MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Mô hình số bề mặt (DSM - Digital Surface Model) là tập hợp dữ liệu số mô tả một phần của bề mặt Trái Đất trong không gian 3D. Hiện nay, DSM được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như trong thành lập bản đồ địa hình, thành lập bản đồ 3D, được dùng trong nắn ảnh trực giao, lập kế hoạch phòng chống các tai biến thiên nhiên; lũ lụt, kiểm soát xói lở đất, phân tích tầm nhìn ở diện rộng, giám sát tài nguyên môi trường và trong nhiều ứng dụng khác. Phương pháp truyền thống đầu tiên được sử dụng để thành lập DSM là phương pháp đo vẽ trực tiếp ngoài thực địa. Để thực hiện việc thu thập thông tin của bề mặt, phương pháp đòi hỏi chi phí rất nhiều về thời gian và sức lao động ngoại nghiệp, thậm chí không thể thực hiện được ở nhiều khu vực khó khăn, phức tạp. Tiếp theo là phương pháp đo vẽ lập thể ảnh hàng không và ảnh vệ tinh, và gần đây nhất là ảnh chụp từ thiết bị bay không người lái (UAV). Đây là những phương pháp đo gián tiếp, phần nào đã khắc phục được các hạn chế nói trên của phương pháp đo trực tiếp, song chi phí cho sản xuất vẫn còn khá cao. Mặt khác phương pháp này cũng không thể thực hiện được ở những khu vực không chụp được ảnh quang học do ảnh hưởng của mù khí quyển, của thời tiết. Trong hơn hai thập niên trở lại đây, để xây dựng DSM, người ta sử dụng thêm hai phương pháp: thành lập DSM là từ ảnh Radar và từ dữ liệu bay quét LiDAR. Mỗi phương pháp đều có các ưu điểm và nhược điểm nhất định liên quan tới các khía cạnh như mức độ chi tiết, độ chính xác của DSM, khả năng thực hiện và chi phí thành lập. Với ưu điểm nổi trội của ảnh radar có độ phủ rộng trên bề mặt Trái Đất, chu kỳ lặp ngắn (hầu như có thể cung cấp tư liệu “tức thời”), chi phí mua tư liệu rẻ hơn nhiều so với các loại tư liệu viễn thám khác, thậm chí ảnh Sentinel, với độ phân giải cao, chu kỳ lặp 12 ngày được cấp miễn phí. Ảnh radar đã được nghiên cứu và ứng dụng để thành lập mô hình số bề mặt (Digital Surface Model - DSM) ngay từ những
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT - TRẦN THANH HÀ NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA MƠ HÌNH SỐ BỀ MẶT ĐƯỢC THÀNH LẬP TỪ ẢNH RADAR LuËn ¸n tiÕn sÜ KỸ THUẬT Hà Nội, 2018 ii MỤC LỤC MỞ ĐẦU Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Lịch sử phát triển SAR 1.3 Tổng quan cơng trình nghiên cứu sử dụng phương pháp InSAR xây dựng DSM 1.4 Đánh giá kết nghiên cứu đạt nước 1.5 Những vấn đề phát triển luận án Chƣơng 2: CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG MƠ HÌNH SỐ BỀ MẶT (DSM) BẰNG ẢNH RADAR 2.1 Nguyên lý thu nhận ảnh radar 2.2 Hệ Radar nhìn xiên - SLAR 2.3 Radar độ mở tổng hợp - SAR 2.4 Các vệ tinh radar 2.5 Các tính chất đặc trưng ảnh radar 2.6 Các phương pháp đo ảnh radar 2.7 Ứng dụng viễn thám radar 2.8 Ứng dụng phương pháp Radar giao thoa - InSAR xây dựng mơ hình số bề mặt - DSM 2.9 Quy trình thành lập DSM phương pháp Radar giao thoa - InSAR Chƣơng 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA DSM ĐƢỢC THÀNH LẬP BẰNG ẢNH RADAR 3.1 Giải pháp nâng cao độ xác đồng đăng ký ảnh thành lập DSM 3.2 Giải pháp lọc nhiễu pha sử dụng phương pháp lọc nhiễu Goldstein tích hợp kỹ thuật thích nghi láng giềng có trọng số Chƣơng 4: THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN 4.1 Khu vực nghiên cứu 4.2 Dữ liệu sử dụng 4.3 Xây dựng DSM-1 từ ảnh Sentinel-1A 4.4 Xây dựng DSM-2 phần mềm SNAP kết hợp giải pháp kỹ thuật 7 20 21 22 22 24 27 29 34 35 40 44 51 63 64 90 94 94 97 102 104 đề xuất 4.5 Đánh giá độ xác DSM KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ NHỮNG CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA NCS TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC KÈM THEO 119 134 136 138 155 iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ALOS Vệ tinh quan sát Trái Đất Advanced Land Observing Satellite DEM DSM ERS Mơ hình số độ cao Mơ hình số bề mặt Vệ tinh tài nguyên châu Âu Digital Elevation Model Digital Surface Model European Resource Satellite ESA Cơ quan Vũ trụ châu Âu The European Space Agency GPS Hệ thống đinh vị toàn cầu Global Positioning System InSAR Radar giao thoa Interferometry Synthetic Aperture Radar JERS-1 LiDAR Vệ tinh Tài nguyên trái đất Japanese Earth Resources Satellite -1 Nhật LiDAR Light Detection and Ranging Cục hàng không vũ trụ Hoa Kỳ PALSAR Ảnh radar độ mở tổng hợp với kênh L NASA National Aeronautics and Space Administration Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar RADAR Chụp ảnh radar Radio Detection and Ranging SAR Radar độ mở tổng hợp Synthetic Aperture Radar SLC Ảnh đơn nhìn Single Look Complex StereoSAR SAR lập thể Stereo Synthetic Aperture Radar STFT Biến đổi Fourier thời gian ngắn Short Time Fourier Transform WT FFT CWT DWT MRA Phép biến đổi Wavelet Biến đổi Fourier nhanh Biến đổi Wavelet liên tục Biến đổi Wavelet rời rạc Phân tích đa phân giải Wavelet Transform Fast Fourier Transform Continous Wavelet Transform Discrete Wavelet Transform Multi Resolution Analysis FT Biến đổi Fourier Fourier Transform iv Danh mơc c¸c b¶ng Nội dung STT Trang Bảng 2.1 Phân loại dải băng tần viễn thám radar 34 Bảng 4.1 Dữ liệu ảnh cho khu vực nghiên cứu 99 Bảng 4.2 Bảng thống kê sai số trung phương 103 Bảng 4.3 Dữ liệu biên độ thành phần tần số thấp 106 Bảng 4.4 Bảng thống kê sai số DSM tạo kích thước cửa sổ khác 108 Bảng 4.5 Dữ liệu biên độ thành phần tần số thấp 109 Bảng 4.6 Bảng thống kê sai số DSM tạo kích thước cửa sổ khác 110 Bảng 4.7 Bảng thống kê sai số DSM tạo mắt lưới khác 114 Bảng 4.8 Đánh giá kết phép lọc khác khu vực Quảng Ninh 116 Bảng 4.9 Đánh giá kết phép lọc khác khu vực 10 Ninh Thuận 118 Bảng 4.10 Bảng thống kê sai số DSM tạo giải pháp 11 12 13 kỹ thuật kết hợp với phần mềm SNAP 119 Bảng 4.11 Số liệu đo điểm kiểm tra DSM khu vực Quảng Ninh 119 Bảng 4.12 Số liệu đo điểm kiểm tra DSM khu vực Ninh Thuận 124 v Danh mục hình vẽ ảnh STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Nội dung Trang Hình 2.1 Nguyên lý chụp ảnh radar quét nghiêng 23 Hình 2.2 Bước sóng tần số dùng viễn thám radar 24 Hình 2.3 Nguyên tắc hoạt động hệ SLAR 24 25 26 27 29 30 31 32 33 33 37 38 Hình 2.4 Nguyên lý hoạt động hệ SLAR Hình 2.5 Độ phân giải theo hướng tầm ảnh radar Hình 2.6 Độ phân giải theo hướng phương vị ảnh radar Hình 2.7 Vệ tinh ERS-2 Hình 2.8 Vệ tinh ALOS -PALSAR Hình 2.9 Vệ tinh TeraSAR-X Hình 2.10 Chế độ chụp ảnh WV Hình 2.11 Các chế độ chụp ảnh Sentinel -1 Hình 2.12 Vệ tinh Sentinel - Hình 2.13 Nguyên lý lập thể ảnh Radar Hình 2.14 Các cấu hình lập thể ảnh SAR trường hợp phía khác phía Hình 2.15 Bản đồ địa hình hồ Glacier Hình 2.16 Ảnh Sentinel-1 nghiên cứu trượt lở Daguangbao (Trung Quốc) Hình 2.17 Ảnh ALOS Palsal thành lập đồ sử dụng đất Amazon Hình 2.18 Sóng giao thoa Hình 2.19 Vân giao thoa mặt đất từ hai nguồn sóng Radar SAR Hình 2.20 Cường độ pha Hình 2.21 Cơ sở InSAR Hình 2.22 Hình học SAR với hai quỹ đạo Radar xác định Hình 2.23 Quy trình thành lập DSM phương pháp giao thoa Hình 2.24 Mối quan hệ nghịch giá trị tương quan độ lệch chu n pha Hình 3.1 Các bước trình đồng đăng ký ảnh SAR Hình 3.2 Phép biến đổi Fourier thời gian ngắn (STFT) Hình 3.3 Phép biến đổi wavelet 42 43 43 44 45 46 47 49 52 58 65 67 67 vi STT Nội dung Trang 28 29 Hình 3.4 Phân tích đa phân giải sử dụng biến đổi wavelet rời rạc Hình 3.5 Sơ đồ biểu diễn tầng biến đổi wavelet 2D Hình 3.6 Các họ Wavelet (a) Haar (b) Daubechies4 (c) Coiflet1 (d) Symlet2 (e) Meyer (f) Morlet (g) Mexican Hat Hình 3.7 Tín hiệu thành phần tín hiệu Hình 3.8 Sự biến thiên hệ số tự tương quan với khoảng cách Hình 3.9 Lưu đồ thuật tốn tự động xác định cửa sổ tối ưu Hình 3.10 Cấu trúc hình kim tự tháp phương pháp phân tích ảnh wavelet Hình 3.11 Phân tích ảnh SAR wavelet Hình 3.12 Lưu đồ thuật toán chiết tách điểm đặc trưng Hình 3.13 Lưu đồ thuật tốn tự động đồng đăng ký ảnh Hình 3.14 Lưu đồ thuật tốn lọc nhiễu pha 72 74 75 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 Hình 4.1 Bản đồ hành tỉnh Quảng Ninh Hình 4.2 Bản đồ hành tỉnh Ninh Thuận Hình 4.3 Ảnh Sentinel - 1A khu vực Quảng Ninh Hình 4.4 Ảnh Sentinel - 1A khu vực Ninh Thuận Hình 4.5 Ảnh hàng khơng khu vực nghiên cứu Hình 4.6 DSM tạo từ tư liệu ảnh khu vực Quảng Ninh Ninh Thuận Hình 4.7 Quy trình thành lập DSM phương pháp giao thoa Hình 4.8 Ảnh giao thoa Hình 4.9 Ảnh DSM Hình 4.10 Sự biến thiên hệ số tự tương quan với khoảng cách khu vực Quảng Ninh Hình 4.11 Sự biến thiên hệ số tự tương quan với khoảng cách khu vực Ninh Thuận Hình 4.12 Phân tích tự tương quan wavelet khu vực Quảng Ninh Hình 4.13 Ảnh giao thoa với kích thước sổ khác Hình 4.14 Mơ hình số bề mặt (DSM) với kích thước sổ khác Hình 4.15 Phân tích tự tương quan wavelet Hình 4.16 Ảnh giao thoa với kích thước sổ khác 80 82 84 86 87 88 89 92 96 97 98 98 100 101 102 103 103 105 105 106 107 107 108 109 vii STT Nội dung Trang 55 Hình 4.17 Mơ hình số bề mặt (DSM) với kích thước sổ khác 109 56 Hình 4.18 Ảnh gốc ảnh phân tích wavelet khu vực Quảng Ninh 110 58 59 Hình 4.19 Ảnh gốc ảnh phân tích wavelet khu vực Ninh Thuận Hình 4.20 Điểm đặc trưng cặp ảnh SAR (khu vực Quảng Ninh) Hình 4.21 Điểm đặc trưng cặp ảnh SAR (khu vực Ninh Thuận) 60 Hình 4.22 Điểm khớp phân bố theo lưới grid (khu vực Quảng Ninh) 61 62 63 Hình 4.23 Điểm khớp phân bố theo lưới grid (khu vực Ninh Thuận) Hình 4.24 DSM (khu vực Quảng Ninh) Hình 4.25 DSM (khu vực Ninh Thuận) Hình 4.26 Ảnh giao thoa trước (a) sau (b) lọc nhiễu khu vực Quảng Ninh Hình 4.27 Ảnh giao thoa sau lọc nhiễu khu vực Quảng Ninh Hình 4.28 Ảnh giao thoa trước (a) sau (b) lọc nhiễu khu vực Ninh Thuận 57 64 65 66 111 111 112 112 113 114 115 116 116 67 Hình 4.29 Ảnh giao thoa sau lọc nhiễu khu vực Ninh Thuận 117 117 68 Hình 4.30 DSM khu vực nghiên cứu 119 -1- MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Mơ hình số bề mặt (DSM - Digital Surface Model) tập hợp liệu số mô tả phần bề mặt Trái Đất không gian 3D Hiện nay, DSM ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khác nhau, thành lập đồ địa hình, thành lập đồ 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 Phương pháp truyền thống sử dụng để thành lập DSM phương pháp đo vẽ trực tiếp thực địa Để thực việc thu thập thơng tin bề mặt, phương pháp đòi hỏi chi phí nhiều thời gian sức lao động ngoại nghiệp, chí khơng thể thực nhiều khu vực khó khăn, phức tạp Tiếp theo phương pháp đo vẽ lập thể ảnh hàng không ảnh vệ tinh, gần ảnh chụp từ thiết bị bay không người lái (UAV) Đây phương pháp đo gián tiếp, phần khắc phục hạn chế nói phương pháp đo trực tiếp, song chi phí cho sản xuất cao Mặt khác phương pháp thực khu vực không chụp ảnh quang học ảnh hưởng mù khí quyển, thời tiết Trong hai thập niên trở lại đây, để xây dựng DSM, người ta sử dụng thêm hai phương pháp: thành lập DSM từ ảnh Radar từ liệu bay quét LiDAR Mỗi phương pháp có ưu điểm nhược điểm định liên quan tới khía cạnh mức độ chi tiết, độ xác DSM, khả thực chi phí thành lập Với ưu điểm trội ảnh radar có độ phủ rộng bề mặt 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 Ảnh radar nghiên cứu ứng dụng để thành lập mơ hình số bề mặt (Digital Surface Model - DSM) từ -2- năm 1960, với ứng dụng phương pháp xử lý chủ yếu như: phương pháp đo độ dốc (Clinometry/Radarclinometry), phương pháp đo radar lập thể (Stereoscopy/Radar hay Stereogrammetry/Radargrammetry), phương pháp radar giao thoa (Interferometry) phương pháp đo radar phân cực (Polarimetry) Những phương pháp thông thường sử dụng để xử lý tư liệu hệ thống radar độ mở tổng hợp SAR (Synthetic Aperture Radar) nhằm xác định độ cao tương đối tuyệt đối đối tượng điểm độ cao bề mặt thực địa Mặc dù xuất hiện, song phương pháp đo radar giao thoa (InSAR) ứng dụng rộng rãi tạo DSM Đây kỹ thuật hứa hẹn giải số vấn đề khó khăn khu vực nghiên cứu 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 Một yếu tố ảnh hưởng đó, 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 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 đó, để nâng cao chất lượng sản phẩm DSM thiết phải nâng cao chất lượng ảnh giao thoa phương pháp InSAR Trên giới có nhiều nhà khoa học nghiên cứu, đề xuất giải pháp 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 chỉnh hình học (geocoding) Ở Việt Nam, có số cơng bố khoa học nghiên cứu sở khoa học đề xuất giải pháp dự báo lún mặt đất thành phố Hà Nội kỹ thuật radar giao thoa, kết xây dựng DEM từ thành lập tư liệu ảnh ERS, nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh RADAR độ phân giải cao thành lập mơ hình số độ cao -3- kiểm kê đảo, ứng dụng phương pháp InSAR vi phân quan trắc lún đất khai thác nước ngầm, nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật radar giao thoa xác định thay đổi bề mặt địa kỹ thuật radar giao thoa từ ảnh TeraSAR X…Nhưng hầu hết cơng bố khoa học đó, đề cập đến khả ứng dụng viễn thám radar chưa có giải pháp giảm thiểu ảnh hưởng sai số gây công đoạn qui trình xử lý ảnh phương pháp InSAR nhằm nâng cao độ xác sản phẩm Vì độ xác đạt sản phẩm chưa cao 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 độ xác cao, chi phí sản xuất thấp, đáp ứng kịp thời cho người sử dụng Do hướng nghiên cứu qui trình xử lý, giải pháp nâng cao độ xác 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 nghiên cứu Nghiên cứu sở khoa học giải pháp nâng cao độ xác xây dựng DSM từ ảnh radar, phù hợp với điều kiện thực tế tư liệu Việt Nam Đối tượng nghiên cứu - Ảnh radar, quy trình thành lập DSM yếu tố ảnh hưởng đến độ xác DSM, xây dựng ảnh radar theo phương pháp radar giao thoa - InSAR - Thuật tốn biến đổi wavelet, khả sử dụng để nâng cao độ xác DSM, xây dựng từ ảnh radar theo phương pháp InSAR - Ph p lọc nhiễu oldstein thích nghi làng giềng lọc nhiễu pha giao thoa Phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu qui trình xây dựng DSM, yếu tố ảnh hưởng đến độ xác DSM giải pháp nâng cao độ xác DSM, sở ứng dụng - 145 - 65 LaPrade, G L., 1963 "An Analytical and Experimental Study of Stereo for Radar", Photogrammetric Engineering, vol 29(2), pp 294-300 66 Leberl, F W., 1998."Radargrammetry", in ASPRS Manual of Remote Sensing: Principles and Applications of Imaging Radar vol 2, F M a L Henderson, A.J.,, Ed., 3rd ed: John Wiley & Sons, pp 183-269 67 Lee, J.-S., Papathanassiou, K P., Ainsworth, T L., Grunes, M R., and Reigber, A., 1998 "A new technique for noise filtering of SAR interferometric phase images", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 36(5), pp 1456-1465 68 Li, F K and Goldstein, R M., 1990 "Studies of multibaseline spaceborne interferometric synthetic aperture radars", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 28(1), pp 88-97 69 Li, H., Song, H., Wang, R., Wang, H., Liu, G., Chen, R., et al., 2015 "A Modification to the Complex-Valued MRF Modeling Filter of Interferometric SAR Phase", IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol 12(3), pp 681685 70 Li, Z and Ding, L., 2003."Modeling of Atmospheric Effects on InSAR Measurements with the Method of Stochastic Simulation", International Archives of Fringer 2003 workshop, ESA ESRIN, Frascati, Italy 71 Li, Z and Fan, X T., 2001 "Registration Between Remote Sensing Images Base on Multi-Window Cross-Correlationă", Journal of Image and Graphic, vol 6(A)-2, pp 129-132 72 Li, Z., Zhang, G., and bo Fei, W., 2009."Error Analysis of InSAR Dem Based on the Simulation of Repeat-pass InSAR processing", Asean Association on Remote Sensing ACRS Proceedings - 146 - 73 Liao, M., Lin, H., and Zhang, Z., 2004 "Automatic Registration of InSAR Data Based on LeastSquare Matching and MultiStep Strategy", Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, vol 70(10), pp 1139-1144 74 Liao, M S., 2000."Study on automatic generation of interferogram from InSAR data", PhD dissertaion, Wuhan Technical University of Surveying and Mapping, p.112 75 Lillesand, T M., Kiefer, R W., and Chipman, J W., 2004 Remote sensing and image interpretation 5th ed New York: Wiley 76 Lim, I., Yeo, T S., Ng, C S., Lu, Y H., and Zhang, C B., 1997 "Phase noise filter for interferometric SAR", IEEE International Geoscience and Remote Sensing, vol 1, pp 445-447 77 Lin, Q., Vesecky, J F., and Zebker, H A., 1992 "New approaches in interferometric SAR data processing", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 30(3), pp 560-567 78 Liu, G X., Ding, X L., Li, Z L., Chen, Y Q., and Zhang, G B., 2001 "CoRegistration of Satellite SAR Complex Images", Acta Geodaetica Et Cartographic Sinica, vol 30(1), pp 60-66 79 Lopez-Martinez, C and Pottier, E., 2005."Topography independent InSAR coherence estimation in a multiresolution scheme", Proceedings 2005 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2005 IGARSS '05., pp 2689-2692 80 Louis, A K., Maass, D., and Rieder, A., 1997 Wavelets: Theory and Applications: Wiley, p.342 81 Lu, D., Batistella, M., Li, G., Moran, E., Hetrick, S., Freitas, C d C., et al., 2012 "Land use/cover classification in the Brazilian Amazon using satellite images", Pesquisa Agropecuaria Brasileira, vol 47(9), pp 10.1590/S0100204X2012000900004 - 147 - 82 Lu, Z and Dzurisin, D., 2014 InSAR imaging of Aleutian volcanoes: monitoring a volcanic arc from space: Springer, p.419 83 Ludwig, R., Lampart, G., and Mauser, W., 1998."The determination of hydrological model parameters from airborne interferometric SAR-data", Geoscience and Remote Sensing Symposium Proceedings, 1998 IGARSS '98, pp 2609-2611 84 Mtre, H., 2008 Processing of Synthetic Aperture Radar Images: WileyISTE, p.384 85 Merkle, N., Muller, R., Schwind, P., Palubinskas, G., and Reinartz, P., 2015 "A new approach for optical and Sar satellite image registration", ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II3/W4, pp 119-126 86 Mir, M C., 2008 Image formation for synthetic aperture radar using MATLAB: North East Wales institute of Higher Education 87 Moigne, J L., Campbell, W J., and Cromp, R F., 2002 "An automated parallel image registration technique based on the correlation of wavelet features", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 40(8), pp 1849-1864 88 Morlet, J., Arens, G., Fourgeau, E., and Giard, D., 1982 "Wave propagation and sampling theory-Part I and II", Geophysics, vol 47(2), pp 203-236 89 Nikolakopoulos, K G., Geniataki, S., and Gianou, S., 2014."Suitability of DSM derived from remote sensing data for automatic drainage extraction", Proc SPIE 9239, Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XVI 90 Nikolakopoulos, K G and Gioti, E., 2010 "Accuracy Control of ALOS DSM", Remote Sensing for Science, Education, and Natural and Cultural Heritage, pp 507-513 - 148 - 91 Nikolakopoulos, K G and Kyriou, A., 2015 "Preliminary results of using Sentinel-1 SAR data for DSM generation", European Journal of Geography, vol 3, pp 52-68 92 Nikolakopoulos, K G., Kyriou, A., Sabatakakis, N., and Anastassopoulos, V., 2016."DSM generation using multiple radar data for relief change detection in North Peloponnese", Fourth International Conference on Remote Sensing and Geoinformation of the Environment 93 Nikolakopoulos, K G., Vaiopoulos, A D., and Tsombos, P I., 2010."DSM from ALOS data: the case of Andritsena, Greece", SPIE 7831, Earth Resources and Environmental Remote Sensing/GIS Applications 94 Okada, Y., C;, H., T.;, H., Hara, Y., Yedidia, J S., Azarbayejani, A., et al., 2007."Highly accurate DSM reconstruction using Ku-band airborne InSAR", Proceedings of the 2007 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2007) pp 5049-5052 95 Ostrowski, J A and Cheng, P., 2000."DEM extraction from stereo SAR satellite imagery", IGARSS 2000 IEEE 2000 International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp 2176-2178 96 Paulson, C., Ezekiel, S., and Wu, D., 2010."Wavelet-based image registration", SPIE Proceedings, Evolutionary and Bio-Inspired Computation: Theory and Applications IV 97 Pereira, E A d S., Souza-Filho, P W M., Paradella, W R., and Jr., W d R N., 2014 "Generation and evaluation of radargrammetric DEM from Radarsat-1 standard images in low relief area in the Amazon coastal plain", Brazilian Journal of Geophysics, vol 32(3), pp 405-418 98 Pradhan, B., Bolch, T., and Buchroithner, M F., 2009."Elevation Modeling using Radargrammetry: Case study from Malaysia.", 12th AGILE International Conference on Geographic Information Science, Leibniz Universität Hannover, Germany - 149 - 99 Raez, M B I., Hussain, M S., and Mohd-Yasin, F., 2006 "Techniques of EMG signal analysis: detection, processing, classification and applications", Biological procedures online, vol 8(1), pp 11-35 100 Rahnemoonfar, M and Plale, B., 2013."DEM Generation with SAR Interferometry Based on Weighted Wavelet Phase Unwrapping", 2013 Fourth International Conference on Computing for Geospatial Research and Application, pp 87-91 101 Rosen, P A., Hensley, S., Zebker, H A., Webb, F H., and Fielding, E J., 1996 "Surface deformation and coherence measurements of Kilauea Volcano, Hawaii, from IR-C radar interferometry", Journal of Geophysical Research: Planets, vol 101(E10), pp 23109-23125 102 Sadruddin, S and Ali, R., 2016 "Image Registration Using Wavelet Transform ", International Journal of Science and Research (IJSR) vol 5(8), pp 1477 1480 103 Schuler, D L., Ainsworth, T L., Lee, J S., & De Grandi, D., 1998, "Topographic Mapping Using Polarimetric SAR Data", International Journal of Remote Sensing, vol 19, no 1, pp 141-160 104 Schuler, D L., Jong-Sen, L., and De Grandi, G., 1996 "Measurement of topography using polarimetric SAR images", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 34(5), pp 1266-1277 105 Sefercik, U G., Bayik, C., Karakis, S., and Jacobsen, K., 2011 "Morphologic quality of DSMs based on optical and radar space imagery", Int Arch Photogramm Remote Sens Spatial Inf Sci., vol XXXVIII-4/W19, pp 283-288 106 Sefercik, U G and Jacobsen, K., 2010."Quality assessment of high resolution radar dsms", ISPRS Istanbul Workshop 2010 on Modeling of optical airborne and spaceborne Sensors - 150 - 107 Sefercik, U G and Soergel, U., 2014."Influence of temporal baseline on the vertical absolute accuracies of TSX HS interferometric DSMs: Case Study on Berlin", The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, pp 155-160 108 Solaas, G A., Gatelli, F., and Campbell., 1996, “Initial testing of ERS tandem data quality for InSAR applications”, ESR technical report 109 Skanderi, T., Chabira, B., Afifa, B., and Aissa, A B., 2013."Robust tie points selection for InSAR image coregistration", SPIE Remote Sensing, Image and Signal Processing for Remote Sensing XIX 110 Smith, M J., 2005 Photogrammetry Lecture Notes The University of Nottingham, Nottingham, UK (unpublished) 111 Song, R., Guo, H., Liu, G., Perski, Z., and Fan, J., 2014 "Improved Goldstein SAR Interferogram Filter Based on Empirical Mode Decomposition", IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol 11(2), pp 399-403 112 Song, R., Guo, H., Liu, G., Perski, Z., Yue, H., Han, C., et al., 2015 "Improved Goldstein SAR Interferogram Filter Based on Adaptive-Neighborhood Technique", IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol 12(1), pp 140144 113 Stéphane Méric., Franck Fayard., and Éric Pottier., 2009 "Radargrammetric SAR image processing", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 20, pp 421-456 114 Sui, H., Xu, C., Liu, J., and Hua, F., 2015 "Automatic Optical-to-SAR Image Registration by Iterative Line Extraction and Voronoi Integrated Spectral Point Matching", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 53(11), pp 6058-6072 - 151 - 115 Suo, Z., Li, Z., and Bao, Z., 2010 "A New Strategy to Estimate Local Fringe Frequencies for InSAR Phase Noise Reduction", IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol 7(4), pp 771-775 116 Suo, Z., Zhang, J., Li, M., Zhang, Q., and Fang, C., 2016 "Improved InSAR Phase Noise Filter in Frequency Domain", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 54(2), pp 1185-1195 117 Tang, Y., Wang, C., Zhang, H., and He, Y., 2013."An auto-registration method for space-borne SAR images based on FFT-shift theory and correlation analysis in multi-scale scheme", IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium - IGARSS, pp 3550-3553 118 Toutin, T., 2002 "Impact of terrain slope and aspect on radargrammetric DEM accuracy", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol 57(3), pp 228-240 119 Toutin, T., Blondel, E., Clavet, D., and Schmitt, C., 2013 "Stereo Radargrammetry With Radarsat-2 in the Canadian Arctic", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 51(5), pp 2601-2609 120 Tobita, M.,S Fujiwara, Ozawa, S and Rosen, P A., 1998, “Deformation of the 1995 North Sakhalin earthquake detected by JERS – 1/SAR interferometry”, Earth Planets Space, 50: 313- 335 121 Tran, V A., Masumoto, S., Raghavan, V., and Shiono, K., 2004 "Dem generation from SAR image – an experiment in Kagoshima region, south Japan", International Symposium on Geoinformatics for Spatial Infrastructure Development in Earth and Allied Sciences 122 Tran, V A., Masumoto, S., Raghavan, V., and Shiono, K., 2007 "Accuracy of low relief topographical map derived from JERS-1 SAR interferometry in Hanoi", Journal of Geosciences, Osaka City University, vol 50, pp 93-106 - 152 - 123 Trouve, E., Nicolas, J M., and Maitre, H., 1998 "Improving phase unwrapping techniques by the use of local frequency estimates", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 36(6), pp 1963-1972 124 Urban, M., "Harris Interest Operator," ed Lecture notes, 2008 125 V, A D B and Priyadharsini, S S., 2013 "Diagnosis of Neuromuscular Disorders Using Softcomputing Techniques", International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE), vol 3(5), pp 105-110 126 Vasile, G., Trouvé, E., Ciuc, M., and Buzuloiu, V., 2004/08/30 2004 "General adaptive-neighborhood technique for improving synthetic aperture radar interferometric coherence estimation", Journal of the Optical Society of America A, vol 21(8), pp 1455-1464 127 Vetterli, M and Kovacevic, J., 1995 Wavelets and Subband Coding: Prentice Hall PTR, p.488 128 Walker, J S., 2008 A Primer on Wavelets and Their Scientific Applications, 2nd ed.: Taylor & Francis, p.320 129 V K Dang, C Doubre, C Weber, N Gourmelen, and F Masson., 2014 "Recent land subsidence caused by the rapid urban development in the Hanoi region (Vietnam) using ALOS InSAR data", Nat Hazards Earth Syst Sci, 14, pp 657-674 130 Wang, Q., Huang, H., Yu, A., and Dong, Z., 2011 "An Efficient and Adaptive Approach for Noise Filtering of SAR Interferometric Phase Images", IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol 8(6), pp 1140-1144 131 Werner, C., Strozzi, T., Wegmuller, U., and Wiesmann, A., 2002."SAR geocoding and multi-sensor image registration", IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp 902-904 132 Weydahl, D J., 1991."Change Detection in Sar Images", Geoscience and Remote Sensing Symposium, 1991 IGARSS '91 Remote Sensing: Global Monitoring for Earth Management., International, Espoo, Finland, Finland, pp 1421-1424 - 153 - 133 Wiesmamn, A., Strozzi, T., and Kääb, A., "Glacial Lake Mapping with Very High Resolution Space-borne SAR," ed: Grammar remote sensing, 2010 134 Wiley, C A., 1965 "Pulsed doppler radar methods and apparatus", United States Patent, No 3,196,436 135 Wivell, C E., Steinwand, D R., Kelly, G G., and Meyer, D J., 1992 "Evaluation of terrain models for the geocoding and terrain correction, of synthetic aperture radar (SAR) images", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 30(6), pp 1137-1144 136 Yun, Y., Zeng, Q., Green, B W., and Zhang, F., 2015/04/18 2015 "Mitigating atmospheric effects in InSAR measurements through high-resolution data assimilation and numerical simulations with a weather prediction model", International Journal of Remote Sensing, vol 36(8), pp 2129-2147 137 Zebker, H A and Goldstein, R M., 1986, "Topographic Mapping from Interferometric Synthetic Aperture Radar Observations", Journal of Geophysical Research, vol 91, no B5, pp 4993-4999 138 Zebker, H A., Rosen, P A., Goldstein, R M., Gabriel, A., and Werner, C L., 1994a "On the derivation of coseismic displacement fields using differential radar interferometry: The Landers earthquake", Journal of Geophysical Research: Solid Earth, vol 99(B10), pp 19617-19634 139 Zebker, H A., Rosen, P A., and Hensley, S., 1997 "Atmospheric effects in interferometric synthetic aperture radar surface deformation and topographic maps", Journal of Geophysical Research: Solid Earth, vol 102(B4), pp 75477563 140 Zebker, H A., Werner, C L., Rosen, P A., and Hensley, S., 1994b "Accuracy of topographic maps derived from ERS-1 interferometric radar", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 32(4), pp 823-836 - 154 - 141 Zhao, C., Zhang, Q., Ding, X., and Zhang, J., 2012/06/10 2012 "An iterative Goldstein SAR interferogram filter", International Journal of Remote Sensing, vol 33(11), pp 3443-3455 142 Zou, W., 2005."Improving the accuracy of image co-registration in InSAR", PhD dissertaion, Hong Kong Polytechnic University 143 Zou, W., Li, Y., Li, Z., and Ding, X., 2009 "Improvement of the Accuracy of InSAR Image Co-Registration Based On Tie Points - A Review", Sensors (Basel), vol 9(2), pp 1259-81 144 Zou, W., Li, Z., and Ding, X., 2006 "Effects of the intervals of tie points used in co-registrantion on the accuracy of digital elevation models generated by INSAR”, Photogrammetric Record, vol 21(115), pp 232-254 145 Zou, W., Li, Z., and Ding, X., 2007 "Determination of optimum window size for SAR image co-registrantion with decomposition of auto-correlation”, Photogrammetric Record, vol 22(119), pp 238-256 146 Zou, W., Li, Z., Ding, X., and Chen, Y Q., 2002 "Effects of the interval of tiepoints on the reliability of SAR image co-registration", International Achives of Photogrammetry and Remote Sensing, vol XXXIV(2), pp 639-644 Trang web 147 http://www.alos-restec.jp/ [Accessed 12 October 2017] 148 http://www.debugmode.com/imagecmp/icomptbx.htm [Accessed 12 October 2017] 149 http://www.gfz-potsdam.de/en/home/ [Accessed 12 October 2017] 150 http://www.rrsg.uct.ac.za/applications/applications.html [Accessed 12 October 2017] 151 https://earth.esa.int [Accessed 12 October 2017] 152 https://www.geoimage.com.au/satellite/TerraSar [Accessed 12 October 2017] 153 https://www.google.com.vn/OS LandForm Profile [Accessed 12 October 2017] 154 https://encrypted-tbn.gstatic.com/ PHỤ LỤC KÈM THEO Chương trình tự động đồng đăng ký ảnh Chương trình lọc nhiễu pha giao thoa ... Chƣơng 3: GIẢI 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 3.2 Giải pháp lọc nhiễu pha sử dụng phương pháp lọc... xuất giải pháp dự báo lún mặt đất thành phố Hà Nội kỹ thuật radar giao thoa, kết xây dựng DEM từ thành lập tư liệu ảnh ERS, nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh RADAR độ phân giải cao thành lập mơ hình. .. đầu Chương Tổng quan tình hình nghiên cứu nước Chương Cơ sở khoa học xây dựng mơ hình số bề mặt (DSM) ảnh radar -6- Chương Giải pháp nâng cao độ xác DSM thành lập ảnh radar Chương Thực nghiệm