Ứng dụng tư liệu viễn thám Radar và quang học đánh giá nhanh ảnh hưởng lũ lụt đến lớp phủ mặt đất. Thử nghiệm tại Thừa Thiên Huế

Mục tiêu và nhiệm vụ của luận vănMục tiêu:Ứng dụng tư liệu Radar và tư liệu Quang học để đánh giá nhanh mức độ ảnh hưởng của lũ lụt lên lớp phủ mặt đất.Nhiệm vụ: Tổng quan về phương pháp tiền xử lý dữ liệu Radarsat Xử lý dữ liệu Radarsat để chiết tách thông tin vùng ngập lũ Xử lý dữ liệu Landsat để chiết tách thông tin về lớp phủ bề mặt Tích hợp GIS để phân tích đánh giá mức độ ảnh hưởng lên từng đối tượng cụ thể thuộc lớp phủ bề mặtTính mới của luận vănỨng dụng công nghệ Viễn thám và GIS để đưa ra báo cáo nhanh về hiện trạng và mức độ ảnh hưởng của lũ lên các đối tượng chính thuộc lớp phủ bề mặt.

phần mở đầu 6

Chơng 1 cơ sở phơng pháp luận ứng dụng ảnh viễn thám trong nghiên cứu ngập lụt 12

1.1 Đặc điểm căn bản của ảnh Quang học 12

1.2 Các đặc tính căn bản của ảnh Radar 12

1.2.1 Cơ chế tán xạ của Radar 13

1.2.2 Phân cực 14

1.2.3 Đặc tính phản xạ của nớc trên ảnh Radar 15

1.3 Khả năng thông tin của ảnh Quang học về lớp phủ mặt đất 17

1.4 Khả năng thông tin của ảnh Radar chiết tách vùng ngập lụt 18

1.5 Lợi ích kết hợp ảnh Quang học và ảnh Radar 19

Chơng 2 xử lý ảnh rADAR 21

2.1 ảnh vệ tinh RADARSAT-1 21

2.2 Định chuẩn ảnh RADARSAT 22

2.3 Xử lý nhiễu trên ảnh Radar 27

2.3.1 Mô hình nhiễu 28

2.3.2 Nhóm phơng pháp lọc cục bộ (Adaptive Filter) 29

2.3.3 Lọc đa thời gian (Multitemporal Filter) 32

2.4 Nắn chỉnh hình học ảnh Radar 35

2.4.1 Những biến dạng hình học cơ bản của ảnh Radar 36

2.4.2 Phơng pháp nắn chỉnh hình học 39

2.5 Chiết tách vùng ngập từ ảnh Radar 44

Chơng 3 nghiên cứu quy trình tích hợp ảnh radar và ảnh quang học để đánh giá ảnh hởng tình trạng ngập lụt đến lớp phủ bề mặt 45

3.1 Nghiên cứu Quy trình tích hợp thông tin từ ảnh Radar và ảnh Quang học 45

3.1.1 Sơ đồ quy trình 45

3.1.2 Mô tả quy trình 47

3.2 Nghiên cứu phơng pháp đánh giá ảnh hởng của ngập lụt tới các đối tợng lớp phủ bề mặt 50

3.2.1 Hệ thống phân loại 50

3.2.2 Các chỉ tiêu đánh giá mức độ ngập 52

3.2.3 Lập bản đồ mức độ ảnh hởng 52

3.3 Thực nghiệm và đánh giá ảnh hởng tình trạng ngập lụt đến lớp phủ bề mặt 52

3.3.1 T liệu sử dụng 52

3.3.2 Chiết tách thông tin lớp phủ mặt đất từ ảnh Quang học 53

3.3.3 Xử lý ảnh RADAR chiết tách thông tin vùng ngập lụt 54

3.3.4 Chồng ghép thông tin Quang học và RADAR 58

3.4 Phân tích đánh giá kết quả thực nghiệm 61

Kết luận 68

Kiến nghị 70

Tài liệu tham khảo 71

Phụ lục 74

Danh mục các từ viết tắt

CDPF Cơ quan Xử lý dữ liệu Canada

CESBIO Trung tâm nghiên cứu Sinh quyển trực thuộc Trung tâm Nghiên cứu Không gian Pháp

CNES Trung tâm nghiên cứu Không gian Pháp

dB Deci-Ben

DEM Mô hình số độ cao

ENVI Phần mềm thơng mại xử lý ảnh viễn thám

EROS Vệ tinh quan sát trái đất của Israel

ERS Vệ tinh viễn thám của Châu Âu

IRS Vệ tinh viễn thám của ấn Độ

LANDSAT Vệ tinh t i nguyên cài nguyên c ủa Mỹ

MIKE-11 Mụ hỡnh tớnh toỏn thủy văn, thủy lực của Đan MạchNOAA Vệ tinh nghiên cứu đại dơng và khí tợng của Mỹ

RADAR Thiết bị dò tìm và xác định khoảng cách bằng sóng RaioRADARSAT Vệ tinh quan sát trái đất của Canada

SAR Radar độ mở tổng hợp

danh mục hình vẽ và bảng biểu

A Hình vẽ

Hình 1-3 Các kiểu tán xạ trên các bề mặt khác nhau 14Hình 1-4 Các kiểu tán xạ trong môi trờng điện môi khác nhau 14

Hình 1-6 Cơ chế tán xạ của bề mặt đối tợng trên ảnh Radar 15Hình 1-7 Sự khác biệt trong tán xạ của nớc trên phân cực HH và VV 17Hình 2-1 Các chế độ chụp ảnh của vệ tinh RADARSAT-1 21

Hình 2-3 Mối tơng quan giữa độ lệch chuẩn và giá trị trung bình cục bộ 29

Hình 3-6 Hiện trạng khi lũ rút ngày 15/11/1999 58Hình 3-7 Kết quả phân loại lớp phủ bề mặt từ ảnh Landsat ngày 02/06/2001 59Hình 3-8 Mức độ ngập tại thời điểm lũ ngày 06/11/1999 60Hình 3-9 Mức độ rút của lũ tại thời điểm 15/11/1999 60

Hình 3-10 Bản đồ mức độ thiệt hại do ngập tại thời điểm lũ 06/11/1999 66

B Bảng biểu

Bảng 2-2 Nguyên lý phân bố của Radiometric Data Record 23Bảng 3-1 Mức độ ảnh hởng của các đối tợng do lũ gây ra 65Biểu đồ 3-1 Diện tích của các đối tợng tại thời điểm không có lũ 61

Biểu đồ 3-3 Diện tích của các đối tợng bị ngập ngày 06/11/1999 63Biểu đồ 3-4 Biểu đồ thể hiện mức độ ảnh hởng theo diện tích của các đối t-ợng khi xảy ra lũ 63

phần mở đầu

Tính cấp thiết của luận văn

Lũ, Lụt là những thiên tai có nguồn gốc khí hậu “Thủy, hoả, đạo, tặc” là bốnloại tai ơng mà từ ngàn đời xa đã đợc ông cha ta coi là tai họa nguy hiểm nhất đedọa con ngời, trong đó thủy tai đợc xếp hạng hàng đầu Trong những thập kỷ gần

đây, lũ lụt ngày càng nhiều đã gây ra những thiệt hại rất nặng nề không chỉ trên lãnhthổ Việt Nam và còn ở nhiều nớc trên thế giới nh Tây Âu (1998, 2000), Bangladesh(2001), Trung Quốc (1998), Lịch sử nớc ta không ghi lại đầy đủ những số liệu vềcác trận lụt lớn trong các thế kỷ trớc, nhng chúng ta cũng biết nhiều về trận lụt dẫn

đến nạn đói chết hơn hai triệu ngời năm 1945 và trận lũ lịch sử năm 1971 gây vỡ đêlàm ngập lụt nghiêm trọng nhiều tỉnh ở đồng bằng Bắc Bộ Tại miền Trung, lũ lụtnghiêm trọng trên diện rộng đã xảy ra năm 1964 tại các tỉnh từ Quảng Bình vào PhúYên; lũ lịch sử làm vỡ đê gây ngập lụt lớn trên sông Cả, La năm 1978, năm 1998,

1999, lũ lụt lịch sử liên tiếp trên các sông thuộc các tỉnh từ Quảng Bình đến KhánhHòa gây thiệt hại nghiêm trọng về ngời và tài sản Và liên tiếp tháng 10, 11 năm

2007 vừa qua nhân dân miền Trung lại phải liên tiếp hứng chịu một trận lụt với quymôlớn hơn hẳn trận lụt lịch sử năm 1999 gây thiệt hại nặng nề cả ngời và của Ướctính khoảng hơn 200 ngời chết, hàng trăm ngời bị mất tích, thiệt hại về tài sảnkhoảng 9509 tỉ đồng (theo http://www.dartmouth.edu/floods/archives/2007sum)

Đã có nhiều dự án, đề tài nghiên cứu khoa học cả trong và ngoài nớc về lũ lụt

và các biện pháp phòng tránh Có thể kể ra một số các đề tài dự án đã đ ợc thực hiệntrong nớc nh:

Đề tài 1: " Điều tra nghiên cứu và cảnh báo ngập lụt phục vụ phòng tránh

thiên tai ở các lu vực sông Miền Trung" do Viện Khí tợng Thủy văn thực hiện năm

1999 -2002

Phơng pháp thực hiện: Sử dụng số liệu thực đo và điều tra bổ sung sau đó sửdụng mô hình DEM để xây dựng bản đồ ngập

Đề tài 2: " Nghiên cứu cơ sở khoa học cho các giải pháp tổng thể dự báo

phòng tránh ngập lụt ở các tỉnh Miền Trung"" do Viện Địa lý, Trung tâm Khoa học

tự nhiên và Công nghệ Quốc gia thực hiện năm 2000 -2004

Phơng pháp thực hiện: Sử dụng số liệu thực đo và điều tra bổ sung

Đề tài 3: " Nghiên cứu xây dựng tập bản đồ ngập lụt tỉnh Thừa Thiên – Huế Huế

" do Viện Địa lý, Trung tâm Khoa học tự nhiên và Công nghệ Quốc gia thực hiệnnăm 1999-2001

Phơng pháp thực hiện: Sử dụng số liệu thực đo và điều tra bổ sung

Đề tài 4: " Xây dựng bản đồ phân vùng ngập lụt và phơng án cảnh báo nguy

cơ ngập lụt hạ lu sông Hơng, sông Bồ tỉnh Thừa Thiên Huế" do Đài Khí tợng Thủy

văn Khu vực Trung Trung Bộ thực hiện năm 1999-2001

Phơng pháp thực hiện: Sử dụng số liệu thực đo và điều tra bổ sung có kết hợpvới mô hình số độ cao để lập bản đồ ngập

Và một số nghiên cứu của các nớc trên thế giới nh:

Bangladesh đã xây dựng thành công hệ thống giám sát và cảnh báo ngập lụttrên cơ sở sử dụng mô hình thuỷ văn và thuỷ lực MIKE-11 (của Đan Mạch) dới sựtrợ giúp của UNDP/WMO kết hợp với sử dụng t liệu viễn thám GMS, NOAA-12 vàNOAA-14 Hệ thống giám sát và cảnh báo ngập lụt này đợc áp dụng cho vùng lãnhthổ rộng 82000 km2, trên đoạn dài 7270 km sông, 195 nhánh, sử dụng 30 trạm giámsát

Trung quốc đã xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo ngập lụt trên cơ sở sửdụng t liệu viễn thám FY-II, OLR, GPCP, ERS-II, SSM/I

ấn Độ bắt đầu xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo ngập lụt từ năm 1959cho lu vực sông Hằng Hiện nay ở ấn độ có 145 trung tâm dự báo, 500 trạm khí t-ợng, 350 trạm thuỷ văn phục vụ cho vùng lu vực rộng 240000 km2, sử dụng khảnăng thông tin của các t liệu ảnh vệ tinh IRS, TM Landsat-5, ERS, Radarsat

Một số nớc thuộc Châu Phi sử dụng mô hình thuỷ văn FEWS NET kết hợpvới hệ thống thông tin địa lý GIS để xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo ngậplụt cho 5600 vùng hạ lu với sự trợ giúp xây dựng của tổ chức USGS/EROS

Nhìn chung, cách thức tiếp cận và thực hiện của các đề tài trong nớc chủ yếudựa trên cơ sở của phơng pháp truyền thống là sử dụng số liệu thực đo và điều trathực địa bổ sung rồi kết hợp với mô hình số độ cao để chiết tách vết lũ Các kết quảthu đợc hầu hết chỉ là bản đồ ngập lụt, bản đồ hiện trạng lũ ở các chu kỳ khác nhau,cha có những số liệu chi tiết về vùng ngập và đánh giá nhanh những ảnh hởng vàthiệt hại mà lũ lụt gây ra Còn những đề tài ở nớc ngoài đã ứng dụng công nghệ viễnthám để nghiên cứu rất nhiều, song chủ yếu tập trung vào xây dựng các mô hìnhthủy văn, thủy lực để giám sát và cảnh báo ngập lụt mà cũng cha đa ra số liệu cụ thể

và những đánh giá nhanh về tình trạng ngập lụt

Nhằm tận dụng khả năng u việt của công nghệ viễn thám, đặc biệt là viễnthám Radar mang lại, luận văn sẽ đề cập cụ thể hơn về phân tích lũ lụt dựa vào t liệuSAR và t liệu quang học để đa ra phơng pháp đánh giá nhanh về mức độ ảnh hởng

và thiệt hại do lũ lụt nhằm bổ sung phần cha đợc rõ ràng của những đề tài trong nớc

đã nêu ở trên và những đề tài nghiên cứu của nớc ngoài cha đề cập tới

Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn

Mục tiêu:

ứng dụng t liệu Radar và t liệu Quang học để đánh giá nhanh mức độ ảnh ởng của lũ lụt lên lớp phủ mặt đất

h-Nhiệm vụ:

- Tổng quan về phơng pháp tiền xử lý dữ liệu Radarsat

- Xử lý dữ liệu Radarsat để chiết tách thông tin vùng ngập lũ

- Xử lý dữ liệu Landsat để chiết tách thông tin về lớp phủ bề mặt

- Tích hợp GIS để phân tích đánh giá mức độ ảnh hởng lên từng đối tợng cụthể thuộc lớp phủ bề mặt

Tính mới của luận văn

ứng dụng công nghệ Viễn thám và GIS để đa ra báo cáo nhanh về hiện trạng

và mức độ ảnh hởng của lũ lên các đối tợng chính thuộc lớp phủ bề mặt

Vùng nghiên cứu:

Căn cứ vào mức độ thiệt hại thì lũ lụt xảy ra ở miền Trung là ác liệt và nguyhiểm nhất Chủ yếu đây là dạng lũ quét, lũ lên nhanh, rút nhanh, tốc độ lớn, chảymạnh, ngập dài ngày ở các đồng bằng nhỏ hẹp ven biển (khi thời gian lũ trùng vớilúc thuỷ triều lên) mà nơi đây lại chính là các trung tâm dân c và có kinh tế pháttriển của miền Trung, nên hậu quả mà lũ lụt gây ra cho các tỉnh miền Trung làkhông nhỏ cả về ngời và của Chính vì nguyên nhân nêu trên tác giả quyết định chọnThừa Thiên Huế là khu vực nghiên cứu mà cụ thể là Thành phố Huế

1 Đặc điểm điều kiện tự nhiên

Vùng nghiên cứu có tọa độ từ vĩ tuyến 16020’ B đến 17015’ B và từ kinh tuyến

107005’ Đ đến 108015’ Đ, bao gồm hai lu vực của 4 con sông Sông Hơng là consông lớn nhất của tỉnh Thừa Thiên Huế, nằm từ vĩ tuyến 16000’ B đến 16045’ B và từkinh tuyến 107000’ Đ đến 108015’ Đ, phía tây của nó là dãy Trờng Sơn, phía Bắc lànúi Bạch Mã, phía Nam nằm tiếp giáp thành phố Đà Nẵng và phía đông giáp biển

Đông

Sự phân bố dòng chảy bất qui tắc phù hợp với sự phân bố ma rào Mùa lũ kéodài từ tháng 10 đến tháng 12 và lợng nớc chiếm từ 50 đến 80% tổng số lợng nớchàng năm, có sự dao động mạnh giữa các năm Lợng nớc vào mùa lũ trong một năm

có nhiều trận lũ có thể gấp ba lần so với các năm có ít trận lũ hơn ở trạm thuỷ vănThờng Nhật, lu lợng dòng chảy dao động từ 18.5 l/skm2 (mùa khô) tới 228 l/skm2

(mùa lũ)

Vùng bờ biển của tỉnh Thừa Thiên Huế bị chi phối bởi hệ thống phá Pháchính là phá Tam Giang Phá này chạy dọc bờ biển Huế, có diện tích 22000 ha Phía

đông, phá bị ngăn tách với biển bởi các cồn cát với hai khe, Thuận An và Từ Hiền

ở phía tây của phá là các cánh đồng lúa và cửa sông Đây là vùng có thắng cảnh vàtài nguyên sinh học Dân c đã c trú ở đây khai thác các tài nguyên sinh học của phá

và làm nông nghiệp Vì độ dốc nhỏ và lợng nớc dâng cao từ sông và do ma, vùngnày có khả năng lũ lớn Các dải đá ngầm ở ven biển với độ cao lên tới 20m cũng gâykhó khăn cho nớc chảy tự do trong trờng hợp lũ nghiêm trọng, làm vùng này giống

nh một cái hồ lớn

2 Đặc điểm kinh tế xã hội

Thừa Thiên Huế nằm trên trục giao thông quan trọng xuyên Bắc-Nam, trụchành lang Đông-Tây nối Thái Lan - Lào - Việt Nam theo đờng 9 Thừa Thiên Huế ởvào vị trí trung độ của cả nớc, nằm giữa thành phố Hà Nội và thành phố Hồ ChíMinh là hai trung tâm lớn của hai vùng kinh tế phát triển nhất nớc ta, là nơi giaothoa giữa điều kiện tự nhiên - kinh tế - xã hội của cả hai miền Nam - Bắc ThừaThiên Huế là một trong những trung tâm văn hoá, du lịch, trung tâm giáo dục đàotạo, y tế lớn của cả nớc và là cực phát triển kinh tế quan trọng của vùng kinh tế trọng

điểm miền Trung

Bờ biển của tỉnh dài 120 km, có cảng Thuận An và vịnh Chân Mây với độ sâu

18 - 20m đủ điều kiện xây dựng cảng nớc sâu với công suất lớn, có cảng hàngkhông Phú Bài nằm trên đờng quốc lộ 1A và đờng sắt xuyên Việt chạy dọc theotỉnh, có 81 km biên giới với Lào

Vị trí địa lý nh trên đã tạo điều kiện thuận lợi cho Thừa Thiên Huế phát triểnsản xuất hàng hoá và mở rộng giao lu kinh tế - xã hội với các tỉnh trong cả nớc vàquốc tế

3 Tổng hợp thông tin bão, lũ lụt ở Thừa Thiên Huế năm 1999

Theo Trung tâm Khí tợng Thủy văn quốc gia thống kê thì thiên tai lũ lụt ởmiền Trung nói chung và Thừa Thiên Huế nói riêng là ác liệt và nguy hiểm nhất,chủ yếu là dạng lũ quét, lũ lên nhanh rút nhanh Còn nhớ trận lũ lụt lịch sử xảy ranăm 1999 tại miền Trung là do ma nhiều, tập trung trong một khoảng thời gianngắn, gây ra lũ lụt đột ngột ở các vùng núi thuộc tỉnh Quảng Ngãi và lũ lớn trên các

lu vực sông từ Thừa Thiên - Huế đến Khánh Hòa Đặc biệt, có các trận lũ lớn trêncác sông của tỉnh Quảng Ngãi Mức nớc lũ trên hầu hết các sông đạt mức đỉnh vàtrên mức báo động III Nhất là ở tỉnh Quảng Ngãi, xảy ra lũ lịch sử trên sông TràKhúc Trên các sông ở Bình Định, Quảng Nam và Thừa Thiên - Huế, có lũ lớn trên

mức báo động III Lũ gây ra ngập lụt trên diện rộng Chi tiết về lũ và ngập lụt ở cáctỉnh Thừa Thiên Huế nh sau:

ở Huế, ma rất lớn có nơi trên 2000 mm trong vòng 6 ngày từ 1 đến 6 tháng

11 Lũ lên rất nhanh, với cờng suất có khi tới 1m nớc trong trong 1 giờ, biên độ lũlớn 4-5 m, thậm chí 8-10 m ở thợng nguồn sông Hơng, sông Bồ, gây ra lũ quét ởmột số nơi Hơn 90% các khu dân c, kể cả vùng gò đồi bị ngập chìm trong nớc lũ tới1-4 m trong 4 -9 ngày Thành phố Huế bị ngập rất nặng nề, hấu hết nhà cửa, đ ờngphố chìm trong biển nớc mênh mông, giao thông liên lạc bị ngừng trệ Đặc biệt, nớc

lũ sông Hơng đã phá vỡ phá Tam Giang, cửa biển Thuận An bị đổi dòng, tạo thành 5cửa mới, chia cắt và cô lập vùng biển, ảnh hởng nghiêm trọng đến môi trờng sinhthái vùng phá Tam Giang và vùng cầu Hai Tại hai cửa mới Hoà Duân và T Hiềnrộng tới 500-600 m, lũ đã cuốn trôi các hộ dân với toàn bộ nhà cửa, tài sản Cụ thể

40 xã ở huyện Hơng Trà, Quảng Điền, Phú Vang, Hơng Thuỷ và Phú Lộc và Thànhphố Huế bị ngập lụt nghiêm trọng: 54000 căn nhà bị nhấn chìm trong nớc, một vài

địa phơng của Phú Lộc chịu ảnh hởng khi lũ lên đột ngột với 76 căn nhà ngậpkhoảng 1.5m (trong đó có 4 căn nhà bị cuốn trôi) và buộc phải di chuyển

Cấu trúc của luận văn

Cấu trúc luận văn bao gồm: Phần mở đầu, Nội dung chính của luận văn, Phầnkết luận, Kiến nghị, Tài liệu tham khảo và Các phụ lục Trong đó, nội dung chínhcủa luận văn gồm 3 chơng:

Chơng 1: Cơ sở phơng pháp luận ứng dụng ảnh viễn thám trong nghiên cứungập lụt

Chơng 2: Xử lý ảnh RADAR

Chơng 3: Nghiên cứu quy trình tích hợp ảnh Radar và ảnh Quang học để

đánh giá ảnh hởng tình trạng ngập lụt tới hiện trạng lớp phủ

Chơng 1 cơ sở phơng pháp luận ứng dụng ảnh viễn thám trong nghiên cứu ngập lụt

1.1 Đặc điểm căn bản của ảnh Quang học

Một trong những u điểm cơ bản của ảnh vệ tinh quang học là đợc thu nhận ởvùng sóng nhìn thấy và cận hồng ngoại nên rất phù hợp với cảm nhận trực giác củacon ngời( vì mắt ngời cũng có thể coi là một bộ xử lý hình ảnh ở vùng sóng nhìnthấy) Do đó, rất thuận lợi cho việc phân tích, giải đoán, chiết tách các thông tin.Hình ảnh các đối tợng trên ảnh quang học thờng là rõ ràng, sắc nét, ít nhiễu, dễ giải

đoán, nhận dạng Đây là một đặc tính u việt hơn hẳn ảnh Radar Ngoài ra ảnh quanghọc còn có một số đặc điểm sau:

- Độ phủ rộng: Với ảnh Landsat phạm vi của khả năng thu nhận lên tới180x180 km Điều này có lợi cho việc nghiên cứu đối tợng bề mặt trên diện rộng

- Khả năng chụp lặp cao: khả năng này cho phép thực hiện các nghiên cứumang tính đa thời gian Với ảnh Landsat thì chu kỳ lặp quỹ đạo lặp lại là 16 ngày,nhng ngày nay với các loại vệ tinh mới có thể chủ động điều khiển bộ cảm thìkhoảng thời gian chụp lặp chỉ sau 3-4 ngày

- Độ phân giải phổ lớn: ảnh quang học có thể phản ánh thông tin từ dải sóngnhìn thấy đến vùng hồng ngoại xa(hay còn gọi là hồng ngoại nhiệt) Đặc điểm này

đặc biệt quan trọng trong phơng pháp xử lý số, có thể phân loại tự động các lớp đốitợng nhờ dựa vào đặc tính phản xạ phổ của đối tợng, do đặc tính hóa học của mỗiloại đối tợng là khác nhau nên sự hấp thụ hay bức xạ là khác nhau Đây là một đặctrng cơ bản của viễn thám bị động

1.2 Các đặc tính căn bản của ảnh Radar

RADAR đợc viết tắt từ cụm từ tiếng Anh RAdio Detection And Ranging (Dòtìm và xác định khoảng cách bằng sóng radio) hoạt động trong dải sóng rộng từ band siêucao tần đến band radio (bớc sóng từ vài milimét đến 1 mét)

Hình 1-1: Dải tần số hoạt động của Radar

Radar hoạt động trên nguyên tắc truyền tín hiệu sóng điện từ đến đối tợng vàthu nhận phản hồi từ đối tợng Năng lợng phản hồi thu nhận sẽ đợc khuếch đại vàphân tích để xác định vị trí, các đặc tính điện từ và cấu hình bề mặt của đối tợng

Radar sử dụng nguồn năng lợng riêng, vì vậy hoạt động không phụ thuộc vào nguồnsáng tự nhiên và độc lập với thời tiết.

Tùy thuộc vào đặc điểm của các đối tợng trên bề mặt mà năng lợng tán xạ có thể

là tán xạ bề mặt, tán xạ khối, đa tán xạ hoặc tổng hợp của các loại tán xạ trên Đặc tínhtán xạ ngợc phụ thuộc vào độ gồ ghề của bề mặt, đặc trng điện môi của môi trờng (độẩm), góc tới của chùm tia và độ dài bớc sóng Radar đợc sử dụng

Hình 1-3: Các kiẻu tán xạ trên các bề mặt khác nhau

Qua hình 1-3, ta có thể thấy độ gồ ghề của bề mặt (tùy thuộc vào bớc sóng) ảnhhởng đến các kiểu tán xạ

Hình 1-4: Các kiểu tán xạ trong môi trờng điện môi khác nhau

Với hình 1-4 ta cũng có thể thấy hằng số điện môi của môi trờng cũng ảnh ởng đến cờng độ tán xạ

h-1.2.2 Phân cực

Hình 1-5: Các kiểu phân cực trong viễn thám Radar

Sử dụng sóng radar phân cực để thu ảnh là một trong những tính chất cơ bảncủa hệ thống chụp ảnh radar Sóng điện từ truyền đi trong không gian theo mặtphẳng thẳng đứng (Vertical -V) hoặc nằm ngang (Horizontal - H), do đó hệ thốngchụp ảnh radar cũng có khả năng phát ra và thu nhận năng lợng sóng radar theo ph-

HH - phát phân cực ngang, thu phân cực ngang

b Phân cực chéo (cross polarization):

Ăng ten phát ra sóng radar phân cực theo một phơng và nhận lại năng lợngphản hồi phân cực theo phơng khác Cụ thể là:

Hình 1-6: Cơ chế tán xạ của bề mặt đối tợng trên ảnh Radar

Độ gồ ghề của bề mặt là yếu tố quyết định sự tơng tác giữa sóng radar với bềmặt và do đó cũng đóng vai trò cơ bản ảnh hởng đến độ sáng tối của đối tợng trên

ảnh

Độ gồ ghề của bề mặt đợc quan niệm nh là sự chênh lệch về độ cao trungbình của các địa vật trên bề mặt đó và thờng có giá trị đợc tính bằng đơn vị cỡ cm.Tuy nhiên bề mặt đợc gọi là gồ ghề hay phẳng phụ thuộc vào độ dài bớc sóng và góctới của các chùm tia radar Tiêu chuẩn để bề mặt đợc coi là gồ ghề hay nhẵn đợc xác

định theo công thức của Rayleigh nh sau :

) cos(

 : góc tới của chùm tia Radar

Nếu bề mặt có chiều cao trung bình >H thì sẽ đợc coi là gồ ghề còn ngợc lại

sáng hơn ở bề mặt gồ ghề xung quanh Sử dụng ảnh Radar phân cực, nhất là phân cựcngang (HH) cũng có thể cho phép tách biệt các vùng nớc tốt hơn so với phân cực thẳng

đứng (VV)

Hình 1-7: Sự khác biệt trong tán xạ của nớc trên phân cực HH và VV

1.3 Khả năng thông tin của ảnh Quang học về lớp phủ mặt đất

ảnh quang học chụp bề mặt trái đất nhờ năng lợng mặt trời và các thiết bịchụp ảnh sử dụng thấu kính quang học, hệ thống chụp ảnh này đợc gọi là hệ thốngthụ động Ngày nay với sự tiến bộ nhanh chóng của khoa học công nghệ, t liệu vệtinh đã và đang đợc ứng dụng rộng rãi trong công tác theo dõi, giám sát tài nguyênthiên nhiên và bảo vệ môi trờng đặc biệt là trong việc theo dõi diễn biến lớp phủ vàhiện trạng sử dụng đất

Nguyên tắc cơ bản để phân biệt các đối tợng lớp phủ mặt đất trên ảnh vệ tinh

là dựa vào sự khác biệt về đặc tính phản xạ của chúng trên các kênh phổ Hình 1-8 dới

đây thể hiện đặc tính phản xạ của các thành phần đất, nớc và thực vật trên ảnh vệtinh

Hồng ngoại gần Hồng ngoại trung

dảI sóng

Đất khô

Đất ớt

Thực vật Phản xạ (%)

Nư ớc

0,8ưưưưưưưưưưưưưưưưư1,2ưưưưưưưưưưưưưưưư1,6ưưưưưưưưưưưưưưưưư2,0ưưưưưưưưưưưưưưưưư2,4

Hình 1-8: Đặc tính phản xạ của đất, nớc và thực vật

Những u thế cơ bản của ảnh vệ tinh có thể kể ra là:

- Cung cấp thông tin khách quan, đồng nhất trên khu vực phủ trùm lớn(Landsat 180km x180km, SPOT, ASTER 60km x 60 km) cho phép tiến hành theodõi giám sát trên những khu vực rộng lớn cùng một lúc

- Cung cấp thông tin đa dạng trên nhiều kênh phổ khác nhau cho phép nghiêncứu các đặc điểm của đối tợng từ nhiều góc độ phản xạ phổ khác nhau

- Cung cấp các loại ảnh có độ phân giải khác nhau đo đó cho phép nghiêncứu bề mặt ở những mức độ chi tiết hoặc khái quát khác nhau Ví dụ nh các loại ảnh

độ phân giải siêu cao nh SPOT 5, IKONOS, QuickBird để nghiên cứu chi tiết, hoặccác loại ảnh có độ phân giải thấp nhng tần suất chụp lặp cao, diện tích phủ trùm lớn

nh MODIS, MERIS cho phép cung cấp các thông tin khái quát ở mức vùng hay khuvực

- Khả năng chụp lặp lại hay còn gọi là độ phân giải thời gian Do đặc điểmquĩ đạo của vệ tinh nên cứ sau một khoảng thời gian nhất định lại có thể chụp lặp lại

đợc vị trí trên mặt đất Sử dụng các ảnh vệ tinh chụp tại các thời điểm khác nhau sẽcho phép theo dõi diễn biến của các sự vật hiện tợng diễn ra trên mặt đất, ví dụ nhquá trình sinh trởng của cây trồng, lúa, màu

- Các dữ liệu đợc thu nhận ở dạng số nên tận dụng đợc sức mạnh xử lý củamáy tính và có thể dễ dàng tích hợp với các hệ thống thông tin nh hệ thống thông tin

địa lý (GIS)

Do những đặc tính hết sức u việt kể trên ảnh vệ tinh đã trở thành một công cụkhông thể thiếu đợc trong công tác theo dõi giám sát tài nguyên thiên nhiên và môitrờng nói chung và việc chiết tách các thông tin lớp phủ nói riêng, nhất là ở nhữngvùng khó tiếp cận nh các vùng núi cao, biên giới, hải đảo

1.4 Khả năng thông tin của ảnh Radar chiết tách vùng ngập lụt

Do đầu thu ảnh Radar đợc thiết kế trong dải tần rộng (với bớc sóng từ 1m), ở mỗi loại ảnh khác nhau thì có bớc sóng cụ thể khác nhau, vì thế so với ảnhquang học ở dải nhìn thấy và hồng ngoại thì ảnh Radar có nhiều đặc tính u việt hơn.Với bớc sóng dài, ảnh Radar có thể thu đợc trong mọi điều kiện thời tiết nh mây,

1cm-mù, bụi khí quyển và cả những trận ma nặng hạt Do ở bớc sóng dài ảnh Radarkhông còn bị ảnh hởng bởi tán xạ khí quyển nh ảnh quang học nên nó cho phép xác

định đợc năng lợng bớc sóng trong mọi điều kiện thời tiết và môi trờng vì thế ảnhRadar có thể đợc thu tại bất kỳ thời điểm nào mà không phải quan tâm tới thời tiết.Bên cạnh đó, với đặc điểm là viễn thám chủ động nên cơ chế tạo ảnh của Radarhoàn toàn không phụ thuộc vào nguồn bức xạ năng lợng mặt trời do đó ảnh Radar cóthể thu đợc cả ngày lẫn đêm Hơn nữa, theo cơ chế tán xạ của nớc (nh đã trình bày ở1.2.3) thì đối tợng nớc thờng có màu đen nên có thể nhận dạng và tách biệt đợc vùng

ngập rõ ràng Vì vậy, ảnh Radar mang lại thông tin thật sự hữu ích khi ứng dụng đểnghiên cứu ngập lụt.

Chỉ với hai đặc tính u việt là có thể thu ảnh trong mọi điều kiện thời tiết vàngày cũng nh đêm đã phần nào nói lên tầm quan trọng khi ứng dụng ảnh Radar đểgiám sát thiên tai, thảm họa đặc biệt là lũ lụt tại đúng thời điểm xảy, vì lũ thờng đikèm với mây và ma lớn Đây là một đặc tính vô cùng thuận lợi mà ảnh quang họckhông thể đáp ứng đợc Chính vì thế ảnh Radar là tài liệu không thể thiếu trongnghiên cứu và giám sát lũ lụt

1.5 Lợi ích kết hợp ảnh Quang học và ảnh Radar

Nh đã đề cập ở trên, với u điểm của ảnh quang học là khả năng mang lạithông tin khá chi tiết về bề mặt lớp phủ, còn với ảnh Radar là khả năng mang lạithông tin về tình trạng ngập lụt ngay tại thời điểm xảy ra lũ lụt Do đó, đề tài này đềcập đến khả năng kết hợp giữa hai loại t liệu SAR và Quang học để nghiên cứu tác

động của ngập lụt đến lớp phủ mặt đất Dựa trên các đặc điểm kỹ thuật của các loại

ảnh Quang học và SAR đã nghiên cứu, đa ra quy trình thích hợp để sử dụng kết hợphai loại t liệu có bản chất vật lý thu nhận hình ảnh khác nhau này Đối với ảnhQuang học, áp dụng công nghệ phân loại có giám định để chiết tách thông tin về lớpphủ trớc và sau trận lụt ảnh SAR đợc xử lý theo một kỹ thuật chuyên dụng để chiếttách thông tin về diện tích ngập lụt Các thông tin đã chiết tách sẽ đợc tích hợp trong

hệ thống thông tin địa lý để xác định diện tích của các đối tợng thuộc lớp phủ bềmặt Tuỳ theo đối tợng và khả năng chịu ngập của chúng sẽ áp dụng tiêu chí phùhợp để đánh giá mức độ ảnh hởng bởi ngập lụt đối với bề mặt lớp phủ Kết quảnghiên cứu này có thể đợc áp dụng để xử lý nhanh các t liệu viễn thám về các trậnlụt và đánh giá tác động của chúng đến một số đối tợng quan trọng thuộc lớp phủmặt đất để đề ra các biện pháp ứng cứu và khắc phục

Chơng 2 xử lý ảnh rADAR

2.1 ảnh vệ tinh RADARSAT-1

RADARSAT-1 là vệ tinh quan sát trái đất tiên tiến đợc Cơ quan Hàng không

Vũ trụ Canada phóng lên quỹ đạo 4/11/1995 với mục đích giám sát sự thay đổi củamôi trờng nhằm hỗ trợ sử dụng hợp lý các nguồn tài nguyên thiên nhiên

RADARSAT sử dụng tần số ở dải băng C (5.3GHz) với chế độ đơn phân cực

HH, độ rộng dải quét có thể lên tới 500km ảnh RADARSAT có độ phân giải từ 100m với độ phủ của cảnh ảnh có thể từ 35-500km và góc tới có thể nhỏ hơn 200

10-đến lớn hơn 500

RADARSAT có 7 chế độ thu ảnh cho độ phân giải và độ phủ khác nhau:

Hỡnh 2-1: Cỏc chế độ chụp ảnh của vệ tinh RADARSAT 1

Các chế độ chụp ảnh của vệ tinh RadarSat đợc liệt kê trong bảng 1 dới đây:

Độ phân giải (Range)

Độ phân giải (Azimuth)

Bài toán định chuẩn ảnh đợc đặt ra với mục đích chuyển các giá trị pixel trên

ảnh thành các giá trị hệ số phản hồi (backscatter coefficient), đặc trng riêng cho mỗi

đối tợng nghiên cứu, độc lập với hệ thống radar cũng nh hệ thống khôi phục ảnh ởtrạm thu Giữa hai đại lợng này, về mặt nguyên tắc phải có mối tơng quan tỉ lệ đơngiản Tuy nhiên trên thực tế vấn đề này trở nên phức tạp hơn do các giá trị pixel của

ảnh radar vẫn còn chứa một số sai số cha loại trừ hết trong quá trình tiền xử lý

Việc chuyển đổi giá trị xám độ của ảnh Radarsat sang giá trị độ sáng  0 vàgiá trị hệ số tán xạ ngợc  0 đòi hỏi phải tính chuyển lại giá trị đầu ra "scaling".Công đoạn này đợc thực hiện trong suốt quá trình xử lý ảnh Mỗi pixel đầu ra đợc đa

ra bởi một (hoặc hai) giá trị số (DN) thể hiện độ lớn của pixel thu đợc Giá trị

"scaling" đợc đa ra trong quá trình xử lý mô tả ở phần Radiometric Data Record củaLeader file

a Chuyển đổi sang giá trị độ sáng  0

Giá trị scaling đợc tra ở bảng LUT trong mục Radiometric Data Record:

Trờng 12 đến 531 ở phần Radiometric Data cung cấp đầy đủ thông tin về giátrị scaling gain và giá trị offset cũng đợc đa ra trong suốt quá trình xử lý RadiometricData Record là một phần trong cấu trúc của SAR Leader file dành cho sản phẩm "singlebeam" còn SAR Trailer File của sản phẩm ScanSAR Nguyên lý phân bố của trờng đợcmiêu tả dới bảng sau:

Field Mnemo

nic Bytes Format Description

12 table_des 37-60 A24 Designator “OUTPUT$SCALING$$ ”

13 n_samp 61-68 I8 Number of look up table samples, generally = 512

14 samp_type 69-84 A16 Designator “GAIN$$$$$$$….”

15 samp_inc 85-88 I4 Increment between table entries in range pixels 16-527 lookup_tab 89-8265 512E16.7 Output scaling LUT values Ai - linear values

529 noise_scale 8285-8300 F16.7 Thermal noise reference level (dB)

531 offset 8317-8332 E16.7 Scaling offset A3 - linear, set to 0 for SLC products

Bảng 2-2: Nguyên lý phân bố của Radiometric Data Record

Giá trị scaling đầu tiên chứa trong trờng 16 (từ byte 89 đến 104) của bảngLUT là giá trị A0, đặc trng cho pixel ở dải biên gần nhất Giá trị scaling kế tiếp từbyte 105 đến 120 trong bảng LUT là giá trị A1, đại diện cho pixel ở dải biên tiếptheo (xa dần so với phơng thẳng đứng của vệ tinh) Nó đợc định vị ở pixel thứ N nào

đó tính từ biên gần, ở đó N= samp_inc, là giá trị số nguyên trong trờng 15 Bảng

2-2, scaling có giá trị 2xN pixel tính từ biên gần nhất Tổng số scaling trong bảng là

512 giá trị Bảng khoảng cách giữa các pixel, samp_inc đợc chọn với số nguyên gần

đúng nhất, kể cả ở biên xa nhất có thể của ảnh đã đợc xử lý

Chuyển đổi sang giá trị độ sáng với sản phẩm SGF Nếu giá trị DNj là giá trị

số thì nó đặc trng cho độ lớn của pixel jth bắt đầu từ hàng đầu tiên của dữ liệu ảnhthu đợc, khi đó giá trị độ sáng của ảnh radar  0 tơng ứng với từng pixel sẽ đợcchuyển đổi theo công thức:

 0 = 10xlog10[(DNj2 + A3)/A2j] dB (2)Trong đó:

A2j : giá trị scaling của pixel jth

A3 : giá trị offset cố định, đợc lấy trực tiếp từ trờng 531 ở phần RadiometricData Record

Nội suy từ bảng LUT để tìm giá trị A2j

ở cấu trúc của CDPF, dữ liệu dùng để nội suy cho từng pixel trong bảng LUTluôn đợc cung cấp theo chiều tăng của khoảng cách và các giá trị đó đ ợc sắp xếptheo thứ tự từ Tây sang Đông Với trờng hợp vệ tinh đi lên mà hớng quét ở bên phải

thì bảng LUT sẽ ghi giá trị scaling gain đầu tiên ở biên gần nhất trớc (có nghĩa là giátrị scaling gain đầu tiên sẽ là A0 còn giá trị cuối cùng sẽ là A511), còn với hớng quét

ở bên trái thì giá trị A511 lại đợc ghi ở vị trí đầu tiên (do giá A0 đợc quy định là giá trịbiên gần với hớng chuyển động của vệ tinh nhất) Trong trờng hợp vệ tinh đi xuốngthì ngợc lại, có nghĩa là với hớng quét bên trái thì giá trị A0 là giá trị đầu tiên còn vớihớng quét bên phải thì A511 mới là giá trị scaling gain đầu tiên của bảng LUT

Bảng LUT do CDPF cung cấp bao gồm 512 giá trị scaling gain dùng để nộisuy nhằm tính chuyển các giá trị DN trên ảnh Radarsat thành giá trị tán xạ ban đầutính theo dB Do chỉ dùng 512 giá trị để nội suy cho tất cả pixel trên 1 ảnh nênnhững giá trị này đợc chia thành 511 khoảng (hay còn gọi là “bớc nhảy” từ A0 – Huế A1,

A1 – Huế A2 … đến A đến A510 – Huế A511) Các giá trị đợc biểu thị là Ai, trong đó i nằm trongkhoảng từ 0 đến (n_samp - 1), giá trị n_samp đợc đặt là 512 trong tất cả các sảnphẩm CDPF hiện hành Do đó, i=0  511 Sự sắp xếp của pixel trên ảnh đặc trngbởi j, trong đó jth là pixel ở hàng đầu tiên, j = 0  (n_data_pixel-1), ở đón_data_pixel là số pixel trong 1 hàng, đợc cung cấp ở trờng 10 trong phần ProcessedData Record Giá trị scaling A2 đợc tìm bằng cách nội suy tuyến tính theo từng “bớcnhảy” giữa 2 giá trị kề nhau trong bảng LUT Với những trờng hợp mà pixel ở gầnvới biên xa nhất và ở hàng cuối vợt ra ngoài “bớc nhảy” A510 – Huế A511 cuối cùng thìgiá trị A2j sẽ đợc ngoại suy theo hai giá trị cuối là A510 và A511 của bảng LUT

Với biên gần:

Với sản phẩm theo dải gần trớc bao gồm cả sản phẩm SCANSAR, tra theothứ tự của bảng LUT, iL và iU (dới và trên, tơng ứng với 1 “bớc nhảy” nh đã đề cập ởtrên) phù hợp với jth theo:

iL = floor(j/samp_inc)

iU = ceil(j/samp_inc)

ở đó: samp_inc tăng dần giữa bảng LUT, trong trờng 15 ở mục RadiometricData Record Từ bảng LUT lấy giá trị gain AiL và AiU theo đúng thứ tự Việc nội suygiá trị A2j đợc tìm theo công thức:

A2j = AiL +[(Aiu - AiL) * ((j/samp_inc) - iL) ] (3)Công thức (3) phù hợp với sự sắp xếp của các pixel và j =samp_inc*(n_samp-1)

Để tìm A2j mà ở đó j > samp_inc*(n_samp-1), cần thiết phải ngoại suy từbảng LUT dựa vào hai giá trị cuối cùng là A510 và A511 Khi đó giá trị A2j đợcngoại suy theo công thức:

A2j = A511 +[(A511 - A510) * ((j/samp_inc) -511) ] (4)

Với biên xa:

Với sản phẩm mà j = 0 là pixel ở vị trí xa nhất trong hàng, giá trị trên cùng vàgiá trị dới cùng trong bảng LUT đặc trng bởi jth và đợc tính theo công thức:

A2j = A511 +[(A511 - A510) * (((n_data_pixel -1 - j)/samp_inc) -511) ] (6)

b Chuyển đổi sang hệ số tán xạ ngợc  0

Cuối cùng, ta tính đợc giá trị hệ số tán xạ ngợc  0 dựa vào mối liên hệ vớigiá trị độ sáng  0 theo công thức sau:

 0 =  0

j + 10*log10(sinIj) (dB) (7)

ở đó: ij là góc tới tại pixel jth Công thức giả thuyết rằng trái đất là bề mặtcong trơn mà ở đó mực nớc biển là nh nhau

Việc tính toán chi tiết góc tới đợc trình bày dới đây:

Tính bán kính trái đất (r) và độ cao của vệ tinh (h)

Từ bảng CEOS Data Set Summary Record ta tra đợc:

- Bán trục lớn của ellipsoid là: ellip_maj = 6378.14 km

- Bán trục nhỏ của ellipsoid là: ellip_maj = 6356.755 km

- Vĩ độ của vệ tinh: plat_lat = 45.901 deg

Từ bảng CEOS Processing Parameter Record

eph_orb_data  = 7.167055 106 m

3 2

2 2

2

10 ) 180 (

tan min

) 180 (

tan 1 min





platlat ellipmaj

ellip

platlat ellip

h =  - r (9)

Tính chuyển khoảng cách nghiêng sang khoảng cách ngang

Dựa vào 6 hệ số SRGR ở phần Processing Parameter Record để tính chuyển:

Từ CEOS Data Set Summary Record:

Tra đợc khoảng cách giữa 2 pixel liền kề nhau là: pix_spacing = 12.5m

Với sản phẩm SGF, pixel đợc đặc trng bởi j, ở đó j đợc tính từ vị trí thứ nhấtcủa hàng đầu tiên, nằm trong khoảng: j =( 0 (n_data_pixel-1))

Với sản phẩm mà pixel đợc sắp xếp theo biên gần trớc, khoảng cách nghiêngcủa pixel thứ j đợc tính nh sau:

RSj = a + j.dRg.b + (j.dRg)2 c + (j.dRg)3 d + (j.dRg)4 .e + (j.dRg)5 .f (10)

ở đó:

RSj : Khoảng cách nghiêng

dRg: khoảng cách ngang giữa 2 pixel liền kề (dRg = pix_spacing = 12.5m)

Tính góc tới của từng pixel

Góc tới của pixel thứ j đợc tính theo công thức:

h r RS

h I

j

j j

2

2 ) ( arccos

2 2

do khoảng cách từ các đối tợng trên bề mặt đến bộ thu phát tín hiệu là khác nhau,hoặc là do sự khác biệt giữa tín hiệu tán xạ đơn và tán xạ nhiều lần

Khi không cùng pha, các sóng radar có thể tơng tác và tạo ra các điểm ảnh(Pixel) sáng và tối và đợc gọi là nhiễu Để sử dụng ảnh một cách có hiệu quả thì cần

phải làm giảm các pixel nhiễu này Tuy nhiên, các thuật toán dùng để làm giảmnhiễu thì cũng thờng làm biến đổi các thông tin trên ảnh.

Hình 2-2: Sự tạo thành nhiễu trên ảnh Radar

Đối với ngời sử dụng, đây là một trở ngại lớn trong khi phân tích giải đoán

ảnh Vấn đề xử lý nhiễu do vậy đã tập trung đợc sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu.Hàng loạt các phép lọc đợc thiết kế chuyên dụng cho ảnh radar đã ra đời và hiện naythờng đợc cung cấp trong các module xử lý ảnh radar của các phần mềm xử lý ảnhthơng mại Trong đó phải kể tới các phơng pháp lọc nh Frost, Lee, Sigma, Li,Gamma Map v.v Nhìn chung, đa số các lọc này đều hoạt động trên nguyên tắc dựavào tính chất cục bộ của vùng ảnh nằm trong cửa sổ lọc tại mỗi vị trí để xây dựngcác ma trận lọc thích hợp sao cho tại những vị trí đợc xác định là có nhiễu, lọc phảimang tính chất của phơng pháp lọc thông tần thấp (low passed filter) để loại nhiễu,ngợc lại, tại những vị trí phát hiện đợc các chi tiết nhỏ hay có chi tiết dạng tuyếnchạy qua, nó phải bảo tồn hoặc thậm chí hoạt động nh một lọc tần số cao (hightpassed filter) để làm nổi rõ các chi tiết đó Riêng lọc Lee lại dựa vào mô hình nhiễuthực nghiệm để tách riêng nhiễu ra khỏi tín hiệu hữu ích qua đó loại bỏ nhiễu Dới

đây là bản chất và thuật toán cụ thể của các phơng pháp lọc này

2.3.1 Mô hình nhiễu

Hình dới đây biểu diễn mối tơng quan thực nghiệm giữa độ lệch chuẩn và giátrị trung bình cục bộ trên ảnh radar đo trên những vùng ảnh đồng nhất khác nhau

Nh vậy, giá trị trung bình có thể đợc coi nh mức tín hiệu hữu ích, còn độ lệch chuẩn

đặc trng cho mức nhiễu Đồ thị cho ta thấy rõ mức nhiễu tỷ lệ với cờng độ tín hiệu

đo đợc trên ảnh, do vậy ta có:

Z = X.V (12)Trong đó: Z : Số đo trên ảnh

X : Cờng độ tín hiệu hữu ích

V : Nhiễu

Hình 2-3 : Mối tơng quan giữa độ lệch chuẩn và giá trị trung bình cục bộ

Do nhiễu trên ảnh radar có đặc điểm là có giá trị trung bình bằng 1 nên:

MZ : Giá trị trung bình tín hiệu trên ảnh;

MX : Giá trị trung bình tín hiệu hữu ích

MV : Giá trị trung bình của nhiễu

σ2

ảnh : Phơng sai của ảnh

σ2

nhiễu : Phơng sai của nhiễu

2.3.2 Nhóm phơng pháp lọc cục bộ (Adaptive Filter)

a Lọc Frost

Lọc Frost là phơng pháp ứng dụng mô hình nhiễu nh đã nêu ở trên để biến

đổi ma trận lọc dựa vào các giá trị thống kê cục bộ của ảnh tại vị trí hiện tính trongphạm vi cửa sổ lọc Nói một cách cụ thể hơn các phần tử của ma trận lọc đ ợc tính

nh sau:

W = k α e - α|x,y|x,y|x,y| (13)

Trong đó:

k: hằng số

α = σZ2/MZ2 : tỷ số giữa phơng sai và giá trị trung bình cục bộ của ảnh

|x,y|: khoảng cách giữa phần tử hiện tính tới tâm của cửa sổ lọc

Nh vậy ở những vùng ảnh đồng nhất ta có phơng sai của ảnh cũng nh α tiếntới 0 và e - α|x,y|x,y|x,y| tiến tới 1 Do vậy khoảng cách |x,y| đóng vai trò không đáng kể, cácphần tử của ma trận trọng số gần nh bằng nhau Lọc Frost hoạt động nh một lọctrung bình trợt và có tác dụng làm mịn ảnh Trong khi đó ở những vùng ảnh có độ t-

ơng phản lớn tức những vùng trên ranh giới giữa các đối tợng hay có các đối tợngdạng tuyến chạy qua, phơng sai của ảnh sẽ lớn kéo theo α cũng lớn Các giá trị trọng

số sẽ suy giảm rất nhanh theo sự gia tăng của khoảng cách |x,y| Lọc Frost trong ờng hợp này lại hoạt động nh một phép lọc tần cao và có tác dụng làm nổi rõ các đ-ờng biên cũng nh các đối tợng dạng tuyến

V

Z Z



ở những vùng ảnh đồng nhất ta có σX → 0 và k → 0 nên X → MX tức X tiếntới giá trị trung bình trong cửa sổ Ngợc lại ở những vùng có ảnh có độ tơng phảncao σX sẽ lớn hơn so với MX2 σV2, ta có k → 1 và X ≈ Z, nghĩa là có xu hớng giữnguyên giá trị trên ảnh gốc

c Lọc Sigma

Lọc Sigma là phép lọc dựa trên tính chất của hàm phân bố chuẩn mà theo đó

1 đại lợng ngẫu nhiên có phân bố chuẩn sẽ xuất hiện với giá trị nằm trong khoảng 2lần độ lệch chuẩn về 2 phía của giá trị trung bình với xác suất bằng 95,5% Lọc này

sau khi tính toán các giá trị thống kê cục bộ trong cửa sổ lọc, sẽ loại bỏ các pixelnằm ngoài khoảng kể trên và giá trị pixel của ảnh đầu ra đợc gán bằng giá trị trungbình của các pixel trong cửa sổ sẽ đợc sử dụng trong quá trình tính toán các giá trịtrung bình, lọc Sigma trong trờng hợp này cũng hoạt động nh một lọc trung bình tr-

ợt Trong khi ở những vùng có sự dao động lớn của giá trị độ xám trên ảnh, chỉ một

số ít các pixel đợc sử dụng và kết quả là lọc lại có khuynh hớng bảo toàn giá trị ban

đầu trên ảnh gốc

d Lọc Li

Khác với các lọc khác, lọc Li cũng dùng các giá trị thống kê cục bộ trong cửa

sổ lọc để đánh giá tính chất của ảnh trong khu vực Nhng sau khi xác định đợc khuvực là đồng nhất hay không đồng nhất, giá trị của pixel trên ảnh ra lại đợc xác địnhbằng việc vận dụng phơng pháp lọc trung vị nhng với những kích thớc to, nhỏ khácnhau Vì lý do này, lọc Li còn đợc gọi là lọc trung vị tơng thích Tiêu chuẩn để đánhgiá tính đồng nhất của ảnh đợc sử dụng ở đây dựa vào giá trị của tỷ số:

nhieu anh anh

anh tinhieu

M

2 2 2

2

2

1

1 1

e Lọc Gamma MAP

Phép lọc này hoạt động trên nguyên tắc tơng tự nh lọc Li, nghĩa là cũng đa ramột số tiêu chuẩn để đánh giá tính chất cục bộ của ảnh trong khu vực rồi trên cơ sở

đó quyết định sử dụng các lọc thích hợp Tiêu chuẩn đợc dùng trong trờng hợp này

là tỷ số giữa độ lệch chuẩn và giá trị trung bình:

anh

anh M

Tuỳ thuộc vào giá trị của tỷ số này ngời ta phân chia ra 3 trờng hợp:

a Nếu CV nhỏ hơn 1 giá trị ngỡng dới, vùng ảnh đợc coi là đồng nhất và lọc

đợc sử dụng sẽ là lọc trung bình để loại nhiễu

b Nếu CV lớn hơn giá trị ngỡng trên, vùng ảnh trong cửa sổ lọc đợc coi là cóchứa các đối tợng dạng điểm chứ không phải nhiễu nên giá trị của chúng đợc giữnguyên

c Nếu CV nằm trong khoảng giữa hai giá trị ngỡng trên và ngỡng dới, vùng

ảnh trong cửa sổ lọc có khả năng chứa ranh giới giữa 2 đối tợng, ta sẽ phải vận dụng

các phơng pháp xác định hớng của đờng biên rồi lấy giá trị trung bình trong nửa cửa

sổ lọc tơng ứng nhằm làm nổi rõ đờng biên

Qua áp dụng thử nghiệm, nhìn chung các phơng pháp lọc trên đều có khảnăng loại nhiễu tơng đối Trong đó, lọc Frost là có hiệu quả hơn cả Do vậy, để xử lýnhiễu trong những trờng hợp khi ta không có nhiều ảnh chụp cùng một vùng ởnhững thời gian khác nhau nên sử dụng phơng pháp lọc Frost Tuy nhiên, có thểnhận thấy rằng tất cả các phơng pháp lọc kể trên đều có điểm hạn chế là suy giảm

độ phân giải không gian của ảnh Dới đây, ta sẽ xét đến một phơng pháp lọc có tính

u việt hơn cả, đó là sử dụng tập hợp các giá trị của cùng một pixel trên các ảnh chụp

ở những thời kỳ khác nhau để loại nhiễu trong khi vẫn duy trì đợc độ phân giảikhông gian ban đầu của ảnh

2.3.3 Lọc đa thời gian (Multitemporal Filter)

Nh ta đã biết, mức nhiễu trên ảnh có thể đợc biểu diễn bằng giá trị của phơngsai trên những vùng ảnh đồng nhất, chính vì vậy bài toán xử lý nhiễu có thể đợc quy

về phép biến đổi ảnh nhằm giảm thiểu giá trị phơng sai trong khi vẫn giữ nguyên giátrị trung bình của những vùng ảnh đồng nhất đó Điều này cũng đồng nghĩa với việcthu hẹp khoảng rộng của hàm phân bố xác suất của các đối tợng trên ảnh trong khivẫn giữ nguyên vị trí của chúng, nhờ đó ta cũng giảm nhỏ đợc độ phủ trùm giữachúng Do đó rõ ràng là việc xử lý nhiễu bằng một phơng pháp nh vậy sẽ không chỉcho phép nâng cao khả năng đoán đọc ảnh bằng mắt mà còn cho phép nâng cao đợc

độ tin cậy của quá trình phân loại ảnh bằng các phơng pháp số

Dới đây tác giả xin trình bày bản chất của phơng pháp lọc đa thời gian màQuegan và Thuy Le Toan đã phát triển một cách đơn giản và dễ hình dung nhất:

Giả sử để thu đợc một ảnh từ một tập hợp M ảnh đa thời gian ta sử dụng phépbiến đổi tuyến tính dạng:

,

Trong đó:

J (x,y) : giá trị pixel trên ảnh đầu ra tại điểm (x,y)

Ii(x,y) : giá trị pixel tơng ứng trên ảnh thứ i trong tập hợp ảnh đa thời gianban đầu

At(x,y) = [A1(x,y), A2(x,y), AM(x,y)] : véctơ trọng số tại điểm (x,y)

Ta có thể chứng minh rằng ảnh J sẽ có giá trị phơng sai quy chuẩn (phơng saichia giá trị trung bình) nhỏ nhất nếu véc tơ trọng số A đợc xác định theo công thức:

với k = 1, 2, , M (19)

Trong đó:

JK : Giá trị pixel trên ảnh đầu ra thứ k

Ii : Giá trị pixel trên ảnh đầu vào thứ i

AMxM : Ma trận trọng số

Giải nó với điều kiện giữ nguyên giá trị trung bình ban đầu (àjk = àIk) có

ph-ơng sai nhỏ nhất (σJK = min) ta đợc:

Akt = àIk I I I

I I C

Ta lu ý rằng ma trận trọng số A phải đợc xác định riêng tại mỗi vị trí của cửa

sổ lọc ta do vậy nếu để nguyên phép biến đổi ở dạng này tại mỗi vị trí của cửa sổ lọc

ta sẽ phải thực hiện các tính toán ma trận hiệp biến, lấy nghịch đảo, véc tơ giá trịtrung bình v.v Công việc sẽ trở nên phức tạp hơn Tuy nhiên công thức (20) có thể

đợc đơn giản hoá đáng kể, căn cứ vào hai đặc điểm sau:

a ảnh radar sau công đoạn chuẩn hoá đợc lu giữ dới dạng cờng độ tín hiệuphản hồi có mật độ phân bố xác suất dạng:

I  0 (21)

Với giá trị trung bình và độ lệch chuẩn bằng nhau và bằng α (Tỷ số giữa

ph-ơng sai và giá trị trung bình cục bộ của ảnh)

b Với ảnh Radarsat là 24 ngày, khoảng thời gian này là đủ lớn để các đối t ợng mặt đất thay đổi một cách đáng kể, do vậy hệ số tơng quan giữa các ảnh là rấtthấp

-Với các thực nghiệm đã đợc kiểm chứng, khi tiến hành tính toán trên cácvùng mẫu đại diện cho các đối tợng khác nhau, hệ số tơng quan thu đợc rất ít khi vợtquá 0,3 Còn theo những kết quả nghiên cứu của Quegan và Thuy Le Toan nhữnggiá trị tơng tự cũng có thể thu đợc khi tính hệ số tơng quan giữa hai ảnh giả đợc tạo

ra một cách ngẫu nhiên Điều này có nghĩa là ta có thể coi nh giữa các ảnh thu ởnhững thời gian khác nhau của vệ tinh hoàn toàn không có tơng quan do vậy mà matrận C ở công thức (20) sẽ có dạng:

C

2 2 2 1 2

1 2 1

1 0

1

0 1

So với phép biến đổi đợc thể hiện ở công thức (19) và (20), ta không cần phảithực hiện các tính toán trên ma trận hiệp biến CI nữa do vậy thời gian thực hiện phéplọc sẽ giảm đi rất nhiều lần

Tóm lại, công thức (22) đã giúp lý giải một cách đơn giản hơn ý nghĩa củaphơng pháp lọc đa thời gian Giá trị của pixel trên ảnh ra ở đây thực tế đợc tính trêncơ sở lấy giá trị trung bình của tỷ số giữa các giá trị của pixel tơng ứng trên ảnh vàovới các giá trị nền xung quanh (tính trên toàn bộ tổ hợp các ảnh đa thời gian) nhânvới giá trị nền trên ảnh vào tơng ứng Nh vậy độ phân giải không gian của ảnh vẫn

đợc bảo tồn do việc tính toán đợc thực hiện trên từng pixel của ảnh vào, và đồng thời

nhiễu cũng đợc loại bỏ do nó không thể xuất hiện đồng thời trên cùng một pixel củacả một tổ hợp ảnh đa thời gian, vì thế ảnh hởng của nó lên giá trị trung bình của tỷ

số giữa giá trị của pixel hiện tính với giá trị nền tính trên cả tập hợp ảnh đa thời gian

là không đáng kể

2.4 Nắn chỉnh hình học ảnh Radar

Nắn chỉnh hình học đối với ảnh vệ tinh nói chung và ảnh radar nói riêng là

b-ớc cơ bản không thể thiếu trong công tác xử lý và phân tích ảnh vệ tinh Chất l ợng,

độ chính xác của công đoạn này sẽ quyết định độ chính xác về vị trí và kích thớccủa các đối tợng trên bề mặt Hơn nữa, việc so sánh, kết hợp các loại ảnh vệ tinh haycùng loại ảnh vệ tinh chụp ở các thời điểm khác nhau ngày càng trở nên phổ biến,

do đó yêu cầu nắn chỉnh ảnh vệ tinh phải đảm bảo có thể chồng chập các loại ảnh vệtinh nói trên với sai số nằm trong hạn sai cho phép

2.4.1 Những biến dạng hình học cơ bản của ảnh Radar

Cũng nh đối với các hệ thống quang học khác, đặc tính hình học của quátrình chụp ảnh Radar gây nên một số biến dạng hình học trên ảnh Tuy nhiên, điểmkhác biệt chính của ảnh Radar đó là việc chụp ảnh nghiêng từ một phía và bản chấtcủa Radar là hệ thống thiết bị đo khoảng cách Sự biến dạng hình ảnh xuất hiện bởivì hệ thống Radar đo khoảng cách đến đối tợng trên mặt nghiêng chứ không phảikhoảng cách thực nằm ngang trên bề mặt đất Điều này thể hiện trên hình 2-4, mặc

dù hai đối tợng A1 và B1 có cùng kích thớc trên mặt đất, nhng trên mặt nghiêngchúng có kích thớc khác nhau (A2 và B2)

Các đối tợng ở cạnh gần thờng bị co lại so với đối tợng ở cạnh xa

Hình 2-4 : Hiện tợng co ngắn trên ảnh Radar

Khi đó, kích thớc của đối tợng trên mặt đất là A1, sau khi chiếu lên mặtnghiêng sẽ co lại chỉ còn tơng đơng với độ dài A2 Khoảng cách nghiêng này dễdàng đợc tính chuyển về khoảng cách ngang nhờ phép toán hình học cơ bản

Hình 2-5 cho thấy sự khác biệt về hình ảnh Radar khi đợc chiếu lên mặtnghiêng trên các đối tợng nh ô thửa, đờng xá ở phía bên trái bị nén lại, và ảnh Radar

đợc chuyển đổi về mặt nămg ngang, khi đó kích thớc các đối tợng đợc thể hiện mộtcách chính xác

Hình 2-5: Hiện tợng biến dạng co ngắn trên ảnh Radar

Sự biến dạng hình học chính của ảnh Radar là do ảnh hởng của địa hình.Những biến dạng đó là các hiện tợng: co ngắn phía trớc, chồng đè và bóng

Đảo ngược Đảo ngược

Phản hồi yếu Búng đổ

Thu ngắn ảnh A

B

a b

Hình 2-6: Các hiện tợng biến dạng ảnh Radar do địa hình gây ra.

Khi tia Radar tới chân của đối tợng có chiều cao lớn ( ví dụ nh chân núi), mặthớng về phía Radar trớc khi tới đỉnh của đối tợng thì hiện tợng co ngắn phía trớcxuất hiện Vì Radar đo khoảng cách trên mặt nghiêng, nên bề mặt dốc (từ A đến B)trên ảnh sẽ bị co lại và độ dài của mặt dốc sẽ đợc thể hiện một cách không chính xáctrên ảnh (A’ đến B’) Tùy thuộc vào góc nghiêng của đồi hay độ dốc của núi so vớigóc tới của tia radar mà hiện tợng co ngắn phía trớc sẽ có ảnh hởng nhiều hay ít Sự

co ngắn phía trớc sẽ là cực đại khi tia Radar đến thẳng (vuông) góc với mặt dốc, dẫn

đến đỉnh dốc và chân dốc đợc ghi nhận cùng một lúc (hình 2-6) Trong trờng hợp

này, độ dài của mặt dốc sẽ bị giảm xuống gần nh bằng 0 ( thực chất là toàn bộ mặtdốc đợc ghi nhận nh một điểm ảnh) trên mặt nghiêng Hình 2-7 cho thấy ảnh Radartại khu vực vùng núi có độ dốc lớn và do đó chịu ảnh hởng rất mạnh của hiện tợng

co ngắn phía trớc Bề mặt dốc bị co ngắn thờng có tông màu sáng trên ảnh Radar

Hình 2-7: Hiện tợng co ngắn phía trớc

Hiện tợng chồng đè xuất hiện (hình 2-8) khi tia Radar đi tới đợc đỉnh (B) của

đối tợng (có chiều cao lớn) trớc so với chân đối tợng (A) Tín hiệu phản hồi từ đỉnh

đối tợng sẽ đợc hệ thống nhận lại trớc các tín hiệu phản hồi từ chân đối tợng Do đó,

đỉnh của đối tợng sẽ đợc thể hiện trên ảnh ở vị trí gần với ăng ten thu nhận hơn sovới vị trí thực của nó, và chồng đè lên chân của đối tợng (B’ và A’) Hiện tợngchồng đè trên ảnh Radar rất giống với hiện tợng co ngắn phía trớc Cũng nh đối vớihiện tợng co ngắn phía trớc, hiện tợng chồng đè ảnh hởng nhiều nhất khi góc tớinhỏ, ở cạnh gần của dải chụp và chủ yếu là ở vùng núi

Cả hai hiện tợng co ngắn phía trớc và chồng đè đều dẫn đến hiện tợng cóbóng trên ảnh Bóng của ảnh Radar xuất hiện khi các tia Radar không tới đợc bề mặt

đất Bóng thờng xuất hiện ở mặt sau và thờng có ở phía cạnh xa, đằng sau các đối ợng có chiều cao lớn hay các sờn có độ dốc lớn Do các tia Radar không thể tới đợc

t-bề mặt đất, vùng bị bóng sẽ có tông màu đen trên ảnh vì không có năng lợng tán xạngợc

Hình 2-8: Hiện tợng chồng đè trên ảnh Radar

Hiện tợng bóng sẽ càng lớn khi góc chụp nghiêng của ảnh Radar càng lớn.Hình 2-9 minh họa cho trờng hợp bóng ở phía bên phải của đồi khi các tia tới đi từbên trái

a Phơng pháp nắn ảnh dựa vào hàm đa thức

Phơng pháp sử dụng hàm đa thức là một trong những phơng pháp cơ bản đợc

áp dụng rộng rãi trong việc xử lý hình học của ảnh số nói chung và vệ tinh nói riêng.Trong phơng pháp này ngời ta giả định rằng mô hình biến dạng của ảnh là một đathức Tùy vào từng trờng hợp mà có thể áp dụng đa thức bậc 1 hoặc bậc 2,3 hoặc caohơn Dạng tổng quát của hàm đa thức đợc biểu diễn theo công thức dới đây:

X = a1 + a2x + a3y + a4xy + a5x2 + a6y2 + … đến A

Y = b1 + b2x+ b3y + b4xy + b5x2 + b6y2 + (23)