 Lợi liệu SAR phát thay đổi bề mặt .21 CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ SAR VÀ PHÉP ĐO ĐỘ TƢƠNG ĐỒNG THỐNG KÊ CHO DỮ LIỆU SAR 25 2.1 Các vấn đề SAR 25 2.1.1 Sự tạo ảnh SAR 26 2.1.2 Biến dạng hình học ảnh SAR .30 2.1.3 Các đặc tính nhiễu đốm ảnh SAR 31 2.2 Phép đo độ tƣơng đồng thống kê cho liệu SAR 32 2.2.1 Định nghĩa phép đo độ tương đồng thống kê .32 2.2.2 Một số phép đo độ tương đồng thống kê cho liệu SAR .33 2.2.2.1 Hệ số biến thiên để kiểm tra độ đồng 33 2.2.2.2 Tỷ số trung bình cục 33 2.2.2.3 Khoảng cách Bhattacharyya 34 2.2.2.4 Khoảng cách Kullback-Leibler 34 CHƢƠNG THỰC NGHIỆM PHÁT HIỆN THAY ĐỔI LỚP PHỦ BỀ MẶT TỪ ẢNH SAR VÀ PHÉP ĐO ĐỘ TƢƠNG ĐỒNG THỐNG KÊ 36 3.1 Đặt vấn đề 36 3.2 Khu vực nghiên cứu liệu sử dụng 38 3.2.1 Khái quát khu vực nghiên cứu 38 3.2.2 Dữ liệu sử dụng 42 3.2.2.1 Dữ liệu SAR 42 3.2.2.2 Dữ liệu bổ trợ 48 3.3 Quy trình phát thay đổi 50 3.3.1 Thu thập tiền xử lý liệu 51 3.3.2 Phát thay đổi 51 3.3.3 Phân ngưỡng 51 3.3.4 Đánh giá độ xác lập đồ phát thay đổi 52 3.4 Kết phát vùng ngập lụt Huế từ ảnh SAR đa thời gian phép đo độ tƣơng đồng thống kê 52 3.4.1 Kết phát thay đổi phương pháp Log-normal KLD 52 3.4.2 So sánh kết phát thay đổi phương pháp Log-normal KLD với phương pháp khác biệt, tỷ số tỷ số trung bình cục 53 3.4.3 Đánh giá độ xác kết phát thay đổi 56 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Tần số bước sóng kênh ảnh SAR 25 Bảng 3.1: Các thơng số ảnh Sentinel-1 sử dụng 43 Bảng 3.2: Thông số kỹ thuật vệ tinh cảm biến Sentinel-1A 47 Bảng 3.3: Ma trận sai số 56 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Các vệ tinh quan sát trái đất quĩ đạo NASA, 2/2012 17 Hình 1.2 Các vệ tinh quan sát trái đất phát triển ESA 19 Hình 1.3 Các vệ tinh quan trái đất RADARSAT Canada 20 Hình 2.1 Sự thu nhận ảnh SAR 27 Hình 2.2 Biến dạng hình học ảnh SAR 30 Hình 2.3 Sự hình thành nhiễu đốm 32 Hình 3.1 Vị trí khu vực nghiên cứu ảnh GRD Sentinel-1 thu nhận ngày 14/10/2017 39 Hình 3.2 Khu vực nghiên cứu ngày 14/10/2017 (thời điểm t1: trước xảy ngập lụt) 44 Hình 3.3 Khu vực nghiên cứu ngày 07/11/2017 (thời điểm t2: xảy ngập lụt) 44 Hình 3.4 Khu vực nghiên cứu ngày 13/12/2017 (thời điểm t3: sau xảy ngập lụt) 45 Hình 3.5 Vệ tinh Sentinel-1A 47 Hình 3.6 Ảnh quang học PlanetScope độ phân giải 3m, thu nhận ngày 14/10/2017 khu vực nghiên cứu (tổ hợp màu giả) 49 Hình 3.7 Mơ hình số độ cao khu vực nghiên cứu 50 Hình 3.8 Quy trình phát thay đổi từ ảnh SAR đa thời gian 50 Hình 3.9 Ảnh mức độ tương đồng cặp ảnh khu vực nghiên cứu theo phương pháp Log-normal KLD: 53 Hình 3.10 Ảnh mức độ tương đồng hai ảnh thu nhận thời điểm trước ngập lụt (t1 t2) khu vực nghiên cứu theo phương pháp khác 54 Hình 3.11 Kết phát thay đổi dạng nhị phân hai ảnh thu nhận thời điểm trước rvà ngập lụt (t1 t2) khu vực nghiên cứu theo phương pháp khác 55 Hình 3.12 Bản đồ ngập lụt Huế 11/2017 57 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ALOS Advanced Land Observing Satellite (Vệ tinh quan sát trái đất tiên tiến) CSA Canadian space Agency (Cơ quan Không gian Canada) EC European Commission (Ủy ban châu Âu) EOS Earth Observation System (Hệ thống quan sát Trái đất) ESA European Space Agency (Cơ quan hàng không vũ trụ châu Âu) ESE Earth Science Enterprise (Công ty khoa học Trái đất) EW Extra Wide Swath (Chế độ dải quét rộng) GMES Global Monitoring for Enviroment and Security (Giám sát toàn cầu môi trường an ninh) GRD Ground Range-Detected (Thực địa phát hiện) IW Swath Wide Interferometic (Chế độ giao thoa quét rộng) KLD Kullback – Leibler Distance (Khoảng cách Kullback – Leibler) NASA National Aeronautics and Space Administration (Cục quản trị Không gian Hàng không Quốc gia Mỹ) OSW Ocean Swell spectra (Thông tin phổ đại dương) OWI Ocean wind field (Thơng tin gió biển) PALSA Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar (Radar độ mở tổng hợp kênh L ăng ten mảng pha phân cực) RCS Radar Cross-Section (Mặt cắt dọc Radar) SAR Synthetic Aperture Radar (Radar độ mở tổng hợp) SLC Single Look Complex (Số phức đa nhìn) SNR Signal to Noise Ratio (Tỷ số tín hiệu-nhiễu) ZNCC Zero-Mean Normalized Cross-Correlation (Tương quan chéo chuẩn hóa giá trị trung bình - khơng) 50 Hình 3.7 Mơ hình số độ cao khu vực nghiên cứu (©USGS) 3.3 Quy trình phát thay đổi Vùng ngập lụt bề mặt phát từ ảnh SAR theo quy trình phát thay đổi nêu hình 3.8 Dữ liệu ảnh SAR đa thời gian Dữ liệu bổ trợ Tiền xử lý liệu ảnh Phát thay đổi Phân ngưỡng Đánh giá độ xác Bản đồ thay đổi Hình 3.8 Quy trình phát thay đổi từ ảnh SAR đa thời gian 51 3.3.1 Thu thập tiền xử lý liệu Sau lựa chọn thu thập, liệu tiền xử lý Các sản phẩm ảnh GRD Sentinel-1 hiệu chỉnh xạ, chuyển đổi dạng ảnh cường độ, xử lý đa nhìn để làm giảm nhiễu đốm quy chiếu mặt phẳng thực địa dựa mơ hình ellipsoid Trái Đất WGS84, ảnh SAR đa thời gian cần đồng đăng kí Cơng việc thực mô đun ENVI SARscape Các liệu bổ trợ thu thập được chuẩn hóa, đưa hệ tọa độ thống với Các bước tính tốn thực MATLAB (v.9.0.0.341360 – R2016a) 3.3.2 Phát thay đổi Các ảnh sau tiền xử lý dùng để phát thay đổi thời điểm thu nhận ảnh Khoảng cách KL hai phân bố Log-normal (Lognormal KLD) sử dụng để tính độ tương đồng vị trí tương ứng cặp ảnh (t1 t2; t2 t3; t1 t3) theo công thức (2.17) Để chứng minh hiệu phương pháp Log-normal KLD phát thay đổi ảnh SAR, phương pháp tính tốn độ khác biệt, tính tỷ số tỷ số trung bình cục sử dụng để phát thay đổi so sánh kết 3.3.3 Phân ngƣỡng Với mục đích tự động đưa định phân lớp (thay đổi không thay đổi), số thuật toán phân ngưỡng nghiên cứu, ví dụ như: phương pháp Otsu, thuật tốn dựa entropy, ngưỡng Kittle-Illingworth, phát CFAR, v.v Các thuật tốn kinh điển sau phát triển để phù hợp với thuộc tính thống kê liệu SAR 52 Trong luận văn này, phương pháp phân ngưỡng sai số nhỏ KittlerIllingworth (Kittler & Illingworth 1986) áp dụng để lựa chọn giá trị ngưỡng Phương pháp dựa giả thiết phân bố ảnh cần phân ngưỡng (ảnh khoảng cách KL tính hai ảnh SAR đa thời gian) tuân theo luật phân bố chuẩn Khi tham số hàm phân bố suy cách làm cho phân bố phù hợp với histogram ảnh Từ ngưỡng tối ưu xác định để tách biệt phần tử thay đổi khơng thay đổi 3.3.4 Đánh giá độ xác lập đồ phát thay đổi Bằng cách so sánh đồ phát thay đổi với mẫu kiểm định, ma trận sai số thành lập để đánh giá độ xác kết phát thay đổi thu Các sai số giới hạn (sai số bỏ sót, sai số phát nhầm sai số tổng thể) tính từ ma trận Nếu sai số nằm giới hạn cho phép ta thành lập đồ phát thay đổi từ kết thu 3.4 Kết phát vùng ngập lụt Huế từ ảnh SAR đa thời gian phép đo độ tƣơng đồng thống kê 3.4.1 Kết phát thay đổi phƣơng pháp Log-normal KLD Hình 3.9 thể mức độ tương đồng đo theo phương pháp Lognormal KLD cặp ảnh Trong hình 3.9 a b ta thấy vùng thay đổi (vùng ngập lụt) thể rõ (khu vực sáng màu) tính khoảng cách KL ngày xảy ngập lụt với ngày trước sau thời điểm ngập lụt Khi so sánh hai ngày trước sau ngập lụt, ta thấy vùng trước phát bị ngập hình 3.9 c khơng cịn 53 (a) (b) (c) Hình 3.9 Ảnh mức độ tương đồng cặp ảnh SAR khu vực nghiên cứu theo phương pháp Log-normal KLD: (a) hai ảnh thu nhận thời điểm trước ngập lụt (t1 t2); (b) hai ảnh thu nhận thời điểm sau khi ngập lụt (t2 t3); (c) hai ảnh thu nhận thời điểm trước sau ngập lụt (t1 t3) Quan sát góc bên phải hình 3.9 c ta thấy số thay đổi phát Thực chất, khu vực vùng nước (biển đầm), thay đổi phát có khác xạ tia radar nhạy cảm với hàm lượng nước, độ nhám hay gồ ghề bề mặt Vì thay đổi phát khác bề mặt nước, tính chất nước thời điểm thu nhận ảnh Khi khơng nghiên cứu đối tượng chúng nên tạo mặt nạ (không thay đổi) ảnh trước tính tốn 3.4.2 So sánh kết phát thay đổi phƣơng pháp Log-normal KLD với phƣơng pháp khác biệt, tỷ số tỷ số trung bình cục 54 (a) (b) (c) (d) Hình 3.10 Ảnh mức độ tương đồng hai ảnh SAR thu nhận thời điểm trước ngập lụt (t1 t2) khu vực nghiên cứu theo phương pháp khác nhau: (a) phương pháp khác biệt (difference); (b) phương pháp tỷ số (ratio); (c) phương pháp tỷ số trung bình cục (local mean ratio) (d) phương pháp Log-normal KLD Hình 3.10 cho thấy khả phát thay đổi từ ảnh SAR theo phương pháp khác Do ảnh hưởng nhiễu đốm, phương pháp khác biệt (hình 3.10 a) cho ảnh kết nhiễu, thực tế, phương pháp không sử dụng phát thay đổi từ ảnh SAR Phương pháp tỷ số (hình 3.10 b) hạn chế phần ảnh hưởng nhiễu đốm (có tính chất nhân) kết bớt nhiễu lại bị hiệu ứng mờ Với phương pháp tỷ số trung bình cục (hình 3.10 c), ảnh kết giảm nhiễu nhiều (do lấy trung bình) có tỷ lệ báo động giả (false alarm rate) cao, khó phân biệt tự động vùng thay đổi khơng thay đổi Trên hình 3.10 d, ta thấy phương 55 pháp khoảng cách KL phân bố Log-normal phân tách cách rõ ràng vùng thay đổi không thay đổi, dễ dàng cho việc lập đồ phát thay đổi áp dụng phương pháp phân ngưỡng tự động (a) (b) (c) (d) Hình 3.11 Kết phát thay đổi dạng nhị phân hai ảnh SAR thu nhận thời điểm trước ngập lụt (t1 t2) khu vực nghiên cứu theo phương pháp khác nhau: (a) phương pháp khác biệt (difference); (b) phương pháp tỷ số (ratio); (c) phương pháp tỷ số trung bình cục (local mean ratio) (d) phương pháp Log-normal KLD, với phương pháp phân ngưỡng tự động KI Từ ảnh mức độ tương đồng theo phương pháp khác nhau, áp dụng phương pháp phân ngưỡng KI để tách biệt vùng thay đổi không thay đổi, ta thu ảnh phát thay đổi dạng nhị phân hình 3.11 Ta thấy kết phương pháp Log-normal KLD (hình 3.11 d) cho ảnh phát thay đổi tách biệt rõ ràng vùng bị ảnh hưởng lũ vùng không bị ảnh hưởng Các 56 phương pháp khác (3.11 a, b, c cho kết nhiễu, khó đánh giá phạm vi ảnh hưởng vùng bị ngập lụt 3.4.3 Đánh giá độ xác kết phát thay đổi Để đánh giá định lượng kết phát thay đổi, luận văn sử dụng mẫu kiểm chứng khu vực nghiên cứu thu từ ảnh quang học độ phân giải cao Bảng 3.3 thể ma trận sai số kết phát thay đổi so sánh ảnh phát thay đổi theo phương pháp Log-normal KLD với 9211 mẫu thực địa hai lớp thay đổi không thay đổi Bảng 3.3 Ma trận sai số Mẫu kiểm chứng (pixels) Lớp Thay đổi Không thay đổi Tổng số Ảnh phát Thay đổi 4052 227 4279 thay đổi (pixels) Không thay đổi 951 3981 4932 5003 4208 9211 Tổng số Phương pháp phát 4052 pixel thay đổi, phát nhầm 227 pixel thay đổi giả (không thay đổi lại phân vào lớp thay đổi), bỏ qua 951 pixel thay đổi (nhưng lại phân vào lớp không thay đổi) Theo đó, sai số nhầm lẫn 5.3%, sai số bỏ sót 19.0% sai số tổng thể 12.7% Vậy độ xác tổng thể phát thay đổi đạt 87.3% Hơn nữa, so sánh ảnh phát thay đổi với mơ hình số độ cao khu vực thực nghiệm cho thấy vùng bị ngập lụt nằm vùng trũng so với địa hình chung khu vực 57 Sau kết phát thay đổi đạt yêu cầu, đồ chuyên đề thành lập dựa kết Hình 3.12 thể đồ ngập lụt khu vực thành phố Huế phần huyện Hương Trà đợt mưa lũ đầu tháng 11/2017 Hình 3.12 Bản đồ ngập lụt Huế 11/2017 58 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Luận văn trình bày vấn đề phát hiện, triết xuất thông tin thay đổi bề mặt trái đất từ ảnh radar độ mở tổng hợp đa thời gian áp dụng phép đo độ tương đồng thống kê Một cách khái quát, bề mặt trái đất thay đổi ngày nhiều nguyên nhân khác nhau, liệu SAR, với ưu điểm trội so với loại liệu khác, phù hợp với nhiệm vụ theo dõi, phát giám sát thay đổi Vấn đề giải luận văn áp dụng cách thức phát thay đổi phù hợp với dạng liệu phức tạp SAR để phát xác, hiệu thay đổi bề mặt trái đất Luận văn trước tiên trình bày số vấn đề bản, liên quan đến thực trạng, nguyên nhân gây thay đổi lớp phủ bề mặt trái đất, hệ thống quan sát trái đất, số khái niệm liệu SAR để thấy phù hợp loại liệu việc giám sát, phát thay đổi bề mặt, số phép đo độ tương đồng thống kê cho liệu SAR Sau đó, khu vực thực nghiệm liệu sử dụng giới thiệu Tiếp theo, quy trình phương pháp tổng quát để phát thay đổi bề mặt từ ảnh SAR đa thời gian nêu chi tiết, đó, từ bước thu thập liệu đến bước tính tốn kết cuối giải thích cụ thể để thuận lợi cho người đọc muốn thực lại quy trình phương pháp Cuối cùng, kết thực nghiệm, phân tích thảo luận trình bày để thấy tính đắn hiệu quy trình phương pháp Trong quy trình phương pháp này, phương pháp xác định độ tương đồng thống kê dựa khoảng cách Kullback-Leibler hai phân bố Log-normal (Log-normal KLD) sử dụng để phát thay đổi ảnh SAR đa thời gian Các kết thực nghiệm cho thấy phương pháp phù hợp để phát 59 thay đổi từ ảnh SAR mà số phương pháp thông dụng (phương pháp khác biệt, phương pháp tỷ số, v.v.) áp dụng cho dạng liệu ảnh hưởng vốn có nhiễu đốm Hiệu phát thay đổi phương pháp sử dụng đồ án chứng minh sử dụng liệu SENTINEL-1 gồm ảnh GRD, quỹ đạo xuống, phân cực VV, độ phân giải trung bình, thu nhận thơng tin thành phố Huế phần huyện Hương Trà, miền Trung Việt Nam thời điểm xảy ngập lụt vào đầu tháng 11 năm 2017 Kết thực nghiệm chứng tỏ phù hợp hiệu phương pháp Log-normal KLD xác định vùng bị ảnh hưởng đợt mưa lũ với độ xác cao (hơn 87%) Kiến nghị Trên sở kết đồ án này, quy trình phương pháp nêu nên mở rộng áp dụng cho loại liệu SAR khác có độ phân giải khơng gian cao TerraSAR-X, RADARSAT-2, v.v để phát đối tượng nhỏ thực địa Ngoài nên tiến hành thêm thử nghiệm phát thay đổi nhiều nguyên nhân khác gây nên Kết đề tài cho thấy áp dụng phương pháp xác định độ tương đồng thống kê Log-normal KLD ảnh SAR đa thời gian cho quan, trung tâm, đơn vị nghiên cứu thực giám sát, quản lý tài nguyên môi trường để phát kịp thời xác thay đổi bề mặt trái đất 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO Trần Vân Anh (2011), Nghiên cứu xử lý ảnh radar SAR cho xác định nhanh vùng ngập lụt phần mềm miễn phí mã nguồn mở Đề tài KHCN cấp sở, Mã số T11-22, Đại học Mỏ - Địa Chất Trần Kim Châu (2017), “Mapping extent of flooded area using Sentinel satellite image”, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi Mơi trường, 58(9/2017), 78-82 Phạm Quang Sơn, Bùi Đức Việt (2001), “Sử dụng ảnh vệ tinh Radarsat (SAR) GIS nghiên cứu ngập lụt đồng Huế-Quảng Trị”, Tạp chí Các Khoa học Trái Đất, (23), 423-430 Lê Thu Trang (2017), Nghiên cứu phương pháp phân tích thay đổi đối tượng bề mặt từ chuỗi ảnh Radar độ mở tổng hợp (SAR) đa thời gian, Đề tài KHCN cấp sở, Mã số T17-23, Đại học Mỏ - Địa Chất Amitrano D., Ciervo F., Di Bianco P., Di Martino G., Iodice A., Mitidieri F., Riccio D., Ruello G., Papa M N and Koussoube Y (2015), Monitoring Soil Erosion and Reservoir Sedimentation in Semi-arid RegionThrough Remote Sensed SAR Data: A Case Study in Yatenga Region, Burkina Faso Engineering Geology for Society and Territory, Springer link, 3, 539–542 Atto, A M., Trouve, E., Berthoumieu, Y and Mercier, G (2013), Multidate divergence matrices for the analysis of SAR image time series IEEE Trans Geosci Remote Sens., vol 51, no 4, pages 1922–1938 Bhattacharyya, A (1943), On a measure of divergnece between two statistical populations defined by their probability distributions Bulletin of the Calcutta Mathematical Society, 35, 99-109 61 Bouvet A., Le Toan T and Nguyen L D (2009), Monitoring of the Rice Cropping System in the Mekong Delta Using ENVISAT/ASAR Dual Polarization Data IEEE Trans Geosci Remote Sens., 47(2), 517 – 526 Brunner D., Lemoine G and Bruzzone L., (2010), Earthquake Damage Assessment of Buildings Using VHR Optical and SAR Imagery IEEE Trans Geosci Remote Sens, 48(5), 2403–2420 10 Chen S.-W and Sato M (2013), Tsunami damage investigation of builtup areas using multitemporal spaceborne full polarimetric SAR images IEEE Trans Geosci Remote Sens., 51, 1985–1997 11 Colesanti C and Wasowski J (2006), Investigating landslides with space-borne SyntheticAperture Radar (SAR) interferometry Engineer Geology, 88, 173–199 12 Coppin P., Jonckheere I., Nackaerts K., Muys B and Lambin E (2004), Review ArticleDigital change detection methods in ecosystem monitoring: a review International Journal of Remote Sensing, 25(9), 1565-1596 13 Dellepiane S.G and Angiati E (2012), A new method forcrossnormalization andmultitemporal visualization of SAR images for thedetection of flooded areas IEEE Trans Geosci Remote Sens., 50(7), 2765–2779 14 Elachi, C and vanZyl, J (2006), Introduction to the physics and techniques of remote sensing John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey 15 Gar-OnYeh A and Qi Z (2015), Space-time integration in geography and giscience Chapter 19: Short-interval monitoring of land use andland cover change using a time series of RADARSAT-2 polarimetric SARimages Springer Link 62 16 Inglada J and Mercier G (2007), A new statistical similarity measure for change detection in multitemporal SAR images and its extensionto multiscale change analysis IEEE Trans Geosci Remote Sens., 45(5), pages.1432–1445 17 Morio, J., Refregier, P., Goudail, F., Dubois-Fernandez, P C and Dupuis, X (2008), Information theory-based approach for contrast analysis in polarimetric and/or interferometric SAR images IEEE Trans Geosci Remote Sens., 46(8), 2196–2185 18 Kullback S and Leibler R A (1951), On Information and Sufficiency Ann Math Statist., 22(1), 79–86 19 Kittler J and Illingworth J., 1986 Minimum error thresholding Patten Recognition 19(1), 41–47 20 Le T T., Atto A M., Trouve E., Solikhin A and Pinel V (2015), Change detection matrix for multitemporal filtering and change analysis of SAR and PolSAR image time series ISPRS J Photogramm Remote Sens., 107, 64–76 21 Le, T T., (2015), Change Information Extraction from Synthetic Aperture Radar Image Time Series PhD Dissertation, Grenoble Alpes University 22 Le-Toan (2007), Lecture: Advanced Training Course on Land RemoteSensing 23 Leblon B., Ksischke E., Alexander M., Doyle M and Abbott M (2002), Fire Danger Monitoring Using ERS-1 SAR Images in the Case of Northern Boreal Forests Natural Hazards, Kluwer Academic Publishers, 27, 231– 255 24 Lopes, A., Nezry, E., Touzi, R and Laur, H (1993), Structure detection and statistical adaptive speckle filtering in SAR images Int J Remote Sens., 14(9), 1735–1758 63 25 Nguyen V T (2016), Inudation extent and flood frequency mapping of Cuu long rivers delta using multi-temporal ERS-2 data International Conference on GeoInformaticsfor Spatial-Infrastructure Development in Earth & Allied Sciences (GIS-IDEAS 2016) Hanoi, Vietnam 26 Wiley, C (1954), Pulsed doppler radar methods and apparatus US Patent, 3,196,436 27 Báo mới, truy cập ngày: 15/04/2018, truy xuất từ: https://baomoi.com/thuathien-hue-thiet-hai-nang-ne-sau-bao-so-12/c/23842962.epi 28 Báo nhân dân, truy cập ngày: 15/04/2018, truy xuất từ: http://www.nhandan.com.vn/xahoi/tin-tuc/item/34616702-thua-thien-huemua-lon-nhieu-noi-chim-trong-bien-nuoc.html 29 Báo tuổi trẻ, truy cập ngày: 15/04/2018, truy xuất từ: https://tuoitre.vn/hue-nuoc-cac-song-tiep-tuc-len-nguy-co-tai-dien-lu-lon20171107153651989.html 30 ESA 2015 Sentinel-1 SAR User Guide, truy cập ngày: 24/03/2018, truy xuất từ: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-1-sar 31 Web Radasat, truy cập ngày: 24/03/2018, truy xuất từ: http://www.asccsa.gc.ca/eng/satellites/radarsat/radarsattableau.asp 32 Web EOS truy cập ngày: 24/03/2018, truy xuất từ: https://eospso.nasa.gov/ 33 WebEOM, truy cập ngày: 24/03/2018, truy xuất từ: http://www.esa.int/Our_Activities/Operations/Earth_observation_missions 34 Wikipedia_hue, truy cập ngày: 15/04/2018, truy xuất từ: https://vi.wikipedia.org/wiki/Huế 64 35 Wikipedia_ Similarity_measure, truy cập ngày: 23/03/2018, truy xuất từ: https://en.wikipedia.org/wiki/Similarity_measure 36 YanNews, truy cập ngày: 15/04/2018, truy xuất từ: http://www.yan.vn/visao-mien-trung-luon-phai-ganh-chiu-nhung-con-bao-lon-139897.html DANH MỤC CƠNG TRÌNH ĐÃ ĐƢỢC CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ Lê Thu Trang, Phạm Thị Thanh Hòa, Phạm Hà Thái, Trần Trung Anh, Vũ Thị Thơm (2018), “Phát vùng ngập lụt Huế từ ảnh SAR đa thời gian phép đo độ tương đồng thống kê” Tạp chí KH-KT Mỏ - Địa chất, số tháng 10