Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 27 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
27
Dung lượng
1,22 MB
Nội dung
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC - MỎ ĐỊA CHẤT TRẦN THANH HÀ NGHIÊNCỨUGIẢIPHÁPNÂNGCAOĐỘCHÍNHXÁC CỦA MƠHÌNHSỐBỀMẶTĐƯỢCTHÀNHLẬPTỪẢNHRADAR Ngành : Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ Mã số : 9520503 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội - 2018 Cơng trình hồn thành tại: Bộ mơn Đoảnh Viễn thám, Khoa Trắc địa - Bản đồ Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất Người hướng dẫn khoa học: TS Đào Ngọc Long Viện Khoa học Đo đạc Bản đồ Việt Nam TS Nguyễn Thị Mai Dung Trường Đại học Mỏ - Địa chất Phản biện 1: TS Chu Hải Tùng Phản biện 2: PGS.TS Trịnh Lê Hùng Phản biện 3: TS Lê Đại Ngọc Luận án bảo vệ trước Hội đồng đáng giá luận án cấp Trường Họp Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Vào hồi …… ngày ……tháng….năm 2018 Có thể tìm hiểu luận án tại: Thư viện Quốc gia Việt Nam; Thư viện Trường Đại học Mỏ - Địa chất MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Mơhìnhsốbềmặt (DSM – Digital Surface Model) tập hợp liệu sốmô tả phần bềmặt Trái Đất không gian 3D Hiện nay, DSM ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khác nhau, thànhlậpđồ địa hình, thànhlậpđồ 3D, dùng nắn ảnh trực giao, lập kế hoạch phòng chống tai biến thiên nhiên; lũ lụt, kiểm sốt xói lở đất, phân tích tầm nhìn diện rộng, giám sát tài nguyên môi trường nhiều ứng dụng khác DSM sản phẩm trung gian, từ DSM tạo DEM Hiện nay, nước ta, Trung tâm thông tin tư liệu Cục Đo đạc - Bản đồ Hệ thông tin địa lý cung cấp DEM cho khách hàng Do vậy, việc nghiêncứu qui trình xây dựng DSM, nângcaođộxácsở sử dụng phương phápđo vẽ đại cần thiết Với ưu điểm trội ảnhradar có độ phủ rộng bềmặt Trái Đất, chu kỳ lặp ngắn (hầu cung cấp tư liệu “tức thời”), chi phí mua tư liệu rẻ nhiều so với loại tư liệu viễn thám khác, chí ảnh Sentinel, với độ phân giải cao, chu kỳ lặp 12 ngày cấp miễn phí Ảnhradarnghiêncứu ứng dụng để thànhlậpmơhìnhsốbềmặt (Digital Surface Model – DSM) từ năm 1960, với ứng dụng phương pháp xử lý chủ yếu như: phương phápđođộ dốc, phương phápđoradarlập thể, phương phápradar giao thoa phương phápđoradar phân cực Những phương pháp thông thường sử dụng để xử lý tư liệu hệ thống radarđộmở tổng hợp SAR (Synthetic Aperture Radar) nhằm xác định độcao tương đối tuyệt đối đối tượng bềmặt để xây dựng DSM Mặc dù xuất hiện, song phương phápđoradar giao thoa (InSAR) ứng dụng rộng rãi tạo DSM Đây kỹ thuật hứa hẹn giảisố vấn đề khó khăn khu vực nghiêncứu đòi hỏi độ xác, hiệu kinh tế cao, thuận tiện với điều kiện thời tiết Chất lượng DSM xây dựng phương pháp InSAR chịu ảnh hưởng nhiều yếu tố, tác động khí góc chụp ảnh, đường đáy ảnh (baseline) kỹ thuật xử lý Ảnh hưởng yếu tố làm vị trí pixel bị xê dịch, gây khó khăn q trình khớp ảnh Hai khác thời gian thu nhận, tạo không tương quan hai ảnh, ảnh hưởng trực tiếp đến trình khớp hai ảnh với để tạo ảnh giao thoa, vấn đề lọc nhiễu pha để mở pha Do để nângcao chất lượng sản phẩm DSM thiết phải nângcao chất lượng ảnh giao thoa phương pháp InSAR Trên giới có nhiều nhà khoa học nghiên cứu, đề xuất giảipháp giảm thiểu sai số gây cơng đoạn qui trình xử lý ảnh phương pháp InSAR, bao gồm: đồng đăng ký (co-registration), tạo ảnh giao thoa (interferogram generation), lọc nhiễu pha, giải pha (phase unwrapping) chuyển đổi tọa độ, hiệu chỉnhhình học (geocoding) Từ năm 2014, hệ thống vệ tinh Sentinel vào hoạt động, với chu kỳ lặp ngắn, diện tích phủ trùm lớn, ảnh có độ phân giải cao, cung cấp miễn phí, mở khả sử dụng loại tư liệu để xây dựng DSM có độxác cao, chi phí sản xuất thấp, đáp ứng kịp thời cho người sử dụng Do hướng nghiêncứu kỹ thuật xử lý, giảiphápnângcaođộxác xây dựng DSM tư liệu viễn thám radar nói chung, tư liệu Sentinel nói riêng phù hợp với điều kiện thực tế Việt Nam cần thiết, có ý nghĩa khoa học thực tiễn ứng dụng cao Mục tiêu nghiêncứuNghiêncứusở khoa học giảiphápnângcaođộxác xây dựng DSM từảnh radar, phù hợp với thực tế tư liệu Việt Nam Phạm vi nghiêncứuNghiêncứu qui trình xây dựng DSM, yếu tố ảnh hưởng đến độxác DSM giảiphápnângcaođộxác DSM, sở ứng dụng phương pháp biến đổi tín hiệu wavelet phân tích tín hiệu, phương pháp Goldstein để lọc nhiễu pha Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án 4.1 Ý nghĩa khoa học luận án Góp phần hồn thiện ứng dụng phép biến đổi wavelet xử lý phân tích tín hiệu, ứng dụng phương pháp lọc nhiễu pha Goldstein qui trình thànhlập DSM từảnhradar 4.2 Ý nghĩa thực tiễn luận án Cung cấp đánh giá đầy đủ sở khoa học kết nghiêncứu thử nghiệm giảiphápnângcaođộxác DSM thànhlậpảnh Sentinel - 1A kênh C điều kiện Việt Nam Những luận điểm bảo vệ Luận điểm 1: Với tín hiệu siêu cao tần sử dụng viễn thám radar, phép biến đổi xấp xỉ sóng nhỏ (wavelet) phù hợp việc chọn khớp điểm đặc trưng, phục vụ cho đồng đăng ký ảnh qui trình thànhlập DSM phương pháp InSAR Luận điểm 2: Phương pháp lọc nhiễu Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số, tối ưu lọc nhiễu pha giao thoa để nângcaođộxác DSM Những điểm luận án 6.1 Áp dụng thành công phương pháp biến đổi xấp xỉ sóng nhỏ (wavelet) để xử lý ảnhradar chọn kích thước cửa sổ khớp ảnh, chiết xuất khớp điểm đặc trưng ảnh radar, qua nângcaođộxác xây dựng DSM từtư liệu viễn thám siêu cao tần 6.2 Đề xuất phương pháp lọc nhiễu Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số để lọc nhiễu pha giao thoa, nhằm nângcaođộxác DSM CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNHNGHIÊNCỨU TRONG VÀ NGOÀI NƢỚC 1.1 Đặt vấn đề Việc ứng dụng tư liệu viễn thám radarthànhlậpmơhìnhsố địa hình, mơhìnhsốbềmặt nghên cứu đề xuất giảiphápnângcaođộxác chúng nhà khoa học goài nước quan tâm nghiêncứu 1.2 Lịch sử phát triển SAR 1.3 Tổng quan nghiêncứu sử dụng phƣơng pháp InSAR xây dựng DSM 1.3.1 Trên giới Các kết nghiêncứu nhà khoa học giới vào thập niên cuối kỷ XX khẳng định khả hiệu sử dụng tư liệu viễn thám radar xây dựng DEM, DSM Li Goldstein (1990) Hiện nay, nghiêncứu hồn thiện qui trình xây dựng DSM phương pháp InSAR, nguồn sai sốgiảipháp loại trừ ảnh hưởng chúng tới chất lượng sản phẩm tiến hành thu hút nhiều quan tâm từ nhà Khoa học Đặc biệt năm gần đây, để tăng hiệu kinh tế kỹ thuật, nghiêncứuảnh hưởng khí đến chất lượng ảnh giao thoa khả loại trừ ảnh hưởng có nghiêncứu của: Gens (1998), Hanssen (2001); Zebker (1994b);Ding cộng (2008) Nhiều giảiphápnghiêncứu đề xuất để giảm thiểu ảnh hưởng khí quyến đến chất lượng InSAR bao gồm: phương phápmơhình hóa nhiễu ảnh liệu đo GPS, sử dụng mơhình liệu khí tượng; sử dụng liệu vệ tinh từ vệ tinh MODIS MERIS Về khơng tương quan đường đáy ảnh có nhiều nghiêncứunghiêncứu dựa cặp ảnh Sentinel-1 với kích thước đường đáy ảnh khác chụp khu vực, khẳng định đường đáy ảnh hưởng đến độxác tạo DSM chắn ảnh hưởng đến chất lượng InSAR, để khắc phục điều cần nghiêncứu Quy trình xử lý InSAR bao gồm công đoạn: đồng đăng ký ảnh, tạo giao thoa lọc nhiễu pha, mở pha tạo DSM Việc đồng đăng ký hai ảnh SAR bước quy trình xử lý giao thoa bước xử lý quan trọng liên quan đến chất lượng giao thoa Để tăng độ tin cậy cho trình đồng đăng ký ảnh, Liao (2000) nghiêncứu phương pháp khớp ảnhtự động qua nhiều bước từ đăng ký thơ, tới đăng ký xác bình sai Một phương khác ứng dụng để đồng đăng ký ảnh SAR miền Fourier nghiêncứu Adbelfattah Nicolas (2004); Tang nnk., (2013); Skanderi nnk., (2013) Trong nghiêncứu này, tác giả sử dụng thuật toán Fourier biến đổi nhanh - Fast Fourier Transform (FFT) để tự động tìm điểm khớp ảnh tìm kiếm tương ứng điểm ảnh phụ Phương pháp có ưu điểm hoạt động nhanh hiệu quả, thích hợp cho khu vực có biến đổi (đồng nhất) tương đối phẳng Ngồi để q trình giải pha dễ dàng với độxáccao lọ nhiễu pha l m t ướ quan trọng tr nh lý n (Suo, 2010, Suo nnk 2016, Zhao, 2012 ) Một phương pháp lọc nhiễu lý tưởng phải có khả giảm tối đa phần pha dư (phase residues) thành phần thể v ng pha bị lỗi, v n bảo toàn vân giao thoa (fringes) (Li, 2015) Hiện nay, phương pháp lọc nhiễu pha chia thành hai nhóm chính: Phương pháp lọc nhiễu miền không gian (spatial domain) Schuler (1996); Abdelfattah (2004), Trouve (1998), Feng (2016) phương pháp lọc nhiễu miền tần số (frequency domain) như: Zhao (2012); Zebker (1994a), Wang (2011) aran nnk đề xuất phương pháp lọc nhiễu Goldstein cục với tham số alpha ( ) thay đổi theo giá trị tương quan cửa sổ lọc, v ng có tương quan thấp lọc nhiều v ng có tương quan cao, nhờ bảo tồn thơng tin pha giao thoa nhiều so với phương pháp Goldstein gốc Để tính tham số alpha ph p lọc Goldstein đề xuất Song, Guo với việc sử dụng kỹ thuật phân tích EMD (Song nnk (2014 ) thuật th h nghi láng giềng (Adaptive-neighbourhood) Song (2015) sử dụng tích hợp với phương pháp lọc Goldstein nhằm nângcaođộxác ph p lọc pha giao thoa cách sử dụng giá trị pha điểm ảnh láng giềng để tính gán cho điểm ảnh x t Vì vậy, để cải thiện độxác xây dựng DSM phương pháp InSAR việc đăng ký ảnh SAR lọc nhiễu pha InSAR, cần giải Và nội dung luận án 1.3.2 Trong nước Ở nước ta việc sử dụng viễn thám radar để thànhlậpmơhìnhsốđộcao nhiều nhà khoa học quan tâm nghiêncứu Trần Vân Anh (2004), (2007), Trong nghiêncứu sụt lún như: Trần Vân Anh (2007), Phạm Quang Vinh cán nghiêncứu Viện Địa lý, Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam sử dụng ảnh ENVISAT ASAR JERS-1 Hiện nay, nước có nhiều nghiêncứu ứng dụng ảnhradar để thànhlập DEM như: Nguyễn Bá Duy (2009), tiến hành thànhlập DEM phương pháp InSAR, tư liệu ảnh sử dụng nghiêncứuảnh thu từ vệ tinh ERS-1 (Earth Resources Satellite-1) ERS-2 (Earth Resources Satellite-2) Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA) Nguyễn Minh Hải (2014), xác định biến dạng địa hình tạo DEM cách phân tích lệch pha Radar giao thoa Đối với kỹ thuật tạo giao thoa kể đến nghiêncứu Hồ Tống Minh Định (2006), Trần Thanh Hà (2017), tác giả ứng dụng kỹ thuật InSAR để xây dựng DEM Kết ban đầu đạt cho thấy độxác DEM tạo từảnh SAR đạt từ ±2m-±7m khu vực đồng ±10m-±20m khu vực đồi núi Tuy nhiên, thành công kỹ thuật phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác cảm SAR thu nhận, đường đáy, tuơng quan, lời giải toán mở pha… Đặc biệt, toán mở pha cần giải cách xác để nângcaođộxácthànhlập DEM Trần Vân Anh (2014), độxác DEM chịu ảnh hưởng yếu tố ngoại cảnh Tác giả đánh giá ảnh hưởng yếu tố ngoại cảnh đến kết tạo giao thoa cặp ảnh việc xây dựng mơhìnhsố địa hình Ngồi ra, để nângcaođộxác chiết xuất điểm đặc trưng phục vụ đồng đăng ký ảnh ứng dụng phép biến đổi wavelet Trần Thanh Hà (2017) 1.4 Đánh giá kết nghiêncứu đạt đƣợc Các kết nghiêncứu công bố tạp chí khoa học ngồi nước, khẳng định khả ứng dụng ảnhradar tạo DSM Các kết nghiêncứu khẳng định qui trình xây dựng DSM phương pháp giao thoa, công đoạn đồng đăng ký ảnh cơng đoạn quan trọng ảnh hưởng đến độxác sản phẩm cuối DSM Dữ liệu gốc sử dụng nghiêncứu khoa học công bố chủ yếu tư liệu ERS - 1,2, Envisat ASAR, ALOS kênh L TerrSAR - X V n chưa có nhiều nghiêncứu thử nghiệm tư liệu Sentinel - 1A, c ng tư liệu phần mềm xử lý ảnh SNAP để xây dựng DSM Trong phần mềm sử dụng, trình đồng đăng ký hoàn toàn tự động từ bước áp dụng kích thước sổ cố định tới chọn điểm khớp ảnh, nên độxác DSM thànhlập chưa cao, sai số đạt từ 20m đến 30m (tùy thuộc vào độ phân giải ảnh) 1.5 Những vấn đề đƣợc phát triển luận án Dựa kết nghiêncứu đạt được, NCS tiếp tục nghiêncứugiảipháp xử lý ảnh SAR nhằm nângcao chất lượng DSM thànhlậptừảnhradar phương pháp InSAR ph hợp điều kiện Việt Nam bao gồm: - Nghiêncứuthànhlập DSM từtư liệu ảnhradar yếu tố ảnh hưởng đến độxác DSM thànhlập phương pháp InSAR - Nghiêncứu ứng dụng phép biến đổi wavelet phân tích hiệu ảnh SAR để tự động chiết xuất điểm đặc trưng, chọn kích thước cửa số khớp ảnh phục vụ trình đồng đăng ký ảnh - Nghiêncứu ứng dụng phương pháp lọc nhiễu Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số để nângcaođộxác DSM - Thử nghiệm thànhlập DSM dựa giảipháp trình bày, với tư liệu nghiêncứu thử nghiệm luận án tư liệu kênh C (Sentinel- 1A) CHƢƠNG CƠ SỞ KHOA HỌC ỨNG DỤNG ẢNHRADAR TRONG THÀNHLẬPMƠHÌNHSỐBỀMẶT (DSM) 2.1 Ngun lý thu nhận ảnhradar 2.2 Hệ SLAR 2.2.1 Nguyên lý hoạt đ ng SLAR 2.2.2 Đ phân giải không gian 2.3 Nguyên lý hoạt động SAR 2.4 Các vệ tinh radar 2.5 Các tính chất đặc trƣng ảnhradar 2.6 Các phƣơng phápđoảnhradar 2.6.1 Phương phápradar đ dốc (Radarclinometry) 2.6.2 Phƣơng phápradarlập thể (StereoSAR hay Radargrammetry) 2.6.3 Phương phápđoradar phân ực (Polarimetric SAR) 2.6.4 Phương phápđo giao thoa - InSAR 2.7 Khả ứng dụng viễn thám radar Nếu từ năm 2005 trở trước có ba vệ tinh hoạt động dải sóng siêu cao tần, với độ phân giải trung bình, ngày có hàng chục vệ tinh viễn thám radar hoạt động, độ phân giải chúng đạt tới 1m Đặc biệt năm gần hệ thống vệ tinh viễn thám Sentinel phóng lên quĩ đạo, với chu kỳ lặp ngắn (6-11 ngày), độ phân giải cao, phạm vi quét rộng mở khả ứng dụng to lớn loại tư liệu nhiều lĩnh vực diện rộng Viễn thám radar sử dụng lĩnh vực như: 2.7.1 Thànhlậpđồ địa hình 2.7.2 Xá định lún dịch chuyển bềmặt Trái Đất 2.7.3 Lậpđồ huyên đề 2.8 Nguyên lý xây dựng DSM theo phƣơng phápradar giao thoa - InSAR Hệ thống SAR tạo sản phẩm gọi ảnh “single look complex” mà lưu giữ thơng tin pha thơng tin cường độ tín hiệu tán xạ ngược Những thơng tin khai thác sử dụng cho thànhlậpmơhìnhsố địa hình tìm kiếm thay đổi biến dạng địa hình Thơng tin pha có liên quan đến vị trí dọc theo sóng có liên quan đến điểm tham chiếu, hay liên quan đến dịch chuyển hai hay nhiều sóng 2.9 Quy trình thànhlập DSM phƣơng phápradar giao thoa - InSAR Hiện nay, để thànhlập DSM từtư liệu viễn thám radar theo phương pháp InSAR, người ta thường sử dụng qui trình cơng nghệ (hình 2.1) 2.9.1 Đồng đăng ký ảnh Đồng đăng ký ảnh trình chuyển đổi hai ảnh SAR chung hệ quy chiếu Có hai cách: đưa hai ảnh chung hệ quy chiếu mặt đất; quy đổi ảnh hệ quy chiếu ảnh Đối với phương pháp InSAR, thông thường người ta sử dụng cách thứ hai Để có mơhìnhsốbềmặt (DSM) tốt cần thiết phải nângcaođộxác trình đồng đăng ký ảnh Đồng nghĩa với việc phải tìm kích thước cửa sổ tối ưu điểm khớp phải điểm đặc trưng ảnh 2.9.2 Tạo giao thoa Sau đồng đăng ký ảnh, giao thoa phức tạo phép nhân liên hợp pixel phức ảnh thứ với pixel phức tương ứng ảnh thứ hai Cường độảnh giao thoa đo mức độ tương quan ch o ảnh 2.9.3 Loại bỏ pha phẳng Và pha làm phẳng tính theo theo công thức : 4 B (2.1) h flat H tan1 def Hình 2.1 Quy trình thànhlập DSM phương pháp giao thoa 11 3.1.1 Khái niệm chung phương pháp lý tín hiệu Phép biến đổi Fourier Công thức biến đổi Fourier thời gian ngắn STFT, mô tả sau [103]: STFT t , f xt .wt e 2ft dt (3.1) Với f tần số w(t −t ) hàm cửa số, t đóng vai trò để dịch chuyển cửa sổ theo x Phép biến đổi wavelet Năm 1982, Jean Morlet lần đưa ý tưởng wavelet hàm cấu trúc phức tạp cách dịch dãn hàm đơn, gọi wavelet mẹ (Mother wavelet), để phân tích tín hiệu khơng dừng Wavelet dạng sóng có thời gian trì tới hạn với giá trị trung bình khơng Wavelet có thời gian giới hạn, bất thường bất đối xứng Phân tích wavelet chia tín hiệu thành tham số dịch chuyển tham số tỷ lệ wavelet mẹ 3.1.2 Phép biến đổi Wavelet liên tục (CWT – Continous Wavelet Transform) Phân tích dựa ph p biến đổi wavelet cho ph p xác định xu hướng tín hiệu (signal trends) từxác định phần nhiễu tín hiệu Trong phần nhiễu tín hiệu ln chứa thành phần tần sốcao xu hướng chung tín hiệu ln chứa thành phần tần số thấp Khi tầng phân tích tăng lên độ phân giải tín hiệu giảm xuống, tạo điều kiện cho việc ước tính xu hướng tín hiệu chưa xác định Tính tự tương quan Hàm tự tương quan chiều điểm ảnh với khoảng cách d xác định theo phương trình sau : Cov (d ) (3.2) Rd V Cov(d) giá trị hiệp phương sai điểm ảnh với khoảng cách d; V phương sai điểm ảnh tính sau : N V (Z i 1 i M) (3.3) N 1 Trong đó: Z giá trị độ xám điểm ảnh thứ i, Zi+d giá trị độ xám điểm ảnh có khoảng cách d với điểm ảnh thứ i M trị trung bình tất điểm ảnh N tổng số điểm ảnh tính tốn 12 Trong ảnh, hệ sốtự tương quan khác cho khoảng cách d khác Hệ sốtự tương quan thay đổi theo khoảng cách d, điều thể hình 3.2 Hình 3.2 Sự biến thiên hệ sốtự tương quan với khoảng cách Từhình 3.42 cho thấy, hệ sốtự tương quan thay đổi khoảng cách tăng, có thay đổi lớn số vị trí Đây vị trí sử dụng kích thước cửa sổ khớp điểm ảnh Giá trị tự tương quan có nghĩa điểm ảnh khác hoàn toàn Thực tế cho thấy hệ sốtự tương quan khơng giảm dần tiệm cận mà thay vào giá trị Xá định kích thước c a sổ tối ưu dựa phân tích tự tương quan (auto-correlation) Trên sở phân tích lý thuyết ứng dụng wavelet phân tích ảnh SAR dựa vào hệ sốtự tương quan ảnh tính theo theo cơng thức (3.2) kích thước cửa sổxác định dựa phân tích tự tương quan 3.1.3 T m điểm đặ trưng ằng wavelet Việc tìm kiếm điểm đặc trưng ảnh SAR khó khăn Do phần mềm thương mại chủ yếu lựa chọn điểm khớp theo theo lưới ô vuông (grid) khoảng cách điểm khớp tùy chọn Nên có điểm có giá trị tương quan cao điểm điểm đặc trưng ảnh, tồn điểm không rơi vào điểm đặc trưng có tương quan thấp, từảnh hưởng đến độxác q trình đồng đăng ký ảnh SAR Hiện nay, có số phương pháp sử dụng để chiết xuất điểm đặc trưng từảnh SAR, nhiên việc tính giá trị gradient cho điểm ảnhtừảnh gốc tạo nên khối lượng tính tốn vơ lớn Trong phương pháp wavelet, để chiết xuất điểm đặc trưng từ ảnh, dựa giá trị hệ số biến đổi wavelet Ở giá trị tính cho ảnh tầng phân tích wavlet, giảm khối lượng tính tốn Đặc biệt wavelet hỗ trợ cho phân tích đa phân giảiảnh Phân tích wavelet cung cấp tất đặc trưng ảnh mà không làm thông tin quan trọng liệu ban đầu độ phân giải thấp 13 Phân tích ảnh SAR wavelet Phân tích đa phân giải (Multi Resolution Analysis – MRA) sử dụng lọc thông thấp lọc thông cao liên tiếp để phân tích tín hiệu thành phần dải tần số khác nhau, có khả tạo hai thành phần chi tiết xấp xỉ Thành phần chi tiết có hệ số tỷ lệ thấp tương ứng với thành phần tần sốcao thực thông qua lọc thông cao, thành phần xấp xỉ có hệ số tỷ lệ cao tương ứng với thành phần tần số thấp thực thông qua lọc thông thấp Mỗi thành phần ảnh phân tích tầng phân tích nêu xem kênh ảnh Như vậy, tầng phân tích, ảnh phân tích thànhảnh nhỏ hơn, gọi LL, LH, HL, HH Hình 3.3 mơ tả cấu trúc phân tích hình kim tự tháp phương pháp wavelet Ảnh SAR phân tích wavelet để chuẩn bị cho bước chiết tách điểm ảnh đặc trưng Hình 3.3 Cấu trúc hình tháp phương pháp phân tích ảnh wavelet Chiết xuất điểm đặ trưng ằng wavelet Khi ảnh SAR phân tích thành mức khác nhau, bước xác định điểm đặc trưng hai ảnh tầng phân tích khác Trong phần nghiêncứu tác giả sử dụng giá trị wavelet cực đại cực đại hệ số wavelet để phát điểm sắc nét ảnh Các hệ số wavelet LH HL (thành phần tần số cao) sử dụng để ước lượng giá trị wavelet cực đại Ở mức phân tích cuối cùng, tham số λ2j ngưỡng để phát điểm đặc trưng Những điểm nằm ngưỡng λ2j chọn điểm đặc trưng Sau đó, giá trị ngưỡng chọn để chiết xuất điểm đặc trưng, phần thực nghiệm giá trị ngưỡng xác định 2, chiết xuất theo lưu đồ, thể hình (3.12) 3.1.4 Chương tr nh tự đ ng đồng đăng ký ảnhTự động phân tích ảnhsở để thực phân tích thiếp theo Ảnh SAR tự động phân tích wavelet đa phân 14 giải wavelet db1 phù hợp db1 phát điểm đột biến tín hiệu Ảnh SAR phân tích thành tầng, tầng gồm ảnh nhỏ đại diện cho đặc tính ảnh theo hướng đứng, hướng ngang, đường chéo ảnh xấp xỉ Hình 3.4 lưu đồ thuật tốn tự động đồng đăng ký ảnh SAR Hình 3.4 Lưu đồ thuật toán tự động đồng đăng ký ảnh 3.2 Giảipháp lọc nhiễu pha sử dụng phƣơng pháp lọc Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số Pha giao thoa bị ảnh hưởng nhiều yếu tố, làm giảm chất lượng việc tạo giao thoa phục vụ cho việc tạo môhìnhsốbềmặt Nhiễu pha định nghĩa pha gián đoạn nhiễu giao thoa Số lượng nhiễu pha có tác động quan trọng trình mở pha, trở thành tiêu chí đánh giá chất lượng giao thoa 15 Hơn nữa, pha giao thoa vùng khác có tính chất thống kê khác ảnh hưởng yếu tố địa hìnhHình 3.5 Lưu đồ thuật toán lọc nhiễu pha Với ảnh pha giao thoa lọc nhiễu, điểm ảnh lọc gọi điểm ảnh x t Các điểm ảnh xung quanh điểm ảnh x t gọi điểm ảnh láng giềng Số lượng kích thước điểm ảnh láng giềng t y biến Các điểm ảnh sau phân thành hai nhóm dựa tính chất xác suất, bao gồm nhóm nhóm lọc Các bước lọc nhiễu thực sau: - ớc tính sơ giá trị điểm ảnh x t g(m, n), giá trị trung bình median điểm ảnh thuộc cửa sổ kích thước 3x3 chứa điểm ảnh x t - Phân loại điểm ảnh láng giềng theo hai nhóm: nhóm nhóm lọc: 16 + Phân loại lần 1: điểm ảnh láng giềng trực tiếp g(k, l) điểm ảnh g(m, n) kiểm tra để phân loại + Phân loại lần 2:Tính giá trị trung bình điểm ảnh nhóm lọc g m, n gán cho điểm ảnh x t Phân loại lại điểm ảnh thuộc nhóm TIỂU KẾT CHƢƠNG Phép biến đổi xấp xỉ sóng nhỏ - biến đổi wavelet phép biến đổi sử dụng phổ biến xử lý tín hiệu Với số ưu điểm sở tốn học, tính bất biến vị trí, tính bảo tồn thơng tin, phép biến đổi wavelet sử dụng xử lý tín hiệu ảnhradar đặc biệt có hiệu phương phápđoradar giao thoa Trong phương pháp giao thoa, ph p biến đổi wavelet sử dụng để phân tích ảnh hệ sốtự tương quan nhằm mục đích tự động chọn kích thước cửa sổ khớp, khớp điểm tự động công đoạn đồng đăng ký cặp ảnhradar giao thoa Lọc nhiễu xem giảipháp quan trọng để nângcaođộxác DSM thànhlập phương pháp InSAR Để giảm thiểu ảnh hưởng pha lỗi, bảo tồn vân giao thoa với mục đích tăng độxác hiệu mở pha, NCS đề xuất phương pháp lọc nhiễu Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số CHƢƠNG THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN 4.1 Khu vực nghiêncứu Khu vực thử nghiệm luận án vùng Quảng Ninh Ninh Thuận có địa hình tương đối đặc trưng, có đầy đủ tư liệu, liệu cần thiết 4.2 Dữ liệu sử dụng 4.2.1 Ảnh SAR: NCS chọn liệu Sentinel-1A Sentinel-1A vệ tinh thuộc dự án Copernicus, với mục đích theo dõi biến đổi khí hậu giám sát mơi trường trái đất Hai cặp ảnh SAR thu nhận cách 12 ngày nên tương quan hai ảnh thu khu vực nghiêncứu lớn 17 ẢnhẢnh phụ Hình 4.1 Ảnh Sentinel - 1A khu vực Quảng Ninh ẢnhẢnh phụ Hình 4.2 Ảnh Sentinel - 1A khu vực Ninh Thuận Bảng 4.1 Dữ liệu ảnh cho khu vực nghiêncứu Khu thực nghiệm Quảng Ninh Ninh Thuận Dữ liệu Ngày thu SLC SLC SLC SLC 14/05/2017 26/05/2017 09/10/2017 21/10/2017 Độ phân giải (m) Phƣơng vị Hƣớng tầm 13.98 2.33 13.98 2.33 14.00 2.33 14.00 2.33 Quỹ đạo Kích thƣớc ảnh 16577 16752 18742 19092 518 x 605 624 x 686 1651 x 1461 1654 x 1460 Đƣờng đáy (m) 124 126 4.2.2 Ảnh h ng không: Dữ liệu để so sánh DSM thànhlậptừảnh hàng khơng chụp năm 2017 Xí nghiệp bay chụp Đo vẽ ảnh Tổng CT Trắc địa - ản đồ, Cục ản đồ ộ Tổng Tham mưu, QP tiến hành bay chụp ảnh khu vực Quảng Ninh Ninh Thuận phục vụ cho công tác đo vẽ đồ tỷ lệ 1/10 000 Máy chụp ảnh sử dụng máy chụp ảnh kỹ thuật số Vexcel Ultracam, độcao bay chụp ảnh: Khu vực Quảng Ninh: 3230m; Khu vực Ninh Thuận:.5850m Từtư liệu ảnh, Xí nghiệp tiến hành tăng dày đo vẽ ảnh để thànhlậpđồ tỷ lệ 1/10 000 với khoảng cao 5m 18 Từtư liệu ảnh hàng không khu vực Quảng Ninh Ninh Thuận, tạo DSM, với kết sau: DSM Quảng Ninh DSM Ninh Thuận Hình 4.3 DSM từảnh hàng không Từtư liệu ảnh hàng không khu vực Quảng Ninh Ninh Thuận, tiến hành xây dựng DSM-0 trạm đo vẽ ảnhsốĐộxác DSM đánh giá theo tọa độđộcao điểm khống chế ảnh, với giá trị tương ứng: Về mặt phẳng m XY 1.2m ; độ cao: mh 1.7m khu vực Quảng Ninh Ninh Thuận mXY 1.1m ; độ cao: mh 1.5m 4.3 Xây dựng DSM từảnh Sentinel-1A phần mềm SNAP Phần mềm thương mại SNAP phát triển Array Systems Computing gồm hộp công cụ như: đọc viết liệu, xử lý, hiển thị phân tích để hỗ trợ dư liệu có dung lượng lớn như: Sentinel -1, ERS - 2, Envisat Từ hai cặp ảnh Sentinel - 1A xây dựng DSM phần mềm SNAP mà khơng có can thiệp kỹ thuật nào, Và kết đạt DSM: DSM Quảng Ninh DSM Ninh Thuận Hình 4.4 DSM khu vực Quảng Ninh Ninh Thuận Kết DSM xây dựng phần mềm SNAP sai số trung phương đạt ± 4.13m ± 3.90m 19 4.4 Xây dựng DSM phần mềm SNAP kết hợp giảipháp kỹ thuật đề xuất 4.4.1 Giảiphápnâng ao đ xác đồng đăng ký ảnh Phân tích ảnh SAR xác định kích thước cửa sổ tối ưu Hình 4.5 Sự biến thiên hệ sốtự tương quan khu vực Quảng Ninh Hình 4.6 Sự biến thiên hệ sốtự tương quan khu vực Ninh Thuận Theo phân tích, với khu thực nghiệm Quảng Ninh, kích thước cửa sổ 81*81 kích thước cửa sổ tối ưu, sử dụng khớp điểm ảnh đặc trưng Còn khu thực nghiệm Ninh Thuận, kích thước cửa sổ 65*65 kích thước cửa sổ tối ưu Qua khảo sát thực nghiệm nhận thấy rằng, loại liệu radar sử dụng loại địa hình khác kích thước cửa sổ tối ưu khác Điều khằng định tính đắn phương pháp thuật tốn sử dụng Tự động chiết tách điểm đặc trưng khớp điểm Khi ảnh SAR tự động phân tích điểm đặc trưng chọn mức thấp (ảnh xấp xỉ) modul wavelet cực đại Đối với điểm ảnh giá trị gradient tính theo giá trị gradient thành phần theo hướng x y Sau đó, giá trị ngưỡng chọn để chiết xuất điểm đặc trưng Tất điểm khớp phân bố ảnh cho dù chúng chọn dạng lưới trích xuất wavelet Khi điểm đặc trưng chọn bước khớp điểm Việc khớp điểm đặc trưng thực tầng phân tích LL phép biến đổi wavelet từ mức thấp đến mức cao điểm khớp với dựa hệ số tương quan ch o Để khẳng định mức độ tin cậy phép biến đổi wavelet chiết tách điểm đặc trưng so sánh chất lượng DSM tạo từ hai từ hai phương pháp grid wavelet 20 a) DSM với điểm mắt lưới b) DSM với điểm đặc trưng Hình 4.7 DSM (khu vực Quảng Ninh) a) DSM với điểm mắt lưới b) DSM với điểm đặc trưng Hình 4.8 DSM (khu vực Ninh Thuận) Bảng 4.2 Bảng thống kê sai số DSM tạo mắt lƣới khác Khu vực thực Tạo DSM từ điểm Tạo DSM từ nghiệm mắt lƣới grid điểm đặc trƣng RMSE (m) RMSE (m) Quảng Ninh 7.61 4.08 Ninh Thuận 8.33 4.35 4.4.2 Phương pháp lọc nhiễu pha đề xuất Để chứng minh hiệu phép lọc ảnh giao thoa khu vực nghiêncứu lọc ba phép lọc phép lọc nhiễu Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số, phép lọc Goldstein, Goldstein cục 21 Bảng 4.3 Kết phép lọc khác KV Quảng Ninh KV Ninh Thuận Phép lọc SSTP pha Mức độ SSTP pha Mức độ cải thiện cải thiện Chưa lọc Goldstein Goldstein cục Goldstein tích hợp 1.2846 0.9851 0.9107 0.8572 23.31% 29.11% 33.27% 1.2914 0.9578 0.8763 0.8346 25.83% 32.14% 35.37% 4.4.3 Xây dựng DSM giảipháp k thuật kết hợp với phần mềm SNAP Kết sau chạy chương trình tự động đồng đăng ký ảnh NCS sử dụng kết để tạo giao thoa Sau có pha giao thoa NCS tiếp tục áp dụng phép lọc nhiễu phép lọc Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số để lọc nhiễu pha giao thoa Kết phép lọc lại tiếp tục đưa vào phần mềm SNAP để thực mở pha tạo DSM Kết ta có DSM thành hai khu vực Khu vực Quảng Ninh Khu vực Ninh Thuận Hình 4.9 DSM khu vực nghiêncứu Kết DSM-2 xây dựng giảipháp kỹ thuật kết hợp với phần mềm SNAP có sai số trung phương đạt ± 1.39m ± 1.19m 4.5 Đánh giá độxác DSM Để đánh giá độxác DSM thànhlậptừảnhradar với việc sử dụng kết hợp giảipháp kỹ thuật đề xuất, NCS sử dụng DSM hai khu vực Quảng Ninh Ninh Thuận 22 xây dựng từảnh hàng không chụp tháng 11/2017 làm DSM “chuẩn” để so sánh với DSM xây dựng từảnhradar sentinel - 1A kênh C phần mềm SNAP khơng có sử dụng giảipháp kỹ thuật đề xuất Ký hiệu sau: - DSM xây dựng từảnh hàng không là: DSM-0; - DSM xây dựng từảnhradar phần mềm SNAP không sử dụng giảipháp kỹ thuật, DSM-1; - DSM xây dựng từảnhradar phần mềm SNAP kết hợp sử dụng giảipháp kỹ thuật, DSM-2; Kết thể sau: 4.5.1 Khu vực Quảng Ninh Trong khu vực Quảng Ninh sử dụng 88 điểm để so sánh độcao DSM; Trong 20 điểm có độcao > 100m 68 điểm có độcao < 100m Để tính sai số trung phương độcao DSM, NCS sử dụng công thức (2.37) Kết so sánh sai số trung phương độcao điểm kiểm tra DSM-1 DSM-2 với DSM-0 ± 4.13m ± 1.39m 4.5.2 Khu vực Ninh Thuận Trong khu vực Ninh Thuận sử dụng 214 điểm để so sánh độcao DSM; Trong 78 điểm có độcao > 100m 76 điểm có độcao < 100m Để tính sai số trung phương độcao DSM, NCS sử dụng công thức (2.37) Kết so sánh độcao điểm kiểm tra DSM-1 DSM-2 với DSM-0 ± 3.90m ± 1.19m TIỂU KẾT CHƢƠNG Phần thực nghiệm luận án Sử dụng tư liệu ảnh Sentinel -1A kênh C, tiến hành xây dựng DSM khu vực Quảng Ninh Ninh Thuận theo phương pháp InSAR phần mềm thương mại SNAP Kết thu mơhìnhsốbềmặt DSM1 So sánh DSM-1 với DSM-0 để đánh giá độxácmơhìnhsốbềmặt xây dựng từảnhradar Ở khu vực Quảng Ninh sai số trung phương đạt ± 4.13m; Ở khu vực Ninh Thuận sai số trung phương đạt ± 3.90m; 23 Cũng với tư liệu ảnhradar nói trên, tiến hành xây dựng DSM2 phần mềm SNAP, sử dụng giảipháp kỹ thuật đề xuất đồng đăng ký ảnh, chọn khớp điểm đặc trưng lọc nhiễu pha Để đánh giá NCS sử dụng DSM-0 khu vực Quảng Ninh Ninh Thuận xây dựng từảnh hàng Ở khu vực Quảng Ninh sai số trung phương đạt ±1.39m; Ở khu vực Ninh Thuận sai số trung phương đạt ±1.19mm; Như với việc sử dụng giảipháp kỹ thuật đề xuất, độxác DSM xây dựng từảnhradarnângcao với sai số trung phương giảm gần ±2m Điều khẳng định khả sử dụng ảnhradar xây dựng DSM phục vụ cho mục đích ứng dụng khác nghiêncứubềmặt địa hình, tài nguyên môi trường bềmặt Trái đất diện rộng, với chi phí thời gian, chi phí sản xuất thường xuyên cập nhật điều kiện thời tiết KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Luận án tiếp cận có hệ thống giảipháp để nângcao chất lượng giao thoa cách nângcaođộxác đồng đăng ký ảnh lọc nhiễu pha Nhiều thí nghiệm tiến hành để chứng minh độ tin cậy phương pháp đề xuất Từ kết thực nghiệm phân tích lý thuyết rút kết luận sau: Phép biến đổi wavelet hồn tồn ứng dụng việc chiết xuất điểm đặc trưng ảnh SAR để phục vụ trình đồng đăng ký ảnh Và xác kích thước cửa số tối ưu trình khớp điểm xác định dựa phân tích tự tương quan Kết khẳng đinh tính đắn phương pháp Với mục đích lọc nhiễu pha ảnh giao thoa, phương pháp lọc Goldstein thực miền tần số có tốc độ xử lý nhanh có khả lọc nhiễu cao, lại làm tính liên tục pha vùng có vân giao thoa dày đặc Khi kết hợp với kỹ thuật láng giềng có trọng số, phương pháp lọc Goldstein có khả loại bỏ tối đa phần pha dư, thể vùng pha bị lỗi, v n bảo tồn vân giao thoa 24 Các chương trình tự động đồng đăng ký ảnh, lọc nhiễu pha xây dựng sử dụng kết hợp với phần mềm thương mại SNAP để xây dựng DSM từảnhradar Sự kết hợp nângcao đáng kể độxác DSM gần 2m Kiến nghị Quá trình đồng đăng ký ảnh bước quan trọng trình xử lý InSAR Các bước phát triển nghiêncứu bước để hướng tới phương pháp thống giúp phát triển công nghệ InSAR Cần nghiêncứu khả ứng dụng phép biến đổi wavelet trình xử lý InSAR, ví dụ như: mở pha, lọc nhiễu Ngồi cần có thêm nghiêncứu đánh giá khả ứng dụng wavelet xử lý ảnh Cần nghiêncứu sâu số nguồn sai số như: ảnh hưởng khí đến chất lượng InSAR, sai số đường đáy ảnh Cuối việc trộn ảnh SAR từ nhiều nguồn khác giảipháp hiệu để nângcaođộxác DSM DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ CỦA NCS Tiếng Việt Nguyễn Minh Hải, Trần Vân Anh, Trần Thanh Hà, Trần Đình Trí, Nguyễn An Bình, Đỗ Thị Hồi, (2014) “Nghiên cứuảnh hưởng khí đến sóng radar tạo giao thoa cho cặp ảnhradar Tạp chí Tài nguyên môi trường số 7(189) Trần Thanh Hà, Trần Thị Hòa, Trần Đình Trí, Đỗ Thị Hồi (2014) “Nghiên cứu phương pháp hàm hồi quy hiệu chỉnh xạ ảnh vệ tinh Tạp chí khoa học Đo đạc Bản đồ, số 33, tr 49-54 Trần Thanh Hà (2016), “Các tham số thuật toán nắn ảnh Radar”, Hội nghị khoa học công nghệ Đo Đạc Bản Đồ với ứng phó biến đổi khí hậu, Viện KH Đo đạc Bản đồ, tr321-324 Trần Thanh Hà (2017) “Khả sử dụng kỹ thuật InSAR thànhlậpmơhìnhsốđộ cao”, Tạp chí Tài ngun mơi trường số (261), tr 40-41 Trần Thanh Hà (2017), “Khả sử dụng kỹ thuật Radargrammetry thànhlậpmơhìnhsốđộcao khu vực Hòa Bình”, Tạp chí Tài ngun môi trường số (262), tr 33-34 Trần Thanh Hà (2017) “Ứng dụng wavelet để chiết xuất điểm đặc trưng phục vụ đồng đăng ký ảnh SAR’ Tạp chí khoa học Đo đạc Bản đồ, số 33, tr 30-34 Tiếng Anh Trần Thanh Hà, Trần Đình Trí (2015) “Satelltite imagery radiometric correction based regression methodology” Hội nghị quốc tế VIET-POL 2015, Trường Đại học Mỏ - Địa Chất, pp 212-218 Trần Thị Hòa, James B Campbell, Trần Đình Trí, Trần Thanh Hà (2015) “Detecting sand movement: a NDVI time series analysis (Binh Thuan case study)” Hội nghị quốc tế VIET-POL 2015, Trường Đại học Mỏ - Địa Chất, pp 219-226 Hai Minh Nguyen, Hoa T Thanh Pham, Ha Thanh Tran (2016) “Application of the InSAR technology for determining changes in surface topography” Hội nghị quốc tế GIS IDEAS Trang 166-171 10 Ha Thanh Tran, Tri Dinh Tran, Hai Minh Nguyen (2017), “Towards integration of radar and optical imagery by applying IHS technique” Tạp chí khoa học Trường Đại học Mỏ - Địa Chất , vol 56 , pp 78-83 11 Hoa Thi Tran, James B Campbell, Tri Dinh Tran & Ha Thanh Tran (2017) “Monitoring drought vulnerability using multispectral indices observed from sequential sensing (Case Study: Tuy Phong, Binh Thuan, Vietnam)” GIScience & Remote Sensing ... DSM thành lập từ ảnh radar phương pháp InSAR ph hợp điều kiện Việt Nam bao gồm: - Nghiên cứu thành lập DSM từ tư liệu ảnh radar yếu tố ảnh hưởng đến độ xác DSM thành lập phương pháp InSAR - Nghiên. .. PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA DSM ĐƢỢC THÀNH LẬP BẰNG ẢNH RADAR 3.1 Giải pháp nâng cao độ xác đồng đăng ký ảnh thành lập DSM Giải pháp bao gồm phân tích hệ số tự tương quan ảnh phép biến đổi... tiêu nghiên cứu Nghiên cứu sở khoa học giải pháp nâng cao độ xác xây dựng DSM từ ảnh radar, phù hợp với thực tế tư liệu Việt Nam Phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu qui trình xây dựng DSM, yếu tố ảnh